人工智能技术应用专业介绍-烟台职业学院信息工程系

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人工智能技术应用专业介绍

【阅读量： 1832| 发布日期：2022-07-03 】

人工智能技术服务专业于2021年设立，是“新工科”重点建设专业。本专业拥有优秀的教学团队、可靠的合作企业和优质的实训资源。主要培养从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维等工作的专业人才。随着人工智能产业的发展，目前省内乃至国内产生了大量的人工智能人才缺口，人工智能产业专业人才将迎来良好的就业前景。

人工智能技术应用专业就业前景

通过人工智能技术应用专业的学习，能够掌握数据挖掘、机器学习、图像处理、智能应用开发及智能小程序开发等相关知识与技能。具备智能图像信息采集、AI开发与测试、数据标注、AI框架搭建、智能信息处理、智能应用开发、人工智能小程序开发等能力。面向职业岗位有：人工智能领域的软件开发与测试岗位、数据标注专员岗位、视频与图像跟踪采集岗位、智能数据处理岗位、人工智能系统运维岗位、人工智能技术支持岗位等。

专业类别（代码）

对应行业（代码）

主要职业类别（代码）

对应职业资格证书或职业技能等级证书

计算机类(6102)

软件和信息技术

服务业(65)

计算机软件技术人员

(2-02-10-03)；

计算机程序设计员

(4-04-05-01)；

人工智能工程技术人员

(2-02-10-09)；

大数据工程技术人员

(2-02-10-11)。

1+X证书（智能计算平台应用开发初、中、高级；Web前端开发初、中、高级；人机对话智能系统开发初、中、高级）；

计算机程序设计员（程序员/国家四级,高级程序员/国家三级）,程序设计师/国家二级）；

腾讯云机器学习应用工程师（TCP）；

CDA数据分析师。

人工智能技术应用专业课程设置

（1）专业基础课程

专业基础知识培养学生计算思维、程序设计与实现、系统能力等专业基本能力，认知与理解计算系统和方法，掌握应用计算机技术分析解决问题的方法，能正确获取、评价与使用信息的素养，具有基于信息技术手段的交流与持续学习能力能够解决实际问题。主要专业基础课程及教学内容如下表所示。

序号	课程名称	主要教学内容
1	Linux技术应用	通过本课程的学习，使学生能够掌握Linux系统中不同平台的组网、建网、管网以及软件程序设计、平台移植的基本知识，提高综合实践的能力。为学生的后续课程奠定基础。
2	面向对象程序设计基础（JAVA）	本课程主要作为编程启蒙课程，学习的内容重点讲授Java运行原理与开发环境搭建，Java语言基础，和面向对象程序设计思想，为学生的后续学习奠定基础。
3	数据库开发与维护（MySQL）	本课程包括MySQL数据库管理系统的安装与配置；主题数据库的表结构设计与完整性定义；创建主题数据摩和数据表，并定义主键及外键；创建主题数据摩的视图、存储过程等各种数据库对象；主题数据库的简单与复杂查询；设置或者更改数据库用户或角色权限。
4	HTML5技术应用	使用HTML5和CSS3进行页面基础布局的搭建与样式美化；运用HML5与CSS3进行页面美化与性能调优；功能测试。了解网页结构，为以后的网页数据获取学习奠定基础。
5	人工智能导论	通过本课程的学习，学生能够了解人工智能的基本概念和基本原理，掌握传统人工智能的知识表示方法和搜索求解策略，掌握计算智能的基本知识与方法，包括人工神经网络、深度机器学习、遗传进化算法、群体智能算法等主要内容。

（2）专业核心课程

专业核心课程主要专业核心课程及教学内容如下表所示。

序号	课程名称	主要教学内容
1	面向对象程序设计进阶（Java）	本课程在面向对象程序设计的基础上继续学习面向对象程序设计思想，常用类，集合与容器，输入输出流与异常处理，JDBC访问数据库的方法；多线程，Swing图形界面处理。
2	Python程序设计与数据处理	本课程包括Python的编程模式,Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型,Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计等。掌握Python库的安装方法及常用库的基本知识，具备使用Python进行数据分析的能力。
3	JavaScript及轻量级前端框架应用	本课程包括jQuery等轻量级JavaScript库选择器的编写和使用，轻量级JavaScript库或TypeScript库对HTML的操作、事件与应用、表单编程、使用第三方插件等方法；动画与特效技术；使用常用组件的快速搭建简易的移动前端应用。
4	人工智能应用开发	本课程主要学习TensorFlow比较底层的API的使用，和部分高层的API，例如Keras，Estimator。通过Python的科学计算库Numpy来做运算，并通过Python的图形库Matplotlib来绘制图像。
5	图像处理	本课程从图像处理与模式识别的基本概念入手，在特征选取的基础上，主要介绍统计模式识别，聚类分析，糊模式识别的基础理论和基本方法。除此以外，也会涉及部分神经网络模式识别、支持向量机方法和深度学习等理论。
6	机器学习及应用	本课程以数据挖掘中的分类任务为例，课程中将讲解分类模型的评估、机器学习的定义、模型评估的方法指标以及监督学习、无监督学习、支持向量机学习、神经网络学习、决策树学习、贝叶斯学习、以及最近邻学习等机器学习方法。
7	数据可视化	通过本课程的学习，了解数据可视化应用场景，了可视化概念和技术体系，掌握数据可视化开发环境的安装部署，掌握数据可视化工作流程，掌握Matplotlib可视化技术，掌握基础算法，熟练使用NumPy、echarts、pandas等可视化插件。
8	人工智能小程序开发	通过本课程的学习，了解AI小程序开发的基本步骤，熟悉程序开发接口，能够满足核心功能完备的体验要求，掌握小程序优化方法和组件使用。

（3）专业拓展课程

专业拓展课程采用选修课模式，包括AI软件测试技术、语音识别、传感器技术与应用、人工智能综合项目实训等课程。主要专业拓展课程及教学内容如下表所示。

序号	课程名称	主要教学内容
1	自然语言处理	通过本课程的学习，使学生了解自然语言处理的主要内容和关键技术，并介绍自然语言处理方面的成果，使学生能够正确进行数据标注和简单的自然语言处理算法运用。为学生从事有关数据标注等方面的工作做准备。
2	AI软件测试技术	本课程通过逻辑回归模型的介绍，讲解各种函数概念概念，通过神经网络模型，结合机器学习基本概念讲解神经网络的学习训练过程，深入直观的剖析神经网络中反向传播等核心算法。
3	语音识别	本课程将较全面地讲解语音识别技术及其应用，包括基本概念、语音识别原型、基于移动设备的智能交互软件开发、智能语音交互、交互技术设计以及语音识别技术的前沿应用领域等内容。
4	传感器技术与应用	本课程讲解各类传感器的基本原理、特性、传感器的工作原理、基本结构、特性。通过学习，能分析、整理、判断各类传感器的典型应用以及运用传感器有关知识和技能解决实际工程问题。
5	分布式计算	本课程的内容涉及分布式系统的基本概念、基本原理和方法，具体涵盖了分布计算系统的基本概念和体系结构、分布计算系统的进程通信、分布式程序设计语言、分布式同步和互斥机构、死锁问题及处理技术、分布式数据管理、分布式文件系统的实现方法。
6	非结构化数据库	本课程主要介绍Nosql数据库的基本原理、应用场景和关键指标等，通过对课程的学习，学生能够将Nosql数据库应用到大数据和人工智能的数据存储中。
7	人工智能综合项目实训	本课程综合人工智能基础、人工智能开发框架、自然语言处理、图形图像处理及语音识别等课程，对人工智能系列课程开展综合项目实训项目。

人工智能技术应用专业师资队伍

本专业配备了优质的师资队伍，拥有教授1名、副教授9名，并长期聘任5位有丰富人工智能项目开发和运维经验的企业工程师作为实训指导教师。专业教师曾荣获山东省公安厅科技进步二等奖2项、山东省高校科研成果一等奖1项、山东省高校科研成果三等奖1项、山东省计算机应用优秀成果三等奖2项、烟台市科技进步二等奖1项等科研奖励。

人工智能技术应用专业实践

人工智能技术应用专业具有满足教学需要的完备实践教学体系。主要包括实验、实训、实习、毕业设计、社会实践等，积极开展科技创新、社会实践等多种形式的实践活动，取得工程经验，基本了解本行业状况。

为满足人工智能技术应用专业的课程实训需要，2021年，学院投资220余万元，用于建设人工智能专业实训室，实训室计划于2021年底至2022年初建成，全部采购设备均来自钢铁侠、中智讯等知名品牌，现已完成两轮专家审议。人工智能实训室购置最新的先进实训设备，能够满足专业教学和学生实训，让学生置身模拟场景，保障学生的学习内容和实训过程与将来的工作实际情境对接。人工智能实训室主要设备和建设情况如下所示。

序号

实训室名称

主要设备

功能

腾讯云AI实训室

AI专用计算机、

六足机器人、

AI教学平台、

智能分拣实训平台、

服务机器人实训平台、

智能制造平台、

智慧社区平台