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兴发国际登录智能科学与技术专业人才培养方案

来源:   时间:2020-09-15  

一、 专业简介

“智能科学与技术专业是兴发国际娱乐为了适应经济社会发展和学科发展需要,于2018年提出并于2019年3月获教育部批准开设的本科专业,获批同年即开始招收本科学生。智能科学与技术专业是计算机科学与技术一级学科之下的本科专业,主要学习并掌握智能技术的基本理论与方法、机器感知与智能控制技术、智能信息处理技术、智能机器人技术、智能控制系统设计方法等,培养具有能综合运用计算机和自动化交叉知识的复合型高级技术人才。本专业为工科专业,学制4年,毕业授予工学学士学位。

智能科学与技术专业办学条件优良,拥有超过500平方米的实验场地,超过4百万的先进试验技术装备,新建“智能控制系统实验中心”“智能识别与测控中心”“先进控制技术实验中心”,并与其它专业共享计算机原理、计算机网络、嵌入式系统、自动控制、大数据与云计算等实验平台,能有效地为智能科学与技术专业学生提供时间教学条件。

智能科学与技术专业实施“教与学、理论与实践、学校与企业紧密结合+全面素质教育”的“3+1” 工程教育人才培养模式,与国内知名企业达成实训基地共建协议,有效促进学生的实践技能和工程素质的提升。”

二、专业培养目标

本专业以培养德智体美全面发展、具有创新精神和实践能力的应用型人才为主,积极培养复合型、研究型人才,着力培养创新创业人才为目标,培养具有良好道德修养,较强社会责任感,知识、能力、素质协调发展,系统地掌握智能科学与技术的基本理论、基本知识和基本技能与方法,在智能科学与工程领域具有较强的知识获取能力、知识工程能力和创新创业能力的宽口径复合型高质量以及具有计算机、自动化、人工智能等交叉学科基础的高级工程技术人才,能在企业、事业、科研部门、教育单位和行政部门等单位从事智能系统、智能信息处理、智能行为决策等方面的科学研究、开发设计、工程应用、决策管理和教学等工作。

毕业生经过5年左右的工作实践,应达到的预期目标:

(1)具有健康的身心、良好的科学人文素养、社会责任感,能坚守职业道德规范,在智能科学与技术工程实践中能综合考虑环境、法律与可持续发展等问题。

(2)具有宽广的自然科学基础,扎实掌握自动化基本理论与专业技能,能够对智能科学与技术领域的复杂工程问题提出系统性的解决方案。

(3)具有跟踪智能科学与技术发展前沿,具备良好的创新精神和较强的工程实践能力。

(4)具有良好的自主学习和终身学习能力,并有一定的全球化意识和国际视野。

(5)具有较强的团队合作与组织管理能力,较好的领导能力和工程项目管理能力。

三、毕业要求

1.能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决智能科学与技术领域复杂工程问题。

2.能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,并通过文献研究,识别、表达、分析智能科学与技术领域复杂工程问题,以获得有效结论。

3.能够设计针对智能科学与技术领域复杂工程问题的解决方案,设计满足安全与健康需求的系统、单元(部件)或工艺流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑法律、健康、安全、文化、社会以及环境等因素。

4.能够基于智能科学与技术科学原理并采用科学方法对智能科学与技术领域复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

5.能够针对智能科学与技术领域复杂工程问题,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,包括对智能科学与技术领域复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

6.能够基于智能科学与技术工程相关背景知识进行合理分析,评价智能科学与技术专业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。

7.能够理解和评价针对智能科学与技术领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

8.具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在智能科学与技术工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。

9.能够在与智能科学与技术相关的多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

10.能够就智能科学与技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

11.理解并掌握智能科学与技术工程项目管理原理与经济决策方法,并能在与智能科学与技术相关的多学科环境中应用。

12.具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应智能科学与技术专业发展的能力。

四.毕业要求与课程设置、知识能力的对应关系矩阵

毕业要求

知识与能力要求

相关课程或解决问题方法

1.工程知识:掌握本专业所需的数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识,能将上述知识用于解决智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等相关

指标点1-1:能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识,表述智能科学与技术领域的复杂工程问题。

高等数学、线性代数、概率统计、复变函数与积分变换、大学物理、大学物理实验、现代信号处理、大数据分析与应用

指标点1-2:能够运用恰当的数学、物理模型对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等复杂工程问题进行建模、计算推导,保证模型的准确性,满足工程计算的实际要求。

最优化理论及方法、人工智能基础、电路、模拟电子技术、数字电子技术、数据结构与算法分析

指标点1-3:能够将数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识用于复杂工问题的推导和计算。

自动控制原理、智能科学与技术导论、数字图像处理、机器学习、脑与认知科学基础、智能优化算法、机器视觉

2.问题分析:能够应用数学、自然科学、工程基础和智能科学与技术的专业知识,识别、表达和有效地分解复杂工程问题,并通过文献查阅等多种方式对其进行分析,以获得有效结论。

指标点2-1:能够应用高等数学、物理学的基本概念、原理和智能科学与技术的专业知识对复杂工程问题进行识别和有效分解。

高等数学、线性代数、概率统计、复变函数与积分变换、大学物理、大学物理实验、最优化理论及方法、人工智能基础、自动控制原理、语音信号处理、信息融合技术

指标点2-2:能够识别和表达复杂工程问题的关键环节和参数,对分解后的问题进行分析。

计算机技术基础、嵌入式系统基础、电路、模拟电子技术、数字电子技术、数字图像处理、机器学习、数据结构与算法分析

指标点2-3:掌握科技文献、资料的分类; 能够通过图书馆、数据库、网上检索等多种方式快速、准确地检索相关信息,具备借助文献研究对复杂工程问题进行识别、表达、分析的能力。

大学英语、人工智能实践、专业英语、现代信号处理、机器学习实践、脑与认知科学基础、计算机控制技术、智能控制技术、控制系统实践、物联网技术

3.设计/开发解决方案:能够针对智能科学与技术领域复杂工程问题提出解决方案,设计满足特定需求的系统和模块,并能够在设计环节中体现创新意识;能够综合考虑其对社会、健康、安全、法律、文化及环境的影响。

指标点3-1:能够掌握本专业涉及的工程设计概念、原则和方法,能够针对复杂工程问题提出合理的解决方案。

嵌入式系统基础、人工智能基础、人工智能实践、现代信号处理、机器视觉、智能传感与检测实践、机器视觉实践、语音信号处理、智能交通系统、毕业设计

指标点3-2:能够针对特定需求完成系统、模块的软件设计和硬件设计。

计算机技术基础、电子工艺实习、Python程序设计、智能传感与检测

指标点3-3:综合利用智能科学与技术领域的专业知识和新技术,在针对复杂工程问题的系统设计中体现创新意识,并考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

智能科学与技术导论、机器学习、可编程控制器、机器学习实践、大数据分析与应用、计算机控制技术、控制系统实践

4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对智能科学与技术领域的复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据,并通过信息综合得到合理有效的结论。

指标点4-1:能够对智能科学与技术领域的软件、硬件模块进行理论分析和仿真。

最优化理论及方法、人工智能基础、自动控制原理、机器学习、机器视觉、机器视觉实践、智能交通系统

指标点4-2:能够针对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等智能科学与技术领域的复杂工程问题设计实验方案、构建实验系统和测试平台、获取实验数据。

人工智能实践、数字图像处理、智能机器人技术、智能传感与检测、智能优化算法、智能传感与检测实践

指标点4-3:能够对实验结果进行合理分析、解释,并对多个子问题进行关联分析,找出冲突点并进行平衡,通过实验数据分析、信息综合等手段得到合理有效的结论。

电子工艺实习、软件工程导论、机器学习实践、大数据分析与应用、计算机控制技术、智能控制技术、语音信号处理、毕业设计

5.使用现代工具:能够针对智能科学与技术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。

指标点5-1:掌握智能科学与技术专业仪器、设备的基本原理、操作方法,能够在复杂、综合型工程中合理选择和使用仪器、设备,熟练运用文献检索工具获取智能科学与技术领域理论与技术的最新进展信息。

嵌入式系统基础、电路、模拟电子技术、数字电子技术、电子工艺实习、专业英语、可编程控制器、智能机器人技术、智能传感与检测、智能传感与检测实践、智能交通系统、控制系统实践、物联网技术

指标点5-2:具备使用实验设备、计算机软件及编程语言和现代信息工具对复杂工程问题进行模拟或仿真的能力,理解其使用要求、运用范围和局限性。

计算机技术基础、C语言程序设计、自动控制原理、智能科学与技术导论、Python程序设计、软件工程导论、人工智能实践、数据结构与算法分析、大数据分析与应用、机器视觉实践、信息融合技术

6.工程与社会:能够结合相关的工程知识进行合理分析,评价专业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。

指标点6-1:具有工程实践经历,通过实践、实习过程了解工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。

大学生创新创业基础、军事技能训练、机器学习实践、脑与认知科学基础、智能传感与检测实践、机器视觉实践、物联网技术、毕业设计

指标点6-2:能够结合相关的工程知识,通过在思政、人文、社科类课程学到的知识,综合分析和评价专业工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

中国近现代史纲要、思想道德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、新生导论与职业规划、智能科学与技术导论、金工实习、智能交通系统、大学生就业指导、毕业实习

7.环境和可持续发展:了解环境保护和可持续发展的基本方针、政策和法律、法规,能够理解和评价智能科学与技术领域的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

指标点7-1:了解环境保护和社会可持续发展的基本方针、政策和法律、法规,能够正确认识针对复杂工程问题的专业工程实践对环境和社会的影响。

马克思主义基本原理概论、思想道德修养与法律基础、军事理论、形势与政策

指标点7-2:能针对实际复杂工程问题,评价其资源利用率、对文化的冲击等工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

大学生创新创业基础、电子工艺实习、大数据分析与应用、智能机器人技术、智能传感与检测实践、控制系统实践

8.职业规范:具有人文及社会科学素养、正确的政治立场和社会责任感,能够在工程实践中遵守智能科学与技术领域的相关职业道德和规范。

指标点8-1:具有人文及社会科学素养,了解国情,理解社会主义核心价值观,树立正确的政治立场、世界观、人生观和价值观。

中国近现代史纲要、马克思主义基本原理概论、思想道德修养与法律基础、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、安全教育、形势与政策

指标点8-2:理解工程技术的社会价值以及工程师的社会责任,在工程实践中能自觉遵守职业道德和规范。

新生导论与职业规划、大学生创新创业基础、金工实习、机器视觉实践、大学生就业指导、毕业实习、毕业设计

9.个人和团队:能够在多学科背景的团队中承担个体、团队成员或负责人的角色,能够听取其他团队成员的意见和建议,充分发挥团队协作的优势。

指标点9-1:能主动与其他学科的成员共享信息,合作共事,独立完成团队分配的工作。

新生导论与职业规划、大学生创新创业基础、安全教育、军事理论、体育、C语言程序设计、Python程序设计

指标点9-2:能够胜任团队成员或负责人的角色,能在团队协作中听取其他团队成员的意见和建议,充分发挥团队协作的优势。

思想道德修养与法律基础、军事技能训练、电子工艺实习、金工实习、机器学习实践、毕业实习

10.沟通:具备良好的表达能力,能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言等; 掌握至少一门外语,具有一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

指标点10-1:具有良好的口头表达能力,能够清晰、有条理地表达自己的观点,掌握基本的报告、设计文稿的撰写技能。

人工智能实践、机器学习实践、大学生就业指导、控制系统实践毕业实习

指标点10-2:掌握至少一门外语,具备一定的国际视野,并了解基本的国际文化礼仪,能够就复杂工程问题,综合运用口头、书面、报告、图表等多种形式与国内外业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。

大学英语、中国近现代史纲要、形势与政策、专业英语、智能机器人技术

11.项目管理:理解并掌握工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科、跨职能环境中合理应用。

指标点11-1:理解工程管理与经济决策的重要性,掌握工程管理的基本原理和常用的经济决策方法。

人工智能实践、大学生就业指导、控制系统实践

指标点11-2:能够在多学科、跨职能环境中合理运用工程管理原理与经济决策方法。

脑与认知科学基础、机器视觉实践、信息融合技术、毕业设计

12.终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。

指标点12-1:了解自主学习的必要性,具有自主学习和终身学习的意识,掌握跟踪智能科学与技术学科前沿、发展趋势的基本方法和途径。

高等数学、新生导论与职业规划、大学生创新创业基础、专业英语、机器视觉、智能控制技术

指标点12-2:能够通过文献查询、网络培训等多种渠道进行终身学习,以适应职业发展的需求。

大学英语、中国近现代史纲要、马克思主义基本原理概论、思想道德修养与法律基础、安全教育、体育

五、学制

学制4年

六、授予学位

工学学位

七、毕业学分要求

毕业总学分要求170学分,其中:必修课(含实践):136.5 学分;选修课(含实践):25.5学分,素质学分:5分;校级公选课:3学分。

课程模块类别

毕业学分要求

总学时

其中实验学时

占总分学比例

通识教育课程

40

704

178

23.5%

学科基础课程

39

664

88

23.2%

专业核心课程

21.5

344

76

12.6%

专业选修课程

25.5

408

108

15.0%

创新创业课程

4

64

0

2.4%

集中实践教学

32

0

0

18.8%

素质学分

(综合素质3学分+创新实践2学分)

5

0

0

2.9%

校级公选课

3

48

0

1.8%

合计

170

2232

450

100.0%

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