一、专业简介
本专业对接国家创新驱动发展战略，围绕工程应用型人才培养目标，依托国家级实验教学示范中心、省高校电子信息类专业大学生创新训练中心、省重点实验室和省工程技术研究中心等十多个国家级、省级教学科研平台，紧密协同区域电子信息及人工智能新兴优势产业链。
坚持学生中心地位、坚持立德树人、坚持“全员、全心、全程、全面、全资源”育人理念，以校企合作、课程改革、学科竞赛、创新训练和思想引领等为关键抓手，培养具备较强的知识获取能力、实践能力和创新能力的“人工智能+X”复合型专业人才。
二、培养目标
本专业面向新一代人工智能国家战略发展需求，立足区域经济特色与发展前景，培养德、智、体、美、劳全面发展，德才兼备的人工智能研发、设计、应用和管理人才。本专业将使学生具备良好的科学素养和扎实的数理基础，系统地掌握人工智能的基本理论、专业知识、技术与应用；在人工智能领域具有较强的知识获取能力、工程实践能力和创新能力，成为“宽口径、厚基础、复合型”的人工智能工程创新人才。
上述培养目标可具体描述为以下几项：
培养目标1（知识运用目标）：能够融会贯通工程数理基础知识、人工智能专业知识和行业标准、规范、规程、法规等，经济有效地解决人工智能技术应用过程中的复杂工程问题，熟练运用prompt上下文工程，提供系统性解决方案。
培养目标2（工程能力目标）：能够在人工智能系统复杂工程设计、技术开发、科学研究、生产组织和管理、系统管理和维护方面应用与本专业相关的科学、技术及工程知识，熟练使用人工智能相关开发工具与平台、先进的工程化方法和技术等解决本专业领域实际工作中出现的技术难题。
培养目标3（职业发展目标）：具备一定的创新意识和国际视野，熟悉人工智能技术行业的国内外发展现状和趋势，通过自我知识更新提升职业能力，主动适应技术发展及职业的新变化。
培养目标4（综合素质目标）：具备良好的人文科学素养、团队合作精神和沟通交流能力。能够遵守职业道德、相关法律法规和行业规范。具有社会责任感，能综合考虑法律、环境保护与可持续性发展等因素影响，在工程实践中能坚持公众利益优先。
培养目标5（终身学习目标）：具备在职业工作和社会环境中自主学习和适应能力，能够通过继续教育或其他渠道更新知识，适应人工智能产业发展要求,实现个人能力和技术水平的持续提升。
三、毕业要求
通过本科阶段学习，毕业生应达到如下的毕业要求（能力）：
毕业要求1（工程知识）：能够将数学、自然科学、人工智能基础知识和专业知识用于解决人工智能领域复杂工程问题。
指标点1.1（问题表述）：能够应用数学、自然科学、工程基础知识，结合大语言模型，正确理解和表述人工智能及相关领域工程问题。
指标点1.2（识别判断）：能够运用相关科学原理，识别和判断人工智能及相关领域复杂工程问题的关键技术和关键环节。
指标点1.3（推演分析）：能够运用工程基础和专业知识，通过理解、比较、概括、抽象、论证和推演，分析人工智能及相关领域中复杂工程问题的多种解决思路。
指标点1.4（比较综合）：能够运用工程基础和专业知识，综合考虑各种技术性与非技术性约束关系，合理评判多种解决思路的可行性与局限性，并给出结论。
毕业要求2（问题分析）：能够应用数学、自然科学和人工智能领域的基本原理与方法，识别、表达、分析人工智能领域复杂工程问题，以获得科学有效结论。
指标点2.1（问题提炼）：能够运用相关科学原理从系统的角度对软硬件设计、信息处理、系统与优化等复杂工程问题进行简化分解、模块化表达，并能对问题的本质属性进行抽象，提炼问题的建模思路。
指标点2.2（建模表达）：能够运用相关科学原理和数学模型方法对人工智能及相关领域信息获取、表达、传输与处理等进行建模。
指标点2.3（模型分析）：能够认识到复杂工程问题有多种可选择的模型，会运用科学原理，借助文献研究，分析模型的影响因素，为模型优化设计获得科学有效的结论。
毕业要求3（设计/开发解决方案）：能够应用人工智能领域的相关原理、方法和技术，设计针对复杂工程问题的解决方案、开发满足特定需求的系统并能够在设计开发环节中体现创新意识。
指标点3.1（方案设计）：能够运用人工智能领域的专业知识对复杂工程进行全周期、全流程的方案设计；在设计环节中体现创新意识，并能分析和评价设计方案对社会、健康、安全、法律、文化以及环境的影响。
指标点3.2（模块设计）：具有运用人工智能领域知识设计方案中的功能模块能力。
指标点3.3（测试改进）：能够对人工智能系统进行系统联调、测试、改进，并能撰写测试报告。
毕业要求4（研究）：能够基于人工智能学科的相关原理并采用科学方法对人工智能领域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科学有效的结论。
指标点4.1（实验设计）：能够基于科学原理，通过资料查阅、文献研究等方法，调研、分析、设计实验方案。
指标点4.2（实验开展）：能够根据软硬件工程问题对象的特征，搭建实验系统，安全地开展实验操作，正确地采集、处理、分析实验数据。
指标点4.3（结果分析）：能够对实验结果进行分析和解释，并能通过信息综合得到科学有效的结论，为解决人工智能领域复杂工程问题提供有力支撑。
毕业要求5（使用现代工具）：能够针对人工智能领域复杂工程问题，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对复杂工程问题进行预测与模拟，并能理解其局限性。
指标点5.1（工具选择）：能够针对特定的需求选择或开发恰当的工具、信息技术等手段，熟悉其使用原理与方法，并能理解其局限性。
指标点5.2（工具使用）：能够运用现代工具对本专业相关工程问题的解决方案进行模型分析、数值计算、系统模拟、功能预测、软硬件系统调试与设计等，并能理解其局限性。
毕业要求6（工程与社会）：能够正确认识复杂人工智能问题的解决方案对客观世界和社会的影响，能够基于工程相关背景知识进行合理分析，评价专业工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律及文化的影响，并理解应承担的责任，在工程实践中能坚持公众利益优先。
指标点6.1（实施背景）：了解人工智能领域相关行业历史、发展规律、行业特征、技术标准、知识产权、产业政策和法律法规，理解不同社会文化对工程活动的影响。
指标点6.2（影响因素）：通过人工智能专业工程实践，正确评价工程实践和相关复杂工程问题的解决方案对于社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。
毕业要求7（环境和可持续发展）：在人工智能技术实践中能够综合考虑环境与可持续性发展等因素，能够理解和评价人工智能专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。
指标点7.1（理念内涵）：知晓和理解环境保护、社会和谐和可持续发展的理念和内涵，包括经济可持续、生态可持续、人类社会可持续。
指标点7.2（评估评价）：能够考虑人工智能相关项目实践的可持续性，并能评价系统或项目周期中涉及的资源利用、信息安全等对人类和环境可能造成的损害和隐患。
毕业要求8（职业规范）：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，履行责任。
指标点8.1（人文素养）：具有与专业相适应的人文社会科学素养，有正确的价值观，理解个人与社会的关系，了解中国国情，维护国家利益。
指标点8.2（职业操守）：理解诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范，并能在工程实践中自觉遵守。
指标点8.3（社会责任）：理解工程师对公众的安全、健康和福祉，以及环境保护的社会责任，在工程实践中自觉履行责任。
毕业要求9（个人与团队）：具备一定的组织管理能力、自我控制能力以及人际交往能力，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。
指标点9.1（个人角色）：能够理解团队中各成员角色的定位与职责，能胜任团队中的个人角色并认真履行职责，并能在团队中独立开展个人工作。
指标点9.2（团队合作）：能够与团队成员进行有效沟通、合作共事，并能组织、协调和指挥团队开展工作。
毕业要求10（沟通交流）：能够就人工智能领域复杂工程问题与国内外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。
指标点10.1（沟通技能）：能够就专业问题，以口头、文字、图表等方式表达观点，回应质疑，理解与业界同行和社会公众沟通交流的差异性。
指标点10.2（跨文化交流）：了解本专业领域的国际发展趋势与研究热点，具有跨文化交流的语言和书面表达能力，能就专业问题在跨文化背景下进行基本沟通与交流，理解并尊重世界不同文化的差异性和多样性。
毕业要求11（项目管理）：了解人工智能领域工程管理的基本原理与方法，具有一定的项目管理知识和能力，理解并掌握本专业工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
指标点11.1（工程管理）：理解并掌握工程项目管理、经济决策的整体框架；理解工程项目的时间及成本管理、质量及风险管理以及人力资源管理知识。
指标点11.2（经济决策）：能够对给定的本专业关领域的复杂工程问题在多学科环境的工程实践，提出经济、合理、可行的决策方法。
毕业要求12（终身学习）：具有自主学习和终身学习的意识，能适应信息技术发展需求，通过继续教育或其他渠道更新知识，实现能力和技术水平的提升，有积极主动学习并适应发展的能力。
指标点12.1（学习意识）：能够认识不断探索和自主学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识。
指标点12.2（发展途径）：具备终身学习的知识基础，掌握自主学习的方法,了解拓展知识和能力的途径。
四、主干学科
人工智能、计算机科学与技术、软件工程。
五、学位课程
程序设计基础、算法与数据结构(一)、人工智能程序设计、数字电路与逻辑设计、机器学习与模式识别、数字图像处理、神经网络与深度学习、大模型原理与智能体应用。
六、学制、学分与学位授予要求
（一）基本学制4年，弹性学习年限3-6年，按学分制管理。
（二）学生修完培养方案规定的第一课堂_155_学分，第二课堂_7_学分方可毕业。满足《湖南理工学院普通全日制本科生学士学位授予工作细则》规定，方可授予_工学 学士学位。
