人工智能专业本科人才培养方案
(专业代码：080717T )
一、培养目标
本专业旨在培养德智体美劳全面发展，掌握本专业的基本理论、基本方法、基本技能和最新技术，受过智能系统处理与分析、人工智能应用与开发项目的系统训练，具备创新创业、人工智能技术应用能力，能从事人工智能相关系统分析、设计、开发、测试、维护、管理等岗位工作的应用型专门人才。
二、培养规格
人工智能专业毕业生应达到如下知识、能力和素质等方面的要求：
1.工程知识：掌握人工智能的基础理论与专业知识，能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决人工智能技术与工程问题；具有一定程度的创新实践能力，了解人工智能领域的理论前沿和发展动态。
2.问题分析：能够应用数学、自然科学和人工智能科学的基础原理，识别、表达、并通过文献研究分析人工智能工程问题，研究解决途径，以获得有效结论。
3.设计/开发解决方案：能够设计对人工智能工程问题的解决方案，包括满足特定需求的系统设计、部件选择、工程实施流程或方案设计，并能够在设计环节中体现创新意识。
4.研究：具备一定程度的科学研究能力，能够基于科学原理并采用科学方法对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。
5.使用现代工具：能够针对人工智能工程问题，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侧与模拟，并理解相关工具的局限性。
6.沟通交流：能够就人工智能工程问题的解决方案、过程与结果，通过书面报告、设计文档、编写代码和口头陈述清晰地表达个人观点或设计理念；具备一定的英语运用能力，能够阅读英文技术资料和文献，并能进行简单的跨文化沟通和交流。
7.项目管理：理解从事人工智能工程实践活动所需的经济与管理因素，掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科背景下，将工程项目方案设计中涉及的时间及成本管理、质量及风险管理、人力资源管理等问题进行最优求解。
8.工程与社会：能够基于计算机相关背景知识进行合理分析，评价人工智能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。
9. 环境和社会可持续发展：了解人工智能专业相关的工程实践活动对生态环境和人类社会可持续发展的影响，理解信息污染和网络污染等相关领域的新概念，并做出正确的评价。能充分考虑工程活动与环境保护的冲突问题，具有节能环保意识。
10.职业规范：具备人文社会科学素养、社会责任感，能够理解并遵守人工智能工程的相关职业道德和规范，能够在人工智能工程实践中承担质量、安全、服务和环保等方面的社会责任。
11.个人和团队：能够理解团队合作的意义，能与团队成员有效沟通；能够在多学科背景下的团队中担任个体、团队成员以及负责人的角色。
12.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识；能针对个人或职业发展规划，采用合适的方法自我学习，不断适应技术发展和进步的需要，成为一名始终为社会所需的应用型技术人才。
三、专业主干课程
人工智能、人工智能程序设计、数据挖掘、数据库系统、机器学习、知识图谱与知识工程、计算机视觉、自然语言处理、语音信息处理、智能人机交互技术、智能机器人、移动应用开发、智能语音处理综合实践、机器学习综合实践、Pytorch实践、chatGPT实践、计算机视觉项目实践等。
四、学制与学位
学制：4年
学位：工学学士学位
毕业条件与学位授予：本专业学生应达到学校对本科毕业生提出的德、智、体、美、劳等各方面的要求；完成本专业培养方案规定的各类课程的学习和训练，修满150学分，准予毕业，颁发beat365中国在线体育毕业证书。符合我校学士学位授予条件者，按国家有关规定授予工学学士学位。
五、最低毕业学分规定
总学分 |
理论教学学分 |
集中实践 教学学分 |
第二课堂 学分 |
通识教育类 |
专业教育类 |
职业能力类 |
公共基础必修课 |
公共任选课 |
学科基础必修课 |
专业必修课 |
专业选修课 |
创新创业 |
150 |
38 |
4 |
40.5 |
24 |
16-10 |
0-6 |
24.5 |
3 |
合计16 |
注：根据《beat365中国在线体育本科人才培养方案指导性意见》规定，学生在校期间必须取得3个第二课堂活动学分。第二课堂学分具体认定见《beat365中国在线体育第二课堂学分实施办法（试行）》。专业选修课加创新创业必须取得至少13学分。
六、理论教学计划进程表
课程类别 |
课程性质 |
课程编号 |
课程名称 |
学分数 |
总学时 |
学时类型 |
考核学期 |
各学期学时数 |
开课 部门 |
讲授 |
上机 |
实验 |
实训 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
|
通识教育类 |
公 共 基 础 必 修 课 |
130200430 |
思想道德与法治 |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
1 |
48 |
|
|
|
|
|
|
|
马院 |
|
131200130 |
马克思主义基本原理概论 |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
2 |
|
48 |
|
|
|
|
|
|
马院 |
|
131200330 |
中国近现代史纲要 |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
2 |
|
48 |
|
|
|
|
|
|
马院 |
|
131200230 |
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
3 |
|
|
48 |
|
|
|
|
|
马院 |
|
131201530 |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 |
3 |
48 |
32 |
|
|
16 |
3 |
|
|
48 |
|
|
|
|
|
马院 |
|
090200610- 090200910 |
大学体育 |
4 |
120 |
32 |
|
|
88 |
1-4 |
24 |
32 |
32 |
32 |
|
|
|
|
马院 |
|
131200505- 131200805 |
形势与政策（讲座） |
2 |
32 |
16 |
|
|
16 |
1-4 |
8 |
8 |
8 |
8 |
|
|
|
|
马院 |
|
091202810 |
应用文写作 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
4 |
|
|
|
16 |
|
|
|
|
马院 |
|
070200525- 070200825 |
大学英语B |
10 |
160 |
160 |
|
|
|
1-4 |
40 |
40 |
40 |
40 |
|
|
|
|
外院 |
|
100200120 |
大学生心理健康教育 |
2 |
32 |
16 |
|
|
16 |
1,7 |
16 |
|
|
|
|
|
16 |
|
学工 |
|
140200110 |
职业生涯发展与就业指导1 |
1 |
16 |
8 |
|
|
8 |
2 |
|
16 |
|
|
|
|
|
|
就业 |
|
140200210 |
职业生涯发展与就业指导2 |
1 |
16 |
8 |
|
|
8 |
4 |
|
|
|
16 |
|
|
|
|
就业 |
|
100200320 |
军事理论 |
2 |
32 |
16 |
|
|
16 |
1 |
32 |
|
|
|
|
|
|
|
学工 |
|
小计 |
38 |
664 |
432 |
0 |
0 |
232 |
|
168 |
192 |
176 |
112 |
0 |
0 |
16 |
0 |
|
|
公 共 任 选 课 |
见全院公共选修课课表 |
4 |
64 |
64 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
专业教育类 |
学科基础必修课 |
091201740 091201760 |
高等数学B |
10 |
160 |
160 |
|
|
|
1-2 |
64 |
96 |
|
|
|
|
|
|
马院 |
|
091202430 |
线性代数A |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
2 |
|
48 |
|
|
|
|
|
|
马院 |
|
091202725 |
概率论与数理统计A |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
3 |
|
|
48 |
|
|
|
|
|
马院 |
|
041000140 |
高级语言程序设计 |
4 |
64 |
48 |
16 |
|
|
1 |
64 |
|
|
|
|
|
|
|
计算机 |
|
041010540 |
计算机组成与系统结构 |
4 |
64 |
48 |
|
16 |
|
2 |
|
64 |
|
|
|
|
|
|
计算机 |
|
041000240 |
数据结构与算法 |
4 |
64 |
48 |
16 |
|
|
3 |
|
|
64 |
|
|
|
|
|
计算机 |
|
041000430 |
计算机网络 |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
4 |
|
|
|
48 |
|
|
|
|
计算机 |
|
041000530 |
离散数学 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
4 |
|
|
|
48 |
|
|
|
|
计算机 |
|
041001035 |
数据库系统 |
3.5 |
56 |
40 |
|
16 |
|
4 |
|
|
|
56 |
|
|
|
|
计算机 |
|
041000830 |
操作系统 |
3 |
48 |
40 |
|
8 |
|
4 |
|
|
|
48 |
|
|
|
|
计算机 |
|
小计 |
40.5 |
648 |
560 |
32 |
56 |
0 |
|
128 |
208 |
112 |
200 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
专业必修课 |
041000610 |
计算机科学导论 |
1 |
16 |
16 |
|
|
|
1 |
16 |
|
|
|
|
|
|
|
计算机 |
|
041001720 |
人工智能* |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
32 |
|
|
|
计算机 |
|
041010630 |
人工智能程序设计* |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
3 |
|
|
48 |
|
|
|
|
|
计算机 |
|
041007120 |
数据挖掘* |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
32 |
|
|
|
计算机 |
|
041006430 |
机器学习* |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
48 |
|
|
|
计算机 |
|
041010730 |
知识图谱与知识工程* |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
48 |
|
|
|
计算机 |
|
041010830 |
计算机视觉* |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
6 |
|
|
|
|
|
48 |
|
|
计算机 |
|
041010920 |
语音信息处理* |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
4 |
|
|
|
32 |
|
|
|
|
计算机 |
|
041011020 |
自然语言处理* |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
32 |
|
|
计算机 |
|
041011130 |
智能人机交互技术* |
3 |
48 |
32 |
16 |
|
|
7 |
|
|
|
|
|
|
48 |
|
计算机 |
|
小计 |
24 |
384 |
336 |
16 |
32 |
0 |
|
16 |
0 |
48 |
32 |
160 |
80 |
48 |
0 |
|
|
专 业 选 修 课 |
041001230 |
Web前端开发技术 |
3 |
48 |
32 |
16 |
|
|
2 |
|
48 |
|
|
|
|
|
|
计算机 |
|
041000940 |
Java程序设计 |
4 |
64 |
48 |
16 |
|
|
4 |
|
|
|
64 |
|
|
|
|
计算机 |
|
041002020 |
云计算 |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
32 |
|
|
|
计算机 |
|
041007030 |
数据可视化技术 |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
5 |
|
|
|
|
48 |
|
|
|
计算机 |
|
041011220 |
智能机器人* |
2 |
32 |
32 |
|
|
|
5 |
|
|
|
|
32 |
|
|
|
计算机 |
|
041011325 |
计算机图形学 |
2.5 |
40 |
24 |
16 |
|
|
6 |
|
|
|
|
|
40 |
|
|
计算机 |
|
041003830 |
非结构化数据库 |
3 |
48 |
32 |
|
16 |
|
6 |
|
|
|
|
|
48 |
|
|
计算机 |
|
小计 |
19.5 |
312 |
232 |
48 |
32 |
0 |
|
0 |
48 |
0 |
64 |
112 |
88 |
0 |
0 |
|
|
职业能力类 |
创新创业教育选修课 |
041002540 |
创新创客实践 |
4 |
|
|
|
|
|
2-8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
计算机 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
小计 |
4 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
专业拓展选修课 |
041002620 |
专业实习 |
2 |
32 |
|
|
2周 |
32 |
7 |
|
|
|
|
|
|
32 |
|
计算机 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
小计 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
至少选修 |
16 |
256 |
256 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
总计（实际应修） |
122.5 |
2016 |
1648 |
48 |
88 |
232 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
七、集中实践教学环节安排表
类别 |
课程编号 |
名称 |
学期 |
周数/学时数 |
学分 |
说明 |
基础实践 |
100200420 |
军事训练 |
1 |
2周 |
2 |
具体由学工处 统一组织 |
100200210 |
公益劳动 |
|
1周 |
1 |
专业实践 |
041002720 |
Web前端综合应用开发 |
3 |
64学时 |
2 |
|
041011620 |
智能语音处理综合实践 |
5 |
64学时 |
2 |
|
041011720 |
Pytorch实践 |
5 |
64学时 |
2 |
|
041011815 |
机器学习综合实践 |
6 |
48学时 |
1.5 |
|
041011920 |
chatGPT实践 |
6 |
64学时 |
2 |
|
041012030 |
移动应用开发 |
6 |
96学时 |
3 |
|
041012110 |
计算机视觉项目实践 |
7 |
32学时 |
1 |
|
041003420 |
嵌入式系统应用开发 |
7 |
64学时 |
2 |
|
综合实践 |
041003660 |
毕业论文（设计） |
8 |
6周 |
6 |
|
合计 |
|
|
24.5 |
|
八、课程设置学时比例
类别 |
学时 |
学时比例 |
小计 |
理论 |
实践 |
（%） |
理论教学 |
按课程类型分 |
通识教育类 |
728 |
496 |
232 |
35.00 |
专业教育类 |
1288 |
1152 |
136 |
61.92 |
职业能力类 |
64 |
64 |
0 |
3.08 |
按课程性质分 |
必修课 |
1696 |
1328 |
368 |
84.13 |
选修课 |
320 |
320 |
0 |
15.87 |
合计 |
2016 |
1648 |
368 |
75.90 |
集中实践教学（1周=16学时） |
640 |
0 |
640 |
24.10 |
总计 |
2656 |
1648 |
1008 |
|
学时比例 |
|
62.05% |
37.95% |
|
注：理论学时包括教学中讲授部分的学时，实践学时包括上机、实验和实训部分的学时、单独设课实验实训学时、集中实践性环节学时。
