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信息学院本科指导性教学计划(公共课)第一学年秋季学期课号课程名学分周学时考试或考查说明及主要先修课10610022思想道德修养 2 2 考查10640433英语选修 2 2 考查10420874一元微积分 4 4 考试10420684几何与代数（1） 4 4 考试20240013 离散数学（1） 3 3 考试20230093 计算机语言与程序计3 3 考试30250023 计算机语言与程序计3 3 考试30240233 程序设计基础 3 3 考试四选一34100063程序设计基础 3 3 考试30210041 信息科学技术概论 1 1 考查春季学期00501622 毛泽东思想概论 3 2 考试10640443英语选修 2 2 考查10420884多元微积分 4 4 考试一元微积分10420692几何与代数(2) 2 2 考试几何与代数(1) 二选一10420913几何与代数(2) 3 3 考试几何与代数(1)10430484大学物理B(1) 4 4 考试一元微积分10430344大学物理(1)(英) 4 4 考试一元微积分三选一10430525大学物理A(1) 5 5 考试一元微积分20220214电路原理 4 4 考试20220221电路原理实验 1 1 考查第二学年秋季学期课号课程名学分周学考试或考查说明及主要先修课10420753 高等微积分 2 2 考试一元微积分10420252 复变函数引论 2 2 考试一元微积分二选一复变函数 3 3 考试一元微积分10430535 大学物理A(2) 5 5 考试大学物理A(2)20250093 电子技术基础 3 3 考试电路原理二选一30230563 数字逻辑电路 3 3 考试电路原理电子技术基础实验 2 2 考查跨学期课，本学期完成1学分10420262 数理方程引论 2 2 考查不修该课程20130342 工程图学基础 2 2 考试春季学期10420243 随机数学方法 3 3 考试二选一10420803 概率论与数理统计3 3 考试数字逻辑电路 3 3 考试电路原理电子技术基础电子技术系列实验2 2 考查跨学期课，本学期完成1学分30230104 信号与系统 4 4 考试微积分电路复二选一40250144 信号与系统分析 4 4 考试变几何与代数40240013 系统分析与控制 3 3 考试微积分电路复二选一40250074 自动控制理论(1) 4 4 考试变几何与代数3025 数据结构 3 3 考试四选一34100044 数据结构与算法 4 4 考试微电子学导论 3 3 考试半导体器件与集成电路3 3 考试三选一集成电路原理与设计3 3 考试物理、生物类课程≥2 220240023 离散数学（2）（选）3 3 考试夏季学期电子技术课程设计 3 3 考查电子技术基础Java语言（选） 2 2 考查计算机语言与程序设计二选一语言（选） 2 2 考查计算机语言与程序设计第三学年课号课程名学分周学时考试或考查说明及主要先修课汇编语言程序设计 3 3 考试40240354 计算机组成原理 4 4 考试汇编语言程序设计数字电子技术基础40240432 形式语言与自动机 2 2 考试3024 信号处理原理 4 4 考试微积分电路复变几何与代以下专业方向课选修不少于3学分30240262 数据库系统原理 2 2 考试数据结构30240042 人工智能导论 2 2 考试离散数学30240222 VLSI设计导论 2 2 考查数字逻辑与数字电路网络编程与计算技术 2 2 考查40240642 现代控制技术 2 2 考查自动控制理论(1) 春季学期10610053 马克思主义哲学原理 3 2 考试30240243 操作系统 3 3 考试计算机组成原理40240144 编译原理 3 3 考试数据结构、汇编语言程序设计40240433 计算机系统结构 3 3 考试计算机组成原理20240433 数值分析(选)或同组其它数学类课3 3 考试微积分、线性代数体育专项(2)以下专业方向课选修不少于3学分40240412 数字系统设计自动化 2 2 考查数字逻辑与数字电路40240392 多媒体技术基础及应用2 2 考查40240452 模式识别 2 2 考查概率与统计初等数论及其应用 2 2 考试30240253 微计算机技术 3 3 考试计算机组成原理、汇编语言程序设计40240422 计算机图形学基础 2 2 考查数据结构30230313 通信电路 3 3 考试电子技术基础数字逻辑电路30240163 软件工程 3 3 考试数据结构第四学年课号课程名学分周学时考试或考查说明及主要先修课40240243 计算机网络 3 3 考试必修操作系统30210033 通信原理 3 3 考试必修二选一30230343 现代通信原理 3 3 考试必修通信电路计算机网络专题训练 1 1B34：专业专题训练≥4≥4体育专项(3)人文选修课≥6≥6见全校性选修课选课手册以下专业方向课选修不少于4学分30240192 高性能计算导论 2 2 考查﹡模式识别基础 2 2 考查40240062 数字图像处理 2 2 考查40240362 电子商务平台及核心技术2 2 考查40240472 计算机实时图形和动画技术3 3 考试40240372 信息检索 2 2 考查数据结构40240402 虚拟现实 2 2 考查40240492 数据挖掘 2 2 考试40240502 软件开发方法 2 2 考试嵌入式系统 3 3 考试操作系统合计≥21≥21春季学期综合论文训练10 15周必修体育专项(4) 选修注：带*者为院平台课,可在信息学院范围内选修不低于所列学分的同类课程计算机科学与技术专业核心课程6 门，17学分课号课程名学分先修要求40240433计算机系统结构3(春) 操作系统30240243操作系统3(春) 计算机组成原理,数据结构40240144编译原理4(春) 数据结构40240243计算机网络3(秋) 操作系统40240432形式语言与自动机2(秋) 离散数学（1）20240103汇编语言程序设计3(秋)计算机科学与技术专业限选课不少于11学分,其中：计算机系统结构-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求30240253微计算机技术3汇编语言程序设计嵌入式系统3计算机组成原理操作系统40240412数字系统设计自动化2数字逻辑电路30240222VLSI设计导论2数字逻辑电路计算机软件与理论---计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求初等数论及其应用2离散数学30240192 高性能计算导论2（英语讲课）计算机系统结构30240262 数据库系统原理2数据结构网络编程与计算技术2计算机组成原理软件开发方法2C++ 数据结构软件工程30240134 软件工程3C++数据结构计算机应用技术-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求30240042 人工智能导论2离散数学40240452 模式识别2几何与代数概率与统计人工智能导论40240062 数字图象处理2概率与统计程序设计基础40240392 多媒体技术基础及应用2信号处理原理40240422 计算机图形学基础2数据结构2几何与代数40240472 计算机实时图形和动画技术40240402 虚拟现实2计算机组成原理40240462 现代控制技术2系统分析与控制40240372 信息检索2数据结构40240362 电子商务平台及核心技术2数据结构JA VA程序设计数据库系统原理40240492 数据挖掘2数据库系统原理计算机科学与技术专业专题训练不少于5学分,其中计算机网络专题训练为必选课号课程名学分先修要求计算机网络专题训练1(秋)操作系统专题训练2(秋)编译原理专题训练2(秋)数据库专题训练2(秋)计算机科学与技术专业的任选课程课号课程名学分先修要求30240253 微计算机技术3汇编语言程序设计初等数论及其应用2离散数学网络编程与计算技术2计算机组成原理30240134 软件工程3C++数据结构30240042 人工智能导论2离散数学40240452 模式识别2几何与代数概率与统计人工智能导论40240062 数字图象处理2概率与统计程序设计基础40240392 多媒体技术基础及应用2信号处理原理40240422 计算机图形学基础2数据结构40240472 计算机实时图形和动画技术2几何与代数40240402 虚拟现实2计算机组成原理40240462 现代控制技术2系统分析与控制40240372 信息检索2数据结构40240362 电子商务平台及核心技术2数据结构JA V A程序设计数据库系统原理40240492 数据挖掘2数据库系统原理计算机科学与技术专业业务培养目标：本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。
算法竞赛清华科技大讲堂概述及解释说明1. 引言1.1 概述算法竞赛清华科技大讲堂是一项重要的学术活动，旨在提供一个平台，让学生们展示和比较他们在算法设计和问题解决方面的能力。
参加者将面对各种类型的算法题目，并通过实践来提高自己的解决问题的能力。
1.2 文章结构本文将概述、解释及说明算法竞赛清华科技大讲堂。
首先介绍算法竞赛清华科技大讲堂的简介，并讨论参与者和竞赛规模。
随后，我们将详细描述竞赛内容和形式，并探讨它们对参与者以及整个社会的影响。
接下来，我们将解释算法竞赛的重要性以及它对算法能力、团队合作和应对压力能力培养的作用。
最后，我们将说明常见的算法竞赛题型以及解题思路。
1.3 目的本文旨在向读者介绍并解释清华科技大讲堂中涉及到的算法竞赛，包括其背景、规模、内容和形式等。
通过阅读本文，读者可以了解到算法竞赛对参与者和整个社会的重要性，以及如何应对常见的算法竞赛题目。
同时，本文也将对清华科技大讲堂在学术研究和社会进步方面的作用进行探讨。
2. 算法竞赛清华科技大讲堂2.1 清华科技大讲堂简介清华科技大讲堂是清华大学计算机系举办的一项重要活动，旨在提高学生们在算法竞赛领域的能力和水平。
该讲堂为清华大学内外的学生提供了一个交流和学习的平台，帮助他们更好地理解和掌握算法竞赛中的知识和技巧。
2.2 竞赛规模和参与者算法竞赛清华科技大讲堂吸引了来自不同年级和专业背景的众多学生参与。
这些参与者包括本科生、研究生以及其他对算法竞赛感兴趣的人士。
他们热爱编程，对解决难题有浓厚的兴趣，并且希望通过参与竞赛来提升自己的编程能力和算法思维。
2.3 竞赛内容和形式在算法竞赛清华科技大讲堂中，参与者将面临各种不同难度水平的编程题目。
这些题目涵盖了排序算法、图论算法、动态规划等各个领域，旨在考察参与者的算法设计和实现能力。
参与者需要在规定的时间内解决这些问题，并提交自己的代码。
竞赛形式一般为线下考试的方式进行，包括笔试和电脑编程环节。
嵌入式系统3计算机组成原理操作系统40240412数字系统设计自动化2数字逻辑电路30240222VLSI设计导论2数字逻辑电路计算机软件与理论---计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求初等数论及其应用2离散数学30240192高性能计算导论2（英语讲课）计算机系统结构30240262数据库系统原理2数据结构网络编程与计算技术2计算机组成原理软件开发方法2C++ 数据结构软件工程30240134软件工程3C++数据结构计算机应用技术-----计算机科学与技术专业选修不少于2学分课号课程名学分先修要求30240042人工智能导论2离散数学40240452模式识别2几何与代数概率与统计人工智能导论40240062数字图象处理2概率与统计程序设计基础40240392多媒体技术基础及应用2信号处理原理40240422计算机图形学基础2数据结构40240472计算机实时图形和动画2几何与代数技术40240402虚拟现实2计算机组成原理40240462现代控制技术2系统分析与控制40240372信息检索2数据结构40240362电子商务平台及核心技术2数据结构JAVA程序设计数据库系统原理40240492数据挖掘2数据库系统原理计算机科学与技术专业专题训练不少于5学分,其中计算机网络专题训练为必选课号课程名学分先修要求计算机网络专题训练1(秋)操作系统专题训练2(秋)编译原理专题训练2(秋)数据库专题训练2(秋)计算机科学与技术专业的任选课程课号课程名学分先修要求30240253微计算机技术3汇编语言程序设计初等数论及其应用2离散数学网络编程与计算技术2计算机组成原理30240134软件工程3C++数据结构30240042人工智能导论2离散数学40240452模式识别2几何与代数概率与统计人工智能导论40240062数字图象处理2概率与统计程序设计基础40240392多媒体技术基础及应用2信号处理原理40240422计算机图形学基础2数据结构40240472计算机实时图形和动画技术2几何与代数40240402虚拟现实2计算机组成原理40240462现代控制技术2系统分析与控制40240372信息检索2数据结构40240362电子商务平台及核心技术2数据结构JAVA程序设计数据库系统原理40240492数据挖掘2数据库系统原理计算机科学与技术专业 业务培养目标：本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。
各高校绩点算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：各高校绩点算法在大学学习生涯中，绩点是评判学生成绩好坏的重要标准之一。
各高校的绩点算法各不相同，有的高校严格，有的高校宽松，有的中规中矩，下面我们一一介绍各高校的绩点算法。
清华大学的绩点算法相对比较严格，一般来说，绩点在4.0以下表示不及格，4.0为优秀，3.0为合格，2.0为不合格，1.0为退学。
清华大学对学生的课业成绩要求极高，绝大部分学生的绩点都在3.0以上。
清华大学对学生学业的要求严格，对学生成绩的管理也相对严谨，以确保学生的学业水平。
各高校的绩点算法不同，反映了各高校的教育理念和教学管理方式。
严格的绩点算法可以促使学生更加努力学习，提高学术水平；宽松的绩点算法可以让学生有更多机会发挥自己的潜力，培养创新能力。
学生选择高校时，可以根据自己的学习风格和学习需求，选择适合自己的绩点算法相对宽松的高校还是相对严格的高校。
绩点虽然重要，但更重要的是学生的学术水平和综合素质，希望各高校通过不同的绩点算法，可以更好地培养学生的学术能力和综合素质。
第二篇示例：高校绩点算法是大学教育中的一项重要评价标准，它反映了学生在学业上的表现和成绩。
各高校的绩点算法有所不同，因此学生在选课、评定学业水平等方面需要了解各高校的绩点算法。
本文将介绍一些常见的高校绩点算法，并分析它们的特点和优缺点。
绩点是学生的学习成绩和学业水平的一种度量，它通常以数字形式表示，可以帮助学校和学生评价学习情况。
不同的高校对绩点的计算方法有所不同，一般来说，绩点主要受到学生所修课程的学分、考试成绩和学校的评价标准等因素的影响。
在大多数高校中，绩点的计算方法是基于学生的平均学分绩点来确定的，而平均学分绩点是学分绩点和学分数的加权平均。
在中国的高校中，绩点算法是根据教育部的规定和学校的具体情况来确定的。
一般来说，绩点算法包括以下几种：1. 4.0绩点制：这是一种比较常见的绩点算法，它将学生的成绩划分为A、B、C、D和F五个等级，对应的绩点分别为4.0、3.0、2.0、1.0和0。
人工智能算法与应用教学大纲一、课程概述本课程旨在为学生提供人工智能算法与应用的全面理解和实践能力。
通过课程学习，学生将掌握人工智能算法的基本原理、方法和应用领域，具备运用人工智能技术解决实际问题的能力。
二、课程目标1、知识目标了解人工智能的基本概念、发展历程和研究领域。
掌握常见的人工智能算法，如搜索算法、分类算法、聚类算法等。
理解人工智能算法的数学原理和实现方法。
2、能力目标能够运用所学算法解决实际问题，如数据分析、模式识别等。
具备编程实现人工智能算法的能力。
能够对算法的性能进行评估和优化。
3、素质目标培养学生的创新思维和解决问题的能力。
提高学生的团队协作和沟通能力。
培养学生的科学精神和职业道德。
三、课程内容1、人工智能基础人工智能的定义、发展历程和应用领域。
人工智能的研究方法和技术体系。
机器学习、深度学习的基本概念。
2、搜索算法盲目搜索算法，如深度优先搜索、广度优先搜索。
启发式搜索算法，如 A算法。
搜索算法的应用案例分析。
3、分类算法决策树算法，如 ID3、C45 算法。
朴素贝叶斯算法。
支持向量机算法。
分类算法的性能评估指标。
4、聚类算法KMeans 算法。
层次聚类算法。
密度聚类算法。
聚类算法的应用场景。
5、神经网络神经元模型和感知机。
多层前馈神经网络。
反向传播算法。
神经网络的训练技巧和优化方法。
6、深度学习卷积神经网络。
循环神经网络。
生成对抗网络。
深度学习的应用案例，如图像识别、自然语言处理。
7、强化学习强化学习的基本概念和原理。
Qlearning 算法。
策略梯度算法。
强化学习的应用，如机器人控制、游戏智能。
8、人工智能应用图像识别与处理。
自然语言处理。
智能推荐系统。
人工智能在医疗、金融、交通等领域的应用。
四、课程教学方法1、课堂讲授讲解人工智能算法的基本原理、数学模型和实现方法。
结合实际案例分析算法的应用和性能。
2、实验教学安排实验课程，让学生通过编程实现人工智能算法。
实验内容包括算法的实现、性能评估和应用实践。
