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1.2.2 毕业要求

1.工程知识

掌握本专业所需的数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识,能将上述知识用于解决智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等相关领域的复杂工程问题。

指标点1-1:能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识,表述人工智能技术领域的复杂工程问题。

指标点1-2:能够运用恰当的数学、物理模型对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等复杂工程问题进行建模,保证模型的准确性,满足工程计算的实际要求。

指标点1-3:能够将数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识用于复杂工程问题的推导和计算。

指标点1-4:能运用数学、自然科学、工程基础和专业知识对复杂工程问题的解决途径进行评价,并提出改进思路。

2.问题分析

能够应用数学、自然科学、工程基础和人工智能技术的专业知识,识别、表达和有效地分解复杂工程问题,并通过文献查阅等多种方式对其进行分析,以获得有效结论。

指标点2-1:能够应用高等数学、物理学的基本概念、原理和人工智能技术的专业知识对复杂工程问题进行识别和有效分解。

指标点2-2:能够识别和表达复杂工程问题的关键环节和参数,对分解后的问题进行分析。

指标点2-3:掌握科技文献、资料的分类;能够通过图书馆、数据库、网上检索等多种方式快速、准确地检索相关信息,具备借助文献研究对复杂工程问题进行识别、表达、分析的能力。

3.设计/开发解决方案

能够针对人工智能技术领域复杂工程问题提出解决方案,设计满足特定需求的系统和模块,并能够在设计环节中体现创新意识;能够综合考虑其对社会、健康、安全、法律、文化及环境的影响。

指标点3-1:能够掌握本专业涉及的工程设计概念、原则和方法,能够针对复杂工程问题提出合理的解决方案。

指标点3-2:能够针对特定需求完成系统、模块的软件设计和硬件设计。

指标点3-3:综合利用人工智能领域的专业知识和新技术,在针对复杂工程问题的系统设计中体现创新意识。

指标点3-4:能够在系统方案设计环节中考虑多方面、多层次因素的影响,如社会、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人工智能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。

指标点4-1:能够对人工智能领域的软件、硬件模块进行理论分析和仿真。

指标点4-2:能够针对智能信息系统软硬件设计、图像处理算法设计等人工智能领域的复杂工程问题设计实验方案、构建实验系统和测试平台、获取实验数据。

指标点4-3:能够对实验结果进行合理分析、解释,并对多个子问题进行关联分析,找出冲突点并进行平衡,通过实验数据分析、信息综合等手段得到合理有效的结论。

5.使用现代工具

能够针对人工智能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,包括对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

指标点5-1:掌握基本的计算机操作和应用,至少掌握一种软件开发语言(如C、C++语言等),并能够运用集成开发环境进行复杂程序设计。

指标点5-2:能熟练运用文献检索工具获取人工智能领域理论与技术的最新进展信息。

指标点5-3:掌握人工智能技术专业仪器、设备的基本原理、操作方法,能够在复杂、综合型工程中合理选择和使用仪器、设备。

指标点5-4:具备使用实验设备、计算机软件和现代信息工具对复杂工程问题进行模拟或仿真的能力,理解其使用要求、运用范围和局限性。

6.工程与社会

能够结合相关的工程知识进行合理分析,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。

指标点6-1:具有工程实践经历,通过实践、实习过程了解工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。

指标点6-2:能够结合相关的工程知识,通过在思政、人文、社科类课程学到的知识,综合分析和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

了解环境保护和可持续发展的基本方针、政策和法律、法规,能够理解和评价人工智能领域的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

指标点7-1:理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义。

指标点7-2:了解环境保护和社会可持续发展的基本方针、政策和法律、法规,能够正确认识针对复杂工程问题的专业工程实践对环境和社会的影响。

指标点7-3:能针对实际复杂工程问题,评价其资源利用率、对文化的冲击等工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

8.职业规范

具有人文及社会科学素养、正确的政治立场和社会责任感,能够在工程实践中遵守人工智能领域的相关职业道德和规范。

指标点8-1:具有人文及社会科学素养,了解国情,理解社会主义核心价值观,树立正确的政治立场、世界观、人生观和价值观。

指标点8-2:理解工程技术的社会价值以及工程师的社会责任,在工程实践中能自觉遵守职业道德和规范。

9.个人和团队

能够在多学科背景的团队中承担个体、团队成员或负责人的角色,能够听取其他团队成员的意见和建议,充分发挥团队协作的优势。

指标点9-1:能主动与其他学科的成员共享信息,合作共事,独立完成团队分配的工作。

指标点9-2:能够胜任团队成员或负责人的角色,能在团队协作中听取其他团队成员的意见和建议,充分发挥团队协作的优势。

10.沟通

具备良好的表达能力,能够就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、陈述发言等;掌握至少一门外语,具有一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

指标点10-1:具有良好的口头表达能力,能够清晰、有条理地表达自己的观点,掌握基本的报告、设计文稿的撰写技能。

指标点10-2:掌握至少一门外语,具备一定的国际视野,并了解基本的国际文化礼仪。

指标点10-3:能够就复杂工程问题,综合运用口头、书面、报告、图表等多种形式与国内外业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。

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、跨职能环境中合理应用。

指标点11-1:理解工程管理与经济决策的重要性,掌握工程管理的基本原理和常用的经济决策方法。

指标点11-2:能够在多学科、跨职能环境中合理运用工程管理原理与经济决策方法。

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。

指标点12-1:了解自主学习的必要性,具有自主学习和终身学习的意识,掌握跟踪本专业学科前沿、发展趋势的基本方法和途径。

指标点12-2:能够通过文献查询、网络培训等多种渠道进行终身学习,以适应职业发展的需求。 Kc3QD/U10kgxoGXQmackQe9COUJ9j5ILRCxzcDjkYejkqhOg0yv16AUleRsU6xGZ

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