北京師范大學人工智能學院碩士研究生培養方案

發布時間:2020-04-17 編輯:考研派小莉 推薦訪問:
北京師范大學人工智能學院碩士研究生培養方案

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北京師范大學人工智能學院碩士研究生培養方案 正文

研究生培養
 
一、碩士研究生
 
學院設有四個碩士研究生專業:通信與信息系統(081001)、信號與信息處理(081002)、計算機軟件和理論(081202)、計算機應用技術(081203)。近五年來,學院總計招收碩士研究生362人,授予碩士學位350人,現在在讀碩士生204人。
 
(1)通信與信息系統
 
結合北京師范大學優勢學科心理學與地理學,開展學科交叉研究,主要研究領域包括遙感遙測及其信號處理、生物電子學與生物信息處理、多維信號檢測與模式識別。重點研究基于多模態神經影像的數據分析方法研究及基于神經反饋的認知功能預測與訓練,研究基于多源空間信息融合的地學大數據分析,研究水下弱隱目標探測、識別與定位新理論與新方法,解決信號檢測,建模、定位與識別等問題,研究天文信息的盲源分離與多源多尺度圖像重構的關鍵理論與方法,相關研究成果廣泛應用于礦產資源預測、神經/精神疾病輔助診斷及預測、石油等海洋資源探測和開發等領域。
 
(2)信號與信息處理
 
主要研究領域包括智能傳感與通信安全、多媒體通信理論與技術。面向基礎教育領域解決教學全過程監控中的各類新型傳感器/傳感網接入的智能檢測新理論與新方法,研究新一代移動無線通信系統的物理層安全理論與算法,設計和優化基于竊聽信道模型的保密編碼、密鑰協商和協作干擾技術;面向遙感圖像應用,研究“視覺注意機制”在高效獲取多媒體數據中的感興趣區域中的應用;研究在帶寬有限且干擾較高的信道環境下,如何實現多媒體數據中感興趣區域的高質量編碼與優先傳輸;研究遙感環境下的多媒體通信理論與技術,實現遙感影像的快速、高效壓縮與編碼。
 
(3)計算機軟件和理論
 
主要研究方向包括人工智能與模式識別、數據科學與知識工程。人工智能與模式識別方向研究機器人、機器視覺、專家系統、智能裝置與智能系統、人工神經網絡、智能教學系統計算機圖形學、圖像處理、模式識別等。數據與知識工程方向主要涉及數據庫理論、數據模型、數據庫語言、查詢處理及其優化技術、數據的安全性(存取控制、可恢復性)、事務管理(并發控制);圖像或圖像序列中的信息提取,三維物體形態和運動識別;知識獲取、表示以及知識運用和處理的理論和算法;基于生物神經網絡結構和功能的計算系統;對自然語言信息進行分析、處理和理解的理論和方法等。
 
(4)計算機應用技術
 
研究中文信息處理技術,包括現代漢語詞法、句法與語義分析等。研究虛擬現實與可視化技術,具體包括電腦游戲的文化背景、電腦游戲的基本理論、電腦游戲的行為規范和評價體系;虛擬現實技術核心理論及虛擬環境建模方法、虛擬環境系統的關鍵技術、概念模型及體系結構,以及視聽覺環境的硬件支撐技術,虛擬環境技術在科學計算可視化、飛行模擬、CAD/CAM及文化娛樂等方面的應用;博物館的數字化研究等。
 
二、博士研究生
 
學院設有兩個博士專業:計算機軟件與理論(081202)和計算機應用技術(081203)。近五年來,學院總計招收博士研究生68人,授予博士學位34人,現在在讀博士40人。
 
(1)計算機軟件和理論
 
研究大數據傳輸潛力分析及路由機制,數據安全性設計方案、大數據存儲方案和共享機制;異構數據采集和融合問題、知識表示模型與知識推理方法。社交網絡大數據用戶群體研究、主題挖掘以及信息傳播機制的研究;基于大數據的解析和推理機制,對人體的基本動作實現智能化識別,探索人體動作智能化識別的工程實現及應用;物聯網環境下的異構數據采集和融合問題、知識表示模型與知識推理方法;自然語言處理核心技術;大數據技術以及知識工程相關的學術研究,面向互聯網的數據挖掘、機器學習算法研究。
 
(2)計算機應用技術
 
研究基于人類視覺感知理論的多源數據融合及三維建模技術;開展虛擬教師情感計算、教學過程的智能化建模、P2P數字資源共享研究;研究虛擬教育、教學過程建模技術;研究網絡系統設計及集成、網絡管理與安全技術,開發網絡信息系統的軟件產品;研究多源異構古遺址遺存數據融合理論與方法,古遺址遺存大數據云存儲技術與數據訪問模式;在顱面形態信息學方向,研究顱面數據采集與圖形分析處理技術,基于統計的腦血管三維模型分析理論方法,對人腦及心臟血管的自動識別與分割、可視化顯示與分析。
 
圍繞探索人類認知機理和由此帶來的并行智能信息感知、處理的核心技術,研究生物(神經生理)信號與遙感信號的數據獲取,分析與計算建模的方法理論,包括多源數據融合/聯合分析、大(海量)數據挖掘與分析、感興趣區圖像壓縮理論與語義表達等;并開展認知障礙輔助診斷、神經反饋、視覺信息的神經編解碼、合成孔徑雷達圖像處理與仿真等領域的應用研究。
北京師范大學

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