Course Introduction:智能科学与技术是融合了计算机、电气、传感等众多领域的综合性跨学科专业。探索人的自然智能的工作机理需要坚实的数学基础。除了通识课部分的基础数学课，还需要有针对计算机科学、智能科学与技术的应用数学基础。无论是计算机科学，还是智能科学与技术相关研究领域，都面临着如何对离散结构建立相应的数学模型，又如何将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化，从而可由计算机加以处理的基本能力。本课程作为智能科学与技术专业的学科基础和专业必修课程，是数学学科与计算机、人工智能及相关学科联系的纽带和桥梁。课程包括集合论、数理逻辑、关系与函数、图论、代数结构、线性代数的机器学习视角、模型估计与优化七个部分的内容。通过本课程的学习，要求学生能够较好地掌握这七部分内容的基本概念、基本术语、基本定理，以及相关的证明方法与技巧，培养良好的形式化数理逻辑思维能力、计算与算法思维能力、数学抽象思维与概括能力，离散结构建模与优化能力、以及分析解决实际问题的能力，具备学习数据结构与算法、操作系统、数据库原理、计算机系统、机器学习等后续课程所必须的扎实的专业数学基础、先修知识基础和能力基础。

Teacher:王晓华

School Year:2021-2022

Semester:Autumn Term

Course number:0571092B

Credits:5.0

Course Type:Undergraduate Course:

Top-Quality Courses or Not:no

Maximum Number of Students:71

Required Class Hours:72.0