软件学院
人工智能专业人才培养方案
一、专业简介
人工智能专业秉承学校朴实无华、坚韧顽强、无私奉献的“太阳石精神”,立足辽宁、辐射东北、面向全国。本专业培养具有包括人工智能在内的科学思维方法、具备使用智能技术解决工程实践问题能力的人工智能产业应用创新型人才。人工智能专业于2020年申报,并于2021年获教育部备案,同年9月开始招生。本专业围绕“夯实基础,深化专业、复合知识,注重实践”,注重人工智能复合型人才培养。具有完善的办学条件和教学环境,依托软件学院软件工程、网络工程、数据科学与大数据技术专业教学科研资源,目前拥有软件工程省级实验教学示范中心、大数据与知识工程实验室、人工智能实验中心、大数据与人工智能综合实训云平台、大数据实验教学云平台等软硬件设施,同时与10余家企业建立了校企合作和校外实训基地,为该专业学生实践能力培养提供良好平台。
二、培养目标
本专业培养具有良好的政治素质与道德修养,德、智、体、美、劳全面发展的社会主义建设者和接班人。具有扎实的数学理论和计算机科学基础,掌握人工智能的基础理论和方法,熟悉人工智能相关交叉学科知识。具有包括人工智能在内的科学思维方法和使用智能技术解决工程实践问题的能力,毕业后能在科研院所、政府机关、互联网行业和智能化企业从事人工智能基础及应用研究、智能信息处理、智能系统设计与开发、智能系统运行与维护的应用创新型高级专门人才,满足国家和社会智能化建设和发展需求。
本专业毕业生毕业5年左右应达到如下预期目标:
1.具有高尚的职业道德和社会责任感,能够在工程设计中综合考虑对环境、社会和文化的影响。
2.能够在多学科的工程实践团队中工作和交流,具备一定的协调、管理、竞争和合作能力,能够将基本工程原理与决策方法应用到实践中。
3.了解人工智能技术领域的有关标准、规范,能够跟踪该领域的前沿技术,具有工程创新能力并将其应用到相关产品的设计、开发和集成中。
4.具有全球意识和国际视野,能够通过在线学习、培训等其它终身学习能力增加知识和提升能力。
5.有丰富的专业技术工作经验,能解决人工智能技术领域复杂的工程技术问题,主持开发中等以上的软硬件产品,进而成长为架构设计师、产品经理、项目经理等。
三、毕业要求
本专业毕业生应满足如下在知识、能力和素质等方面的要求:
1.工程知识:具有坚实的数学基础,掌握计算机专业基础知识、人工智能理论和方法,并能够识别、表达和解决人工智能相关领域应用问题,获得有效结论和解决方案。
1.1能运用数学、自然科学和人工智能专业知识,表达人工智能技术领域的复杂工程问题。
1.2能够将数学、自然科学和人工智能技术的专业知识用于复杂工程问题的建模、推导和计算,满足工程问题的实际要求。
1.3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.问题分析:具有良好的算法能力、系统能力、工程实践的能力、人工智能技术应用能力及和其它学科融合创新能力,用解决智能信息处理、智能系统设计与开发等人工智能领域复杂工程问题。
2.1能够应用数学、计算机专业知识和人工智能专业知识对复杂工程问题进行识别和有效分解,并对分解后的问题进行分析。
2.2掌握科技文献、资料的检索和分类,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,并证实问题识别和表达的合理性。
3.设计/开发解决方案:能够针对人工智能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,并能够在设计环境体现创新意识;能够综合考虑其对社会、健康、安全、法律及环境影响。
3.1能够掌握人工智能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,并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。
3.2能够在系统方案设计环节中考虑多方面、多层次因素的影响,如社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
4.研究:能够采用科学原理并采用科学方法对人工智能领域的复杂问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据,并通过信息综合得到有效结论。
4.1能够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。
4.2能够对实验结果进行合理分析、解释,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:具有熟练使用计算机程序设计语言语言、工具及平台的基本技能,能够针对人工智能领域的工程问题,选择与使用人工智能技术、资源和工具,进行预测与模拟。掌握文献检索、资料查询及其它获取信息的基本方法,具有较强的知识更新、技术跟踪与创新能力。
5.1掌握基本的计算机操作和应用,至少掌握两种以上软件开发语言,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能够使用主流机器学习及深度学习框架和现代信息工具对复杂工程问题进行模拟或仿真,理解其使用要求、运用范围和局限性。
6.工程与社会:能够了解人工智能对社会的影响,并结合领域工程知识进行合理分析,评价智能系统解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化影响,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能在专业工程实践过程中理解应承担的社会、安全、法律等责任。
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理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义,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。
7.2能够评价人工智能工程问题的实践活动对社会可持续发展和环境造成的影响。
8.职业规范:具备人文及社会科学素养、正确的政治立场和社会责任感,能在工程实践中遵守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.个人和团队:能够在多学科的团队中承担个体、团队成员或负责人角色,能充分听取团队成员的意见和建议,充分发挥团队协作优势。
9.1能够认识到团队合作的重要性,并且具有团队合作意识,明确自己在多学科背景下团队中的责任和任务。
9.2具有独立工作和协同工作能力,能够在多学科背景下的团队中独立完成一个成员相应的任务,并能进行有效的合作。能够胜任团队成员的角色。
9.3具有协作与团队管理能力,能够在多学科背景下的团队中发挥负责人的作用,组织团队开展工作。
10.沟通:具备良好的沟通和表达能力,能够针对人工智能领域的问题与业界同行和社会公众进行有效交流,具有一定国际视野,能在跨文化背景下进行沟通和交流。
10.1掌握基本的报告、设计文稿的撰写技能,具有良好的表达能力,能够就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。
10.2具有一定的英语应用能力,具备一定的国际视野,将智能项目设计与开发置于国际发展的背景下。
11.项目管理:具备使用先进的方法、技术和工具对智能项目进行项目组织、规划和过程管理的能力,能够建立规范的系统文档。
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:具备自主学习和终身学习意识,能够追踪人工智能领域的发展动态,不断适应自身和行业的发展变化。
12.1认识到自主学习的必要性,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具有学习新技术、新方法的良好基础和能力,能够对从事的专业领域的问题进行归纳总结和提出问题,不断学习,以适应技术和职业发展的需求。
四、主干学科
计算机科学与技术、软件工程
五、核心课程
程序设计基础、计算机硬件基础、数据结构与算法、python语言与数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉与模式识别。
六、主要实践性教学环节
1.课程设计:工程建模实践、机器学习综合课程设计、深度学习综合课程设计
2.技能训练:科技文献撰写训练、软件开发应用基础实践
3实习:专业实习、毕业实习
4实训:大型智能项目实训
5.毕业设计:毕业设计(论文)
七、主要专业实验
程序设计基础实验、数据结构与算法实验、面向对象程序设计实验、数据库原理及应用实验、python语言与数据分析实验、机器学习实验、深度学习实验、计算机视觉与模式识别实验、自然语言处理实验、WEB开发技术实验。
八、修业年限
四年
九、授予学位
工学学士
十、专业特色
1.围绕“夯实基础,深化专业、复合知识,注重实践”的方针,专业课涉及广泛的人工智能各研究领域。
2.打造工程化应用型人才培养理念,形成实验、综合训练及项目实训一体化工程能力培养体系。
3.构建专业教育与校企协同创新创业教育相融合,贯穿人才培养全过程的育人体系。