人工智能專業本科人才培養方案（2019版）
人工智能專業本科人才培養方案（2019版）
作者： 日期：2024年03月28日
人工智能專業本科人才培養方案 （2019版） 一、培養目标 培養适應我國社會主義現代化建設需要、德智體美勞全面發展，具有社會責任感，具備人工智能學科領域所需的數學、自然科學、工程基礎和人文社會科學素養，具備紮實的人工智能的基礎理論、知識和專業技能，具備從事人工智能相關應用領域軟硬件系統設計開發及項目管理能力，具有較強競争力的工程應用型人才。 學生畢業5年左右，能夠勝任人工智能相關應用領域軟硬件系統設計、技術開發、項目管理、運行維護等業務崗位工作，成為人工智能領域的工程師，其應具有的素質能力即本專業培養目标如下： （1）擁有健康的體魄，端正的世界觀、人生觀和價值觀，具有社會責任感和工程倫理道德，在人工智能工程實踐中綜合考慮社會、經濟、法律、環境與可持續性發展等因素影響，能夠堅持公衆利益優先； （2）能夠跟蹤人工智能科學前沿科技，具有人工智能學科領域所需的數學、自然科學、工程基礎和人文社會科學素養，具備紮實的基礎理論、知識和專業技能； （3）能夠在人工智能相關應用領域軟硬件系統設計、技術開發、項目管理、運行維護等工作中發揮骨幹作用，能夠完成人工智能應用領域中等規模以上項目； （4）能夠有效地溝通與表達，具有較強的協調、管理和組織能力，領導團隊完成人工智能工程項目任務； （5）具有全球化意識和國際視野，擁有終身學習意識和自主學習能力，能夠積極主動适應不斷變化的國内外形勢和環境持續發展。 二、畢業要求 畢業要求1 工程知識：能将數學、自然科學、工程基礎和專業知識比較、綜合運用于解決人工智能相關應用領域中的複雜工程問題。 指标點1.1 能将數學、自然科學、工程科學的語言工具運用數學及物理思維方式表述工程問題； 指标點1.2 能利用人工智能專業工程科學的基本原理和方法建立數學模型求解； 指标點1.3 能用專業知識和數學模型應用推演、分析人工智能系統的複雜工程問題； 指标點1.4 能利用所學的專業知識和數學模型方法比較與綜合人工智能系統的設計、開發或管理。 畢業要求2 問題分析：能夠綜合運用數學、自然科學和工程科學的基本原理和方法，通過文獻研究，對人工智能相關應用領域中的複雜工程問題進行識别、表達和分析，獲得有效結論。 指标點2.1 能運用人工智能相關科學原理，識别和判斷人工智能系統的複雜工程問題的關鍵環節； 指标點2.2 能基于人工智能相關科學原理和數學模型方法正确表達人工智能系統的複雜工程問題； 指标點2.3 能通過查閱文獻研究、分析、比較、推演和選擇人工智能系統複雜工程問題的解決方案； 指标點2.4 能運用基本原理，借助文獻研究，分析和預測實施人工智能工程項目過程的影響因素，獲得有效結論。 畢業要求3 設計/開發解決方案：能綜合運用理論和技術手段提出針對人工智能技術相關應用領域中的複雜工程問題的解決方案，設計滿足特定需求的系統、模塊或開發流程，并在設計開發過程中體現創新意識，綜合考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環境等因素。 指标點3.1 能掌握人工智能工程設計的技術和方法，闡述影響設計目标和技術方案的各種因素。 指标點3.2 能綜合運用人工智能軟硬件知識，設計滿足特定需求和性能的功能模塊； 指标點3.3 能遵循人工智能工程項目開發的技術标準和流程，融入創新思想，設計人工智能系統解決方案； 指标點3.4 能在人工智能工程項目解決方案的設計過程中，考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環境等因素。 畢業要求4 研究：能基于科學原理，運用基本的實驗觀察方法、實驗分析理論和實驗數據處理方法，對人工智能技術相關應用領域中的複雜工程問題進行研究，制定技術路線，通過數據分析得到合理有效的結論，提出有效的解決方案。 指标點4.1 能基于科學原理，通過文獻研究或方法，調研和分析人工智能系統的複雜工程問題； 指标點4.2 能依據調研結果和數據建立數學模型展開實驗研究，并進行觀察、分析和驗證； 指标點4.3 能根據實驗研究得到合理有效的結論，制定技術路線提出解決方案。 畢業要求5 使用現代工具：能針對人工智能技術相關應用領域中的複雜工程問題，選擇、使用與開發恰當的技術、資源、現代工程工具和信息技術工具進行預測與模拟，在實踐過程中分析工具的局限性。 指标點5.1 能認知人工智能專業常用的信息技術工具、工程工具和模拟軟件，并闡明其局限性； 指标點5.2 能選擇、使用恰當的工具對人工智能系統的複雜工程問題進行分析、模拟與設計； 指标點5.3 能針對人工智能工程領域的問題，開發或選用滿足特定需求的現代工具，模拟、仿真和預測，并在實踐中分析其局限性。 畢業要求6 工程與社會：能基于人工智能工程的背景知識對相關應用領域的複雜工程問題進行分析，評價解決方案對社會、健康、安全、法律以及文化的影響，具有信息安全與知識産權保護等法律意識，并理解應承擔的責任。 指标點6.1 了解人工智能工程的相關技術标準、行業規範、知識産權、産業政策和法律法規，能闡明不同社會文化對人工智能工程活動的影響； 指标點6.2 能分析和評價人工智能工程實踐對社會、健康、安全、法律以及文化的影響，理解應該承擔的責任。 畢業要求7 環境和可持續發展：具有環境保護和可持續發展意識，了解環境保護相關政策法規，能夠理解和評價人工智能相關應用領域的工程實踐對環境和社會可持續發展的影響。 指标點7.1 具有環境保護和可持續發展意識，能闡述人工智能相關應用領域的環境保護政策法規； 指标點7.2 能站在環境保護和可持續發展的角度考慮人工智能工程項目的可持續性，評價産品周期中可能對人類和環境的影響。 畢業要求8 職業規範：擁有健康的體魄，能樹立正确的人生觀、價值觀和世界觀，了解中國國情，維護國家利益，具有人文社會科學素養和社會責任感，能夠在工程實踐中理解并遵守工程職業道德和行為規範，履行人工智能工程師的社會責任。 指标點8.1 擁有健康的體魄，了解國情，維護國家利益，具有社會主義核心價值觀，負有推動民族複興和社會進步的責任感； 指标點8.2 理解誠實公正、誠信守則的工程職業道德和規範，并能在工程實踐中自覺遵守； 指标點8.3 能在工程實踐中理解并遵守工程職業道德和行為規範，履行人工智能工程師的社會責任。 畢業要求9 個人和團隊：具有較強的團隊合作意識與組織管理能力，能與其他成員共享信息、協調合作，并能正确理解多學科背景下的團隊中個體、團隊成員以及負責人的角色，承擔其責任與義務。 指标點9.1 具有較強的團隊合作意識與能力，能與其他成員共享信息、協調合作，正确處理個人和團隊關系； 指标點9.2 能勝任團隊成員角色，獨立或合作完成團隊分配的任務。 指标點9.3 能擔任團隊負責人角色，能組織、協調和指揮團隊開展工作。 畢業要求10 溝通：能就人工智能相關應用領域中的複雜工程問題與同行及社會公衆進行有效地溝通和交流；能夠理解并撰寫報告和設計文稿，進行陳述發言、清晰表達和答辯；能閱讀、翻譯人工智能科學相關的外文資料；具有一定的國際視野，能進行跨文化溝通和交流。 指标點10.1 能就人工智能等相關應用領域中的複雜工程問題以語言、文字、圖片等方式，準确表述自己的觀點； 指标點10.2 能查閱人工智能相關外文資料，撰寫報告和設計文稿，并進行陳述發言、表達和答辯； 指标點10.3 具有一定的國際視野，能就專業問題通過語言和文字進行跨文化溝通和交流。 畢業要求11 項目管理：理解并掌握工程管理原理與經濟決策方法，并在多學科環境中能将管理原理、經濟決策應用于人工智能相關應用領域。 指标點11.1 掌握人工智能工程知識，熟悉工程項目管理過程及各種開發模型與方法； 指标點11.2 掌握工程項目管理中的經濟決策方法，具備一定的工程意識、效益意識； 指标點11.3 能在多學科環境中将項目管理知識應用于人工智能相關應用領域。 畢業要求12 終身學習：能追蹤人工智能相關應用領域的發展動态，具有自主學習和終身學習的意識，能采用合适的方法進行學習，有不斷學習和适應發展的能力。 指标點12.1 具有自主學習和終身學習的意識，能追蹤人工智能相關應用領域的發展動态，識别前沿科技； 指标點12.2 掌握自主學習方法，總結和歸納技術問題，針對個人成長和職業發展需要學習新知識，适應行業及社會發展。 表2-1 畢業要求對培養目标的支撐關系 畢業要求 培養目标 目标1 目标2 目标3 目标4 目标5 1工程知識 √ √ √ 2問題分析 √ √ √ 3設計/開發解決方案 √ √ 4研究 √ √ √ 5使用現代工具 √ √ √ 6工程與社會 √ √ 7環境和可持續發展 √ √ 8職業規範 √ √ 9個人和團隊 √ √ √ 10溝通 √ √ 11項目管理 √ √ 12終身學習 √ √ 三、主幹學科 人工智能 四、主要課程和主要實踐教學環節 主要課程：高等數學、線性代數、概率論與數理統計、大學物理、物理實驗、專業導論、操作系統、機器學習、Python程序設計、數字信号處理、圖像處理與計算機視覺、自動控制原理、深度學習、大數據分析技術、機器人導論、智能控制技術、Linux操作系統、語音信息處理、移動互聯網應用開發、人機交互技術、自然語言處理、模式識别、雲計算基礎、學科前沿 主要實踐教學環節:程序設計實踐、操作系統實習、機器學習實習、人工智能系統設計實習、生産實習、畢業實習、畢業設計。 五、學制與學位授予 本專業學制4年 授予學位 工學學士學位。 六、學分要求 本專業畢業要求學分為：180學分 第二課堂6學分 其中：必修課 116學分 選修課 28學分(通識選修課10學分、專業選修課18學分) 集中性實踐教學環節36學分 學年學分要求(不包括通識選修課)： 第一學年：48.5 學分 第二學年：53.5學分 第三學年：42學分 第四學年：26學分 專業主要課程、主要集中性實踐教學環節學分為52.25分 七、學時統計與分配情況 表7-1 學時統計與分配表 課程性質 課程類别 學分 學時 學分占比注 必修課 通識課 35 560 64.17% 大類（專業）基礎課 43.5 696 專業核心課 37 592 選修課 專業選修課 17.5 280 15.28% 通識選修課 10 160 合計 143 2288 79.44% 實踐課 集中性實踐課 37 592 20.56% 課程實踐（實驗、上機） 16．25 260 9.03% 注：選修課和必修課的課時計算包含理論課時和實驗課程；課程實踐課課時計算包含必修課的實驗和上機課時。 表7-2 教學學期周學時分配表 課程教學學期周學時分配 學 期 一 二 三 四 五 六 七 八 必修課 16 22.3 18.4 18.9 12 7.6 0 0 選修課 0 0 0 0 11.2 9.3 8.8 0 注：通識選修課與專業實踐教學未計入。 八、輔修專業方案 表8-1 輔修專業課程學分分配表 課程類别 課程名稱 學分 大類（專業）基礎課 C語言程序設計 4 數據結構 3.5 電路與電子技術 4 計算機網絡 3 離散數學 3 專業核心課 專業導論 0.5 計算機組成原理 3 圖像處理及機器視覺 3 算法設計與分析 3 機器學習 3 Python程序設計 3 自動控制原理 3 集中性實踐 程序設計實踐 3 畢業設計（論文） 12 學分小計 51 九、課程體系與培養要求的對應關系矩陣 表9-1 本專業課程體系對畢業要求的支持關系矩陣圖 課程 類别 課程名稱 畢 業 要 求 1 畢 業 要 求 2 畢 業 要 求 3 畢 業 要 求 4 畢 業 要 求 5 畢 業 要 求 6 畢 業 要 求 7 畢 業 要 求 8 畢 業 要 求 9 畢 業 要 求 10 畢 業 要 求 11 畢 業 要 求 12 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 2 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 公共基礎課 通識教育課程必修 馬克思主義基本原理 M 中國近現代史綱要 M 毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論 H 思想道德修養和法律基礎 M M H 就業指導與創業基礎 M M 形勢與政策 M L 大學生安全教育 H 大學生心理學 M 大學英語 H 大學語文 H 體育 M 專業基礎課 專 業 必 修 C語言程序設計 M H M 數據結構 M M M 電路與電子技術 M L M 計算機網絡 M M M 離散數學 M M 專 業 必 修 高等數學1 H M 線性代數 H 概率論與數理統計 H 大學物理1 M 物理實驗1 M M 專業核心課 專 業 必 修 專業導論 H M 操作系統 H M M H 機器學習 M M M H 數字信号處理 M H M M 計算機組成原理 M H H 圖像處理及計算機視覺 M M M 數據庫原理 H H M Python程序設計 M M H 面向對象程序設計（C++） M H H 數字邏輯 M M M 算法設計與分析 M H M 機器學習 H M M M 微機原理及接口技術 H M M M 項目管理 M M M 專業限選課 必修 移動互聯網應用開發 M H M M Java程序設計 M H 軟件工程 M H M M 大數據分析與設計 H M M M Linux操作系統 M H M 機器人導論 M M H 深度學習 M M M 語言信息處理 M M M 雲計算基礎 M M 人機交互技術 M M H 模式識别 M M M M 智能控制技術 M M M 自然語言處理 M M H 專業英語 M M M 學科前沿 M M M M 工程倫理 M M M 專業實踐教學環節教學環節 專 業 必 修 社會實踐 M M H H 軍事課 L 金工實習 H 程序設計實踐 M L M M 操作系統實習 H M M H 機器學習實習 M M M H 智能系統設計實習 H M M H 生産實習（二） M H M M 畢業設計（論文+實習） M H M M H 注：該課程與對應項畢業要求指标點的關系：H表示高關聯，M表示中關聯，L表示低關聯 十、專業教學進程表 表10-1 《人工智能》專業教學進程表 (必修課) 工程 Engineering Ethics 課程性質 課程名稱 學 分 學時分配 開課時間 考試 開 課 單 位 總 學 時 其 中 開課學期 周 學 時 實驗 上機 課程實踐 其它 通識必修課 馬克思主義基本原理概論 Introduction to the basic principles of Marxism. 3 48 6 1 √ 馬列學院 中國近現代史綱要 Conspectus of Chinese Modern History 3 48 3 馬列學院 毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論 Generality of Mao Zedong Thought and Socialism with Chinese Characteristics 4 64 5 √ 馬列學院 思想道德修養和法律基礎 Ideological and Moral Cultivation and Legal Basis 2 32 2 馬列學院 就業指導與創業基礎 Employment guidance and entrepreneurship Foundation 3 48 10 1、3、6 馬列學院 形勢與政策 Situation and Policy （2） （32） 1-8 馬列學院 大學生安全教育 Safety Education for College Students （2） （32） 1-8 學工處 大學生心理學 College Students Psychology 2 32 1 學工處 大學英語 College English 12 192 1-4 √ 外語學院 大學語文 College Chinese 2 32 2 人文素質教育教學部 體育 Physical Education 4 64+（80） 1-4 體育教學部 小計 35+（4） 560+（144） 16 通識選修課 人文社會類 自然科學類 經濟管理類 藝術鑒賞類 創新創業類 小計 10 C語言程序設計 C Programming Language 4 64 32 1 4 √ 信息學院 數據結構 Data Structure 3.5 56 20 2 4 √ 信息學院 電路與電子技術 Foundation of Circuits and Electronic Technology 4 64 12 2 6 √ 信息學院 計算機網絡 Computer Networks 3 48 12 3 4 √ 信息學院 離散數學 Discrete Mathematics 3 48 3 4 √ 信息學院 高等數學1 Advanced Mathematics 12 192 1-2 6 √ 理學院 線性代數 Linear Algebra 2 32 2前 3 √ 理學院 概率論與數理統計 Probability Theory & Stochastic Process 3 48 3 4 √ 理學院 大學物理1 College Physics 6 96 2-3（上） 4 √ 理學院 物理實驗1 College Physics Experiments 3 48 48 3 4 理學院 小計 43.5 696 48 76 專業導論 Professional Introduction 0.5 8 4 2 信息學院 操作系統 Operating System 3 48 10 4 4 √ 信息學院 機器學習 Machine Learning 3 48 12 4 4 √ 信息學院 Python程序設計 Python Programming 3 48 14 4 4 √ 信息學院 面向對象程序設計（C++） Object-oriented Programming in C++ 3 48 16 4前 4 √ 信息學院 數字邏輯 Digital Logics 3 48 4 4 √ 信息學院 數字信号處理 Digital Signal Process 3 48 8 4 4 √ 信息學院 算法設計與分析 Design and Analysis of Algorithm 3 48 16 5 4 √ 信息學院 數據庫原理 Principle of Database 2.5 40 10 5 4 √ 信息學院 計算機組成原理 Principle of Computer Organization and Architecture 2.5 40 8 5 4 √ 信息學院 圖像處理與機器視覺 Image Processing and computer Vision 3 48 16 5 4 √ 信息學院 微機原理與接口技術 Principle of Microcomputer and Interface Technology 2.5 40 12 6 4 √ 信息學院 自動控制原理 Principles of Automatic Control 3 48 16 6 4 √ 信息學院 項目管理 *Project Management 2 32 8 6 4 信息學院 小計 37 592 20 122 深度學習 Deep Learning 3 48 16 5 4 信息學院 大數據分析技術 Big Data Analysis 2.5 40 10 5 4 信息學院 Java程序設計 Java Programming 3 48 16 5 4 信息學院 Linux操作系統 Linux Operating System 3 48 16 5 4 信息學院 智能控制技術 Technology of Intelligent Control 2.5 40 16 5 4 信息學院 專業英語* Specialty English 2 32 5 4 信息學院 機器人導論 Robotic Technology 2.5 40 16 6 4 機控學院 語音信息處理 Speech Information Process 2 32 10 6 4 信息學院 軟件工程 Software Engineering 2 32 6 4 信息學院 移動互聯網應用開發 Development of Mobile internet Application 3 48 24 6 4 信息學院 人機交互技術 Technology of Human-machine Interaction 2 32 8 6 4 信息學院 自然語言處理 Natural Language Process 2 32 10 7 4 信息學院 模式識别 Pattern Recognition 2 32 10 7 4 信息學院 雲計算基礎 Foundation of Cloud Computing 2.5 40 8 7 4 信息學院 學科前沿Academic Frontier 1 16 7 2 信息學院 1 16 6 2 信息學院 企業應用技術* Technology of Enterprise Application 2 32 8 7 4 合作企業 小計 38 608 0 168 表10-2 《人工智能》專業實踐教學環節計劃表 實習名稱 學期 周數 學分 實 習 内 容 地點 負責 單位 社會實踐1 Social Practice1 2 1 1 利用寒暑假進行思想道德修養與法律基礎課程實踐 校外 馬克思主義學院 社會實踐2 Social Practice2 5 1 1 利用寒暑假進行毛澤東思想與中國特色社會主義體系概論課程實踐 校外 馬克思主義學院 軍事課 Military Theory and Training 1 2周+36學時 1 使學生在就學期間，掌握基本的軍事知識和技能，接受國防教育，激發愛國熱情，樹立革命英雄主義精神，增強國防觀念和組織性、紀律性 校内 保衛處 金工實習 Metal Crafts Practice 3 2 2 進行簡單的機械加工和操作技能 金工實習基地 機控學院 程序設計實踐 Programming Contest 3 3 3 學科競賽算法設計與分析 校内 信息學院 操作系統實習 Practice of Operating System 4後 3 3 操作系統功能演示系統開發 校内 信息學院 機器學習實習 Practice of Machine Learning 5前 3 3 機器學習相關算法設計應用開發 校内外 信息學院 人工智能系統設計實踐 Practice of Design on Intelligent Systems 6後 3 3 人工智能系統設計、人工智能系統應用實現 校内 信息學院 生産實習（二） Productive Practice(2) 7前 4 4 按照軟件工程進行人工智能應用系統設計與開發 校内 信息學院 畢業設計（論文）Graduation Thesis (Project) 16 16 16 人工智能技術相關的軟硬件系統開發和畢業論文撰寫 校内外 信息學院 小計 37 注：實踐教學環節1周計1學分。
工程倫理