一、培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握数学、自然科学、智能科学相关基础知识；具备智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发的专业核心能力，富有人文科学素养、社会责任感、职业道德、创新意识和团队精神等素质；能够在智能科学技术领域从事相关的分析、处理、设计、开发、管理和服务的“敢为人先，无私奉献”的应用型人才。

学生毕业5年左右，能够在智能科学技术领域胜任数据分析师、产品开发工程师、算法工程师与软件工程师等岗位工作职责。

1.具备思想政治素养、道德素养和人文社会科学素养及爱岗敬业的职业操守、高效的执行力，适应社会可持续发展的能力。

2.具备智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等方面的问题分析、设计开发解决方案、工程研究和项目实践能力。

3.具有创新意识、艺术修养和国际视野，具备跨文化背景的沟通和交流能力。

4.具有团队合作精神和项目管理能力。

5.具有行业洞察力，把握行业发展动向的能力，具有自主学习、终身学习和创新创业的意识。

二、毕业要求

1.工程知识：掌握扎实的数学、自然科学、工程基础和专业知识，能够将其用于描述、分析和解决智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统应用等复杂工程问题。

1.1 能够利用数学、自然科学、工程基础和专业知识恰当表述智能数据获取与分析、智能算法分析与设计、智能系统分析与设计等复杂工程问题。

1.2能够利用专业相关知识和数学模型、分析方法解决智能信息处理、智能算法开发、智能系统仿真与开发等复杂工程问题。

1.3 针对智能数据发现、智能算法验证与评价、智能系统运行与维护等复杂工程问题，能够利用专业相关知识和数学模型方法，对其解决方案进行对比与分析，并提出改进方案。

2.问题分析：能够运用数学、自然科学、工程科学、专业领域的基本原理，对智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等复杂工程问题进行识别、分析和表达，并通过文献研究获得智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等复杂工程问题的有效结论。

2.1 能够综合运用数学、自然科学、工程科学、专业领域的基本原理，识别和判断智能数据获取与分析、智能算法分析与设计、智能系统分析与设计等复杂工程问题的关键环节，借助专业领域的基本原理和模型方法正确表达。

2.2 能够通过文献研究，对智能数据获取与分析、智能算法分析与设计、智能系统分析与设计等复杂工程问题进行综合分析，提供多种解决方案。

3.设计/开发解决方案：能够应用所学知识提出智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等复杂工程问题的解决方案，设计满足其具体需求的系统、方案、算法的软硬件系统，设计中具有创新意识，并能兼顾社会、健康、安全、法律以及环境等因素。

3.1 能够掌握智能信息处理、智能算法开发、智能系统仿真与开发等复杂工程问题的设计方法和技术，了解影响设计目标与技术方案的各种制约因素。

3.2 能够针对智能信息处理、智能算法开发、智能系统仿真与开发等复杂工程问题中的特定需求，完成软件系统开发、智能算法应用、智能系统研发中特定单元的设计、算法及方案。

3.3 能够完成智能信息处理、智能算法开发、智能系统仿真与开发等复杂工程问题的全过程设计，展现创新意识并在设计中考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等多方面要求。

4.研究：能够基于工程基础、专业领域等理论和技术方法开展智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等复杂工程问题的研究。并根据具体需求，选择合适的研究路线，设计实验研究方案，通过系统分析、模拟和测试，得到合理有效的结论。

4.1 针对智能数据发现、智能算法验证与评价、智能系统运行与维护等复杂工程问题，能够基于软件工程和智能系统工程相关科学原理与技术，通过文献研究或相关方法，提出并设计研究方案。

4.2 能够根据实验研究方案，采用科学、有效、安全的方法进行数据采集、分析、模拟和测试。

4.3 能够对研究方案的实验结果进行分析和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论。

5.使用现代工具：能够熟练使用智能系统开发语言、智能算法开发工具、智能系统集成设计与实验软件，如Python、Java、Anaconda、MongoDB、Idea、Proteus等，完成智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等复杂工程问题的设计、模拟、测试及分析与综合。

5.1 能够了解智能科学与技术专业常用的系统开发语言、开发工具、系统实验设备及智能科学与技术专业相关软件的使用原理与方法，并理解各工具及软件的局限性。

5.2 能够选择与使用专业设备、软件开发工具及智能科学与技术专业软件，对智能信息处理、智能算法开发、智能系统仿真与开发等复杂工程问题进行分析、设计与开发。

6.工程与社会：能够基于智能科学与技术相关背景知识对智能信息处理、智能算法设计与开发、智能系统研发等专业工程实践和复杂工程问题进行合理分析，评价其解决方案对社会、健康、安全、法律的影响，并应承担系统规划设计的责任。

6.1 能够了解智能科学与技术相关领域的技术标准和政策、法律法规，理解不同社会文化对智能科学与技术实践活动的影响。

6.2 能够根据智能科学与技术项目的实施背景，应用相关的专业知识分析和评价智能数据发现、智能算法验证与评价、智能系统运行与维护的解决方案及其工程项目实施与社会、健康、安全、法律之间的相互影响及相互制约，并理解应承担的责任。

7.环境和可持续发展：能够理解和评价所设计软件开发系统、智能算法应用系统、硬件集成开发系统等对环境、社会可持续发展的影响。

7.1 能够知晓和理解环境保护和可持续发展的理念及其内涵。

7.2 能够理解智能数据发现、智能算法验证与评价、智能系统运行与维护等复杂工程问题与环境保护的关系，树立生态文明理念，能够评价其方案的实践对信息产业、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实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。

8.1 具有正确价值观，人文社会科学素养和社会责任感，理解个人与社会的关系，了解中国国情。

8.2 具有健康体魄、心理素质，理解诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范，并能在智能科学与技术实践中自觉遵守。

8.3 能够在智能数据发现、智能算法验证与评价、智能系统运行与维护等智能科学与技术实践中理解对安全、健康和福祉、环境保护的社会责任，自觉履行责任。

9.个人和团队：具有团队意识和团队精神，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

9.1 能够与软件工程、信息与通信工程、管理、营销等学科的成员有效沟通，合作共事。

9.2 能够在多学科组成的团队中组织、协调和指挥团队开展工作。

10.沟通：具有专业沟通能力和国际视野，能够就智能信息处理、智能算法设计与开发、智能硬件集成、智能系统实践等复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通与交流，同时具备国际视野，能在跨文化背景下进行沟通和交流。

10.1 能够就智能数据获取与分析、智能算法分析与设计、智能系统分析与设计等复杂问题，通过答辩、演示文稿、书面报告等形式准确表达自我观点，理解与业界同行和社会公众交流的差异性，合理应对质疑。

10.2 至少掌握和应用一门外语，具备国际视野，能够在跨文化背景下，就智能科学与技术专业问题进行沟通与交流。

11.项目管理：理解并掌握智能系统项目实践相关的管理原理、经济决策方法，并能够在智能科学与技术项目实践中承担管理责任。

11.1 理解并掌握智能科学与技术项目中涉及的管理原理与经济决策方法。

11.2 能够将工程管理原理和经济决策方法运用于智能数据获取与分析、智能算法分析与设计、智能系统分析与设计等项目中，并能在网络、软件、市场及成果管理等多学科环境中应用。

12.终身学习：通过课程模式改革和实践环节，培养自主学习和终身学习的意识，具有不断学习和适应发展的能力。

12.1 具备自我探索和学习智能科学与技术学科相关知识的意识。

12.2 对自主学习和终身学习有正确的认识，能够为智能数据获取与分析、智能算法分析与设计、智能系统分析与设计等工程问题选择方法和途径，以实现自身发展的能力。

三、主干学科

计算机科学与技术、电子信息、控制科学与工程

四、核心课程

Python程序设计、人工智能、面向对象程序设计、机器学习、数据库设计与开发、单片机原理与应用、神经网络与应用、数据挖掘

五、主要实践性教学环节

专业核心课程综合训练、认识实习、专业实习、智能系统应用实训、毕业实习、毕业设计（论文）

六、学制

4年，弹性学习年限3～6年

七、授予学位

工学学士