“工業大數據與智能系統拔尖創新人才實驗班”培養方案
一、培養目標和定位
培養具有理工科本科專業基礎背景，掌握工業大數據、工業智能系統🙌、智能機器人等領域基礎知識，能夠利用人工智能關鍵技術解決自己專業領域復雜工程問題的復合型人才。
二🤰🏿、畢業生發展方向
1🧑🏭、在相關行業的企業中👩👧，成為既具備專業技術知識，又能掌握工業大數據和人工智能相關技術♊️，利用該技術對工業機器人、智能車間等智能系統設計、應用中的相關工程問題進行分析和解釋；
2🚵🏻、在相關行業的企業中，能利用工業大數據、智能機器人等領域相關技術，設計相關系統架構及相關算法👨🏿🎨✊🏻，形成系統解決方案處理智能系統領域的復雜工程問題。
3🏃🏻♂️➡️、在相關行業的企業中，能利用智能系統關鍵技術🔕，設計相關控製算法和方案解決復雜工程問題🫅。
4🌐、在相關領域從事人工智能應用、智能機器人等方面的研究。
三、課程設置
（一）宗旨
使學生比較全面概括地了解工業大數據、人工智能等領域基礎理論知識😰，在此基礎上進一步掌握智能機器人、智能系統等的應用基礎知識，能夠用於研究和實踐之中👩👧👧。通過參加校內外人工智能、智能製造相關的科技創新競賽以及創新實踐類項目🏋🏽♂️🚹，提升解決復雜工程問題的能力，為工業智能領域培養急需的復合型人才。
（二）具體課程
1🏈、必修課：工業大數據技術基礎 （2學分）
主要內容👐🏻：包括製造業大數據概論、大數據感知與存儲🤾🏻♀️、大數據分析與挖掘🔹、大數據可視化、工業大數據案例🧑🏼🦳。
使學生能夠通過工業大數據案例，掌握工業大數據存儲、分析與挖掘技術，並利用工業大數據技術🧜🏽♀️，設計相關方案，對智能製造系統中的數據進行存儲✌🏿、分析和挖掘🫃⛹️，解決實際工程問題🥣。
2👰🏼♂️、必修課：智能系統概論 （2學分）
主要內容👨🦯➡️：（1）人工智能基礎知識，包括機器學習與製造業應用🤪、神經網絡、強化學習👂、知識圖譜等人工智能相關的能算法知識🏏；（2）智能系統概論，包括信息物理系統、工業互聯網系統🏛、工業物聯網、工業機器人🤵🏻、智能製造系統等知識概論和案例👩。
使學生掌握智能系統的基本概念和知識，並能利用這些知識和技術設計簡單的智能系統應用方案😥。使學生掌握基本的人工智能算法，並能設計基本的應用算法🙄，可為製造業中的智能應用場景提出解決方案。
3👩🏻🦼、工業智能基礎與應用（6學分）
（1）結合人工智能、智能機器人、智能系統👍🏻、依托科研項目或企業課題，分組完成一個工業智能應用系統構建的實踐活動𓀑。每個學期安排一個專題的授課和實踐🧑🏻🚀，共完成3個專題🤠，每個專題2學分，分別在三個學期進行。
（2）專題內容：虛擬工廠建模仿真與管理；工業機器人系統設計☦️；基於機器視覺的智能檢測系統開發；組隊參加相關課外科技活動競賽。
通過實踐環節，使學生能夠針對實際的工程需求，利用工業智能👨🏿🦱、智能機器人等知識進行問題分析，設計相關方案和算法，並能利用基本工具解決實際工程問題👃。
（三）教學計劃安排
課程名稱 | 學分數 | 2B | 3A | 3B |
工業大數據技術基礎 | 2 | √ |
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智能系統概論 | 2 |
| √ |
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工業智能基礎與應用1 | 2 | √ |
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工業智能基礎與應用2 | 2 |
| √ |
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工業智能基礎與應用3 | 2 |
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| √ |
四、培養方式
1🕦、班級面向全校招生，由人工智能研究院負責具體的招生選拔和班級管理。
2、采用動態淘汰機製💷。學生出現以下任意一項👨🏼🌾🗯，班主任有權將其則淘汰出該班🐅🧑🎄：1）考試作弊或出現其他弄虛作假行為🚣🏽♀️🦀；2）缺席所有課程的三分之一及以上；3）不按時參加規定的實踐活動。
2、采用導師製，以項目實踐教學為主，課程教學為輔。
3🫶🏽、課堂教學：包括工業大數據技術基礎、智能系統概論等。
4🤛🏽、實踐教學部分：包括課程報告會、企業課題或研究課題綜合實踐，所有實踐環節納入工業智能基礎與應用課程當中，需完成指定的案例分析報告。工業智能基礎與應用課程取得學分的方法（任選一項及以上）：
完成一個企業課題或研究課題。系統要能夠實際運行演示🧑🏿🌾。課程結束學生提交相關設計代碼、材料和規定的文檔。
參加學校認可的國內外人工智能👩🎨、智能製造、大數據等領域競賽，獲得名次的（參與獎、鼓勵獎不計，參與人員全部授予的其他獎不計）。