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. 课程设置
3. 实践教学环节
4. 师资队伍
5. 质量评估与毕业要求

随着人工智能技术的飞速发展，社会对高素质、专业化的人工智能人才的需求日益增强，东南大学作为一所国内知名的高等学府，积极响应国家发展战略，致力于培养领先的人工智能领域人才，本方案旨在明确东南大学人工智能专业的培养目标、课程设置、实践教学环节以及质量评估等方面的内容，为人工智能专业人才的培养提供指导。

培养目标

东南大学人工智能专业的培养目标为：培养具备扎实的人工智能理论基础，掌握人工智能算法和技术，能够从事人工智能相关领域的研究、开发、应用和管理的高素质专业人才，具体目标包括：

1、掌握人工智能领域的基本理论、方法和技术；

2、具备人工智能算法设计、开发与应用的能力；

3、具备良好的团队协作和项目管理能力；

4、具备创新意识、批判性思维和国际视野。

课程设置

东南大学人工智能专业的课程设置应遵循知识、能力和素质并重的原则，包括公共基础课、专业基础课、专业课和选修课，具体课程如下：

1、公共基础课：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；

2、专业基础课：包括人工智能导论、计算机视觉、自然语言处理等；

3、专业课：包括机器学习、深度学习、数据挖掘等；

4、选修课：包括智能机器人、计算机图形学、人工智能伦理等。

实践教学环节

实践教学是提高学生实践能力和创新能力的重要途径，东南大学人工智能专业的实践教学环节应包括：

1、课程实验：各门课程的实验环节，以加深学生对理论知识的理解和应用；

2、科研训练：鼓励学生参与科研项目，提高科研素养和创新能力；

3、实习实训：在企业或研究机构进行实习实训，了解实际工作环境和技术应用；

4、毕业论文（设计）：完成与人工智能专业相关的毕业论文（设计），培养学生的综合能力和独立思考能力。

师资队伍

高质量的师资队伍是人才培养的关键，东南大学应建立一支结构合理、学术水平高、实践经验丰富的师资队伍，包括教授、副教授、讲师和实验技术人员等，鼓励教师参与人工智能领域的研究和项目开发，以提高教师的实践经验和应用能力。

质量评估与毕业要求

1、质量评估：建立完善的质量评估体系，对教学质量、课程设置、实践教学等方面进行评估，确保人才培养质量；

2、毕业要求：学生完成规定的课程学习和实践环节，达到相应的学分要求，通过毕业论文（设计）答辩，方可毕业；

3、学位授予：符合学位授予条件的学生，授予工学学士学位。

本培养方案旨在培养具备扎实的人工智能理论基础，掌握人工智能算法和技术的高素质专业人才，通过公共基础课、专业基础课、专业课和选修课的设置，以及实践教学环节的实施，使学生达到培养目标，建立高质量的师资队伍和完善的质量评估体系，确保人才培养质量，毕业生将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，为国家和社会的科技进步做出贡献。