人工智能技术应用
专业介绍
本专业培养掌握人工智能专业知识和技术技能，具备职业综合素质和行动能力，面向软件与信息技术服务、互联网和相关服务等行业，能够从事数据采集与处理、算法模型训练与测试、人工智能应用开发、人工智能系统集成与运维等工作的高技能人才。
男女比例
开设课程
人工智能概论
系统介绍人工智能的整体框架，涵盖技术体系、应用场景及发展趋势，帮助学习者建立AI全局认知，解决入门阶段的整体理解问题。
Python程序设计
系统学习Python编程语言，包括语法、数据结构、函数及面向对象编程，掌握程序设计思维与基础开发能力。
机器学习基础
机器学习基础介绍机器学习的基本概念和算法，涵盖分类、回归等任务，为人工智能专业学习奠定基础。
深度学习基础
系统介绍深度学习的基本概念、理论框架与研究方法，涵盖核心知识体系与发展脉络，为具身智能机器人技术专业后续课程学习奠定扎实的理论基础，培养学生的学科素养与分析能力。
计算机视觉
研究计算机如何从图像/视频中提取信息，学习特征提取、目标检测、图像识别等算法原理，解决机器感知与图像理解的基础问题。
自然语言处理
学习自然语言处理的基础理论与技术，包括分词、句法分析、语义理解等，解决计算机对人类语言的理解与处理问题，支撑智能交互应用。
数据采集与预处理
学习数据采集与预处理的基本理论与核心知识，涵盖该领域的重要概念、方法体系与前沿发展，培养学生的专业素养与实践能力，为大数据工程技术专业的深入学习与职业发展奠定坚实基础。
数据库技术
学习数据库的基本概念、原理与核心技术，涵盖数据模型、关系代数等内容，解决数据组织与存储的基础理论问题，为数据库应用提供理论支撑。
Linux操作系统
系统讲解Linux系统的安装、命令行操作、用户管理、进程调度等，解决Linux环境下的系统管理与维护问题，为服务器运维与开发提供基础。
数据分析与可视化
结合数据分析方法与可视化技术（如Tableau、D3.js），将数据转化为直观图表，清晰呈现数据规律与价值。
智能语音技术
学习智能语音技术的原理、方法与应用实践，涵盖关键技术要点与操作规范，培养学生的技术应用能力与创新精神，服务人工智能工程技术专业领域的技术发展需求。
概率与统计
系统学习概率与统计的基本概念、理论方法与计算技巧，涵盖核心定理与应用实例，培养学生的数学思维与建模能力，为逻辑学专业的定量分析与科学研究提供工具支撑。
线性代数
研究线性空间、矩阵、线性变换等核心内容，掌握行列式、线性方程组求解等方法，为数学建模与工程计算提供基础工具。
AI框架应用
学习AI框架应用的基本理论与核心知识，涵盖该领域的重要概念、方法体系与前沿发展，培养学生的专业素养与实践能力，为人工智能技术应用专业的深入学习与职业发展奠定坚实基础。
智能机器人技术
学习智能机器人技术的原理、方法与应用实践，涵盖关键技术要点与操作规范，培养学生的技术应用能力与创新精神，服务邮政快递智能技术专业领域的技术发展需求。
项目实训
通过项目实训的系统训练，培养学生的动手操作能力与实践技能，涵盖实验设计、操作规范与数据分析等环节，强化理论与实践的结合，提升移动互联应用技术专业的实际应用能力。
跨学科研讨
围绕跨学科议题组织师生研讨，鼓励不同专业背景的学生交流碰撞，培养跨界思考和多视角分析问题的能力，促进学科交叉融合与创新。
社会实践
组织学生深入社区、企业或乡村开展调研、志愿服务和专业实践，在真实社会环境中锻炼综合能力，增强社会责任感和专业使命感。
毕业设计指导
针对毕业设计（论文）的全过程进行系统指导，涵盖选题、方案制定、实施过程管理和答辩准备，帮助学生高质量完成毕业环节的综合训练。
计算机应用基础
学习计算机基本操作、操作系统、网络基础及办公软件，掌握计算机入门技能，解决计算机基础应用与操作中的常见问题。
行业前沿讲座
邀请行业专家和企业高管分享行业最新动态、技术趋势和职业发展经验，帮助学生了解行业实际需求，缩小校园学习与职场之间的认知差距。
培养目标
职业面向
面向人工智能训练师、人工智能工程技术人员等职业，人工智能数据服务、算法模型训练与测试、人工智能应用开发、人工智能系统集成与运维等岗位（群）。
培养目标定位
本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和人工智能数据技术、机器学习基础、深度学习框架及相关法律法规等知识，具备数据处理、模型训练、应用开发等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事人工智能数据服务、智能软件设计与开发、智能系统集成、智能应用系统部署与运维等工作的高素质技术技能人才。
能力要求
- 01
具备程序设计、数据库设计能力；
- 02
具备编写数据采集、数据清洗、数据标注、数据特征分析、数据挖掘脚本的能力；
- 03
具备模型选择、搭建、训练、测试和评估能力；
- 04
具备深度学习框架的安装、模型训练、推理部署的能力；
- 05
具备利用计算机视觉、智能语音、自然语言处理等技术，根据典型应用场景进行人工智能应用集成设计和开发的能力；
- 06
具备部署、调测、运维人工智能系统的能力；
- 07
具备基于行业应用与典型工作场景解决业务需求的人工智能技术综合应用能力；
- 08
具备信息技术和数字技术应用能力；
- 09
具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
实习实训
对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行人工智能数据服务、计算机视觉应用开发、深度学习应用开发、智能语音应用开发、人工智能系统部署与运维等实训。在人工智能技术相关企事业单位或生产性实训基地、虚拟仿真实习基地等场所进行岗位实习。