人工智能专业

培养目标

本专业培养人工智能及其相关领域发展需要，德、智、体、美、劳全面发展的，掌握信息科学和人工智能领域专业知识，具有扎实的人工智能基本理论、基本技能和较强工程实践能力，能够从事人工智能相关产品研发、应用及运维等岗位工作要求的高级应用型工程技术人才。

主要课程

本专业主要专业课程：面向对象程序设计、数据结构、人工智能导论、人工智能编程基础、机器学习、深度学习、自然语言处理、数字图像处理、计算机视觉、数据结构、算法设计与分析、计算机操作系统、计算机网络原理、计算机组成原理。

毕业要求

本专业学生毕业时应达到的具体毕业要求如下：

毕业要求1.工程知识：掌握数学、自然科学、工程基础和专业知识，能够将其用于解决人工智能相关领域的复杂工程问题。

观测点1-1.问题表述能力：掌握数学、自然科学、工程基础和专业知识用于人工智能应用领域的复杂工程问题的表述。

观测点1-2.建模能力：能应用数学、自然科学、工程基础和专业知识对人工智能应用领域的复杂问题进行正确建模。

观测点1-3.模型分析能力：能应用数学、自然科学、工程基础和专业知识对人工智能应用场景进行推演和分析。

观测点1-4.模型求解能力：能应用相关知识对人工智能应用领域复杂工程问题的解决方案进行正确求解并进行比较与综合。

毕业要求2.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达和分析人工智能相关领域的复杂工程问题，并通过文献研究获取相关信息，整理、归纳和分析总结，以获得有效结论。

观测点2-1辨识能力：能综合利用相关科学原理，辨识和判断人工智能应用领域复杂工程问题的关键环节。

观测点2-2表达能力：能分析人工智能领域复杂工程问题的影响因素，并能基于数学模型和人工智能方法进行正确表达。

观测点2-3科学思维能力：能认识到解决人工智能应用领域复杂工程问题有多种方案可选择，会采用比较分析方法研究专业文献，寻求可替代的解决方案。

观测点2-4结论获取能力：能运用专业知识对人工智能应用领域复杂工程问题的分析结果进行归纳、总结，借助现代信息处理技术进行文献研究，分析解决方案的影响因素，获得有效结论。

毕业要求3.设计/开发解决方案：能够设计针对人工智能相关领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的模型、功能模块或系统流程，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

观测点3-1设计方法理解能力：掌握人工智能应用领域的工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术，了解影响设计目标和技术方案的各种因素。

观测点3-2设计方法应用能力：利用人工智能应用领域复杂工程的系统设计与开发流程方法和技术，能针对特定需求，完成模型设计。

观测点3-3创新设计能力：能从满足用户需求、挖掘产品功能、提高产品竞争力和社会可持续发展的角度出发，进行创新构思，能采用新方法、新技术，开展人工智能领域的复杂工程系统设计。

观测点3-4可行性分析能力：在人工智能应用领域的复杂工程系统设计中能够考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等现实约束条件，进行可行性分析。

毕业要求4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能相关领域复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析和解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

观测点4-1分析能力：能够基于科学原理，通过文献研究或相关技术方法，调研和分析人工智能领域复杂工程问题的解决方案。

观测点4-2设计能力：能够根据对象特征选择研究路线，设计实验方案和实验步骤。

观测点4-3方案实施能力：能够根据实验方案构建实验系统，选择适当的实验方法和手段安全地开展实验，正确地采集实验数据。

观测点4-4归纳总结能力：能够对实验结果进行分析和解释，并通过信息综合归纳得到合理有效的结论。

毕业要求5.使用现代工具：能够针对人工智能相关领域复杂工程问题，选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测和模拟，并能够理解其局限性。

观测点5-1工具理解能力：了解人工智能系统设计开发中常用的技术、现代仪器、信息技术工具、开发平台和开发工具的原理和使用方法，并理解其局限性。

观测点5-2工具运用能力：能够选择与使用恰当的技术、仪器、信息资源、工程工具和专业模拟软件，对人工智能领域复杂工程问题进行分析、计算和设计。

观测点5-3模拟与预测能力：能够针对人工智能应用领域复杂工程问题，开发或选用满足特定需求的现代工具，模拟和预测人工智能工程领域专业问题，并能够分析其局限性。

毕业要求6.工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价人工智能工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

观测点6-1工程与社会认知理解：了解人工智能领域相关技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规，理解社会、健康、安全、法律及文化对人工智能复杂工程活动的影响。

观测点6-2工程与社会评价：能分析和评价人工智能复杂工程方案实施后对社会、健康、安全、法律、文化的影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任。

毕业要求7.环境和可持续发展：能够理解和评价针对人工智能复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

观测点7-1环境认知理解：知晓和理解环境保护和可持续发展的理念和内涵，理解人工智能工程实践对环境和社会可持续发展的影响。

观测点7-2环境影响评价：能够从环境保护和可持续发展的角度思考人工智能工程实践的可持续性，分析并合理评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。

毕业要求8.职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

观测点8-1人文理解：具有正确的价值观和人文社会科学素养，理解个人和社会的关系，了解中国国情，热爱祖国，具有使命担当和奋斗精神，自觉践行社会主义核心价值观。

观测点8-2职业规范理解：理解诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范，具有创造性劳动能力和合法劳动意识，并能在人工智能工程实践中自觉遵守。

观测点8-3职业规范履责：理解人工智能工程师对公众的安全、健康和福祉，以及环境保护的社会责任，能够在人工智能工程实践中自觉履行责任。

毕业要求9.个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

观测点9-1团队意识：具有强健的体格和良好的心理素质，能够与其他学科的成员有效沟通，合作共事。

观测点9-2团队理解：能够在多学科团队中独立或合作开展工作，胜任个体、团队成员的角色。

观测点9-3团队协调：能够组织、协调和指挥团队开展工作，胜任团队负责人的角色。

毕业要求10.沟通：能够就人工智能复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行专业技术领域沟通和交流。

观测点10-1专业交流能力：能够就人工智能领域复杂工程问题以专业视角做基础，用口头、图表等方式与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，具有准确表达观点和人际交流能力。

观测点10-2专业扩展能力：具有一定的国际视野，能够及时跟踪人工智能领域的国际发展趋势、研究热点，理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性。

观测点10-3跨文化交流能力：熟练地掌握一门外语，具有外语应用能力，能就人工智能复杂工程问题，在跨文化背景下进行交流和书面表达。

毕业要求11.项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

观测点11-1项目管理方法：理解工程项目的管理原理，掌握人工智能工程项目中涉及的管理与经济决策方法。

观测点11-2项目管理理解：了解工程及产品全周期、全流程的成本构成，理解其中涉及的工程管理和经济决策问题。

观测点11-3项目管理运用：具有一定的技术管理和经济分析能力，能在多学科环境下，在设计开发解决方案的过程中，正确运用工程管理和经济决策方法。

毕业要求12.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应人工智能领域技术高速发展的能力。

观测点12-1终身学习意识：在社会发展的大背景下，能认识到专业领域知识和技术快速更新与发展的特点，认识到自主和终身学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识。

观测点12-2自主学习能力：具有自主学习的能力，包括对技术问题的理解力、凝练力、陈述力和提出问题的能力。

就业方向

毕业生面向人工智能技术发展需要和社会经济需求，主要从事人工智能系统相关的应用开发、测试运维、集成实施和产品营销服务等工作。

学位学制

工学学位，学制四年。