一、培养目标
人工智能微专业立足黑龙江省数字农业发展战略,面向黑龙江新一代人工智能发展的需要,以培养人工智能+现代农业复合型应用人才为核心目标,落实立德树人,培养学生具有新一代人工智能领域的基本概念、基础知识和专业技能,具备国际视野、创新意识、工程实践能力、交流沟通能力,使学生掌握高级机器学习、大数据智能、计算机视觉等人工智能核心技术,培养学生具备在智慧农业、智能装备等领域的工程实践能力,为龙江现代农业数字化转型提供相关领域人才支撑。
本专业学生在社会与专业领域的预期为:
1. 能够在人工智能实践中理解并遵守工程职业道德和法律、规范,能够在复杂人工智能问题的工程实践中综合考虑对环境、社会可持续发展的影响;
2. 掌握扎实的人工智能专业的基础知识、基本理论和基本技能,熟悉人工智能专业技术知识、方法与技术;
3. 能够跟踪人工智能专业领域的前沿技术,具备初步的工程研究能力;
4. 具备人工智能技术工程领域从业工程师的技术和素质,具有较强的工程实践能力,能够胜任相应智能行业的分析、处理、服务、开发等工作;
5. 具备学习相近学科领域知识和技术的能力,能通过自主学习等途径适应相近领域的工作岗位需求。
二、结业要求
1. 工程知识:具有从事人工智能领域工作所需的数学和自然科学的基本知识和原理,以及工程技术领域基本的经济和管理知识;能够将数学、自然科学、工程基础、专业知识和管理知识用于解决复杂人工智能工程问題。
2. 问题分析:掌握人工智能技术紧密相关的基础理论和方法,具有先进的人工智能应用、开发技能。
3. 设计/开发解决方案:能设计、优化针对人工智能工程问题的解决方案,设计、优化满足用户需求的智能系统、单元模块,并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。
4. 科学研究:能基于人工智能的原理和方法,对复杂工程问题进行研究,科学、合理地选择研究路线,设计可行的实验方案,对实验数据进行分析与解释、并通过信息综合得到合理有效的结论。
5. 工程与社会:能够基于计算机相关背景知识进行合理分析,评价人工智能工程实践和复杂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.个人和团队:能主动与其他学科背景下的成员合作开展工作,并承担个体、团队成员或负责人的角色。
三、所属专业类、招生对象与条件
所属专业类:电子信息类
招生对象与条件:面向全校全日制本科二年级及以上,计算机类、电子信息类、自动化类、数学类等相关专业学生。
四、总学分
13 学分。
人工智能微专业教学计划进程表
类别 | 课程编码 | 开课 单位 | 课程名称 | 学 分 | 学时 | 实践 周数 | 考核 方式 | 开课 学期 | 授课 方式 | ||
合计 | 讲课 | 实验 | |||||||||
专业必修课 | W240709101 | 信息与电气工程学院 | 人工智能基础 | 2 | 32 | 24 | 8 | - | 考试 | 3/5/7 | 线下 |
W240709102 | 信息与电气工程学院 | Python程序设计 | 3 | 48 | 32 | 16 | - | 考试 | 3/5/7 | 线下 | |
W240709103 | 信息与电气工程学院 | 机器学习基础 | 2 | 32 | 32 | 0 | - | 考试 | 3/5/7 | 线下 | |
W240709104 | 信息与电气工程学院 | 图像处理与机器视觉 | 2 | 32 | 24 | 8 | - | 考试 | 4/6/8 | 线下 | |
W240709105 | 信息与电气工程学院 | 神经网络与深度学习 | 2 | 32 | 32 | 0 | - | 考试 | 4/6/8 | 线下 | |
W240709301 | 信息与电气工程学院 | 人工智能应用项目实践 | 2 | 32 | 0 | 32 | 2 | 考察 | 4/6/8 | 线下 | |
小 计 | 13 | 208 | 144 | 64 | 2 |
| |||||
总学分 | 13学分 |