研究方向:
1. 智能计算软件技术:研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法及模式识别、人工智能技术,培养员工掌握智能信息处理技术的关键理论和方法,能够解决复杂系统控制、图形图像处理、工农业生产管理以及生物医学信息处理等领域中的应用问题。
2. 可信软件技术:从安全性的视角探讨特定领域软件的可信性,研究复杂网络环境下的新型软件系统的安全模型基础理论、安全软件工程方法、安全的运行支撑平台以及基于密码学的安全保障机制,培养员工掌握可信软件计算相关理论、方法和技术,能够基于可信软硬件、信息安全及区块链技术,保证在企业数据绝对安全和隐私保护的前提下完成多方数据协同计算。
3. 数据与知识工程:研究如何通过数据与知识的驱动和繁衍对数据挖掘、区块链等工程问题和任务提供最佳解决方案。培养员工掌握数据表示、数据模型、数据挖掘、数据安全以及知识表达、知识推理、知识管理等理论和方法,能够对大规模企业数据进行表示、分析和推理,从中挖掘出潜在的模式和价值,用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
专业课程设置:
(2020版)课程代码 |
课程名称 |
课程类型 |
S2016005 |
机器学习 |
专业必修课 |
S2016006 |
分布式系统与云计算 |
专业必修课 |
S2016007 |
软件体系结构 |
专业必修课 |
S2006105 |
智能信息处理技术 |
专业选修课 |
S2016008 |
人工智能概论 |
专业选修课 |
S2016009 |
信息论与编码 |
专业选修课 |
S2016115 |
数据仓库与数据挖掘 |
专业选修课 |
S2016116 |
图论 |
专业选修课 |
S2016117 |
高级软件工程 |
专业选修课 |
S2016118 |
虚拟现实技术 |
专业选修课 |
S2016119 |
密码学与信息安全技术 |
专业选修课 |
S2016120 |
数字图像处理 |
专业选修课 |
S2016121 |
模式识别技术 |
专业选修课 |
S2016122 |
嵌入式系统开发与应用 |
专业选修课 |
S2016123 |
智能语音处理 |
专业选修课 |
S2016125 |
高级电子系统设计 |
专业选修课 |