人工智能专业本科人才培养方案(2023版)
2024-03-07  点击:[]

人工智能专业本科人才培养方案

学科门类:工学 专业类:电子信息类 专业代码:080717T

学位类型:工学学士学位 标准学制:4

一、培养目标

本专业培养适应社会主义现代化建设需要,德、智、体、美、劳全面发展,素质、能力、知识协调统一,具有“宽口径、厚基础、强能力、重实践”特征的人工智能创新性应用型工程技术人才、社会主义建设者和接班人。本专业培养的学生应具备较好的科学素养,掌握人工智能基本理论、基本方法和应用工程与技术;具备较强的获取知识和综合运用知识的能力,发现、分析和解决复杂工程问题的能力;能够在人工智能相关领域从事智能系统设计、智能信息处理、智能行为决策等方面的科学研究、开发设计、决策管理和工程应用等工作,也能在国内外高等院校、科研院所继续深造。

人工智能专业本科生毕业5年后应能够达到以下目标:

目标1:系统地掌握人工智能及相关领域复杂工程问题所必备的基础理论与专业技能,能够满足人工智能技术发展的需求,对人工智能领域复杂工程问题提出解决方案;

目标2:能够跟踪人工智能及相关领域的前沿技术,具备创新意识和运用现代工具从事复杂人工智能系统建模、分析、设计、开发、应用、维护与技术管理等方面工作的能力;

目标3:具备社会责任感,在工程设计和实施过程中能够遵守工程规范与职业道德,综合考虑法律、环境和可持续性发展等因素影响;

目标4:具备健康的身心和良好的人文科学素养,拥有团队精神、有效的沟通与表达能力和工程项目管理能力;

目标5:具有全球化意识和国际视野,拥有自主学习和终身学习能力,能主动适应未来人工智能产业发展变化。

二、毕业要求

毕业要求1. 工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决人工智能等相关控制领域的复杂工程问题。

(1.1)运用数学、自然科学、工程基础和专业知识恰当表述复杂工程问题。

(1.2)掌握并运用相关工程基础和专业基础知识对人工智能领域复杂工程问题建立数学模型并求解。

(1.3)能够将相关专业知识和数学模型方法推演、分析人工智能领域复杂工程问题。

(1.4)能够基于所建立的数学模型,运用相关专业知识对人工智能领域复杂工程问题的解决方案进行比较和综合。

毕业要求2. 问题分析能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理和科学思维方法,识别、表达、并通过文献研究分析人工智能相关领域的复杂工程问题,以获得有效结论。

(2.1)能够运用数学、自然科学的基本原理及工程基础知识,识别和判断人工智能相关领域复杂工程问题的关键环节。

(2.2)能够运用数学、自然科学的科学原理和数学模型方法,正确表达人工智能领域的复杂工程问题。

(2.3)能够认识到解决复杂工程问题有多种方法,并通过信息检索、文献研究等方法,寻求可替代的解决方案。

(2.4)能够应用相关基本原理和工程知识,借助文献研究,分析人工智能领域复杂工程问题解决过程中的影响因素,以获得有效结论。

毕业要求3. 设计/开发解决方案针对人工智能相关领域的复杂工程问题,能够设计满足特定需求的系统、单元(部件)或工艺流程和解决方案,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

(3.1)掌握人工智能相关领域工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术,了解影响设计目标和技术方案的相关因素。

(3.2)针对人工智能相关领域复杂工程问题,能够根据特定需求,完成人工智能系统单元(部件)的设计。

(3.3)能够设计满足特定需求的人工智能系统或工艺流程,并在设计中体现创新意识。

(3.4)在人工智能系统或工艺流程设计过程中能够考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等制约因素,优化设计方案和参数。

毕业要求4. 研究能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能相关领域的复杂工程问题进行研究,包括实验设计、数据分析与解释,并通过信息综合得到合理有效的结论。

(4.1)能够基于自然科学原理和工程基础知识,通过文献研究或相关方法,调研和分析人工智能领域复杂工程问题的解决方案。

(4.2)能够根据对象特征,选择研究方法和技术路线,设计实验方案。

(4.3)能够根据实验方案构建实验系统,并根据实验目的安全地开展实验,正确地采集、整理实验数据。

(4.4)能对实验结果进行分析和解释,并通过信息综合获得合理有效的结论。

毕业要求5. 使用现代工具能够针对人工智能相关领域复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程和信息技术工具,对复杂工程问题进行预测与模拟,并理解其局限性。

(5.1)了解人工智能专业常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟仿真软件的使用原理和方法,并理解其局限性。

(5.2)能够在人工智能系统的设计开发过程中,选择与使用合适的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟仿真软件,对人工智能领域中的复杂工程问题进行分析、计算与设计。

(5.3)能够针对具体的对象,开发或选用满足特定需求的现代工具,对复杂工程问题进行预测与模拟,并理解其局限性。

毕业要求6. 工程与社会能够基于人工智能相关工程背景知识进行合理分析,评价人工智能工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

(6.1)了解人工智能专业相关领域的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规,理解不同社会文化对工程活动的影响。

(6.2)能够分析和评价人工智能工程实践及其解决方案对社会、健康、安全、法律、文化的影响,以及这些制约因素对项目实施的影响,并理解应承担的责任。

毕业要求7. 环境和可持续发展能够基于人工智能相关领域的背景知识,理解和评价针对复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

(7.1)知晓和理解环境保护和可持续发展的理念和内涵,理解人工智能领域的复杂工程实践对环境、可持续发展的影响。

(7.2)能够站在环境保护和可持续发展的角度思考人工智能专业工程实践的可持续性,评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。

毕业要求8. 职业规范树立和践行社会主义核心价值观,具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。

(8.1)树立和践行社会主义核心价值观,理解个人与社会的关系,了解中国国情,具有基本的人文社会科学素养和社会责任感。

(8.2)理解诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范,并能够在人工智能工程实践中自觉遵守。

(8.3)理解工程师对公众的安全、健康和福祉,以及环境保护的社会责任,并能够在人工智能工程实践中自觉履行责任。

毕业要求9. 个人和团队能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色,并开展相关工作。

(9.1)能够在多学科背景的团队中明确工作目标,与团队成员有效沟通,合作共事。

(9.2)能够理解团队中每个角色的作用,在团队中独立或合作开展工作。

(9.3)能够组织、协调和指挥团队开展工作。

毕业要求10. 沟通能够就人工智能相关领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

(10.1)能够就人工智能专业问题,通过口头、文稿、图表等方式准确表达个人观点,回应质疑,理解与业界同行和社会公众交流的差异性。

(10.2)了解人工智能专业领域的国际发展趋势、研究热点,理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性。

(10.3)具备跨文化交流的语言和书面表达能力,能就人工智能专业问题,在跨文化背景下进行沟通和交流。

毕业要求11. 项目管理理解并掌握人工智能相关领域的工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。

(11.1)掌握人工智能工程领域项目中涉及的管理与经济决策方法;

(11.2)了解工程项目全周期、全流程的成本构成,理解其中涉及的工程管理和经济决策问题。

(11.3)能够在多学科环境下,在设计开发人工智能工程问题解决方案的过程中,运用工程管理与经济决策方法。

毕业要求12. 终身学习具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。

(12.1)能够在社会发展的大背景下,认识到自主学习和终身学习的必要性。

(12.2)能够跟踪人工智能行业及相关领域的技术发展动态,具有自主学习的能力,包括对人工智能技术问题的理解能力,归纳总结的能力和提出问题的能力等。

三、毕业要求与培养目标之间的支撑关系

本专业毕业要求支撑培养目标实现矩阵关系见下表


培养目标1

培养目标2

培养目标3

培养目标4

培养目标5

毕业要求1

P




Ö

毕业要求2

P




Ö

毕业要求3

P

Ö




毕业要求4

P

Ö




毕业要求5

P

Ö

Ö



毕业要求6


Ö

Ö



毕业要求7


Ö

Ö



毕业要求8



Ö

Ö


毕业要求9




Ö

Ö

毕业要求10




Ö

Ö

毕业要求11



Ö

Ö


毕业要求12




Ö

Ö

四、主干学科

控制科学与工程、计算机科学与技术

五、核心课程

按照《本科专业国家标准》、专业评估认证标准的要求,结合学科专业特色,本专业核心课程详见下表。

序号

课程模块

课程名称

学分

1

专业基础课程B1

人工智能基础

2.0

2

专业基础课程B1

模式识别与机器学习

2.5

3

专业基础课程B1

最优化方法

2.0

4

专业基础课程C1

控制理论

4.0

5

专业基础课程B1

微机原理与单片机接口技术

3.5

6

专业方向课程C1

计算机视觉与图像处理

2.5

7

专业方向课程C1

智慧城市概论

2.0

8

专业方向课程C1

神经网络与深度学习

2.0

9

专业方向课程C1

机器人学基础

2.5

10

专业方向课程C1

现代检测技术

2.0

六、创新创业竞赛获奖项目可进行成绩学分转换的课程

可转换的课程

学分

备注

人工智能技术前沿1~2

(其中任意一门)

0.5

一类A竞赛省级三等奖及以上;一类B竞赛省级一等奖及以上;具体转换视竞赛取得所属学期而定

微机原理与单片机接口技术

嵌入式系统及应用

(其中任意一门)

3.5

2.5

省级一等奖及以上:

全国大学生智能车竞赛

全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛

机器人学基础

智能机器人技术

(其中任意一门)

2.5

2.0

省级一等奖及以上:

中国高校智能机器人创意大赛

中国机器人及人工智能大赛(机器人部分)

RoboCom机器人开发者大赛

④中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛

⑤全国大学生机器人大赛-RoboMaster、RoboCom、RoboTac

注:学生应填写《本科生创新创业竞赛获奖转换课程成绩及学分申请表》,按照《西安建筑科技大学本科生创新创业竞赛获奖转换课程成绩及学分实施办法》执行。

七、劳动教育课程

序号

课程模块

课程名称

学分

课程性质

总学时/劳动教育学时

1

集中实践

毕业实习

2

必修

2/16

2

集中实践

生产实习

4

必修

4/16


 

八、课程与毕业要求对应关系

   毕业要求

课程名称

1.工程知识

2.问题分析

3.设计/开发解决方案

4.研究

5.使用现代工具

6.工程与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通

11.项目管理

12.终身学习

指标点

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

1

2

1

2

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
























H














中国近现代史纲要
























H














思想道德修养与法律基础




















H


H



H

H












马克思主义基本原理
























H

H













军事技能/军事理论
























H



H











形势与政策





















H

H




H












大学英语1-4
































H






大学体育1-4



























H











高等数学I-A1,I-A2

H




H

































大学物理B1,B2

H




H

































大学物理实验















H























线性代数A

H





































概率论与数理统计A

H

































H




复变函数与积分变换

H





































电路理论



H



































模拟电子技术


H




































数字电子技术


H




































电子线路基础实验















H























大学信息技术基础

















H





















C语言程序设计

















H


H



















C语言程序设计实验


















H

H



















信息论













H

























人工智能程序设计









H








H

H




















人工智能专业导论






















H



H













最优化方法


H

H




H

























H






数据结构与算法


H

H



































微机原理与单片机接口技术










H

H






H





















微机原理与单片机接口技术课程设计














H




H









H











计算机网络与通信










H




























人工智能基础



H




H

H






























机器学习



H



H



H





H
























智能数据挖掘






H







H


H























机器学习与数据挖据实训




H










H


H






















计算机视觉与图像处理







H


H




H


H























计算机视觉与图像处理课程设计




H








H




H






















自然语言处理






H



H




H

























控制理论


H



H




H





























现代检测技术





H



H






H

H























信号与系统分析




H












H






















神经网络与深度学习




H




H






H
























神经网络与深度学习课程设计
















H


H

H









H










嵌入式系统及应用










H

H



























嵌入式系统及应用课程设计











H

H




H













H









机器人学基础





H

H







H

























智能机器人技术











H








H




H















智能机器人技术课程设计











H

H



H














H









智慧城市概论








H















H








H







建筑智能化系统








H












H


















动态规划与强化学习







H































物联网技术及应用










H























H





人工智能中的社会与伦理(双语)












H









H











H






人工智能技术前沿1-2































H





H

H

创新创业基础




















H





H











H

H

工程项目管理




















H













H

H

H



科技文献检索与写作

















H













H






H


金工实习




























H










认识实习




















H


H






H


H



H





生产实习





















H


H



H


H


H




H




毕业实习























H



H



H

H





H



毕业设计












H









H









H

H




H


H


八、毕业条件

学生在修业年限内须按培养方案要求获得不低于163.5的总学分,且应获得培养方案中规定的全部必修环节的134学分,不低于29.5的选修环节学分,选修学分中应包含不低于10个的通识拓展课程学分(通识拓展课程学分符合学校规定:学生须取得2个及以上先进文化类通识拓展课程学分;非艺术类专业的学生须取得2个及以上美学艺术类通识拓展课程学分;文学、法学、教育学、艺术学类专业学生须取得2个及以上自然科学类通识拓展课程学分),方可毕业。

九、授予学士学位条件

学生本科毕业时,符合《西安建筑科技大学授予学士学位实施细则》,达到毕业学分要求,且符合课外素质教育学分要求(不低于10学分),授予工学学士学位。

十、教学计划

详见附表。

制定人: 王艳

院长(主任): 学院盖章:信息与控制工程学院

 

人工智能专业本科人才培养方案(2023版)
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人工智能专业本科人才培养方案

学科门类:工学 专业类:电子信息类 专业代码:080717T

学位类型:工学学士学位 标准学制:4

一、培养目标

本专业培养适应社会主义现代化建设需要,德、智、体、美、劳全面发展,素质、能力、知识协调统一,具有“宽口径、厚基础、强能力、重实践”特征的人工智能创新性应用型工程技术人才、社会主义建设者和接班人。本专业培养的学生应具备较好的科学素养,掌握人工智能基本理论、基本方法和应用工程与技术;具备较强的获取知识和综合运用知识的能力,发现、分析和解决复杂工程问题的能力;能够在人工智能相关领域从事智能系统设计、智能信息处理、智能行为决策等方面的科学研究、开发设计、决策管理和工程应用等工作,也能在国内外高等院校、科研院所继续深造。

人工智能专业本科生毕业5年后应能够达到以下目标:

目标1:系统地掌握人工智能及相关领域复杂工程问题所必备的基础理论与专业技能,能够满足人工智能技术发展的需求,对人工智能领域复杂工程问题提出解决方案;

目标2:能够跟踪人工智能及相关领域的前沿技术,具备创新意识和运用现代工具从事复杂人工智能系统建模、分析、设计、开发、应用、维护与技术管理等方面工作的能力;

目标3:具备社会责任感,在工程设计和实施过程中能够遵守工程规范与职业道德,综合考虑法律、环境和可持续性发展等因素影响;

目标4:具备健康的身心和良好的人文科学素养,拥有团队精神、有效的沟通与表达能力和工程项目管理能力;

目标5:具有全球化意识和国际视野,拥有自主学习和终身学习能力,能主动适应未来人工智能产业发展变化。

二、毕业要求

毕业要求1. 工程知识:能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决人工智能等相关控制领域的复杂工程问题。

(1.1)运用数学、自然科学、工程基础和专业知识恰当表述复杂工程问题。

(1.2)掌握并运用相关工程基础和专业基础知识对人工智能领域复杂工程问题建立数学模型并求解。

(1.3)能够将相关专业知识和数学模型方法推演、分析人工智能领域复杂工程问题。

(1.4)能够基于所建立的数学模型,运用相关专业知识对人工智能领域复杂工程问题的解决方案进行比较和综合。

毕业要求2. 问题分析能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理和科学思维方法,识别、表达、并通过文献研究分析人工智能相关领域的复杂工程问题,以获得有效结论。

(2.1)能够运用数学、自然科学的基本原理及工程基础知识,识别和判断人工智能相关领域复杂工程问题的关键环节。

(2.2)能够运用数学、自然科学的科学原理和数学模型方法,正确表达人工智能领域的复杂工程问题。

(2.3)能够认识到解决复杂工程问题有多种方法,并通过信息检索、文献研究等方法,寻求可替代的解决方案。

(2.4)能够应用相关基本原理和工程知识,借助文献研究,分析人工智能领域复杂工程问题解决过程中的影响因素,以获得有效结论。

毕业要求3. 设计/开发解决方案针对人工智能相关领域的复杂工程问题,能够设计满足特定需求的系统、单元(部件)或工艺流程和解决方案,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

(3.1)掌握人工智能相关领域工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术,了解影响设计目标和技术方案的相关因素。

(3.2)针对人工智能相关领域复杂工程问题,能够根据特定需求,完成人工智能系统单元(部件)的设计。

(3.3)能够设计满足特定需求的人工智能系统或工艺流程,并在设计中体现创新意识。

(3.4)在人工智能系统或工艺流程设计过程中能够考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等制约因素,优化设计方案和参数。

毕业要求4. 研究能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能相关领域的复杂工程问题进行研究,包括实验设计、数据分析与解释,并通过信息综合得到合理有效的结论。

(4.1)能够基于自然科学原理和工程基础知识,通过文献研究或相关方法,调研和分析人工智能领域复杂工程问题的解决方案。

(4.2)能够根据对象特征,选择研究方法和技术路线,设计实验方案。

(4.3)能够根据实验方案构建实验系统,并根据实验目的安全地开展实验,正确地采集、整理实验数据。

(4.4)能对实验结果进行分析和解释,并通过信息综合获得合理有效的结论。

毕业要求5. 使用现代工具能够针对人工智能相关领域复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程和信息技术工具,对复杂工程问题进行预测与模拟,并理解其局限性。

(5.1)了解人工智能专业常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟仿真软件的使用原理和方法,并理解其局限性。

(5.2)能够在人工智能系统的设计开发过程中,选择与使用合适的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟仿真软件,对人工智能领域中的复杂工程问题进行分析、计算与设计。

(5.3)能够针对具体的对象,开发或选用满足特定需求的现代工具,对复杂工程问题进行预测与模拟,并理解其局限性。

毕业要求6. 工程与社会能够基于人工智能相关工程背景知识进行合理分析,评价人工智能工程实践和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

(6.1)了解人工智能专业相关领域的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规,理解不同社会文化对工程活动的影响。

(6.2)能够分析和评价人工智能工程实践及其解决方案对社会、健康、安全、法律、文化的影响,以及这些制约因素对项目实施的影响,并理解应承担的责任。

毕业要求7. 环境和可持续发展能够基于人工智能相关领域的背景知识,理解和评价针对复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

(7.1)知晓和理解环境保护和可持续发展的理念和内涵,理解人工智能领域的复杂工程实践对环境、可持续发展的影响。

(7.2)能够站在环境保护和可持续发展的角度思考人工智能专业工程实践的可持续性,评价产品周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。

毕业要求8. 职业规范树立和践行社会主义核心价值观,具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在人工智能工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。

(8.1)树立和践行社会主义核心价值观,理解个人与社会的关系,了解中国国情,具有基本的人文社会科学素养和社会责任感。

(8.2)理解诚实公正、诚信守则的工程职业道德和规范,并能够在人工智能工程实践中自觉遵守。

(8.3)理解工程师对公众的安全、健康和福祉,以及环境保护的社会责任,并能够在人工智能工程实践中自觉履行责任。

毕业要求9. 个人和团队能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色,并开展相关工作。

(9.1)能够在多学科背景的团队中明确工作目标,与团队成员有效沟通,合作共事。

(9.2)能够理解团队中每个角色的作用,在团队中独立或合作开展工作。

(9.3)能够组织、协调和指挥团队开展工作。

毕业要求10. 沟通能够就人工智能相关领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

(10.1)能够就人工智能专业问题,通过口头、文稿、图表等方式准确表达个人观点,回应质疑,理解与业界同行和社会公众交流的差异性。

(10.2)了解人工智能专业领域的国际发展趋势、研究热点,理解和尊重世界不同文化的差异性和多样性。

(10.3)具备跨文化交流的语言和书面表达能力,能就人工智能专业问题,在跨文化背景下进行沟通和交流。

毕业要求11. 项目管理理解并掌握人工智能相关领域的工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。

(11.1)掌握人工智能工程领域项目中涉及的管理与经济决策方法;

(11.2)了解工程项目全周期、全流程的成本构成,理解其中涉及的工程管理和经济决策问题。

(11.3)能够在多学科环境下,在设计开发人工智能工程问题解决方案的过程中,运用工程管理与经济决策方法。

毕业要求12. 终身学习具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。

(12.1)能够在社会发展的大背景下,认识到自主学习和终身学习的必要性。

(12.2)能够跟踪人工智能行业及相关领域的技术发展动态,具有自主学习的能力,包括对人工智能技术问题的理解能力,归纳总结的能力和提出问题的能力等。

三、毕业要求与培养目标之间的支撑关系

本专业毕业要求支撑培养目标实现矩阵关系见下表


培养目标1

培养目标2

培养目标3

培养目标4

培养目标5

毕业要求1

P




Ö

毕业要求2

P




Ö

毕业要求3

P

Ö




毕业要求4

P

Ö




毕业要求5

P

Ö

Ö



毕业要求6


Ö

Ö



毕业要求7


Ö

Ö



毕业要求8



Ö

Ö


毕业要求9




Ö

Ö

毕业要求10




Ö

Ö

毕业要求11



Ö

Ö


毕业要求12




Ö

Ö

四、主干学科

控制科学与工程、计算机科学与技术

五、核心课程

按照《本科专业国家标准》、专业评估认证标准的要求,结合学科专业特色,本专业核心课程详见下表。

序号

课程模块

课程名称

学分

1

专业基础课程B1

人工智能基础

2.0

2

专业基础课程B1

模式识别与机器学习

2.5

3

专业基础课程B1

最优化方法

2.0

4

专业基础课程C1

控制理论

4.0

5

专业基础课程B1

微机原理与单片机接口技术

3.5

6

专业方向课程C1

计算机视觉与图像处理

2.5

7

专业方向课程C1

智慧城市概论

2.0

8

专业方向课程C1

神经网络与深度学习

2.0

9

专业方向课程C1

机器人学基础

2.5

10

专业方向课程C1

现代检测技术

2.0

六、创新创业竞赛获奖项目可进行成绩学分转换的课程

可转换的课程

学分

备注

人工智能技术前沿1~2

(其中任意一门)

0.5

一类A竞赛省级三等奖及以上;一类B竞赛省级一等奖及以上;具体转换视竞赛取得所属学期而定

微机原理与单片机接口技术

嵌入式系统及应用

(其中任意一门)

3.5

2.5

省级一等奖及以上:

全国大学生智能车竞赛

全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛

机器人学基础

智能机器人技术

(其中任意一门)

2.5

2.0

省级一等奖及以上:

中国高校智能机器人创意大赛

中国机器人及人工智能大赛(机器人部分)

RoboCom机器人开发者大赛

④中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛

⑤全国大学生机器人大赛-RoboMaster、RoboCom、RoboTac

注:学生应填写《本科生创新创业竞赛获奖转换课程成绩及学分申请表》,按照《西安建筑科技大学本科生创新创业竞赛获奖转换课程成绩及学分实施办法》执行。

七、劳动教育课程

序号

课程模块

课程名称

学分

课程性质

总学时/劳动教育学时

1

集中实践

毕业实习

2

必修

2/16

2

集中实践

生产实习

4

必修

4/16


 

八、课程与毕业要求对应关系

   毕业要求

课程名称

1.工程知识

2.问题分析

3.设计/开发解决方案

4.研究

5.使用现代工具

6.工程与社会

7.环境和可持续发展

8.职业规范

9.个人和团队

10.沟通

11.项目管理

12.终身学习

指标点

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

1

2

1

2

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
























H














中国近现代史纲要
























H














思想道德修养与法律基础




















H


H



H

H












马克思主义基本原理
























H

H













军事技能/军事理论
























H



H











形势与政策





















H

H




H












大学英语1-4
































H






大学体育1-4



























H











高等数学I-A1,I-A2

H




H

































大学物理B1,B2

H




H

































大学物理实验















H























线性代数A

H





































概率论与数理统计A

H

































H




复变函数与积分变换

H





































电路理论



H



































模拟电子技术


H




































数字电子技术


H




































电子线路基础实验















H























大学信息技术基础

















H





















C语言程序设计

















H


H



















C语言程序设计实验


















H

H



















信息论













H

























人工智能程序设计









H








H

H




















人工智能专业导论






















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H













最优化方法


H

H




H

























H






数据结构与算法


H

H



































微机原理与单片机接口技术










H

H






H





















微机原理与单片机接口技术课程设计














H




H









H











计算机网络与通信










H




























人工智能基础



H




H

H






























机器学习



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H



H





H
























智能数据挖掘






H







H


H























机器学习与数据挖据实训




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H


H






















计算机视觉与图像处理







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H




H


H























计算机视觉与图像处理课程设计




H








H




H






















自然语言处理






H



H




H

























控制理论


H



H




H





























现代检测技术





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H






H

H























信号与系统分析




H












H






















神经网络与深度学习




H




H






H
























神经网络与深度学习课程设计
















H


H

H









H










嵌入式系统及应用










H

H



























嵌入式系统及应用课程设计











H

H




H













H









机器人学基础





H

H







H

























智能机器人技术











H








H




H















智能机器人技术课程设计











H

H



H














H









智慧城市概论








H















H








H







建筑智能化系统








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H


















动态规划与强化学习







H































物联网技术及应用










H























H





人工智能中的社会与伦理(双语)












H









H











H






人工智能技术前沿1-2































H





H

H

创新创业基础




















H





H











H

H

工程项目管理




















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H

H

H



科技文献检索与写作

















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H






H


金工实习




























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认识实习




















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H


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生产实习





















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H



H


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H




H




毕业实习























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H



H

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H



毕业设计












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H









H

H




H


H


八、毕业条件

学生在修业年限内须按培养方案要求获得不低于163.5的总学分,且应获得培养方案中规定的全部必修环节的134学分,不低于29.5的选修环节学分,选修学分中应包含不低于10个的通识拓展课程学分(通识拓展课程学分符合学校规定:学生须取得2个及以上先进文化类通识拓展课程学分;非艺术类专业的学生须取得2个及以上美学艺术类通识拓展课程学分;文学、法学、教育学、艺术学类专业学生须取得2个及以上自然科学类通识拓展课程学分),方可毕业。

九、授予学士学位条件

学生本科毕业时,符合《西安建筑科技大学授予学士学位实施细则》,达到毕业学分要求,且符合课外素质教育学分要求(不低于10学分),授予工学学士学位。

十、教学计划

详见附表。

制定人: 王艳

院长(主任): 学院盖章:信息与控制工程学院