人工智能专业培养方案

一、<![endif]>培养目标

人工智能专业立足湖北面向全国，落实立德树人根本任务，以服务区域经济发展和人工智能高素质人才培养为使命。培养具有良好的道德修养、遵纪守法，具有社会责任意识，掌握扎实的数理基础知识及计算机科学与技术相关的基本理论、知识、技能和方法，包括科学思维能力和设计解决方案、实现人工智能系统的能力；同时具备良好的沟通能力和协作能力，项目管理能力，具备终生学习拓展自我的能力；具备良好的国际视野能够跟踪学科发展前沿，且具备较强的创新意识和能力，能从事人工智能系统相关的研究、开发、部署与应用等领域工作创新型、复合型和工程化的高级专门人才。

本专业以培养德、智、体、美全面发展的社会主义合格建设者和可靠接班人为总目标，以让学生具有良好德政治素质与道德修养，系统掌握计算机人工智能所必须的基本理论、基础知识与方法，具有一定的应用软件开发、应用及维护能力为核心；兼顾培养为社会经济建设服务的具有创新意识和良好的应用能力的应用型人才和适应更高层次学习的研究人才。

学生毕业后可以在信息产业类企事业单位、政府机关及基层单位，从事人工智能系统的软硬件设计、开发和维护工作；也可以进入国内外高等院校、科研院所继续深造。学生毕业后经过5年左右的实际工作，能达到如下目标：

1.具有扎实的人工智能的基本理论、基础知识和基本技能，具有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决问题的能力以及创新精神。

2.具备健康的身心和良好的人文科学素养，具有团队协作精神，能够有效地沟通和表达，具有工程项目实施及团队协作能力；

3.具备国际视野和持续提升自我的能力，能熟练使用一门外语参加专业领域的国际交流与合作，具有良好的专业国际视野，能够跟踪学科发展前沿，并能够利用网络工具不断拓展个人专业能力，具有终生学习的能力。

二、<![endif]>毕业要求

本专业毕业生应达到如下在知识、能力和素质方面的要求。

1.工程知识：掌握扎实的数学和自然科学基础知识，系统掌握计算机学科的工程基础和专业知识，能够运用各类知识解决复杂的实际工程问题。

2.问题分析：能够利用数学、自然科学特别是计算机科学的基本原理，抽象和归纳复杂工程问题的模型，并能够运用文献研究和分析工程问题得到合理的结论。

3.设计解决方案：能够设计针对智能系统领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元或算法流程，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。

4.科学研究：能够基于人工智能领域的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：能够针对复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的软硬件技术、计算资源、现代信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

6.工程与社会：能够基于人工智能领域内工程背景知识进行合理分析，评价人工智能专业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。

7.环境和可持续发展：能够理解和评价针对人工智能领域的复杂工程问题工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

8.职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

9.个人和团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

10.沟通和交流：能够就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，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

11.项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

12.终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应计算机技术发展的能力。

13.持续发展：树立和践行社会主义核心价值观。

三、<![endif]>主干学科

信息科学与技术、计算机科学与技术

四、<![endif]>专业大类

电子信息类

五、<![endif]>核心课程

程序设计基础、面向对象程序设计、离散数学、算法与数据结构、计算机组成原理、数字逻辑、计算机网络、操作系统、数字图像处理、人工智原理、嵌入式智能系统、智能计算、工业机器人技术等。

六、<![endif]>修业年限

学制4年，实行弹性修业年限

七、<![endif]>最低毕业学分

学生完成专业培养方案规定的课程，考核合格，准予毕业的最低173学分

八、<![endif]>授予学位

工学学士

九、<![endif]>课程设置

（一）课程教学

1、通识类课程

注：“课程类别”由各专业依“国标”“认证标准”的要求自行填写。若该门课程不属于“国标”或“认证标准”中的类别，可以不填。

2、学科基础知识课程

课程名称	学时				学分			开课学期	课程属性	备注 说明	课程类别	开课单位
	总学时	课内		课外	总学分	课内	课外
		课堂	实验
程序设计基础	72	48	24	0	4.5	4.5	0	1	必修		学科基础知识课程	计算机学院
计算学科概论	16	16	0	0	1	1	0	2	必修		学科基础知识课程	计算机学院
人工智能程序设计	32	24	8	0	2	2	0	2	必修		学科基础知识课程	计算机学院
面向对象程序设计	56	36	20	0	3.5	3.5	0	3	必修		学科基础知识课程	计算机学院
数字逻辑	56	42	14	0	3.5	3.5	0	3	必修		学科基础知识课程	计算机学院
离散数学	64	64	0	0	4	4	0	3	必修		数学和自然科学类课程	计算机学院
计算机组成原理	64	52	12	0	4	4	0	4	必修		学科基础知识课程	计算机学院
计算机网络	56	48	8	0	3.5	3.5	0	4	必修		学科基础知识课程	计算机学院
算法与数据结构	80	60	20	0	5	5	0	4	必修		学科基础知识课程	计算机学院
操作系统	56	48	8	0	3.5	3.5	0	5	必修		学科基础知识课程	计算机学院
合计	552	438	114	0	34.5	34.5	0	——	——	——	——

3、专业知识课程

课程名称	学时				学分			开课学期	课程属性	备注 说明	课程类别	开课单位
	总学时	课内		课外	总学分	课内	课外
		课堂	实验
机器学习	80	64	16	0	5	5	0	6	必修		专业知识课程	计算机学院
人工智能导论	48	32	16	0	3	3	0	2	必修		专业知识课程	计算机学院
算法设计与分析	48	36	12	0	3	3	0	5	必修		专业知识课程	计算机学院
机器视觉与应用	32	24	8	0	2	2	0	5	必修		专业知识课程	计算机学院
嵌入式智能系统	48	36	12	0	3	3	0	5	选修		专业知识课程	计算机学院
智能计算	32	32	0	0	2	2	0	6	选修		专业知识课程	计算机学院
数据挖掘与大数据应用	32	32	0	0	2	2	0	5	选修		专业知识课程	计算机学院
虚拟现实技术	32	24	8	0	2	2	0	6	选修		专业知识课程	计算机学院
机器人流程自动化	32	24	8	0	2	2	0	6	选修		专业知识课程	计算机学院
合计	384	304	8-	0	24	24	0	——	——	——	——

注：表中“合计”一行中的“总学时”与“总学分”是指学生本培养方案中应完成的专业知

识课程的总学时与总学分，而不是上述所有课程（含选修课程）的累计。

（二）<![endif]>实践教学

名称	学时或周数	学分	开设学期/暑期实践季	起止周	属性	备注说明	类型	开课单位
软件基础综合设计	16	1	第1学期	1-16	必修		综合设计	计算机学院
人工智能编程基础实训	32	2	第3学期	1-16	必修		综合实训	计算机学院
高级语言软件综合设计	16	1	第3学期	1-16	必修		综合设计	计算机学院
图像处理与机器视觉综合设计	32	2	第5学期	1-16	必修		综合设计	计算机学院
机器学习与深度学习实训	64	4	第6学期	1-16	必修		综合实训	计算机学院
认识实习	32	2	第2学期	1-16	必修			计算机学院
专业实习	4周	4	第6学期	1-4	必修	劳动 教育		计算机学院
毕业实习	4周	4	第7学期	1-4	必修			计算机学院
毕业设计（论文）	12周	4	第7学期	17-20	必修			计算机学院
		12	第8学期	2-13
合计	——	36	——	——	——	——	——

注：表中“合计”一行中的“学分”是指学生本培养方案中应完成的实践教学的学分合计。

（三）<![endif]>创新创业与素质教育平台

名称	学时或周数	学分	开设学期/暑期实践季	起止周	属性	备注说明	类型	开课单位
创新创业教育	32	2	1-8	学术周	必修		创新创业实践	计算机学院
合计	32	2	——	——	——	——	——

附4-1人工智能专业课程关系图

附4-2人工智能专业课程与毕业要求支撑矩阵

课程名称

毕业要求

1.工程知识

2.问题分析

3.设计解决方案

4.研究

5.使用现代工具

6.工程与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人团队

10.沟通

11.项目管理

12.终身学习

中国近现代史纲要

M

M

H

M

M

思想道德修养与法律基础

M

M

H

H

M

M

马克思主义基本原理概论

M

M

H

M

M

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论（上）

M

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M

H

M

M

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论（下）

M

H

M

H

M

M

大学体育(1)

M

大学体育(2)

M

大学体育(3)

M

大学体育(4)

M

大学英语A(1)

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H

大学英语A(2)

H

H

大学英语A(3)

H

H

学术英语

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H

形势与政策（1）-（8）

M

M

H

H

M

M

数学分析A

H

M

数学分析B

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M

高能代数

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H

概率论与数理统计

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大学物理(力学)B

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大学物理(电磁学)B

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大学物理(光学)B

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H

文献检索

M

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H

军事理论

H

M

M

心理健康教育

M

H

H

大学生职业发展

H

H

创业基础与就业指导

M

H

M

计算机程序设计基础

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M

H

M

H

M

人工智能程序设计

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M

H

M

H

M

数字逻辑

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M

H

M

H

M

离散数学

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M

H

M

H

M

计算机组成原理

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M

H

M

H

M

信号与系统

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M

H

M

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M

数据结构

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M

H

M

H

M

操作系统

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M

H

M

H

M

机器学习

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M

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M

H

M

人工智能导论

H

H

M

算法分析与设计

H

H

M

M

最优化方法

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M

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智能机器人

H

H

M

H

机器视觉与应用

模式识别

嵌入式智能系统

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M

M

M

工业机器人技术

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M

M

M

M

智能技术算

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M

M

M

数据挖掘与大数据应用

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M

M

虚拟现实技术

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M

M

M

自然语言理解

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M

M

M

智能机器人系统

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M

智能传感器技术

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M

计算机程序设计基础课程设计

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M

数字逻辑课程设计

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M

计算机组成原理课程设计

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操作系统课程设计

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数据结构课程设计

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数据库原理与应用课程设计

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M

数字图像处理综合训练

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模式识别课程设计

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创新创业实训（Python语言）

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机器学习实训

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专业实习

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毕业实习

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毕业设计（论文）

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军事技能训练

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心理健康测试（1）-（4）

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体质健康测试（1）-（4）

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公益劳动

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学术周

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第二课堂活动

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全校任选

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