“智能大数据技术”荣誉辅修项目报名通知

ダファベット 入金不要开设的“智能大数据技术”荣誉辅修项目旨在通过一系列高水平课程、基于国家重点研发计划重点专项的研究实践和毕业论文环节，培养“智能大数据技术”领域的高水平人才，为研究生阶段的继续深造打下坚实的课程和实践基础。

项目内容

本项目针对非数据科学与大数据技术专业的本科生，并依托陈红教授主持的国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项(“高时效、可扩展的大数据计算模型、优化技术与系统”)和智能大数据技术领域的核心研究团队。旨在通过课程教学和研究实践相结合的方式，从自主学习、团队指导以及课题攻关等多个方面来培养智能大数据技术领域的交叉复合型高端人才。学生可以在主修其他专业的前提下，通过本项目的学习，打下人工智能和大数据技术方面的扎实基础，掌握智能大数据技术领域相关的必备知识，了解智能大数据技术领域的发展趋势，具有较强的利用专业知识和技能解决复杂问题的能力。

课程计划

本项目人才培养分为四个阶段，如下图所示，具体包括三个环节：1）课程教育部分包括14学分；2）研究实践部分包括10学分；3）毕业论文包括6学分。

（一）课程教育：

项目入选学生需要在大二、大三学年之内在以下课程中选修并通过不少于14学分：

1. 
   

   《编程基础》：2学分，春季学期开设，先修课程：无；

   
   

   《数据科学导论》：3学分，春季学期开设，先修课程：无；

   
   

   《机器学习方法》：2学分，春季学期开设，先修课程：无；

   
   

   《深度学习》：2学分，春季学期开设，先修课程：无；

   
   

   《高级大数据系统》：3学分，春季学期开设，先修课程：无；

   
   

   《数据科学实践》：2学分，秋季学期开设，先修课程：《数据科学导论》《机器学习方法》；

学生在本项目中所完成的课程学分可替代主修专业的专业选修课学分和发展指导类课程的学分，最多可替代12学分。

（二）研究实践

研究实践环节包括10学分，包括以下5个实践环节，每个环节2学分。在实践环节中，依托国家重点研发计划开展研究实践工作，解决智能大数据技术领域的实际问题，每个实践环节在教师的指导下完成一篇研究实践报告。

1. 
   

   编程实践 2学分 （课程实践）

   
   

   Python数据科学实践 2学分 （课程实践）

   
   

   机器学习实践 1学分 （课程实践）

   
   

   深度学习实践 1学分 （课程实践）

   
   

   高级大数据系统实践2学分 （课程实践）

   
   

   智能大数据技术实践2学分 （项目实践）

（三）毕业论文

本项目导师团队在大四秋季学期依托国家重点研发计划，在智能大数据技术领域布置一系列研究性或工程性的毕业论文题目，学生从中自愿选择导师和题目，并在大四春季学期完成研究工作和毕业论文撰写。

教学团队

项目负责人：

陈红教授，博士生导师，中国人民大学杰出学者特聘教授，ダファベット 入金不要党委书记。中国计算机学会数据库专业委员会常务委员、大数据专家委员会委员，中国通信学会云计算与大数据应用专委会委员。获国家科学技术进步二等奖、教育部科技进步一等奖和二等奖、北京市科学技术进步二等奖、北京市科学技术二等奖、中国计算机学会科技进步一等奖、国家精品课程奖、国家精品资源公共课、北京市精品课程奖、中国人民大学十大教学标兵等奖励，2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。

李翠平教授，博士生导师，ダファベット 入金不要副院长，大数据专家委员会常务委员，数据库专委会委员。VLDB12-15、CIKM2010、ICDE2009等国际会议程序委员。主持和参与国家自然科学基金、973、863等10多项国家级和省部级项目，先后在SIGKDD、SIGMOD、VLDB、EDBT、CVPR、ICCV、ACL等重要国际会议和TPAMI、TKDE、TFS、TCYB、软件学报等国内外权威期刊发表论文多篇。2007年入选北京市组织部优秀人才培养资助计划。2009年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。2011年获得中国计算机学会青年科学家奖。

张孝教授，博士生导师，ダファベット 入金不要副院长，中国计算机学会数据库专委会委员。主要研究领域包括大数据技术、关系数据库理论、并行数据库系统、分布式数据库系统、对象关系数据库系统、中间件技术、移动数据库等。

柴云鹏教授，博士生导师，ダファベット 入金不要副书记，中国计算机学会数据库专委会委员、中国计算机学会信息存储技术专委会委员。主要研究领域包括云计算资源管理，分布式共识，基于新硬件的数据系统优化等。

卢卫教授，博士生导师。中国人工智能学会智能服务专业委员会委员，CCF数据库专委委员。近年来主要从事数据库基础理论、大数据系统研制等相关领域研究，在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDB Journal、TKDE等国际知名会议和期刊发表论文40余篇，主持国家重点研发课题、国家自然科学基金项目多项。2012年获得中国人民大学优秀博士学位论文奖和中国计算机学会优秀博士学位论文奖。2015年入选微软亚洲研究院青年教师铸星计划。指导学生入选2018年“腾讯犀牛鸟精英人才培养计划”和2017年NDBC萨师煊优秀学生论文。

陈跃国教授，博士生导师，中国人民大学大型科学仪器共享平台副主任，数据工程与知识工程教育部重点实验室副主任，中国计算机学会数据库专家委员会秘书长、大数据专家委员会委员、中国通信学会云计算与大数据应用专委会委员。

张静副教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。目前主要研究方向是知识图谱挖掘与推理等方面的相关研究。发表论文50余篇，其中包括十余篇KDD、TKDE、TOIS、IJCAI、AAAI、SIGIR、CIKM、WSDM等国际顶级会议或期刊论文。Google引用次数4000余次。近年来任SIGKDD、IJCAI等领域内国际顶级学术会议高级程序委员会委员以及TKDE、中国科学等知名杂志审稿人。任AI Open杂志Associate Editor。。

张峰教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。主要研究方向包括并行计算、异构计算、新硬件与大数据系统的结合等。

报名方式

1、下载并填写报名表（见附件），将电子版发送至yangx@ruc.edu.cn（杨老师），标题为“智能大数据技术荣誉辅修报名”+姓名。

2、报名截止时间3月6日。

3、后续选拔流程的具体方式和时间另行通知。

附件：荣誉辅修项目报名表