计算机应用技术专业着重研究各个领域所涉及的计算机科学原理、方法与技术,是计算机产业和计算机科学与技术发展的动力和源泉,已渗透到现代科学技术各领域、现代社会各部门和现代生活各方面。主要研究方向有算法设计与分析、计算智能、网络与智能信息技术、数据挖掘技术、多媒体技术、图形图像处理技术等。毕业生可报考国内外高等院校相关专业博士研究生继续深造;可在政府部门、IT大中型企业、高等院校、研究机构、金融业等单位就业。
培养目标
081203 计算机应用技术二级学科硕士研究生学术学位培养目标应坚持社会主义方向,德、智、体全面发展的方针,贯彻“面向现代化、面向世界、面向未来”的指导思想。具体要求是:
1、进一步学习、掌握马克思主义和毛泽东思想的基本原理和邓小平理论,树立正确的世界观;坚持四项基本原则,热爱祖国;遵纪守法,品德良好,积极为社会主义现代化建设服务。
2、掌握本门学科坚实的基本理论和系统的专门知识,掌握1-2门外语;有较宽的知识面和较强的适应性。特别是要具有应用计算机科学的先进技术开展科学研究和从事实际工作的能力。
3、身体健康。
研究方向
1、算法设计与分析
2、计算智能
3、网络与智能信息技术
4、数据挖掘技术
5、多媒体技术
6、图形图像处理技术
学习年限
脱产学习硕士生学习年限为二年半,其中课程学习时间为一年至一年半,其余时间做专题研究。学位论文答辩在此年限内安排。
在职硕士生学习年限为三年半,在职硕士生一般不得提前毕业。
培养方式和方法
硕士生的培养,采取理论学习和科学研究相结合的方式。指导教师个别指导与教研室集体培养相结合的方式,学习以自学为主,配合任课教师指导和作业检查,既要充分发挥教师的指导作用,又要发挥硕士生的主观能动性;指导教师既要使硕士生深入掌握基本理论和专门知识,又要使硕士生掌握科学研究的基本方法和技能,特别是注意硕士生自学能力和独立工作能力的培养。
课程设置
公共学位课程:英语(一)、英语(二)、中国特色社会主义理论与实践研究、自然辩证法概论;
专业学位课程:计算机高速网络原理、专业英语、智能技术、信息安全技术、算法设计与分析;
任选非学位课:神经动力学优化算法及工程应用、多媒体技术、高级软件工程、智能图像分析、web智能、高级Web数据管理、现代数据分析方法及其应用;
限选非学位课:文献阅读与选题报告、专题报告。
注:1)英语(一)为基础英语,英语(二)侧重于应用型内容。
2)选修课程可以跨计算机软件与理论、计算机系统结构等专业选修。
学分要求
硕士生课程实行学分制。硕士生在规定的学习年限内必须累计修满29学分以上,其中必修的学位课程至少18分,非学位课程至少10学分,学术活动1学分。课程经考试及格(60分以上),非学位课程经考试或考查及格(60分以上)才能取得该门课程的学分。
科学研究及学位论文工作
学位论文是硕士生培养过程的重要环节,通过学位论文培养其独立工作和分析、综合能力、发现和解决问题的能力;树立实事求是的工作作风,严谨踏实的治学态度。
发表论文要求:硕士研究生在学期间至少在本研究领域“三类”以上刊物上发表学术论文1篇(以第一作者或导师为第一作者研究生为第二作者发表或被录用)。
学位论文在导师指导下由硕士生独立完成。学位论文的答辩和学位授予按《中华人民共和国学位条例》及福州大学的有关规定执行。
上文所述就是福州大学计算机应用技术硕士研究生学术学位培养方案的相关介绍,欢迎广大学员报考福州大学在职研究生学位深造,非全日制研究生、专业硕士研究生更多报考信息请咨询亚培研学研究生培训老师。
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2024.11
南京财经大学马克思主义基本原理硕士研究生学术学位,基本学制为3年,030501 马克思主义基本原理研究方向:1、马克思主义意识形态理论研究;2、马克思主义与当代科技文化发展研究;3、马克思主义生态文明思想研究;学位课程:马克思主义前沿问题专题研究、马克思主义经典著作选读、马克思主义中国化与当代发展、马克思主义科学技术与社会发展理论研究。
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南京财经大学马克思主义基本原理硕士研究生学术学位,基本学制为3年,030501 马克思主义基本原理研究方向:1、马克思主义意识形态理论研究;2、马克思主义与当代科技文化发展研究;3、马克思主义生态文明思想研究;学位课程:马克思主义前沿问题专题研究、马克思主义经典著作选读、马克思主义中国化与当代发展、马克思主义科学技术与社会发展理论研究。
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2024.11
南京财经大学统计学研究生学术学位,学科于2011年获统计学一级学科硕士点授予权。0714 统计学研究方向:社会经济统计、大数据统计、现代金融统计;专业课程:国民经济核算、多元统计分析、抽样调查方法、试验设计、统计预测与决策、金融统计方法与数据分析。
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南京财经大学统计学研究生学术学位,学科于2011年获统计学一级学科硕士点授予权。0714 统计学研究方向:社会经济统计、大数据统计、现代金融统计;专业课程:国民经济核算、多元统计分析、抽样调查方法、试验设计、统计预测与决策、金融统计方法与数据分析。