1. 本科生课程：《 数据仓库与数据挖掘》，学时数： 32。

课程简介：数据挖掘旨在研究如何从大量数据中挖掘未知的、有价值的、新知识或规律。该课程的教学内容主要包括：（1）数据挖掘的基本概念，功能，处理过程及应用领域；（2）数据预处理，包括数据样本的缺失处理、数据清理和数据归约；（3）针对不同的挖掘任务，介绍各种算法，包括概念描述、关联规则分析、序列模式、分类、聚类等；（4）复杂类型数据的挖掘，重点介绍文本、WEB数据特点，介绍其特有的挖掘算法；（5）数据挖掘的应用和发展趋势。

2. 本科生课程：《 自然语言理解与机器翻译》（计算机与人工智能试验班），学时数： 32。

课程简介：自然语言理解与机器翻译（Natural Language Understanding & Machine Translation，NLU&MT）是人工智能领域的前沿技术课程。主要目的包括：（1）使学生掌握NLU方向持久性的科学原理以及最新的模型与方法，了解该方向面临的挑战与发展趋势。（2） 利用开放数据集与Intel提供的计算平台开展一系列NLU实验，提高学生的科研能力和理论联系实践的能力。（3）使学生初步具备利用NLU知识解决实际问题的能力。