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1、普通高等学校本科专业设置申请表校长签字:学校名称(盖章):学校主管部门： 专业名称:专业代码:所属学科门类及专业类：学位授予门类: 修业年限：申请时间：专业负责人: 联系电话： 教育部制- 35 -1学校基本情况学校名称学校代码学校主管部门学校网址学校所在省市区邮政编码学校办学 基本类型教育部直属院校 其他部委所属院校 地方院校公办 民办 中外合作办学机构已有专业学科门类哲学 R经济学 法学 R教育学 R文学 历史学R理学 R工学 农学 医学 R管理学 R艺术学学校性质综合 R理工 农业 林业 医药 师范语言 财经 政法 体育 艺术 民族曾用名无 建校时间首次举办本科教育年份通过教育部本科教学
2、评估类型水平评估 合格评估审核评估尚未通过本科教学评估通过时间 (评估时间）专任教师总数专任教师中副教授及以上职称教师数现有本科专业数上一年度全校 本科招生人数上一年度全校本科毕业人数近三年本科毕业生平均就业率学校简要历史沿革（1 字以内)学校近五年专业增设、停招、撤并情况(30 字以内）2.申报专业基本情况申报类型R新增备案专业 新增国控专业 新增目录外专业 调整学位授予门类 调整修业年限 调整学位授予门类和修业年限专业代码专业名称学位授予门类修业年限原授予门类原 修业年限（对于调整学位授予门类或修业年限的，要登记并核对该专业原本情况）专业类专业类代码门类门类代码所在院系名称电气与信息工程学
3、院学校现有相近专业情况相近专业专业名称开设年份相近专业2专业名称开设年份相近专业专业名称开设年份3.申请增设专业人才需求情况申报专业主要就业领域 (限50字）申报专业人才需求调研情况(可上传合作办学协议等）4.申请增设专业人才培养方案(包括培养目标、基本要求、修业年限、授予学位、主要课程、主要实践性教学环节和专业实验、教学计划等内容）(如需要可加页）一、培养目标培养具有良好的道德与修养，遵守法律法规,具有社会和环境意识，具有扎实的数学、自然科学、计算机和信息处理的基础知识,系统掌握人工智能领域的基本理论、基本方法和应用知识,具有较强的知识获取能力、知识工程能力、创新创业能力以及人文综合素养，能
4、够在智能制造、智慧城市、互联网+以及软件及信息技术服务等行业，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、决策管理等工作的高等技术应用型人才。毕业生经过5年左右的工作实践，综合能力胜任工作岗位要求，并能以技术或管理骨干的角色在工程技术实践和科学研究活动中取得成就。培养目标1:学习能力。掌握从事本专业工作所需的数学、自然科学、信息学知识,以及经济学与管理学知识；系统掌握专业基础理论知识和专业知识,经历系统的专业实践，理解人工智能的基本概念、知识结构、典型方法,建立数字化、算法、模块化与层次化核心专业意识；具有终身学生意识，能够运用现代信息技术获取相关信息和新技术
5、、新知识,持续提高自己的能力。培养目标2:系统认知能力。掌握人工智能的基本原理与方法,能够自底向上和自顶向下地对问题进行系统分析的能力;既能理解人工智能学科各层次的细节，又能站在系统总体的角度从宏观上认识系统的智能性。培养目标:分析和解决问题的能力。掌握人工智能的基本思维方法和研究方法,具有良好的科学素养和强烈的工程意识或研究探索意识，并具备综合运用所掌握的知识、方法和技术解决复杂的工程实践问题及对结果进行分析的能力。培养目标:创新创业能力。了解人工智能的发展现状和趋势，具有创新意识，并具有技术创新和产品创新的初步能力;具有组织或参与实际的、跨专业、跨领域、综合性强的项目研发经历,有较好的创业
6、意识。培养目标：工程管理能力。了解与本专业相关的职业和行业的重要法律、法规及方针与政策,理解工程技术与信息技术应用相关的伦理基本要求,在系统设计过程中能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等制约因素。培养目标6:综合素质能力。具有组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；具有良好的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料,具有国际视野和跨文化交流、竞争与合作能力。二、毕业要求具有熟练应用数学、自然科学、计算机科学、管理科学与工程等多学科专业基础知识解决人工智能工程中科学技术问题的能力；2.能发现、阐明、分析人工智能工程问题,并能够通过研究文献及运用数学、自然科学和工
7、程科学基本原理得出重要结论;3.具有对人工智能工程问题进行论证、系统表达、数学建模、分析求解和设计开发的能力,并在解决问题的方案中考虑公共健康、安全、文化、社会和环境等因素;.具有对人工智能工程问题进行识别和提炼并能够设计制订实验方案、实施实验、解释数据，以及对实验结果进行分析的能力;5.掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法,全面掌握并熟练应用电子 信息领域中现代工具,同时了解这些工具方法的局限性,并有效运用于解决人工智能工程问题中；6.具备广博的社会知识、人工智能工程领域的发展前沿及国家有关产业政策、法律法规等方面的基本知识，并在实践中体现对社会、环境的责任；7.在
8、解决人工智能工程问题时，充分考虑安全与健康、法律法规与相关标准,经济、文化、社会等制约因素，并充分理解工程方案对社会环境的影响,并证明工程方案能促进可持续发展，能对与工程实践相关的社会责任作出分析评价;.具有良好的职业道德。理解并遵守职业道德、伦理责任以及工程实践的规范;9.具备独立工作与团队协作能力。作为个人、团队成员或领导能在不同部门或组织或多学科环境中有效地发挥作用;在多学科交叉的人工智能工程活动中发挥作用,具有国际视野、跨文化交流、竞争与沟通合作能力,包括能够理解和撰写效果良好的报告和设计文件，进行有效的陈述；10具有较强的组织协调能力和沟通交流能力。在人工智能工程活动中，能通过起草可
9、实施的报告和设计文件,进行有效陈述并能与团队成员、工程界和社会进行有效地沟通,从而给予和接受报告和设计文件，进行有效陈述并能与团队成员、工程界和社会进行有效地沟通，从而给予和接受指导; 11掌握人工智能工程领域的管理和经济决策的基本知识,对工程领域的管理和经济决策的基本知识，对人工智能制造工程实践问题,具有较好的技术经济分析与评价、生产组织管理与协调能力;好的技术经济分析与评价、生产组织管理与协调能力；12.具有创新意识和思想，掌握在解决人工智能工程问题中所运用的创新方法，并具有终生自我教育的意识、不断学习和适应发展的能力。三、主干学科计算机科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程。四、学制
10、与学习年限基本学制为4年，弹性学制6年。五、授予学位学生修完本专业人才培养方案所规定的各类学分达到72学分（含第二课堂5学分）,符合xx学院学士学位授予办法，授予工学学士学位。六、核心课程C语言程序设计、电路原理、脑与认知科学概论、人工智能及其应用、电子技术基础、计算机网络、云计算与数据中心、Pyhn高级编程、机器学习、自动控制原理、模式识别、计算机视觉、数字信号处理、R语言及数据分析、自然语言处理、人工神经网络与深度学习、数据挖掘与数据仓库、最优化理论和方法等。七、主要实践性教学环节和主要专业实验C语言程序设计课程设计、工程训练、计算机网络实验、认识实习、云计算与数据中心实验、大学物理实验、
11、计算机网络工程训练、机器学习工程训练、机器学习基础实验、大数据分析统计基础实验、Pyon高级编程实验、R语言及数据分析实验、计算机视觉工程训练、大数据架构与应用综合设计、深度学习课程设计、数据挖掘与数据仓库实验、人工智能应用工程训练、人工智能创新设计、生产实习、毕业实习、毕业设计（论文）。八、毕业要求对培养目标的支撑矩阵毕业要求对培养目标的支撑矩阵（附表1）九、毕业要求达成矩阵毕业要求达成矩阵（附表2)十、专业课程设置与教学进程计划表课程设置与教学进程计划表（附表）十一、课程学分、学时分布情况表课程学分（学时)分布情况表(附表4）附表1:表1 毕业要求对培养目标的支撑矩阵毕业要求培养目标培养目
12、标2培养目标3培养目标4培养目标5培养目标6毕业要求1毕业要求2毕业要求3毕业要求4毕业要求5毕业要求6毕业要求毕业要求8毕业要求9毕业要求10毕业要求11毕业要求1附表2: 表2 毕业要求达成矩阵毕业要求指标点主要支撑课程及支撑强度,用“H（强)”“(中）”“(弱)”表示1.具有熟练应用数学、自然科学、计算机科学、管理科学与工程等多学科专业基础知识解决人工智能工程中科学技术问题的能力。1.1 具备微积分、微分方程、线性代数、概率和统计等基本知识,并能用于解决人工智能工程领域复杂工程问题。高等数学(H）；线性代数(）; 概率论与数理统计(H）；复变函数与积分变换（）；离散数学(L）;数值分析（
13、).2具备从事人工智能相关工作所需的自然科学类基本知识，并能用于解决人工智能工程领域复杂工程问题。线性代数()；概率论与数理统计(M);大学物理（M）1.具备计算机与信息技术、电子技术基础知识,并能用于解决人工智能工程领域复杂工程问题。C语言程序设计（H)；数据库原理及应用（）;电路原理（）;计算机网络（M);电子技术基础(H）；Python高级编程（M）.4具备人工智能专业基础知识，并能用于解决人工智能工程领域复杂工程问题。数字信号处理（H);人工神经网络与深度学习（）；脑与认知科学概论（L)；机器学习（H)；电子技术基础(M) 15具备人工智能专业知识，并能用于解决人工智能工程领域复杂工程问题。计算机视觉(H）;脑与认知科学概论(L）;自然语言处理(M)；云计算与数据中心（M)；自动控制原理（H);模式识别（H）2能发现、阐明、分析人工智能工程问题，并能够通过研究文献及运用数学、自然科学和工程科学基本原理得出重要结论。.1具有应用高等数学、线性代数、概率和统计的基本原理对人工智能工程领域内的复杂工程问题进行数学建模的能力。高等数学(H)； 线性代数(M); 概率论与数理统计(H);
