简介：该课程主要讨论线性系统的数值解法；离散数据的插值、拟合和函数逼近方法；最小二乘问题的数值方法；非线性方程组的解法；特征值和特征向量的计算； 微分方程的数值解法等。

开设学期：春季学期

学时：3学时/周

学分数：3

任课老师：赵金熙、申富饶

成绩评价：平时成绩（作业、出勤）和期末考试

教科书：《数值分析》 李庆扬、王能超、易大义，华中科技大学出版社

选修对象：南京大学计算机科学与技术系本科生 

简介：本课程是人工智能专业重要的专业基础课之一，使学生对高等代数的基本知识、基本概念和性质、基本理论和方法有深刻的理解和认识，不断提高分析问题和解决问题的能力。

开设学期：秋季学期

学时：5学时/周

学分数：4

任课老师：申富饶

成绩评价：平时成绩（作业、出勤）和期末考试

教科书：北京大学数学系前代数小组（王萼芳）．高等代数［M］．4 版．北京：高等教育出版社，2013．

选修对象：南京大学人工智能学院本科生 

简介：本课程是人工智能专业重要的专业基础课之一，使学生对高等代数的基本知识、基本概念和性质、基本理论和方法有深刻的理解和认识，不断提高分析问题和解决问题的能力。

开设学期：春季学期

学时：5学时/周

学分数：4

任课老师：申富饶

成绩评价：平时成绩（作业、出勤）和期末考试

教科书：北京大学数学系前代数小组（王萼芳）．高等代数［M］．4 版．北京：高等教育出版社，2013．

选修对象：南京大学人工智能学院本科生 

简介： 讲述神经网络的基本概念、MP模型、Hebb网络、单层感知器、Adaline、多层感知器、竞争网络（SOM等）、循环网络（Hopfield网络等）、对传网、基于统计 的网络（Boltzman机等）、降维（PCA等）、支持向量机等，以及上述神经网络模型在模式识别、联想记忆等多个领域的应用。

开设学期：春季学期

学时：2学时/周

学分数：2

任课老师：申富饶

成绩评价：读书报告、思考题、平时出席情况

教科书：无指定教科书

选修对象：南京大学计算机科学与技术系研究生（其他希望选修该课程的同学请和各系教务员联系） 

简介：研究机器人的学科，研究范围包括机器人的自主能力、有目的的感知、在物理世界中的行动能力，概括性介绍机器人领域的最基本内容，了解机器人研究的各方向。

开设学期：2018年

学时：2学时/周

学分数：2

任课老师：申富饶

成绩评价：大作业、平时出席情况

教科书：无指定教科书

选修对象：南京大学计算机科学与技术系研究生（非全日制） 

简介：矩阵论在信息科学的许多领域中都有重要应用。本课程主要讲授：线性空间与线性算子；内积空间与等积变换；赋范空间与扰动定理；矩阵的特征值与奇异值分解；矩阵的投影分析；矩阵的特殊乘积与应用；梯度分析与最优化问题等。

开设学期：秋季学期

学时：2学时/周

学分数：2

任课老师：赵金熙

成绩评价：平时成绩（包括作业、出勤）；期末考试成绩。

教科书：《矩阵论》，方保熔等，清华大学出版社；《矩阵论》，戴华，科学出版社；等。

选修对象：南京大学计算机科学与技术系研究生、博士生