人工智能

人工智能

浏览量:时间:2021-04-16

(工学,电子信息类,080717T

一、培养目标

培养德、智、体、美、劳全面发展,具有良好的人文社会科学素养、社会责任感和职业道德,具有扎实的数学、自然科学基础知识和专业技术,富有创新意识、沟通和学习能力,具有国际视野、团队合作精神和组织管理能力,能够从事人工智能及相关领域的科学研究、工程研发、技术应用、项目管理等工作,并能适应技术进步和社会发展需要的高级专业人才。

本专业培养的学生毕业后的发展预期如下:



培养目标

目标1:能够从事人工智能相关领域的教学、研究、产品开发、技术应用、现场管理等岗位,并能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等方面的影响因素。

目标2:有良好的人文社会科学素养、社会责任感和工程职业道德,能够成为单位的业务骨干。

目标3:具有人工智能领域扎实的专业知识,掌握人工智能相关专业领域所需的多学科综合知识,具备解决人工智能相关专业领域复杂工程问题的能力。

目标4:能够与时俱进,并通过不断学习来拓展自己的知识和能力,能够适应技术进步和社会发展需要的高素质科学技术人才。

目标5:具有国际化视野和跨文化交流与合作能力,能够在不同职能团队中发挥特定的作用并具备承担领导角色的能力。

二、主干学科和相近专业

主干学科:电子信息

相近专业:计算机科学与技术

三、学制、学分要求及授予学位

1.学制

标准学制:4年;学生可在3-7年内修完本专业规定学分。

2.学分要求

学生必须修满本方案规定的167学分方能毕业。

3.授予学位

学生修完本专业培养方案规定的课程,取得规定的学分,符合《中华人民共和国学位条例》和《南京师范大学普通高等教育全日制本科学生学士学位授予规定(修订稿)》规定者,授予工学学士学位。

四、课程设置

(一)通识教育课程(41学分)

课程类别

课程代码

课程名称

学分

备注

公共

必修

课程

1025009007

思想道德修养与法律基础

2


1025009008

马克思主义基本原理概论

3


1025009009

中国近现代史纲要

3


1025009010

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

2



形势与政策

2


1025009011

思想政治理论课实践教学

2

实践课程

1025009012

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

2



大学外语

10


1013009001

大学体育通修课程

1


1013009002

大学体育普修课程

1



课程类别

课程代码

课程名称

学分

备注

公共

必修

课程


大学体育专修课程(1)(2)

2


1099009001

军事技能训练

1

实践课程

1099009002

军事理论

1


1099009003

大学生职业生涯规划与心理健康教育

1


博雅

教育

课程


人文与社会类

2

至少修读每个模块中各一门课程,总学分不低于8学分。在“科技与自然类”中必选“工程伦理”课程,在“创新与创业类”中必选“工程管理”课程。


科技与自然类

2


艺术与审美类

2


创新与创业类

2

 

(二)专业教育课程(96学分)

1.大类平台课程(29学分)

课程代码

课程名称

是否核心课程

学分

备注

1006009001

高等数学I(上)


6


1006009002

高等数学I(下)


6


1006009006

线性代数


3


1006009007

概率论与数理统计I


4


1019000086

最优化方法


4


1007009003

大学物理B(上)


3


1007009004

大学物理B(下)


2


1007009005

大学物理实验(上)


0.5

实践课程

1007009006

大学物理实验(下)


0.5

实践课程

 

2.学科基础课程(14.5学分)

课程代码

课程名称

是否核心课程

学分

备注

1019000002

人工智能专业导论与研讨

3

含实践1学分

1019000003

程序设计基础

4

含实践1学分

1019000009

数字逻辑电路


3.5

含实践0.5学分

1019000007

离散数学

4


 

3.专业主干课程(52.5学分)

课程代码

课程名称

是否核心课程

学分

备注

1019000004

高级语言程序设计

3


1019000005

高级语言程序设计实验


1

实践课程

1019000006

高级语言程序课程设计


1

实践课程

1019000011

数据结构

4


1019000012

数据结构实验


1

实践课程

1019000013

数据结构课程设计


1

实践课程

1019000014

计算机系统基础

3.5

含实践0.5学分

1019000027

操作系统原理

4


1019000028

操作系统实验


1

实践课程

1019000035

计算机网络

4

含实践1学分

1019000016

机器学习与模式识别

3


1019000017

机器学习与模式识别实验


1

实践课程

1019000018

机器学习与模式识别课程设计


1

实践课程

1019000031

数据挖掘

3


1019000032

数据挖掘实验


1

实践课程

1019000033

数据挖掘课程设计


1

实践课程

1019000040

自然语言处理


3

含实践1学分

1019000034

数字图像处理


3

含实践1学分

1019000039

计算机视觉


3

含实践1学分

1019000044

毕业实习


2

实践课程

1019000045

毕业设计(论文)


8

实践课程

 

(三)自主发展课程(共计70.5学分,至少修读30学分)

专业方向

课程代码

课程名称

学分

备注

通用选修

1019000052

专业英语

2

全英文授课

1019000015

算法设计与分析

3

含实践1学分必选课程

1019000026

计算机组成原理

3.5

含实践0.5学分必选课程

1019000023

数据库原理与应用

3.5

含实践0.5学分必选课程

1019000053

计算机系统安全

3

含实践1学分

1019000029

软件工程

3.5

含实践0.5学分

1019000060

企业实训

2

实践课程

1004009001

现代教育技术

2

含实践1学分

1019000055

网络编程与应用

3

含实践1学分

1019000069

神经网络与深度学习

3

含实践1学分

1019000070

Python高级应用

3

含实践1学分全英文授课

1019000054

密码学基础

3

含实践1学分


创新创业实践

1~4

实践课程

1019000057

Web程序设计

3

含实践1学分


专业方向

课程代码

课程名称

学分

备注

大数据应用

1019000071

云计算导论

3

含实践1学分

1019000056

并行程序设计

3

含实践1学分

1019000063

数据可视化技术

3

含实践1学分

1019000064

大数据安全与隐私

3

含实践1学分

1019000072

大数据应用综合实践

3

实践课程

智能信息

处理

1019000073

机器人学导论

2


1019000074

语音识别技术

3

含实践1学分

1019000067

虚拟现实技术

3

含实践1学分

1019000075

智慧教育技术与应用

3

含实践1学分

1019000076

智能系统设计与应用综合实践

3

实践课程

五、指导性修读计划

课程类别

课程代码

课程名称

学分

建议修读学期及学分

周学时/周数

1025009007

思想道德修养与法律基础

2

2








3

1025009008

马克思主义基本原理概论

3


3







3

1025009009

中国近现代史纲要

3


3







3

1025009010

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

2



2






2


形势与政策

2

0.25

0.25

0.25

0.25

0.5

0.5



2

1025009011

思想政治理论课实践教学

2



2






2

1025009012

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

2



2






2


大学外语

10

3

3

2

2






1013009001

大学体育通修课程

1

1








2

1013009002

大学体育普修课程

1


1







2


大学体育专修课程(1)(2)

2



1

1





2

1099009001

军事技能训练

1

1








2

1099009002

军事理论

1

1








3

1099009003

大学生职业生涯规划与心理健康教育

1


1







2

博雅教育课程


人文与社会类

2

×

2

2


科技与自然类

2

×

2

2


艺术与审美类

2

×

2

2


创新与创业类

2

×

2

2


课程类别

课程代码

课程名称

学分

建议修读学期及学分

周学时/周数

·

1006009001

高等数学I(上)

6

6








6

1006009002

高等数学I(下)

6


6







6

1006009006

线性代数

3



3






3

1006009007

概率论与数理统计I

4




4





4

1019000086

最优化方法

4




4





4

1007009003

大学物理B(上)

3


3







3

1007009004

大学物理B(下)

2



2






2

1007009005

大学物理实验(上)

0.5


0.5







1

1007009006

大学物理实验(下)

0.5



0.5






1

学科基础课程

1019000002

人工智能专业导论与研讨

3

3








4

1019000003

程序设计基础

4

4








5

1019000009

数字逻辑电路

3.5



3.5






4

1019000007

离散数学

4


4







4

1019000004

高级语言程序设计

3


3







3

1019000005

高级语言程序设计实验

1


1







2

1019000006

高级语言程序课程设计

1



1






1

1019000011

数据结构

4



4






4

1019000012

数据结构实验

1



1






2

1019000013

数据结构课程设计

1




1





1

1019000014

计算机系统基础

3.5




3.5





4

1019000027

操作系统原理

4





4




4

1019000028

操作系统实验

1





1




2

1019000035

计算机网络

4






4



5

1019000016

机器学习与模式识别

3




3





3

1019000017

机器学习与模式识别实验

1




1





2

1019000018

机器学习与模式识别课程设计

1





1




1

1019000031

数据挖掘

3





3




3

1019000032

数据挖掘实验

1





1




2

1019000033

数据挖掘课程设计

1






1



1

1019000040

自然语言处理

3






3



4

1019000034

数字图像处理

3





3




4

1019000039

计算机视觉

3






3



4

1019000044

毕业实习

2








2

4

1019000045

毕业设计(论文)

8








8

16


课程类别

课程代码

课程名称

学分

建议修读学期及学分

周学时/周数

1019000052

专业英语

2







2


2

1019000015

算法设计与分析

3




3





4

1019000026

计算机组成原理

3.5





3.5




4

1019000023

数据库原理与应用

3.5





3.5




4

1019000053

计算机系统安全

3






3



4

1019000029

软件工程

3.5





3.5




4

1019000060

企业实训

2







2


2

1004009001

现代教育技术

2






2



3

1019000055

网络编程与应用

3






3



4

1019000069

神经网络与深度学习

3





3




4

1019000070

Python高级应用

3




3





4

1019000054

密码学基础

3







3


4


创新创业实践

1~4










1019000057

Web程序设计

3






3



4

大数据应用方向

1019000071

云计算导论

3






3



4

1019000056

并行程序设计

3







3


4

1019000063

数据可视化技术

3






3



4

1019000064

大数据安全与隐私

3







3


4

1019000072

大数据应用综合实践

3







3


3

智能信息处理方向

1019000073

机器人学导论

2







2


2

1019000074

语音识别技术

3






3



4

1019000067

虚拟现实技术

3







3


4

1019000075

智慧教育技术与应用

3






3



4

1019000076

智能系统设计与应用综合实践

3







3


3

注:自主发展课程含专业课程和非专业课程。学生可以全部修读所属专业的专业课程,也可以跨专业、跨院系、跨学段、跨学校修读部分非专业课程。建议按模块选修。非专业课程原则上应在专业负责人指导下有计划地选修。