阶段：专业知识深化（12门核心课程）

此阶段以"前沿技术覆盖+研究工具掌握"为目标，设置10门专业课程与2门通用方法论课程，具体内容如下：

• 网络空间安全前沿问题研究：聚焦数据安全、网络攻防等领域的最新技术动态，结合实际案例解析安全风险评估与防护策略。
• 智能人机交互：探讨自然语言处理、情感计算等技术在人机交互中的应用，分析多模态交互的设计逻辑与用户体验优化。
• 问题分析与决策：教授定量分析工具与决策模型，培养复杂技术场景下的逻辑推理与方案制定能力。
• 大数据科学应用：涵盖数据挖掘、机器学习算法实践，重点讲解大数据在商业智能、智慧城市等领域的落地路径。
• 高级人工智能：深入研究深度学习、强化学习等前沿算法，结合计算机视觉、语音识别等场景探讨AI技术的创新应用。
• 高级软件工程：从需求分析到系统部署全流程解析，强调敏捷开发、DevOps等现代工程方法的实践应用。
• 高级算法设计与分析：聚焦NP难问题、动态规划等核心算法，培养高效算法设计与复杂度优化能力。
• 物联网技术与发展趋势：覆盖感知层、网络层、应用层技术体系，分析5G、边缘计算对物联网生态的影响。
• 信息安全：系统学习密码学、访问控制等基础理论，结合区块链、零信任架构等新技术讲解信息保护策略。
• 研究方法论：教授文献检索、实验设计、论文写作等科研必备技能，为第二阶段论文工作奠定基础。

通用课程方面，统计学重点强化数据建模与假设检验能力，博弈论则通过技术竞争、资源分配等场景，培养策略制定的全局思维。

第二阶段：论文实践与成果输出（三次工作坊）

完成阶段学习后，学员将进入论文攻坚阶段。项目特别设置三次论文工作坊，通过"选题指导-框架优化-答辩预演"的递进式辅导，帮助学员将理论知识转化为学术成果：

1. 初期论文工作坊：由行业导师与学术专家联合指导，重点解决选题方向、文献综述撰写等基础问题，确保研究方向的创新性与可行性。
2. 二次论文工作坊：针对论文框架结构、研究方法设计等核心环节进行深度优化，通过小组研讨与一对一指导提升内容逻辑性与学术严谨性。
3. 三次论文工作坊：模拟论文答辩场景，从PPT制作到现场问答进行全流程训练，帮助学员熟悉学术交流规范，提升成果展示能力。

基础入读要求

• 学历要求：研究生学历或同等学力；
• 经验要求：5年及以上计算机/信息技术相关工作经验。

特殊入读通道

针对未满足上述学历要求但在行业内具有广泛影响力的申请者（如技术领军人物、知名企业核心研发负责人等），项目开放少量特殊名额。申请者需提交详细的行业贡献证明材料，经学术委员会审核通过并通过面试后，可进入项目学习。

需特别说明的是，特殊名额实行严格的总量控制，每期仅开放极少量席位，以确保班级整体学术水平与学习氛围。