计算机技术专业工程硕士研究生培养方案河南师范大学

/计算机技术专业探讨生（工程硕士）培育方案（085211）一、培育目标计算机技术领域重点探讨如何扩展计算机系统的功能和发挥计算机系统在各学科、各类工程、人类生活和工作中的作用。计算机技术是信息社会中的核心技术，也是实现现代化的关键技术之一。计算机技术工程硕士的培育目标是面对国民经济信息化建设和发展的须要、面对企事业单位对计算机技术人才的需求，培育高层次好用型、复合型计算机技术和计算机工程管理人才。详细要求是：1、计算机技术工程硕士专业学位获得者应拥护党的基本路途和方针、政策；酷爱祖国，遵纪遵遵守法律律，具有良好的职业道德和创业精神，具有科学严谨和求真务实的学习看法和工作作风，身心健康。2、计算机技术工程硕士专业学位获得者应驾驭计算机领域扎实的基础理论和宽广的专业学问；具有很强的工程实践实力，具备运用先进的工程化方法、技术和工具从事数据分析、软件设计、系统开发和维护等工作的实力，以及工程项目的组织和管理实力、团队协作实力、技术创新实力和市场开拓实力。3、驾驭一门外语，具备良好的阅读、理解和撰写外语资料的实力和进行国际化沟通的实力。二、学习方式及年限接受全日制学习方式，学习年限一般为2年。三、培育方式接受课程学习、校外专业实践和学位论文相结合的培育方式。课程设置厚基础理论、重实际应用、博前沿学问，着重突出专业实践类课程和工程实践类课程。校外专业实践是计算机技术工程硕士探讨生培育中的重要环节，激励探讨生到企业实习，可接受集中实践和分段实践相结合的方式。工程硕士专业学位探讨生的校外专业实践支配在第三学期，实践时间原则上不少于1学期。学位论文选题应来源于工程实际或具有明确的工程技术背景。硕士生的培育，实行以导师为主、导师和指导小组集体培育相结合的方式。培育接受系统理论学习、进行科学探讨、参加学术活动和社会实践活动相结合的方法。既要使硕士生坚实驾驭基础理论和专业学问，又要培育硕士生具有从事科学探讨、高校教学工作的实力。硕士生的指导老师由学术水平较高，在探讨工作中有确定成就的教授、副教授担当。导师要教书育人，为人师表，全面关切探讨生的成长，刚好赐予指导。指导小组应对探讨生的培育质量全面负责，其主要职责是：（1）参和制定本专业探讨生培育方案及探讨生个人培育支配；（2）审核学位课程的命题及评分结果；（3）负责对探讨生进行中期考核，对硕士学位论文质量和进展状况进行检查；（4）帮助组织学位论文答辩。四、课程设置课程学习和实践教学实行学分制。课程设置参见课程设置表，总学分数不少于32学分，详细要求如下：1、公共课程（政治理论、外语等），要求修满4学分；2、基础理论类课程（数学类课程、专业基础课程），要求修满6学分；3、专业技术类课程，至少修满6学分；4、选修课程，至少修满10学分；5、校外专业实践，要求修满6学分。五、中期考核1、考核内容：探讨生中期考核要求细致填写《探讨生中期考核登记表》，学院对探讨生的政治思想、课程学习、科研和教学实力等各个培育环节进行全面、综合测评。（1）政治思想品德、学习看法评定：探讨生要细致做思想小结，并细致填写好中期考核表的自我总结。（2）对课程成果、完成学分状况进行审核。（3）学位论文开题报告审核：中期考核前，探讨生的学位论文必需开题，并由各指导组统一组织学生做开题报告，一般支配在其次学期。开题报告应包括探讨背景学问和拟开展的探讨工作两方面内容，并进行详细答辩。开题报告主要考察学生对探讨背景学问和相关探讨领域的最新探讨动态的了解，同时考察学生的文献综述实力，接受口头报告（10-15分钟）和书面报告结合形式。开题第一次未通过，允许1-2月内再进行一次，仍未通过者，按学籍管理规定处理。中期考核要审核开题报告登记表。2、中期考核时间：一般支配在第四学期的4、5月份进行。3、考核程序：以专业为单位组成考核小组。考核小组由探讨生导师、教研室主任、任课老师参加。考核组负责对探讨生进行全面考核。学习成果优良，达到考核内容要求的，进入硕士论文写作阶段；学习成果较差，未达到考核内容要求的，不得申请硕士学位。分管探讨生的院长全面负责探讨生中期考核工作，考核组将考核看法及有关材料送院办公室，由院召开学术委员会会议，审核通过。在规定时间内未按时完成中期考核者，按考核不合格处理。六、学位论文论文选题应来源于工程实际或具有明确的计算机工程技术背景，可以是新技术、新工艺、新设备、新材料、新产品的研制和开发。论文的内容可以是：工程设计和探讨、技术探讨或技术改造方案探讨、工程软件或应用软件开发、工程管理等。论文应具备确定的技术要求和工作量，体现作者综合运用科学理论、方法和技术手段解决工程技术问题的实力，并有确定的理论基础，具有先进性、好用性。激励实行双导师制，其中一位导师来自培育单位，另一位导师来自企业的和本领域相关的专家。也可以依据学生的论文探讨方向，成立指导小组。论文工作须在导师指导下独立完成。学位论文的基本要求遵照“河南师范高校授予硕士学位工作细则”的有关规定。学位论文应包括：摘要(中、外文)、书目、引言、主要内容(探讨背景、理论推导、试验和计算、结果和探讨等)、参考文献、致谢、必要的附录和在校期间发表论文状况。学位论文应做到具有创新性，达到硕士学位论文要求，概念精确，推理严密，语意通达，数据牢靠，结构完整。论文按规定统一格式排版，详细见“河南师范高校探讨生学位论文及其摘要编写格式的要求”。七、论文评审和答辩1、论文评审应审核：论文作者综合运用科学理论、方法和技术手段解决工程技术问题的实力；论文工作的技术难度和工作量；其解决工程技术问题的新思想、新方法和新进展；其新工艺、新技术和新设计的先进性和好用性；其创建的经济效益和社会效益等方面。2、攻读全日制工程硕士探讨生完成培育方案中规定的全部环节，获得培育方案规定的学分，成果合格，方可申请论文答辩。3、论文除经导师写出详细的评阅看法外，还应有2位本领域或相近领域的专家评阅。答辩委员会应由3～5位和本领域相关的专家组成。八、学位授予修满规定学分，并通过论文答辩者，经学位授予单位学位评定委员会审核，授予工程硕士专业学位，同时获得硕士探讨生毕业证书。学位授予遵照“河南师范高校授予硕士学位工作细则”的有关规定。指导老师和院学位委员会要在答辩前对相关材料细致审核，主要材料包括：(1)成果单；（2）发表论文原件或刊用证明；（3）参加学术活动状况；（4）参加社会实践活动状况；（5）学位论文答辩前要求至少有一篇学术论文在核心期刊和本专业权威期刊或具有CN刊号的杂志上发表或接受。对不符合授予学位条件的探讨生，依据状况可建议其延长学习时间。

计算机技术专业探讨生（工程硕士）培育方案课程设置表课程类别课程编号课程名称总学时学分开课学期及周学时备注ⅠⅡⅢⅣ必修课(学位课)公共课002011英语36224学分002012政治理论3622学科基础课14080104软件开发方法学*54336学分14085701高等工程数学*5433专业技术类课程14080101算法分析和设计*5433至少修6学分14080106高级计算机网络543314080103面对对象的分析和设计5433选修课14080105数据挖掘5433至少修10学分14080109高级数据库系统543314085702才智商务和物联网技术362214080114虚拟现实及应用543314080116计算机视觉362214085703高级程序设计543314080112网络和信息平安362214080107模式识别362214085704云计算技术362214080111机器学习362214085705最优化方法3622校外专业实践农业信息化服务、才智商务、物联网应用、大数据分析、图像视频处理、云服务633至少修6学分注：带*号的专业课必修。

主要课程介绍课程编号：14_080104课程名称：软件开发方法学总学时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：I教学要求：学习和驾驭面对对象软件工程方法学，能够保证学生适应将来IT企业的各种挑战。通过解析软件工程中的原理及其在实际中的应用，以指导本专业学生灵敏运用该理论、技术和方法，解决实际项目开发中的各种问题。要求探讨生驾驭软件开发的基本理论和基本方法，且能运用软件开发方法学分析解决实际问题。教学内容：本课程内容包括：可视化建模和UML，需求获得，面对对象分析，面对对象设计，面对对象实现，面对对象测试，项目组织和沟通，项目管理基础。教材及主要参考书目： 1.布吕格，迪图瓦，面对对象软件工程:运用UML、模式和Java（第三版），清华高校出版社，2011；2.贲可荣等，软件工程:基于项目的面对对象探讨方法，机械工业出版社，2009。预修课程：软件工程、程序设计基础课程编号：14_085701课程名称：高等工程数学总学时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：I教学要求：使学生深化了解矩阵理论、数理统计的相关理论、原理和方法，启发探讨生的数学创新思维，拓宽工程数学学问。教学内容：内容主要包含两个方面：矩阵论和应用数理统计，其中矩阵理论包括：线性空间和线性变换，方阵的相像化简，矩阵分析及其应用，矩阵分解及其应用，矩阵的广义逆和直积；应用数理统计内容有：抽样分布和参数估计，假设检验，线性统计推断，好用多元统计分析等。教材及主要参考书目：1、姚仰新，高等工程数学，2007-2-1，华南理工高校出版社；2、吴孟达，高等工程数学，2004-08-01，科学出版社；预修课程：线性代数、概率论课程编号：14_080101课程名称：算法设计和分析总学时：54学分：3开设单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅰ教学要求：算法探讨是计算机科学的重要领域。我们所熟悉的、和算法有关的公式：程序＝算法＋数据结构，说明算法的探讨不仅仅是数学问题，也和数据结构密切相关，只有通过实践才能驾驭算法的实质。依据以上观点，在学习算法设计和分析时要求：1．驾驭算法设计和分析的基本方法；2．理解和驾驭算法的基本思想、设计模型和困难度分析的方法；3．进行必要的算法实现，通过上机驾驭算法的实质；4．基本理解计算机困难度理论的思想。教学内容：1．算法设计和分析引言；2．动态规划；3．优先策略；4．分治策略；5．线形规划的分解原理；6．整数规划；7．并行计算；8．NP完备策略。教材及主要参考书目：1、郑宗汉，算法设计和分析，清华高校出版社，2005；2、(美)莱维丁(Levitin,A.)著，潘彦译，算法设计和分析基础，清华高校出版社，2004。预修课程：程序设计基础、高等数学课程编号：14_080106课程名称：高级计算机网络总学时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：II教学要求：使学生深化了解计算机网络体系结构，熟悉主要的网络协议和网络技术，学会基本的网络协议设计和分析的方法，了解网络的发展和趋势，着重探讨计算机前沿探讨领域的重要协议和关键算法。教学内容：以TCP/IP协议栈为例，学习计算机网络的体系结构、网络基本模型，网络各层协议及园区网集成应用技术。了解计算机网络前沿探讨领域的重要协议和关键算法，内容涉及多协议标记交换、多播、宽带网络性能分析、网络管理、网络平安、千兆位以太网、无线网络技术、移动计算等内容。教材及主要参考书目：1、ComputerNetworks4thedition,byAndrewS.Tanenbaum；2、InternetworkingwithTCP/IP,byDouglasE.Comer；3、TCP/IPIllustrated,byGaryR.Wright&W.RichardStevens；4、史忠植，高级计算机网络，.电子工业出版社，2002；5、谢希仁，计算机网络（第五版），电子工业出版社，2006。预修课程：计算机网络基础课程编号：14_080103课程名称：面对对象的分析和设计总学时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅰ教学要求：1．使学生知道如何设计健壮和易于维护的软件系统；2．驾驭对象描述语言UML；3．如何运用UML描述分析和设计模型；4．学会如何把设计转换成代码。教学内容：1．介绍UML对象建模技术的概念、方法等；2．从软件开发过程详细说明对象建模技术的应用，如需求分析阶段，设计阶段等；3．实例讲解。教材及主要参考书目：1、姚书珍，李虎．UML和模式应用，机械工业出版社，2002；2、I.Jacobson,G.Booch,J.Rumbaug著，周伯生等译统一软件开发过程，机械工业出版社，2002。预修课程：软件工程、C＋＋或JAVA课程编号：14_080114课程名称：虚拟现实及应用总课时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课时间：Ⅱ教学要求：虚拟现实〔VirtualReality，简称VR〕，就是接受以计算机技术为核心的现代高技术生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围的虚拟环境，用户借助必要的设备以自然的方式和虚拟环境中的对象进行交互作用、相互影响，从而产生亲临等同真实环境的感受和体验。虚拟现实带来了人机交互的新概念和新方法，使得人机交互更加自然、和谐。通过该课程的学习，使学生了解虚拟现实的基本技术及其应用状况。教学内容：该课程分为三个部分，第一部分简要介绍虚拟现实的基本概念，探讨内容和应用领域；其次部分介绍虚拟现实技术中的部分技术，如计算机立体显示技术，建模技术及建模技术基础，图像绘制技术，纹理贴图技术等；第三部分介绍虚拟现实技术的应用，如在通讯、建筑漫游仿真、VR仿真及在工业设计及军事仿真演习方面等诸多领域中的应用。教材及主要参考书目：1、杨宝民、朱一宁，《分布式虚拟现实技术及其应用》，科学出版社，2000;2、汪成为、高文、王行仁《灵境（虚拟现实）技术的理论、实现及应用》，清华高校出版社，1996。预修课程：人工智能，计算机图形学课程编号：14_080105课程名称：数据挖掘总学时：36学分：2开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：1．学生应对数据库系统的基本概念、基本原理和关系数据库理论有较扎实的理解，应较熟悉关系数据库的原理和实施方法。2．学生应具备数据结构和算法分析的基本学问。3．能够结合实际问题进行数据仓库的结构设计工作，包括对多维数据模型的构造、事实表和维表的定义等。4．教学中应结合实例对每种数据挖掘算法进行分析，对算法困难性进行探讨。5．教学中应分析本学科当前的探讨现状，提出需解决的问题。教学内容：本课程全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法。它由四部分构成：第一部分是前言，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念以及数据挖掘所运用的主要技术；其次部分是数据挖掘的核心算法，系统深化地描述了用于分类、聚类和关联规则的常用算法；第三部分是数据挖掘的高级课题，主要叙述了web挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品，包括产品名称、产品功能、供应商、产品所用技术、运行平台及产品状况。教材及主要参考书目：1、武森、高学东、(德)巴斯蒂安编著，数据仓库和数据挖掘，冶金工业出版社，2003；2、InmonW.H著，数据仓库，机械工业出版社，2001；3、JiaweiHan&MichelineKamber著，数据挖掘–概念和技术，机械工业出版社，2001；4、朱明著，数据挖掘（其次版），中国科学技术高校出版社，2008；5、王珊等著，数据仓库技术和联机分析处理，科学出版社，1999。预修课程：数据库、计算机网络、离散数学课程编号：14_085702课程名称：才智商务和物联网技术总学时：36学分：2开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：使学生深化了解智能商务和物联网技术的基本理论，熟悉主要的相关技术框架，学会基本的智能商务和物联网的核心智能技术。教学内容：主要包括物联网智能商务技术的理论及其相关算法，从学问管理、学问表达、学问推理、智能计算、机器学习等方面，对物联网智能商务技术进行了详细介绍，以期为读者供应一个更为系统、综合的物联网智能商务技术体系。教材及主要参考书目：1、张文宇，李栋，物联网智能技术，中国铁道出版社，2012；2、邵兵家，电子商务概论，高等教化出版社，2012；3、覃征著，电子政务概论，清华高校出版社，2010；4、陈月波，电子商务实务，清华高校出版社，2010预修课程：高等数学、计算机网络基础课程编号：14_080109课程名称：总学时：36学分：2开设单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：通过本课程学习，使学生在原来基础上进一步学习数据库相关理论，能够适应当前数据库技术的发展。教学内容：该课程主要分为面对对象数据库和多媒体数据库，第一部分讲解并描述面对对象数据库的基本理论，国际标准，设计原理，实现技术，应用以及这一领域的最新进展；其次部分讲解并描述了多媒体数据库所用的基本原理、方法、重要的算法介绍及部分系统的实际实现技巧。教材及主要参考书目：1、王意杰，面对对象的数据库技术，电子工业出版社，2003；2、李逸波，多媒体数据库技术，机械工业出版社，2004。预修课程：数据结构、操作系统、离散数学、数据库系统概论、多媒体技术课程编号：14_080116课程名称：计算机视觉总学时：54学分：3开设单位：计算机和信息工程学院开课学期：II教学要求：本课程立足于介绍机器视觉的基本概念、原理、技术和方法，使学生能追踪最新发展而奠定基础。通过这门课程的学习，可以让学生系统驾驭从低层的视觉信息处理、图像描述、模式识别到高层的图像理解和三维视觉等和机器视觉相关的基本概念和最新的技术发展趋势。教学内容：图像构成、二值图像分析、数字几何学、边缘检测、纹理分析、明暗分析、彩色感知、立体视觉、视觉系统标定、物体表示、二维运动分析、三维运动分析、物体识别等，另外还介绍机器视觉的硬件和软件技术以及一些详细应用实例。教材及主要参考书目：1.韩九强，机器视觉及应用，高等教化出版社，20092.贾云得，机器视觉，科学出版社，2000

预修课程：计算机图形学、算法设计和分析、计算机语言课程编号：14_085703课程名称：高级程序设计总学时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：通过本课程学习，使学生驾驭Java语言的基础学问，驾驭Java面对对象程序设计思想及其编程技术，初步驾驭利用Java类库编写应用程序的方法(如程序输入输出及数据库访问等)。本课程还使学生驾驭常用的Java开发工具和环境。驾驭常用SQL语句的编写方法，驾驭数据库设计的基本原则，以及常用数据库对象的创建和应用。驾驭运用Java开发Web应用程序所须要的基础学问和基本方法，并能运用Servlet和JSP技术开发和维护小型的JavaWeb应用程序,使学生了解Java企业级应用的技术发展趋势，驾驭当前主流开源式框架技术，如Struts、Hibernate、Spring等，并能利用这些技术开发完整的Web应用程序。教学内容：Java语言基础；面对对象程序设计；Java语言基础类库；Java中的异样处理；Java程序输入输出；Java数据库编程接口；JDK开发工具及Eclipse集成开发环境；网页设计基础学问；HTML语言；

CSS样式表；JavaScript编程；XHTML基础；DREAMWAVR网站设计工具的运用；数据库基础学问；数据库设计；SQL语言编程；数据库对象(视图、索引等)；数据库客户端工具运用；一个实例数据库服务器的安装和简洁维护(用户和权限、后备和复原等)；软件开发环境及服务器配置；

Servlet程序设计；

JSP程序设计；应用JDBC访问数据库；EL和JSTL；运用web.xml限制Web应用程序；Servlet和JSP的过滤器等。Ajax基本技术及应用框架；接受Ajax技术的应用开发。另外在项目实战方面，还包括数据库设计；项目开发相关文档编写及规范；了解常用版本限制工具的运用；实现一个系统完整的企业项目开发案例。教材及主要参考书目：1、梁立新编著，JAVAWEB应用开发，北京：电子工业出版社，2007；2、[美]BruceEckel.ThinkingInJava.英文第4版.北京：机械工业出版社，2007；3、[美]HerbertSchidt著.Java参考大全.鄢爱兰.鹿江春译.北京：清华高校出版社，2006预修课程：Java程序设计，数据库系统原理课程编号：14_080112课程名称：网络和信息平安总学时：54学分：3开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：随着计算机网络的普及和信息经济的迅猛发展，人们对网络和信息平安问题日益关注。通过对本课程的学习，学生可以了解和驾驭网络和信息平安的基本原理、技术及最新的探讨成果，并具有基本的实践实力，同时培育学生的抽象逻辑思维实力和软件开发实力，为今后的科研和实际工作打下良好基础。教学内容：经典密码、对称密码、非对称密码、密钥管理技术；散列算法（Hash）、数字签名、身份鉴别和访问限制；电子邮件的平安、IP的平安、Web的平安、扫描、攻击和入侵检测；防火墙技术、操作系统的平安、病毒教材及主要参考书目：1、WilliamStallings,Cryptographyandnetworksecurity:principlesandpractice,SecondEdition；2、杨明，胥光辉等译，密码编码学和网络平安：原理和实践（其次版），电子工业出版社，2001；3、BruceSchneier著AppliedCryptography,Protocols,algorithms,andsourcecodeinC(2ndEdition)；4、W.RichardStevens著，TCP/IPIllustractedVolume1:TheProtocols．预修课程：计算机网络、数据结构、操作系统课程编号：14_080107课程名称：模式识别总学时：36学分：2开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：本课程是以图象处理技术为基础，探讨计算机识别物体的机理。该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、好用技术以及有关探讨的新成果，其目的是使学生驾驭模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的详细应用、存在的问题和发展前景。教学内容：本课程全面系统地介绍了各种模式识别方法的基本概念、理论分析和求解算法。主要教学内容包括：（一）统计模式识别，（二）句法模式识别，（三）模糊模式识别；其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达和分类；（2）句法识别；（3）文法推断。教材及主要参考书目：1.张学工编，模式识别，清华高校出版社，2010年.2.边肇祺编，模式识别，清华高校出版社,1999年.3.范九伦等编，模式识别导论，西安电子科技高校出版社,2012年.4.黄德双编,神经网络模式识别系统理论,电子工业出版社,1996年.预修课程：高等数学、线性代数、MatLAB编程课程编号：14_085704课程名称：云计算技术总学时：36学分：2开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：本课程的教学目的是为了适应计算机应用技术专业硕士探讨生培育目标的要求，使学生学习当前分布式计算和云计算技术的基本概念、发展趋势和前沿问题。课程的任务是向学生系统介绍几种重要而成熟的分布式系统模型和云架构，了解如何运用云计算和云存储，使学生相识分布式系统和云架构在计算机应用中的作用，领悟其基本思想和分析和解决问题的思路。教学内容：本课程介绍分布式和云计算的基本概念、发展趋势，并介绍两种重要的分布式系统模型和若干典型的云计算架构。通过基础理论的讲授和文献的阅读，分析该领域的问题及解决方法。介绍分布式系统的基本概念，对云计算的基本概念和相关技术进行介绍，介绍客户-服务器端架构和对等模型两种分布式系统模型，并介绍分布式对象的相关概念，最终介绍Google公司的三大云计算技术:GFS，bigtable，mapreduce。教材及主要参考书目：[1]

陆嘉恒、文继荣、毛新生、孟小峰著,分布式系统及云计算概论,清华高校出版社,2011.[2]George

Coulouris

等著，分布式系统概念和设计（英文版，第三版），机械工业出版社，2004.[3]

王柏等著，分布计算环境，北京邮电高校出版社，2000.[4]

潘爱民，COM原理和应用，清华高校出版社，2001.预修课程：计算机网络、高等数学课程编号：14_080111课程名称：机器学习总学时：36学分：2开课单位：计算机和信息工程学院开课学期：Ⅱ教学要求：本课程旨在对目前主流的机器学习理论、方法及算法、应用做总体介绍。包括机器学习总论、监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习、数据压缩学习等。详细阐述各种学习的理论、模型及算法、应用。课程强调理论和应用结合，要求学生对国际上机器学习探讨及应用领域的现状和发展有较全面地把握和刚好了解，驾驭其中的主流学习方法和模型，并能依据实际问题的须要选择并实现相应的算法。教学内容：本课程全面系统地介绍了各种机器学习方法的基本概念、理论分析和求解算法。教学内容如下：1.机器学习的一般性概念，通过一个示例驾驭设计一个学习系统的主要步骤。2.概念学习，包括概念学习概念、Find-S算法、VersionSpace及候选消退算法，理解归纳偏置概念，了解无偏学习的无效性。3.决策树学习，包括决策树的表示、经典决策树学习算法、决策树的归纳偏置以及对基本决策树算法的改进方