智能数据工程与标注技术微专业人才培养方案

一、培养目标

培养具有数据安全意识与跨界创新思维的复合型人才，要求学生掌握多模态数据标注、AI 数据工程、机器学习等核心理论与技能，具备项目管理与实践创新能力，能在人工智能、金融、医疗、智能制造等领域从事数据标注、数据工程、模型优化及管理工作。具体预期能力包括：

本专业学生在社会与专业领域的预期为：

1. 掌握图像、文本、语音等多模态数据的精细化标注方法论，熟练操作主流标注工具；

2. 具备数据清洗、增强、存储优化及质量评估的系统工程能力，精通 AI 数据预处理技术；

3. 掌握机器学习数据驱动范式，能基于业务场景完成特征工程、数据管道构建及模型可解释性分析；

4. 独立承担复杂数据项目的流程设计、实施与质量把控，具备跨学科协作与项目管理能力。

二、结业要求

1. 综合素养价值观：树立数据安全与绿色生产理念，遵守人工智能数据标注行业规范；具备职业道德与社会责任感，能在实践中践行创新驱动发展战略。

2.知识/技能/素质：掌握多模态数据标注的核心理论与工具（如 LabelImg、Prodigy）；熟练运用 Python/Matlab/R 语言进行数据处理，掌握 Linux 系统基础操作；精通 AI 数据工程技术，包括数据采集、清洗、增强及质量评估方法；掌握机器学习基础算法（如回归、聚类、分类）及数据驱动建模流程。

3. 思维/创新：具备将业务问题转化为数据建模任务的跨界思维；能针对复杂数据标注场景提出流程优化与效率提升方案；具备自主学习能力，能跟踪数据工程与人工智能领域的前沿技术（如自动化标注、深度学习框架）。

三、所属专业类、招生对象与条件

所属专业类：工程类、通信类、计算机类、经济管理类等相关学科专业。

招生对象与条件：黑龙江八一农垦大学大二及以上年级全日制本科学生；对数据科学与人工智能领域有浓厚兴趣，具备逻辑思维与自主学习能力；优先录取有 Python/Matlab/R 语言等编程基础的学生。

四、总学分

13学分。

智能数据工程与标注技术微专业教学计划进程表

备注：招收大二、大三年级学生。