一、培养目标
人工智能专业是面向产学研用一体化方向，以学术型教育为主的学科分类，培养方案和课程设计的主旨是培养基础扎实、知识广博、能力强的创新型研究型人才。本专业注重培养良好的个人素质和科学素养，确保学生掌握人工智能的基本理论知识，熟悉人工智能的基本研究方法和主要开发工具，获得具有从事本专业实际工作和研究工作的初步能力。具体目标点分解如下：
培养目标1：能够综合运用数学原理和人工智能基本知识，参与人工智能系统的研发项目；
培养目标2：能够负责自然语言处理、计算机视觉、智慧气象等人工智能应用领域的数学模型设计；
培养目标3：能够在人工智能实践中树立创新思维，打造核心竞争力，同时兼顾公共安全与健康、环境与社会可持续发展；
培养目标4：具备一定的组织管理和团队合作沟通能力，能够在团队研发活动中发挥积极有效的作用；
培养目标5：注重人的全面可持续发展，具备终身学习能力。
二、培养要求
在师资建设方面，人工智能专业以计算机科学和信息论背景为依托，逐步组建了一支高水平的专任师资队伍。专业以教学为基础，以科研为核心，面向我国四大战略性新兴产业之一的人工智能产业发展，密切关联认知、计算等前沿科学问题，解决其中重大前沿科学问题，突破共性关键技术瓶颈。在人才培养方面，依托本校信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与技术、数学、大气科学、海洋科学等优势学科，形成具有我校特色的“人工智能+”培养新模式。学生应当较系统地掌握本学科、专业必需的基础理论、基本知识，掌握本专业必要的基本技能、方法和相关知识，具有从事本专业实际工作和研究工作的初步能力。
三、主要课程、核心课程和特色课程
主要课程：公共基础课程包括外语类课程、思想政治类课程和自然科学基础课程；专业课包括专业数学、计算机、人工智能三类主干课和应用型选修课程。
核心课程：核心必修课分专业数学、计算机和人工智能三类，包括计算思维导论、程序设计基础、计算伦理、Python程序设计、Python及其应用实践、计算机行业概论、概率统计、应用微积分、数据结构与算法（1）、数据结构与算法综合实践、离散数学、数学方法、电子设备与系统、模拟电路设计、数据结构与算法（2）、信号与系统、游戏中的人工智能、数字图像处理、人工智能、计算机系统、计算机系统综合实践、数字图像处理课程设计、人工智能综合实践、操作系统、操作系统综合实践、神经网络与深度学习、神经网络与深度学习课程设计、关系型数据库、数据挖掘、非关系型数据库、软件工程实践、文献阅读与科技论文写作。
特色课程：由外方引进以下课程包括计算思维导论、程序设计基础、通用英语读写（1）、通用英语听说（1）、计算伦理、通用英语读写、通用英语听说（2）、计算机行业概论、概率统计、应用微积分、数据结构与算法（1）、数据结构与算法综合实践、离散数学、数学方法、电子设备与系统、模拟电路设计、通用英语实践、数据结构与算法（2）、游戏中的人工智能、人工智能、计算机系统、计算机系统综合实践、人工智能综合实践、英语公共演讲、操作系统、操作系统综合实践、关系型数据库、数据挖掘、非关系型数据库、软件工程实践、云计算导论、文献阅读与科技论文写作、计算机网络。
四、主要实践性环节
课内实验、实践课大作业、暑期社会实践、就业指导、毕业设计(论文)。通用学术英语实践，中国近代史纲要实践课，毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论实践课，智慧气象应用开发实践，AI应用技术实训。
五、基本修业年限
四年
六、授予学位
工学学士
七、教学运行计划表
