学科门类：工学专业类别：电子信息类专业代码：080717T授予学位：工学学士学制：四年

一、培养目标

本专业贯彻落实党的教育方针，坚持立德树人，以培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人为目标，培养具有扎实的数理基础知识，掌握人工智能基本理论与方法，掌握计算机、统计和控制等多学科交叉知识，具备严谨科学态度和敬业精神，能在互联网、石油化工、教育教学、政府治理等领域从事与人工智能、机器学习、数据挖掘与分析相关的研究、开发、应用工作的高素质复合型人才。

本专业学生毕业5年后应达到的预期目标主要体现为职业能力，将培养目标分解为学生毕业五年后预期目标点：

预期目标1：具有解决人工智能领域内复杂问题的能力，成为机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能系统协同控制等具体理论和应用方向的技术骨干、算法工程师及科研人员，能在高校、科研院所以及教育部门和相关企业成为中坚力量；

预期目标2：坚持终身学习，具有将人工智能与智能制造、机器人工程以及大数据技术等方向的新理论和新技术融合，并不断提升的能力；

预期目标3：能以相关的法律、伦理、标准规范、社会、经济、环境、可持续发展等方面宽广的系统视角，具有人工智能领域的软硬件项目管理能力；

预期目标4：具有团队合作精神，具有就人工智能领域的各类复杂问题与国内外业界、客户、公众进行有效沟通和交流能力。

二、毕业要求

完成“德育实施计划”、“智育实施计划”、“体育实施计划”、“美育实施计划”、“劳育实施计划”的相关内容，树立为国家富强、民族昌盛而奋斗的志向和责任感；了解体育运动的基本知识，掌握科学锻炼身体的基本技能，养成良好的体育锻炼习惯，保持身心健康、体魄强健，达到大学生体质健康标准。树立正确、进步的审美观，具有一定的文学、艺术修养和人文科学素养；形成正确的劳动观念和劳动态度，具有一定的劳动技能。

通过专业相关课程的学习，掌握扎实的数学理论基础，受到计算机和软件编程的良好教育，具备系统、扎实的人工智能科学理论基础和专业知识，具有较强的工程实践和系统开发能力，具备从事人工智能系统的设计、开发、应用和管理能力，能够根据社会对人工智能系统需求的不断变化，自主获取知识并制定解决方案，解决实际工作中出现的技术难题。

具体而言，毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质：

1.工程知识

掌握本专业所需的数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识，能将上述知识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。

1.1能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识，表述人工智能技术领域的复杂工程问题。

1.2能够运用恰当的数学、物理模型对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等复杂工程问题进行建模，保证模型的准确性，满足工程计算的实际要求。

1.3能够将数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识用于复杂工程问题的推导和计算。

1.4能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识对复杂工程问题的解决途径进行评价，并提出改进思路。

2.分析问题能力

能够应用数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识，识别、表达和有效地分解复杂工程问题，并通过文献查阅等多种方式对其进行分析，建立模型以获得有效结论。

2.1能够应用数学分析、物理学的基本概念、原理和人工智能技术的专业知识对复杂工程问题进行识别和有效分解。

2.2能够识别和表达复杂工程问题的关键环节和参数，对分解后的问题进行分析，并建立数学模型。

2.3掌握科技文献、资料的分类;能够通过图书馆、数据库、网上检索等多种方式快速、准确地检索相关信息，具备借助文献研究对复杂工程问题进行识别、表达、分析的能力。

3.解决问题能力和创新能力

能够针对人工智能技术领域复杂工程问题提出解决方案，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。

3.1能够掌握本专业涉及的工程设计概念、原则和方法，能够针对复杂工程问题提出合理的解决方案。

3.2能够针对特定需求完成系统、模块的软件设计和硬件设计。

3.3综合利用人工智能领域的专业知识和新技术，在针对复杂工程问题的系统设计中体现创新意识。

4.研究能力

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。

4.1能够对人工智能领域的软件、硬件模块进行理论分析和仿真。

4.2能够针对人工智能领域的复杂工程问题设计实验方案、构建实验系统和测试平台、获取实验数据。

4.3能够对实验结果进行合理分析、解释,并对多个子问题进行关联分析,找出冲突点并进行平衡,通过实验数据分析、信息综合等手段得到合理有效的结论。

5.使用现代工具的能力

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，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

5.1掌握基本的计算机操作和应用，至少掌握一种软件开发语言(如Python、C、Java语言等)，并能够运用集成开发环境进行复杂程序设计。

5.2能熟练运用文献检索工具获取人工智能领域理论与技术的最新进展信息。

5.3掌握人工智能技术专业仪器、设备的基本原理、操作方法，能够在复杂、综合型工程中合理选择和使用仪器、设备。

5.4具备使用实验设备、计算机软件和现代信息工具对复杂工程问题进行模拟或仿真的能力，理解其使用要求、运用范围和局限性。

6.工程与社会

能够结合相关的工程知识进行合理分析,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。

6.1具有工程实践经历,通过实践、实习过程了解工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。

6.2能够结合相关的工程知识,通过在思政、人文、社科类课程学到的知识，综合分析和评价专业工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、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

了解环境保护和可持续发展的基本方针、政策和法律、法规,能够理解和评价人工智能领域的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7.1了解环境保护和社会可持续发展的基本方针、政策和法律、法规,能够正确认识针对复杂工程问题的专业工程实践对环境和社会的影响。

7.2能针对实际复杂工程问题,评价其资源利用率、对文化的冲击等工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

8.职业规范

具有人文及社会科学素养、正确的政治立场和社会责任感，能够在工程实践中遵守人工智能领域的相关职业道德和规范。

8.1具有人文及社会科学素养，了解国情，理解社会主义核心价值观，树立正确的政治立场、世界观、人生观和价值观。

8.2理解工程技术的社会价值以及工程师的社会责任，在工程实践中能自觉遵守职业道德和规范。

9.团队协作能力

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。

9.1能主动与其他学科的成员共享信息，合作共事，独立完成团队分配的工作。

9.2能够胜任团队成员或负责人的角色，能在团队协作中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.沟通能力

具备良好的表达能力，能够就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、陈述发言等;掌握至少一门外语，具有一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

10.1具有良好的口头表达能力，能够清晰、有条理地表达自己的观点，掌握基本的报告、设计文稿的撰写技能。

10.2掌握至少一门外语，具备一定的国际视野，并了解基本的国际文化礼仪。

10.3能够就复杂工程问题，综合运用口头、书面、报告、图表等多种形式与国内外业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。

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、跨职能环境中合理应用。

11.1理解工程管理与经济决策的重要性,掌握工程管理的基本原理和常用的经济决策方法。

11.2能够在多学科、跨职能环境中合理运用工程管理原理与经济决策方法。

12.终身学习能力

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。

12.1了解自主学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识，掌握跟踪本专业学科前沿、发展趋势的基本方法和途径。

12.2能够通过文献查询、网络培训等多种渠道进行终身学习，以适应职业发展的需求。

三、毕业条件

符合德育培养目标和要求，达到学生体质健康标准。完成并通过本培养方案规定的全部教学和实践环节，且至少获得171学分方可毕业。

四、授位要求

符合学位授予条件的授予工学学士学位。

五、主干学科

人工智能

六、核心课程

核心课程：工科数学分析（1,2）、人工智能数学基础、计算机系统基础、数据结构及算法、最优化方法、离散数学、人工智能导论、神经网络基础、算法分析与设计。

工科数学分析（1,2）：80+96学时，5+6学分。本课程是电子信息类专业的基础课。通过本课程的学习，使学生系统地获得函数与极限、一元函数微积分学、向量代数与空间解析几何、多元函数微积分学、无穷级数、常微分方程等方面的基本知识、基本理论和基本运算技能。通过本课程的学习，使学生系统地获得工科数学分析的基本知识、基本理论和基本方法，逐步培养学生初步具有提取抽象概念的能力，具有独立思考并根据问题本身进行逻辑推理、理性判断的能力，具有空间想象能力，具有一定的创新能力，使学生受到数学分析方法和应用它解决问题的初步训练，为学习后续课程和进一步获得数学知识奠定必要的数学基础。

人工智能数学基础：96学时，6学分。该课程主要包括线性代数、概率统计、复变函数等内容。其中线性代数包括行列式、矩阵、向量组的线性相关性、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量和方阵对角化、二次型;概率统计主要包括概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验；复变函数包括复数与复变函数、解析函数、复变函数的积分、级数、留数理论及其应用、共形映射。通过学习，掌握该门课程的基本概念、基本理论、基本运算和分析方法，培养学生的数学素养，提高应用数学工具解决实际问题的能力，同时为学习后继课程如离散数学、数值分析等提供必要的基础知识。

计算机系统基础：64学时，4学分。该课程从硬件和软件两个方面阐述计算机系统的工作原理，主要包括计算机系统概述、数字电路分析与设计、运算方法与运算器、指令系统与汇编语言程序设计、存储器、控制器、输人输出系统、总线、操作系统等。课程的任务是介绍计算机系统的工作原理和设计理念。通过该课程的学习，可以使学生对计算机系统的工作原理和设计理念有一个清晰的认识。

数据结构及算法：64学时，4学分。本课程是算法理论和软件设计的技术基础课，主要研究信息的逻辑结构及其基本操作在计算机中的表现和实现。课程的任务是学会分析研究计算机加工的数据结构的特性；培养数据抽象的能力；训练学生进行复杂程序设计的技能和培养良好程序设计的习惯；初步掌握算法的时间分析和空间分析的技术。

最优化方法：48学时，3学分。本课程的主要内容包括基本概念、线性规划、线性搜索与信赖域方法、无约束最优化方法、线性与非线性最小二乘问题、二次规划、约束最优化的理论与方法等。通过本课程的学习，使学生对最优化方法有一个基本的和较全面的了解，具有应用最优化方法解决一些实际问题的初步能力，为进一步从事最优化和应用最优化打下一个较好的基础。

离散数学：48学时，3学分。离散数学是用数学语言描述离散系统的状态、关系和变化过程的课程，是计算学科的形式化描述语言，也是进行数量分析和逻辑推理的工具。学习离散数学能够帮助学生更好地理解和掌握计算类专业课程的教学内容，也为学生将来从事计算类学科的研究与计算机科学与技术的应用打下坚实的理论基础。学生通过学习离散数学的相关数学概念，练习基于数学逻辑思维的方法，获得综合运用数学理论知识去分析和解决离散类问题的能力。

人工智能导论：48学时，3学分。该课程主要介绍人工智能的基本知识点和研究人工智能的前沿科学内容。通过本课程的学习，可以从零基础开始掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法，了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容，通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验，可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。为学生今后从事人工智能进一步学习和研究打下基础。

神经网络基础：48学时，3学分。神经网络是发展迅速的前沿交叉学科，它是模拟生物神经机构的新型计算机系统，目前已有广泛的应用。特别是近年来深度神经网络的算法和应用研究获得了巨大的成功，其研究成果带动了计算机视觉、自然语言处理、强化学习等人工智能各个领域的发展。本课程从神经网络数学模型的基础开始，介绍了常微分方程、动力系统以及基本的常见神经网络模型，为学生今后从事神经网络、深度学习等方向的进一步学习和研究打下基础。

算法分析与设计：64学时，4学分。该课程从讲解算法设计和算法分析的基本概念和方法开始，系统地介绍一些常用的、经典的算法设计技术及复杂性分析的方法，内容包含递归技术、分治、动态规划、贪心算法、图的遍历和回溯法、网络流和网络匹配问题，以及近年来发展迅速的随机算法和逼近算法。通过该课程的学习，可掌握算法分析的基本方法和各种经典的算法设计技术。

七、、主要实践教学环节

军训及入学教育、大学生社会综合实践、思政课社会实践、职业能力实践、劳动教育实践、创新创业实践、专业品牌实践（机器学习与模式识别综合实践、智能系统协同控制综合实践、数据分析和处理实践（二课）、智能优化算法实践（二课）、计算机视觉实践（二课）、人工智能产业化实践（二课）、自然语言处理实践（二课）、多智能体控制实践（二课）、学术讲座与报告、专业实习、毕业设计(论文)。

八、实践能力要求及培养路线

本专业毕业生应具备以下几方面的实践能力。

1.学科基础能力：思辨与认知能力，计算机应用能力，语言表达能力，抽象思维、逻辑思维和空间想象能力。

能力1：具备思辨与认知能力。掌握运用马克思唯物主义辩证法分析和认识人生问题与社会现象的能力，能够认清中华民族伟大复兴的历史使命和社会主义核心价值观的重要意义，能够明辨爱国与非爱国行为，能够树立科学的理想信念，正确对待追求理想过程中的顺境与逆境，具备健康的心理素质；

能力2：具备计算机应用能力。掌握基本的信息资源管理能力，可以熟练使用办公软件编辑文档，制作演示文稿及进行数据处理，掌握因特网的基本使用方法，具有一定的计算思维能力，掌握利用工具开发应用程序的方法，具备利用计算机分析问题、解决问题的意识和能力。

能力3：具备语言表达能力。掌握基本的汉语语言表达能力和应用文写作能力，良好的与人沟通的能力；掌握英语基础知识，具备英语语音、语法、词汇的基本知识和一定的听、说、读、写、译英语语言综合应用能力；具备较为准确、流畅、得体的英语口语和书面表达能力。

能力4：具备抽象思维、逻辑思维和空间想象能力。掌握数学的基础知识和方法，能够对物体的形状、结构、位置关系等空间形式进行想象，具备根据正确的思维规律和形式对数学对象进行分析综合、抽象概括、推理证明的能力。

2.专业核心能力：数学建模的能力，算法设计与分析能力，数据处理与分析能力

能力5：具备数学建模的能力。掌握数学建模分析问题的基本方法，善于发现、提出问题，有意识涉猎相关学科的基本知识，并尝试将信息与计算的理论和方法应用到具体问题分析、建模及求解中去。

能力6：具备算法设计与分析能力。掌握算法分析和设计的基本方法，具有科学计算的思维能力，能够针对具体的问题进行算法分析与设计，熟练使用科学计算的数学软件（如Python，MATLAB等），具有较强的编程能力。

能力7：具备数据处理与分析能力。掌握数据处理与分析的基本方法，具有科学的数据分析和结构化思维能力，能够针对具体的问题进行数据规划、采集、清理、分析和决策，熟练使用常用分析软件（如Python等），具有较强的数据挖掘能力。

3.综合创新能力：主动获取知识的能力、解决实际问题的能力、科技论文撰写的能力、团队协作能力

能力8：具备主动获取知识的能力。掌握运用现代信息技术进行文献检索、分析、整理归纳的方法，能够主动选择、开发和使用恰当的知识方法和技术资源，来解决复杂的实际问题。具有较强的知识更新、技术跟踪及创新能力。

能力9：具备解决实际问题的能力。掌握问题分析与解决的基本思路和方法，能够运用所学的理论、方法和技能，对实际问题进行提炼、分析和建模，解决在信息技术、科学与工程计算中的实际问题。

能力10：具备科技论文撰写的能力。接受科学研究的初步训练，了解信息科学与计算数学的新发展，掌握科技论文撰写的基本规范与方法，能够对学习和研究的成果进行凝练和提升，撰写规范的科技论文。

能力11：具备团队协作能力。接受团队协作的基本锻炼，具备良好的沟通能力和团队协作精神，能在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员和团队负责人的角色。

二零二二年七月