增设年度 : 2025

开设课程 : 【申报专业核心课程】概率统计，图论，博弈论，数值分析，大数据分析，马尔科夫随机过程，深度学习基础，神经网络。【申报培养方案表 6.1 所列核心课程】概率论与数理统计，常微分方程，神经网络，Python 编程，机器学习导论，实变函数，数值线性代数与大规模计算，马尔科夫随机过程，人工智能导论，优化方法，随机微积分引论，数值分析，泛函分析，数学建模，统计学习理论，深度学习数学原理，符号回归与可解释 AI，图论，博弈论，大数据分析，强化学习数学基础，物理信息神经网络，图神经网络理论与方法，数据挖掘。【公共与数理基础（节选）】思想道德与法治，中国近现代史纲要，习近平新时代中国特色社会主义思想概论，马克思主义基本原理，毛泽东思想与中国特色社会主义理论体系概论，形势与政策，体育，军训与军事理论，英语，高等数学 1/2，线性代数，计算机科学导论 1/2，物理原理 1/2。【专业培养方案模块（节选）】必修课专业模块涉及概率论、实变函数、泛函分析、人工智能导论、深度学习数学原理、图神经网络理论与方法、物理信息神经网络等；方向选修含图论、博弈论、符号回归与可解释 AI、数值分析等；

培养目标

本专业立足于理学院深厚的数理积淀，旨在培养能够引领未来智能计算发展的顶尖研究型人才；突出「扎实理论＋创新模型＋实践驱动」的培养特色，使学生不仅掌握计算机科学的核心技能，更能从数学本源上理解和驱动人工智能的创新；热爱祖国，品行端正，富有社会责任感与全球视野以及勇于实践的创新创业精神；具备批判性思维、系统思维、团队协作与终身学习等面向未来的综合素质，无论升学深造还是就业发展均具备较强潜力。

培养要求

人才培养强调数理与智能计算的深度融合：通过「数理与计算融合实验」等与核心数学、编程课程衔接的实践，将优化、统计等抽象理论转化为可实现的计算模型；通过「前沿算法复现与分析」围绕可解释 AI、物理信息神经网络（PINNs）、算子学习等方向开展研读与复现训练；通过暑期科研、学科竞赛与毕业设计（论文）形成贯通四年的科研与实践链条，实践教学学分约占总学分的 22%。