一、专业介绍

本专业面向国家新一代人工智能发展战略与长三角智能产业升级需求，聚焦通用人工智能、计算机视觉、自然语言处理、智能系统等核心方向，获批安徽省人工智能一流人才培养基地。专业依托科大讯飞等头部人工智能企业与校内AILAB实验室，构建 “理论筑基、技术深耕、项目驱动、产业落地” 四位一体培养体系，培养模式获2025年度全球智慧教育大会智慧教育优秀案例。

师资团队由校内专任教师、企业AI工程师、银龄教授共同组成，85% 以上教师具备人工智能领域科研或工程实践经验。专业开设计算机视觉、机器学习、深度学习、大数据技术、智能系统开发等特色课程，采用“4L4D + Cx”教学模式，将真实AI项目、竞赛课题、企业需求融入教学全过程。

毕业生可在人工智能企业、互联网科技公司、智能制造、智能金融、智慧医疗、政务大数据等领域从事算法研发、模型训练、系统开发、智能产品设计、AI 解决方案落地等工作，服务数字经济与智能社会建设。

二、培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，具备正确世界观、人生观、价值观，拥有扎实数理基础、计算机科学功底与人工智能专业核心能力，兼具工程伦理、创新精神与国际视野的高素质应用型AI人才。

学生毕业5年左右预期达成以下目标：

1.人文素养与职业操守：具备良好人文素养、社会责任感与AI伦理意识，恪守工程师职业规范，能够在AI研发与应用中坚守安全、公平、可信原则。

2.专业能力与工程实践：熟练掌握人工智能基础理论、核心算法、主流开发框架与工程化方法，能够独立承担AI模型设计、训练、优化与系统部署，解决人工智能领域复杂工程问题。

3.团队协作与项目能力：具备跨学科团队协作、项目管理与沟通表达能力，能够在智能系统研发、大模型应用、数据智能分析等项目中承担核心角色，保障项目高质量交付。

4.终身学习与发展能力：具备跟踪AI前沿技术、自主学习与持续创新能力，能够适应大模型、多模态智能、具身智能等技术快速迭代需求，在职业发展中持续成长。

三、毕业要求

本专业毕业生应具备以下能力：

毕业要求1.工程知识：能够将数学、自然科学、计算机学科基础、工程基础和人工智能专业知识用于解决人工智能领域的复杂工程问题。

毕业要求2.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析人工智能领域的复杂工程问题，综合考虑可持续发展的要求，以获得有效结论。

毕业要求3.设计/开发解决方案：能够针对人工智能领域的复杂工程问题设计和开发解决方案，设计满足特定需求的人工智能系统或组件，体现创新性，并从健康、安全与环境、全生命周期成本与净零碳要求、法律与伦理、社会与文化等角度考虑可行性。

毕业要求4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能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。

毕业要求5.使用现代工具：能够针对人工智能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，包括对人工智能领域复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

毕业要求6.工程与可持续发展：在解决人工智能领域的复杂工程问题时，能够基于人工智能相关背景知识，分析和评价人工智能实践对健康、安全、环境、法律以及经济和社会可持续发展的影响，并理解应承担的责任。

毕业要求7.工程伦理和职业规范：认同和践行社会主义核心价值观，有工程报国、为民造福的意识，具有人文社会科学素养和社会责任感，能够理解和践行工程伦理，在人工智能实践中遵守工程职业道德、规范和相关法律，履行责任。

毕业要求8.个人与团队：能够在多样化、多学科背景下的人工智能项目团队中承担个体、团队成员以及负责人角色。

毕业要求9.沟通：能够就人工智能领域的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；能够在跨文化背景下进行沟通和交流，理解、尊重语言和文化差异。

毕业要求10.项目管理：理解并掌握人工智能项目相关的管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

毕业要求11.终身学习：具有自主学习、终身学习和批判性思维的意识和能力，能够理解广泛的技术变革对人工智能和社会的影响，适应新技术变革。

四、主要课程

1.核心课程

计算机与人工智能导论、计算机程序设计、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、数据库系统、机器学习基础、神经网络与深度学习、大数据技术原理、智能软件工程、项目管理。

还包括主要集中实践教学环节：程序设计实践、人工智能专业技术综合实践、企业项目综合实践、企业实习、毕业设计（论文）。

2.支柱课程

计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、数据库系统、机器学习基础、神经网络与深度学习、智能软件工程、大数据技术原理、数据结构与算法、数值计算。