培养目标：
1、学习人工智能技术的基本原理和核心算法，掌握机器学习、深度学习等核心技术。
2、培养具备编程能力，能够开发智能系统并解决实际问题的人才。
3、关注AI技术的行业应用，如图像识别、自然语言处理、机器人控制等。
4、掌握人工智能系统的设计与实现，包括算法优化和性能调优。
5、培养团队协作能力、创新思维和问题解决能力，并关注AI技术的伦理与安全。
专业特色：
1、数学基础扎实：学习高等数学、线性代数等基础课程，为人工智能算法的推导和设计奠定数学基础。
2、核心技术全面：掌握机器学习、深度学习等核心技术，并结合行业应用（如医疗、金融、智能制造）进行实践。
3、行业应用广泛：涵盖图像识别、自然语言处理、机器人控制等多个领域，注重AI技术在实际场景中的应用能力。
4、理论与实践结合：课程设置动态更新，融入大模型、AIGC等前沿技术，并通过校内实验室和企业实训提升学生的动手能力。
5、注重创新与伦理：培养团队协作能力和创新思维，同时关注AI技术的伦理与安全问题。
课程设置：
1、基础课程
高等数学、线性代数等数学基础课程。
编程与算法设计（如Python、C++）。
机器学习原理、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
数据分析与处理技术。
2、前沿课程
大模型技术及应用。
自然语言处理与生成式人工智能（AIGC）。
智能机器人开发与控制。
AI在图像识别、语音识别等领域的应用。
AI伦理与安全。
3、动态更新
随着技术发展，课程设置会动态调整，确保学生掌握最新的算法和应用场景。
4、实践环节
通过校内实验室和校外企业实训基地，进行项目开发和真实场景训练。
实训模式：
1、校内实训
配备GPU服务器、机器人平台、行业数据集等先进设备，开展各类算法设计与实现实验。
实验内容涵盖图像识别、自然语言处理、深度学习等前沿领域。
2、校外实训
与华为、神州数码、奇安信等企业共建实训基地，参与智能网络设备调试、工业物联网项目开发等实践项目。
参与真实的企业场景应用，提升解决实际问题的能力。
3、校企合作
深度参与通信运营商（如中国移动）、互联网公司（如本地电商）及智慧城市建设项目组的项目，进行技术方案设计和实施。
4、竞赛与交流
参加国家级和省级人工智能技术与应用技能竞赛，提升专业技能和实战能力。
加入校内外的技术交流社群，拓展职业视野，建立行业联系。
