一、微专业定位
以“自主技术、深度开发”为核心,定位为“信创AI专项人才培养基地”。响应国家信创战略对技术人才的需求,聚焦自主可控的MindSpore框架、昇腾算力平台,培养具备机器学习、计算机视觉、自然语言处理等核心技术开发能力,能适配信创场景的专项技术人才,助力学生在信创赛道建立核心竞争力。
二、微专业特色
聚焦信创,适配性强:全程围绕信创产业核心技术体系展开教学,从开发框架(MindSpore)、算力支撑(昇腾)到开发平台(ModelArts),均采用企业实际部署的信创技术标准。课程设计不是“通用技术+信创点缀”,而是将信创适配要求融入算法实现、模型训练、项目开发全流程,培养学生“即学即用”的信创AI开发能力。
培养能力,进阶清晰:依托“A类通识+A+类专项”的课程架构,实现从“入门认知”到“精通实战”的有序进阶。A类课程为零基础学习者搭建“AI基础+信创认知”的底层框架,快速扫清技术壁垒;A+类课程针对信创核心技术方向开展深度攻坚,通过专项训练与案例实践,实现技术能力的精准突破。
实战项目,成果落地:以信创产业真实业务场景为导向设计实战项目,每个技术模块均对应具体应用场景。例如A类课程完成“基于Neo4j的政务知识库搭建”,A+类课程完成“信创场景下智能问答机器人构建”等项目。学生结业时可携带多个可演示的落地项目成果,直接对接企业招聘需求。
产教一体,赋能精准:深度联合华为及信创产业链头部企业构建“产学研用”协同育人平台,企业提供一线技术专家、真实项目案例、昇腾算力资源及实习岗位;院校负责理论教学与能力引导,形成“企业需求输入-课程内容迭代-学生能力输出-企业岗位对接”的闭环体系,确保培养方向与产业需求高度一致。
三、就业方向
技术开发类:在信创科技企业担任MindSpore开发工程师,负责基于信创框架的人工智能模型搭建、优化与部署。
专项技术类:从事计算机视觉工程师、自然语言处理工程师等岗位,在政务、金融、能源等信创重点领域,负责图像识别、文本分析、机器翻译等技术的落地项目。
系统集成类:任职于系统集成公司或政企信创部门,担任智能系统集成师,负责信创场景下AI系统的需求分析、方案设计、集成测试及运维支持。
四、课程设置
A类课程
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
学时 |
学时分配 |
计分方式 |
开课单位 |
开课 学期 |
备注 |
讲授学时 |
实验学时 |
实践 学时 |
上机学时 |
WZ11021001 |
人工智能导论 |
3 |
48 |
32 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021002 |
数据挖掘技术 |
3 |
48 |
32 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021003 |
大模型技术原理 |
3 |
48 |
48 |
|
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021004 |
生成式人工智能技术应用 |
2 |
32 |
16 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021005 |
实战大模型+数字媒体 |
1.5 |
24 |
|
|
24 |
|
五级制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
合计 |
12.5 |
200 |
— |
A+类课程
课程编号 |
课程名称 |
学分 |
学时 |
学时分配 |
计分方式 |
开课单位 |
开课 学期 |
备注 |
讲授学时 |
实验学时 |
实践 学时 |
上机学时 |
WZ11021006 |
机器学习技术 |
2 |
32 |
16 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021007 |
深度学习技术 |
2 |
32 |
16 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021008 |
计算机视觉技术与应用 |
3 |
48 |
32 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021009 |
自然语言处理技术及应用 |
3 |
48 |
32 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021010 |
人脸检测综合案例实践 |
2 |
32 |
16 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
WZ11021011 |
基于知识库的问答系统综合案例实践 |
2 |
32 |
16 |
16 |
|
|
百分制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
WZ11021012 |
实战大模型+智能编程 |
1.5 |
24 |
|
|
24 |
|
五级制 |
信息与通信工程学院 |
二 |
|
合计 |
15.5 |
248 |
— |
五、招生对象
本专业面向全校理工科、经济管理类学生招生,需要学生修过高等数学课程。