学科基础课：电路分析基础Ⅰ、信号与系统、现代通信原理Ⅱ等
专业必修课：程序设计与算法（Python）、嵌入式系统原理及应用、FPGA原理及应用、深度学习与计算机视觉等
专业选修课：机器学习、数字图像处理、虚拟仪器等
学科基础课
011ZJ105 电路分析基础Ⅰ（Fundamentals of Circuit Analysis Ⅰ） 56学时 3学分
本课程是电子信息工程专业的学科教育基础课，学生以此课为入口进入其它电类课程的学习。在理论方面，使学生掌握电路的基本定律，掌握交、直流电路的基本分析方法；在实践方面，使学生学会使用常用电工仪表对简单电路的电压、电流、功率等电学量进行测量，并学会进行电路分析和数据处理。通过本课程的学习，使学生了解电路理论的发展及其应用概况、掌握电路理论的基本知识、运用电路的分析方法对其进行分析和计算，培养学生严肃认真的科学作风和理论联系实际的工程观念，培养学生的科学思维能力、分析计算能力和科学归纳能力。为适应科学技术的发展，塑造具有工匠精神和创新实践能力的应用型人才奠定坚实的基础。
011ZJ107 信号与系统（Signals and Systems） 64学时 3.5学分
本课程是电子信息工程专业的学科教育基础课，也是电信、通信类研究生入学考试课程。通过本课程的学习，使学生掌握信号与系统的基本原理和基本分析方法，掌握信号与系统的时域、变换域分析方法，理解三种变换（傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换）的基本内容、性质与应用。特别要建立信号与系统的频域分析以及系统函数的概念，提高学生思维推理和分析运算的能力，培养学生联系信号与系统基础理论来分析并解决实际工程问题的能力，为进一步学习数字信号处理、通信原理等后续课程打下理论和技术基础。
011ZJ112 现代通信原理Ⅱ（Modern Communication Principles Ⅱ） 56学时 3学分
本课程是电子信息工程专业的一门学科教育基础课。本课程主要介绍通信系统各个组成部分的基础理论和基本原理，包括通信系统基本概念、信道和噪声、模拟通信系统、数字基带传输系统、数字频带传输系统、信源编码、差错控制编码等内容，并通过仿真软件及硬件实验设备进行实验，加深对理论知识的理解。通过本课程的学习，使学生掌握现代通信原理的基本概念，掌握各种通信系统的基本原理和性能分析的方法，使学生奠定模拟通信、数字通信系统方面扎实的理论基础，为学生今后深造相关通信课程，掌握现代通信技术奠定良好的基础。
专业课
011ZH101 程序设计与算法(Python)(Programming and Algorithms (Python))56学时 2.75学分
本课程是电子信息工程专业的专业教育核心课，旨在为后续多门人工智能相关课程的学习提供问题描述方法和计算工具，建立基本的采用计算机处理问题的能力。本课程通过大量的实例，由浅入深、循序渐进地阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的实际开发应用实例，培养学生利用计算机进行问题求解的能力，训练学生计算思维能力，培养学生利用Python进行程序设计和数据处理的能力，使学生能够适应大数据和人工智能时代的工作与学习。
011ZH106 嵌入式系统原理及应用 （Principle and Application of Embedded System）56学时 3学分
本课程是电子信息工程专业的一门专业教育核心课，本课程是一门综合性、实践性、应用性很强的专业课，围绕目前流行的ARM处理器和源码开放的Linux操作系统，讲述嵌入式系统的概念，软、硬件组成，开发过程以及嵌入式应用设计方法。通过本课程的理论学习和实践学习后，使学生掌握嵌入式系统的基本知识、原理和开发方法，并且能够利用所学知识进行嵌入式应用系统的开发设计，提高学生嵌入式软硬件设计能力及解决实际问题的动手能力，为后续专业课程的学习和就业打下坚实的基础。
011ZH104 FPGA原理及应用 （Principles and Application of FPGA） 56学时 3学分
本课程是电子信息工程专业的专业教育核心课。本课程从实用的角度出发，介绍了FPGA的基本原理和开发技术，包括FPGA的器件原理、Quartus集成开发环境、ModelSim仿真软件、FPGA开发流程、Verilog HDL硬件描述语言、IP核等内容。课程内容结合实际操作讲解，便于理解和掌握。实验部分主要讲述硬件描述语言的编程方法、EDA工具软件的使用、组合逻辑电路设计、时序逻辑电路设计、数字系统设计等内容。课程给出了若干实验案例和完整代码，由浅入深，从基本实验到综合实例，帮助学生真正掌握FPGA开发技术。
011ZH102 深度学习与计算机视觉 （Deep Learning and Computer Vision） 64学时 3学分
本课程是电子信息工程专业的一门专业教育核心课。本课程是基于深度学习框架的人工智能应用开发技术的学习，针对计算机视觉进行深度学习模型的选择、构建和应用，让学生基本具备人工智能问题求解的基本思想和初步的人工智能应用软件开发能力。本课程是一门综合性、实践性、应用性很强的专业课，主要内容包括深度学习与计算机视觉基础、神经网络学习、初识TensorFlow及其基础用法、TensorFlow重要算法与优化算法、卷积神经网络和循环神经网络等。通过本课程的学习，熟悉虚拟环境的安装，掌握深度学习的基本原理和常用算法，并将其应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，以培养学生分析和解决问题的能力。
选修课：
011ZX101 机器学习 (Machine Learning) 32学时 1.5学分
本课程是电子信息工程专业的专业教育选修课。本课程属于人工智能模块，其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论有所了解。本课程注重理论教学与实验的结合，注重学生实践能力的培养，单独设立实验上机来巩固学生对于不同机器学习算法的理解，通过实验锻炼学生对于建立机器学习模型在各个环节上的动手能力，实验还将以目前比较常见的机器学习应用为实例，使学生体会机器学习广泛的应用场景。
011ZX107 数字图像处理 （Digital Image Processing） 48学时 2.5学分
本课程是电子信息工程专业的专业教育选修课。本课程研究数字图像处理的基本理论、方法和技术，是模式识别、计算机视觉和人工智能等学科的基础。通过本课程的学习，使学生对数字图像处理科学与技术有较为全面的了解，初步掌握位图基础、图像灰度变换、图像的几何变换、图像平滑处理、图像锐化处理、图像的频域处理、彩色图像处理、图像分割、数学形态学处理、图像压缩编码等数字图像处理的理论基础和技术方法，并能结合MATLAB 图像处理工具箱设计基本的数字图像处理程序。为学生在工作岗位或研究生阶段从事数字图像信息处理工作打下理论和实践的基础。
011ZX104 虚拟仪器（Virtual Instrument） 48学时 2.5学分
本课程是电子信息工程专业的专业教育选修课。虚拟仪器技术综合运用了计算机技术、数字信号处理技术、标准总线技术和软件工程方法，代表了测量仪器与自动测试系统的发展方向。虚拟仪器课程主要介绍虚拟仪器的基本概念、系统构成、LabVIEW程序设计的基本思想，讲述使用LabVIEW编程的程序结构、程序设计流程及技巧，详细说明数组、簇、波形、波形图表、字符串、文件I/O等基本概念及相关程序设计，并利用数字采集硬件、数学分析和信号处理等理论解决基本实际问题，为学生今后实际应用虚拟技术奠定良好基础。
