40. 计算机学院-智能科学与技术专业培养方案

专业名称与代码：智能科学与技术（080907T）

专业培养目标：

本专业围绕智能科学行业发展的需求，培养德智体美劳全面发展的社会主义事业合格建设者和可靠接班人，具备扎实的数学、物理、计算机科学等多学科交叉专业知识和工程经验，掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，具有创新精神和良好的综合素质，适应社会发展需求，能够在智能信息处理、分析和智能系统集成相关领域从事科学研究、工程设计、软件研发和项目管理等工作的高素质复合型工程技术人才。

本专业学生毕业后5年左右，预期达到以下目标：

（1）具有良好的人文素养、职业道德和社会责任感，践行社会主义核心价值观，有意愿并有能力服务国家与社会。

（2）具有扎实的数理、智能科学和与技术专业相关基础；能够有效利用计算机科学、大数据、人工智能等专业知识和专业技能，解决智能科学领域数据处理、系统建模与分析、软件设计与开发、项目管理、系统运维等方面的复杂工程问题，并能够综合考虑工程与社会、环境与可持续发展，体现创新意识。

（3）熟知智能科学与技术标准和相关法律法规，并能综合考虑工程与社会、工程与环境以及经济等因素，能够针对智能科学领域复杂工程问题，利用计算思维、系统思维、创新思维提出解决方案，并能对解决方案进行设计与实现；

（4）具有良好的团队协作、沟通交流和项目管理能力，能够在科研部门、大型企业、政府机关等部门或单位从事智能科学以及人工智能相关的软硬件系统设计、开发、维护、应用等工作或成为管理创新人才及行业骨干。

（5）能够持续学习和跟踪新技术，对智能科学与技术行业前沿技术和发展趋势有前瞻性，具有一定国际视野和跟踪学科前沿领域发展的洞察力，能通过自我学习不断进行知识更新，以适应社会与科技快速发展变化。

毕业要求对培养目标的支撑关系矩阵如表1所示。

表 1 智能科学与技术专业毕业要求对培养目标的支撑关系矩阵

专业毕业要求：

智能科学与技术专业本科毕业生应达到如下知识、能力和素质的要求。

1 工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和计算机科学、智能科学、大数据、人工智能、电子信息等专业知识用于解决智能科学与技术领域的复杂工程问题。

1-1 能够系统理解数学、自然科学、计算科学、工程科学理论基础知识，并用于智能科学与技术领域工程问题的表述。

1-2 具有本专业领域需要的数据分析能力，能够对智能科学与技术领域的复杂工程问题，建立合适的数学模型，并利用恰当的边界条件进行求解。

1-3 能够将数学、自然科学、智能科学与技术专业知识和分析方法，用于推演、分析智能科学与技术领域的复杂工程问题。

1-4 能够利用系统思维的能力，将相关知识和数学模型用于智能科学与技术领域数据处理与分析相关软件及系统的设计、开发、部署、运维等复杂工程问题解决方案的比较与综合，并体现智能科学与技术领域的先进技术。

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，通过文献研究，识别、表达、并分析智能科学与技术领域，尤其是智能信息处理、智能系统、数据建模、分析计算、可视化等复杂工程问题，以获得有效结论。

2-1 能运用数学、自然科学、工程科学、计算机科学和智能科学等相关科学原理，识别和判断职能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中复杂工程问题的关键环节。

2-2 能基于自然科学、工程科学、计算机科学和智能科学等相关科学原理和数学模型方法正确表达智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中复杂工程问题。

2-3 能认识到解决智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用场景等问题有多种方案可选择，会通过文献研究寻求可替代的解决方案。

2-4 能运用基本原理，借助文献研究，并从可持续发展的角度分析智能科学与技术领域设计、开发、部署、运维等工程活动过程的影响因素，获得有效结论。

3 设计/开发解决方案：能够设计针对智能科学与技术领域复杂工程问题的解决方案，设计满足智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等特定需求的模型、解决方案、软件系统，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

3-1 掌握智能科学与技术领域智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等工程设计和产品开发全周期、全流程的设计/开发方法和技术，了解影响设计目标和技术方案的各种因素。

3-2 能够针对智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等特定需求，完成满足技术指标要求的单元（模型）设计。

3-3 能够进行智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等解决方案和软件系统设计，在针对复杂工程问题的设计中体现创新意识。

3-4 在模型、解决方案和软件系统设计中能够考虑公共健康与安全、节能减排与环境保护、法律与伦理，以及社会与文化等制约因素。

4 研究：能够基于科学原理并采用科学方法对智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中的复杂工程问题进行研究，包括设计实验与算法、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

4-1 能够基于科学原理，通过文献研究、案例剖析、模拟仿真，调研和分析智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中的复杂工程问题的解决方案。需注意对“案例剖析”教学环节的合理支撑

4-2 能够针对智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中的对象特征，选择合适的研究路线，设计合理的实验方案和算法。

4-3 能够根据实验方案构建实验系统和流程，搭建实验平台，使用恰当的实验工具、设备和软件，安全地开展实验，正确地采集实验数据。

4-4 能够基于专业知识对计算、模拟、分析的实验结果进行分析和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论。

5 使用现代工具：能够针对智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、现代工程工具、软件开发工具、测试技术手段和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

5-1 熟练使用智能科学与技术专业常用的智能信息处理、智能系统等信息技术工具，工程工具和模拟软件的使用原理和方法，并理解其局限性。

5-2 能够选择与使用恰当的仪器、信息资源、工程工具和专业模拟软件，对智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中的复杂工程问题进行分析、计算与设计。

5-3 能够针对智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中具体的工程问题对象，通过组合、选配、改进、二次开发等方式创造性地使用现代工具进行模拟和预测，满足智能科学与技术领域特定需求，并能够分析其局限性。

6 工程与社会：能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

6-1 了解智能科学与技术专业相关领域的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规，理解不同社会文化对工程活动的影响。

6-2 能分析和评价智能科学与技术专业工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任。

7 环境和可持续发展：能够理解和评价针对智能科学与技术领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

7-1 熟悉环境保护的相关法规，树立节约资源、保护环境的基本理念。

7-2 能够站在环境和社会可持续发展的角度思考智能科学与技术专业工程实践的可持续性，评价智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。

8 职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在智能科学与技术领域工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

8-1 有正确价值观，理解个人与社会的关系，了解中国国情。

8-2 恪守工程伦理、理解并遵守工程职业道德和规范，尊重相关国家和国际通行的法律法规。

8-3 在工程实践中，能自觉履行工程师对公众的安全、健康和福祉社会责任，理解和包容多元化的社会需求。

9 个人和团队：能够在多学科背景下的研发、生产、管理、运维等团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

9-1 具备良好的人际交往能力和团队合作精神，理解他人需求和意愿，能够和不同学科的成员进行多样性、多形式（面对面、远程互动）的有效地、包容性地沟通与合作。

9-2 能够在团队中独立承担任务，合作开展工作，完成工程实践任务。

9-3 能够制定计划并合理分工，组织、协调和指挥团队开展工作。

10 沟通：能够就智能信息处理、智能系统、计算与分析、建模与可视化、应用等过程中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，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

10-1 能就智能科学与技术专业问题，以口头、文稿、图表等方式，准确表达自己的观点，回应质疑，理解并包容与业界同行和社会公众交流的差异性。

10-2 了解智能科学与技术专业领域的国际发展趋势、研究热点，理解和尊重世界不同语言、文化的差异性和多样性。

10-3 具备跨文化交流的语言和书面表达能力，能就智能科学与技术专业问题，在跨文化背景下进行基本沟通和交流。

11 项目管理：理解并掌握工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

11-1 掌握智能科学与技术领域工程项目中涉及的管理与经济决策方法。

11-2 了解智能科学与技术领域工程及产品全周期、全流程的成本构成，理解其中涉及的工程管理与经济决策问题。

11-3 在模拟和实际的多学科环境下，能够将工程管理原理、经济决策方法应用于设计、开发解决方案中，能够进行任务协调、时间进度控制、相关资源调度、人力资源配备等。

12 终身学习：对智能科学与技术领域的理论和技术发展规律有明确的认识，具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。

12-1 能在广泛的技术变革背景下，认识到自主和终身学习的必要性。

12-2 具有自主学习的能力，包括对技术问题的理解能力、归纳总结的能力、提出问题的能力，批判性思维和创造性能力，能接受和应对新技术、新事物和新问题带来的挑战。

智能科学与技术专业毕业要求的实现途径如表2所示。

表2 智能科学与技术专业毕业要求的实现途径

主干学科：智能科学与技术、计算机科学与技术

专业核心课程：离散数学、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、操作系统原理、多元统计分析、形式语言与自动机、机器学习A、计算方法、模式识别、信息论、自然语言处理、图像处理与分析、计算机视觉、智能优化理论与方法、算法设计与分析、Python数学实验与建模、人工智能、JAVA语言程序设计、深度学习、知识图谱、智慧城市、大数据处理与分析、智能感知与无人系统、数据可视化、计算机图形学、智能科学与技术前沿、遥感图像处理等。

主要专业实验： 算法设计与分析课内实验、自然语言处理课内实验、人工智能导论课内实验、计算方法课内实验、形式语言与自动机课内实验、模式识别课内实验、图像处理与分析课内实验、机器学习A课内实验、计算机视觉课内实验、智能优化理论与方法课内实验等。

主要实践性教学环节： 计算机高级语言课程设计、面向对象程序设计课程设计、数据结构课程设计、计算机组成原理实验、操作系统原理课程设计、算法综合实习、机器学习课程设计、智能科学综合实习等。

智能科学与技术专业课程间层次关系如图1所示，专业培养目标及定位图如图2所示。

毕业学分要求：154.5。

学制与学位：四年，工学学士。

本专业学生可以辅修的其他专业：英语专业、数学专业、其他电子信息类专业。

相近专业：计算机科学与技术、人工智能专业。

图 1 智能科学与技术专业课程之间的层次关系图

表 2 智能科学与技术专业核心课程与核心能力素质对应关系表