学科方向：人工智能与模式识别
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开展人工智能基础理论、模式识别与机器学习的数学方法、现代模式识别与机器学习技术、智能信号分析与目标辨识、开放复杂场景的智能理解等方向的研究。课程：《最优化理论与方法》、《数字/模拟电路基础》、《机器学习（双语）》、《模式识别（全英）》、《脑机接口》、《神经认知》、《算法设计与分析（双语）》
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学科方向：智能视觉
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研究利用计算成像理论和方法、人工智能理论和方法，发展能够获取目标更高分辨率的时空谱信息的计算成像新方法；研究利用智能算法对图像进行增强和修复的方法，提升图像的视觉效果；研究利用智能算法对图像中的目标进行辨识、跟踪和内容理解和分析。专业课《神经认知》、《图像理解与计算机视觉》、《数字/模拟电路基础》、《脑机接口》等相关教学工作，承担选修课《认知计算》、《计算机视觉及其应用》
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学科方向：人工智能教育
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面向教育需求与科学前沿，开展教育大数据标准规范体系构建，个性化教育知识图谱构建，教育领域的个性化推荐，人工智能教学平台开发等人工智能与教育交叉领域的研究。课程《模拟电子技术基础》、《数字电路与逻辑设计》、《数字信号处理》、《人工智能概论》、《图像理解与计算机视觉》、《最优化理论与方法》、《计算智能及应用（全英）》、《机器学习（双语）》、《模式识别（全英）》
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学科方向：智能感知与计算
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开展智能计算及机器学习、深度学习理论与方法、群体智能技术、跨媒体分析与推理、复杂网络非结构化多模态大数据挖掘、遥感影像解译与目标识别、医学影像智能分析与诊断、智能无人系统等方向的研究。课程：《图像理解与计算机视觉》、《最优化理论与方法》、《计算智能及应用（全英）》、《机器学习（双语）》、《模式识别（全英）》、《算法设计与分析（双语）》
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