专业名称：  人工智能

隶属院系部：大数据与人工智能学院

学历层次：  本科

学制学位：  学制四年、工学学士

 

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培养目标：

 

本专业培养德智体美劳全面发展的应用型人工智能工程技术人才，毕业生具有扎实的理论基础、较强的实践能力和创新意识，掌握智能图像处理、大数据技术、数据可视化等人工智能基本理论，具备信息获取、传输、处理、优化、控制、组织和系统集成所需的工程实施能力，能够在相关应用领域从事人工智能技术与工程相关的研究、设计、开发和管理工作，或者在包括模式识别与智能系统、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等不同的学科领域继续深造。

培养要求：

本专业要求学生在人工智能专业课程的基础上，具备分析和解决与人工智能技术工程相关应用领域的能力。本专业毕业生应符合以下几方面的要求：

1.掌握数学、自然科学、社会科学、学科专业基础和专业课程的基础知识，能够适应现代信息技术发展，融会贯通数理科学、工程科学的基本原理和人工智能专业知识，掌握人工智能专业的有关标准、规范、规程、法规，能够将数学、自然科学知识、人工智能基础知识和专业知识用于解决知识发现、机器学习等相关领域的复杂工程问题。

2.具有人工智能专业工作与研究所要求的计算机应用水平，能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求，结合人工智能原理与技术，设计系统级或单元级的解决方案，并能在设计中体现创新意识，以及考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

3.具有人工智能专业领域中一个或两个方向的专业知识和技能，能基于科学原理对人工智能领域复杂工程问题进行研究，包括算法设计、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.具有自主学习和终身学习的意识，并有不断学习和适应经济社会发展的能力。

5.具有良好的团队协作精神，具备良好的表达能力、思维能力与人际交往能力，能够与同行及社会公众进行有效沟通，并具有一定的国际视野，能够进行多文化的国际交流与合作。

6.具有良好的身体素质，有较强的社会责任感与事业心，吃苦耐劳，遵守职业道德和行业操守。

 

主干课程：

数据结构、计算机网络、Python程序设计、人工智能导论、数字信号处理、算法设计与分析、机器学习、神经网络与深度学习、自然语言处理、计算机视觉与模式识别等。

 

集中实践性教学环节：

包括军事训练、创新创业实践、劳动实践、智能设备实训、程序算法综合实训、机器学习课程设计、计算机视觉课程设计、自然语言处理课程设计、电子工艺实习、企业生产实践、专业综合实习、毕业设计（论文）等。

 

专业特色：

人工智能已经成为推动经济社会发展的新引擎。数字经济下，人工智能成为人类认知世界、改造世界的新切入点，人工智能技术逐步成为科技未来发展的趋势，对各行各业产生巨大影响。当前人工智能已广泛应用于教育、医疗、交通、零售、物流、安防等领域，成为人们生活和工作中不可或缺的应用技术，也成为未来世界发展不可或缺的发展要素之一。结合人工智能的发展前景与意义，本专业具有如下特色：强调人工智能专业的多学科交叉特点，将计算机科学，信息论，语言学等多学科知识融入具体课程之中；能够紧紧把握人工智能技术领域的有关标准、规范、规程，紧跟该领域技术的发展前沿；具有工程创新能力并可以将其应用于相关产品的设计、开发和集成工作、具有丰富的专业技术工作经验；引入基于项目的学习方法，借鉴本校其他专业的培养经验，采取基于项目的教学方式，使学生在做中学，在做中进步。

 

就业去向：

毕业生就业和创业领域涉及人工智能、自动化、互联网、IT、电子信息、电子商务技术、电子政务、军事等领域的国内外知名企、相关事业单位以及研究机构。具体从事机器视觉、图像处理、自然语言处理、人脸识别、视网膜识别、智能控制、机器人学、语言和图像理解等方面的工作。

 

就业岗位如下：

1.计算机视觉算法工程师、自然语言处理算法工程师、自动驾驶算法工程师；

2.机器学习算法工程师、图像处理算法工程师、点云算法工程师；

3.人工智能产品经理、数据预测分析师、企业数据管理者；

4.数据安全研究员、数据分析师、数据挖掘工程师；

5.Java EE开发工程师、Python程序设计师；

6.政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等数据分析师

 

技能证书：

华为人工智能工程师认证、阿里云人工智能工程师认证、腾讯云机器学习应用工程师认证、百度深度学习工程师认证、人工智能应用师、信息系统项目管理师、系统分析师、系统架构设计师、网络规划设计师、软件评测师、软件设计师、信息系统监理师、信息安全工程师、数据库系统工程师、信息技术支持工程师。

学时学分分配/主讲教师/教学设施：

 

各类课程学时学分分配

 

课程类别	课程性质	学时	比例（%）	学分
公共基础课	必修	624	22.29	39
学科基础科	必修	304	10.86	19
专业必修课	必修	944	33.71	59
集中实践（周）	必修	（37周）	21.14	37
公共选修课	选修	96	3.43	6
专业选修课	选修	308	8.58	15
合计		2800	100	175

 

主讲教师

 

石丽娟，中共党员，副教授，硕士研究生，毕业于西北大学计算机系统结构专业，研究方向为多源信息融合、复杂系统计算与仿真；中国系统工程学会农业系统工程专业委员会理事，河南省运筹学会理事。发表学术期刊论文7篇，主持或参编规划教材4部；主持或参与国家自然基金项目、河南省高等学校重点科研资助项目等6项；多次指导学生参加中国大学生计算机设计大赛和全国大学生数学建模竞赛，获“优秀指导教师”称号；获校级教学创新大赛二等奖；获“文明教师”“优秀班主任”、“实践教学先进个人”等称号。

张新朝，中共党员，硕士研究生，讲师，毕业于闽南师范大学计算机应用技术专业，长期从事机器学习、人工智能、教育教学研究工作，主讲《数据挖掘》、《机器学习》、《数据库原理及应用》、《数据结构》、《人工智能》、《Python程序设计》等课程，近年来先后主持或参与省、市级科研项目6项，发表学术论文8篇，发明专利2项；2021年被评为校级优秀共产党员，参与《数据库原理及应用》校级一流本科课程建设，获得2018年信息教学技能大赛三等奖。

李海棠，1990年出生，硕士研究生学历，助教，毕业于河南工业大学计算机科学与技术专业，大数据与人工智能学院人工智能教研室专任教师。研究方向为深度学习和机器学习，主讲《机器学习》、《深度学习》、《计算机视觉》等课程。先后发表学术论文2篇，实用新型专利3项，软著1项。

 

王凯欣，1995年出生，硕士研究生，助教，毕业于华北水利水电大学概率论与数理统计专业，大数据与人工智能学院人工智能教研室专任教师。从事智能计算，深度学习的研究工作，主讲《人工智能基础与应用》、《数据结构》、《深度学习》等课程，先后发表学术论文2篇，其中SCI一篇。

郭强，男，中共党员，研究生学历，毕业于武汉理工大学，工学硕士，工程师。主讲《软件过程与管理》、《Java程序设计》、《数据结构与算法》等课程。申请国家实用新型专利1项；主持完成河南省科学技术厅公关项目1项，河南省教育厅科技攻关项目2项；获得河南省教育厅应用成果二等奖1项；第七届河南省青年创新软件设计大赛移动MM优秀作品三等奖1项。

 

教学设施