科学计算与数据分析（计算机视觉与机器人）理学硕士

第一学年课程包括核心模块与可选模块。核心模块涵盖以下内容：机器学习与统计导论，介绍数据分析、统计及机器学习在科学数据中的基本概念与技术；科学与高性能计算导论，讲授高性能计算（HPC）的范式、基本思想及数值模拟方法；专业技能，提供C语言复习训练，并拓展至大规模代码应用，同时培养创业、知识产权、科学沟通及数据伦理等职业能力；项目，要求学生在机器人、科学计算或数据分析等领域开展一项实质性研究，提升研究、分析与报告撰写能力；计算机视觉，探讨立体视觉、目标跟踪、实时处理、多图像场景重建、目标检测及自主导航中的视觉应用等主题；机器人——规划与运动，涵盖机器人分类、位姿控制、传感器与执行器、反馈控制、SLAM、路径规划与避障等内容；面向计算机视觉与机器人的深度学习，聚焦深度学习在场景理解、多传感器SLAM、视觉里程计及机器人控制中的应用。可选模块可能包括：高级统计与机器学习（无监督学习基础）、回归与分类、数据采集与图像处理、性能工程与高级算法、连续与离散系统。所有模块共同构建学生在科学计算、机器人与数据科学领域的理论与实践基础。