知识传授基于ARM架构的物联网技术掌握基于STM32物联网技术及开能力培养发技能先修课程3C语言1通讯原理24嵌入式系统原理教材序出版是否自编主编教材名称出版社ISBN编号号时间教材20189787121347赵英杰电子工业出版社否完美图解物联网IoT实操818092参考资料（推荐书目）序出版是否自编主编出版社书目名称ISBN编号号时间书目2016嵌入式实时操作系统μC/OS-I北京航空航天大9787512422任哲否--09-原理及应用(第4版)学出版社087OT2参考资料（推荐文献）序卷期作者期刊名称页码文献名称号号12参考资料（推荐网站）序专题名称网站网址号ESP8266ArduinoCore开发文档（官方https://arduino-esp8266.readthedocs.io/en/2.英文文档）5.2/2RT-Thread开发文档（官方中文文档）https://www.rt-thread.org/document/site/大纲撰写人（签字）：李忠涛培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：南蓝学11
11 知识传授 基于 ARM 架构的物联网技术 能力培养 掌握基于 STM32 物联网技术及开 发技能 1 C 语言 3 通讯原理 2 嵌入式系统原理 4 1 完美图解物联网 IoT 实操 赵英杰 电子工业出版社 9787121347 818 2018 -09 否 2 1 嵌入式实时操作系统 μC/OS-II 原理及应用(第 4 版) 任哲 北京航空航天大 学出版社 9787512422 087 2016 -09- 否 2 01 1 2 1 ESP8266 Arduino Core 开发文档（官方 英文文档） https://arduino-esp8266.readthedocs.io/en/2. 5.2/ 2 RT-Thread 开发文档（官方中文文档） https:// www.rt-thread.org/document/site/ 大纲撰写人（签字）：李忠涛 培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：
《数据工程》教学大纲课程名称数据工程课程代码QZ061036Data engineering课程英文名称信息科学与工学时48学分3开课学期秋开课单位程学院口开卷考试平时成绩占比：30%团学位课考核方式口闭卷考试过程考核占比：20%课程类型口非学位课口考查期末考试占比：50%教学目的与要求《数据工程》主要以数据为中心，学习数据科学分析方法，学习大数据处理和云计算关原理和技术，根据实际需求，构建数据处理和云计算平台框架。通过本课程学习，使学生掌握数据的采集、传输、处理和应用的技术，掌握目前主流的数据处理平台，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，掌握主流数据处理平台的使用与开发方法，促进数据工程相关教学改革。教学内容与要求学教学方法章节题目教学内容与要求时与手段阿里推动Flink开源社区蓬勃发展：使学生深刻认识中国与西方国家之间存在的优势与差距，培养学生的民族自豪感和文化自信心。通过深入剖析中国企价值引领数据工程业在Flink技术发展中的使命担当，培与数据科第一章面授4养学生爱国情怀，激发青年学生的爱国学概述情、强国志和报国行知识传授数据科学绪论、数据科学与分析思维能力培养理解数据工程知识体系阿里云云计算国产化技术发展：工匠精神，自力更生、艰苦奋斗、大力协同、价值引领勇于攀登、自信自强的民族精神云计算概述、基础设施即服务、虚拟化技术、虚拟化技术课内实验、什么是云计算基知识传授SaaS、SaaS的成熟度模型、构建多租第二章12面授础与应用户的SaaS应用、多租户数据存储模型、多租户软件数据库设计理解云计算基本概念，掌握云计算三层能力培养服务模型，理解多租户技术，掌握多租户软件的实现方法12
12 数据工程 Data engineering 3 学位课 □非学位课 □开卷考试 闭卷考试 □考查 《数据工程》主要以数据为中心，学习数据科学分析方法，学习大数据处理和云计算关原理 和技术，根据实际需求，构建数据处理和云计算平台框架。通过本课程学习，使学生掌握数据的 采集、传输、处理和应用的技术，掌握目前主流的数据处理平台，与实际工程应用相结合，构建 相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展 现状，掌握主流数据处理平台的使用与开发方法，促进数据工程相关教学改革。 第一章 数 据 工 程 与 数 据 科 学概述 价值引领 阿里推动 Flink 开源社区蓬勃发展：使 学生深刻认识中国与西方国家之间存 在的优势与差距，培养学生的民族自豪 感和文化自信心。通过深入剖析中国企 业在 Flink 技术发展中的使命担当，培 养学生爱国情怀，激发青年学生的爱国 情、强国志和报国行 4 面授 知识传授 数据科学绪论、数据科学与分析思维 能力培养 理解数据工程知识体系 第二章 云 计 算 基 础与应用 价值引领 阿里云云计算国产化技术发展：工匠精 神， 自力更生、艰苦奋斗、大力协同、 勇于攀登、 自信自强的民族精神 知识传授 12 面授 云计算概述、基础设施即服务、虚拟化 技术、虚拟化技术课内实验、什么是 SaaS 、SaaS 的成熟度模型、构建多租 户的 SaaS 应用、多租户数据存储模型、 多租户软件数据库设计 能力培养 理解云计算基本概念，掌握云计算三层 服务模型，理解多租户技术，掌握多租 户软件的实现方法
国产数据库：使学生深刻认识中国与西方国家之间存在的优势与差距，培养学生的民族自豪感和文化自信心。通过深价值引领入部析中国企业在数据库技术发展中的使命担当，培养学生爱国情怀，激发青年学生的爱国情、强国志和报国行大数据处理技术概述、Google大数据大数据处处理系统：BigTable、MapReduce、GFS、第三章面授16理技术Hadoop大数据处理系统：HBase、MapReduce、HDFS、Hadoop大数据处知识传授理系统课内实验：Hadoop的安装、流计算与流处理技术、其它大数据处理系统：Spark、Storm、Flink等理解大数据处理原理和流程，掌握大数据处理方法，掌握大数据处理开源软件能力培养使用大数据中心为什么建在贵州：通过贵州打造全国大数据产业高地的成功经验，价值引领培养学生“转变思路、勇于探索、主动求变、创新发展”的意识大数据分第四章面授6析方法以数据为中心推荐系统算法与设计、其知识传授它大数据分析方法与案例理解大数据处理的相关算法，包括推荐能力培养算法、分类算法等大数据时代的隐私泄露问题：形成正确的大数据伦理，树立隐私保护意识，自价值引领觉遵守隐私保护法律法规，既要保护自已隐私信息，也不要随意泄露他人隐私数据安全信息第五章与数据隐面授私数据安全概述、数据隐私保护方法与应知识传授用理解数据安全方法基本原理，掌握大数能力培养据隐私保护的常见方案先修课程31.数据结构42数据库系统原理13
13 第三章 大 数 据 处 理技术 价值引领 国产数据库：使学生深刻认识中国与西 方国家之间存在的优势与差距，培养学 生的民族自豪感和文化自信心。通过深 入剖析中国企业在数据库技术发展中 的使命担当，培养学生爱国情怀，激发 青年学生的爱国情、强国志和报国行 16 面授 知识传授 大数据处理技术概述、Google 大数据 处理系统：BigTable、MapReduce、GFS、 Hadoop 大 数 据 处 理 系 统 ： HBase 、 MapReduce、HDFS、Hadoop 大数据处 理系统课内实验：Hadoop 的安装、流 计算与流处理技术、其它大数据处理系 统：Spark、Storm、Flink 等 能力培养 理解大数据处理原理和流程，掌握大数 据处理方法，掌握大数据处理开源软件 使用 第四章 大 数 据 分 析方法 价值引领 大数据中心为什么建在贵州：通过贵州 打造全国大数据产业高地的成功经验， 培养学生“转变思路、勇于探索、主动 求变、创新发展 ”的意识 8 面授 知识传授 以数据为中心推荐系统算法与设计、其 它大数据分析方法与案例 能力培养 理解大数据处理的相关算法，包括推荐 算法、分类算法等 第五章 数 据 安 全 与 数 据 隐 私 价值引领 大数据时代的隐私泄露问题：形成正确 的大数据伦理，树立隐私保护意识，自 觉遵守隐私保护法律法规，既要保护自 己隐私信息，也不要随意泄露他人隐私 信息 8 面授 知识传授 数据安全概述、数据隐私保护方法与应 用 能力培养 理解数据安全方法基本原理，掌握大数 据隐私保护的常见方案 1 数据结构 3 2 数据库系统原理 4
教材出版序是否自编教材名称主编出版社ISBN编号时号教材间201大数据技术原理与应用（第2否1林子雨人民邮电出版社版)>201大数据基础编程、实验和案例教否2林子雨清华大学出版社程7参考资料（推荐书目）出版序是否自编书目名称主编出版社ISBN编号时号书目间LAP LAMBERTAdvancesinMulti-tenant978-3-659-5201是马坤1Academic6Architecture6347-8PublishingIntelligentWebDataSpringer201Software978-3-319-3Management:是2马坤International4Emerging0191-4ArchitecturesandPublishingTechnologies参考资料（推荐文献）卷序期作者文献名称期刊名称页码号号12参考资料（推荐网站）序网站网址专题名称号1http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata/大数据课程公共服务平台2大纲撰写人（签字）：马坤特阳培养方案修（制）订工作组副组长（签字）14
14 ISBN 1 大数据技术原理与应用（第 2 版） 林子雨 人民邮电出版社 201 7 否 2 大数据基础编程、实验和案例教 程 林子雨 清华大学出版社 201 7 否 ISBN 1 Advances in Multi-tenant Architecture 马坤 LAP LAMBERT Academic Publishing 978-3-659-5 6347-8 201 6 是 2 Intelligent Management: Architectures Technologies Web and Data Software Emerging 马坤 Springer International Publishing 978-3-319-3 0191-4 201 4 是 1 2 1 大数据课程公共服务平台 http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata/ 2 大纲撰写人（签字）：马坤 培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：
《深度学习》教学大纲课程名称深度学习课程代码QZ061047课程英文名称Deep Learning学时学分2春开课单位32开课学期信息科学与工程学院开卷考试平时成绩占比：40%√学位课课程类型考核方式闭卷考试期中成绩占比：20%口非学位课口考查期末考试占比：40%教学目的与要求目的是给学生在深度学习理论、方法和编程方面打下一个坚实的基础，从而帮助他们在人工智能相关的各个领域中开展研究与开发工作。要求学生通过对于本课程的学习，熟练掌握深度学习的基础理论知识，且具备基本的神经网络设计以及深度学习编程能力。教学内容与要求教学方法学时章节题目教学内容与要求与手段强化学生对于知识无价的认知，提升学生的价值引领Introduct学习动力。ionto12课堂讲授知识传授对于深度学习的简介。DeepLearning能力培养查阅资料，增加对于深度学习的了解。强化学生对于知识无价的认知，提升学生的价值引领学习动力。Logistic2Regressio知识传授课堂讲授Logisticregression的基本概念与方法。2n查阅资料，增加对于logisticregression能力培养的了解。强化学生对于知识无价的认知，提升学生的价值引领学习动力。DeepDeepneuralnetworks的理论基础、基本3知识传授课堂讲授Neural8架构以及优化过程。Networks编写代码，构建基本的deep neural能力培养network解决简单问题。强化学生对于知识无价的认知，提升学生的价值引领学习动力。ConvolutionalConvolutionalNeuralNetwork的理论基A知识传授课堂讲授8础、基本架构以及优化过程。Neural编写代码，构建基本的convolutionalNetworks能力培养neuralnetwork解决简单问题。强化学生对于知识无价的认知，提升学生的价值引领学习动力。58课堂讲授CNN Tasks使用CNN解决的经典的计算机视觉任务知识传授以及其中所使用的一些经典模型。15
15 深度学习 2 √学位课 非学位课 开卷考试 √闭卷考试 □考查 目的是给学生在深度学习理论、方法和编程方面打下一个坚实的基础，从而帮助他们在人工 智能相关的各个领域中开展研究与开发工作。 要求学生通过对于本课程的学习，熟练掌握深度学习的基础理论知识，且具备基本的神经网 络设计以及深度学习编程能力。 1 Introduct ion to Deep Learning 价值引领 强化学生对于知识无价的认知，提升学生的 学习动力。 知识传授 对于深度学习的简介。 2 课堂讲授 能力培养 查阅资料，增加对于深度学习的了解。 2 Logistic Regressio n 价值引领 强化学生对于知识无价的认知，提升学生的 学习动力。 知识传授 Logistic regression 的基本概念与方法。 2 课堂讲授 能力培养 查阅资料，增加对于 logistic regression 的了解。 3 Deep Neural Networks 价值引领 强化学生对于知识无价的认知，提升学生的 学习动力。 知识传授 8 课堂讲授 Deep neural networks 的理论基础、基本 架构以及优化过程。 能力培养 编 写 代 码 ， 构 建 基 本 的 deep neural network 解决简单问题。 4 Convoluti onal Neural Networks 价值引领 强化学生对于知识无价的认知，提升学生的 学习动力。 知识传授 8 课堂讲授 Convolutional Neural Network 的理论基 础、基本架构以及优化过程。 能力培养 编 写 代 码 ， 构 建 基 本 的 convolutional neural network 解决简单问题。 5 CNN Tasks 价值引领 强化学生对于知识无价的认知，提升学生的 学习动力。 8 课堂讲授 知识传授 使用 CNN 解决的经典的计算机视觉任务， 以及其中所使用的一些经典模型