一、专业定位
本专业适应粤港澳大湾区和广东省经济社会发展需要,面向智能系统、智能信息处理、智能行为决策等领域的相关企事业单位,培养具备人工智能专业的基础理论与基本方法、掌握计算机科学、数学、统计学、控制科学等多学科知识交叉应用能力,能从事人工智能等相关领域的数据分析、智能系统应用开发等方面的宽口径、高素质、应用型工程技术人才。
二、培养目标
本专业培养德、智、体、美、劳等方面全面发展,掌握人工智能基本理论基础,培养通过人工智能算法进行智能信息处理、机器学习、智能控制与决策等能力,能在电子、通信、计算机、信息处理等行业综合运用人工智能新技术,从事人工智能与机器人控制、智能感知、智能信息处理与机器学习、大数据分析与智能决策、智能人机交互等具有创新精神和国际化视野的人工智能高素质应用型人才。
三、培养规格
学制:基本学制4年,学生修业年限为3—6年。
毕业学分:本专业要求最低修满165学分。其中,必修课128学分、公共选修课任选10学分、专业选修课最低17学分、拓展课至少选修10学分。学生完成人才培养方案规定课程,修满规定的学分,符合德、智、体、美、劳全面发展的基本要求,准予毕业。
本专业学生主要学习人工智能基础理论,学习机器视觉与模式识别,数据分析与机器学习、语音信号处理、智能系统等应用技术,接受良好的科学思维、科学实验训练,具有运用人工智能理论和技术对智能应用进行分析、设计、开发和部署人工智能系统的能力。毕业生应具备以下素质、知识和能力。
(一)素质要求
1.热爱祖国,拥护中国共产党领导,掌握马列主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系的基本原理。
2.具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。
3.具备健全的心理和健康的体魄,以及良好的人际沟通能力。
4.具有从事专业工作所需的相关社会科学知识、自然科学知识和人文素质知识。
5.具有良好的质量、环境、职业健康、安全和服务意识。
6.具有较强的创新意识和良好的团队意识。
(二)知识要求
1.具有从事人工智能工程所需的数理基础、人文社会科学和工程技术基础理论、人工智能专业知识,具有机器学习、机器视觉、自然语言处理等领域的专业知识。
2.熟悉信息产业的基本方针、政策和法规,了解企业管理的基本知识。
3.了解人工智能的理论前沿、应用前景、发展动态和行业需求。
(三)能力要求
1.能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析人工智能领域工程问题,以获得有效结论。
2.能够综合运用理论和技术手段,设计针对人工智能领域工程问题的解决方案,设计满足信息获取、传输、处理或使用等需求的系统、单元(部件),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。
3.能够针对人工智能领域工程问题,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。
4.掌握文献检索、资料查询的基本方法,具备信息获取的能力。
5.具有较好的组织管理能力、较强的语言表达能力和良好的团队合作精神。
6.具有较强的继续学习能力。
四、课程体系
课程性质 |
学分 |
占总学分比例 |
理论学时 |
实践学时 |
||
通识课 |
公共必修课 |
必修 |
38 |
23.03% |
512 |
200 |
公共选修课 |
任选/限选 |
10 |
6.06% |
160 |
0 |
|
合计 |
48 |
29.09% |
672 |
200 |
||
专业课 |
专业基础课 |
必修 |
32 |
19.4% |
434 |
78 |
专业核心课 |
必修 |
25 |
15.15% |
300 |
100 |
|
专业选修课 |
限选 |
17 |
10.3% |
248 |
72 |
|
合计 |
74 |
44.85% |
982 |
250 |
||
集中实践课 |
必修 |
33 |
20% |
12 |
912 |
|
拓展课 |
任选 |
10 |
6.06% |
144 |
16 |
|
合计 |
165 |
|
1810 |
1378 |
专业核心课程:数据结构与算法设计、数据库原理及应用、模式识别与机器学习、数字图像智能处理技术、深度学习原理与应用、计算机视觉、自然语言处理。
主要的专业实验/实训:金工实习、专业认知实习、电子工艺实习、电子技术综合设计、数字图像处理课程设计、计算机视觉课程设计、语音识别应用综合设计、人工智能综合实训、专业实习、毕业实习。
五、师资队伍
本专业师资力量雄厚,能够满足专业的各门课程的教学需求。有10位专业教师。教师队伍中,教授2人,副教授3人,讲师5人,其中高级职称占50%;硕士7人,硕士以上学位占70%。
专业负责人在人工智能专业领域具有较高的学术造诣,师资队伍年龄结构、知识结构合理,能满足本专业教学需求。
六、教学条件
人工智能专业实验室共10个,设备总资产达610万元。
主要的专业实验室有:电路实验室、模拟/数字电路实验室、单片机实验室、传感器实验室、嵌入式系统实验室、自动驾驶实验室、智能机器人实验室以及人工智能综合实验室等。
同时,与广州粤嵌通信科技股份有限公司共建粤嵌众创空间创新创业基地、与广州园大智能设备有限公司共建机器人实践基地、与蓝盾信息安全技术股份有限公司、广州市保伦电子有限公司、深圳市联域光电有限公司和优利德科技(中国)股份有限公司共建校内外实践教学基地,有效满足了学生校外实习需要。
七、其他亮点
(一)以工程应用为导向,加强实践环节的教学,构建了基于工作室平台的高校应用型人才培养模式。
(二)依托广东省工业机器人集成与应用工程技术研究中心平台,为学生高水平的创新提供了保证。
(三)秉持人工智能与电子信息类专业交叉融合的理念,培养具有交叉学科背景的复合型创新型人才。
(四)构建了合理的学科竞赛及科学研究模式,以赛促学、以赛促教,采用多种方法激发学生的学习兴趣,着重培养了学生的动手操作能力、工程应用能力和创新能力,保证应用型本科专业的特色。
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