2024级人工智能技术应用专业人才培养方案
(专业代码:510209)
一、招生对象与学制
招生对象:高中毕业生/中职毕业生
学制:全日制三年
二、职业面向
所属专业大类 (代码) |
所属专业类 (代码) |
对应行业 (代码) |
主要职业类别 (代码) |
主要岗位类别(或技术领域) |
职业资格证书或技能等级证书 |
电子信息 (51) |
计算机类 (5102) |
软件与信息技术服务业(65)、互联网和相关服务(64) |
人工智能工程技术人员(2-02-10-09);人工智能训练师(4-04-05-05);生成式人工智能系统应用员(4-04-05-13);信息和通信工程技术人员(2-02-10) |
数据采集与处理;算法模型训练与测试;人工智能应用开发;人工智能系统集成与运维 |
计算机技术与软件专业技术资格、计算机视觉应用开发、人工智能数据处理、信息通信网络运行管理员或本专业其他相当的职业技能等级证书 |
三、培养目标
本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础和人工智能数据技术、机器学习基础、深度学习框架知识及相关法律法规等知识,具备数据处理、模型训练、应用开发等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事数据采集与处理、算法模型训练与测试、人工智能应用开发、人工智能系统集成与运维等工作的高素质技术技能人才。
四、培养规格
本专业毕业生应在素质、知识和能力等方面达到以下要求。
(一)素质
1.思想政治素质:热爱社会主义祖国,热爱中国共产党,能够准确理解和把握社会主义核心价值观的深刻内涵和实践要求,具有正确的世界观、人生观、价值观。深入学习领会习近平总书记重要讲话精神,深刻领悟“两个确立”的决定性意义,增强“四个意识”、坚定“四个自信”,躬身践行“两个维护”,自觉在思想上政治上行动上同以习近平同志为核心的党中央保持高度一致,坚定不移推进中华民族伟大复兴历史进程,更好把学习成果转化为奋进新征程、建功新时代的实际行动。
2.人文素质:具有一定的审美和人文素养,能够形成自身的艺术特长或爱好。勇于奋斗、乐观向上,能履行道德准则和行为规范,具有社会责任感和社会参与意识。
3.职业素质:具有职业道德、工匠精神、信息素养、质量意识、安全意识、环保意识、创新思维、全球视野和市场洞察力。
4.身心素质:具有健康的体魄、心理和健全的人格,掌握基本运动知识和运动技能,养成良好的健身与卫生习惯,以及良好的行为习惯。能够达到国家学生体质健康标准测试合格要求标准。
5.创新素质:能够打破常规、突破传统,具有敏锐的洞察力、直觉力、丰富的想象力、预测力。
(二)知识
1.文化基础知识:掌握必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识。
2.计算机基础知识:掌握计算机软硬件、程序设计、网络技术、数据库等基础知识,以及职业规划和职业道德规范相关知识。
3.专业基础知识:掌握人工智能基本概念、Python、科学计算、数据可视化等专业基础知识。
4.专业核心知识:掌握人工智能集成开发平台的部署与应用、数据获取、清洗以及预处理技术、机器学习,深度学习系统架构、计算机视图像处理、解决方案规划等专业核心知识。
5.行业应用知识:掌握人工智能典型行业应用,熟悉人工智能在智能制造(工业互联网技术)、智能交通、智慧物流等领域的行业应用知识。
(三)能力
1.非专业能力:具有探究学习、终身学习、分析问题和解决问题的能力,具有良好的语言、文字表达能力和沟通能力,具有团队合作与抗压能力。
2.专业能力:
(1)具有信息技术综合应用能力,具有运用计算思维描述问题的能力。
(2)具有数据采集、数据清洗、数据标注、数据特征、数据分析能力;
(3)具有模型选择、搭建、训练、测试和评估能力;实现深度学习框架的安装、模型训练、推理部署的能力;
(4)具有利用计算机视觉、自然语言处理等技术,根据典型应用场景进行人工智能应用集成设计和开发的能力;
(5)具有基于行业应用与典型工作场景解决业务需求的人工智能技术综合应用能力;
(6)具有人工智能跨界融合的行业应用能力。
五、毕业资格与要求
(一)毕业学分要求
“通识教育课程+专业基础课程+专业课程”学分≥134;“职业拓展课程”学分≥18;总学分≥152。专业必修课程学分必须全部获得。未受过处分或者处分已撤销。
(二)计算机能力要求
获得全国计算机一级证书或其他同等级计算机证书。
(三)语言能力要求
《高职英语(一)》《高职英语(二)》成绩合格。
(四)职业资格证书要求
获得计算机技术与软件专业技术资格、计算机视觉应用开发、云计算运维与开发职业技能证书、信息通信网络运行管理员或本专业其他相当的职业技能等级证书。
符合以下条件之一可免职业资格证书要求:
1.获得全国职业院校技能大赛或世界技能大赛全国选拔赛三等以上奖项;
2.获得江苏省职业院校技能大赛或世界技能大赛江苏省选拔赛二等以上奖项;
3.获得专利、软件著作权排名前3(含指导老师的去除指导老师的排名)。
(五)体质健康测试要求
学生体质健康测试须达标。因病或残疾不能参加全部或部分项目测试,可向学校提交免予执行《学生体质健康标准》的申请,学校审批后方可免予执行。
六、课程设置及学时安排
(一)课程体系架构
1.通识教育课程设置及安排
强化基础素质,围绕人的可持续发展、全面发展设置通识教育课程模块。包括入学教育与军训、军事理论、思想道德与法治、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、思想政治理论课实践课、形势与政策、四史教育、高等数学(或应用文写作、大学语文、中华优秀传统文化选讲)、信息技术基础、信息技术基础考证强化训练、新一代信息技术导论、高职英语、体育、大学生心理健康教育、公共艺术课、大学生职业生涯规划与就业指导、创新创业教育、劳动教育、国防安全教育等方面的课程或专题讲座。合计47.5学分。
劳动教育(一):由后勤处负责基础劳动教育课程的组织与实施,在各职能部门及二级学院配合下,落实基础劳动教育课程岗位,确定各岗位指导教师,分组安排学生到相应岗位,进行岗前安全教育培训,应急突发事件处置等,提供相应的劳动工具和劳动用品;学工处指导二级学院落实辅导员、班主任对劳动教育课程的理论教学和管理工作,做好基础劳动教育相关考核、成绩录入、归档等工作。
劳动教育(二):由物联网工程学院负责组织与实施,在第四学期进行,弘扬劳动精神、劳模精神,教育引导学生崇尚劳动、尊重劳动。
2.专业基础课程设置及安排
物联网应用技术专业群按照“底层基础+中层模块+高层方向”,围绕工业互联网关键技术和岗位群的项目贯通、书证融通专业群课程体系。根据专业群对技术技能人才所必备的共同基础知识和基本技能要求,设置《职业素养》、《工业互联网基础》、《程序设计基础(Python)》、《计算机网络基础》、《数据库程序设计(MySQL)》、《Java程序设计》、《IT职业英语》等职业基础平台课程,合计20学分。
3.专业课程设置及安排
根据专业核心岗位能力要求设置专业核心课程模块,设置《Python应用开发》、《数据处理与分析》、《机器学习基础》、《嵌入式人工智能应用开发》、《深度学习应用》、《计算机视觉应用开发》、《自然语言处理应用》7门专业核心课程,设置《职业资格考证培训》、《AI+工业互联网综合应用实训》课程,提供人工智能典型行业应用专业拓展模块供学生选择,培养学生跨界融合的行业应用能力,合计68学分。
4.职业拓展课程设置及安排
学校统筹开设关于国家安全教育、节能减排、绿色环保、金融知识、社会责任等人文素养、科学素养方面的选修课程、拓展课程、专题讲座(活动);组织开展劳动实践、创新创业实践、志愿服务及其他社会公益活动,包括拓展专业选修模块、其他选修项目、综合素质教育、创新创业项目实践、竞赛活动、社会实践活动等,合计大于等于18个学分。
(二)专业核心课程信息表
序号 |
课程名称 |
课程 类型 |
基准 学分 |
基准学时 |
职业能力培养 |
主要知识与技能点 |
1 |
Python应用开发 |
B |
4 |
64 |
(1)科学计算能力 (2)数据可视化能力 |
(1)Numpy科学计算 (2)matplotlib可视化 (3)pandas数据分析 (4)网络数据爬虫 |
2 |
数据处理与分析 |
B |
4 |
64 |
(1)利用Python进行大数据预处理 (2)非结构大数据的存储 (3)实施数据简单处理与分析 (4)展示数据处理结果 |
(1)Hadoop的介绍 (2)Spark的介绍 (3)Hadoop和Spark集群搭建 (4)数据的预处理 (5)数据的处理与分析 (6)数据的可视化 |
3 |
机器学习基础 |
B |
4 |
64 |
(1)机器学习原理 (2)利用机器学习原理构建学习模型并解决实际问题 |
(1)机器学习概述 (2)python机器学习软件包 (3)机器学习算法(最近邻算法、线性回归等) (4)机器学习综合项目实践 |
4 |
嵌入式人工智能应用开发 |
B |
4 |
64 |
(1)熟悉Linux系统、ARM系统结构 (2)智能硬件产品开发、部署与维护 (3)智能硬件应用项目开发 |
(1)Linux操作系统 (2)智能硬件开发常用服务 (3)智能硬件开发工具 (4)智能硬件开发环境 (5)智能硬件项目开发 |
5 |
深度学习应用 |
B |
4 |
64 |
(1)掌握深度学习框架的基本用法、深度学习模型搭建,训练,预测,构建数据集,完成模型训练与测试。 (2)能够针对工业互联网领域的需求完成神经网络模型训练,实现目标检测、语义分割等智能应用开发。 |
(1)深度学习框架与开发环境。 (2)深度学习框架的使用。 (3)前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。 (4)使用深度学习构建图像分类、语义分割、目标检测等模型的方法,完成智能应用开发。 (5)根据针对工业互联网应用场景完成缺陷检测、预测性维护等项目的模型训练及应用开发。 |
6 |
计算机视觉应用开发 |
B |
4 |
64 |
(1)能完成计算机视觉数据的预处理。 (2)能根据实际项目需求,选择合适 的图像视频处理算法库,完成项目应 用开发。 (3)聚焦工业互联网领域、根据实际项目需求,开发计算机视觉应用,完成符合项目性能要求的模型训练、预测及部署。 |
(1)基于OpenCV 的图像及视频等处理操作。 (2)OpenCV API (3)图像视频处理算法库的图像分类、目标检测等算法库的参数配置、算法调用。 (4)基于工业互联网的真实场景数据集模型训练、部署,能根据实际应用场景实现视觉类应用开发。 |
7 |
自然语言处理应用 |
B |
4 |
64 |
(1)完成词性标注、句法分析、数据特征抽取等自然语言处理工作。 (2)实现语义理解、分类聚类,情感分析、意图识别等自然语言类应用软件开发。 (3)掌握典型自然语言处理大模型应用、如ChatGPT相关技术理论、ChatGPT应用实例、ChatGPT Prompt 提示词设计技巧等。 |
(1)自然语言处理技术原理,熟悉自然语言处理技术框架及开发工具。 (2)自然语言处理技术在文本生成、问答系统、语言翻译、文本分类等多个领域的实际应用案例。 (3)ChatGPT相关技术理论、ChatGPT应用实例、ChatGPT Prompt 提示词设计技巧。 |
(三)专业课程思政矩阵图
序号 |
课程类别 |
课程名称 |
支撑思政点 |
遵纪 守法 |
家国情怀 |
思想品德 |
职业 操守 |
工匠精神 |
理想信念 |
创新精神 |
文化 自信 |
人文素养 |
社会 责任 |
人生价值观 |
吃苦 耐劳 |
团结 协作 |
环保 意识 |
可持续发展 |
终 身 学 习 |
备注 (各专业可以自行根据专业特色,增减) |
1 |
专业基础课 |
职业素养 |
H |
H |
H |
H |
M |
H |
M |
H |
M |
H |
H |
H |
M |
M |
M |
H |
|
2 |
专业基础课 |
工业互联网基础 |
|
H |
|
M |
H |
|
M |
H |
H |
M |
|
|
M |
M |
M |
M |
|
3 |
专业基础课 |
计算机网络基础 |
|
H |
|
M |
H |
|
M |
|
|
|
|
|
M |
|
M |
M |
|
4 |
专业基础课 |
程序设计基础(Python) |
|
H |
|
M |
H |
|
M |
M |
H |
|
|
|
M |
|
M |
M |
|
5 |
专业基础课 |
Java程序设计 |
|
H |
|
M |
H |
|
M |
|
|
|
|
|
M |
|
M |
M |
|
6 |
专业基础课 |
数据库程序设计(MySQL) |
|
M |
|
M |
|
|
L |
M |
H |
|
|
|
|
|
M |
H |
|
7 |
专业基础课 |
IT职业英语 |
|
H |
|
M |
M |
L |
|
H |
M |
|
|
H |
|
M |
M |
H |
|
8 |
专业核心课 |
Python应用开发 |
|
H |
H |
M |
M |
|
|
M |
H |
H |
|
H |
H |
M |
M |
H |
|
9 |
专业核心课 |
数据处理与分析 |
|
H |
H |
M |
M |
M |
M |
H |
H |
H |
|
H |
H |
M |
M |
H |
|
10 |
专业核心课 |
机器学习基础 |
|
H |
M |
L |
L |
H |
H |
H |
M |
|
|
H |
M |
L |
L |
H |
|
11 |
专业核心课 |
嵌入式人工智能应用开发 |
|
|
M |
H |
M |
H |
H |
H |
|
H |
|
|
M |
H |
M |
H |
|
12 |
专业核心课 |
深度学习应用 |
|
|
M |
H |
M |
H |
H |
H |
|
H |
|
|
M |
H |
M |
H |
|
13 |
专业核心课 |
计算机视觉应用开发 |
|
|
M |
H |
M |
H |
H |
H |
|
H |
|
|
M |
H |
M |
H |
|
14 |
专业核心课 |
自然语言处理应用 |
H |
|
|
M |
M |
H |
|
|
|
|
|
|
|
M |
M |
H |
|
15 |
专业课 |
职业资格考证培训 |
|
H |
|
H |
H |
M |
H |
|
|
M |
|
M |
H |
L |
M |
H |
|
16 |
专业课 |
AI+工业互联网综合应用实训 |
|
H |
|
H |
H |
M |
H |
|
|
M |
|
M |
H |
L |
M |
H |
|
17 |
专业课 |
毕业设计 |
H |
H |
H |
H |
H |
H |
H |
M |
H |
M |
M |
H |
H |
M |
H |
H |
|
18 |
专业课 |
岗位实习(一) |
H |
H |
H |
H |
H |
H |
H |
M |
M |
H |
H |
H |
H |
M |
H |
H |
|
七、教学基本条件
(一)师资队伍
专任教师结构优化,梯队合理。专业带头人具有高级职称,骨干教师具备扎实的专业知识和技能,双师型教师占专业课教师的比例不低于90%,学生数与专任教师数比例不高于25:1。注重专兼结合的教学团队建设,吸纳具有丰富实践经验的企业工程师、技术专家形成专兼结合的混编教学团队。团队教师应具有较强的工程实践能力和信息化教学能力,积极发挥育人功能,在教学过程中注重培养学生的“工匠精神”,不断提升专业竞争力。
(二)教学设施
以江苏省产教深度融合实训平台-物联网融合创新实训平台和智能物联网(AIoT)产教融合集成平台为人工智能技术服务专业学生的核心实训平台。根据人工智能行业发展和职业岗位工作的需要,与世界500强企业华为、华云等行业领军企业深度合作,拓展学生校外实习、实训、就业平台,全面提升学生实践性学习和综合职业素质养成平台。
以人工智能工作室作为个性化拓展平台,通过创新项目训练、参与企业横向项目开发、参加职业技能竞赛和创新创业大赛等方式培养学生创新意识和创新能力。
(三)教学资源
学校提供能够满足学生专业学习、教师专业教学研究和教学实施需要的教材、图书及数字资源等。
选用优秀的高职高专规划教材和校企合作共同编制的特色教材,优先从国家和省两级规划教材目录中选用教材,结合各级在线开放课程教学资源,形成“立体化”的教学支撑体系。适应“互联网+职业教育”新要求,全面提升教师信息技术应用能力,推动大数据、人工智能、虚拟现实等现代信息技术在教育教学中的广泛应用,积极推动教师角色的转变和教育理念、教学观念、教学内容、教学方法以及教学评价等方面的改革。加快建设智能化教学支持环境,建设能够满足多样化需求的课程资源,创新服务供给模式,服务学生终身学习。
(四)教学方法
建设符合项目式、模块化教学需要的教学创新团队,不断优化教师能力结构。健全教材选用制度,选用体现新技术、新工艺、新规范等的高质量教材,引入典型生产案例。总结推广现代学徒制试点经验,普及项目教学、案例教学、情境教学、模块化教学等教学方式,广泛运用启发式、探究式、讨论式、参与式等教学方法,推广翻转课堂、混合式教学、理实一体教学等新型教学模式,推动课堂教学革命。加强课堂教学管理,规范教学秩序,打造优质课堂。
(五)教学改革评价
严格落实培养目标和培养规格要求,加大过程考核、实践技能考核成绩在课程总成绩中的比重。严格考试纪律,健全多元化考核评价体系,完善学生学习过程监测、评价与反馈机制,引导学生自我管理、主动学习,提高学习效率。强化实习、实训、毕业设计(论文)等实践性教学环节的全过程管理与考核评价。
教学评价应实行多元考核评价,注重能力评价、过程评价。改变评价主体单一的现状,引入多方评价主体,包括企业、学生、校友、其他第三方;改变一张考卷的传统评价方式,增加能力过关、演讲、岗位绩效考核等方式,鼓励学生参与技能竞赛、职业资格技能鉴定,建立学分银行,用混合式多元评价调动学生积极性,利用社会资源,完成对学生能力的多维度评价。
(六)质量保障
学校构建覆盖全员、全过程、全方位的质量保障体系。完善质量保障制度设计,建立过程与结果相结合、共性与个性相结合、定性与定量相结合的教学质量评价制度。优化质量保障工作流程,扎实开展常规检查与专项检查活动,协调各部门提高信息反馈时效。提升教师质量主体意识,结合教学诊断与改进工作为提升人才培养质量提供有力保障。
八、制订与实施说明
(一)制订说明
1. 依据江苏省、无锡市新一代信息技术产业发展对高职人工智能技术服务人才的需求,与产业链相关企业共同制订由基本素质培养、基本技能积累、职业能力形成、职业岗位训练等构成的人工智能融合创新人才培养方案。
2.学分学时设定及占比
教学计划总学分为153.5学分,总学时2576课时;其中通识教育课程的学分为47.5学分,占比为30.94%;专业基础课程及专业课程学分为88学分,占比为57.32%;选修课学分为18学分,占比为11.72%。实践性教学课程课时为1836课时,占比71.27%。符合教育部有关制订人才培养方案的指导意见。
(二)其他
本方案由专业带头人、专业负责人、教研室主任、专业骨干教师、“政、行、企、园”专家等组成的编制团队共商并完成。