人工智能专业2024级培养方案

专业英文名：Artificial Intelligence

专业代码：080717T

方案制定负责人:李光顺、刘效武  方案编写执笔：雷玉霞

     一、专业简介

人工智能专业设置在计算机学院，是工科学科门类中计算机类中的本科专业。2020年开始招生，该专业以山东省人工智能未来产业实验室、山东省智能控制技术重点实验室以及山东省数据安全与智能计算重点实验室为依托，紧跟人工智能专业方向的前瞻性系统理论与前沿性工程技术方法，深化学科交叉，强化多主体协同育人，构建以人工智能人才培养理论体系为指导的、以“双师型”教师为支撑的、以全过程多维度评价体系为保障的、以反思优化为提升机制的人工智能专业人才培养体系,突出学生的应用创新能力的培养，使所培养的人才在基础知识、专业技能、实践能力、创新能力、伦理道德以及职业素养等方面得到全面发展。

二、培养目标与毕业要求

（一）培养目标

本专业贯彻落实党和国家的教育方针，坚持立德树人，立足于国家智能战略及山东省人工智能产业发展需求，贯彻成果导向的教育理念，培养系统掌握人工智能专业基础理论知识和实践应用技能、创新意识好、应用能力强的具有宽广的国际视野、强烈的社会责任感、深厚的传统文化底蕴和健全人格的人工智能复合型人才，能在科研院所、企事业单位和政府机构从事人工智能相关领域的研究、开发、集成与应用和管理工作。毕业生在未来5年预期达成以下目标：

1.具备强烈社会责任感，健康的身心和良好的人文素养和科学素质，

综合考虑法律、环境与可持续发展等因素影响，在人工智能工程实践中能坚持社会道德和公众利益优先。2

2.具有扎实的数学理论基础和人工智能专业基本理论素养，具有坚实的人工智能领域知识和专业技能。

3.能够对复杂工程问题进行研究，对复杂的人工智能项目提供系统性的解决方案，并得到合理有效的结论，具有较强的工作适应能力、创新意识和创新能力。

4.具有较强的工作适应能力、创新意识和创新能力。具有较强的沟通协调能力和团队合作意识。

5.具有宽广的全球化意识和国际视野，拥有自主的、终生的学习习惯和能力，能够通过自主学习持续提升自己的综合素质和人工智能专业能力，不断适应社会发展。

（二）毕业要求

系统掌握人工智能的基本技术、方法和工具，形成良好的人工智能思维，灵活运用所学知识，解决实际问题，具备良好的数学基础、人文与计算机专业素养，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力、宽广的国际视野以及良好的外语运用能力。具备数据分析与可视化、机器学习以及神经网络与深度学习等为特色的知识技能。毕业生应获得的知识和能力等具体要求如下：

1.【工程知识】能够运用数学、自然科学、工程科学和人工智能等专业知识，解决人工智能工程应用领域中知识表示与获取、机器学习、深度学习等复杂工程问题。

1.1具备解决人工智能领域内复杂工程问题所需的数学与自然科学知识。

1.2具备扎实的人工智能领域的统计学、计算机等基础知识，掌握解决人工智能领域复杂工程问题的基本方法。

1.3能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识等用于解决人工智能领域的复杂工程问题，能够判别人工智能系统的复杂性，分析人工智能系统优化方法。

2.【问题分析】能够应用数学、自然科学和工程科学的第一性原理，识别、表达并通过文献研究分析人工智能领域的复杂工程问题，综合考虑可持续发展的要求，以获得有效结论。

2.1能够将数学、自然科学、工程基础知识用到复杂人工智能问题的恰当表述中。

2.2具备对复杂人工智能问题进行分析和判断，并结合专业知识进行有效分解；具备对分解后的复杂人工智能问题进行表达和建模的能力。

2.3具备借助文献辅助对复杂人工智能问题进行识别、表达、建模与求解的能力。

3.【设计/开发解决方案】能够设计针对人工智能应用领域中复杂工程问题的解决方案，设计与开发满足特定需求的人工智能系统或模块，并能够在设计环节中体现创新意识，综合考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

3.1能够运用人工智能专业知识识别和确定影响设计目标和技术方案的各种因素，掌握人工智能产品开发全周期、全流程的基本设计方法。

3.2能够根据市场信息、技术发展和用户需求，进行人工智能系统或流程设计，并在设计中体现创新意识。

3.3能够对设计方案进行优选与改进，并选用相关组件或其他方式，呈现数据结果。

4.【研究】能够应用数学、自然科学、人工智能工程等领域的科学原理，采用设计实验、开展实验、分析与解释数据、数学建模等科学方法，应用整合思维方法，对复杂人工智能系统工程问题进行研究，并通过条件假设、数据提炼、信息综合等方法得到合理有效的结论。

4.1能够基于人工智能原理，通过文献研究和调研，针对复杂工程问题的背景和需求进行分析，并提出合理的解决方案。

4.2能够根据所研究的人工智能应用领域复杂工程问题的对象特征，

选择合理可行的研究路线，并设计实验方案。

4.3能够根据实验方案并应用科学原理进行实验研究、数值计算、系统设计，安全地开展人工智能实验工作，正确地采集实验数据；能够利用科学方法分析和解释实验结果，对整个研究环节进行评价，并通过信息综合得到合理有效的结论，同时能够确定结果的影响因素和需要改进完善的环节。

5.【使用现代工具】能够针对人工智能复杂工程问题，在产品的构思、设计、实现、运行过程中，开发、选择与使用恰当的技术、资源和信息技术工具，开展产品的设计与实现，包括对人工智能领域复杂工程问题的预测与模拟，并理解当前技术与组件的局限性。

5.1能够掌握人工智能领域常用信息检索、系统设计、分析及管理等工具，并了解其局限性。

5.2能够在复杂工程问题的预测、建模、模拟或解决过程中，选择与使用恰当的技术和工具。

6.【工程与可持续发展】能够基于人工智能相关背景知识进行合理分析，评价人工智能实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、环境、法律以及经济和社会可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

6.1掌握基本的社会、身体和心理健康、安全、法律等方面知识和技能，了解人工智能领域活动与之相关性，具备环保意识和可持续发展意识。

6.2能够从工程师的角度，分析和评价人工智能新产品、新技术的开发与应用对社会、健康、安全、法律、文化的潜在影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任。合理评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患，形成有效结论，并能提出合理的改进方案。

7.【伦理和职业规范】能够理解当代社会环境下的人文社会科学素养、社会责任感等知识的内涵，并在人工智能产品的构思、设计、实现、运行等过程的工程实践中，理解并遵守人工智能工程师、数据分析师等职业的工程职业道德和规范，履行法定或社会约定的责任。

7.1具有社会主义核心价值观、正确的世界观、人生观和健康的身心，了解中国国情，具备人文素养、思辨能力和科学精神，能够正确地自我认知和评价。

7.2在人工智能产品的构思、设计、实现、运行等过程的工程实践中自觉遵守诚实公正、诚信守则的职业道德和规范。

8.【个人与团队】能够在多学科背景下的项目团队中，以及在人工智能产品的构思、设计、实现、运行等过程的工程实践中，承担个体、团队成员以及负责人的角色，并开展有效的工作。

8.1在解决复杂工程问题时，能够理解多学科背景下团队中每个角色的作用和责任，主动与其他学科的成员有效沟通，合作共事。

8.2能够独立完成团队分配的工作，并能与团队其他成员有效协作，具有团队意识和团结互助精神。

9.【沟通】能够就人工智能领域复杂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，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。

9.1能够就人工智能应用领域复杂工程问题撰写实验报告、研究报告、说明书、项目计划书、学术论文等。

9.2能够就人工智能应用领域复杂工程问题清晰地发表见解和意见,能与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，并能回应相应质疑。

9.3至少掌握一门外语，具备一定的国际视野，尊重不同文化传统、不同价值观念，能够在跨文化背景下就人工智能应用领域复杂工程问题进行沟通和交流。

10.【项目管理】能够在人工智能产品的构思、设计、实现、运行等过程的工程实践中，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。

10.1掌握人工智能工程项目中涉及的工程管理原理与经济决策方法，理解人工智能产品全周期、全流程的成本构成。

10.2能够理解不同学科背景下人工智能工程项目涉及的工程管理和经济决策问题，在多学科环境中综合运用工程管理原理与经济决策方法，开展人工智能工程项目的论证、规划、组织实施和进程管理等。

11.【终身学习】具有自主学习和终身学习的意识，具备自主学习的方法和思维方式，掌握自主文献检索、资料查询及运用现代信息技术并获取相关信息的基本方法，不断学习新兴技术和适应人工智能行业发展的能力。

11.1能跟踪社会进步和人工智能行业技术发展，正确认识持续学习的重要性，具有自主学习和终身学习的意识和能力。

11.2具备自主学习的方法和思维方式，掌握自主文献检索、资料查询及运用现代信息技术跟踪并获取相关信息的基本方法。毕业要求支撑培养目标对应关系矩阵表

说明：毕业要求对培养目标子目标的支撑用“√”表示。

三、学制与学分

（一）学制

标准学制4年。实行弹性修读年限，弹性区间为3～8年。

（二）学分

总学分为170学分。

四、主干学科、核心课程与主要专业实验

（一）主干学科

计算机、数学。

（二）核心课程

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构与算法设计、计算机组成原理、人工智能导论、Python语言、操作系统、计算机网络、人工智能：模型与算法、离散数学及其应用、机器学习以及深度学习等。

（三）主要专业实验（实训）

C语言实训、人工智能实训、数据结构实训、单片机应用技术实训、计算机网络实训、计算机组成原理实训以及人工智能系统综合设计实践等。

五、主要实践性教学环节

（一）课程论文（设计）

课程论文（设计）是在学习专业课的过程中所进行的实践教学活动，依托所学习的某一门专业课程进行，在第4、5学期分别安排1篇。完成并符合要求，每篇计1学分，共2学分。

（二）专业实习

专业实习是重要的实践教学环节，目的是全面培养、提升学生的实际工作能力。安排在第6学期进行，用时8周，完成并符合要求，计8学分。

（三）毕业论文（设计）

毕业论文（设计）是学程即将结束时，检验学生学习成效，培养学生职业能力和科研能力的重要实践教学环节，安排在第7、8学期进行，并于第8学期完成答辩工作。完成并符合要求，通过答辩，计8学分。

（四）“五个十”综合素养拓展学习

每位学生大学期间至少阅读10部本专业国内外经典学术著作；至少阅读10篇本专业国内外经典论文；至少熟知10位本专业国内外大师名家；至少定期登录学习10个国内外著名专业网站；至少参加10次高水平学术活动等。撰写学习报告并存档。

六、毕业与学位授予

（一）毕业

修满本专业要求的学分，通过毕业资格审查即可毕业。

（二）学位

符合学位授予条件者，经学校学位委员会审议，授予工学学士学位。

七、学分分配表

说明：表中通识必修课程模块的46学分中，含通识实践模块中必修课程实践教学的9学分；专业教育平台的104学分中，含专业实践模块实验（实训）的37学分。