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人工智能专业人才培养方案

发布时间：2020-07-03文章来源： 浏览次数：

广州大学2020年专业人才培养方案

人工智能专业

 

制定人：

饶永生

审定人：

汤茂斌   高鹰

 

一、学制，学位

       学制4年，授予工学学士学位。

二、培养目标

培养具有社会主义核心价值观，良好的道德与修养，遵守法律法规，具有社会和环境意识，培养掌握数学与计算机科学的基础知识以及人工智能相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强创新意识与工程能力、专业工程师素养与职业发展潜力的创新应用型人才；具有较强的专业能力、创新创业能力和良好的综合素质，并能通过终身学习途径拓展自己的能力，了解和紧跟学科专业发展，能从事大数据智能等人工智能及其相关领域的设计、开发和工程管理工作；能在企事业单位及其管理部门中发挥骨干作用；能从事机器感知与模式识别、机器学习、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统、计算机视觉智能处理及应用等专精领域的研发工作并发挥主导作用。

学生毕业后能从事人工智能各应用领域的设计、研发、管理和维护等方面的工作，可进入国内外高等院校、科研院所继续深造。

 

三、专业核心课程

C++程序设计、概率论与数理统计、离散数学、人工智能程序设计、数据结构、计算机系统基础，操作系统、数据库原理、人工智能原理、机器学习、模式识别、自然语言处理。

四、培养特色

产教融合、科教融合，以数理为基础，人工智能交叉学科知识培养为依托，认证体系为指导，培养基础理论扎实、专业素养好、实践能力强、富有创新精神的应用型人才，形成科教结合、教学互动、能力培养、素质提升的特色。

五、毕业要求

       人工智能专业毕业生应达到如下在知识、能力和素质等方面的要求：

毕业要求1（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复杂人工智能问题。

毕业要求2：（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复杂人工智能问题，以获得有效结论。

毕业要求3（设计/开发解决方案）：能够设计针对复杂人工智能问题的解决方案，设计满足特定需求的智能系统，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。

毕业要求4（研究）：能够基于科学原理并采用科学方法对复杂人工智能问题进行研究，包括建立智能优化模型、相关智能算法、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

毕业要求5（使用现代工具）：能够针对复杂人工智能问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源和信息技术工具，利用形式化方法完成复杂软件系统的分析、预测、模拟、设计、验证、确认、实现、应用和维护，并能够理解其局限性。

毕业要求6（工程与社会）：能够基于工程相关领域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软件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。

毕业要求7（环境和可持续发展）：能够理解和评价针对复杂人工智能问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

毕业要求8（职业规范）：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在人工智能实践中理解并遵守职业道德和规范，履行责任。

毕业要求9（个人和团队）：能够在多学科背景下的计算机项目团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

毕业要求10（沟通）：能够就复杂人工智能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。

毕业要求11（项目管理）：理解并掌握人工智能项目管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用，具有一定的计算机项目管理能力。

毕业要求12（终身学习）：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。

六、修业指导

       人工智能专业基本学制四年，允许在七年的弹性学制内完成学业。本专业课程共设置6个模块，分别是：通识类必修课，通识类选修课，学科基础课，专业必修课，专业选修课，集中性实践教学环节。完成的总学分不少于160学分，且满足各相应模块的修业要求。具体要求如下：

1、通识类必修课为全校学生必修课程，计26学分。

2、通识类选修课在毕业前必须修满14学分，其中在“历史与文化”模块至少选修2个学分；在“艺术与审美”模块至少选修2个学分；在“创新与创业”模块至少选修2个学分；在“运动与健康”模块至少选修1个学分，即学生须在三年级、四年级参加《国家学生体质健康标准》测试合格及达到校园跑规定里程及次数后获得“大学体育5”0.5学分、“大学体育6”0.5学分，经学校批准在三、四年级参加交换学习或因身体原因无法参加体育锻炼的学生可免修该两门课程；修读并考核通过“大学英语拓展课程”，获得2学分。

通识类选修课可在全校性通识类选修课程、经教务处认定的大学城互选课及外学院开设的专业课程中选修。

3、学科基础课是本专业全体学生必修的与专业有关的基础课程，计22学分。

4、专业必修课是本专业全体学生必修的专业课程，计40学分。

5、专业选修课在毕业前必须选修不少于26学分的课程。

6、本专业全体学生在毕业前必须完成32学分集中性实践教学环节中的所有实践项目，其中毕业设计（论文）总周数15周，第四学年第1学期安排2周，第四学年第2学期安排13周。

7、本专业全体学生在毕业前必须至少获得第二课堂7学分，其中至少取得思想政治课社会实践2学分，创新与创业实训实践2学分，体育运动与审美体验2学分。

 

 

七、毕业总学分、总学时及课程结构比例（见附表一）

八、集中性实践教学环节安排（见附表二）

九、各学期学分统计表（见附表三）

十、专业课程设置及教学进程表（见附表四）

附表一

 

毕业总学分、总学时及课程结构比例

课程类型

学分数

%

学时数

%

必修课

通识类必修课程

27

16.9

520

22.6

学科基础课程

22

13.8

404

17.6

专业必修课程

40

25

736

32

集中性实践教学环节

31

19.4

 

 

选修课

通识类选修课

14

8.8

224

9.7

专业选修课程

26

16.3

416

18.1

总计

160

100

2300

100

第二课堂

7

 

 

 

实践学分总计

46.92

29.3

 

 

附表二

 

集中性实践教学环节安排

序号

学年

学期

课程编码

实践项目

学分

总周数

其中假期进行周数

1

1

1

205300401

军事技能

1

2

 

2

1

2

180600401

程序设计课程设计

1

1

 

3

2

1

180600402

数据结构课程设计

1

1

 

4

2

2

200650401

智能系统设计与应用

2

2

 

5

3

1

200650402

机器学习系统与平台

2

2

 

6

3

2

200650403

人工智能综合实训

2

2

 

7

4

1

180600408

毕业实习

1

1

 

8

4

1

180600409

专业实习

4

4

 

9

4

1

180600405

专业方向课程综合设计

2

2

 

10

4

2

180600410

毕业设计

15

15

 

合计

31

32

 

附表三

 

各学期学分统计表

 

一

二

三

四

五

六

七

八

九

十

通识类必修课程

7.5

6

6

5

 

0.5

2

 

 

 

学科基础课程

8

7

7

 

 

 

 

 

 

 

专业必修课程

6

6.5

7

7.5

7

6

 

 

 

 

集中性实践教学环节

1

1

1

2

2

2

7

15

 

 

专业选修课程

0.5

 

 

5

8.5

8

4

 

 

 

合计

23

20.5

21

19.5

17.5

16.5

13

15

 

 

附表四

 

专业课程设置及教学进程表

课程体系

课程类型

课程编码

课程名称（中文）

学分

学时

其中

周学时

建议修读学年

建议修读学期

考核方式

实验学时

其它实践学时

通识教育课程平台

通识类必修课程

186300801

思想道德修养与法律基础

3

48

 

6

3

1

1

考查

205300801

军事理论

1

32

 

24

2

1

1

考查

186300802

中国近现代史纲要

2

32

 

 

2

1

2

考试

186300803

马克思主义基本原理

3

48

 

6

3

2

1

考试

186300804

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

4

64

 

6

4

2

2

考试

181700801

大学体育1

1

32

 

 

2

1

1

考试

181700802

大学体育2

1

32

 

 

2

1

2

考试

181700803

大学体育3

1

32

 

 

2

2

1

考试

181700804

大学体育4

1

32

 

 

2

2

2

考试

181800801

通用英语1

2

32

 

 

2

1

1

考试

181800802

通用英语2

2

32

 

 

2

1

2

考试

181800803

通用学术英语

2

32

 

 

2

2

1

考试

183800801

心理健康教育

1

24

 

16

2

1

2

考查

186300805

形势与政策

2

32

 

8

 

4

1

考查

185600801

大学生职业发展与就业指导1

0.5

8

 

 

 

1

1

考查

185600802

大学生职业发展与就业指导2

0.5

8

 

 

 

3

2

考查

小计

27

520

 

66

 

 

 

 

通识类选修课程

至少选修学分/学时

14

224

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

学科基础课程平台

学科基础课程

181500701

高等数学Ⅰ1

6

96

 

 

6

1

1

考试

181500711

线性代数

2

36

 

 

2

1

1

考试

181500702

高等数学Ⅰ2

4

72

 

 

4

1

2

考试

181900703

大学物理Ⅱ

2

40

 

 

3

1

2

考试

181900707

大学物理实验Ⅰ1

1

32

32

 

2

1

2

考查

181500712

概率论与数理统计

3

48

 

 

3

2

1

考试

181900704

大学物理ⅢA

3

48

 

 

3

2

1

考试

181900708

大学物理实验Ⅰ2

1

32

32

 

2

2

1

考查

小计

22

404

64

 

 

 

 

 

专业课程平台

专业必修课程

180600001

计算机导论

1

16

 

 

2

1

1

考试

200650001

C++程序设计

4

64

 

 

4

1

1

考试

200650002

C++程序设计实验

1

32

32

 

2

1

1

考查

180600004

离散数学

4

64

 

 

4

1

2

考试

200650003

人工智能程序设计

2

32

 

 

2

1

2

考试

200650004

人工智能程序设计实验

0.5

16

16

 

2

1

2

考查

180600007

数据结构

3

48

 

 

3

2

1

考试

180600008

数据结构实验

0.5

16

16

 

2

2

1

考查

200650005

计算机系统基础

3

48

 

 

3

2

1

考试

200650006

计算机系统基础实验

0.5

16

16

 

2

2

1

考查

180600013

数据库原理

3

48

 

 

3

2

2

考试

180600014

数据库原理实验

0.5

16

16

 

2

2

2

考查

180610001

人工智能原理

3

48

 

 

3

2

2

考试

180610002

人工智能原理实验

1

32

32

 

2

2

2

考查

180600015

操作系统

3

48

 

 

3

3

1

考试

180600016

操作系统实验

0.5

16

16

 

2

3

1

考查

200650007

机器学习

3

48

 

 

3

3

1

考试

200650008

机器学习实验

0.5

16

16

 

2

3

1

考查

180600065

自然语言处理

2

32

 

 

2

3

2

考查

200650009

模式识别

3

48

 

 

3

3

2

考查

200650010

模式识别实验

1

32

32

 

2

3

2

考查

小计

40

736

192

 

 

 

 

 

专业选修课程

180600102

新生研讨课

0.5

8

 

 

2

1

1

考查

180600087

Java语言

2

32

 

 

2

2

1

考查

180600088

Java语言实验

0.5

16

16

 

2

2

1

考查

180600103

创新研究课1

0.5

8

 

 

2

2

1

考查

180600011

计算机网络

3

48

 

 

3

2

2

考试

180600012

计算机网络实验

0.5

16

16

 

2

2

2

考查

180600017

编译原理

2

32

 

 

2

2

2

考查

180600018

编译原理实验

0.5

16

16

 

2

2

2

考查

180600066

动态几何实验

1

32

32

 

2

2

2

考查

180600109

数值分析

2

32

 

 

2

2

2

考查

180630008

数学建模

2

32

 

 

2

2

2

考试

190602007

图论与组合数学

2

32

 

 

2

2

2

考查

200650012

数理逻辑

2

32

 

 

2

2

2

考查

200650016

矩阵论

2

32

 

 

2

2

2

考查

200650025

计算机视觉

3

48

 

 

3

2

2

考查

180600025

算法设计与分析

2

32

 

 

2

3

1

考查

180600026

Unix/Linux 操作系统分析

2

32

 

 

2

3

1

考查

180600027

Unix/Linux操作系统分析实验

0.5

16

16

 

2

3

1

考查

180600064

智能优化算法与应用

2

32

 

 

2

3

1

考查

180600104

创新研究课2

0.5

8

 

 

2

3

1

考查

180600106

优化导论

2

32

 

 

2

3

1

考查

180600107

优化导论实验

0.5

16

16

 

2

3

1

考查

200650013

随机过程

2

32

 

 

2

3

1

考查

200650015

知识表示与处理

2

32

 

 

2

3

1

考查

180600033

并行与分布式系统

2

32

 

 

2

3

2

考查

180600034

并行与分布式系统实验

0.5

16

16

 

2

3

2

考查

180600037

嵌入式系统

2.5

40

 

 

3

3

2

考试

180600038

嵌入式系统实验

1

32

32

 

2

3

2

考查

180600052

Web应用技术

2

32

 

 

2

3

2

考查

180600053

Web应用技术实验

0.5

16

16

 

2

3

2

考查

180600056

虚拟现实技术

2

32

 

 

2

3

2

考查

180600057

虚拟现实技术实验

1

32

32

 

2

3

2

考查

180600060

数据科学与大数据技术导论

2

32

 

 

2

3

2

考查

180600061

数据科学与大数据技术导论实验

0.5

16

16

 

2

3

2

考查

200650014

知识图谱基础

3

48

16

 

3

3

2

考查

200650018

计算生物学导论

2

32

 

 

2

3

2

考查

200650019

概率图模型

2

32

 

 

2

3

2

考查

200650021

深度学习

3

48

 

 

2

3

2

考查

200650022

深度学习实验

1

32

32

 

2

3

2

考查

180600032

IT项目管理

1.5

24

 

 

 

4

1

考查

180600035

网络安全

2

32

 

 

2

4

1

考查

180600075

机器人导论

2.5

40

12

 

3

4

1

考查

180600105

创新研究课3

0.5

8

 

 

2

4

1

考查

200650011

区块链技术与应用

3

48

 

 

3

4

1

考查

200650017

人工智能学科前沿

2

32

 

 

2

4

1

考查

200650023

大数据应用与安全

2

32

 

 

2

4

1

考查

200650024

大数据应用与安全实验

0.5

16

16

 

2

4

1

考查

200650026

人工智能伦理

1

16

 

 

2

4

1

考查

至少选修学分/学时

26

416

 

 

 

 

 

 

小计

26

416

 

 

 

 

 

 

实践教学平台

集中性实践教学环节

205300401

军事技能

1

2周

 

 

 

1

1

考查

180600401

程序设计课程设计

1

1周

 

 

 

1

2

考查

180600402

数据结构课程设计

1

1周

 

 

 

2

1

考查

200650401

智能系统设计与应用

2

2周

 

 

 

2

2

考查

200650402

机器学习系统与平台

2

2周

 

 

 

3

1

考查

200650403

人工智能综合实训

2

2周

 

 

 

3

2

考查

180600405

专业方向课程综合设计

2

2周

 

 

 

4

1

考查

180600408

毕业实习

1

1周

 

 

 

4

1

考查

180600409

专业实习

4

4周

 

 

 

4

1

考查

180600410

毕业设计

15

15周

 

 

 

4

2

考查

小计

31

32周

 

 

 

 

 

 

总学分/总学时

160

2300

 

 

 

 

 

 

 

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