计算机科学与技术系硕士研究生培养方案

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1、计算机科学与技术系硕士研究生培养方案[085211]工程(计算机技术)[01]01计算机技术（全日制）一、适用学科、专业计算机技术专业学位适用计算机科学与技术专业的计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术。二、培养目标与定位工程硕士专业学位是与工程领域任职资格相联系的专业性学位。全日制工程硕士研究生主要是培养掌握计算机领域坚实的基础理论和宽广的专业知识、具有较强的解决实际问题的能力，能够承担专业技术或管理工作、具有良好的职业素养的高层次应用型专门人才。三、培养方式全日制工程硕士研究生采取全脱产的培养方式，课程学习主要在校内或深圳研究生院完成，论文答辩须在校内完成

2、。在学期间，研究生必须保证不少于半年的专业实践；应届本科毕业生的专业实践原则上不少于1年。专业实践一般应在现场或实习单位完成，可采用集中实践与分段实践相结合的方式。论文研究工作一般应与专业实践相结合。鼓励校内外双导师共同指导。以校内导师指导为主，在修完学位要求学分的一半后，可申请论文选题，论文研究工作时间一般不少于1年。四、学习年限学习年限一般为2-3年。五、培养环节与学位要求攻读全日制工程硕士专业学位的研究生，需获得学位要求学分不少于25学分，其中考试学分不少于17学分。具体如下：1．公共必修学分3学分2．学科专业要求学分不少于18学分3．必修环节学分不少于4学分六、

3、课程设置1、学位课程与环节(不少于25学分)（1）公共必修课(不少于2门3学分)英语（第一外国语）606400122学分考试春秋自然辩证法概论606800211学分考试春秋（2）基础理论课程(不少于3学分)在清华大学本部就读的研究生选A组课程，在深圳研究生院就读的非大数据的研究生应选B组课程。大数据专业的学生（含深圳大数据专业的学生）选修C组课程。A、A组(不少于3学分)随机过程602300144学分考试秋组合数学602400133学分考试秋高等数值分析604200244学分考试秋应用随机过程604200944学分考试秋基础泛函分析604201444学分考试秋应用近世代

4、数604201533学分考试春现代优化方法604201744学分考试春最优化方法604201944学分考试秋不确定规划604202144学分考试春计算几何702401833学分考试秋算法与算法复杂性理论702401933学分考试春B、B组(不少于3学分)随机过程602300144学分考试秋组合数学602400133学分考试秋工程硕士数学604280044学分考试春秋C、C组(不少于6学分)大数据算法基础602480133学分考试秋大数据机器学习702404033学分考试春秋数据可视化802406833学分考查春（3）专业选修课程(不少于12学分)在清华大学本部就读的研究

5、生选A组课程，在深圳研究生院就读的非大数据的研究生应选B组课程。大数据专业的学生（含深圳大数据专业的学生）选修C组课程。A、A组(不少于12学分)可用基础理论课代替模式识别602300233学分考试春软件工程技术和设计602400333学分考试秋人工智能602400522学分考试秋微型计算机系统接口技术602400633学分考试春高性能计算实验602400933学分考查秋随机信号的统计处理640300133学分考试春数字图像处理学702300433学分考试春高等计算机系统结构702400133学分考试秋计算机网络体系结构702400233学分考试秋人工智能原理70240

6、0333学分考试秋计算机控制理论及应用702400433学分考试秋计算语言学702400522学分考试秋分布式数据库系统702400633学分考试秋智能控制702400733学分考试春计算机视觉702400833学分考试秋数据安全702400933学分考试春知识工程702401033学分考试春VLSI设计基础702401133学分考试秋语音信号数字处理702401233学分考试春多媒体计算机技术702401333学分考试春计算机辅助几何设计技术702401433学分考试秋超大规模集成电路布图理论与算法702401633学分考试春数字系统自动设计702401733学分考试

7、春分布式多媒体系统与技术702402033学分考试秋工程数据库设计与应用702402133学分考试春计算机支持的协同工作CSCW702402233学分考试春微计算机系统设计702402333学分考试春计算机图形学702402433学分考试秋计算机网络和计算机系统的性能评价702402533学分考试春并行计算702402633学分考试春高级编译及优化技术702403422学分考试春数据库系统设计与原理702480133学分考试秋数据仓库与数据挖掘702480233学分考试秋计算机视觉专题802400233学分考试春计算智能及机器人学8024