浙江财经大学人工智能微专业培养方案
人工智能的专业学习计划
人工智能的专业学习计划第一阶段：基础知识的学习1. 学习数学基础知识作为AI专业的学生，数学是必不可少的基础科目，需要掌握的数学知识包括但不限于微积分、线性代数、概率统计等。
可以选择一本好的数学教材进行系统的学习，比如《高等数学》、《线性代数》、《概率统计》等。
2. 学习编程基础知识编程是AI专业学生的核心技能，可以选择学习Python、C++、Java等编程语言。
可以通过视频教程、在线课程等方式进行学习，掌握编程的基本语法、数据结构、算法等知识。
3. 学习机器学习基础知识机器学习是人工智能的核心技术，学习者需要了解常见的机器学习算法和模型，包括回归、分类、聚类、神经网络等。
可以选择一本好的机器学习教材进行系统学习，如《机器学习》、《统计学习方法》等。
第二阶段：进阶学习1. 深度学习深度学习是目前人工智能领域的热门技术，学习者需要深入了解深度学习的原理和应用，掌握常见的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
可以选择一些深度学习的专业课程进行学习，如《深度学习基础》、《深度学习实战》等。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的重要应用方向，学习者需要掌握常见的自然语言处理技术，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
可以选择一些自然语言处理的专业课程进行学习，如《自然语言处理基础》、《自然语言处理实战》等。
3. 计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的另一个热门应用方向，学习者需要了解常见的计算机视觉技术，如目标检测、图像分割、人脸识别等。
可以选择一些计算机视觉的专业课程进行学习，如《计算机视觉基础》、《计算机视觉实战》等。
第三阶段：项目实践1. 参与AI项目在学习过程中，可以选择一些AI项目进行实践，如参加学校的科研项目、参加一些竞赛项目、参加一些开源项目等。
通过项目实践，可以巩固学习的知识，提升解决实际问题的能力。
2. 开发AI应用可以尝试开发一些AI应用，如智能推荐系统、智能客服系统、智能家居系统等。
2023智能设计与制造微专业培养方案
智能设计与制造微专业培养方案
1、基本信息
专业名称：智能设计与制造
所属学院：航空与机械工程学院/飞行学院
2、专业简介
本专业培养具有高度的社会责任感、良好的职业道德、人文素养、团队合作精神，身心健康，具有工程实践能力和创新能力，能从事智能制造相关产品及系统的标准制定、解决方案设计与实施、技术开发、科学研究、远程维护、运营管理等工作，解决智能制造领域复杂工程问题的创新型高级工程技术人才。
3、培养目标
目标1：具备社会主义核心价值观和良好的人文科学素养，恪守职业道德，具有国际视野和创新意识。
目标2：能够综合应用基础理论、专业知识和交叉学科知识，分析和研究智能制造装备、非标自动化等机械工程领域复杂工程问题。
目标3：能从事各种智能产品及系统的研发、设计、制造、控制、检测及经营管理等工作，并能针对工作中实际问题提出解决方案，并考虑法律、环境与可持续发展等因素影响。
目标4：具备沟通、交流与管理能力，能在工作团队中发挥骨干作用。
目标5：能够及时跟踪国内外智能制造技术发展动态，拥有自主学习和适应发展的能力。
4、修读年限
本微专业基本学制为1年，允许学生在1-2年内修完规定课程，修满规定学分。
5、核心课程设置
6、结业学分
智能设计与制造微专业学分为10。
7、结业方式
修满本微专业规定的结业学分，授予常州工学院智能设计与制造微专业结业证书。
8、教学计划进程表
说明：XX—学院代码；考核方式—考查/考试；开设学期—春/秋；上课方式—线上/线下。
人工智能专业人才培养方案
人工智能Artificial Intelligence一、专业介绍人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的交叉科学，以计算机科学为基础，融合了统计、控制等多学科知识。
主要培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握人工智能领域的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事人工智能相关的教学、科学研究和应用的高级科学技术人才。
二、培养目标本专业培养适应国家和社会发展需要的、德智体全面发展的、具有扎实的数学和计算机知识基础、具有良好的科学素养和社会责任感与使命感、具有宽广的国际视野、创新创业能力和团队合作精神，掌握人工智能领域的基本理论、基本知识和技能，能够跟踪人工智能及相关领域的新理论、新知识和新技术，具有以数据为中心的思维能力的复合型高级应用人才。
毕业生能够运用所学知识与技能去分析和解决复杂人工智能工程问题，能够从事人工智能关键技术的科学研究、系统开发、技术应用以及教学和管理等工作，并能够继续深造攻读计算机科学与技术及相关学科的后续学位。
三、毕业要求及实现矩阵本专业学生主要学习数学、计算机科学、数据科学等方面的基础理论和基本知识，接受从事人工智能领域研究所需要的基本训练，具备研究和开发复杂人工智能系统的基本能力。
毕业生应获得以下几方面的知识与能力：1. 工程知识——具有扎实的数学与自然科学基础知识，以及将其用于解决人工智能相关领域的复杂工程问题的能力；2. 问题分析——能够运用所学知识，识别、表达和研究分析人工智能相关领域的复杂工程问题；3. 设计/开发解决方案——具有设计开发人工智能相关领域的关键技术和应用系统的能力，并具有较强的创新意识和创新能力；能够设计针对复杂人工智能工程问题的解决方案，并能够在设计环节中综合考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素；4. 研究——能够采用科学有效的方法对计人工智能相关领域的复杂工程问题进行实验设计、数据分析与结果评价，进而得到合理有效的结论。
人工智能应用技术专业人才培养方案(人工智能方向)
人工智能应用技术专业人才培养方案(人工智能方向)人工智能应用技术专业人才培养方案（人工智能方向）目标本专业人才培养方案旨在为人工智能领域培养具备专业知识和实践能力的高级人才，以满足社会对人工智能应用技术人才的需求。
培养目标通过本专业人才培养方案，学生将达到以下目标：1. 掌握人工智能基础知识和理论，包括机器研究、数据挖掘、自然语言处理等领域；2. 掌握人工智能相关技术的应用，如图像识别、语音识别、智能推荐等；3. 具备独立开发和优化人工智能应用技术的能力；4. 具备解决实际问题的能力，能够应对人工智能领域的挑战；5. 熟悉人工智能领域的伦理和法律要求，能够合规开展工作。
培养方案课程设置1. 人工智能基础理论课程，包括机器研究、人工神经网络等；2. 人工智能应用技术课程，包括图像处理、自然语言处理、智能推荐等；3. 实践项目课程，注重实战能力的培养，学生需要完成一定的人工智能应用项目；4. 伦理与法律课程，让学生了解人工智能领域中的伦理和法律要求，遵守合规开展工作。
实践环节为了提高学生的实践能力和解决问题的能力，本培养方案包含以下实践环节：1. 实验课程：学生将参与人工智能相关技术的实验，熟悉相关工具和方法；2. 实践项目：学生将开展一定规模的人工智能应用项目，提升实战能力；3. 实实训：学生将有机会在相关企业或机构进行实实训，了解实际工作环境和实际项目需求。
学位评定学生完成培养方案所规定的课程研究、实践环节和毕业设计，并通过相应的考核，可以获得人工智能应用技术专业人才培养方案（人工智能方向）的学士/硕士/博士学位。
总结本专业人才培养方案旨在培养具备人工智能应用技术知识和实践能力的高级人才。
通过丰富的课程设置和实践环节，学生将全面掌握人工智能领域所需的知识和技能，并具备解决实际问题的能力。
学生完成培养方案后，将成为满足社会需求的人工智能专业人才。
人工智能人才培养方案
人工智能人才培养方案一、培养目标。
咱们要培养的人工智能人才啊，那可都是超级厉害的家伙。
他们得像超级英雄一样，既能懂那些超级复杂的算法，又能把这些算法变成实际有用的东西。
简单来说，就是要成为既能在理论的“云端”飞翔，又能在实际应用的“大地”扎根的全能型选手。
目标就是让他们在人工智能这个大舞台上，不管是搞科研，还是去企业搞开发，都能闪闪发光，成为推动这个领域不断向前发展的中坚力量。
二、培养要求。
（一）知识要求。
1. 数学基础得打得扎扎实实的。
就像盖房子，数学是地基。
微积分、线性代数、概率论这些啊，都得像背自己家电话号码一样熟。
要是数学不好，在人工智能的世界里就像没带武器上战场，根本没法打。
2. 计算机知识也不能少。
编程语言得会好几门，像Python这种在人工智能界就像“普通话”一样通用的语言，那是必须精通的。
还有数据结构、算法分析这些，都得像玩游戏通关一样，一个个搞定。
3. 人工智能专业知识就更不用说了。
从机器学习的各种算法，像决策树、神经网络这些，到深度学习的框架，像TensorFlow、PyTorch，都得弄得明明白白的。
就像一个大厨，得清楚自己厨房里的每一种调料和厨具怎么用才行。
（二）能力要求。
1. 实践能力是关键。
光会纸上谈兵可不行，得能动手把那些理论变成实际的程序和系统。
这就像学做菜，看菜谱看再多，不自己下厨做，永远不知道菜到底啥味儿。
所以得有大量的实践项目，让他们在做项目的过程中，把知识融会贯通。
2. 创新能力也很重要。
人工智能这个领域变化太快了，今天的新技术明天可能就过时了。
所以得培养他们像发明家一样的思维，能想出新的算法、新的应用场景。
这就好比在一个创意无限的游乐场里，他们得是那个能想出新玩法的孩子。
3. 团队合作能力也不可或缺。
在实际工作中，很少有一个人单干就能搞定所有事情的。
就像一场足球比赛，前锋、中场、后卫都得配合好才能赢。
所以得让他们学会和不同背景的人合作，比如计算机专业的和数学专业的，还有其他相关领域的，大家一起才能做出更厉害的人工智能成果。
浙江大学人工智能专业培养方案(专业课程)
2.专业课程80.5 学分(1)专业必修课程27 学分课程号课程名称学分周学时建议学年学期00000000计算机科学的数学基础** 4.0 4.0-0.0 一(春夏)061B9090 概率论与数理统计2.5 2.0-1.0 二(秋冬)211C0020 数据结构基础** 2.5 2.0-1.0 二(秋冬)00000000 人工智能基础** 4.0 3.5-1.0 二(秋冬)00000000 人工智能表达与问题求解** 4.0 3.5-1.0 二(春夏) 注：包括了优化内容00000000 机器学习基础** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)00000000 自然语言处理3.0 2.5-1.0 二(春夏)00000000 计算机视觉3.0 2.5-1.0 三(秋冬)(2)专业模块课程37.5 学分要求完成某一模块的全部必修课程及部分选修课程共15学分；同时从计算机科学、计算机系统、计算机软件技术这三个模块的每个模块的必修课中选修至少5 学分。
同一课程在不同模块不重复计算。
1)智能决策与机器人A.必修课程号课程名称学分周学时建议学年学期21120491 高级数据结构与算法分析** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)21120520 计算理论** 2.0 2.0-0.0 三(秋冬)00000000 机器人导论** 4.0 3.0-2.0 三(春夏)B.选修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期21190640 数值分析3.0 2.5-1.0 二(秋冬)21121150 应用运筹学基础3.5 3.0-1.0 三(秋冬)00000000智能决策和推理2.0 2.0-0.0 三(秋冬)00000000 人工智能思想史2.0 2.0-0.0 三(春夏)00000000 强化学习3.5 3.0-1.0 三(春夏)00000000 机器人应用2.0 2.0-0.0 三(夏)2)统计机器学习A.必修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期00000000 优化理论与算法设计** 4.0 3.0-2.0 二(春夏)00000000 机器学习算法与设计** 4.0 3.0-2.0 三(秋冬)00000000 统计学习理论** 2.0 2.0-0.0 三(春夏)B.选修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期00000000 随机优化3.0 2.5-1.0 二(秋冬)00000000 深度学习3.5 3.0-1.0 三(秋冬)00000000 人工智能思想史2.0 2.0-0.0 三(春夏)00000000 强化学习3.5 3.0-1.0 三(春夏)00000000 机器人导论4.0 3.0-2.0 三(春夏)21191441 数据挖掘导论2.0 2.0-0.0 三(夏)3)智能感知与语言A. 必修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期21120491 高级数据结构与算法分析** 4.0 3.0-2.0 二(春夏) 00000000 计算感知理论与方法** 4.0 3.0-2.0 三(秋冬) 00000000 搜索引擎** 4.0 3.0-2.0 三(春夏)B. 选修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期00000000 随机优化3.0 2.5-1.0 二(秋冬)00000000 深度学习3.5 3.0-1.0 三(秋冬)00000000 人工智能思想史2.0 2.0-0.0 三(春夏) 00000000 视觉传感器2.0 2.0-0.0 三(春夏)00000000 语音处理 2.0 2.0-0.0 三(春夏)21191441 数据挖掘导论2.0 2.0-0.0 三(夏)4)可视交互与设计A. 必修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期21120491 高级数据结构与算法分析** 4.0 3.0-2.0 二(春夏) 00000000 可视交互与设计** 4.0 3.0-2.0 三(秋冬) 00000000 人工智能伦理与安全2.0 2.0-0.0 三(春)B. 选修课程课程号课程名称学分周学时建议学年学期21190640 数值分析3.0 2.5-1.0 二(秋冬)21121280 信息可视化2.0 2.0-0.0 三(冬)00000000 深度学习3.5 3.0-1.0 三(秋冬)00000000 类人学习方法2.0 2.0-0.0 三(秋冬)00000000 智能设计2.0 2.0-0.0 三(春)00000000 人工智能思想史2.0 2.0-0.0 三(春夏) 21191441 数据挖掘导论2.0 2.0-0.0 三(夏)00000000 人机混合智能系统2.0 2.0-0.0 三(春夏)(3)实践教学环节8 学分课程号课程名称学分周学时建议学年学期21188141 课程综合实践Ⅰ 2.5 +2.5 一(短)21188142 课程综合实践Ⅱ 2.5 +2.5 二(短)21120721 工程实践3.0 +3 三(短)(4)毕业论文（设计）8 学分课程号课程名称学分周学时建议学年学期21120460 毕业论文（设计）** 8.0 +10 四(春夏)3.个性课程11学分个性课程学分是学校为学生设置的自主发展学分。
人工智能专业的本科生培养方案黄冰
人工智能专业的本科生培养方案黄冰人工智能专业本科生培养方案1. 专业背景人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。
人工智能专业为培养掌握人工智能理论与技术的高级专门人才，以满足社会对人工智能应用和产业发展的需求。
2. 基本目标本科生培养目标为培养具备坚实的人工智能理论和技术基础，熟悉人工智能领域的最新研究动态和发展趋势，具备良好的创新能力和实践能力，能够在科研机构、高新技术企事业单位及相关领域从事研发、管理和应用工作。
3. 课程设置（1）基础课程：离散数学、数据结构、概率论与数理统计、计算机组成原理、计算机网络等；（2）核心课程：机器学习、模式识别与数据挖掘、自然语言处理、计算智能等；（3）专业课程：图像处理、语音与视频处理、人机交互、智能控制等；（4）实践课程：人工智能实验、项目实训等。
4. 实践教学（1）开展实验教学，培养学生独立分析和解决问题的能力；（2）开展科研项目，指导学生参与科学研究，提升科研与创新能力；（3）开展企业实习，让学生亲身感受AI技术在实际应用中的价值。
5. 专业实践（1）参与AI领域的实际项目，锻炼解决实际问题的能力；（2）参与科技创新竞赛，提升创新思维和团队协作能力；（3）参与学术研讨会和学术交流活动，拓宽学术视野。
6. 毕业要求（1）具备扎实的计算机基础知识和人工智能相关技术；（2）掌握人工智能核心理论及其应用方法，能够设计和实现一个简单的人工智能系统；（3）具备良好的科学研究和工程实践能力，可以进行人工智能领域的科学研究、技术开发和应用实践；（4）具备良好的团队协作、沟通表达和终身学习的能力，具备一定的人文素养。
以上为人工智能专业本科生培养方案黄冰，以期培养出优秀的人工智能专业人才，为社会的发展和进步做出贡献。
人工智能专业培养方案
电子与信息工程学院人工智能专业人才培养方案2022年1月目录一、专业介绍 (3)二、培养目标 (3)三、毕业要求 (3)四、主干学科与核心课程 (4)五、课程体系设置与修读要求 (5)六、授予学位与学制 (5)七、就业导向 (5)附件1 .................................................................................. 错误!未定义书签。
一、专业介绍人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
其研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
该专业由核心理论、相关技术以及产业应用组成，涉及包括自然科学、工程技术、信息技术、人文科学与社会科学的大量理论知识与技术方法，是融合了计算机科学与技术、数学、统计学等多门学科的典型交叉学科，是面向新一代信息技术发展与产业变革而建立的新工科专业。
人工智能专业依托电子与信息工程学院的学科平台和计算机科学与技术等学科优势，与我校建筑、环境等优势学科进行交叉，以智慧城市等新兴产业需求作为抓手，注重为学生构筑扎实的人工智能理论基础和专业知识体系；强化其在人工智能和应用领域的工程实践能力，为信息、制造等行业的发展提供助力。
二、培养目标人工智能专业坚持立德树人，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，遵纪守法，具备社会和环境意识，有能力服务社会；掌握数学与自然科学基础知识以及人工智能专业基础理论与知识；具备人工智能及其应用系统的分析、表达、设计和开发能力；掌握一定的科学思维和解决复杂工程问题的能力；能够进行较好的交流沟通与团队合作；具备终身学习能力，成为人工智能领域的高素质工程应用型人才。
本专业的毕业生经过5年左右的工作时间，预期能达到下列要求：目标1：具有健全的人格、良好的职业道德与社会责任感，具有良好的科学素质与人文素养，能够遵守相关的法律法规和行业规范，从德智体美劳五方面全面发展；目标2：能够综合应用数理与自然科学的理论知识以及人工智能基础理论和专业知识，能够对人工智能系统领域的复杂工程问题提出系统的解决方案；目标3：具备良好的工程素质，具有独立从事人工智能系统和应用领域的数据采集分析、模型构建推理、软件设计开发以及系统运维等工作的能力；目标4：具有组织管理能力、表达沟通能力、适应环境和团队协作能力；目标5：具有跟踪人工智能相关领域前沿技术发展的能力，能够终身学习，不断更新专业知识、提升专业实践能力。
人工智能本科专业人才培养方案
人工智能本科专业人才培养方案哎呀，聊聊人工智能本科专业的人才培养方案，这可真是个有意思的话题！想象一下，咱们要培养的学生不仅要会写代码，还得懂得如何把这些代码变成现实中的“智慧”。
简简单单的一句话，听起来是不是就有点酷炫呢？这个专业的学生可不能光埋头学习，得懂得怎么跟这个世界对话。
就像老话说的，“千里之行，始于足下”，要让他们从基础知识开始，逐步积累，走向更高的山峰。
基础课程是个关键环节。
你想啊，打好基础，就像盖房子一样，基础打得稳，楼才会高。
不然，随便来点风，整个房子就得摇摇欲坠。
数学、计算机科学、数据结构，嘿，这些都是必不可少的“砖瓦”。
就拿数学来说，很多同学听到“高数”就开始打退堂鼓，但这玩意儿可真不是“高深莫测”的东西。
把它学明白了，分析问题、解决问题可就顺手多了。
再说说编程，这可是学生们的“必杀技”。
Python、Java、C++，听起来像是外星语，但其实都是各有千秋的工具。
就像做菜，得根据不同的菜谱选用不同的调料。
学生们要在这个过程中多尝试，像个大厨一样，敢于失败，才能磨练出过硬的本领。
对了，项目实践也不能少。
通过真实的项目，才能把书本上的理论知识变成实打实的技能。
理论学习不够，实践也得跟上。
现在的社会，可是一个快速变化的舞台，想要在这个舞台上发光发热，必须得紧跟潮流。
于是，咱们的培养方案里就得安排一些前沿技术的学习。
什么深度学习、机器学习、自然语言处理，听起来是不是很神秘？没那么复杂，多多接触，多多实践，学生们就能把这些新鲜玩意儿变成自己的“法宝”。
说不定将来能发明个什么了不得的东西呢！还有一点，团队合作真的是不可或缺。
搞科技的，光靠个人可不行，得像足球队一样，大家分工合作，才能把事情做好。
课程中得设计一些小组项目，培养学生的沟通能力和合作意识。
想想看，团队里每个人都发挥所长，简直就是“1+1>2”的感觉啊！这样他们毕业后进了职场，面对各种挑战，也能从容应对。
再说到创新思维，哇，这可真是个宝贝！现在的世界，最需要的就是脑洞大开的想法。
人工智能微专业招生简章
人工智能微专业招生简章
人工智能微专业是一项针对人工智能领域的深度学习和数据分析的微专业课程。
本微专业的招生简章如下：
一、招生对象：
1. 对人工智能技术有浓厚兴趣，并具备一定的基础知识和能力的各个专业的本科生和研究生；
2. 对数据分析和深度学习领域有志向，并愿意在该领域深入学习的各个专业的在职人员。
二、招生要求：
1. 本科生：招收各类本科专业学生，要求具备良好的数学、计算机和统计基础知识，有一定的编程能力和学习能力；
2. 研究生：招收各类硕士及以上学位研究生，要求具备扎实的数学、计算机和统计基础知识，有一定的编程能力和科研能力。
三、培养目标：
本微专业旨在培养具备扎实的人工智能技术基础知识和技能，具备较高的算法研发、数据处理和分析能力的人才。
毕业后能够在人工智能领域从事相关工作，解决实际问题。
四、课程设置：
1. 基础课程：包括数学基础、计算机基础、统计学基础等；
2. 专业课程：包括人工智能技术、深度学习基础、数据挖掘与分析、机器学习算法等；
3. 实践课程：包括项目实践、实验实践、综合实训等。
五、招生流程：
1. 报名：按照学校招生要求进行在线报名；
2. 资格审核：学校进行报名材料的审核，确认是否符合报考条件；
3. 考试笔试：进行专业知识和基础能力的考试，测试学生的学术能力；
4. 面试：通过面试环节，测试学生的综合素质和适应能力；
5. 录取：根据考试成绩和面试表现，学校确定录取名单；
6. 注册入学：录取的学生需按照学校规定的时间和方式进行注册入学手续。
以上是人工智能微专业的招生简章，具体的信息还需根据各个学校的招生通知和要求进行参考。
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浙江财经大学人工智能微专业培养方案
一、培养目标
在掌握原有专业知识技能的基础上，掌握人工智能领域的基础知识，能正确理解工作中
碰到的人工智能相关问题，具备一定的解决能力，能在各自工作岗位中发挥人工智能的优势，
具有较强的应用能力和持续学习能力，培养既有良好的专业素养又有人工智能知识与技能的
复合型应用人才。
二、培养要求
本专业对学生的培养要求如下：
(1) 掌握人工智能的基本理论和知识；
(2) 具有使用人工智能相关算法和工具来解决实际问题的基本能力；
(3) 具有计算思维和互联网思维能力，了解人工智能的前沿发展现状和趋势；
(4) 具有较好的实践操作能力和可持续发展能力。
三、核心课程
人工智能基础、Python程序设计、Python数据分析、数据挖掘。
四、专业证书发放
学生在毕业前，修满本微专业培养方案规定的18学分，达到发证资格要求，由学校颁发
人工智能微专业证书。
五、学分要求
课程类别 课程性质 学分
专业课
必修 9.5
选修 8.5
获得微专业证书的最低学分要求 18
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六、教学计划表
课程类别 序号 课程编号 课程名称 学分数 总学时 学时分配 开课学期 开课部门 修读
说
明
讲课 实验 课程实践 自主
学
习
必修
1 INF1211 人工智能基础 2.0 40 32 8 0 0 信工
2 INF1180 Python程序设计 3.0 64 32 32 0 0 春 信工
3 INF1258 Python数据分析 2.0 48 16 32 0 0 秋 信工
4 INF1196 数据挖掘 2.5 48 32 16 0 0 信工
选修 5 INF1024 高级数据库 3.0 64 32 32 0 0 秋 信工 6 INF1085 大数据开发技术 2.0 48 16 32 0 0 秋 信工 7 INF1253 云计算与云服务 2.0 48 16 32 0 0 春 信工 8 INF1259 数据可视化 2.5 48 32 16 0 0 秋 信工
9 INF1225 文本挖掘 2.5 48 32 16 0 春 信工
10 INF1220 计算机视觉 2.5 48 32 16 0 0 春 信工
11 INF1206 机器人编程与实践 3.0 64 32 32 0 0 秋 信工
七、有关说明
1.本专业面向校内各专业学生开设。
2.修读通过全校通识课程《智能时代》（INF1185）的学生可申请免修《人工智能基础》
（INF1211）课程。