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智能科学与技术专业人才培养方案(2019版)

智能科学与技术专业人才培养方案

Undergraduate Program for Intelligent Science and Technology Major

学科门类: 工学 代码: 08

Discipline Type: Engineering Code: 08

: 计算机类 代码: 0809

Type: Computer Code: 0809

专业名称: 智能科学与技术 代码: 080907T

Title of the Major: Intelligent Science and Technology Code: 080907T

一、学制与学位Length of Schooling and Degree

学制:四年 DurationFour years

学位:学学士 DegreeBachelor of Engineering

二、培养目标 Educational Objectives

培养具备良好的人文、科学与工程素质,系统地掌握智能科学与技术、计算机、自动化的基本理论、基本知识和基本技能与方法,在智能科学与工程领域具有较强的科学研究能力和创新创业能力,具有良好的科学思维方法和系统的工程实践技术,具有良好的职业道德,能综合运用交叉知识与国际接轨的复合型、创造型科技人才。毕业生具有在工程技术、社会经济等各领域进行创新创业的能力,可以在民用或军用各部门、科研机构、高等院校、工厂企业等单位从事智能系统分析与设计、智能技术研发与应用等工作。

本专业预期学生在毕业五年左右能够达到的目标如下:

  • 具有健全的人格和良好的人文素养与品德修养;

  • 具有将专业知识用于问题分析、技术方案设计和运用工程技术解决问题的实际工作能力;

  • 能在智能科学与技术相关领域胜任智能系统的运行与维护、智能装备的研发、生产、制造等工作;

  • 能顺利实现就业或进入硕士、博士阶段进一步深造,有不断学习适应社会发展和行业竞争的能力;

  • 具有在团队中分工协作、交流沟通的能力,能胜任技术负责、经营与管理等工作。

This major aims to cultivate excellent talents who are equipped with good humanities, science and engineering qualities, who systematically master the basic theories, basic knowledge and basic skills and methods of intelligent science and technology, computer and automation, and have strong scientific research capabilities and innovative entrepreneurship in the field of intelligent science and engineering. Graduates should have a good scientific thinking method and systematic engineering practice technology, with a good professional ethics, can comprehensively use cross-knowledge and international integration of composite, creative technology. They should also have the ability to innovate in various fields such as engineering technology, social economy, etc. They can engage in intelligent system analysis and design, intelligent technology research and development and application in civil or military departments, scientific research institutions, universities, factories and other institutions. jobs.

The goals that students are expected to achieve in the five years of graduation are as follows:

• Have a sound personality and good human qualities and moral cultivation;

• Have the practical ability to apply expertise to problem analysis, technical solution design, and engineering techniques to solve problems;

• Be able to operate and maintain intelligent systems, research and development, production and manufacturing of intelligent equipment in areas related to intelligent science and technology;

• Can successfully achieve employment or enter the master's and doctoral stages for further study, and have the ability to continuously learn to adapt to social development and industry competition;

• Be able to work and communicate in a team, capable of technical responsibility and management.

三、专业培养基本要求 Skills Profile

毕业生应获得以下几方面的知识和能力:

1.工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决智能系统相关领域的复杂工程问题。

2.问题分析:能够应用数学、自然科学和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及能源电力相关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:能够设计针对复杂工程问题的解决方案,设计满足特定需求的智能系统、单元(部件)或工艺流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对智能系统及能源电力相关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,包括对智能系统相关领域的复杂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,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。

9.个人和团队: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。

10.沟通:能够就智能系统及能源电力相关领域的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:理解并掌握工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。

12.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。

The required knowledge and ability for the graduates as follows:

1. Engineering knowledge: Ability to apply mathematics, natural sciences, engineering fundamentals and expertise to solve complex engineering problems in the field of intelligent systems.

2. Problem Analysis: It can apply the basic principles of mathematics, natural science and engineering science to identify, express, and analyze complex engineering problems in intelligent systems and energy and power related fields through literature research to obtain effective conclusions.

3. Design/Development Solutions: Ability to design solutions for complex engineering problems, design intelligent systems, units (components) or processes that meet specific needs, and reflect innovation in the design process, considering social, health and safety, legal, cultural and environmental factors.

4. Research: It is possible to conduct research on complex engineering problems in intelligent systems and energy and power related fields based on scientific principles and scientific methods, including designing experiments, analyzing and interpreting data, and obtaining reasonable and effective conclusions through information synthesis.

5. Use modern tools: Ability to develop, select and use appropriate technologies, resources, modern engineering tools and information technology tools for complex engineering problems, including predictions and simulations of complex engineering problems in areas related to intelligent systems, and understand them limitation.

6. Engineering and Society: Ability to conduct a rational analysis based on engineering-related background knowledge, evaluate the impact of professional engineering practices and complex engineering problem solutions on society, health, safety, law, and culture, and understand the responsibilities.

7. Environment and Sustainable Development: Ability to understand and evaluate the impact of engineering practices on complex engineering issues on environmental and social sustainability.

8. Professional norms: With humanities and social science literacy and social responsibility, we can understand and abide by engineering professional ethics and norms and fulfill our responsibilities in engineering practice.

9. Individuals and teams: Ability to assume the roles of individuals, team members, and responsible individuals in a multidisciplinary team.

10. Communication: Effective communication and communication with industry peers and the public on complex engineering issues related to intelligent systems and energy and power, including writing reports and designing contributions, presenting statements, articulating or responding to instructions. It also has a certain international perspective and can communicate and communicate in a cross-cultural context.

11. Project Management: Understand and master engineering management principles and economic decision-making methods, and apply them in a multidisciplinary environment.

12. Lifelong learning: Awareness of self-directed learning and lifelong learning, with the ability to continuously learn and adapt to development.

四、学时与学分 Hours and Credits

类别

Category

学时

Hours

学分

Credits

比例

Percentage

必修课

Required course

公共基础教育

Public infrastructure

544

29

16.71%

学科门类基础

Basis of discipline

514

32

18.44%

专业类基础

Basis of major

616

38.5

22.19%

专业核心

Core of major

256

16

9.22%

集中实践

Intensive practice

33

19.02%

必修课小计

Subtotal of Required course

1930

148.5

85.59%

选修课

Elective courses

320

20

11.53%

课外实践学分

Practice of extra-curricular

5

2.88%

总计Total

2250

173.5

100%

五、专业主干课程 Main Courses

人工智能基础、脑与认知科学基础、智能电网导论、智能控制导论、智能电网信息安全技术、电力设备状态智能感知、模式识别、智能信息处理、电力大数据分析与应用、机器学习、机器人学、网络化群体智能、自然语言处理、机器视觉、智能优化及应用、智能传感器网络、分子计算、纳米智能机器、量子计算、智慧能源系统概论、深度学习、智能科学与技术前沿讲座。

Artificial Intelligence Foundation, Brain and Cognitive Science Foundation, Smart Grid Introduction, Intelligent Control Introduction, Smart Grid Information Security Technology, Power Device State IntelliSense, Pattern Recognition, Intelligent Information Processing, Big Data Analysis and Application in Electric Power Industry, Machine Learning, Robotics, Networked Group Intelligence, Natural Language Processing, Computer Vision, Intelligent optimization and application, Intelligent sensor networks, Molecular computing, Nano-intelligent machines, Quantum computing, Intelligent energy systems, Deep learning, Intelligent science and technology frontier lectures.

六、总周数分配 Arrangement of the Total Weeks

学期Semester

教学环节Teaching Program

合计

理论教学 Theoretic Teaching

16

16

17

17

16

17

17

116

复习考试Review and Exam

1

2

1

2

1

2

2

11

集中实践环节Intensive practice

3

3

3

2

4

2

0

18

35

小计Subtotal

20

21

21

21

21

21

19

18

162

寒假Winter Vacation

5

5

5

5

20

暑假Summer Vacation

6

6

6

18

合计Total

25

26

26

27

27

27

24

19

200


智能科学与技术专业必修课程体系及教学计划

Table of Teaching Schedule for Required Course and Teaching Plan

课程编号

课程名称

学时

课内

学时

实验

学时

上机

学时

课外

学时

开课

学期

必修

选修

公共基础教育

00701351

思想道德修养与法律基础

Ideology and Moral Cultivation & Law Basis

3

48

32

16

1

必修

17

00700975

中国近代史纲要

Chinese Modern and Contemporary History Outline

3

48

32

16

2

00700981

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

Mao Zedong Thought and the theory of building socialism with Chinese characteristics

5

80

56

24

3

00700971

马克思主义基本原理

Marxism Basic Principle

3

48

32

16

1

00701650

形势与政策

Current Affair and Policy

2

32

12

20

1-8

01390011

军事理论

Military theory

1

16

16

1

00801410

通用英语 English for General Purpose

4

64

48

16

1

必修

8

00801400

学术英语 English for Academic Purpose

4

64

64

2

01000011

体育(1) Physical Culture (1)

1

36

30

6

1

必修

4

01000021

体育(2) Physical Culture (2)

1

36

30

6

2

01000031

体育(3) Physical Culture (3)

1

36

30

6

3

01000041

体育(4) Physical Culture (4)

1

36

30

6

4

公共基础教育小计Subtotal of public infrastructure

必修29

00900130

高等数学B(1)

Advanced Mathematics B(1)

5.5

90

90

1

必修

00900140

高等数学B(2)

Advanced Mathematics B(2)

6

96

96

2

00900462

线性代数

Linear Algebra

3

48

48

3

00900111

概率论与数理统计B

Probability and Mathematical Statistics B

3.5

56

56

4

00900053

大学物理(1)

College Physics(1)

3.5

56

56

2

00900064

大学物理(2)

College Physics(2)

3

48

48

3

00900440

物理实验(1

Experiments of Physics1

2

32

32

2

00900450

物理实验(2

Experiments of Physics2

2

32

32

3

00600200

高级语言程序设计(C

Advanced Language Programming(C)

3.5

56

30

26

1

学科门类基础课小计subtotal of basis of discipline

必修32

00600261

计算机导论

Introduction to Computer Science

0.5

8

8

1

必修

00600460

离散数学

Discrete Mathematics

4

64

64

1

00600603

数据结构与算法

Data Structure and Algorithm

4

64

64

2

00600491

面向对象程序设计(Java

Object-Oriented Programming (Java)

3.5

56

56

3

00601400

数据分析与程序设计(python / R

Data Analysis and Programming

2

32

32

4

00500410

数字逻辑与数字系统设计

Digital Logic and Digital System Design

3

48

48

4

00600101

操作系统A

Operating Systems A

4

64

56

8

4

00601410

人工智能基础

Foundation of Artificial Intelligence

2

32

32

4

00601420

脑与认知科学基础

Brain and Cognitive Science Foundation

2

32

32

4

00600411

计算机组成结构

Computer Architecture

4

64

48

16

5

00400700

自动控制理论A

Automation Control Theory A

4

64

60

4

5

10410160

计算机网络

Computer network

3

48

48

6

00600621

数据库原理

Principles of Database

2.5

40

40

5

专业类基础课小计subtotal of basis of major

必修38.5

00601440

机器学习(上)

Machine learning (1)

2

32

32

5

必修

00601450

智能控制导论

Introduction of Intelligent Control

2.5

40

40

5

00601460

智能信息处理

Information Processing

2

32

32

6

00601470

模式识别

Pattern Recognition

3

48

48

6

00601480

机器学习(下)

Machine learning (2)

2

32

32

6

00601490

机器人学

Robotics

2.5

40

32

8

7

00601500

电力大数据分析与应用

Big Data in Electric Power

2

32

26

6

7

专业核心课小计 Subtotal of Core of major

必修16

必修课程学分小计Subtotal of Required course

115.5


智能科学与技术专业选修课程体系及教学计划

Table of Teaching Schedule for Elective Course and Teaching Plan

课程编号

课程名称

学时

课内

学时

实验

学时

上机

学时

课外

学时

开课

学期

必修

选修

00201980

理论模块

智能电网导论

Introduction of Smart Grid

2

32

32

4

至少

选修

20

学分

00601510

智能电网信息安全技术

Information Security Technology of Smart Grid

2

32

32

5

00601520

形式化方法

Formal Method

2

32

32

5

00601530

数理逻辑

Mathematical Logic

2

32

32

5

00601660

分子计算

Molecular computing

2

32

32

5

00601540

深度学习

Deep Learning

2

32

32

6

00601550

智慧能源系统概论

Introduction of The Intelligent Energy System

2

32

32

7

00601560

应用模块

自然语言处理

Natural language Processing

2

32

32

6

00601570

机器视觉

Computer Vision

2

32

32

6

00601580

智能优化及应用

Intelligent Optimization and Application

2

32

32

6

00601590

网络化群体智能

Network Group Intelligence

2

32

32

6

00601600

纳米智能机器人

Nano Intelligent Robot

2

32

32

6

00601610

电力设备状态智能感知

Intelligent Perception of Electric Power Equipment State

2

32

32

7

00601620

量子计算

Quantum Computation

2

32

32

7

00601630

智能传感器网络

Intelligent Sensor Network

2

32

32

7

00601640

通识模块

专业英语(智能科学与技术)

Specialty English

2

32

32

5

00601650

智能科学与技术前沿讲座

Lecture on Advanced Intelligent Science and Technology

1

16

16

7

通识教育选修课程General knowledge electives

建议

跨专业课程 Cross-major Electives

建议

研究生学位课程 Postgraduate Electives

建议

选修小计 Subtotal of Electives

至少选修20学分


智能科学与技术专业集中实践环节设置及教学计划

Table of Teaching Schedule for Main Practical Training

类别

课序号

环节名称

学分

周数

学时数

开课

学期

必修

01390012

军事实践

Military Training

2

2

1

00690270

C语言课程设计

Course Project of Advanced Language ProgrammingC

2

2

1

00690130

计算机认识实习

Acquaintanceship Practice of Computer

1

1

3

数据结构与算法课程设计

Course Project of Data Structure and Algorithm

2

2

2

00490090

公益劳动

Public Laboring

1

1

3

00690060

操作系统课程设计

Course Project of Operating System

1

1

4

00690740

数据分析与程序设计(python / R

课程设计

Course Project of Data Analysis and Program Design

1

1

4

00690190

数据库应用课程设计

Course Project of Database Application

1

1

5

00490240

自动控制理论课程设计

Course Project of Automation Control Theory

1

1

5

00690750

机器学习课程设计

Course Project of Machine Learning

2

2

6

00690290

计算机网络实验

Experiments of Computer Networks

1

1

6

00690760

智能机器人课程设计

Course Project of Intelligent Robot

2

2

7

00690770

电力大数据分析与应用课程设计

Course Project of Big Data Analysis and Application in Electric Power

1

1

7

00690031

毕业实习

Graduation Internship

2

2

8

00690021

毕业设计

Graduation Thesis

13

13

8

00690010

毕业教育

Graduation Education

1

8

集中实践小计Subtotal of intensive practice

必修33


智能科学与技术专业分学期教学进程

第一学年

第一学期

第二学期

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

00701351

思想道德修养与法律基础

3

00700972

中国近代史纲要

3

00700971

马克思主义原理

3

00801400

学术英语

4

01390011

军事理论

1

00900140

高等数学B(2)

6

00900130

高等数学B(1)

5.5

00900053

大学物理(1)

3.5

00801410

通用英语

4

00600603

数据结构与算法

4

00600261

计算机导论

0.5

01000021

体育(2)

1

00600200

高级语言程序设计(C)

3.5

00600460

离散数学

4

01000011

体育(1)

1

01390012

军事实践

2

实践

数据结构与算法课程设计

2

实践

00690270

C语言课程设计

2

00900440

物理实验(1)

2

必修学分小计

29.75

必修学分小计

25.75

第二学年

第三学期

第四学期

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

00700981

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

5

00601400

数据分析与程序设计(python / R

2

00900462

线性代数

3

00600651

数字逻辑与数字系统设计

3

00900064

大学物理(2)

3

00601410

人工智能基础

2

00600491

面向对象程序设计(Java)

3.5

00601420

脑与认知科学基础

2

01000031

体育(3)

1

00600101

操作系统A

4

00900111

概率论与数理统计B

3.5

01000041

体育(4)

1

00900450

物理实验(2)

2

实践

00690060

操作系统课程设计

1

实践

00490090

公益劳动

1

00690740

数据分析与程序设计(python / R)课程设计

1

00690130

计算机认识实习

1

必修学分小计

19.75

必修学分小计

19.75

选修

专业

模块

选修

专业

模块

00201980

智能电网导论

2

第三学年

第五学期

第六学期

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

00400700

自动控制理论A

4

10410160

计算机网络

3

00600411

计算机组成与结构

4

00601480

机器学习(下)

2

00600621

数据库原理

2.5

00601470

模式识别

3

00601450

智能控制导论

2.5

00601460

智能信息处理

2

00601440

机器学习(上)

2

00690290

计算机网络实验

1

00490240

自动控制理论课程设计

1

实践

00690750

机器学习课程设计

2

实践

00690190

数据库应用课程设计

1

必修学分小计

17.25

必修学分小计

13.25

选修

专业

模块

00601510

智能电网信息安全技术

2

选修

专业

模块

00601540

深度学习

2

00601660

分子计算

2

00601570

机器视觉

2

00601640

专业英语(智能科学与技术)

2

00601580

智能优化及应用

2

00601520

形式化方法

2

00601600

纳米智能机器人

2

00601530

数理逻辑

2

00601560

自然语言处理

2

00601590

网络化群体智能

2

第四学年

第七学期

第八学期

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

课程
性质

课程编号

课程名称

学分

课程
类别

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

必修

00701650

形势与政策

0.25

理论

00601490

机器人学

2.5

00601500

电力大数据分析与应用

2

00690760

智能机器人课程设计

2

实践

00690030

毕业实习

2

实践

00690770

电力大数据分析与应用课程设计

1

00690020

毕业设计

13

00690010

毕业教育

必修学分小计

7.75

必修学分小计

15.25

选修

专业

模块

00601610

电力设备状态智能感知

2

选修

专业

模块

00601620

量子计算

2

00601550

智慧能源系统概论

2

00601630

智能传感器网络

2

00601650

智能科学与技术前沿讲座

1




















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