本书第1版于2019年出版，是中国首本人工智能本科教育培养体系，基于南京大学人工智能学院的主要学术带头人在人工智能人才培养方面的教学改革项目，汇集了南京大学人工智能学院对创办一流大学人工智能教育的深入思考，对国内人工智能本科教育起到了良好的带动作用。
南京大学人工智能学院经过完整一轮（4年）的人工智能专业本科生培养，认真分析教学效果和学生反馈，考虑人工智能专业与数学、计算机等专业因知识结构不同、导致同一门课程在教学上也应有所不同，在课程设置、内容衔接等诸多方面进行优化调整，在实践中不断改进和完善培养方案和教学计划，总结编写了本书第2版，初步规划的人工智能研究生课程体系亦作为附录纳入本书。
本培养方案根据人工智能学科领域自身特点来建立全面系统的本科和研究生专业人才培养体系，旨在培养厚植家国情怀、能够在人工智能领域具有源头创新能力、能够为企事业单位解决关键技术难题的高水平人才。

前言
第1版前言
第1章 创办一流大学人工智能教育的思考
第2章 南京大学人工智能学院本科培养方案
2.1 专业方向简介
2.2 培养目标和专业特色
2.3 培养毕业要求
2.4 培养规格路径
2.5 课程体系设置
2.6 本科人才培养方案和指导性教育教学计划（2022版）
第3章 数学基础课程教学大纲
3.1 “数学分析（一）”教学大纲
3.2 “高等代数（一）”教学大纲
3.3 “离散数学”教学大纲
3.4 “数学分析（二）”教学大纲
3.5 “高等代数（二）”教学大纲
3.6 “数理逻辑”教学大纲
3.7 “概率论与数理统计”教学大纲
3.8 “优化方法导论”教学大纲
第4章 学科基础课程教学大纲
4.1 “人工智能导引”教学大纲
4.2 “程序设计基础”教学大纲
4.3 “数字系统设计基础”教学大纲
4.4 “人工智能程序设计”教学大纲
4.5 “数据结构与算法分析”教学大纲
4.6 “计算机系统基础”教学大纲
4.7 “操作系统导论”教学大纲
第5章 专业核心课程教学大纲
5.1 “人工智能导论”教学大纲
5.2 “机器学习导论”教学大纲
5.3 “知识表示与处理”教学大纲
5.4 “模式识别与计算机视觉”教学大纲
5.5 “自然语言处理”教学大纲
第6章 保研必修课程教学大纲
6.1 “计算方法”教学大纲
6.2 “控制理论与方法”教学大纲
6.3 “数字信号处理”教学大纲
6.4 “高级机器学习”教学大纲
6.5 “编译原理”教学大纲
6.6 “分布式与并行计算”教学大纲
6.7 “多智能体系统”教学大纲
第7章 专业选修课程教学大纲
7.1 “认知科学导论”教学大纲
7.2 “矩阵计算”教学大纲
7.3 “随机过程”教学大纲
7.4 “组合数学”教学大纲
7.5 “神经科学导论”教学大纲
7.6 “人工智能伦理”教学大纲
7.7 “实变函数与泛函分析”教学大纲
7.8 “机器人学导论”教学大纲
7.9 “数据库概论”教学大纲
7.10 “深度学习平台及应用”教学大纲
7.11 “计算机数学建模”教学大纲
7.12 “形式语言与自动机”教学大纲
7.13 “计算机体系结构”教学大纲
7.14 “信息检索”教学大纲
7.15 “智能硬件与新器件”教学大纲
7.16 “复杂结构数据挖掘”教学大纲
第8章 本研共修课程教学大纲
8.1 “时间序列分析”教学大纲
8.2 “神经网络”教学大纲
8.3 “强化学习”教学大纲
8.4 “智能推理与规划”教学大纲
8.5 “启发式搜索与演化算法”教学大纲
8.6 “高级优化”教学大纲
8.7 “语音信号处理”教学大纲
8.8 “概率图模型”教学大纲
8.9 “生物信息学”教学大纲
8.10 “异常检测与聚类”教学大纲
8.11 “机器学习理论研究导引”教学大纲
8.12 “智能系统设计与应用”教学大纲
8.13 “符号学习”教学大纲
8.14 “博弈论及其应用”教学大纲
第9章 暑期课程教学大纲
附录 研究生课程体系