一、专业培养目标

人工智能专业致力于培养符合国家战略及安徽省人工智能产业发展需求，具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，掌握AI核心原理和AI思维，能够熟练运用数据思维、AI模型、工具、语音识别、NLP、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。毕业生毕业后可在政府部门或企事业单位从事智能系统集成、智能软件设计与开发、智能应用系统的管理与运维工作。

1、人工智能技术方向培养目标

a)具备较好的数理基础，熟悉常见的数据统计模型，对常见统计模型有比较深刻的认识，能够理解模型与待解决问题之间的对应关系；

b)掌握常用的数据结构与算法，具备应用成熟数据结构与算法解决软件问题的能力；

c)熟练掌握Python、Java、C/C++等一种以上程序语言，能够使用Python等语言解决科学计算问题；

d)熟练掌握数据库原理，熟练使用T-SQL解决数据库查询、修改、删除等常见的数据操作，能够结合Python等高级语言完成基于数据库的应用开发。

e)熟悉主流大数据技术，能够使用Spark结合大数据技术基础完成数据的存储及标注；

f)熟练掌握常用机器学习及深度神经网络的常用模型及其应用；

g)能够熟练使用Caffe、Theano、Torch、Tensorflow等任一种主流的深度学习框架进行智能应用系统的设计与开发；

二、培养模式及特色

1、采用“三段式”+“三明治”+三学期制培养模式

为了培养符合企业需求的应用型人才，有效提高学生的分析、解决问题与实践动手的能力，人工智能专业采用“三段式”培养模式，即2+1+1夹层模式。第一阶段为数理基础及专业核心课程培养，该阶段强化和拓宽数理基础，为学生后期专业学习打好扎实的基础；第二阶段为专业方向课程学习及实训和项目开发培养，该阶段学生能力从基本技能锻炼进阶到项目开发，最后到岗位能力素养培养，逐步从基本知识能力过渡到软件应用能力最后到岗位职业能力。第三阶段为企业实习与毕业设计，在该阶段每个学生至少完成6个月以上对口企业实习的经历，通过企业实习使学生尽早地融入到社会企业文化当中，真实体验企业的职业要求，尽早建立职业发展规划，为就业做好准备工作。

遵照执行三学期制，秋季学期和春季学期主要安排课程学习，夏季学期主要安排应用型课程，以企业项目制工作模式进行教学探索，增强学生实践技能。夏季学期课程一般由企业双师团队为主进行授课，让学生及早感受到企业工作模式和节奏。

2、专业特色

人工智能专业以行业需求和企业岗位能力为导向，以建构主义思想重新构建面向行业应用的课程及其教学资源体系，以互联网技术和信息化手段为依托建立符合认知学徒制的教学模式，建立面向应用能力的考核评价机制，实现全面系统的改革。

（1）课程设置与培养内容面向行业、企业需求

人工智能专业在一系列调研基础上构建了面向行业应用型人才培养的课程体系。

Ø  提炼出基于学生实际的人工智能人才培养目标。针对培养目标分解出关键领域、关键单元及每个单元对应的知识、能力和素养，构建目标体系。

Ø  在充分分析人工智能行业岗位群所需能力和素养的基础上，对应用类课程围绕特定的主题或内容对原有教学内容进行重新整合，构建以能力培养为核心的、独立的模块化课程体系。

（2）构建了个性化人才培养体系

人工智能专业“以学生为中心，尊重学生个性发展”的思路优化专业建设思路、改革人才培养模式，满足不同层次和兴趣需求的学生需要，以智慧学习平台为支撑将传统以教为主往以学为主转变，教师回归辅导者与设计者角色。图 1 为个性化人才培养体系图。

图1 个性化人才培养体系图

三、主干学科、主要课程、专业核心课程

主干学科：计算机科学与技术、数学

主要课程：高等数学、大学英语、线性代数I、概率论与数理统计I、计算思维I（C）、计算思维II（C++）、数据结构与算法（C++）、计算机网络与分布式处理、数据库原理与应用、操作系统与Linux系统应用、应用统计学与R语言建模、数学建模、软件工程、机器学习基础、网络爬虫技术、大数据技术原理与应用、人工智能综合应用创新实践、两门专业方向课程（如下）。

人工智能技术方向主要课程：高性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。

专业核心课程：计算思维I（C）、计算思维II（C++）、数据结构与算法（C++）、数据库原理与应用、操作系统与Linux系统应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。

主要课程关系结构图如下：

图2   课程关系结构图