人工智能技术应用

专业代码：510209

一、培养目标及基本规格要求

本专业培养政治合格，身心健康，德、智、体、美全面发展，掌握人工智能的基础知识和基本技能与方法，适应人工智能应用开发工作岗位需要，具备智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面开发和应用的基本能力，面向互联网、交通、物流、医疗、工业、农业等行业，理论知识够用、技术技能系统实在的高素质应用型人才。

毕业生应具备下述素质、知识和能力：

1、热爱祖国，有理想、强烈的事业心和责任感，具有理论联系实际求实创新的精神和勤奋、俭朴、团结协作的品质与良好的思想品德、社会公德和职业道德；

2、具有较扎实的自然科学基础，良好的人文社会科学素质，具有较强的语言与文字表达、人际沟通的基本能力；

3、掌握软件开发流程和方法，掌握Python程序设计、Python数据分析方法，具备扎实的数据获取与数据预处理的开发能力；

4、掌握数据库原理和SQL语言，具备数据库设计、SQL编写和优化能力；

5、掌握人工智能的基础知识和基本技能与方法，具备机器学习、视觉处理和自然语言处理方面开发和应用的基本能力，能应用机器学习和深度学习的常用框架、常用模型和常用工具进行开发；

6、能够胜任企业级智能系统项目的开发，具备智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面开发和应用的基本能力；

7、具有一定英文水平，能够阅读本专业英文资料，具备一定外语交流能力。具有一定的人文社会科学的基本知识；

8、掌握文献检索、资料查询的基本方法，有较强的获取信息和处理信息的能力；

二、学制

1、招生对象：具有普通高中、中等职业学校或更高学历者

2、学习年限：三年

三、毕业要求

学生修完教学计划规定的课程，各门课程成绩合格，思想品德鉴定合格；同时完成第二课堂要求，发给国家承认的全日制高职专科毕业证书（教育部电子注册）。

四、课程设置

1、本专业课程设置

根据我校“教的都是新的，学的都是用的”办学理念和“三好一专”的人才培养目标，课程的设置围绕基本素质的提高，突出应用能力培养、强化实用技能训练。

（1）基本素质能力课程——开设思想政治、职业素质培养、体育健康和就业指导等课程，旨在培养学生形成正确的人生观、价值观和世界观，身心健康，具有一定的创新创业能力和分析问题、解决问题以及独立思考的能力。

（2）基本应用能力课程——开设大学英语和相应的专业英语课程，旨在培养学生具有一定的读写和口语表达能力；开设计算机应用基础和汉字输入技术等课程，旨在培养学生掌握计算机基础应用能力。同时兼顾考证的需要，提高学生的就业能力。

（3）专业技术能力课程——开设Python数据分析、数据处理技术、机器学习基础与应用、深度学习平台实践、商业智能可视化开发、智能系统设计与开发等课程，旨在培养学生相关的专业技术能力。

2.专业主干课程简介

（1）Python数据分析

主要内容：本课程详细讲解如何使用Python完成数据处理、数据分析、可 视化及建模等常用的数据分析方法与技术。内容主要包括：基于Numpy、 Pandas、 Matplotlib等数据库进行数据分析、数据展示与可视化；实例如共享单车数据分析和 可视化、阿里O2O优惠券数据分析、微博文本数据分析等；通过将数据分析技术分解到每个实例中，带领学生一步步深度掌握Python数据分析的关键技术。

（2）数据处理技术

主要内容：本课程重点讲授基于Python解决机器学习数据输入阶段的数据 处理方法和特征工程方法，着重讲解如何利用Python进行缺失值处理、异常值检测、数据编码、数据规范化、特征相关性分析、特征构造、特征选择与过滤等方面的具体细节和核心要点。

（3）机器学习基础与应用

主要内容：本课程从贴近生活的案例入手，从直观角度帮助学生理解最常用 的机器学习算法，然后结合实践项目讲解如何用Python调用业内通用的各种算法库，通过实际案例讲解如何进行参数的选择和不同数据场景下算法的选择等。

本课程实践项目有房价预测、年龄预测、物体识别、数据分类等；本课程还将适当延伸部分工业实践项目，重视落地，使学生在实践中思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。

（4）深度学习平台实践

主要内容：本课程是人工智能专业的核心课程，先结合生活场景讲解深度学习的基本原理，使学生具备举一反三的能力，然后结合具体的图像识别与语音识别场景，在多个项目中让学生实践常用的图像识别与语音识别的算法。

具体有：学生通过使用图像识别算法完成车型识别、logo商标识别、动物识别、植物识别、花卉识别等多种图像识别场景；使用语音识别API完成普通话、英语、粤语、四川话等多语种识别场景；使用语音合成算法完成语音合成场景；使用语音唤醒 API完成语音唤醒、结果播报等场景，这些算法的使用都将结合具体场景通过多个项目的反复训练以让学生可以顺利掌握。

（5）商业智能可视化开发

主要内容：本课程从数据可视化的发展、理解数据可视化的作用入手，介绍可视化的工具和设计的方法。具体结合Echarts、D3.js等工具，让学生掌握可视化的组件以及各种可视化图表，并结合不同类型的数据和场景，介绍各种设计方法和最佳实践，学习如何产生合适的可视化内容，最后结合案例掌握可视化在各个领域的实际应用。

（6）智能系统设计与开发

主要内容：本课程主要基于深度学习框架，结合深度学习模型具体的市场应用场景，通过教授学生应用相关场景下的预训练模型进而完成项目实践。

具体有：学生通过应用文字识别（OCR）模型完成通用文字识别（含位置信息版、含生僻字版）、网络图片文字识别、手写识别、身份证识别、银行卡识别、驾驶证识别、行驶证识别、车牌识别、营业执照识别、护照识别、名片识别、通用票据识别、增值税发票识别、火车票识别、出租车票识别、二维码识别、彩票识别等，学生通过应用语音识别模型完成实时语音识别（坐席人员与客户沟通）、实时意图分析、人与人对话分析等场景，通过应用自然语言模型完成特定对话如售前咨询、聊天等，并最终结合细粒度图像识别、语音处理、语义分析和机器翻译等，实现一个具有丰富功能的智能系统。

3、课程设置原则

（1）根据教育部有关课程设置有关规定，结合学生实际设置相关课程。

（2）根据我校“校企融合、产学互动”的办学模式和产业发展需要设置相关课程。

（3）根据学生能力和兴趣的差异设置必要的选修课程。

（4）根据职业教育特点，加大实践课程的比重，提高学生动手能力。

五、就业方向

面向人工智能应用开发相关岗位，从事人工智能系统开发、模型构建、数据获取、数据预处理与数据分析等工作。可在政府与企事业单位从事智能系统应用开发、数据获取与数据预处理、数据分析与模型构建、智能系统管理维护，以及相关公司的智能系统产品的售前、售后及技术支持等工作。