为进一步推动学院国际化教育进程，响应学校国际化人才培养举措，搭建一流海外教育资源共享平台，电子信息学院将于2022年6月27日至7月24日面向全体在校生开展暑期国际学堂。
开课信息
选课安排
在校本科生可直接在教务系统中选课，选课分为正选和补选，正选于6月13日13:00开始，6月17日13:00结束，补选于6月27日9:00开始，6月29日17:00结束。研究生选课请加入相应课程QQ群进行报名，报名时间自本通知发布日起至2022年6月26日。
注意事项
1.选课前请登录教务系统查看课程安排，结合自身实际情况安排修读计划。
2.务必在补选结束后第三天登录教务系统确认补选结果。补选课程原则上不允许退课，请谨慎补选。
3.夏季学期正选阶段选中的课程仅在开课第一周内受理退课。
4.已经获得学分的同一门课程不允许重新修读。
5.课程代码最后一位为“S”的课程为在线暑期国际学堂课程。
6. 课程结课考查或考试结束后，本科生获得相应学分，研究生可获得暑期国际学堂课程结课证书。
课程简介
1、 Information Theory: Principles and Applications/信息论：原理与应用
授课对象：主要面向全校相关专业本科生和研究生。
主要内容：本课程向学生介绍信息论的原理和应用，包含基础理论和典型实例，以及信息论与当代数据压缩、数据通信和数据科学结合的应用内容。课程的第一部分涵盖信息论的基本原理，第二部分介绍信息论在前沿领域中的应用，包括数据安全、数据隐私和机器学习。本课程采用大作业形式完成考核。
课程QQ群二维码：730853326
2、 Design and Simulation of Avionics System/航电系统设计与仿真
授课对象：主要面向全校相关专业的本科生和研究生。
主要内容：主要介绍航空电子系统的相关基本知识及主要设计原则，学生可以学习到关于航空电子系统基本概念、系统功能、航电系统架构，发展进程，设计工具和测试平台的基本知识，学生还可以通过ANSYS仿真软件进行航电系统仿真。
课程QQ群二维码：764075700
3、 Sensor Technologies in Aviation/航空机载传感器
授课对象：主要面向全校相关专业的本科生和研究生。
主要内容：主要介绍有关航空传感器的基本知识及主要设计主要原理。学生能够掌握有关传感器分类、类型、功能、性能、计量特性和应用的相关知识,学生还可以通过软件工具进行航空传感器的仿真与开发。
课程QQ群二维码：782858479
4、 Adversarial Machine Learning/对抗机器学习
授课对象：主要面向全校相关专业的本科生和研究生。
主要内容：本课程的目的是为学生提供统计机器学习的基本概念及其对精心设计的攻击的安全性，包括测试时规避和训练时中毒攻击（也称为对抗性示例）。前两部分提供了统计机器学习的基本概念和方法。第三部分介绍了对抗性机器学习的基础知识以及一些评估机器学习算法对对抗性攻击的脆弱性的技术。该课程使用的应用示例包括图像中的物体识别，生物识别身份识别，垃圾邮件和恶意软件检测。
课程QQ群二维码：762484215
5、 Fundamental of Wireless Communication/无线通信基础理论
授课对象：主要面向全校相关专业的本科生和研究生。
主要内容：本课程是通信工程专业的重要专业课，通过对此课程的学习，使学生掌握信号传输的基本理论和思维方法，掌握分析通信系统性能的基础知识，掌握经典的数 字通信系统的组成、工作原理和性能分析方法，为学生分析和设计通 信系统奠定必备基础。课程配置 Matlab 实验课并需要撰写专业课题报告,并会在课堂上指导如何完成作业。设置该课程的目的在于，通过结合国外基础课教学，锻炼本校学生英文专业能力并通过掌握国内外对于通信原理课程教学的差异对于择优学习，为后续专业课打下坚实的基础。
课程QQ群二维码：765014296
6、 Introduction to Causal Inference/因果推断入门
授课对象：主要面向全校电子信息相关专业的本科生及研究生。
主要内容：本课程介绍了因果推断，该推理研究涉及预测干预效果的因果关系。在本课程中，我们将学习因果推断的原理；实验和观察研究；混淆；因果机制的统计表示；反事实符号；图形表示；半参数统计理论导论；g-计算；调整方法；倾向得分；逆概率加权；g-估计；连续和纵向数据；模型选择。
课程QQ群二维码：327784949
7、 Evolutionary Computation and Multiobjective Optimization/进化计算与多目标优化
授课对象：主要面向全校大二以上本科生和研究生。
主要内容：本课程将讲授启发式搜索及进化计算领域的基本概念和前沿方法， 主要内容涵盖最优化问题的基本概念，基本局部搜索方法及变形，基本遗传算法及其性质，蚁群算法，分布估计算法，多目标进化算法及本领域最新进展等内容。课程拟安排16学时，完成本课程后，学生将有能力用所学算法解决工程应用领域的优化和搜索问题。
课程QQ群二维码：764083633
8、 Signals, Systems & Inference/信号、系统及推理
授课对象：在校本科生和硕士生。
主要内容：本课程是通信工程专业的重要专业课。由于课程全英文设置并结合当下信号、系统比较前沿方向的研究，大三以上学生是最好的选择。通过对此课程的学习，使学生掌握信号、系统的基本理论和思维方法，掌握分析随机信号系统性能的基础知识，掌握经典的信号、系统的理论与分析方法，为学生分析实际信号系统奠定必备基础。
课程QQ群二维码：773032601
9、 Machine Learning for Data Representation and Analysis/机器学习在数据表示与分析中的应用
授课对象：主要面向全校大二以上本科生和研究生。
主要内容：本课程主要介绍机器学习的基本理论和技术及其在当代数据分析中的应用。内容涵盖相关数学基础、回归分析、无监督学习、监督学习和神经网络等。课程内容深入浅出，既可以作为初学者的入门基础，也可以为相关领域的高阶应用提供指导。
课程QQ群二维码：768361400
10、 Search and Optimisation/探索搜寻与优化算法
授课对象：主要面向全校相关专业的本科生和研究生。
主要内容：本课程介绍了经典的搜索和优化方法，然后推进介绍最先进的智能计算领域。通过完成本课程的学习学生可以具备和加深搜索和优化技术及其应用的知识和理解，提高对各种随机搜索和优化技术的优势和局限性的批判性认识，并使用现代算法和软件实现搜索和优化，设计搜索和优化实验，对结果进行严格的统计分析，以解决现实世界实际问题。
课程QQ群二维码：759404215
选课负责人
电子信息学院 王秋霞 029-88431208（电话）
来源：电子信息学院
审核：姚如贵
