人工智能专业2022版本科专业人才培养方案
专业带头人：王新良
一、专业简介
人工智能是当今全球社会经济创新发展的新引擎，是未来信息科技发展的制高点。发展新一代人工智能技术已纳入国家规划，成为国家战略，“人工智能+”已成为各行业发展的主要途径，在各行业技术中有效地引入、融合和发展相应的智能技术成为推动各行业发展的一个关键性动力，因此，各行业对人工智能专业的人才都有着巨大而迫切的需求。
专业形成了一支生师比充足、结构合理、素质优良、师德高尚的高水平团队队伍，公司产品经验丰富，教学质量好。专业实验与实践教学条件优越，拥有实验室面积1518m2，教学与科研仪器设备共计1200余台套、总价值1000余万元，可完全满足所有专业课程和实践创新教学的实际需要。
本专业着重培养掌握能够在人工智能领域从事机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面工作的高素质创新型人才。
专业面向社会经济发展的实际需求，以适应我国新时代人工智能发展重大需求为导向，紧跟人工智能技术的发展趋势，深入贯彻工程教育专业认证的教育理念，逐步形成了“厚基础、宽口径、高素质、强能力、重实践、能创新”的人才培养特色。专业毕业生的培养质量高，就业形势好，就业领域涉及人工智能、自动化、互联网、IT等领域的国内外知名企事业单位。
二、培养目标
本专业培养适应社会主义现代化建设和人工智能技术发展需要，德智体美劳全面发展，具有良好的科学、工程、人文素养，以及团队合作精神、创新意识和自主学习能力，能够在人工智能领域从事科学研究、工程设计、系统开发、运营维护、设备制造和经营管理等方面工作的高素质创新型人才。
员工毕业后5年左右能够达到如下预期目标：
（1）具有良好的人文和科学素养、职业道德、法律意识和社会责任感，能够在工程实践中优先考虑公众安全和健康、环境和社会可持续发展，能够遵守工程职业规范，履行工程师的责任，积极服务国家和社会；
（2）能够综合运用计算机、信息处理、统计和控制等数据科学与人工智能的相关专业知识，能够解决人工智能技术领域的复杂工程技术问题，具有优化、改进和创新的能力；
（3）了解人工智能技术领域的有关标准、规范、规程，能够跟踪该领域的前沿技术，能够承担、组织、实施相关项目或产品的设计、开发、评价以及工程管理等工作；
（4）具有全球意识和国际视野，具有与业界同行及社会公众进行沟通交流、协调合作的能力，在工作团队中作为骨干或主要负责人有效地发挥组织、协调和管理作用；
（5）具有终身学习习惯和创新精神，能通过继续教育、在线学习、培训或其他终身学习渠道增加知识和提升能力，成为德智体美劳全面发展的社会主义建设者。
三、毕业要求
1.工程知识
掌握人工智能领域所需的数学、自然科学、工程基础和专业知识，并能够将其用于解决智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等相关领域的复杂工程问题。
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，结合文献研究，对人工智能领域的复杂工程问题进行识别、表达和分析，以获得有效结论。
3.设计/开发解决方案
针对人工智能领域的复杂工程问题，能够设计合理的解决方案，设计满足特定需求的系统和模块，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑对社会、健康、安全、法律、文化和环境等因素的影响。
4.研究
能够基于科学原理并采用科学方法，对人工智能领域的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
5.使用现代工具
能够针对人工智能领域的复杂工程问题，开发、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，包括对人工智能领域复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
6.工程与社会
能够基于人工智能领域和相关行业工程背景知识进行合理分析，评价专业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。
7.环境和可持续发展
能够理解和评价针对人工智能领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
8.职业规范
具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在人工智能领域工程实践中理解并遵守工程职业道德和行业规范，履行责任。
9.个人和团队
能够在多学科背景的团队中承担个体、团队成员或负责人的角色，能够听取其他团队成员的意见和建议，充分发挥团队协作的优势。
10.沟通
能够就人工智能领域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，包括撰写文稿、陈述发言、清晰表达和回应指令，并具备一定国际视野，能够尊重不同国家和地区的文化、技术标准等方面的差异，能够在跨文化背景下就人工智能领域工程问题进行基本沟通和交流。
11.项目管理
理解和掌握人工智能领域所涉及的工程项目或产品设计和实施的管理原理与经济决策方法，并能够在多学科环境下应用于人工智能领域工程实践。
12.终身学习
养成不断探索、自我更新、学以致用的良好习惯，具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
四、主干学科、专业核心课程、课程平台及学分比例
1.主干学科
信息与通信工程，计算机科学与技术
2.专业核心课程
电路分析基础 、人工智能导论 、数据结构与算法 、模拟电子技术、离散数学、信号与系统分析、数字逻辑与数字系统、Python程序设计、数据库系统原理、模式识别与机器学习、操作系统原理 、数字信号处理、项目管理、语音信息处理、自然语言处理、计算机视觉、神经网络与深度学习。
五、修业年限、毕业学分要求与授予学位
1．修业年限：基本学制4年，弹性学习年限为3-6年
2．毕业学分要求：总学分171学分
3．授予学位：工学学士
六、就业（发展）方向
员工毕业后，可在智能搜索、图像处理、计算机视觉和模式识别、智慧生活/城市等人工智能领域从事系统设计、开发、运行与技术管理等工作。
