东南大学人工智能专业培养方案旨在培养学生掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等核心课程。该方案注重实践和创新能力的培养，通过课程实验、项目实践和研究实践等环节，使学生具备解决复杂问题的能力。毕业生能够在人工智能相关领域从事研究、开发和应用等工作。该专业培养方案与时俱进，适应人工智能领域的发展需求，为学生提供广阔的职业发展空间。

本文目录导读：

1. 培养目标
2. 培养要求
3. 主要课程
4. 实践环节

随着人工智能技术的飞速发展，社会对人工智能专业人才的需求日益增加，为了培养具备创新精神和实践能力的人工智能专业人才，东南大学根据国家对人工智能领域的教育要求，结合自身的学科优势和特色，制定了一系列全面、系统的人工智能专业培养方案。

培养目标

本专业的培养目标是掌握人工智能基本理论、方法和技术，具备人工智能领域相关实践技能，能够从事人工智能相关领域的研究、开发、应用和管理的高水平人才，具体目标包括：

1、掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能；

2、具备良好的数学、计算机基础和跨学科知识；

3、具备较强的创新能力、团队协作能力和实践能力；

4、能够在人工智能领域从事科学研究、技术开发、工程应用和管理等工作。

培养要求

1、课程设置：本专业将设置人工智能基础、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等核心课程，同时融入数学、计算机科学与技术等基础课程，形成完整的知识体系。

2、实践环节：本专业将加强实践环节的教学，包括实验、课程设计、项目实践等，以提高学生的实践能力和创新意识。

3、跨学科融合：本专业将鼓励学科交叉融合，学生可选修计算机科学、数学、物理学等相关课程，拓宽知识面，提高综合素质。

4、导师制度：本专业将实行导师制度，为学生提供个性化的学术指导，帮助学生制定研究计划和职业规划。

主要课程

1、人工智能基础：介绍人工智能的基本概念、发展历程和研究方向，为后续的深入学习打下基础。

2、机器学习：介绍机器学习的基本原理和方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。

3、深度学习：介绍深度学习的基本原理和算法，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

4、计算机视觉：介绍计算机视觉的基本原理和应用，包括图像识别、目标检测、图像生成等。

5、自然语言处理：介绍自然语言处理的基本原理和方法，包括文本分析、语音识别、机器翻译等。

6、数据结构与算法：介绍数据结构的基本原理和算法设计，为学生解决复杂问题提供基础。

7、操作系统与计算机网络：介绍操作系统的设计和实现，以及计算机网络的基本原理和应用。

8、人工智能伦理与法律：介绍人工智能的伦理和法律问题，培养学生的社会责任意识。

实践环节

1、实验：通过实验环节，学生可掌握基本的实验技能和方法，加深对理论知识的理解和应用。

2、课程设计：通过课程设计，学生可综合运用所学知识解决实际问题，提高实践能力。

3、项目实践：通过参与科研项目或实践项目，学生可积累实践经验，提高团队协作能力和创新意识。

4、实习实训：通过实习实训，学生可在企业或研究机构进行实践，了解实际工作环境，提高就业竞争力。

本培养方案旨在培养具备创新精神和实践能力的人工智能专业人才，满足社会对人工智能领域的需求，通过全面的课程设置和实践环节的教学，学生将掌握人工智能的基本理论、方法和技能，具备从事人工智能相关领域的研究、开发、应用和管理的能力，本专业将鼓励学科交叉融合，提高学生的综合素质和就业竞争力。