一、培养目标
培养适应国家、行业和地方经济社会发展需要,德智体美劳全面发展,具备扎实的数学与自然科学知识基础和良好的科学思维能力,掌握智能科学与技术专业的基础理论、基本技能和基本方法,具备工程实践能力、创新能力和持续学习能力,具备团队协作及外语运用能力,具有良好的职业道德、社会和环境意识,遵守法律法规,能在软件开发、人工智能应用、大数据处理等领域从事技术开发和应用等相关工作的高素质应用型专门人才。
二、培养标准
1.工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用解决智能科学与技术领域的复杂工程问题。
2.问题分析:能够应用数学、自然科学、工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析智能系统开发、人工智能应用、大数据处理等领域的复杂工程问题,以获得有效结论。
3.设计/开发解决方案:能够针对智能科学与技术领域的复杂工程问题设计解决方案,开发满足特定需求的系统、模块或流程,并能在设计和开发环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素。
4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对智能科学与技术领域的复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
5.使用现代工具:能够针对智能科学与技术领域的复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂智能工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。
6.工程与社会:能够基于智能工程相关背景知识进行合理分析,评价智能工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。
7.环境和可持续发展:能够理解和评价针对智能科学与技术领域复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
8.职业规范:具有人文社会科学素养,社会责任感,能够在智能科学与技术的工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行职责。
9.个人和团队:具备团队协作的意识和能力,能够在多学科背景下的团队承担个体、团队成员以及负责人的角色。
10.沟通:能够就智能科学与技术领域复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令,并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
11.项目管理:理解并掌握智能科学与技术领域工程管理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。
12.终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。
三、毕业标准及要求
毕业最低学分为171学分,其中课内教学学分为165学分,课外教育学分为6学分。具体如下:
毕业最低学分及要求

 
智能科学专业各学期教学计划表
 
  
   第一学年  | 
  
  
   第一学期  | 
   第二学期  | 
  
  
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
  
  
   C3401042  | 
   思想道德与法治  | 
   3  | 
   C3401003  | 
   中国近现代史纲要  | 
   2  | 
  
  
   C3401029  | 
   形势与政策I  | 
   0.5  | 
   C3401030  | 
   形势与政策II  | 
   0.5  | 
  
  
   C5601043  | 
   大学体育I-基础身体素质  | 
   0.75  | 
   C5601044  | 
   大学体育II-体育选项  | 
   0.75  | 
  
  
   C5001005/ C5001010/ C5001015  | 
   大学英语AI/BI/CI  | 
   2  | 
   C5001006/ C5001011/   C5001016  | 
   大学英语AⅡ/BⅡ/CⅡ  | 
   3  | 
  
  
   C3401006  | 
   大学生心理健康教育  | 
   1  | 
   C4601002  | 
   高等数学AII  | 
   5  | 
  
  
   C3401007  | 
   大学生职业发展  | 
   0.5  | 
   C4903001  | 
   大学物理AI  | 
   3  | 
  
  
   C5601041  | 
   军训A  | 
   2  | 
   C4501001  | 
   大学写作  | 
   2  | 
  
  
   C3801223  | 
   计算思维与数据科学  | 
   2  | 
   C3504161  | 
   数据结构C  | 
   3.5  | 
  
  
   C4601001  | 
   高等数学AI  | 
   4  | 
   C3504162  | 
   数据结构C实习  | 
   1  | 
  
  
   C4603007  | 
   线性代数A  | 
   3  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   C3503001  | 
   高级语言程序设计  | 
   4  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   C0001010  | 
   新生研讨课  | 
   1  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   合计  | 
   23.75  | 
   合计  | 
   20.75  | 
  
  
   本学期建议修读学分为23.75 (其中必修23.75分,选修 0分)  | 
   本学期建议修读学分为20.75 (其中必修20.75分,选修 0分)  | 
  
  
   第二学年  | 
  
  
   第一学期  | 
   第二学期  | 
  
  
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
  
  
   C3401041  | 
   马克思主义基本原理  | 
   3  | 
   C3401004  | 
   毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论  | 
   4  | 
  
  
   C3401031  | 
   形势与政策III  | 
   0.5  | 
   C3401032  | 
   形势与政策IV  | 
   0.5  | 
  
  
   C5601045  | 
   大学体育III-体育选项  | 
   0.75  | 
   C5601046  | 
   大学体育IV-体育选项  | 
   0.75  | 
  
  
   C5001007/ C5001012/ C5001017  | 
   大学英语AⅢ/BⅢ/CⅢ  | 
   2  | 
   C5001008/   C5001013/ C5001018  | 
   大学英语AⅣ/BⅣ/CⅣ  | 
   2  | 
  
  
   C4803001  | 
   概率论与数理统计A  | 
   4  | 
   C3502110  | 
   数据库原理与技术  | 
   3.5  | 
  
  
   C4903002  | 
   大学物理AII  | 
   3  | 
   C3502179  | 
   人工智能  | 
   3  | 
  
  
   C4903003  | 
   大学物理A实验  | 
   1.5  | 
   E3522215  | 
   人工智能课程设计  | 
   0.5  | 
  
  
   C3502177  | 
   脑与认知科学基础  | 
   2  | 
   E3522227  | 
   Web程序设计  | 
   2.5  | 
  
  
   C3502015  | 
   离散数学  | 
   3  | 
   E3522228  | 
   Web程序设计课程设计  | 
   1  | 
  
  
   E3521217  | 
   Python程序设计  | 
   3  | 
   E3522213  | 
   机器视觉  | 
   2.5  | 
  
  
   E3521106  | 
   数据仓库与数据挖掘  | 
   3  | 
   E3622090  | 
   数字电子技术基础  | 
   3.5  | 
  
  
   E3522229  | 
   Python程序设计课程设计  | 
   1  | 
   E3522205  | 
   文献检索与利用  | 
   1  | 
  
  
   E3522238  | 
   统计分析  | 
   3  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522239  | 
   统计分析课程设计  | 
   0.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522230  | 
   JAVA程序设计  | 
   3  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522231  | 
   物联网技术  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522232  | 
   数字图像处理  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522168  | 
   专业认知实习  | 
   0.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   合计  | 
   38.75  | 
   合计  | 
   24.75  | 
  
  
   本学期建议修读学分为25.75 (其中必修19.75分,选修 6分)  | 
   本学期建议修读学分为20.25 (其中必修13.75分,选修 6.5分)  | 
  
  
   第三学年  | 
  
  
   第一学期  | 
   第二学期  | 
  
  
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
  
  
   C5601047  | 
   大学体育Ⅴ-健身与体能  | 
   0.5  | 
   C5601048  | 
   大学体育ⅤⅠ-健身与体能  | 
   0.5  | 
  
  
   C5001009/   C5001014/ C5001019  | 
   大学英语AⅤ/BⅤ/CⅤ  | 
   1  | 
   C3502178  | 
   算法设计与分析  | 
   3  | 
  
  
   C3502181  | 
   机器学习  | 
   3  | 
   C3502180  | 
   大数据原理与应用  | 
   3  | 
  
  
   C3502182  | 
   智能机器人系统  | 
   3  | 
   E3521200  | 
   最优化理论和方法  | 
   4  | 
  
  
   E3521204  | 
   信息系统开发与设计  | 
   3  | 
   E3621071  | 
   模式识别  | 
   2.5  | 
  
  
   E3522199  | 
   机器学习课程设计  | 
   0.5  | 
   E3522198  | 
   大数据原理与应用课程设计  | 
   0.5  | 
  
  
   E3522073  | 
   计算机组成原理B  | 
   3  | 
   E3522226  | 
   农村电子商务  | 
   3  | 
  
  
   E3522235  | 
   编译原理  | 
   3  | 
   E3522087  | 
   前端界面UI设计  | 
   1.5  | 
  
  
   E3522236  | 
   空间信息学  | 
   2.5  | 
   E3522203  | 
   情感计算  | 
   2.5  | 
  
  
   E3522237  | 
   空间信息学课程设计  | 
   1  | 
   E3522204  | 
   深度学习  | 
   2  | 
  
  
   E3522240  | 
   操作系统B  | 
   3  | 
   E3522206  | 
   嵌入式系统  | 
   2.5  | 
  
  
   E3522101  | 
   商务智能  | 
   2  | 
   E3522211  | 
   人机对话  | 
   2  | 
  
  
   E3522141  | 
   系统动力学  | 
   2.5  | 
   E3522030  | 
   J2EE程序设计  | 
   2.5  | 
  
  
   E3522143  | 
   信息安全  | 
   2  | 
   E3522184  | 
   数据可视化分析  | 
   1.5  | 
  
  
   E3522212  | 
   单片机原理与接口技术  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522057  | 
   多媒体技术  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522169  | 
   专业生产实习  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   合计  | 
   37  | 
   合计  | 
   31  | 
  
  
   本学期建议修读学分为15.5 (其中必修7.5分,选修 8分)  | 
   本学期建议修读学分为16.5 (其中必修6.5分,选修10分)  | 
  
  
   第四学年  | 
  
  
   第一学期  | 
   第二学期  | 
  
  
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
   课程编码  | 
   课程名称  | 
   学分  | 
  
  
   C3401008  | 
   大学生就业指导  | 
   0.5  | 
   C0020016  | 
   毕业设计(论文)  | 
   14  | 
  
  
   C3502060  | 
   智慧农业导论  | 
   2  | 
   C0024011  | 
   毕业实习  | 
   2  | 
  
  
   E3521210  | 
   林业物联网数据智能采集与分析  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3521202  | 
   自然语言处理  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3521094  | 
   软件工程B  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522197  | 
   工程经济管理  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522222  | 
   软件测试A  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522098  | 
   软件项目管理  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522233  | 
   计算机网络  | 
   2.5  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522234  | 
   智能决策支持系统  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522196  | 
   云计算系统  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522123  | 
   网络安全B  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   E3522223  | 
   大学生竞赛创新实践  | 
   2  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
  
  
   合计  | 
   27  | 
   合计  | 
   16  | 
  
  
   本学期建议修读学分为12.5 (其中必修0.5分,选修 12分)  | 
   本学期建议修读学分为16 (其中必修16分,选修0分)  | 
  
  
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  | 
   
  |