人工智能人才培养方案(专科.docx
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高校人工智能专业(专科)人才培养方案
2019年06月
人才培养方案
计算机应用技术(人工智能应用专业)专科人才培养方案
一、招生对象及学制
(一)招生对象:
全日制普通中学高中毕业生,招生方式为普通高考招生。
(二)学习年限:
基本学制三年,实行弹性学制,学生在校时间原则上不能少于两年,总在校时间(含休学)不得超过六年。
二、培养目标
培养学生德、智、体、美全面发展,具有良好的系统基础理论知识,掌握计算机应用技术(人工智能应用方向)的基本理论和基本技能,获得项目实践及技术应用能力的系统化实际训练,在人工智能应用领域能适应人工智能、大数据行业及其关联行业智能应用软件开发工程师、机器学习工程师、数据分析与挖掘工程师、数据科学家、产品经理等岗位需要的高素质应用型、技术技能型专门人才。
三、人才培养规格
本专业是培养学生学习人工智能应用技术的基础理论和专业知识,学生能够从事人工智能应用、科学研究、智能技术开发、教学、管理及应用等方面所需要的基本训练,具备从事智能数据处理、智能行为决策、智能机器人等方面研究、开发、应用及管理的综合能力。
本专业毕业生在知识、能力和素质等方面应达到如下具体要求:
(一)知识结构要求
具有良好的自然科学基础,扎实的信息科学基础;具有较好的人文社会科学、
14
管理科学知识;熟练掌握人工智能专业知识和应用技术,主要包括人工智能导论、深度学习实践、机器人导论、云计算导论、大数据导论、Hadoop系统基础、人工智能数据分析、数据采集与处理和数据标注工程等。
(二)能力结构要求
具备从事人工智能应用系统设计与实现的能力,特别在智能数据分析、智能数据处理、智能行为决策等方面,受到较系统的项目实践训练,能够发现、分析和解决实际项目中的技术问题;具备良好的项目交流、表达、组织、管理、协调与沟通的能力;了解智能学科、信息学科、计算机学科、数据科学的发展动态,并掌握相关文献检索方法,具有基本的专业资料分析与综合的能力,良好的文档与科学论文撰写能力;具有较强的创新意识,一定的创新创业能力。
(三)素质结构要求
毕业生身心健康;有良好的道德修养,尊重生命、遵纪守法、诚信友善、乐于奉献;有高尚的民族精神,积极弘扬传统文化,热爱祖国,崇尚集体主义精神;有坚定的理想信念,拥护中国特色社会主义,贯彻科学发展观、和谐社会理论和“四个全面”思想。
四、毕业标准
本专业学生在毕业审查时,要求同时达到以下条件:
(一)具有良好的思想道德和身体素质。
(二)完成培养方案规定的全部教学环节,最低修满138学分(其中必修126学分),毕业设计(论文)答辩合格。
(三)取得下列人才认证证书之一:
1)SiliconStoneEducation(SSE)人工智能人才认证证书。
2)工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能数据处理师》。
3)工业和信息化部颁发的《工业和信息化领域急需紧缺人才培养工程证书》。
4)软件专业技术水平(资格)考试程序员或软件工程师证书。
5)其他本专业对应的国家、行业、社会、企业中(初)级且经本学院认定的职业技能证书。
五、课程设置和学分要求
课程类别与学分结构表
课程模块
类别
必修课
选修课
合计
占总学分
比例(%)
学分
学时
(周)
最低
学分
最低学
时(周)
学分
学时
(周)
公共基
础课程
39
688+3
周
0
0
39
688+3
周
28.26%
专业基
础课程
39
560+4
周
12
192
51
752+4
周
36.96%
专业核
心课程
30
480
0
0
30
480
21.74%
毕业设计与就
业指导
18
32+16
周
0
0
18
32+16
周
13.04%
总计
126
1760+23
周
12
192
138
1952+23
周
100%
公共基础课程:
包括思想道德修养与法律基础、马克思主义基本原理、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、形势与政策、安全与国防教育、心理健康教育、公共英语、高等数学、线性代数、公共体育等。
专业基础课程:
包括数据结构、数据库原理、操作系统、计算思维和数据科学、综合程序设计、Java语言程序设计、Linux系统与应用、云计算导论、大数据导论、人工智能导论等
专业核心课程:
包括R语言程序设计、Python语言程序设计、深度学习实践、机器人实践、大数据库、数据挖掘基础、数据清洗、数据标注工程。
六、教学进度规划(含主要实践性教学环节、专业实验)
第一学期
课程名称
课程性质
学分
学时(周)
其中实践
学时
军训
必修
2
3周
3周
思想道德修养与法律基础
必修
2
32
形势与政策
必修
2
32
公共英语
(一)
必修
4
64
高等数学
(一)
必修
4
64
公共体育
(一)
必修
0.5
32
数据结构
必修
4
64
32
Java语言程序设计
必修
4
64
32
Linux系统与应用
必修
4
64
32
说明:
第一学期必修26.5学分,最低选修0学分,合计26.5学分。
第二学期
课程名称
课程性质
学分
学时(周)
其中实践
学时
马克思主义基本原理
必修
2
32
安全与国防教育
必修
2
32
公共英语
(二)
必修
4
64
高等数学
(二)
必修
4
64
公共体育
(二)
必修
0.5
32
数据库基础
必修
4
64
32
云计算导论
必修
4
64
24
大数据导论
必修
4
64
24
说明:
第二学期必修24.5学分,最低选修0学分,合计24.5学分。
第三学期
课程名称
课程性质
学分
学时(周)
其中实践
学时
毛泽东思想和中国特色社会主义理
论体系概论
必修
2
32
公共英语(三)
必修
4
64
线性代数
必修
3
48
公共体育(三)
必修
0.5
32
计算思维和数据科学
必修
3
48
操作系统
必修
4
64
16
人工智能导论
必修
4
64
24
Python语言程序设计
(专业核心课程)
必修
4
64
32
R语言程序设计
(专业核心课程)
必修
4
64
32
说明:
第三学期必修28.5学分,最低选修0学分,合计28.5学分。
第四学期
课程名称
课程性质
学分
学时(周)
其中实践
学时
心理健康教育
必修
2
32
公共体育(四)
必修
0.5
32
综合程序设计
必修
4
4周
4周
数据标注工程
(专业核心课程)
必修
4
64
32
机器人实践
(专业核心课程)
必修
3
48
24
深度学习实践
(专业核心课程)
必修
3
48
16
R语言项目实训
选修
3
48
48
Java语言项目实训
选修
3
48
48
Python语言项目实训
选修
3
48
48
人机交互
选修
3
48
48
说明:
第四学期必修16.5学分,最低选修6学分,合计22.5学分。
第五学期
课程名称
课程性质
学分
学时(周)
其中实践
学时
大数据库
(专业核心课程)
必修
4
64
32
数据清洗
(专业核心课程)
必修
4
64
32
数据挖掘基础
(专业核心课程)
必修
4
64
32
自动控制系统
选修
3
48
24
图像和语音识别
选修
3
48
24
计算机仿真技术
选修
3
48
24
自动化运维
选修
3
48
24
说明:
第五学期必修12学分,最低选修6学分,合计18学分。
第六学期
课程名称
课程性质
学分
学时(周)
其中实践
学时
就业指导与职业发展
必修
2
32
毕业设计
必修
16
16周
16周
说明:
第六学期必修18分,最低选修0学分,合计18学分。
七、专业核心课程教材推荐
人工智能作为新兴产业,如何实现教学与行业需求相吻合具有重要意义,南京云创大数据科技股份有限公司作为深耕云计算、大数据、人工智能行业多年的企业,在人工智能方面拥有丰富的实际项目经验和独到的行业见解。
同时,经过与各高校多年的深入合作,南京云创大数据科技股份有限公司也更清楚高校育人与企业用人如何有效对接,故对相关专业课程的教材进行推荐,教材的绝大部分内容也是源于企业实际项目,更具有实践意义。
推荐的每本教材皆有配套的PPT、视频、操作手册、源代码及原始数据,教师教学能更加轻松顺畅,学生也更能体会到实际企业项目的过程,提升教学质量。
(一)专业核心课程教材推荐表
课程名称
学时数
推荐教材
人工智能导论
64
《人工智能导论》由刘鹏教授作为教材主编率
领团队编写,高等教育出版社出版。
深度学习实践
48
《深度学习》由刘鹏教授作为教材主编率领团
队编写,电子工业出版社出版。
云计算导论
48
《云计算导论》由刘鹏教授作为丛书总主编率
领团队编写,清华大学出版社出版。
大数据导论
48
《大数据导论》由刘鹏教授作为丛书总主编率
领团队编写,清华大学出版社出版。
大数据实践
64
《大数据实践》由刘鹏教授作为丛书总主编率
领团队编写,清华大学出版社出版。
数据挖掘基础
48
《数据挖掘基础》由刘鹏教授作为丛书总主编
率领团队编写,清华大学出版社出版。
数据清洗
48
《数据清洗》由刘鹏教授作为丛书总主编率领
团队编写,清华大学出版社出版。
数据标注工程
48
《数据标注工程》由刘鹏教授作为丛
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