通用人工智能人才培养体系

为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和“通识、通智、通用”的“通才”培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。
本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工智能实验班”的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；另一方面立足于人工智能的学科外延，即对外交叉，依托北京大学人工智能研究院开展工作，学生选择人工智能的交叉学科进行研究，旨在产生创新的跨学科交叉探索成果。

朱松纯
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朱松纯：北京大学讲席教授，清华大学基础科学讲席教授，北京通用人工智能研究院院长，北京大学智能学院、人工智能研究院院长，第十四届全国政协委员。因其在计算机视觉与模式识别领域的贡献而获得过许多奖项，包括三度问鼎计算机视觉领域最高荣誉国际计算机视觉大会Marr奖（1999年，2003年，2007年，其中两次获荣誉提名奖），2008年获国际模式识别协会J. K. Aggarwal奖，2013年获国际计算机视觉大会Helmholtz奖，2017年获国际认知科学学会计算建模奖，等等。

李文新
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李文新，北京大学计算机学院教授，人工智能研究院副院长，中国计算机学会杰出会员，北京市高等学校教学名师，计算机国家 级实验教学示范中心（北京大学）主任。她是国际上最早从事自动化掌纹识别研究的学者之一，目前主要研究兴趣是游戏智能体博弈算法和平台。

林宙辰
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林宙辰，北京大学博雅特聘教授，北京大学智能学院副院长，IAPR/IEEE/CSIG Fellow，国家杰青，中国图象图形学学会机器视觉专委会主任，中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任。研究领域为机器学习、数值优化。发表论文280余篇，出版专著5本。多次担任机器学习与人工智能顶 级会议CVPR、ICCV、NIPS/NeurIPS、ICML、IJCAI、AAAI和ICLR的领域主席、资深领域主席，曾任ICPR 2022程序共同主席。

马煜曦
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马煜曦，北京通用人工智能研究院高级项目经理，宾夕法尼亚大学发展心理学硕士，浙江大学心理学学士，曾在美国的全球研究方法与数据科学协会担任教育培训经理，拥有丰富的人才培养、课程设计经验。

第一章　人工智能的学科背景 1
　1.1　人工智能的战略地位 1
　1.2　智能学科建设背景 2
　1.3　智能学科前沿现状 4
　1.4　人工智能发展趋势研判 6
　1.5　智能学科发展愿景 8
第二章　通用人工智能人才培养体系概述 9
　2.1　人工智能人才培养现状 9
　2.2　通用人工智能人才培养体系的理念 10
　2.3　通用人工智能人才培养体系实践初步 11
　　2.3.1　北京大学通用人工智能人才培养概述 11
　　2.3.2　清华大学通用人工智能本科生因材施教培养计划概述 13
　　2.3.3　北京通用人工智能研究院支撑人才培养概述 13
第三章　北京大学人工智能专业本科生培养体系 15
　3.1　培养目标 15
　3.2　培养要求 15
　3.3　毕业要求及授予学位类型 16
　3.4　专业课程体系 16
　3.5　课程设置 17
　3.6　学期安排 21
　3.7　专业相关主要课程纲要 21
　　3.7.1　数学和物理类课程 21
　　3.7.2　计算机基础课程 36
　　3.7.3　人工智能核心课程 50
　　3.7.4　人工智能交叉课程 65
　　3.7.5　人工智能科研与实践课程 80
　　3.7.6　人工智能高级选修课程 86
　3.8　本科生科研实践 139
　　3.8.1　人工智能初级研讨班 140
　　3.8.2　人工智能系统实践课程 140
　　3.8.3　大学四年级毕业设计 142
　　3.8.4　国际学术交流 142
　　3.8.5　企业交流 143
　3.9　社会活动 143
　　3.9.1　北京大学校级社会活动 143
　　3.9.2　元培学院院级社会活动 144
　　3.9.3　通班班级社会活动 145
第四章   北京大学人工智能交叉方向研究生培养体系 147
　4.1　硕士研究生的培养目标和要求 147
　　4.1.1　培养目标、学习年限和学分要求 147
　　4.1.2　科研能力与水平的基本要求 148
　　4.1.3　学位论文的基本要求 148
　4.2　博士研究生的培养目标和要求 148
　　4.2.1　培养目标、学习年限和学分要求 148
　　4.2.2　学科综合考试的基本要求 148
　　4.2.3　科研能力与水平的基本要求 149
　　4.2.4　学位论文的基本要求 149
　4.3　研究方向设置 150
　4.4　课程设置 153
　　4.4.1?必修课 153
　　4.4.2?专业限选课（任选3门） 153
　　4.4.3?交叉选修课（任选4门） 154
　　4.4.4?深度交叉选修课（任选2门） 154
　

第五章  北京大学智能科学与技术专业研究生培养体系  163
　5.1　硕士研究生的培养目标和要求 163
　　5.1.1　培养目标、学习年限和学分要求 163
　　5.1.2　科研能力与水平的基本要求 163
　　5.1.3　学位论文的基本要求 164
　5.2　博士研究生的培养目标和要求 164
　　5.2.1　培养目标、学习年限和学分要求 164
　　5.2.2　学科综合考试的基本要求 164
　　5.2.3　科研能力与水平的基本要求 165
　　5.2.4  学位论文的基本要求 165
　5.3　研究方向设置 166
　5.4　课程设置 169
　　5.4.1　公共必修课 169
　　5.4.2　专业必修课 170
　　5.4.3　选修课 170
　
第六章　清华大学通用人工智能本科生因材施教培养计划 175
　6.1　培养目标 175
　6.2　培养要求 175
　6.3　毕业要求及授予学位类型 176
　6.4　课程设置 176
　6.5　学期安排 180
　6.6　专业相关实践课程纲要 181
　　6.6.1　通用人工智能系统平台（1） 181
　　6.6.2　通用人工智能系统平台（2） 182
　　6.6.3　通用人工智能系统平台（3） 183
第七章　科学精神和人文素养培养探索 185
　7.1　科研品位 186
　7.2　科学精神 187
　7.3　人文素养 188
附录　胸怀伟大理想 践行爱国情怀 191

为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和“通识、通智、通用”的“通才”培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。
本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工智能实验班”的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；另一方面立足于人工智能的学科外延，即对外交叉，依托北京大学人工智能研究院开展工作，学生选择人工智能的交叉学科进行研究，旨在产生创新的跨学科交叉探索成果。

朱松纯
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朱松纯：北京大学讲席教授，清华大学基础科学讲席教授，北京通用人工智能研究院院长，北京大学智能学院、人工智能研究院院长，第十四届全国政协委员。因其在计算机视觉与模式识别领域的贡献而获得过许多奖项，包括三度问鼎计算机视觉领域最高荣誉国际计算机视觉大会Marr奖（1999年，2003年，2007年，其中两次获荣誉提名奖），2008年获国际模式识别协会J. K. Aggarwal奖，2013年获国际计算机视觉大会Helmholtz奖，2017年获国际认知科学学会计算建模奖，等等。

李文新
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李文新，北京大学计算机学院教授，人工智能研究院副院长，中国计算机学会杰出会员，北京市高等学校教学名师，计算机国家 级实验教学示范中心（北京大学）主任。她是国际上最早从事自动化掌纹识别研究的学者之一，目前主要研究兴趣是游戏智能体博弈算法和平台。

林宙辰
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林宙辰，北京大学博雅特聘教授，北京大学智能学院副院长，IAPR/IEEE/CSIG Fellow，国家杰青，中国图象图形学学会机器视觉专委会主任，中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任。研究领域为机器学习、数值优化。发表论文280余篇，出版专著5本。多次担任机器学习与人工智能顶 级会议CVPR、ICCV、NIPS/NeurIPS、ICML、IJCAI、AAAI和ICLR的领域主席、资深领域主席，曾任ICPR 2022程序共同主席。

马煜曦
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马煜曦，北京通用人工智能研究院高级项目经理，宾夕法尼亚大学发展心理学硕士，浙江大学心理学学士，曾在美国的全球研究方法与数据科学协会担任教育培训经理，拥有丰富的人才培养、课程设计经验。