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1、学科前沿知识专题讲座教学大纲一、课程基本信息课程名称学科前沿知识专题讲座Lectures on EE Frontier Knowledge课程编码OSI323911010开课院部海洋与空间信息学院课程团队（未设置）学分1.0课内学时16讲授16实验0上机0实践0课外学时8适用专业电子信息工程授课语言中文先修课程信号与系统、微机原理、电磁场与电磁波、高频电子线路、信息论基础、数字信号处理、人工智能模型和算法、电子信息系统设计、海洋 信息技术基础、数字图像处理、通信原理课程简介（必修）本课程主要目标是帮助电子信息工程专业的学生了解电子技术和信息处理技术研究领域中的最新理论、方法及其应用成果，并对信
2、号 与信息处理学科的研究内容、研究现状和发展趋势形成清晰的认识，培养学生把握前沿知识并进行分析判断的能力，为毕业后从事电子信 息领域研究、开发和设计打下一定的基础。The main goal of this course is to help students majoring in electronic information engineering understand the latest theories, methods and application results in the research field of electronic technology and informa
3、tion processing technology, and form a clear understanding of the research content, research status and development trend of the signal and information processing discipline, and cultivate students ability to grasp cutting-edge knowledge and analyze and judge, it lays a certain foundation for resear
4、ch, development and design in the field of electronic information after graduation.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ：在解决复杂工程问题的具体实践过程中，能够了解电子信息领域的技术标准体系、知识产 权、产业政策和法律法规，理解不同文化对工程活动的影响，能够充分考虑工程实践对环境的影 响，体现节能、环保意识。是6.1,7.1,722M2目标2 ：在工程实践中能够自觉遵守职业道德和规范，主动关注电子信息领域的前沿发展现状和趋 势，具备跨文化交流能力。是8.2
5、, 10.2M3目标3 ：具有自主学习和终身学习的意识，理解时代发展、技术进步等多因素对知识和能力的影响和 要求。三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内 学时教学方式课外学时课外环节111.智能信息处理 技术研究与发展本专题主要介绍人工智能技术特别是认知计算领域的最新研究 成果及其在信号与信息处理中的应用与发展现状。重点阐述认 知计算理论与方法在图像处理、模式识别、运动目标检测与跟 踪、智能人机交互以及信息检索等研究领域中的应用。MLM2, M32讲授、讨 论1作业、自 学222.信息技术在油 气田勘探开发中的 应用本专题介绍信息技术在油气田勘探开发领域的最新应用和发展 现
6、状，主要包括高阶统计量和智能优化算法在地球物理勘探中 地震子波提取的应用、计算机测控技术在油气田地面系统和油 气长输管道生产中的最新应用现状及其发展趋势。Ml,M2, M32讲授、讨 论1作业、自 学333.海洋信息处理本专题讲述海洋学与人工智能、信号处理的交叉新方向。Ml,M2, M32讲授、讨 论1作业、自 学444.合成孔径雷达简 介及发展方向本次专题讲座将首先介绍合成孔径雷达的基本概念和工作原 理，包括：回波信号，成像处理模型，距离分辨率，方位分辨 率，辐射分辨率，峰值旁瓣比、积分旁瓣比、距离徙动等。然 后介绍距离多普勒、尺度变标、波数域三种典型成像处理算法 的基本原理及工作流程。最后
7、，介绍合成孔径雷达的最新发展 方向，包括：高分辨率宽测绘带成像、压缩感知成像、三维成 像、双基地成像、动目标识别等。Ml,M2, M32讲授、讨 论1作业、自 学555.语音识别简介 及最新进展本次专题讲座将首先介绍语音识别的基本概念和工作原理，包 括：语音信号的预处理、特征提取、模式匹配、统计模型 HMM几个部分。然后介绍语音识别系统构建：训练和识别。 训练过程获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模 型”；识别过程包括利用训练好模型对用户说话的特征向量进行 统计模式识别。最后介绍语音识别的最新进展。包括：噪声自Ml,M2, M32讲授、讨 论1作业、自 学适应，说话人自适应，LDA模
8、型、DNN神经网模型。666.认知机制与机器 学习的几个问题介绍认知机制对机器学习的启发，机器学习与认知机制的关 系，以及基于认知机制的机器学习的最新进展。MLM2, M32讲授、讨 论1作业、自 学777.人工智能与机 器视觉本专题从人工智能概念出发，介绍了人工智能的发展史。从 Google的Alphago入手介绍了目前深度学习的广泛应用及各自 对应的算法架构，主要包括：目标识别(CNN, SSD, YOLO 等)、自然语言处理(LSTM, RNN)、作品创作/生成(GAN) 和人机博弈(增强学习)等。然后举例说明人工智能技术不仅 可以造福社会还可危害社会，如大数据杀熟，视频换头造假 等，给
9、学生强调要遵守道德规范和相关法律。然后为学生介绍 了工业领域中的机器视觉发展和具体应用，如条码识别、自动 焊缝跟踪焊接机器、三维点云成像设备及点云处理方法等。通 过本专题的学习，引导学生对人工智能技术，特别是深度学习 方法产生兴趣，强调主动跟踪最新技术的意识，同时引导学生 对工业生产对视觉技术的需求有初步了解，开拓学生的视野。Ml,M2, M32讲授、讨 论1作业、自 学888.企业专家讲授 电子信息领域的技 术前沿本专题邀请电子信息领域的企业做特邀报告，讲授电子信息软 硬件方面的新进展、新技术、新工艺、新产品及发展趋势。Ml,M2, M32讲授、讨 论1作业、自 学四、考核方式序号考核环节操
10、作细节总评占比1课堂表现检查学生上课精神状态、回答问题情况、参与课堂讨论的情况。30%2课程总结 报告与文 献综述1、课程总结报告的内容选择某一个感兴趣的专题或综合几个相关专题的内容进行，主要包括该方向的研究背景及意 义、国内外研究现状综述、最新的研究进展及发展趋势、该方向涉及到的技术标准、产业政策、法律法规、以及可能对 环境保护、对社会可才寺续发展的影响等；2、成绩采用白分制，根据报告完成情况评分；3、考查学生对课堂中讲授内容的理解，了解本专业领域的研究热点与发展趋势、电子信息工程项目对环境保护和可持 续发展的影响的理解。70%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1/课堂表现30
11、%A,B,C,D=90-100,75-89,60-74,0-59 A-课堂小组研讨中主动参与和引导讨论，有自己的观点，主动回答提 问。B-课堂小组研讨中较为积极参与讨论，有自己的观点，较为主动回答提问。C-课堂小组研讨中能够参 与讨论，有自己的观点，能回答提问但不主动。D-课堂小组研讨中不参与讨论，没有自己的观点，无法回 答提问。2/课程总结 报告与文 献综述70%A,B,C,D刁90-100,75-89,60-74,0-59 A-报告撰与完整，内容充实，观点明确，文献检索数量充足，总结完 整有效。B-报告撰写较为完整，内容较为充实，观点较为明确，文献检索数量较多，总结较为完整。C-报 告撰写基本完整，有一定的内容，能够表达出自己的观点，检索了部分文献，给出了部分总结。D-报告撰 写不完整，内容空泛，没有自己的观点，没有检索文献，无法形成有效的总结。评分等级说明：A,B,C,D,E=90-l 00,80-89,70-79,60-69,0-59;A,B,C,D=90-l 00,75-89,60-74,0-59 ;A,B,C=90-100,75-89,60-74,0-59; A,B=80-l 00,0-79六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1期刊论文1知网、IEEE等中外文数据库中的最新文献,，.