本书介绍人工智能交叉学科人才培养与课程体系，内容包括绪论、浙江大学人工智能本科专业培养课程体系，人工智能交又学科、人工智能交又课程、AI+X微专业、K12人工智能教育、结论与
本书适合作为人工智能专业、人工智能交又学科专业的相关专业负责人阅读，也可以供计划设置人工智能交又学科的鱼责人阅读。

陈为，博士，毕业于浙江大学。浙江大学CAD&CG国家重点实验室副主任、浙江大学求是特聘教授、博士生导师。科技部十三五重点研发专项“云计算与大数据”专家组成员、中国科协英才计划计算机工作组秘书长。主持国家自然科学基金重点项目2项。著有《可视化导论》《数据可视化》，开设线上课程“大数据可视化”。

第1章 绪论
1.1 人工智能的诞生
1.2 人工智能人才培养体系
1.3 人工智能教学知识点演变
1.4 人工智能人才培养构成元素
1.5 智能教育前沿研究
1.6 小结
第2章 浙江大学人工智能本科专业培养课程体系
2.1 培养目标
2.2 毕业要求
2.3 培养机制
2.4 课程设置与学分分布
2.5 培养目标-毕业要求
2.6 专业必修课程简介
2.6.1 人工智能基础
2.6.2 机器学习
2.6.3 人工智能伦理与安全
2.6.4 神经认知科学导论
第3章 人工智能交叉学科
3.1 浙江大学
3.1.1 交叉学科方向
3.1.2 课程体系
3.1.3 代表性课程
3.2 华中科技大学
3.2.1 交叉学科方向
3.2.2 博士研究生培养方案
3.2.3 硕士研究生培养方案
3.2.4 代表性课程
3.3 武汉大学
3.3.1 交叉学科方向
3.3.2 课程体系
3.3.3 代表性课程
3.4 中国科学技术大学
3.4.1 交叉学科方向
3.4.2 课程体系
第4章 人工智能交叉课程
4.1 人工智能+人文社科
4.1.1 中国人民大学人工智能+人文社科交叉学科建设基础
4.1.2 人工智能+人文社科人才培养的主要思路与建设举措
4.1.3 代表性交叉课程
4.1.4 结语
4.2 人工智能+社会学
4.2.1 人工智能+计算社会科学研究现状
4.2.2 浙江大学设置“人工智能+计算社会科学”课程
4.2.3 浙江大学“人工智能+计算社会科学”课程概况
4.2.4 课程内容简介
4.3 人工智能+药学
4.3.1 人工智能+药学的研究现状
4.3.2 人工智能+药学的方向设置原因
4.3.3 人工智能+药学的课程概况
4.3.4 人工智能+药学课程介绍
4.4 人工智能＋法学
4.4.1 人工智能与法学交叉的研究现状
4.4.2 国内外人工智能+法学的课程设置情况
4.4.3 人工智能+法学的方向设置原因
4.4.4 人工智能+法学的课程概况
4.4.5 人工智能+法学课程介绍
4.5 人工智能＋金融学
4.5.1 人工智能赋能金融学的研究现状
4.5.2 人工智能赋能金融的场景应用
4.5.3 人工智能+金融的方向设置原因
4.5.4 人工智能+金融的课程概况
4.5.5 人工智能+金融的课程介绍
4.6 人工智能+神经科学
4.6.1 人工智能+神经科学的现状
4.6.2 人工智能+神经科学的平台现状
4.6.3 人工智能+神经科学的课程设置原因
4.6.4 人工智能+神经科学的课程概况
4.6.5 人工智能+神经科学的代表课程
4.7 人工智能+教育
4.7.1 面向人工智能+教育的平台研究现状
4.7.2 人工智能赋能教育的应用场景
4.7.3 人工智能+教育的课程设置情况
4.7.4 人工智能+教育的方向设置原因
4.7.5 人工智能+教育的课程体系
4.7.6 人工智能+教育的基础知识类课程
4.7.7 人工智能+教育的科研实践类课程
4.8 人工智能＋哲学
4.8.1 人工智能的哲学基础及人工智能伦理
4.8.2 人工智能的逻辑学基础
4.8.3 人工智能+哲学方向的设置原因
4.8.4 人工智能+哲学方向的课程概况
4.8.5 人工智能+哲学课程介绍
4.9 智能财务
4.9.1 智能财务学术研究发展现状
4.9.2 国内外相关学科的发展
4.9.3 智能财务专业设置原因
4.9.4 智能财务课程设置状况
4.9.5 智能财务课程介绍
4.10 人工智能＋公共管理学
4.10.1 人工智能作为公共管理实践与研究的对象
4.10.2 人工智能作为公共管理实践与研究的方法
4.10.3 国内外高校公共管理学科人工智能相关课程设置
4.10.4 人工智能+公共管理方向设置的原因
4.10.5 人工智能+公共管理的课程概况
4.10.6 人工智能+公共管理方向重点课程介绍
4.11 人工智能＋管理学
4.11.1 人工智能+管理学方向设置原因
4.11.2 人工智能+管理学的课程概况
4.11.3 人工智能+管理学课程介绍
4.12 人工智能+设计学
4.12.1 人工智能+设计学国内外现状
4.12.2 人工智能赋能的智能产品设计
4.12.3 人工智能赋能的设计流程变革
4.12.4 人工智能+设计学人才培养模式探索
第5章 AI+X微专业
5.1 AI+X微专业背景
5.2 课程体系
5.3 课程实训平台
5.4 AI+X微专业首期开课
第6章 K12人工智能教育
6.1 高中信息技术新课标
6.2 AI4K12规范
6.3 K12数字化素养能力
6.4 学龄前教育
第7章 结论与展望
附录 重视AI技术发展共商 共创专业未来倡议书