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：

1. 培养目标
2. 培养要求
3. 学制与学位
4. 课程体系

随着人工智能技术的飞速发展，社会对人工智能专业人才的需求日益增加，为了培养具备创新精神、实践能力、国际视野的人工智能专业人才，东南大学根据国家对人工智能领域的教育要求，结合自身的学科优势和特色，制定了一套完善的人工智能专业培养方案。

培养目标

本专业的培养目标是掌握人工智能基础理论和基本技能，具备人工智能系统设计与开发能力，能够在人工智能相关领域从事科学研究、技术开发、系统应用与管理的高素质专业人才。

培养要求

1、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、自然语言处理等。

2、具备良好的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。

3、熟练掌握至少一种编程语言，具备编程与算法设计的能力。

4、具备良好的计算机系统能力，了解计算机硬件、操作系统、数据库等基础知识。

5、具备良好的团队协作和沟通能力，具备跨学科合作与项目管理的初步能力。

6、具有良好的职业道德和责任感，具备批判性思维和创新精神。

学制与学位

1、学制：本科学制四年，允许提前或延期毕业。

2、学位：符合毕业要求的学生授予工学学士学位。

课程体系

1、通识课程：包括思想政治理论、英语、数学基础、计算机基础等。

2、专业基础课程：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、专业课程：智能算法设计、智能系统设计、人工智能应用开发等。

4、实践环节：包括编程实践、课程设计、科技创新实践、毕业设计等。

5、选修课程：根据兴趣和发展方向选择相关领域的选修课程。

1、通识课程：注重培养学生的综合素质和跨学科能力，包括思想政治理论、英语、数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）、计算机基础等课程。

2、专业基础课程：让学生全面了解人工智能领域的基础理论与技术，包括人工智能导论、机器学习、深度学习等，通过课程学习，学生能够掌握人工智能的基本原理和方法，计算机视觉和自然语言处理课程将使学生了解人工智能在图像和文本处理领域的应用，还将开设人工智能伦理与法律等跨学科课程，培养学生的综合素质和跨学科视野，课程设置如下表所示：课程名称学时分配授课方式人工智能导论XX理论+实践机器学习XX理论+实践深度学习XX理论+实践计算机视觉XX理论+实践自然语言处理XX理论+实践人工智能伦理与法律XX理论教学实验与实训环节为了加强学生的实践能力培养，本专业将设置丰富的实验与实训环节，包括编程实践、课程设计等，学生将通过实际操作，提高编程能力和算法设计能力，还将组织科技创新实践活动和毕业设计，培养学生的创新精神和团队合作能力，课程设置如下表所示：课程名称学时分配授课方式编程实践XX实践课程设计XX实践科技创新实践XX实践毕业设计（论文）XX实践教学环节安排实践教学环节是本专业培养方案的重要组成部分，通过组织各种实践教学活动，使学生能够将理论知识与实践相结合，提高解决实际问题的能力，具体实践教学环节安排如下：第一学年：编程实践与基础课程设计第二学年：参加学科竞赛和科技创新实践第三学年：参与科研项目和学术活动第四学年：完成毕业设计和学术活动七、师资队伍本专业的师资队伍由具有丰富教学经验和科研能力的教授、副教授和青年教师组成，教授和副教授占比较高，具有博士学位的教师占比较大，还将邀请国内外知名企业和研究机构的专家担任客座教授或兼职教师，为学生提供丰富的实践经验和行业视野，八、教学管理与评估学校将建立完善的教学管理体系和评估机制，确保教学质量和人才培养质量，课程设置和教学计划将根据实际情况进行动态调整和优化，学校将加强师资队伍建设和管理，提高教师的教学水平和科研能力，九、毕业要求与学位授予标准学生完成规定的课程和学分要求，通过毕业设计答辩，取得毕业证书；同时符合学位授予标准者，授予工学学士学位，十、总结本培养方案旨在培养具备创新精神和实践能力的人工智能专业人才，通过通识课程、专业基础课程、专业课程和实践环节的学习，使学生掌握人工智能领域的基础理论和基本技能，具备人工智能系统设计与开发能力，注重培养学生的跨学科视野和综合素质，为未来的科研、技术开发和系统应用与管理打下坚实的基础，东南大学将不断优化和完善人工智能专业的培养方案，为社会培养更多优秀的人工智能专业人才。