武漢大學數智課程，重磅來襲

未來已變，唯變不變

為積極響應國家戰略

回應時代需求

大力推動數智人才培養

武漢大學深入推進數智教育改革

構建“1+16+N”數智教育核心課程體系

更好滿足不同層次、類型人才培養需要

“1” 指的是

“數智+”基礎通識課程

課程名稱：人工智能導引A/B/C

課程代碼：2000520011002

課程類型：基礎通識課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：

A：大一下、大二上/計算機類、人工智能類、電信類

B：大一下、大二上/理工、社科、醫學類

C：大一下、大二上/人文、藝術類

先修課程名稱：無

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：本課程是一門基礎通識課程，旨在引導學生建立基本的人工智能核心素養，主要包括：樹立正確的人工智能科技價值觀（智觀），掌握人工智能基本知識（智識），具備人工智能思維（智思），開展“AI+X”人工智能創新實踐（智行），結合人工智能典型應用場景和自身學科專業，學習常用人工智能工具平臺，有意識地運用人工智能思維去分析和解決問題，學會利用人機協作進行學習、研究和創新。

“16” 指的是

16門數智教育核心課程

課程名稱：數據科學導論A/B

課程代碼：1000840011030/1000840011031

課程類型：公共基礎課/跨學院公共基礎課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：大一至大三/所有專業

先修課程名稱：無

學分：A-3學分/B-2學分

授課語言：中文

課程簡介：數據科學是基于計算機科學、統計學、數學等學科的一門新興的交叉學科，數據科學導論課程以“建立知識體系、掌握基本原理、了解核心技術、把握前沿發展”為原則，引領學生進入數據科學的大門，探尋數據科學與自己專業的應用結合點，讓不同學科背景的學生感受到數據科學的魅力，幫助學生構建起一個完整的數據科學知識體系，為后續相關專業課程的學習打下基礎并做好導航。

課程名稱：概率論與數理統計A/B

課程代碼：100085001008/1000850011012

課程類型：公共基礎課

開課學院：數學與統計學院

開課年級/面向專業：大一下、大二/經濟類、管理類、理學類、工學類等

先修課程名稱：微積分/高等數學、線性代數

學分：A-3學分/B-2學分

授課語言：中文

課程簡介：本課程內容分為概率論、數理統計兩部分。概率論部分介紹隨機變量及概率分布、高維隨機變量、數字特征、大數定律及中心極限定理等理論基礎；數理統計部分側重應用，包括參數估計（點估計、區間估計）和假設檢驗（Z檢驗、t檢驗）等基本方法。課程旨在幫助學生掌握概率統計核心思想，為后續學習打下堅實基礎。

課程名稱：數據倫理與治理

課程代碼：1000220011001

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：法學院

先修課程名稱：無

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：本課程聚焦數字時代的數據倫理與治理議題，圍繞隱私保護、數據安全、算法歧視、數據主權等核心問題，揭示其背后科技倫理與社會治理的邏輯關聯。課程注重人文與法治素養培育，闡釋數智化轉型的時代背景與數據價值，并結合“基礎+場景”思路，通過典型案例剖析技術治理中的倫理挑戰，賦能學生理解并應對數據時代的治理命題。

課程名稱：數據分析與處理A/B（Python）

課程代碼：1000520011005/1000520011003

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：全校本科生

先修課程名稱：無

學分：A-2學分/B-2學分

授課語言：中文

課程簡介：Python數據分析是用于處理和分析數據的核心技術領域，本課程將整合數據獲取、數據清洗、數據探索、機器學習、可視化等方法和技術，提供數據科學人才所需的數據分析知識體系。通過這些知識的學習，學生能夠掌握Python 數據分析的原理與方法，運用 Python 數據分析技術構建適用的數據分析系統，運用這些技術開發應用軟件，實現高效數據管理和深入數據洞察。

課程名稱：數據分析與處理（SPSS）

課程代碼：1000840011029

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：大一、大二/所有專業

先修課程名稱：計算機基礎、統計學

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：本課程以統計軟件SPSS作為一種實現手段，將理論與實踐相結合，以統計分析的實踐過程為主線，從SPSS基礎、建立SPSS數據文件和數據管理功能的介紹入手，按照不同數據類型和分析需求由淺入深，從易到難，使學生掌握SPSS軟件下數據文件的建立和導入導出、數據文件的管理、描述性統計分析方法、繪制統計圖形、均值比較與T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、聚類分析等方法和過程，并能合理解釋統計分析的結果。

課程名稱：數據結構與程序設計A/B（Python語言）

課程代碼：1000840011036/1000840011037

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：大一至大三/所有專業

先修課程名稱：無

學分：A-4學分/B-3學分

授課語言：中文

課程簡介：Python 是人工智能時代生產率最高的編程語言，具有完善的基礎庫和大量的第三方編程庫，本課程把理論、思維訓練與實踐相結合，以 Python為載體介紹數據結構、算法與程序設計的基本概念，通過分析實際應用案例，使學生理解求解計算問題的一般方法，能夠利用 Python 語言生態開發多種類型的程序，培養學生利用計算機解決實際問題的計算思維、實踐能力和批判性思維，使其在專業課程的學習和未來的工作中長期受益。

課程名稱：數據結構與程序設計A/B（C語言）

課程代碼：1000840011034/1000840011035

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：大一至大三/非計算機專業

先修課程名稱：無

學分：A-4學分/B-3學分

授課語言：中文

課程簡介：C語言兼具高級語言和匯編語言的特點，使用方便靈活，功能豐富、表達能力強，程序運行效率是所有程序設計語言中最高的，是目前國內外最流行的一種計算機程序設計語言。學習數據結構不僅有助于提高編程技能，還能加深對計算機科學領域其他課程的理解。

本課程系統講授程序設計方法，幫助學生掌握算法知識，具備良好的編程基礎，培養分析問題和解決問題的能力，以及批判性思維和創新能力。

課程名稱：數據結構與程序設計A/B（C++語言）

課程代碼：1000840011032/1000840011033

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：計算機學院

開課年級/面向專業：大一至大三/非計算機專業

先修課程名稱：無

學分：A-4學分/B-3學分

授課語言：中文

課程簡介：本課程系統講解C++ 語言基礎語法、數據結構與算法、面向對象編程等核心內容。課程圍繞變量、數據類型、控制結構、函數、數組、指針等基礎知識點展開，同時深入介紹類與對象、繼承、多態等面向對象編程思想，讓學生掌握規范的編程方法與常用編程技術。課程注重理論與實踐結合，通過項目案例與實操訓練，強化學生編程能力與問題解決能力，培養自學能力與團隊協作意識。通過學習，學生可熟練運用 C++ 解決實際問題，為后續專業學習與工程實踐奠定堅實基礎。

課程名稱：數據可視化

課程代碼：3150260011085

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：信息管理學院

開課年級/面向專業：大二、大三/所有專業

先修課程名稱：無

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：隨著數智時代的到來，數據分析與可視化已成為當代青年必須具備的重要能力。本課程旨在培養具備深厚數據可視化理論基礎和實踐技能的專業人才，通過理論教學、案例研討及上機實踐，幫助學生掌握相應的數據可視化方法、策略與工具，使學生能夠將復雜數據轉化為清晰直觀的可視化圖表，具備更高水平的數據呈現和解讀能力。

課程名稱：人工智能與機器學習A/B

課程代碼：1000520011002/1000520011004

課程類型：跨學院公共基礎課

開課學院：機器人學院

開課年級/面向專業：大二、大三/全校非計算機類理工科專業

先修課程名稱：高等數學、概率論與數理統計、線性代數

學分：A-3學分/B-2學分

授課語言：中文

課程簡介：本課程理論與實踐并重，講授機器學習基本原理、基本模型及其在理工各專業中的應用，通過實踐教學培養學生運用機器學習方法解決科研與工程問題的能力，為后續專業學習與研究打下堅實基礎。

課程名稱：數據要素

課程代碼：2050210011002

課程類型：通識教育選修課

開課學院：經濟與管理學院

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：本課程系統探討數據要素這一數字經濟核心要素的基礎知識。課程涉及信息資源管理、數字經濟、數字產權、網絡安全等學科領域，主要介紹數據作為新型生產要素的交叉性理論和應用的基礎知識，講授數據內涵、權屬、價值、交易及公共、平臺、個人數據等模塊內容，旨在幫助學生構建完整的數據要素概念體系，為專業學習奠定良好的基礎。

課程名稱：數據采集與預處理

課程代碼：2050540011001

課程類型：通識教育選修課

開課學院：遙感信息工程學院

先修課程名稱：概率論與數理統計

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：本課程主要包括：網絡數據采集與預處理、社會感知數據采集與預處理、遙感數據采集與預處理、傳感網數據采集與預處理、無人機數據采集與預處理、三維數據采集與預處理等。通過本課程的學習和實踐，可以掌握網絡爬蟲技術、Python編程、遙感圖像處理、三維建模、無人機技術等。

課程名稱：數據管理系統

課程代碼：2000520011001

課程類型：通識教育選修課

開課學院：計算機學院

先修課程名稱：程序設計、數據結構

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：數據管理系統是用于管理數據的核心基礎軟件，本課程將融合計算機操作系統、數據庫管理系統、大數據管理系統，提供數據科學人才必備的數據管理知識體系，主要介紹數據管理系統的發展歷程、設計思想、主要架構、核心技術、工作原理、使用方式和發展趨勢。目的是讓學生掌握數據管理系統原理與方法，能夠構造和使用此類系統實現數據管理應用，用于處理和分析數據。

課程名稱：數據分析與處理（SAS）

課程代碼：2050530011006

課程類型：通識教育選修課

開課學院：國家網絡安全學院

先修課程名稱：數據科學導論

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：課程從統計學角度，在SAS 平臺下，學習數據創建、管理及常用的數據分析方法，主要包含描述性統計分析、繪圖分析、假設檢驗、相關分析、方差分析和回歸分析方法，以及解讀統計分析的結果。該國家級一流課程，針對本校學生，以線上線下混合方式授課，使同學們掌握常用數據統計分析方法，培養解決本專業數據分析問題的數智能力。

課程名稱：數據分析與處理（R）

課程代碼：2050210011001

課程類型：通識教育選修課

開課學院：經濟與管理學院

先修課程名稱：概率論與數理統計

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：本課程面向R語言初學者，基于概率論與統計學基礎，講授R語言編程核心知識與數據分析實戰技能。授課內容涵蓋RStudio操作、tidyverse體系、數據結構、可視化、數據清洗、統計模型及Rmarkdown文檔編輯，課程配套案例教學，旨在培養學生獨立完成數據分析全流程的能力。

課程名稱：數據挖掘

課程代碼：2050260011001

課程類型：通識教育選修課

開課學院：信息管理學院

開課年級：大二及以上

先修課程名稱：概率論與數理統計、python語言

學分：2

授課語言：中文

課程簡介：數據挖掘是從海量、不完全、有噪聲的隨機數據中，自動提取隱含且有價值信息和知識的過程。它已廣泛應用于經管、醫學、生物、電子信息等眾多學科與行業。學習該課程是從事數據分析與挖掘相關工作的基礎。本課程為全校數據科學通識課，講解數據挖掘基本概念、應用實踐，系統講授預處理、關聯分析、聚類、分類回歸等核心技術，還涉及文本、圖像數據挖掘，并結合購物籃分析等案例開展實踐。

“N” 指的是

除上述課程外，各學院還開設多門

數智教育相關課程

拓寬知識邊界

融通學科壁壘

1+16+N

與你共赴新知

內容來源：本科生院

排版：黨委宣傳部學生記者陳一靈

校對：相茹 趙冀帆

初審：舒佩

審核：吳江龍 肖珊

審定發布：李霄鹍