培养方案

学科概况

本学位点于2018年获批，自2019年开始招生。学位点依托信息科学与技术学院/网络空间安全学院，设有5个研究方向：自然语言处理、网络与信息安全、大数据技术与应用、计算智能与应用、智能软件工程。学位点具有广东省网络空间内容安全工程技术研究中心、广州市非通用语种智能处理重点实验室等学科平台，以自然语言处理和网络安全为研究特色，培养具有较强的网络信息内容安全和自然语言处理及大数据分析能力的高层次工程技术人才。

一、培养目标

本学位点旨在培养适应国家建设需要，德智体美劳全面发展，具有一定创新能力的应用型、复合型高层次工程技术人才，具体如下：

1.拥护中国共产党的领导，热爱祖国，遵纪守法，具有服务国家和人民的高度社会责任感、良好的职业道德和创业精神、科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，身心健康。

2.掌握所从事行业领域坚实的基础理论和宽广的专业知识，熟悉行业领域的相关规范，在行业领域的某一方向具有独立担负工程规划、工程设计、工程实施、工程研究、工程开发、工程管理等专门技术工作的能力，具有良好的职业素养。

3.掌握一门外语，具有运用外语进行资料查阅、论文写作和基本听说交流沟通的能力。

二、专业与研究方向

1.自然语言处理

本培养方向主要围绕数据挖掘、机器学习、语言信息处理等人工智能算法及其在文本理解、社交媒体分析、商业数据分析等领域中的应用开展研究，主要课程包括统计自然语言处理、大数据原理与实践、数据挖掘进阶、社会计算与社交网络分析等。

2.网络与信息安全

本培养方向主要开展新型加密算法、数字取证、网络入侵检测、网络谣言传播机理等方面的研究和工程应用，主要课程包括网络安全技术、网络取证与实践、网络舆情案例分析等。

3.大数据技术与应用

本培养方向主要围绕大数据采集、建模、分析，大数据技术的基本理论，大数据技术的应用与开发等方面开展研究与工程应用，主要课程包括大数据原理与实践、机器学习、知识图谱及应用、区块链技术与实践等。

4.计算智能与应用

本培养方向主要围绕工业制造、资源调度、芯片布图规划、智能交通、智能物流以及大数据环境下复杂问题的建模与智能优化方法等开展研究和工程应用，主要课程包括高级人工智能技术、机器学习、智能优化方法、大数据原理与实践等。

5.智能软件工程

本方向以高效地构建高质量软件为目标，重点面向移动计算、云计算、区块链等分布式软件领域，运用机器学习、神经网络等人工智能算法围绕软件工程中的问题开展研究，以提高软件分析、开发、测试和维护的自动化程度。主要课程包括：机器学习、软件服务工程与实践、知识图谱及应用、高级算法设计与分析等。

三、学习年限

学习年限一般为3年，学习年限最长不超过5年（含休学和保留学籍）。

四、必读文献

1.著作：

(1)邢文训，谢金星.现代优化计算方法.清华大学出版社，2003．

(2)王凌.智能优化算法及其应用.清华大学出版社, 2003.

(3)宗成庆.统计自然语言处理(第2版)，清华大学出版社，2013.

(4)周志华.机器学习.清华大学出版社，2016.

(5)谷利泽，杨义先.现代密码学教程.北京邮电大学出版社，2009.

(6)刘丽军, 邓子云.物联网技术与应用.清华大学出版社，2012.

(7)王晓东.计算机算法设计与分析(第5版).电子工业出版社，2018.

(8)卢格.人工智能复杂问题求解的结构和策略.机械工业出版社，2010.

2. 期刊：

(1)中国科学F辑

(2)计算机学报

(3)科学通报

(4)软件学报

(5)自动化学报

(6)电子学报

(7)计算机研究与发展

(8)中文信息学报

(9)信息安全学报

(10)Journal of Cryptology

(11)IEEE/ACM Transactions on Networking

(12)IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)

(13)IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (TDSC)

(14)ACM Transactions on Privacy and Security (TOPS)

(15)Computers & Security

(16)Designs, Codes and Cryptography

(17)Journal of Computer Security

(18)EURASIP Journal on Information Security

(19)IET Information Security

(20)International Journal of Information Security and Privacy

(21)International Journal of Information and Computer Security

(22)Security and Communication Networks

(23)Journal of Machine Learning Research

(24)ACM Transactions on Speech and Language Processing

(25)ACM Transaction on Database Systems

(26)ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

(27)IEEE Transactions on Evolutionary Computation

(28)International Journal of Computer Vision

(29)IEEE Transactions on Cybernetics

(30)IEEE Transactions on Services Computing

(31)IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems

(32)Applied Soft Computing

(33)IEEE Transactions on Software Engineering

(34)IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

(35)ACM Transactions on the Web

(36)Transactions of the Association for Computational Linguistics

3. 会议：

(1)ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS)

(2)International Cryptology Conference (CRYPTO)

(3)IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)

(4) Usenix Security Symposium USENIX Association (USENIX Security)

(5)Annual International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security (ASIACRYPT)

(6)European Symposium on Research in Computer Security (ESORICS)

(7)International Workshop on Practice and Theory in Public Key Cryptography (PKC)

(8)ACM Symposium on Information, Computer and Communications Security (ASIACCS)

(9)Applied Cryptography and Network Security (ACNS)

(10)International Conference on Information and Communications Security (ICICS)

(11)International Conference on Information Security and Cryptology (INSCRYPT)

(12)International Conference on Security and Privacy in Communication Networks (SecureComm)

(13) IEEE International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom)

(14)International Conference on Information Security Practice and Experience (ISPEC)

(15)IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI)

(16)IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

(17)IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

(18)ACM Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO)

(19)ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)

(20)ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM)

(21)International Conference on Machine Learning (ICML)

(22)International Conference on Research on Development in Information Retrieval (SIGIR)

(23)AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)

(24)Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)

(25)International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)

(26)Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

(27)International Conference on Computational Linguistics (COLING)

(28)IEEE International Conference on Web Services (ICWS)

(29)ACM/IEEE International Conference on Software Engineering (ICSE)

(30)IEEE/ACM Automated Software Engineering (ASE)

五、课程设置

本学位点注重理论与实践相结合，侧重应用性、实践性。实行学分制，修读总学分为34学分，其中学位公共课7学分（必修），学位必修课12学分，学位选修课8学分，前沿讲座1学分，专业实践6学分，前沿讲座和专业实践为必修环节。跨专业入学和以同等学力入学的硕士研究生，须在导师的指导下补修与本专业相关的大学本科课程，所修学分不计入上述学分。

类别	课程信息	学分	学时	开课 学期	考核 方式	开课单位	备注
学位公共课	00002101 新时代中国特色社会主义理论与实践 Research on theory and practice of socialism with Chinese characteristics	2	36	1	考核	信息学院
	10002102 自然辩证法 Dialectics of Nature	1	18	1	考核	信息学院
	10002104 综合英语 Comprehensive Englis	2	36	1	考试	信息学院
	10002105 学术英语 Academic English	2	36	2	考试	信息学院
专业必修课	10612206 论文写作指导 Thesis and Dissertation Writing	2	36	1	论文/考试	信息学院
	10743201 高等数理统计 Advanced Mathematical Statistics	3	54	1	论文/考试	信息学院
	10712207 机器学习 Machine Learning	3	54	1	论文/考试	信息学院
	10732304 信息检索与抽取 Information Retrieval and Extraction	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10743202 工程伦理 Engineering Ethics	2	36	2	论文/考试	信息学院
专业选修课	10612325 高级人工智能技术 Advanced Artificial Intelligence Technology	2	36	1	论文/考试	信息学院	任选四门课程
	10703203 网络安全技术 Technology of Network Security	2	36	1	论文/考试	信息学院
	10743301 软件服务工程与实践 Software Service Engineering and Practice	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10612324 社会计算与社交网络分析 Social Computing and Social Network Analysis	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10732303 统计自然语言处理 Statistical Natural Language Processing	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10702309 网络舆情案例分析 Online Opinion Mining and Analysis	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10713306 网络取证与实践 Network Forensics	2	36	1	论文/考试	信息学院
	10713307 漏洞挖掘与实践 Vulnerability Mining	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10703204 大数据原理与实践 Principle and Practice of Big Data	2	36	1	论文/考试	信息学院
	10713309 计算机视觉 Computer Vision	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10713310 移动互联网开发技术 Mobile Internet Development Technology	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10732305 知识图谱及应用 Knowledge Graph and Its Applications	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10713312 区块链技术与实践 Blockchain Technology and Practice	2	36	1	论文/考试	信息学院
	10702313 智能优化方法 Intelligent Optimization Method	2	36	2	论文/考试	信息学院
	10732302 数据挖掘进阶 Advanced Data Mining	2	36	1	论文/考试	信息学院
	10732307 高级算法设计与分析 Advanced Algorithms Design and Analysis	2	36	1	论文/考试	信息学院
教学实践和科学训练	10713601 工程实践与科研训练 Engineering Practice and Scientific Research Training	6	6个月以上	123	实习/实践报告
前沿讲座	10622702 前沿讲座 Frontier Lectures	1	10次以上	123	其它

六、培养环节

1.培养计划

硕士生入学2个月内必须依据硕士生培养方案制定出个人培养计划。培养计划由导师、导师组和研究生共同商定。培养计划根据硕士生的不同基础和研究方向，按因材施教的原则对专业必修课和选修课或补修课程、中期考核、开题报告、参加教学、实践活动、科学研究及论文撰写等做出可行的具体安排。

2.文献综述

通过阅读大量的中外文文献，了解本学科或本研究方向国内、国外研究进展以及存在问题，并进行综合分析写出一篇文献综述。要求：① 字数至少5000字，文字精练通顺，条理分明。② 中外文参考文献应分开。③ 在开题报告前完成，由导师负责评分，并写出评语。

3.中期考核

硕士生的中期考核在第三学期内进行，成立由学科负责人、导师及相关专家组成的中期考核小组，对研究生思想品德、文献综述、学习成绩、科研能力及健康状况进行全面考核。考核合格者进入论文环节，不合格者按照研究生学籍管理规定相关条款进行处理。

4.开题报告

中期考核通过后，研究生在第三学期结束前完成选题、撰写开题报告、提交开题申请表和并参加开题答辩。论文选题应坚持理论联系实际的原则，论文内容应来源于工作实践，面向计算机技术、软件工程领域的实际问题，具有良好的实践应用价值。开题报告应包括研究目的及意义、文献综述、主要研究内容、实验方法及技术路线、工作特色及难点、预期成果及可能创新点等。

开题报告在本学科和相关学科3-5名专家参加的论证会上进行，研究生就选题范围、意义和价值做出说明，并进行可行性论证。若学位论文选题有重大变动，应重新做选题报告，以保证选题的前沿性和创新性。评审通过的开题报告，应以书面形式交所在培养单位审批后存档。未能按期完成开题的，培养单位应组织论证会，论证会须有导师和研究生本人参加，硕士生汇报论文进展和下一步计划，培养单位根据论证情况对研究生能否继续攻读学位作出结论性意见。

5.学术活动

为拓宽研究生的学术视野，促进研究生关注和了解学科前沿的发展，要求每名硕士生听取学术报告不少于10次，达到此要求后，提交《研究生学术报告考核表》并附总结报告，由导师负责考核，通过者获得1学分，由学院研究生教务审核后记载成绩。

6.专业实践

实践训练是专业学位硕士研究生培养区别于学术型硕士研究生培养的重要环节。工程类硕士专业学位研究生应开展专业实践，具有2年及以上企业工作经历的专业学位研究生专业实践时间不少于6个月，不具有2年企业工作经历的专业学位研究生专业实践时间不少于1年。实践环节包括课程实验、企业实践、课题研发等形式，实践内容可根据不同的实践形式由校内导师或校内及企业导师协商决定，实践环节可采用集中实践和分段实践相结合的方式。实践完成后需提交一份具有一定深度和独到见解的实践总结报告，由校内导师或校内及企业导师考核，达到要求可获得相应学分。

7.论文答辩、学位授予按照国家和学校的有关规定执行。

七、培养方式

本专业学位硕士研究生的课程学习分为五部分：学位公共课、学位必修课、学位选修课、前沿讲座和专业实践。其中学位公共课包括中国特色社会主义理论与实践研究、自然辩证法概论、综合英语、学术英语；学位必修课针对本专业研究须掌握的基础理论知识，开设论文写作指导、信息抽取与检索、高等数理统计、机器学习、工程伦理等课程；学位选修课按所设置的专业方向，均衡开设各研究方向的选修课供不同方向的研究生选择，如高级人工智能、统计自然语言处理、大数据原理与实践、网络取证与实践、网络安全技术、知识图谱与应用、智能优化方法、区块链技术与实践等课程。

前沿讲座课程分布于各个学期，根据学期计划实际，邀请相关领域专家学者作报告，与研究生进行学术交流；专业实践由学生根据自身学习实际，在导师或企业导师的指导下参加项目研究与工程实践。

培养方式采取导师负责与导师组集体培养相结合的方法，对研究生综合考核、中期考核、论文开题报告、论文预答辩、论文工作检查等研究生教育的重要环节，应由导师组集体讨论。导师要因材施教，教书育人，严格要求，全面关心研究生的成长，要定期了解研究生的思想状况、学习和科研状况，并及时予以指导帮助。