一、就业方向

人工智能专业就业方向有科学研究，工程开发，计算机方向，软件工程，应用数学，电气自动化，通信，机械制造等相关领域的有关企业、研究机构从事产品设计、制造、新技术科研开发、应用研究与技术管理等岗位等工作。

二、能力培养

本专业以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

三、培养规格

知识、能力要求：

工程知识：能够应用数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识来解决复杂的人工智能问题。掌握机器学习、深度学习相关算法原理，能够部署开发框架（如TensorFlow），利用开发框架进行开发等；掌握应用数学、自然科学、工程基础等专业知识；具备人工智能系统平台进行应用开发、安装部署、故障排查与处理等能力。

问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达和分析人工智能相关领域的复杂工程问题，并通过文献研究获取相关信息，整理、归纳和总结资料，以获得有效结论。

设计/开发解决方案：能够设计针对复杂人工智能问题的解决方案，设计满足特定需求的智能系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

研究：能够基于科学原理并采用科学方法对复杂人工智能问题进行研究，包括建立智能优化模型、相关智能算法、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

使用现代工具：能够针对人工智能领域的复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。了解数据挖掘理论、Python数据分析工具的使用等；掌握数据标注流程，能够对图片、文字、语音等业务的原始数据进行标注等操作；掌握信息处理工具的使用方法，能针对复杂工程问题，选择使用软硬件平台，对仿真或实测数据进行处理，并理解工具的局限性；

工程与社会：能够基于人工智能专业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。掌握相关文献检索方法，具有基本的专业资料分析与综合的能力，良好的技术文档撰写能力；具备新知识、新技能的快速学习能力；具备良好的交流、表达、组织、协调的能力。

四、课程设置

1、专业基础课程

专业基础课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、Java程序设计、计算机网络、数据结构、操作系统、计算机组成原理等。

2、专业核心课程

专业核心课程包括人工智能概论、Python程序设计、算法设计与分析、数据库系统原理、ROS系统开发、机器学习、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。

3、专业拓展课程

专业拓展课程包括移动应用开发、Web应用程序开发、数据采集与处理、数据可视化技术、边缘计算原理与应用、智能终端应用开发、智能人机交互技术、机器人驱动与控制技术等。

4、实践性教学环节

实践性教学环节包括机器学习应用项目案例、AI云平台应用开发项目案例、自然语言应用项目案例、计算机视觉应用项目案例