人工智能

专业概况

人工智能专业面向数字经济发展需求，培养掌握人工智能基本原理、算法方法、数据处理、模型应用和系统开发能力的高素质应用型人才。学生通过数学基础、计算机科学与人工智能交叉知识的学习，形成面向智能系统分析、设计、测试、部署与持续改进的综合能力，并具备在医疗、制造、金融、交通、教育、农业等领域开展智能化应用的能力。各校在课程模块、项目训练和实践平台建设方面存在差异，具体以院校公布的培养方案为准。

培养目标

本专业旨在培养能够适应人工智能技术发展和产业数字化转型需要，掌握机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能语音、数据分析等基本知识，能够运用人工智能方法解决复杂工程问题，并具备工程实践、技术创新、团队协作和职业伦理意识的本科层次人才。毕业生可在人工智能企业、信息技术企业及传统行业智能化岗位中从事算法、数据、模型和系统相关工作。

培养要求

• 掌握高等数学、线性代数、概率统计等基础数学知识，具备定量分析和逻辑推理能力；
• 掌握数据结构、算法设计、程序设计、数据库和操作系统等计算机专业基础知识；
• 理解人工智能基本原理、典型算法、模型结构及评价方法，能够分析常见智能任务；
• 掌握数据采集、清洗、标注、特征处理、模型训练、测试和部署的基本流程；
• 具备使用主流开发工具、框架和平台开展人工智能应用开发与调试的能力；
• 具备面向实际场景开展需求分析、方案设计、系统实现和效果评估的综合能力；
• 树立安全、合规、诚信和责任意识，关注人工智能应用中的隐私、伦理与社会影响；
• 具备持续学习、跨学科协作、有效沟通和团队工作的职业能力。

主干学科

人工智能专业的主干学科一般包括数学、计算机科学与技术、人工智能基础理论、数据结构与算法、数据库与数据处理、机器学习与深度学习、人工智能系统与工程等知识内容。相关学科围绕数据、算法、算力和应用展开，为学生理解智能模型原理、构建人工智能系统及开展行业应用提供基础支撑。

核心课程

专业基础课程：高等数学、线性代数、概率统计与随机过程、数据结构、算法设计与分析、程序设计基础、面向对象程序设计、数据库原理、计算机组成原理、操作系统、计算机网络。

专业核心课程：人工智能导论、Python程序设计、数学建模、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、智能搜索、知识表示与推理、强化学习、分布式人工智能系统。

拓展与应用课程：人工智能安全、模式识别、机器人技术、智能控制、数据可视化、云计算与边缘计算、人工智能伦理与法规。不同院校可结合办学方向和产业需求进行课程组合，具体以院校公布的培养方案为准。

主要实践性教学环节

专业实践教学注重将理论知识转化为解决实际问题的能力，主要环节包括程序设计实训、数据处理实训、机器学习课程设计、深度学习实验、计算机视觉项目、自然语言处理综合实践、人工智能系统开发、毕业设计及创新创业实践。学生通常需要完成需求分析、数据处理、算法选择、模型训练、系统测试和结果分析，形成完整的项目作品。实践条件、实训项目和学时安排因院校而异，具体以院校公布的培养方案为准。

毕业与学位

学生完成培养方案规定的课程、实践环节和毕业设计要求，达到学校毕业规定后，可申请毕业。符合学位授予条件者，可授予相应门类的工学学位。学位授予依据、毕业要求及具体授予办法按照国家和学校有关规定执行。

深造与就业

毕业生可选择进入人工智能、互联网、软件与信息服务、机器人、智能制造、数字金融、医疗健康、智慧交通、教育科技等领域，从事人工智能算法工程师、机器学习工程师、数据科学家、人工智能应用开发工程师、视觉算法工程师、自然语言处理工程师、数据工程师和智能系统测试工程师等岗位。也可继续报考计算机科学与技术、软件工程、控制科学与工程、统计学、自动化等相关方向的研究生专业，进一步提升理论水平、科研能力和工程创新能力。人工智能技术更新较快，毕业生应持续关注产业发展、法律法规和工程规范，提升专业竞争力。