学习形式：

人工智能专业学生入校前一年，在文理基础学院进行通识教育课程及专业基础课的学习，之后进入专业学院学习专业核心课程。学习期间实行学分学绩制管理，学生可根据本专业指导性培养方案，结合自己的兴趣、爱好、特长，自由选择课程、教师、授课时间、学习年限，提前修满学分和学绩者可以提前毕业。学分学绩制充分调动了老师教学积极性和学生学习的积极性，充分体现了“以人为本”的理念，让学生掌握了学习的主动权。学生经过在文理基础学院的学习，深入了解专业情况后，可于第一学期末、第二学期末根据专业学习情况调整专业。

考核方式：

在每门课程学习结束后，均需进行两次考核，分为卷一和卷二。卷一由学校教务处统一根据题库组织命题工作，命题突出该课程的基本知识和基本技能，学生通过卷一考试即可取得该课程规定的相应学分；卷二由任课教师自主命题，主要考察学生对知识的灵活运用能力，题目注重实践性、应用性，有利于培养学生对知识的实际应用。此外，卷二成绩还包括学生日常表现、平时成绩、单元测验成绩、期中考试成绩、实践课程成绩等组成，卷二成绩决定学生的学绩分数。这种考核方式改革有利于调动学生积极性，在优势课程上取得较高学绩，来补充劣势课程的不足，实现优劣势互补，突出个性化培养。

培养目标：

本专业培养德智体美劳全面发展，具备良好的学科基础理论知识，掌握人工智能基本理论和基本技能，能够在人工智能应用领域从事设计、开发、管理等工作，并能将人工智能技术应用在医疗、工业、农业、教育等多行业领域，能够适应人工智能技术快速发展变化，具备较高科学素养、实践能力的应用型人才。

培养要求：

本专业主要学习人工智能专业的基本理论与知识，系统学习计算机视觉技术在医疗、工业等多领域的应用，毕业后能从事智能开发、图像处理、智能检测等人工智能相关工作或者跨职能、多学科的工程管理工作。毕业生应获得以下几方面的素质、知识和能力： 1.热爱社会主义祖国，拥护中国共产党的领导，具有坚定的理想信念和马列主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论修养，系统掌握习近平新时代中国特色社会主义思想，积极践行社会主义核心价值观，具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。2.具有丰富的精神世界和内在情感，对世界、民族、社会、人生能理性认识，具有强大的精神力量，对社会有庄严的道德感、责任感和使命感，追求高尚的道德情操和远大理想。3.遵守国家对人工智能技术应用而制定的相关法律法规，具有良好的职业道德，遵守职业行为准则，爱岗敬业，严谨认真。4.能够理解并掌握科学原理、方法等科学本质，具有实事求是的科学态度和积极向上的工作作风，对新事物具有敏感性，有质疑精神，对人工智能技术的作用有强烈的好奇心并勇于探索。5.具备健康的体格，稳定向上的情感力量，坚强恒久的意志力量，鲜明独特的人格力量；具有一定的文化品位和艺术审美情趣，能够欣赏美、创造美，通过艺术熏陶提升自身的综合素养。6.能够掌握一定的经济、法律、管理、信息交流、社会学和逻辑学等人文社科知识，满足社会交往和工程实践的需要。7.能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，学习、应用专业基础知识分析人工智能应用领域的复杂工程问题。8.能够掌握深度学习、数字图像处理、模式识别与计算机视觉、复杂结构数据挖掘等专业知识，在医疗影像处理、辅助诊断、产品质量检测等领域从事相关工作。9.能够掌握阅读专业资料、撰写专业文章摘要、一般性交流的英语知识；掌握专业文献检索、综合文献资料的方法。10.具备自主学习的能力，能够利用图书馆、互联网等多种途径收集、分析、研究学习内容，能够把理论知识与实践相结合，具备从实践中获取知识的能力。11.具备扎实的人工智能基础知识和技能，并能结合医疗、工业、农业、教育等行业实际综合应用，分析解决具体问题。12.能够具备人工智能应用领域的专业工程实践能力，掌握影像和医学检查技术的临床应用技能，具备影像数据标注的能力；具备图像数据处理能力；具备利用计算机视觉技术进行物体检测能力。13.熟悉专业动态和发展趋势，具有创新意识，能够结合专业特点和所学知识进行综合创新，具备优化算法模型应用于不同领域的能力。

主干课程：

数据结构与算法、程序设计语言基础（C语言）、Python程序设计、人工智能基础、数字图像处理、模式识别与计算机视觉、计算机图形学、机器学习

专业特色：

“人工智能”是当前国内乃至国际科学研究最前沿的领域之一。本专业立足于为区域人工智能战略发展和新旧动能转换贡献智慧，采用产教融合、产学协同的创新育人模式，设置多学科有机融合的课程体系，融会贯通培养模式和教学方法，以服务新兴和国家重点扶持产业为导向，培养具备创新和就业竞争力、面向新兴产业和新经济、具有较强的工程实践能力和创新能力的高素质复合型“新工科”人才。

就业去向：

作为席卷全球的前沿科技——AI，已经融合到各行各业，给人类的生产生活带来深刻的变革。人工智能在金融领域、公共安全领域、教育领域、医疗健康领域、工业制造领域、交通领域等都有着广泛的应用前景。例如在医疗领域利用计算机视觉技术进行医疗影像辅助检验、诊断和医学数据智能分析，在工业产品检测领域进行质量（缺陷）智能检测，在企事业单位从事数据挖掘、信息智能分析与处理等相关工作。随着人工智能技术与各领域融合的不断深入，将人工智能赋能其他行业的高级技术人才在当前和今后很长一段时期内需求量还将继续攀升。