山东理工大学计算机科学与技术学科学术学位硕士研究生培养方案
计算机科学与技术
学术学位硕士研究生培养方案
学科代码：0812
一、 学科简介
山东理工大学计算机科学与技术学科创建于1986年，是山东省最早设立的信息技术类学科之一。2000年获得计算机应用技术二级学科硕士学位授予权，2006年获得计算机技术专业硕士学位授予权，2011年获得计算机科学与技术一级学科（学术型）硕士学位授予权。
学科现有全职教师63名，其中，“泰山学者海外特聘教授”1人，“泰山学者青年专家”1人，“泰山产业领军人才”1人，“山东省青年优秀人才引进计划”1人，“山东省高等学校青创科技支持计划”创新团队2个；全职教授11人、副教授31人，具有博士学位教师41人、海外学术背景教师17人，共有学术硕士研究生导师40人。近五年来，承担国家级科研项目8项、国防科研项目2项，省部级科研项目15项，横向项目100余项，科研经费超过2200万元；发表学术论文300余篇,其中核心期刊以上90余篇，SCI/EI/ISTP期刊检索论文70余篇；获得国家发明专利70余项，软件著作权80余项。
学科与美国、英国、爱尔兰等国外高校在科研教学领域建立了长期合作关系，并与惠与软件、东软集团、青岛软件园、大唐电信和中兴通讯等单位合作建立了十多处教学科研和实训基地，与浪潮集团共建“国家级工程实践教育中心”。
学科将以国家和行业信息化建设重大战略需求为导向，以服务区域经济社会创新发展为使命，以培养高水平应用研究型人才为目标，坚持多元化办学特色，力争建成特色鲜明、省内一流、国内知名的高水平学科。
二、 培养目标
立足国家和区域信息产业发展战略，面向计算机科学与技术领域科技前沿，培养德、智、体、美、劳全面发展，具有创新精神和实践能力的高层次应用研究型人才。
1.拥护中国共产党领导，坚持党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法；
2.具有健康的体魄、良好的心理素质和健全的人格，具有良好的道德品质以及科学严谨、求真务实的治学态度和工作作风，树立终身学习的理念，能够不断地自我更新知识和调整知识结构；
3.掌握本学科坚实的理论基础、系统的专业知识和扎实的实践技能，较熟练地掌握一门外国语，具备良好的外文交流与写作能力；
4.面向人工智能、大数据分析、计算机视觉等计算机科学与技术及信息科学研究领域，成为能够从事科学研究或承担专门技术工作的高层次应用研究型人才。
三、 研究方向
计算机科学与技术（一级学科）学术硕士学位研究生培养方案设以下4个研究方向：
1.人工智能与智能系统（交叉方向）
2.网络服务与信息安全
3.云计算与大数据分析
4.图像处理与信号分析
各方向详情见附表1。
四、 学习年限
学制3年，修业年限2-4年，科学研究和论文撰写时间不少于1年（从开题通过之日起计算）。经导师同意，可申请提前毕业，但科学研究和论文撰写时间要求不变。休学时间不计入学习年限。
五、 课程设置与学分要求
课程教学实行学分制。课程分为公共必修课、学科平台课、方向选修课和素养选修课。学生需在规定的时间内完成公共必修和学科平台课19学分和选修课9学分的学习任务。跨学科攻读学位的研究生需根据导师要求修读2门及以上本专业本科骨干课程，考核合格后（不计学分），方可申请开题答辩。
课程设置情况见附表2。
六、 培养方式与培养环节
学术硕士研究生培养实行导师负责制，鼓励实行以导师负责为主的指导小组（团队）制。导师负责制订研究生培养计划，且对研究生的思想品德、学术道德有引导、示范和监督的责任。
除课程学习外，其它培养环节主要包括：1.开题报告；2.中期考核；3.实习实践（包含教学实践和专业实践）；4.创新创业活动。各环节的情况和要求见附表2。
1.开题报告
①硕士学位论文开题报告是开展学位论文工作的基础，一般应于第三学期完成，最迟应于第四学期初完成。
②研究生需在导师指导下，查阅文献资料，经过充分调研与论证，确定具体课题，独立地做出开题报告。论文开题报告应包括选题的科学依据、国内外发展动态、主要研究内容、研究方案、课题所需条件、预期成果及创新点等。
③论文开题采取正规答辩的方式进行，并提交书面开题报告。论文开题报告经导师审阅后，由本学科或相关学科5人以上的导师组成开题报告评审小组，对学生所做开题报告提出评价和修改意见。学生导师或者至少一位导师组成员必须参加学生的开题报告。
④每个研究生做不少于10分钟的开题报告和10分钟的提问。专家组根据论文选题的合理性、可行性、创新性、对课题的理解程度和专业基础知识、工作能力等方面对学生做出“合格”或“不合格”的明确评定。
⑤对通过的开题报告，研究生应根据评审小组的意见进行修改。未通过者必须在三个月内再次进行开题报告。第二次学位论文开题报告仍未通过者，将终止培养。因出国、外出合作研究或其他原因确实不能参加的研究生，经导师同意后，向学院提出申请，并商定开题报告时间。无故不参加的，视为开题报告不合格。
2.中期筛选考核
①研究生的中期筛选考核须在其开题以后6个月以上进行。
②中期筛选考核内容主要包括研究生的政治思想和道德品质、综合知识的掌握程度、论文研究工作的进展等。
③学院组织考察小组（5人以上的导师组成）对研究生的综合能力、论文工作进展以及工作态度、精力投入等进行全面考查。
④每个研究生做不少于10分钟的中期答辩+10分钟的提问。
⑤中期筛选考核结果分为合格与不合格，合格者可继续进行论文工作，并根据专家组意见进行改进。不合格或未参加中期考核的研究生，不得进入学位论文撰写，经培养单位、研究生工作部审核，报校长办公会批准，做肄业处理。
3.实习实践
教学实践：参与本科课程教学，或协助指导毕业设计、课程设计和实习等；累计不少于1个月的工作量，结束后由导师写出考核评语，考核通过即可获得1学分。
专业实践：专业实践内容包括到生产、设计研究单位进行实践训练，也可以参加结合研究方向的科研工作或实验室等工作。专业实践时间累计不少于1个月的时间（一般可以利用寒、暑假），结束后由导师考核，合格即可获得1学分。
4.创新创业
达到以下条件之一，即获得创新创业1学分：
①研究生进行3个月出国学习或学术交流；
②参加学术会议并宣读论文，或做公开学术报告2次；
③参加全国性的科技竞赛、创意设计、创新创业竞赛等并获奖；
④参加6次以上与本学科相关的学术报告，并提交总结。
本环节需至少完成2学分。
七、 学位论文
硕士学位论文是硕士研究生科学研究工作的全面总结，是描述其研究成果、反映其研究水平的重要学术文献，是申请和授予硕士学位的基本依据。学位论文撰写是硕士研究生培养的关键和核心，必须严格按照规范执行，本学科硕士研究生的学位论文应满足以下基本要求：
1.硕士学位论文应具有系统的、完整的研究思路和计划，应对科技进步和国民经济建设具有较大的理论意义或实用价值，学位论文应突出创新性、前沿性和科学性。
2.学位论文的主要工作，必须由作者独立完成。研究工作必须坚持实验性原则，论文内容必须以硕士研究生本人完成的第一手实验、观测或调查的材料为主。
八、 毕业与学位要求
满足毕业要求，可获得毕业证书；在获得毕业证书的基础上，如满足学位授予标准，可授予学位证书。
（一）毕业要求
1.热爱祖国，拥护中国共产党的领导，具有社会责任感和历史使命感，维护国家和人民的根本利益，遵纪守法，身心健康。
2.具有良好的品德修养和学术道德，实事求是、勇于创新。
3.修读完培养方案规定课程和其他培养环节，成绩考核合格。
4.完成论文答辩，成绩合格。
5.符合学校有关规定的其他要求。
（二）学位要求
严格执行最新的《中华人民共和国学位条例》《山东理工大学研究生学位论文评审办法》《山东理工大学硕士学位授予工作实施细则》《山东理工大学研究生申请学位学术创新性要求的规定》以及计算机科学与技术学院硕士研究生申请学位学术创新性要求实施细则等有关规定。
附表1：研究方向简介
类 别 | 培养目标 | 支撑课程 | |
综合素质 | 拥护中国共产党的基本路线和方针，热爱祖国、遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，身心健康，德、智、体、美、劳全面发展。 | 新时代中国特色社会主义理论与实践、自然辩证法、论文写作与学术规范、中国传统文化 | |
综合能力 | 掌握计算机学科坚实的理论基础、系统的专业知识和扎实的实践技能，较熟练地掌握一门外国语，具备良好的外文交流与写作能力，具备独立从事科学研究或专门技术工作的能力。 | 学科前沿与实践（英文）、科研素养与创新能力、数理统计、矩阵理论、高级算法设计与分析、机器学习、大数据分析与云计算、研究生英语、口语、科技英语写作 | |
研究方向 | 人工智能与智能系统 | 掌握智能感知与信息处理、智能系统设计与制造、人工智能与机器学习等技术，能够利用各类传感器、多源信息融合与数据分析方法，面向智能测控、机器人技术、现代智慧农业等领域进行研究与开发。 | 机器学习、模式识别、深度学习、强化学习理论与应用、物联网技术、智慧农业 |
网络服务与信息安全 | 掌握传统、下一代网络系统安全与服务质量技术，熟悉访问控制模型、可信计算、软件定义网络、负载均衡，网络服务组合与形式化统一建模，基于范畴论的验证面向进程的并发系统设计与实现一致性方法等技术。 | 网络与信息安全、高级计算机网络、Web服务与标准（英文） 、搜索引擎理论与技术 | |
云计算与大数据分析 | 掌握云计算与服务、多源数据处理、信息挖掘、大数据分析等技术，熟悉海量复杂异构数据建模、知识表达、感知、融合管理，大数据计算框架与智能分析、推荐，软件建模与项目敏捷开发等技术，具备提供可靠、可行系统解决方案设计能力。 | 大数据分析与云计算、数据分析与可视化、高性能计算、自然语言处理、搜索引擎理论与技术 | |
图像处理与信号分析 | 掌握图像处理与模式识别、计算机视觉、信号处理、未来通信系统等技术，熟悉图像内容获取及跟踪识别、信号处理、时频分析与特征提取、智能仪器仪表的设计开发、未来移动通信系统架构理论、编解码理论、基于移动通信系统的定位等技术。 | 数字图像处理、模式识别、深度学习、信号处理与分析、计算机视觉 | |
附表2：培养计划
学科名称 | 计算机科学与技术 | 学科代码 | 0812 | |||||||||
单位名称 | 计算机科学与技术学院 | 培养类型 | 学术学位硕士 | |||||||||
学分要求 | 总学分：≥ 34 ，必修课程学分：≥19，选修课程学分：≥9，其他培养环节学分：6 | |||||||||||
课 程 设 置（中英文对照） | ||||||||||||
课程类型 | 课程编码 | 课程名称 | 学分 | 学期 | 备注 | |||||||
学位课程 | 公共必修课程 ≥8学分 | G16007 | 新时代中国特色社会主义理论与实践 The Theory and Practice of Socialism with Chinese Characteristics for a New Era | 2 | 1 |
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G16003 | 自然辩证法（理工） Dialectics of Nature | 1 | 1 |
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G14001 | 研究生英语 English (Reading & Writing）for Graduate Students | 3 | 1 |
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G14003 | 口语 Oral Language | 1 | 1 |
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G15003 | 论文写作与学术规范 Paper Writing and Academic Norms | 1 | 1 |
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学科平台必修课程≥11学分 | 050065 | 学科前沿与实践（英文） The Lectures on the Frontier and Application | 1 | 1 | 必选 | |||||||
G11001 | 数值分析 Numerical Analysis | 3 | 1 | 至少选修一门 | ||||||||
G11003 | 数理统计 Mathematical statistics | 2 | 1 | |||||||||
G11002 | 矩阵理论 Matrix theory | 2.5 | 1 | |||||||||
040038 | 应用随机过程 Applied stochastic process | 2 | 1 | |||||||||
050064 | 高级算法设计与分析 Design and Analysis of Advanced Algorithms | 2 | 1 | 必选 | ||||||||
050047 | 机器学习 Machine Learning | 3 | 1 | |||||||||
050028 | 大数据分析与云计算 Big Data Analysis and Cloud Computing | 3 | 1 | |||||||||
非学位课程 | 方向选修课程 ≥8学分 | 050036 | 深度学习 Deep Learning | 2 | 2 |
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050037 | 数据分析与可视化 Data Analysis and Visualization | 2 | 2 | |||||||||
050038 | 物联网技术 Internet of Things Technology | 2 | 2 | |||||||||
050034 | 强化学习理论与应用 Theory and Application of Reinforcement Learning | 2 | 2 | |||||||||
050002 | 模式识别 Pattern Recognition | 2 | 2 | |||||||||
050041 | 智慧农业 Intelligent Agriculture | 2 | 2 | |||||||||
050006 | 网络与信息安全 Network and Information Security | 2 | 2 | |||||||||
050030 | 高级计算机网络 Advanced Computer Network | 2 | 2 | |||||||||
050043 | Web服务与标准（英文） Web Services and Standards | 2 | 2 | |||||||||
050025 | 数据仓库与数据挖掘 Data Warehousing and Data Mining | 2 | 2 | |||||||||
050042 | 自然语言处理 Natural Language Processing | 2 | 2 | |||||||||
050013 | 搜索引擎理论与技术 Search Engine Theory and Technology | 2 | 2 | |||||||||
050044 | 高性能计算 High Performance Computing | 2 | 2 | |||||||||
050005 | 数字图像处理 Digital Image Processing | 2 | 2 | |||||||||
050033 | 计算机视觉 Computer Vision | 2 | 2 | |||||||||
050039 | 信号处理与分析 Signal Processing and Analysis | 2 | 2 | |||||||||
素养选修课程 1学分 | G31001 | 中国传统文化 Chinese Traditional Culture | 1 | 2 |
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G15001 | 东方哲学与现代化 Oriental Philosophy and Modernization | 1 | 2 | |||||||||
G02060 | 科研素养与创新能力 Scientific Research Literacy and Innovation Ability | 1 | 2 | |||||||||
G10014 | 实验设计与统计分析 Experimental Design and Statistical Analysis | 1 | 2 | |||||||||
G02010 | 科技英语写作 Scientific English Writing | 1 | 2 | |||||||||
G21002 | 羽毛球 Badminton | 1 | 2 | |||||||||
G19002 | 美术鉴赏 Art Appreciation | 1 | 2 | |||||||||
G20002 | 舞蹈形体训练 Physical Training | 1 | 2 | |||||||||
其他 | 补修课程 不计学分 |
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| 导师 确定 | ||||||
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其他培养环节（6学分） | ||||||||||||
培养环节 | 相关内容及要求 | 学期 | ||||||||||
开题报告 （1学分） | 在完成课程学习、文献阅读、学术调研过程后，研究生在导师的指导下确定研究课题，写出选题文献综述，提交开题报告。由本学科5人以上专家组成评审小组对开题报告进行评审，通过后即获得1学分；不通过者限期重做，重做后仍不通过者终止培养。 | 3 | ||||||||||
中期筛选考核 （1学分） | 对研究生的思政、科研、实践及综合素质等进行考核，检查研究生学位论文进展状况、帮助学生把握学位论文方向、提高学位论文质量。中期筛选考核通过后即获得1学分；考核不合格的，经培养单位、研究生工作部审核，报校长办公会批准，做肄业处理。 | 4 | ||||||||||
创新创业 （2学分） | 硕士研究生在学期间应参加创新创业活动，可采取以下多种形式进行： 1.进行3个月以上的出国访学研修或学术交流； 2.参加学术会议并宣读论文，或做公开学术报告2次； 3.参加全国性的科技竞赛、创意设计、创新创业竞赛等并获奖； 4.参加6次以上与本学科相关的学术报告，并提交总结； 每项记1学分，需完成2学分。 | 1-5 | ||||||||||
实习实践 （2学分） | 教学实践： 研究生在学习期间应参加教学实践。教学实践可采取多种方式进行，如本科课程教学、辅导工作或指导生产实习、课程设计及毕业设计等工作。教学实践时间累计不少于1个月，结束后由导师写出考核评语，考核通过即获得1学分。 专业实践： 研究生在学习期间应参加专业实践，到生产、设计研究单位进行实践训练，也可以参加结合研究方向的科研或实验室等工作。专业实践时间不少于1个月，经考核通过后，即获得1学分。 | 2-5 | ||||||||||
