（人工智能实验班）培养方案.docx-资料库

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人工智能实验班人才培养方案一、专业定位计算机科学与技术（人工智能实验班）是推动社会经济发展的核心动力，是实施国家创新创业战略的主战场之一，社会各行业对计算机科学与技术专业的专门科技人才具有广泛而迫切的需求。计算机科学与技术专业定位于服务国家“十三五”产业布局和“一带一路”战略，聚焦湖南省重点产业之信息产业，瞄准人工智能物联网数据获取与感知的软件开发，系统运维等相关领域，整合本地经济以及本省相关行业资源，弥补社会服务短缺，培养适应国家信息化、智能化发展的迫切需要，具有良好科学素养和文化素养，全面系统地掌握智能科学与技术领域的基本理论、基本技术等基础知识体系，具有扎实的信息处理理论、控制理论、计算机科学与技术、智能科学理论等多学科基本知识，熟练掌握智能制造和智能信息处理技术，能够进行智能机器和智能系统的设计、开发和应用；学生毕业后能够在科研院所、制造企业、金融企业、工业企业、商业企业等单位中从事各类电子与信息系统、智能信息处理领域的应用开发和各类控制系统、仪器设备等智能化的设计、开发及应用等工作的高级应用技术型人才。二、培养目标培养德智体全面发展的、具有创新创业精神的高水平工程技术人才。毕业生具有坚实的计算机科学与技术、智能科学与技术专业基本理论、基础知识和专业技术，掌握智能信息处理与智能系统分析设计方法、具有智能技术应用开发能力，并能综合运用进行智能系统的设计开发，具有良好的科学和文化素养、具有国际化视野。毕业生具有在工程技术、社会经济、生态环境各领域进行创新创业的能力，可以在民用或军用各部门、科研机构、高等院校、工厂企业等单位从事智能系统分析与设计、智能技术研发与应用等工作，尤其是从事大规模智能信息网络系统、多模态人机交互系统的研发工作，并具有继续深造学习的能力。三、毕业要求 1、工程知识——具有扎实的数学与自然科学知识以及工程基础，系统地掌握智能科学与技术领域的基本理论、基础知识，能够将数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识用于解决复杂工程问题。 2、问题分析——掌握智能技术与系统分析的基本原理，能够应用其基本方法，识别、表达并通过文献研究分析复杂工程问题，以获得有效结论。 3、设计/开发解决方案——能够设计针对复杂工程问题的解决方案，针对特定需求进行智能技术和系统的设计与实现，具有设计/开发功能模块和系统的能力，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、研究——能够基于科学原理并采用科学方法对智能系统中的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——具有信息获取能力，能够根据需要选择和使用信息技术工具和检索工具；能够合理地选择技术开发工具和资源，运用于复杂工程问题的设计、开发、仿真及验证过程中，并能够理解其局限性。 6、工程与社会——基于智能系统工程的相关背景知识，能够合理分析和评价本专业相关的工程实践和复杂工程问题解决方案可能对社会、健康、安全、法律、文化带来的影响，并理解应承担的责任。 7、环境和可持续发展——理解智能技术和系统与环境、社会的关系，能够评价针对复杂工程问题的工程实践对环境、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、社会责任感和道德修养，具备健康的身体和良好的心理素质，能够在工程实践中遵守工程职业道德和规范，并适应职业发展。 9、个人和团队——具有团队协作精神，能够在多学科背景的团队和创新创业的实践中承担个体、团队成员以及负责人的角色，完成所承担的任务。 10、沟通——具有良好的表达能力，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；熟练掌握一门外语，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——掌握工程项目管理方法，理解工程活动中涉及的重要经济与管理因素，并能在多学科环境以及创新创业实践中加以应用。 12、终身学习——具有自主学习和终身学习的意识，能够追踪计算机科学与技术、智能科学与技术领域的发展动态，具备不断学习及适应发展的能力。四、学制与学位学制四年，工学学士学位五、核心课程离散数学、计算导论与程序设计、数据结构、Python 语言程序设计、计算机组成原理、操作系统、计算机网络、人工智能导论、智能科学数学基础、智能机器人、机器学习、机器视觉技术、自然语言处理、面向对象程序设计、数据挖掘、智能科学数学基础、大数据系统及应用六、毕业最低学分最低完成 158 学分，其中理论教学 123 学分，实践教学 28 学分，创新创业教育 7 学分。七、培养方案附表 1、时间分配表 2、课程体系结构表 3、专业课程体系配置流程图 439

4、专业课程与毕业生专业能力要求的对应关系 5、培养方案进程表 6、实践教学环节安排表 7、培养方案分学期进程表 440

1、时间分配表 2 3 4 5 K 6 K K K K O ： 14 1 1 3 K K ： 14 1 4 O O O O ： 13 1 4 1 K K ： 16 1 2 K ： 17 1 1 学期周次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 理论教学考实试习课程设计毕业设计： O K B 军训 ★ 入毕教育 + 1 ★ ★ K ： 15 1 1 2 + 共计 19 19 19 19 19 19 19 备注 7 K K K O O O O ： 12 1 4 2 8 B B B B B B B B B B B B B B B 15 + 15 说明：实习项目数据统计包含：金工实习；电子电工实习；认识实习/写生；生产实习/专业实习/专业考察；毕业实习。课程设计项目数据统计包含：课程实践（专题实验或专题实践）、课程设计/学年论文。 441

2、课程体系结构表课程体系结构性质学时学时比例学分学分比例备注通识教育课程必修 1122 47.83% 65 46.10% 大类专业课程必修 536 22.85% 33 23.40% 理论教学专业核心课程必修 560 23.87% 35 24.82% 专业课程选修 128 5.46% 8 5.67% 小计 2346 100% 141 100% 课内集中实践教学 40 周 40 实践教学课外第二课堂创新活动思想政治理论课程实践实践环节学分合计 2 2 6 48 442

人工智能学院计算机科学与技术专业（人工智能方向）人才培养方案 3、专业课程体系配置流程图 443

● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 1 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 课程高等数学大学物理线性代数概率论与数理统计离散数学电路与电子学电路与电子学实验数字逻辑与数字系统数字逻辑与数字系统实验人工智能导论面向过程程序设计(C 语言) 数据结构智能科学与技术专业讲座面向对象程序设计 python 程序设计智能科学与技术导论汇编语言程序设计计算机操作系统计算机网络计算机组成原理编译原理机器视觉技术智能科学数学基础算法设计与分析数据挖掘 Linux 操作系统大数据系统及应用自然语言处理专业课程（选修） 4、专业课程与毕业生专业能力要求的对应关系能力能力能力能力能力能力能力能力能力 2 3 4 5 6 7 8 9 能力 10 能力 11 能力 12 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 微机原理与接口技术 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 面向过程程序设计(C 语言)课程设计 ● ● ● 0

课程能力能力能力能力能力能力能力能力能力 1 2 3 4 5 6 7 8 9 能力 10 能力 11 能力 12 续表数据结构课程设计认识实习面向对象程序设计课程设计数字逻辑与数字系统课程设计 Python 程序设计课程设计计算机组成原理课程设计机器视觉课程设计微机原理与接口技术课程设计计算机网络课程设计算法设计与分析课程设计数据挖掘程序设计课程设计自然语言课程设计生产实习 ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● 大数据系统及应用综合实训 ● ● ● ● ● ● 毕业实习毕业设计（论文） ● ● ● ● ● ● ● ● ● 1

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