东南大学人工智能专业培养方案旨在培养学生掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等核心课程。该方案注重实践和创新能力的培养，通过课程实验、项目实践和研究实践等环节，使学生具备解决复杂问题的能力。毕业生能够在人工智能相关领域从事研究、开发和应用等工作。该专业培养方案与时俱进，适应人工智能领域的发展需求，为学生提供广阔的职业发展空间。
本文目录导读：
专业概述
随着信息技术的飞速发展，人工智能已经渗透到各个领域，成为推动社会进步的重要力量，东南大学人工智能专业旨在培养具备扎实的人工智能理论基础、广泛的实践技能以及良好的创新能力的专业人才，本专业的课程设置涵盖了计算机科学、数学、物理学、心理学等多个学科领域，致力于培养掌握人工智能核心技术，具备解决复杂问题的能力，能在人工智能及相关领域取得卓越成就的高级专业人才。
培养目标
本专业的毕业生应掌握人工智能的基本理论和方法，具备扎实的数学基础，熟悉各种机器学习算法和深度学习技术，毕业生应具备软件开发能力，能够熟练使用人工智能开发工具，进行人工智能系统的设计和开发，毕业生还应具备良好的团队协作能力和创新意识，能够在人工智能及相关领域独立从事科学研究、技术开发、项目管理等工作。
培养要求
1、理论知识：掌握人工智能的基本理论和方法，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等，应具备扎实的数学基础，掌握统计学、线性代数、优化理论等数学工具。
2、实践技能：具备软件开发能力，能够熟练使用Python等编程语言及TensorFlow等深度学习框架，还应具备数据分析、数据挖掘、模式识别等实践技能。
3、综合素质：具备良好的团队协作能力和创新意识，具备跨学科的知识结构和综合素质，应具备较高的外语水平和良好的人文素养，以适应全球化的发展需求。
课程设置
1、基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、计算机程序设计等。
2、专业知识课程：包括人工智能导论、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。
3、实践课程：包括编程实践、机器学习实践、人工智能系统设计与开发等，还将安排项目实践、科研实践等环节，以提高学生的实践能力和创新能力。
4、跨学科课程：鼓励学生选修计算机科学、数据科学、经济学、心理学等其他相关学科的课程，以拓宽知识面和增强综合素质。
教学安排
1、一年级：主要学习基础课程和专业知识概述，了解人工智能领域的基本理论和研究方法。
2、二年级：开始学习专业知识课程，并辅以编程实践和项目实践，逐渐熟悉人工智能系统的设计和开发。
3、三年级：深入学习专业知识课程，参与科研项目和实践活动，积累实践经验，提高创新能力。
4、四年级：进行毕业设计，完成一项具有实际应用价值的人工智能项目，鼓励学生进行自主学习和科研活动，为未来的职业发展或深造打下坚实的基础。
实践教学环节
1、编程实践：通过编程实践，使学生熟练掌握Python等编程语言及TensorFlow等深度学习框架的使用方法。
2、项目实践：通过项目实践，使学生了解人工智能系统的设计和开发过程，提高团队协作能力和项目管理能力。
3、科研实践：鼓励学生参与科研项目和学术竞赛，积累科研经验，提高创新能力和学术素养。
4、毕业设计：学生在毕业前需完成一项具有实际应用价值的人工智能项目，以检验学生在整个学习过程中的知识掌握情况和实践能力。
毕业要求与学位授予
学生完成规定的课程学习和实践教学环节，通过毕业论文答辩，符合毕业要求，将获得本科毕业证书，学生应修满规定的学分，符合学位授予条件，将获得东南大学的学士学位。
师资队伍
本专业的教师团队由具有丰富教学经验和科研实力的教授、副教授和博士组成，团队成员在人工智能领域具有深厚的研究背景和实践经验，能够为学生提供优质的教学和指导。
实验设施与实习基地
本专业拥有先进的实验设施和实践基地，包括高性能计算机集群、人工智能实验室、数据挖掘与机器学习实验室等，与多家企业合作建立实习基地，为学生提供良好的实践环境。
就业前景与发展趋势
人工智能专业毕业生具有广阔的就业前景和发展空间，他们可以在人工智能及相关领域从事科学研究、技术开发、项目管理等工作，随着人工智能技术的不断发展和应用领域的不断拓展，对人工智能专业人才的需求将持续增长，东南大学的毕业生在国内外知名企业和科研机构中具有很高的竞争力，能够成为推动人工智能领域发展的领军人才，本专业毕业生还可以继续攻读硕士、博士学位，深入研究人工智能领域的前沿技术和理论问题，东南大学的人工智能专业培养方案旨在为学生提供全面的知识和技能培养，为未来的职业发展打下坚实的基础。
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