合肥工业大学智能科学与技术专业人才培养方案.docx

合肥工业大学智能科学与技术专业人才培养方案(080907T)一、培养目标和毕业要求培养目标：面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求，培养具有人工智能领域的复杂工程问题分析和解决能力，培养人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面的专业研究与技术人才，掌握跨学科的自然科学基础知识，具备良好外语运用能力，具有扎实的计算机科学基础和人工智能专业基础，具有丰富的实践、动手能力，能自主发现问题、解决问题，发扬个人的自主能动性，在人工智能科学研究创新能力、应用创新能力和交叉领域融合创新能力方面具有特色，满足国家、军队、社会智能化建设和发展的需要，推进技术进步，引领社会发展，参与国际竞争的人工智能专业精英人才。本专业的培养目标具体如下：(LGl)能鉴定、分析和研究与计算机科学与技术专业相关的基础科学问题，适应独立和团队工作环境，承担计算机科学与技术、智能科学与技术以及其他相关计算机学科领域的科学研究工作。(LG2)能鉴定、分析和解决与智能科学与技术专业相关的基本技术问题，适应独立和团队工作环境，承担人工智能方向应用中设计构建模型、算法分析、系统实现、管理维护等工作。(LG3)自觉服务国家和社会，具有较宽的国际视野和一定的国际竞争与合作能力，具有良好的职业素养和较强的社会服务意识，能在一个设计、研发或科研团队中担任组织管理角色。(LG4)在具备专业知识、技术能力与综合素质的基础上，具有通过继续教育或其它终身学习途径拓展知识的能力，能够初步适应其他领域的工作，进一步适应智能科学与技术与社会发展的需求。毕业要求：(GRl)工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决与智能科学与技术相关的复杂工程问题。1.1 能够理解与掌握数学、物理等自然科学的基础知识和计算机科学与技术基础学科知识，并具有一定的智能科学与技术方法论意识。1.2 能够理解与掌握智能科学与技术的理论知识和基本方法，理解相关的基本工程知识，并具有一定的计算思维能力。1.3 能够在课程考核、实践环节、科技活动以及毕业设计（论文）等中，应用数学等自然科学、工程基础和专业知识解决人工智能应用中的复杂工程问题。（GR2）问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析智能科学与技术中的复杂工程问题，以获得有效结论。2.1 能够应用数学等自然科学、计算机科学与技术、智能科学与技术的基本理论与方法，分析与识别相关实际工程应用问题的复杂性，并进行清晰的描述与表示。2.2 具有运用多种文献检索方式查找所需参考文献的能力，同时具有相关文献综述与分析的能力，深入分析复杂工程问题，以获得有效的结论。2.3 能够在课程考核、实践环节、科技活动以及毕业设计（论文）等中，应用数学等自然科学、计算机科学与技术、智能科学与技术的方法对相关复杂工程问题进行分析、表述、推理与验证等。（GR3）设计/开发解决方案：能够设计针对智能科学与技术中的复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的计算机软硬件系统、科学计算算法、人工智能模型，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。3.1 掌握智能科学与技术应用工程问题的基本设计原理与方法，能够针对相关复杂工程问题设计合理的解决方案。3.2 能够从设计方法学上理解与掌握智能科学与技术及其应用的相关复杂工程问题的解决方法，并在解决过程中体现出一定的创新思维能力。3.3 能够在课程考核、实践环节、科技活动以及毕业设计（论文）等中，树立综合考虑社会与文化、健康与安全、伦理与法律、环境与发展等诸多因素的意识。（GR4）研究：能够基于计算机科学原理并采用专业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。4.1 理解与掌握计算机科学与技术的基本理论和智能科学与技术的核心知识，并从科学技术方法论上理解智能科学与技术专业的基本研究方法；具有一定的计算思维能力。4.2 能够针对复杂计算机工程问题运用相关的理论和方法建立定性或定量模型，进行分析与比较；能够掌握原始数据收集与处理方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法；具有一定的计算思维能力，具有算法设计与分析能力。4.3 能够在课程考核、实践环节、科技活动以及毕业设计（论文）等中，通过一定数量的设计实验、仿真实验、研究性项目等，研究与开发复杂人工智能问题的解决方案。（GR5）使用现代工具：能够针对复杂人工智能工程问题，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，包括对复杂人工智能工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。5.1 能够熟练运用计算机科学与技术专业中的程序设计方法、环境与工具，包括软件开发集成环境、实验数据分析工具、模拟与仿真工具等；能够熟练掌握计算机系统的应用环境与开发工具等，包括数据库系统环境与工具、操作系统与编译系统、计算机网络环境与互联网平台、计算机系统部件模拟与评价等；具有一定的计算思维能力和程序设计与实现能力。5.2 能够选择与运用智能科学与技术的方法与工具等，针对复杂工程问题的解决方案,进行分析与比较、预测与模拟，并能够理解与表述问题解决方案的局限性。（GR6）工程与社会：能够基于计算机工程相关背景知识进行合理分析，评价专业计算机工程实践和复杂的人工智能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。6.1 理解社会、安全、伦理、法律等方面的基本知识，并理解其与人工智能的相互影响。6.2 在解决人工智能工程问题的过程中，能够从伦理与法律、人文与社会等方面进行分析、比较与评价，尽到保证社会伦理、遵守法律等责任与义务。（GR7）环境和可持续发展：能够理解和评价针对复杂人工智能工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。7.1具有环境与可持续发展的基本知识与意识，能够理解智能科学与技术及人工智能应用对当前社会环境与自然环境，以及可持续发展的影响与重要性。7.2能够针对具体人工智能工程问题的解决方案对环境与可持续发展影响进行分析与评价。（GR8）职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。8.1 理解与当前社会发展状况相关的人文与社会科学基本知识，在实际问题解决方案中体现出健康心理、正确价值观、以及人文社会科学知识与素养。8.2 理解复杂工程问题的实践活动有可能涉及人文与社会环境、职业道德和规范，能够在工程实践中遵守专业工程师职业道德和规范，履行社会责任。（GR9）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。9.1 理解尊重个人权利与利益的重要性，理解个人、团队、社会的关系，理解个人和团队的利益统一性，以及团队不同成员及负责人的作用。9.2 参加一定的跨院系、跨专业的社团组织或竞赛等科技活动，或参加一定的工程实习、社会实践、公益活动、调研等，并能够在其中发挥应有的作用。(GRlO)沟通：能够就复杂人工智能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。10.1 具有智能科学与技术专业方面的外语文献阅读与文献检索能力，具有专业外语交流与写作能力，具有国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。10.2 能够在各种教学和实践环节中，针对复杂工程问题解决方案与同学、同行及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、清晰表达观点，准确回应提问等。(GRID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。11.1 理解与掌握一般工程项目规划与管理、工程决策与经济的基本知识与方法，并对当前智能科学与技术的相关产业有一定的认识。11.2 能够在课程考核、实践环节、科技活动以及毕业设计(论文)等中，理解并运用工程管理原理和经济决策方法等多学科知识解决相关复杂工程问题。(GR12)终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。12.1 能够理解自主学习和终身学习的重要性与必要性，掌握一定的自主学习和终身学习的方法。12.2 能够在本专业的各种教学和实践环节中，体现出自主学习和终身学习意识，在复杂工程问题的解决方案中体现出一定的自主学习和终身学习的能力。实践能力标准：智能科学与技术专业实践教学体系主要包括实验课程、课程设计、实习、毕业设计(论文)，四年总的实验当量不少于2万行代码，其中，平均每门基础课程设计不少于8百行，平均每门综合项目训练/实践不少于4千行。积极开展科技创新、社会实践等多种形式实践活动，到各类工程单位实习或工作，取得工程经验，基本了解本行业状况。学生毕业时，实践能力应达到以下标准：(PAl)工程基础实践能力：1.1 能够应用数学等自然科学、计算机科学与技术的方法、智能科学与技术的专业知识对复杂的工程问题进行分析、表述、推理与验证等，具有严肃认真的科学作风、抽象思维能力、分析计算能力、总结归纳能力、逻辑推理能力、解决问题能力。1.2 能够熟练运用程序设计方法、环境与工具，具有良好的实验技能、实验习惯、分析结果的能力；具有一定的计算思维能力，具有一定的程序设计与实现能力。1.3 具有专业方面的外语文献阅读与检索能力、交流与写作能力，具有国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。1.4 能够理解自主学习和终身学习的重要性与必要性，掌握定的自主学习和终身学习的方法。(PA2)工程知识实践能力：具有计算思维能力、程序设计与实现能力、算法设计与分析能力。具有将软件基础知识与科学方法用于系统研究与开发的初步能力。具有科学计算、数据科学、人工智能、辅助设计等领域的应用开发的初步能力。具有计算机软件系统设计与开发的能力。具有计算机网络的设计和管理能力。具有解决复杂计算机工程问题的数据获取与处理能力。对复杂计算机系统具有认知能力和实践能力，具有良好的工程意识、效益意识和解决工程问题能力。2.1 能够设计针对复杂计算机工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元(部件)或开发流程。2.2 能够针对复杂计算机工程问题运用相关的理论和方法建立定性或定量模型，进行分析与比较；能够掌握原始数据收集与处理方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法：具有一定的计算思维能力，具有算法设计与分析能力。2.3 能够熟练掌握计算机系统的应用环境与开发工具等，包括数据库系统环境与工具、操作系统与编译系统、计算机网络环境与互联网平台、计算机系统部件模拟与评价等；具有计算思维能力和程序设计与实现能力。(PA3)工程应用实践能力：3.1 在设计针对复杂计算机工程问题的解决方案，设计满足特定需求的系统、单元(部件)或开发流程过程中，综合考虑人文与社会、健康与安全、伦理与法律以及环境与可持续发展等因素.3.2 能够通过一定数量的设计实验、仿真实验、研究性专题或项目等，研究与开发复杂工程问题的解决方案；具有计算思维能力和计算机系统能力。3.3 能够选择与运用适当的方法、环境与工具，针对复杂工程问题的解决方案，进行分析与比较、预测与模拟，并能够理解与表述问题解决方案的局限性。3.4 有现代信息检索、甄别、阅读及撰写科技论文与技术报告的能力。3.5 具有一定的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力以及在团队中发挥作用的能力。具有良好的国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力。3.6具有将所学知识应用于社会服务的智能科学与技术工程实践应用能力。(PA4)工程创新实践能力：4.1 在对计算机新产品、新工艺和新技术进行研究、开发和设计过程中，能够体现出创新思维能力。4.2 了解本专业在科学研究中的前沿发展趋势和社会企业需求，具有创新创业意识。二、培养人才的适应范围与专业特色培养人才的适应范围：本专业培养的毕业生可从事以下几方面工作：L计算机系统的研究与开发；2 .软件系统的设计与开发；3 .在科学计算、工业控制、数据科学、信息管理、人工智能、辅助设计、通讯和管理等领域的应用开发；4 .计算机网络系统的设计和管理；5 .高等院校和科研院所的教学和科研工作。人才培养的专业特色：智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业。本专业以计算机科学与技术为主干学科。与传统的计算机科学与技术不同，智能科学与技术的工程性和实践性很强，需要更广泛的数学、计算与程序基础。智能科学与技术融合了电子、传感器、计算机软硬件、人工智能、智能系统集成等众多先进技术，是现代检测技术、电子技术、计算机技术、自动化技术、光学工程和机械工程等学科相互交叉和融合的综合学科。本专业在已有的发展较成熟的计算机科学与技术基础上，开展了人工智能数学基础、脑认知科学基础、智能机器人系统、情感计算、自然语言理解等特色课程，加强培养学生的科学研究能力与工程实践能力，为高新技术研究及产业发展培养高素质人才。三、专业培养标准本专业标准学制为4年，学生可在36年内完成学业，合格毕业生授予工学学士学位，具备以下的知识、能力和素质：1、知识结构1.1人文素养知识具有优秀的人文社会科学素养；较强的社会责任感和良好的工程职业道德。1.2工程基础知识具有相关的数学、自然科学知识以及一定的经济管理知识：具有计算机科学与技术专业基本理论知识。L3工程专业知识掌握扎实的智能科学与技术专业的核心知识，熟悉学科的知识组织结构、学科形态、典型方法、核心概念等，跟踪本专业的前沿发展现状和趋势。2、能力结构2.1 掌握计算机科学的基本思维方法和研究方法，具有严谨的科学素养，并具备将基础知识与科学方法用于系统开发的能力。2.2 具有系统级的认知能力和实践能力，具有良好的工程意识、效益意识和解决工程问题能力。2.3 具有工业装备与机器人控制核心技术理解、开发和应用的能力；具有网络工程和数据工程的理解、开发和应用能力；3、素质结构1.1 具有适应社会发展能力以及终身学习能力，熟练掌握通过图书馆、搜索引擎等信息获取方法。1.2 具有优良的创新意识，具备对信息类新产品、新工艺和新技术进行研究、开发和设计的能力。1.3 了解计算机专业相关的职业和行业的法律、法规，熟悉环境保护和可持续发展等方面的方针、政策，能正确认识计算机及相关技术对于客观世界和社会的影响。1.4 具有良好的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力以及在团队中发挥作用的能力。3. 5具有良好的国际视野和跨文化的交流、竞争与合作能力。4. 6具有将所学知识应用于社会服务的工程实践应用能力。四、主干学科和相关课程主干学科：计算机科学与技术主干课程：人工智能专业导论、人工智能数学基础、人工智能原理、机器学习基础、计算机组成原理、多媒体信息处理基础、数字逻辑、计算机网络、操作系统、数据库系统、智能机器人系统特色课程：人工智能数学基础（76学时4.5学分）、脑认知科学基础（32学时2学分）、计算机组成原理（48学时3学分）、智能机器人系统（40学时2.5学分）、情感计算（32学时2学分）、自然语言理解（36学时2学分）、语音信号处理（36学时2学分）、机器视觉（36学时2学分）、大数据处理技术（36学时2学分）。辅修专业课程模块：共29.5学分。程序设计基础（60学时3.5学分）、数据结构（80学时4.5学分）、数字逻辑（40学时2.5学分）、操作系统（60学时3.5学分）、数据库系统（52学时3学分）、计算机网络（48学时3学分）、多媒体信息处理基础（36课时2学分）、计算机组成原理（48学时3学分）、人工智能原理（32学时2学分）、机器学习基础（44学时2.5学分）。专业选修课程模块：共61学分，脑认知科学基础（32学时2学分）、Java技术（36学时2学分）、Python语言与系统设计（36学时2学分）、程序设计艺术与方法（36学时2学分）、人工智能伦理（16课时1学分）、优化计算技术（32学时2学分）、算法导论（32学时2学分）、编译原理（48学时3学分）、并行计算（36学时2学分）、计算方法（36学时2学分）、组合数学（32学时2学分）、计算机体系结构（32学时2学分）、嵌入式系统（32学时2学分）、单片机原理与接口技术（32学时2学分）、智能传感技术（32学时2学分）、智能控制（36学时2学分）、物联网技术（32学时2学分）、边缘计算（32学时2学分）、语音信号处理（36学时2学分）、自然语言理解（36学时2学分）、机器视觉（36学时2学分）、情感计算（32学时2学分）、软件项目管理（32学时2学分）、信息安全技术（36学时2学分）、移动计算及应用开发（36学时2学分）、软件工程（32学时2学分）、智能推荐系统（32学时2学分）、深度学习原理及应用（38学时2学分）、可视化技术与应用（40学时2学分）、大数据处理技术（36学时2学分）、数据挖掘（36学时2学分）。五、课程地图理论课程地图根据培养目标，列出12项毕业要求。所开设的每一门课程都支持2项以上毕业要求。理论课程与毕业要求的映射关系见表U表1.理论课程与毕业要求的映射关系矩阵理论课程GRl工程知识GR2问题分析GR3设计/开发解决方案GR4研究GR5使用现代工具GR6工程与社会GR7环境和可持续发展GR8职业规范GR9个人和团队GRlO沟通GRll项目管理GR12终身学习形势与政策马克思主义基本原理概论毛泽东思想与中国特色社会主义理论体系概论VV思想道德修养与法律基础中国近现代史纲要军事理论大学生心理健康大学体育大学英语通识教育选修课程高等数学A线性代数概率论与数理统计大学物理C现代企业管理7,程序设计基础数据结构人工智能专业导论77人工智能数学基础人工智能原理机器学习基础数字逻辑计算机组成原理多媒体信息处理基础77计算机网络操作系统数据库系统77理论课程GRl工程知识GR2问题分析GR3设计/开发解决方案GR4研究GR5使用现代工具GR6工程与社会GR7环境和可持续发展GR8职业规范GR9个人和团队GRlO沟通GRll项目管理GR12终身学习智能机器人系统脑认知科学基础V人工智能伦理JJava技术Python语言与系统设计程序设计艺术与方法,算法设计与分析编译原理并行计算V计算方法V组合数学优化计算技术7计算机体系结构V嵌入式系统单片机原理与接口技术7智能传感技术智能控制技术物联网技术7边缘计算语音信号处理J自然语言理解计算机视觉基础情感计算软件过程与管理信息安全技术移动计算及应用开发软件工程智能推荐系统深度学习原理及应用可视化技术与应用77大数据处理技术数据挖掘实践教学地图根据培养目标，列出12项毕业要求。所开设的每一门课程都支持2项以上毕业要求。实践教学课程与毕业要求的映射关系见表2。表2.实践课程与毕业要求的映射关系矩阵实践教学课程GRl工程知识GR2问题分析GR3设计/开发解决方案GR4研究GR5使用现代工具GR6工程与社会GR7环境和可持续发展GR8职业规范GR9个人和团队GRlO沟通GRll项目管理GR12终身学习大学物理实验工程训练C电子实习7认知实习程序设计课程设计数据结构课程设计V操作系统课程设计系统硬件综合设计机器学习课程设计7机器人应用综合设计智能应用系统设计7人工智能创新实践7人工智能类竞赛实践创新创业教育毕业设计77根据培养目标，列出了4项实践能力标准。所开设的每一门实践教学课程都直接支持1项以上实践能力标准。实践课程与实践能力标准的映射关系矩阵见表3。«3.实践课程与实践能力标准的映射关系矩阵实践教学课程PAl智能科学与技术工程基础实践能力PA2智能科学与技术工®知识实践蜥PA3智能科学与技术工程综合实践能力PA4智能科学与技术工程创新实践能力大学物理实验工程训练C电子实习认知实习程序设计课程设计实践教学课程PAl智能科学与技术工程基础实践能力PA2智能科学与技术工®知i磔践蜥PA3智能科学与技术工程综合实践能力PA4智能科学与技术工程创新实践能力数据结构课程设计J操作系统课程设计J系统硬件综合设计V机器学习课程设计机器人应用综合设计7智能应用系统设计人工智能创新实践7人工智能类竞赛实践7创新创业教育毕业设计7六、课程关系图I大一下线性代数P3序设计航大学物理C数*i砧构Iavali 术<)程序役”设-Tfiit口、IHJ概率论ft I1 %统i IHJ ,打理人.人1：曾徒故J1w； YT-fIXJ计算方法I机;学习基PythOn 您 M系奴戊11人 .Wte<业守说大二下I I大三上I I大三下I摄作系统也台致学瓦雷学习课it WOI*珂操作熊嫌谶 WSiII“立机网络'优化计且技 术>iw机体系 结内Wi2il ,l 分析大四上大四下fti J机器入人网 匕:介出1Bem佑 Il 处A技术伯恩安全必 术_ 1%机富人二软件过闸。I河理 .；ttl4J*T 1 )：«««所实践LI物联网枝木(智健控朋投软件工*,移动计肆及 应川开发井行计口杆碓表与翁L< I ， 广AllI机备祝色边燎” niiAA电子实习情形计比故擀挖孤KXWffiffc现代企业甘深度学习Ie Ffll打生化拉木 1闲I通"杞中.钵F '八4；1技术|认知实习|EffVCWffi>HKJ ¾tilXAift七、毕业合格标准L符合德育培养要求。2 .符合毕业要求。3 .第一课堂：最低毕业学分165o其中理论课程125.5学分，实践教学环节39.5学分。其中创新创业教育不得低于4学分，通识教育选修课程不得低于12学分。4 .第二课堂成绩单达到如下要求方可毕业：活动类型活动性质毕业要求思想成长必修至少修得3个学分科技创新必修至少修得3个学分体育活动必修参加大学生体质健康测试达标并至少修得3个学分工作履历选修至少两个模块共修得3个学分实习实践选修公益服务选修文艺活动选修学生自选选修八、授予学位本专业授予工学学士学位。九、教学计划结构表（见附表）