暨南大学 信息科学技术学院 | |||||||
智能科学与技术专业本科人才培养方案(内招生) | |||||||
培养目标: | |||||||
A1.扎实掌握智能科学与技术的基础理论和技能方法。 | |||||||
A2.具备智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面研究和开发的基本能力。 | |||||||
A3.在不同学科领域从事智能技术与工程的科研、开发和管理工作。 | |||||||
毕业要求: | |||||||
B1.具备扎实的数学基础,掌握智能科学与技术的基本理论和知识,能够将所学的基础理论与专业知识应用于复杂工程问题。 | |||||||
B2.具备自动控制、电子信息、计算机科学、认知科学等基础知识。 | |||||||
B3.具备恰当使用智能科学与技术的方法和工具解决不同学科的复杂问题。 | |||||||
B4.具有良好的科学素养和社会责任感,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。 | |||||||
B5.能够在具多学科交叉背景的团队中,承担个体和团队成员以及负责人的角色。 | |||||||
B6.基于智能科学与技术的理论知识,通过科学的实验方法,针对文献中的科学问题,设计具有创新性的解决方法。 | |||||||
注:知识B1、B2。能力:B3。素质:B4、B5。思维:B6。 | |||||||
主干学科: | |||||||
计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程。 | |||||||
专业主干课程: | |||||||
智能科学与技术导论,数据科学、人工智能、智能系统与制造、机器学习等。 | |||||||
实践教学占比: | |||||||
本专业实践学时达到总学时的 26.14%。 | |||||||
学制: 4 年 | |||||||
授予学位: 工学学士 | |||||||
智能科学与技术专业课程教学进程计划表 | |||||||
一、通识教育课程: | |||||||
1、必修课 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 学期 | 先修课程 |
1 | 01010018 | 中国近现代史纲要 | 2 | 36 | 1 | ||
2 | 01020007 | 大学英语中级Ⅰ | 4 | 72 | 1 | ||
3 | 01020011 | 大学英语高级Ⅰ | 4 | 72 | 1 | ||
4 | 01030009 | 大学语文 | 2 | 36 | 1 | ||
5 | 01040001 | 体育Ⅰ | 1 | 36 | 1 | ||
6 | 01010020 | 思想道德修养与法律基础 | 3 | 54 | 2 | ||
7 | 01020008 | 大学英语中级Ⅱ | 4 | 72 | 2 | ||
8 | 01020012 | 大学英语高级Ⅱ | 4 | 72 | 2 | ||
9 | 01040002 | 体育Ⅱ | 1 | 36 | 2 | ||
10 | 01010031 | 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(上) | 3 | 54 | 3 | ||
11 | 01040003 | 体育Ⅲ | 1 | 36 | 3 | ||
12 | 01010032 | 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(下) | 3 | 54 | 4 | ||
13 | 01040004 | 体育Ⅳ | 1 | 36 | 4 | ||
14 | 01010030 | 马克思主义基本原理概论 | 3 | 54 | 5 | ||
15 | 01010024 | 形势与政策 | 2 | 36 | 8 | ||
通识教育必修课小计 | 30 | 468 | 144 | ||||
注: "大学英语中级Ⅰ"和"大学英语高级Ⅰ"任选其中一门修读 | |||||||
"大学英语中级Ⅱ"和"大学英语高级Ⅱ"任选其中一门修读 | |||||||
2、通识教育选修课学分要求: | |||||||
通识教育选修课要求修满16.0学分 | |||||||
艺术素养类要求选修2.0学分 | |||||||
经管法类要求选修2.0学分 | |||||||
文史哲类要求选修4.0学分,其中:高级英语课程群要求选修4.0学分 | |||||||
综合类要求选修6.0学分,其中:创新创业就业心理类课程群要求选修6.0学分 | |||||||
二、基础教育课程: | |||||||
1、必修课 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 学期 | 先修课程 |
1 | 07010005 | 高等数学Ⅰ | 5 | 90 | 1 | ||
2 | 08067001 | 计算导论与程序设计 | 2 | 36 | 1 | ||
3 | 08067002 | 计算导论与程序设计实验 | 1 | 36 | 1 | ||
4 | 08067004 | 智能科学与技术导论 | 3 | 36 | 36 | 1 | |
5 | 05012183 | 数据结构 | 2 | 36 | 2 | 计算导论与程序设计 | |
6 | 07010013 | 高等数学Ⅱ | 5 | 90 | 2 | ||
7 | 07020027 | 电工电子学 | 2 | 36 | 2 | ||
8 | 08060154 | 数据结构实验 | 0.5 | 18 | 2 | 数据结构 | |
9 | 08067012 | 电工电子学实验 | 0.5 | 18 | 2 | ||
10 | 07010029 | 线性代数 | 3 | 54 | 3 | 高等数学 | |
11 | 07010155 | 概率论与数理统计 | 3 | 54 | 3 | 高等数学 | |
12 | 07010170 | 离散数学 | 3 | 54 | 3 | 高等数学 | |
13 | 08060038 | 数字逻辑实验 | 1 | 36 | 3 | 数字逻辑 | |
14 | 08067011 | 数字逻辑 | 2 | 36 | 3 | 电工电子学基础 | |
15 | 08067017 | 面向对象编程(Java) | 3 | 36 | 36 | 3 | 数据结构 |
16 | 07010047 | 复变函数 | 3 | 54 | 4 | 高等数学 | |
基础教育必修课小计 | 39 | 612 | 180 | ||||
2、选修课 | |||||||
基础教育选修课要求修满6.0学分 | |||||||
程序设计知识群 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 先修课程 | |
1 | 08066045 | Python程序设计 | 2 | 18 | 36 | 计算导论与程序设计 | |
2 | 08067015 | Matlab程序设计 | 2 | 18 | 36 | 计算导论与程序设计 | |
本知识群小计 | 4 | 36 | 72 | ||||
本知识群要求修读至少4.0学分 | |||||||
数学基础知识群 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 先修课程 | |
1 | 07010134 | 数学建模 | 2 | 36 | 高等数学 | ||
2 | 07010154 | 运筹学 | 2 | 36 | 离散数学 | ||
3 | 08066057 | 组合数学 | 2 | 36 | 离散数学 | ||
本知识群小计 | 6 | 108 | |||||
本知识群要求修读至少2.0学分 | |||||||
三、专业教育课程: | |||||||
1、必修课 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 学期 | 先修课程 |
1 | 07010120 | 最优化理论与算法 | 2 | 36 | 4 | 高等数学 | |
2 | 07120008 | 计算机网络实验 | 1 | 36 | 4 | 计算机网络 | |
3 | 08060040 | 计算机组成原理及设计 | 3 | 54 | 4 | 数字逻辑 | |
4 | 08060064 | 计算机组成原理实验 | 1 | 36 | 4 | 计算机组成原理及设计 | |
5 | 08060072 | 计算机网络 | 2 | 36 | 4 | ||
6 | 08061057 | 自动控制原理 | 3 | 54 | 4 | ||
7 | 08060214 | 人工智能原理 | 3 | 36 | 36 | 5 | 机器学习 |
8 | 08067005 | 操作系统 | 2 | 36 | 5 | 计算机组成原理及设计 | |
9 | 08067006 | 操作系统实验(Linux) | 1 | 36 | 5 | 操作系统 | |
10 | 08067007 | 数据科学 | 3 | 36 | 36 | 5 | 最优化理论与算法 |
11 | 08067013 | 机器学习 | 3 | 36 | 36 | 5 | 最优化理论与算法 |
12 | 08067020 | 智能系统与制造 | 3 | 36 | 36 | 5 | 操作系统 |
13 | 08067019 | 嵌入式系统开发 | 3 | 36 | 36 | 6 | 数字逻辑 |
14 | 08067027 | 人工智能与多学科实践创新 | 2 | 72 | 7 | ||
15 | 08067029 | “AI+X”企业实习 | 1 | 36 | 7 | ||
16 | 50019002 | 毕业论文 | 8 | 288 | 8 | ||
专业教育必修课小计 | 41 | 396 | 684 | ||||
2、选修课 | |||||||
专业教育选修课要求修满25.0学分 | |||||||
人工智能基础知识群 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 先修课程 | |
1 | 01050020 | 物联网:技术、应用与商业模式 | 2 | 36 | 计算机网络 | ||
2 | 08061056 | 数字信号处理 | 3 | 54 | 信号与系统 | ||
3 | 08061124 | 信息论与编码理论基础 | 2 | 36 | 计算机网络 | ||
4 | 08061166 | 模拟集成电路设计基础 | 2 | 36 | 电子电工学基础 | ||
5 | 08062032 | 随机信号分析 | 2 | 36 | 信号与系统 | ||
6 | 08062071 | 无线通信原理 | 2 | 36 | 计算机网络 | ||
7 | 08063035 | 信号与系统 | 2 | 36 | |||
本知识群小计 | 15 | 270 | |||||
本知识群要求修读至少4.0学分 | |||||||
人工智能进阶知识群 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 先修课程 | |
1 | 07010199 | 计算智能 | 3 | 54 | 人工智能 | ||
2 | 08060053 | 数字图像处理 | 2 | 36 | 数字信号处理 | ||
3 | 08060202 | 软件工程 | 3 | 54 | |||
4 | 08060322 | 云计算 | 2 | 36 | 计算机网络 | ||
5 | 08067014 | 自然语言处理 | 2 | 36 | 人工智能 | ||
6 | 08067016 | 人工智能安全 | 2 | 36 | 人工智能 | ||
7 | 08067018 | 电子电路设计 | 2 | 36 | 数字逻辑 | ||
8 | 08067021 | 智能科学与技术前沿讲座 | 2 | 36 | 人工智能 | ||
9 | 08067025 | 群体智能 | 2 | 36 | 人工智能 | ||
10 | 08067026 | 机器视觉 | 2 | 36 | |||
本知识群小计 | 22 | 396 | |||||
本知识群要求修读至少8.0学分 | |||||||
智能应用知识群 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 先修课程 | |
1 | 07040030 | 生物信息学 | 2 | 36 | 智能系统与制造 | ||
2 | 08067003 | 脑与认知科学 | 2 | 36 | 智能系统与制造 | ||
3 | 08067022 | 智能游戏 | 2 | 36 | 智能系统与制造 | ||
4 | 08067023 | 智能新媒体 | 2 | 36 | 智能系统与制造 | ||
5 | 08067024 | 智能机器人 | 2 | 36 | 智能系统与制造 | ||
6 | 08067028 | 智能医疗 | 2 | 36 | 智能系统与制造 | ||
本知识群小计 | 12 | 216 | |||||
本知识群要求修读至少4.0学分 | |||||||
数据科学知识群 | |||||||
序号 | 课程号 | 课程名称 | 学分 | 理论学时 | 实践学时 | 先修课程 | |
1 | 08060321 | 大数据分析 | 2 | 36 | 数据科学 | ||
2 | 08067010 | 智能学习理论 | 2 | 36 | 数据科学 | ||
3 | 11025022 | 数据库原理与应用 | 2 | 36 | |||
本知识群小计 | 6 | 108 | |||||
本知识群要求修读至少4.0学分 | |||||||
必修课学分统计表 | |||||||
学期 | 通识教育 | 基础教育 | 专业教育 | 合计 | |||
1 | 9 | 11 | 0 | 20 | |||
2 | 8 | 10 | 0 | 18 | |||
3 | 4 | 15 | 0 | 19 | |||
4 | 4 | 3 | 12 | 19 | |||
5 | 3 | 0 | 15 | 18 | |||
6 | 0 | 0 | 3 | 3 | |||
7 | 0 | 0 | 3 | 3 | |||
8 | 2 | 0 | 8 | 10 | |||
合计 | 30 | 39 | 41 | 110 | |||
本专业要求:总学分修满160.0学分,其中必修学分110.0,基础教育选修学分6.0,专业教育选修学分25.0,通识教育选修学分16.0,剩余3.0学分为学生任意选修学分。 |