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2020版人工智能专业人才培养方案

人工智能本科专业人才培养方案(2020版)

Undergraduate Program for Specialty in Artificial Intelligence

专业代码:080717T

一、培养目标

本专业面向人工智能领域,培养具有坚实的数理基础和认知科学、信息科学相关知识,系统掌握人工智能基础理论与基本方法;具有运用人工智能的基本模型、原理与方法,设计有效的技术解决方案并能从事相关应用研究与开发的能力;具备良好的科学思维和科学实验素养,对人工智能关键领域的前沿技术有深刻理解,并具有相关方向的科学研究能力;具有高度的社会责任感和良好的职业道德,以及终身学习能力和开拓创新能力,能够在教育、科研、企事业、行政管理等方面从事人工智能应用与研究工作,具有创新精神和较强实践能力的高素质复合应用型人才。

二、修业年限、计划总学时、学分及授予学位

本专业标准学制为四年,学校实行学分制下的弹性学制,允许学生在36年内修满学分。计划总学时2556/2536学时(依所选不同方向而定),总学分为160学分。学生修完规定课程,修满规定学分,准予毕业。符合学位授予条件者,经校学位委员会审核通过,可授予工学学士学位。

三、主干学科与主要课程

主干学科:计算机科学与技术。

主要课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机科学导论、复变函数与积分变换、人工智能导论、程序设计基础、大学物理、电子技术与系统、离散数学、数据结构、计算机网络、人工智能的哲学基础与伦理、数据库原理与应用、Python编程与应用、机器学习与深度学习、自然语言处理与应用、数字信号处理、数字图像处理团队激励与沟通、工程经济学、计算机视觉等

四、主要实践性教学环节(含主要专业实验)

包括计算机科学导论、程序设计基础、电子技术与系统、数据结构、Python编程与应用、数据库原理与应用、计算机网络、数字信号处理、数字图像处理、计算机视觉等专业课程的上机实践,以及数据结构课程设计、机器学习与深度学习课程设计、自然语言处理与应用课程设计、电子工艺实习、专业实训、第二课堂、毕业实习、毕业设计、军训等。

五、课程的学时、学分及学期安排(见表1

 

1 课程学时、学分及学期安排表

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

分数

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

通识教育必修课程

 

0301111801

思想道德修养与法律基础

Moral Character and Introduction to Law

3

54

36

 

 

18

3

考试

通识教育必修课程共38学分,占总160学分的23.75%

0301121802

中国近现代史纲要

Compendium of Modern Chinese History

3

54

36

 

 

18

3

考试

0301131803

马克思主义基本原理概论

Introduction to the Basic Theories of Marxism

3

54

36

 

 

18

3

考试

0301131804

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(一)

Mao Zedong Thought and Theoretical System of Socialism with Chinese Characteristics

2

36

36

 

 

 

2

考试

0301141804

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(二)

Mao Zedong Thought and Theoretical System of Socialism with Chinese Characteristics

3

54

36

 

 

18

3

考试

0301111805

形势与政策(一)

Situation and Policies

0.5

9

8

 

 

1

 

考查

0301121805

形势与政策(二)

Situation and Policies

0.5

9

8

 

 

1

 

考查

0301131805

形势与政策(三)

Situation and Policies

0.5

9

8

 

 

1

 

考查

0301141805

形势与政策(四)

Situation and Policies

0.5

9

8

 

 

1

 

考查

0601121806

大学语文

College Chinese

2

36

36

 

 

 

2

考试

通识教育必修课程

 

 

大学外语(一)

College Foreign LanguageI

3

54

36

 

 

18

3

考试

学生自主在《大学英语》《大学俄语》《大学日语》《大学韩国语》《大学西班牙语》中任意一种语言模块课程。具体课程名称、课程号依学生选修定。

 

大学外语(二)

College Foreign LanguageII

3

54

36

 

 

18

3

考试

 

大学外语(三)

College Foreign LanguageIII

3

54

36

 

 

18

3

考试

 

大学外语(四)

College Foreign LanguageIV

3

54

36

 

 

18

3

考试

0501111808

公共体育(一)

Physical Education

2

36

36

 

 

 

2

考试

0501121808

公共体育(二)

Physical Education

2

36

36

 

 

 

2

考试

0501131808

公共体育(三)

Physical Education

1

36

 

 

 

36

2

考试

0501141808

公共体育(四)

Physical Education

1

36

 

 

 

36

2

考试

2501111809

军事理论

Military Theory

2

36

18

 

 

18

2

考查

合计

38

576

482

 

 

94

 

通识教育选修课程

人文科学

可在本模块选修2~4学分

本模块学生须于规定的修业年限内至少修读4学分,其中至少选修1门公共艺术选修课程,取得2学分。

社会科学

可在本模块选修2~4学分

自然科学

可在本模块选修2~4学分

创新创业教育

学生须在创新创业教育模块选修“大学生职业生涯规划与就业指导”课程2学分;

教师教育

可在本模块选修2~4学分

 

 

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

必修

学科

基础

课程

1702112011

高等数学(一)

Advanced Mathematics(Ⅰ)

5

90

90

 

 

 

6

考试

数学与自然科学类课程,包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、大学物理、离散数学、复变函数与积分变换,各有10.534342.5学分,共27学分,占总160学分的16.88%

1702122011

高等数学(二)

Advanced Mathematics(Ⅱ)

5.5

100

100

 

 

 

6

考试

1702132002

线性代数

Linear Algebra

3

54

54

 

 

 

3

考试

1702142003

概率论与数理统计

Probability and Statistics

4

72

72

 

 

 

4

考试

1102122003

大学物理Ⅱ

College Physics

3

54

54

 

 

 

4

考试

1782112005

计算机科学导论

Introduction to Computer Science

3

58

50

 

8

 

4

考试

1782132006

复变函数与积分变换

Complex Analysis and Integral Transformation

2.5

50

50

 

 

 

3

考试

小计

26

478

470

 

8

 

 

专业

核心

课程

1782212001

程序设计基础

Programming Foundation

 

9
Programming Foundation

4

80

64

 

16

 

4

考试

 

1782222002

电子技术与系统

Electronic Technology and System

3

60

48

 

12

 

3

考试

1782222003

人工智能的哲学基础与伦理

The Philosophical Foundation and Ethics of Artificial Intelligence

1

18

18

 

 

 

1

考查

1782232004

离散数学

Discrete Mathematics

4

72

72

 

 

 

4

考试

1782232005

数据结构

Data Structure

4

80

64

 

16

 

4

考试

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

必修

专业

核心

课程

1782242007

Python编程与应用(上机)

Python Programming and Application

1.5

54

 

 

54

 

3

考试

专业核心课程包括工程基础类课程、专业基础类课程与专业类课程,共47.5学分。此外,属于必修的专业类课程的还有数据结构课程设计、自然语言处理与应用课程设计、机器学习与深度学习课程设计、电子工艺实习、专业实训共计5学分,两者合计52.5学分,占总160学分的32.81%

1782242008

数字信号处理

Digital Signal Processing

4

76

68

 

8

 

4

考试

1782242009

数据库原理与应用

Principle and Applications of Database

4

80

64

 

16

 

4

考试

1782242012

人工智能导论

Introduction of Artificial Intelligence

3

64

48

 

16

 

3

考试

1782252017

计算机网络

Computer Network

4

80

64

 

16

 

5

考试

1782252018

数字图像处理

Digital Image Processing

3

56

48

 

8

 

3

考试

1782252019

机器学习与深度学习

Machine Learning and Deep Learning

3

56

48

 

8

 

3

考试

1782252020

自然语言处理与应用

Natural language Processing and Application

3

56

48

 

8

 

3

考试

1782252021

工程经济学

Software Engineering Economics

2

36

36

 

 

 

2

考查

1782262022

团队激励与沟通

Team Motivation and Communication

1

18

18

 

 

 

1

考查

1782262023

计算机视觉

Computer Vision

3

64

48

 

16

 

3

考试

小计

47.5

950

756

 

194

 

 

合计

73.5

1428

1226

 

202

 

 

专业必修课程合计

                                 
 

 

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

选修

专业

应用

方向

智能机器人开发

1783252001

嵌入式操作系统(上机)

Embedded Operating System

1.5

54

 

 

54

 

3

考查

学生应在“智能机器人开发”和“模式识别技术”两模块中任选一个模块修读。若选择本模块,则应至少修读11学分。

1783262002

智能系统设计与应用

Intelligent System Design and Application

2.5

50

42

 

8

 

3

考查

1783262003

机器人系统开发

Robotics System Development

2.5

58

42

 

16

 

3

考查

1783262004

物联网技术导论

Introduction to Internet of Things Technology

2

36

36

 

 

 

2

考查

1783262005

智能机器人原理与技术

Principle and technology of intelligent robot

2.5

58

42

 

16

 

3

考查

1783262006

单片机原理与应用

MCU Technology and Applications

3

58

50

 

8

 

3

考查

1783262007

人机交互技术

Human-Machine Interfacing Technology

2.5

58

42

 

16

 

3

考查

小计

11

286

176

 

110

 

 

 

 

模式识别技术

1783252011

Linux原理与应用(上机)

Application of Linux and Shell Programming

1.5

54

 

 

54

 

3

考查

学生应在“智能机器人开发”和“模式识别技术”两模块中任选一个模块修读。若选择本模块,则应至少修读11学分。

1783252012

算法分析与设计

Analysis and Design of Algorithms

3

58

50

 

8

 

3

考查

1783262013

智能优化算法

Intelligence Optimization Algorithms

2.5

50

42

 

8

 

3

考查

1783262014

语音信息处理

Speech Signal Processing

2

48

30

 

18

 

3

考查

1783262015

图像识别项目实践

Project Practice of Image Recognition

2

54

18

 

36

 

3

考查

1783262016

数据挖掘与数据分析

Data Mining and Data Analysis

2.5

50

42

 

8

 

3

考查

 

小计

11

266

152

 

114

 

 

 

 

 

合计

11

286

266

176

152

 

110

114

 

 

 

 

专业方向课程合计

 

 

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

选修

专业

任选

课程

1783332001

面向对象的程序设计(上机)

Object Oriented Programming

2

72

 

 

72

 

4

考查

学生应在本模块中至少修读9学分。

1783352003

人工智能前沿问题选讲

Artificial Intelligence Frontier Problems

1

18

18

 

 

 

2

考查

1783352005

软件工程

Software Engineering

2.5

50

42

 

8

 

3

考查

1783362008

计算机组成原理

Computer Organization

4

76

68

 

8

 

4

考查

1783352009

操作系统

Operating System

4

80

64

 

16

 

4

考试

1783352010

编译原理

Principles of Compiler

3

56

48

 

8

 

3

考查

1783352010

Java与面向对象技术(上机)

Java and Object-oriented Technology

2

72

 

 

72

 

4

考试

1783362011

科技论文写作

Scientific Paper Writing

2

40

24

 

16

 

2

考查

1783362012

智能视频分析

Intelligent Video Analysis

2.5

58

42

 

16

 

3

考查

1783362013

并行计算与分布式计算

Parallel and Distributed Computing

2.5

50

42

 

8

 

3

考查

1783362014

软件开发与文档写作

Software Development and Document Writing

2

32

32

 

 

 

2

考查

小计

9

176

136

 

40

 

 

合计

9

176

136

 

40

 

 

专业选修课程合计

 
 

 

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

实践

教学

必修

基础

实践

1104121807

大学物理实验Ⅱ

Experiments of College Physics II

0.5

18

 

18

 

 

 

考查

必修的实践环节共计30.11学分,占总160学分的18.82%,选修至少4.28学分,占2.67%;合计至少占21.49%

小计

0.5

18

 

18

 

 

 

专业

实践

1784232001

数据结构课程设计

Curriculum Design of Data Structure

1

1

 

 

 

 

 

考查

1784252010

自然语言处理技术及应用课程设计

Curriculum Design of Natural language Processing and Application

1

1

 

 

 

 

 

考查

1784252011

机器学习与深度学习课程设计

Curriculum Design of Machine Learning and Deep Learning

1

1

 

 

 

 

 

考查

1784262012

电子工艺实习

Electronic Process Practice

1

1

 

 

 

 

 

考查

1784262005

专业实训

Professional Training

1

1

 

 

 

 

 

考查

小计

5

5

 

 

 

 

 

综合

实践

1784272006

毕业实习

Graduation Practice

3

12

 

 

 

 

 

考查

1784282007

毕业设计

Graduation Design

13

13

 

 

 

 

 

考查

1784282008

第二课堂

Innovation and Entrepreneurship Practice of Students

3

6

 

 

 

 

 

考查

小计

19

31

 

 

 

 

 

                               
 

 

课程

类别

课程

性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

总学时分配

周学时

开设学期

考核方式

备注

授课

实验

上机

其他

实践

教学

选修

综合

实践

1784282009

学生创新创业实践

Innovation and Entrepreneurship Practice of Students

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

小计

6

 

 

 

 

 

 

合计

24.5

36

 

 

 

 

 

 

总计

160

2556

2536

2092

2068

18

352

356

94

 

 

 

注:1. 表中单元格有两行数据者,依次为学生选修智能机器人开发、模式识别技术方向的数据。

2. 大学生参与专业科研实验、论文撰写、专利开发、创业实践、各类学科竞赛、社会实践等活动并取得一定成绩或成果,认定相应学分,可充抵专业选修课程学分,最高不超过6学分,具体要求和学分认定办法,按学校有关规定执行。经省级以上主管部门组织考核并获得相应职业技能等级证书,按级别高低分别计24学分,对应的课程可申请免修。

 

 

六、专业课程设置(见表2

2 专业课程设置

课程

类别

课程性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

先修课程

 

 

 

专业必修课程

学科

基础

课程

1702112011

高等数学(一)

1702112011

高等数学(二)

高等数学(一)

1702132002

线性代数

1702142003

概率论与数理统计

高等数学(一)、(二)

1782112005

计算机科学导论

1782132006

复变函数与积分变换

高等数学(一)、(二)

1102122003

大学物理Ⅱ

高等数学(一)

专业

核心

课程

1782212001

程序设计基础

1782222002

电子技术与系统

计算机科学导论

1782222003

人工智能的哲学基础

与伦理

1782232004

离散数学

线性代数

1782232005

数据结构

程序设计基础

1782242007

Python编程与应用

(上机)

计算机科学导论、程序设计基础

1782242008

数字信号处理

复变函数与积分变换

1782242009

数据库原理与应用

程序设计基础、Python编程与应用、

离散数学、数据结构

1782242012

人工智能导论

计算机科学导论

1782252017

计算机网络

程序设计基础、数据结构、电子技术与系统

1782252018

数字图像处理

Python编程与应用、数字信号处理

1782252019

机器学习与深度学习

程序设计基础、Python编程与应用、概率论与数理统计、数字信号处理

1782252020

自然语言处理与应用

程序设计基础、Python编程与应用、概率论与数理统计、数字信号处理

1782252021

工程经济学

程序设计基础、数字信号处理、离散数学

1782262022

团队激励与沟通

程序设计基础、Python编程与应用

1782262023

计算机视觉

数字信号处理、数字图像处理、机器学习与深度学习

 

 

课程

类别

课程性质

课程

模块

课程

编号

课程名称

先修课程

 

专业选修课程

专业应用方向

智能机器人开发

1783252001

嵌入式操作系统

(上机)

程序设计基础、计算机组成原理、数据结构、操作系统

1783262002

智能系统设计与应用

程序设计基础、电子技术与系统

1783262003

机器人系统开发

程序设计基础、电子技术与系统、嵌入式操作系统(上机)

1783262004

物联网技术导论

计算机组成原理、操作系统、计算机网络

1783262005

智能机器人原理与技术

电子技术与系统、人工智能导论、数字图像处理

1783262006

单片机原理与应用

电子技术与系统

1783262007

人机交互技术

计算机科学导论、程序设计基础、Python

编程与应用

模式识别技术

1783252011

Linux原理与应用

(上机)

程序设计基础、数据结构、Python编程与

应用(上机)

1783252012

算法分析与设计

程序设计基础、数据结构、概率论与数理统计、Python编程与应用(上机)

1783262013

智能优化算法

高等数学、程序设计基础、线性代数、概率论与数理统计、数据结构

1783262014

语音信息处理

Python编程与应用(上机)、自然语言处理与应用

1783262015

图像识别项目实践

线性代数、数据结构、Python编程与应用、数字图像处理、机器学习与深度学习

1783262016

数据挖掘与数据分析

程序设计基础、操作系统、数据库原理与应用、计算机网络

专业

任选

课程

1783332001

面向对象的程序设计

(上机)

程序设计基础

1783352003

人工智能前沿问题选讲

人工智能导论、机器学习与深度学习

1783352005

软件工程

程序设计基础、Python编程与应用、团队激励与沟通

1783362008

计算机组成原理

电子技术与系统

1783352009

操作系统

计算机科学导论、数据结构

1783352010

编译原理

程序设计基础、离散数学、数据结构

1783352010

Java与面向对象技术

(上机)

程序设计基础、计算机组成原理、Python

编程与应用、操作系统

1783362011

科技论文写作

人工智能导论、团队激励与沟通

1783362012

智能视频分析

Python编程与应用、数字图像处理、机器

学习与深度学习

1783362013

并行计算与分布式计算

算法分析与设计、Linux应用与Shell编程

1783362014

软件开发与文档写作

软件工程、团队激励与沟通

 

 

 

七、各类课程的学时、学分统计(见表3

表3 各类课程的学时、学分统计

课程类别

课程性质

课程模块

学时

学分

学分比例

通识

教育

课程

必修课程

 

576

38

23.75%

选修课程

 

72

4

2.50%

专业

教育

课程

必修课程

学科基础课程

478

26

16.25%

专业核心课程

950

47.5

29.69%

选修课程

专业应用方向

286智能机器人开发

266(模式识别技术)

11

11

6.88%

6.88%

专业任选课程

176

9

5.63%

实践

教学

必修

基础实践

18

0.5

18.82%

专业实践

202+5

10.6

综合实践

31

19

合计

2556

2536

160

100%

 

八、其他说明

4 建议修读学分学期分配表

学年

合计

学期

1

2

3

4

5

6

7

8

建议修读学分

22

24

24

25

26

17

5

17

160

 

 

 

专业负责人:            教学院长:            学院教授委员会主任:         院长:

教务处负责人:          分管教学校长:      

 

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