书院出口只有一个：人工智能（工学学士），但学生可以选择二个培养维度：人工智能和人工智能（X），在完成必修105学分的基础上，同学可以有多种方案选修40-45学分。人工智能维度可以在5个人工智能细分方向上，选择的3个方向的宽度课程和在一个方向上选择至少3们深度课程；人工智能（X）则是面向不同的场景，由学校专门定制的方向课程，目前已经设立的有人工智能（生命科学）和人工智能（智驾）二个方向，后续会逐步建设更多有前景的方向。
书院传承清华百年育人文化，打造最契合AI时代人才需求的“厚基础、强交叉、重实践”人才培养体系，构建高效、灵活、可演进的创新型AI人才培养模式，重点围绕“数理奠基、智能素养、问题导向、协同演进”四个方面，培养交叉型创新人才。
书院构建了兼有理论深度与视野宽度的硬核人工智能课程体系，辅以AI技术强化教学全流程学习体验，构建“一人一策”的个性化培养路径，融入导师引导的项目制学习创新体验，依托校企联合实践、海外研修等特色环节强化大模型、具身智能等AI前沿场景中学生的创新力与领导力，为AI时代原住民筑牢最扎实、最深厚的思维知识基础，提供最广阔、最多元的成长创新空间。
最契合AI内涵的课程框架：追溯AI发展脉络、凝练AI核心素养，整合清华大学计算机、电子、自动化、统计等学科顶尖师资与课程资源，构建“数理基础-信息基础-AI核心-AI进阶/AI+X扩展”核心课程体系，引入AI赋能教学新工具、新范式，夯实数理理论基础、强化AI核心能力、培养跨学科创新思维。
最强化AI+X探索的成长路径：以“问题牵引”为导向，引导学生基于个人志趣开展AI+X项目制学习，依托导师从游、产业支持等多样资源发现并解决跨学科真实场景问题，提升技术落地能力。
最促进AI创新的导学模式：提供多轮导师轮转机会，为每位学生配备AI领域导师与X学科导师，形成“AI+X”双轨导师制，指导学生开展AI+X扩展或AI进阶问题的科研与实践，培养复合型人才。
书院紧密围绕国家战略需求，聚焦人工智能的深远影响，整合学科前沿的优势资源，依托产业的深度参与，推动AI与千行百业的协同革新，培养AI时代的领军人才。书院培养目标为：
价值层面：拥有推动颠覆性技术革命的社会责任感与伦理观念；
知识层面：具备兼有理论深度与视野宽度的人工智能知识体系；
能力层面：掌握促进人工智能与多元学科交融的创新思维能力。
1. 分析复杂的人工智能问题，并运用计算原理和其他相关学科的原则来找出解决方案。
2.在考虑问题背景和满足特定计算需求的情况下，设计、实施并评估基于人工智能的解决方案。
3. 在各种职业环境中进行有效沟通。作为团队成员或领导者，在项目活动中能有成效地发挥作用。
4. 认识到职业责任，并根据法律和伦理原则在实践中做出明智的判断。
5. 运用数学、科学和工程知识的能力，综合运用技术、技能和现代工程工具来进行工程实践的能力。
6. 对于终生学习的认识和实施能力。
人工智能专业本科学制4年。授予工学学士学位。
按本科专业学制进行课程设置及学分分配。本科最长学习年限为所在专业学制加两年。
本方案为学生提供人工智能专业方向和人工智能（X）交叉方向两种路径选择。人工智能专业方向聚焦人工智能的核心创新，人工智能(X)交叉方向聚焦学科交叉的场景创新。培养总学分控制在145-150学分，其中校级通识教育课程47学分，专业相关课程98-103学分（目前已经设立的AI专业方向、AI生命科学方向：148分，AI自动驾驶方向：150分）。
具体课程要求详见第1页“校级通识教育课程体系”。其中，11学分通识选修课程需选修书院定制通识课6学分如下，
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
新开设 |
脑与认知科学 |
3 |
计入对应课组 |
新开设 |
人工智能伦理与社会 |
3 |
（1）数学基础 25学分
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
30420095 |
高等微积分(1) |
5 |
二选一 |
10421055 |
微积分A(1) |
5 |
|
30420105 |
高等微积分(2) |
5 |
二选一 |
10421065 |
微积分A(2) |
5 |
|
10421324 |
线性代数 |
4 |
|
新开课 |
离散数学（1） |
3 |
|
新开课 |
最优化方法 |
3 |
|
10880012 |
概率论 |
2 |
|
新开课 |
统计学 |
3 |
（2）科学基础8-9学分
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
|
10430934 |
大学物理A(1) |
4 |
三选一 |
AI专业方向 |
10430484 |
大学物理B(1) |
4 |
||
10430344 |
大学物理(1)英 |
4 |
||
10430944 |
大学物理A(2) |
4 |
三选一 |
|
10430494 |
大学物理B(2) |
4 |
||
10430354 |
大学物理(2)英 |
4 |
||
10430801 |
物理实验B(1) |
1 |
||
10430811 |
物理实验B(2) |
1 |
先修物理实验B(1) |
|
10430484 |
大学物理B(1) |
4 |
AI（生命科学） |
|
10440012 |
大学化学（B） |
2 |
||
10450012 |
现代生物学导论 |
2 |
||
10430934 |
大学物理A(1) |
4 |
AI（自动驾驶） |
|
10430944 |
大学物理A(2) |
4 |
||
（3）信息基础15学分
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
30240233 |
程序设计基础 |
3 |
二选一 |
34100063 |
程序设计基础 |
3 |
|
30240532 |
面向对象程序设计基础 |
2 |
二选一 |
34100362 |
面向对象程序设计基础 |
2 |
|
新开设 |
信息论 |
3 |
|
30240184 |
数据结构 |
4 |
|
新开设 |
计算机组成原理与系统 |
3 |
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
30240042 |
人工智能导论 |
2 |
二选一 |
44100102 |
人工智能导论 |
2 |
|
44100552 |
机器学习 |
3 |
|
80240743 |
深度学习 |
3 |
二选一 |
84100343 |
深度学习 |
3 |
|
40241012 |
强化学习 |
3 |
|
新开设 |
计算机视觉 |
3 |
二选一 |
新开设 |
自然语言处理 |
3 |
学生从人工智能专业方向和人工智能（X）交叉方向二选一，按照相应方向要求进行选课，且满足相应方向的学分要求。
4.1人工智能专业方向20学分
该方向按照三横两纵设置5个课组（三横为“先进模型与算法-智能信息处理-AI软硬件基础”三层，两纵为“具身智能”和“人工智能安全”），每个课组分为A类和B类课程，其中A类课程为课组必修课，B类课程为课组选修课。学生需选定一个课组为主课组选不少于3门课，且至少覆盖3个课组选课。每个课组均优先从A类必修课程中选择，本部分总学分不少于20学分。
课组1：先进模型与算法
1A:必修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
10421382 |
高等线性代数选讲 |
2 |
先修线性代数 |
20240023 |
离散数学(2) |
3 |
二选一，先修离散数学（1） |
24100013 |
离散数学(2) |
3 |
|
新开设 |
生成式人工智能 |
3 |
先修深度学习 |
1B：选修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
44100582 |
算法分析与设计基础 |
2 |
|
40241003 |
理论计算机科学导论 |
3 |
|
10420252 |
复变函数引论 |
2 |
先修微积分(1)(2) |
40160853 |
因果推断导论 |
3 |
|
40160833 |
贝叶斯统计导论 |
3 |
|
30470154 |
博弈论 |
3 |
二选一 |
新开课 |
智能博弈基础 |
2 |
|
40240432 |
形式语言与自动机 |
2 |
|
新开课 |
程序验证原理 |
3 |
|
40240963 |
量子计算研讨课 |
3 |
课组2：智能信息处理
2A必修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
30240063 |
信号处理原理 |
3 |
二选一 |
30230104 |
信号与系统 |
4 |
|
新开设 |
大语言模型: 理论与应用 |
2 |
先修深度学习 |
2B选修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
40240422 |
计算机图形学基础 |
2 |
二选一 |
新开课 |
计算机图形学与动画 |
4 |
|
40240492 |
数据挖掘 |
2 |
|
新开课 |
知识表示与检索 |
2 |
二选一 |
40240372 |
信息检索 |
2 |
|
40240062 |
数字图像处理 |
2 |
二选一 |
30230703 |
数字图像处理 |
2 |
|
40240872 |
媒体计算 |
2 |
三选一 |
40231223 |
媒体与认知 |
3 |
|
40240392 |
多媒体技术基础及应用 |
2 |
|
30230863 |
视听信息系统导论 |
3 |
|
40231103 |
语音信号处理 |
3 |
|
40240952 |
虚拟现实技术 |
2 |
|
新开课 |
工业智能大模型 |
3 |
|
44100582 |
算法分析与设计基础 |
2 |
课组3：AI软硬件基础
3A必修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
30240343 |
数字逻辑电路 |
3 |
六选一 |
30240353 |
数字逻辑设计 |
3 |
|
30230793 |
数字逻辑与处理器基础 |
3 |
|
30231114 |
电子电路与系统基础（1） |
4 |
|
30260222 |
电子学基础 |
2 |
|
30260252 |
电子电路与系统基础 |
4 |
|
新开课 |
人工智能编译框架与原理 |
3 |
|
新开课 |
智能操作系统 |
3 |
3B选修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
30240192 |
高性能计算导论 |
2 |
|
30240551 |
数字逻辑实验 |
1 |
|
新开课 |
智能计算集群设计 |
3 |
|
40240513 |
计算机网络原理 |
3 |
二选一 |
30230643 |
计算机网络技术与实践 |
3 |
|
44100512 |
大数据系统软件 |
3 |
|
新开课 |
模型驱动软件开发 |
2 |
二选一 |
新开课 |
基于生成式人工智能的代码生成 |
2 |
|
30240262 |
数据库系统概论 |
2 |
三选一 |
30230272 |
数据库 |
2 |
|
34100173 |
数据库原理 |
3 |
|
44100203 |
软件工程 |
3 |
二选一 |
30240163 |
软件工程 |
3 |
|
80231392 |
人工智能基础软硬件核心技术 |
2 |
课组4：具身智能
4A必修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
新开课 |
机器人运动学与动力学 |
3 |
|
40240013 |
系统分析与控制 |
3 |
二选一 |
40240462 |
现代控制技术 |
2 |
4B选修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
80470253改 |
深度强化学习 |
3 |
|
80240813 |
具身智能 |
2 |
|
新开设 |
空间计算技术基础 |
3 |
|
40231212 |
智能机器人设计实践 |
2 |
|
40231282 |
智能无人机技术设计实践 |
2 |
|
20230192 |
单片机和嵌入式系统 |
2 |
三选一 |
44100632 |
嵌入式系统 |
3 |
|
40240552 |
嵌入式系统 |
2 |
课组5：人工智能安全
5A必修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
40241052 |
人工智能安全与治理技术 |
2 |
|
新开课 |
大模型安全与对齐 |
2 |
5B选修
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
84120163 |
机器学习安全 |
3 |
|
84120222 |
云计算与大数据安全 |
2 |
|
30240573 |
网络空间安全导论 |
3 |
|
40240572 |
计算机网络安全技术 |
2 |
先修计算机网络原理 |
40240892 |
现代密码学 |
2 |
|
40240862 |
网络安全工程与实践 |
2 |
4.2人工智能（X）交叉方向课组
围绕AI与科学、工程、医学、人文社科等学科交叉，设置多个交叉方向课组。学生需按相应课组要求，完成一个课组全部课程。
※AI与科学交叉方向
课组1：AI（生命科学）方向21学分
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
40450613 |
生物化学原理 |
4 |
|
30450453 |
分子生物学（英） |
3 |
|
30450514 |
细胞生物学 |
4 |
|
新开课 |
AI生物学导论 |
2 |
|
新开课 |
计算生物学 |
3 |
|
新开课 |
脑科学与人工智能 |
3 |
|
40450632 |
生物信息学 |
2 |
※AI与工程交叉方向
(1)课组2：AI（自动驾驶）方向 23学分
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
20310334 |
理论力学 |
4 |
|
30130123 |
控制工程基础 |
3 |
|
30230104 |
信号与系统 |
4 |
|
30231114 |
电子电路与系统基础 |
4 |
|
30150213 |
汽车理论 |
3 |
|
新开课 |
智能车辆决策规划 |
3 |
|
40240552 |
嵌入式系统 |
2 |
※AI与人文社科交叉方向（课组后续更新）
※AI与医学交叉方向（课组后续更新）
※其他在导师指导下设置并通过审议的AI（X）课组，学分原则上不少于20学分。
（1）夏季学期必修实践课程4学分
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
新开设 |
AI智能体设计实践 |
2 |
大一夏 |
新开设 |
专业实践 |
2 |
大三夏 |
（2）限选实践课程2学分（大二夏季）
不同方向选修不同实践课程，具体见个方向详细要求。
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
新开课 |
AI智能体创新实践 |
2 |
人工智能学位方向限选 |
新开课 |
AI生物学实践 |
2 |
生命科学方向限选 |
新开课 |
AI自动驾驶实践 |
2 |
自动驾驶方向限选 |
（3）综合论文训练或创新项目训练12学分
本方案为学生提供两种培养路径选择，鼓励学生通过多轮导师轮转，在导师引导下选择具体路径，培养学术志趣。
1）路径1：综合论文训练及AI-pro课程
选择路径1学生，人工智能专业方向的学生需从人工智能选修课组中增加选修4学分课程，优先选择课组的A类课程；人工智能（X）方向的学生需从人工智能选修课组或人工智能（X）交叉课组中增加选修4学分课程，优先选择课组的A类课程，并须完成综合论文训练。
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
新开设 |
综合论文训练 |
8 |
2）路径2：创新项目训练及论文写作
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
备注 |
新开设 |
创新项目训练1 |
3 |
|
新开设 |
创新项目训练2 |
3 |
|
新开设 |
创新项目训练3 |
3 |
|
新开设 |
综合论文写作 |
3 |
注：未能完成全部3个创新项目学生需转为路径1，具体要求见路径1。
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其它说明 |
12090052 |
军事理论 |
2 |
3周 |
|
12090062 |
军事技能 |
2 |
||
12530033 |
台湾新生集训 |
3 |
3 |
|
12530023 |
国际新生集训 |
3 |
3 |
|
建议修读学分： |
4 |
注：台湾学生在以上军事课程4学分和 台湾新生集训3学分中选择，不少于3学分。
国际学生必修国际新生集训课程。
秋季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
30420095 |
高等微积分(1) |
5 |
5 |
二选一 |
10421055 |
微积分A(1) |
5 |
5 |
|
30240233 |
程序设计基础 |
3 |
3 |
二选一 |
34100063 |
程序设计基础 |
3 |
3 |
|
10421324 |
线性代数 |
4 |
4 |
|
10680053 |
思想道德与法治 |
3 |
3 |
|
10680101 |
形势与政策(1)-秋 |
1 |
1 |
|
14201002 |
英语(1) |
2 |
2 |
|
10691342 |
写作与沟通 |
2 |
2 |
|
10720011 |
体育(1) |
1 |
1 |
|
建议修读学分： |
21 |
春季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
30420105 |
高等微积分(2) |
5 |
5 |
二选一 |
10421065 |
微积分A(2) |
5 |
5 |
|
30240532 |
面向对象程序设计基础 |
2 |
2 |
二选一 |
34100362 |
面向对象程序设计基础 |
2 |
2 |
|
10880012 |
概率论 |
2 |
2 |
|
10430934 |
大学物理A(1) |
4 |
4 |
三选一 |
10430484 |
大学物理B(1) |
4 |
4 |
|
10430344 |
大学物理(1)英 |
4 |
4 |
|
10610193 |
中国近现代史纲要 |
3 |
3 |
|
10680131 |
形势与政策(2)-春 |
1 |
1 |
|
14201012 |
英语(2) |
2 |
2 |
|
10720021 |
体育(2) |
1 |
1 |
|
建议修读学分： |
21 |
21 |
夏季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
AI基石设计 |
2 |
2 |
|
10680092 |
思政实践 |
2 |
2 |
|
建议修读学分： |
4 |
秋季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
统计学 |
3 |
3 |
|
30240042 |
人工智能导论 |
2 |
2 |
二选一 |
44100102 |
人工智能导论 |
2 |
2 |
|
30240184 |
数据结构 |
4 |
4 |
|
新开课 |
离散数学(1) |
3 |
3 |
|
10680073 |
马克思主义基本原理 |
3 |
3 |
|
10720031 |
体育(3) |
1 |
2 |
|
14201022 |
英语(3) |
2 |
2 |
|
10430944 |
大学物理A(2) |
4 |
4 |
AI专业方向三选一，AI（自动驾驶）选修大学物理A(2) |
10430494 |
大学物理B(2) |
4 |
4 |
|
10430354 |
大学物理(2)英 |
4 |
4 |
|
10430801 |
物理实验B(1) |
1 |
1 |
|
10440012 |
大学化学(B) |
2 |
2 |
AI（生命科学）方向 |
10450012 |
现代生物学导论 |
2 |
2 |
|
建议修读学分 |
22 |
春季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
最优化方法 |
3 |
3 |
|
新开课 |
信息论 |
3 |
3 |
|
新开课 |
计算机组成原理与系统 |
3 |
3 |
|
44100552 |
机器学习 |
3 |
3 |
|
10430811 |
物理实验B(2) |
1 |
1 |
先修物理实验B(1) |
10680142 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
2 |
2 |
|
10680022 |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 |
2 |
2 |
|
14201032 |
英语(4) |
2 |
2 |
|
10720041 |
体育(4) |
1 |
2 |
|
人工智能选修课组 |
3 |
3 |
二选一 |
|
新开设 |
项目式学习 |
3 |
3 |
|
建议修读学分 |
22 |
夏季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
AI智能体创新实践 |
2 |
2 |
AI专业方向限选 |
新开课 |
AI生物学实践 |
2 |
2 |
AI（生命科学）方向限选 |
新开课 |
AI自动驾驶实践 |
4 |
4 |
AI（自动驾驶）方向限选 |
建议修读学分 |
2 |
秋季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
脑与认知科学 |
3 |
3 |
|
80240743 |
深度学习 |
3 |
3 |
二选一 |
84100343 |
深度学习 |
3 |
3 |
|
思政限选课 |
1 |
1 |
||
通识选修课 |
3 |
3 |
||
人工智能选修课组 |
5 |
5 |
二选一 |
|
人工智能选修课组+项目式学习 |
5 |
5 |
||
建议修读学分 |
15 |
春季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
计算机视觉 |
3 |
3 |
二选一 |
新开课 |
自然语言处理 |
3 |
3 |
|
40241012 |
强化学习 |
3 |
3 |
|
人工智能伦理课组 |
3 |
3 |
||
人工智能选修课组 |
5 |
5 |
||
通识选修课 |
2 |
2 |
||
建议修读学分 |
16 |
夏季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
专业实践 |
2 |
2 |
|
建议修读学分 |
2 |
秋季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
人工智能选修课组 |
15 |
15 |
二选一 |
|
人工智能选修课组+项目式学习 |
15 |
15 |
||
建议修读学分 |
15 |
春季学期
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
周学时 |
先修及其他说明 |
新开课 |
综合论文训练 |
8 |
8 |
二选一 |
新开课 |
论文写作+人工智能选修课组 |
8 |
8 |
|
建议修读学分 |
8 |
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