人工智能

专业定位

人工智能专业涉及模式识别、图像处理、语音识别等研究方向,是新工科重点建设的信息科学领域本科专业。该专业是以信息处理、模式识别与神经网络为核心,探索对各种数据信息进行处理、分类、理解的特设专业。

我校人工智能专业面向大湾区,立足珠三角,服务区域经济,注重人工智能建模与算法分析应用能力,强化解决工业、科技、教育、医疗和管理等领域人工智能方面的实际问题,突出职业性应用型人才培养。

培养目标

培养德、智、体、美、劳全面发展,具有创新创业意识和团队协作精神,面向广东地区及粤港澳大湾区经济发展需求,具备扎实的外语、数学与人文社会科学知识基础,掌握人工智能学科通识教育类、智能科学类、计算机类基础知识及其基本技能和专业技术,能从事智能化产品设计与开发、智能系统维护与运行管理的应用型工程技术人才。

培养规格

基本学制:全日制,四年。

授予学位:工学学士

毕业要求:毕业最低学分162学分,修完第二课堂成绩单(含创新创业)规定学分。

■   知识要求

通识教育知识。具有良好的科学素养,理解国内外先进的思想、理念、方针、政策;熟练掌握查询并获取外文资料的基本方法,具备获取国内外专业信息的知识与技能;掌握创新创业的相关知识;懂得自我调节与心健康。

专业基础知识。具有从事人工智能领域软硬件工程开发设计、技术服务等工作所需的数理知识和其他相关的自然科学知识。

■   能力要求

专业能力。具备良好的科学思维和科学实验素养,对人工智能关键领域的前沿技术有深刻理解,能够胜任智能化产品设计与开发、智能系统维护和运行管理等岗位工作。

综合能力。能够跟踪人工智能及相关领域的前沿技术,能将新技术成果应用于工程实践,并运用现代工具从事本专业领域相关产品的设计、开发和生产,具有本专业的科学研究、科技开发和组织决策管理能力,具有较强的工作适应能力。

创新能力。具有较强的创业意识,具有实际工作的初步能力,具有较强的继续学习能力,具有一定的批判性思维能力,能将人工智能与计算机技术、信息处理有机结合应用于工程实践,具有创新意识和一定的创新能力。

■   素质要求

具有爱国敬业精神、良好的政治素质,具有丰富的人文科学素养和社会责任感,具有良好的职业道德、身心健康,具有吃苦耐劳的精神。

熟悉本行业的基本方针、政策和法规,了解企业管理的基本知识。了解人工智能系统的理念前沿、应用前景,发展动态和行业需求。

具有良好的团结协作精神和人际沟通、社会活动等基本素质,具有文学艺术的欣赏能力,具有良好的质量、环境、职业健康、安全和服务意识。

为什么选择人工智能

■   产教融合、科教结合的培养模式

人工智能专业以培养新工科人才为特色,构建了多学科交叉融合的人工智能专业知识体系,面向粤港澳大湾区人工智能产业,依托控制科学与工程重点学科和教研平台,按照职业性应用型培养理念,构建产教融合的应用型人才培养特色,协同培育学生创新能力。

 

本专业学生参与《基于机器视觉的压力表检定系统》项目的研究


■   丰富多彩的第二课堂

打造跨学科的学生课外创新实践平台和跨学科的大学生创新项目实践体系,通过人工智能+行业应用的方式,构建大学生创新项目实施体系,积极参与各类学科竞赛。

 

学生参加学科竞赛的作品


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  • 开学时间 2022年9月
  • 院系 电气与信息工程学院
  • 教学形式 全日制
  • 学制 4年
  • 学习地点 西校区
  • 学位证书 工学学士学位
  • 招生计划 返回招生计划表

课程体系

人工智能专业课程体系由通识模块和专业模块组成,其基本结构如下表所示。

专业课程体系总体框架

学期

课程体系、专业模块(学分)

各期

学分

总学分

通识模块

数据分析模块


大学数学模块

专业导论

军事训练

24

162

通识模块

数据分析模块

信号处理模块

大学数学模块

大学物理模块 


26.5

通识模块

图像处理模块

信号处理模块

大学数学模块



24.5

通识模块

图像处理模块

语言处理模块

信号分析与处理模块

智联网应用模块


24.5

通识模块


语言处理模块模块

算法移植及优化模块

数字信息处理模块


22.5

通识模块


算法移植及优化模块

图像处理模块

通语言处理模块

智联网应用模块

16

七/八

企业教学(双元课。专业课拓展课)

8

企业实践(职业品德、企业调研、生产及毕业实习、毕业设计)

16

课程体系特色:

采用数据分析模块、信号处理模块、信号分析与处理模块、图像处理模块和语音处理模块为主要模块的课程群,较好的实现比较宽的专业口径、比较强的实践技能和良好的专业基础知识的培养目标,能体现我们白云学院的“本科专业规格”和“职业能力素质”的人才特色。

核心课程

人工智能数学基础、计算机程序设计C、人工智能编程基础、数据库原理与技术、数据结构与算法设计、模式识别与机器学习、数字图像处理、数据分析与可视化、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、深度学习

实践课程

人工智能编程实践、数据库项目综合实践、深度学习应用实践、图像(语音)识别综合实践、人工智能算法移植及优化实践、生产实习、毕业实习、毕业设计

教学条件

分批更新实验室设备,建设符合现代信息技术发展的实践教学条件,打造高层次实验教学平台。目前,已经建设基础实验室6间、专业实验室2间、创新实验室2间、学生实践基地4个。这些实验室可以满足本专业学生的学科基础课、专业课、第二课堂、实践教学等课程的日常教学需要;另外,本专业还与国内知名人工智能领域知名企业共建的实习基地5个,用于学生的集中训练。

就业前景

毕业生可在工业、科技、教育、医疗、管理等领域,特别是在人工智能细分的机器学习、机器人、图像识别、语音识别和自动驾驶等领域,从事智能化产品设计与开发、智能系统维护和运行管理等工作。

师资队伍

人工智能专业师资队伍中正高级职称1人,副高级职称4人,中级职称2人;计算机科学与技术学科背景2人,智能科学与技术学科背景3人,控制科学与工程学科背景1人,模式识别与智能系统学科背景1人;平均年龄46岁。同时聘请了12名企业工程师作为企业导师,参与实习和毕业设计等实践教学。

专任教师

杨建平,教授