数据科学与大数据技术

智能科学与技术 数据科学与大数据技术

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发布日期:2019-09-02 作者: 阅读:

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(Department of Big Data and Artificial Intelligence)

本系紧密结合国家建设需要和人工智能人才方面的需求,充分发挥应用型人才培养的建设优势,体现了计算机科学、自动控制、电子、脑与认知科学等多学科融合的特点。以实践促教学,用教学助实践,积极引导 学生参与实践应用,为学生构建实践应用环境和平台,增强学生人工智能、大数据理论与技术的实践与应用能力,提升生应用与实践能力。锻炼学生的获取知识能力、应用知识能力和实践能力。能够自我更新知识和不断创新,适应智能科学、大数据应用的迅速发展,成为能掌握从事人工智能和大数据基础理论以及应用当前最先进人工智能、大数据技术, 解决实际问题,能分析和设计复杂的工程系统,并能够进行创新实践的复合型人才。系下设智能科学与技术和数据科学与大数据技术专业,毕业后能够从事与智能科技、大数据相关领域的开发,具备学术研究的基本素养,可以继续接受本专业或相关领域的研究生教育。

     本专业师资队伍来自香港城市大学、中山大学、华南理工大学及网易、百度等知名院校和企业,具有较高的科研和学术水平、丰富的教育教学以及行业工程及管理经验。系主任由香港城市大学博士詹俦军教授担任,詹教授长期从事人工智能、大数据分析、深度学习等科研研究,对人工智能、大数据、计算机应用等有丰富的实践、研究经验。

     本系培养的学生应具备坚实的数学、物理、计算机和信息处理的基础知识等多学科交叉知识,系统地掌握智能科学技术、大数据等基础理论、基础知识和基本技能与方法,受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练,具备智能信息处理、智能行为交互、数据挖掘、大数据应用和开发的基本能力,进一步成为能够运用人工智能、大数据领域的基本模型、原理与方法,设计有效的工程技术解决方案的高水平应用人才,能够适应国际化竞争环境,具有高度的社会责任感和良好的职业道德,以及终身学习能力和开拓创新精神。在我国人工智能产业发展中发挥领军作用,并有潜力成长为国际一流工程师、科学家或企业家。



     智能科学与技术


     专业介绍

     本专业贯彻落实党和国家的教育方针,坚持立德树人,旨在培养德、智、体、美全面发展,适应社会主义现代化建设与社会发展需要,具有良好科学素质、创新精神和扎实的人工智能理论知识和技术与工程能力的应用型人才。培养的学生将受到良好的科学思维训练,具备坚实的数学、物理、计算机和信息处理等多学科的知识,系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法,具有智能信息处理、智能行为交互和智能系统集成方面应用和开发的基本能力,进一步成为能够熟练运用人工智能领域的基本模型、原理与方法,以及设计有效的工程技术解决方案的高水平人才。

     专业特色

     智能科学与技术专业2019年经教育部审批通过,开始招生。该专业主要面向的就业领域包括大数据、人工智能、电子信息、自动控制、计算机等相关领域。毕业生可以在各类企业、IT公司从事智能应用系统及计算机工程的研发应用,在政府或教育部门、信息中心、数据中心及企事业的技术部门和管理部门从事计算机、电子信息处理、技术管理、系统维护和应用部署等工作。

     核心课程

     人工智能导论、高级语言程序设计、大学物理、python程序设计、电路与电子学、数据结构与算法、计算机组成原理、Linux系统、机器学习、深度学习、计算机视觉、模式识别、数字图像处理、机器人技术、自动控制原理、集成学习、人工智能项目设计等。



     数据科学与大数据技术

   

     专业介绍

     本专业贯彻落实党和国家的教育方针,坚持立德树人, 旨在培养适应经济建设和社会发展需要的, 德、智、体、美全面发展,具有良好人文素质、创新精神、科学素养、国际视野、适应社会主义现代化建设需要的、具有扎实的大数据应用理论知识和技术与工程能力的应用型人才。培养的学生应具备坚实的数学、物理、计算机和信息处理的基础知识等多学科交叉知识,系统地掌握大数据应用的基础理论、基础知识和基本技能与方法,受到良好的科学思维、科学实验和初步科学研究的训练,具备扎实的数据科学、大数据技术与工程知识以及应用的基本能力,进一步成为能够数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型的高水平人才。


     专业特色

     数据科学与大数据技术专业2020年开始招生。 该专业主要面向的就业领域包括大数据、人工智能、计算机等相关领域。毕业生可在各类企业、IT公司从事与智能科技相关领域的开发,在政府或教育部门、信息中心、数据中心及企事业的技术部门和管理部门从事电子信息处理、技术管理、大数据系统维护和应用部署等工作。该专业毕业生将获得学术研究的基本素养,可以继续接受本专业或相关领域的研究生教育。


     核心课程

     大数据导论、高等数学、线性代数、高级语言程序设计、大学物理、人工智能、 数据库系统原理与实现、数据结构与算法、操作系统、离散数学、概率论与数理统计等课程。专业教育课为专业的核心内容、涵盖了面向对象程序设计、计算机组成原理、最优化算法、计算机系统结构、 数据库原理、 分布式并行计算、大数据存储与管理、计算机视觉、统计分析与机器学习、数据挖掘与大数据分析、大数据技术综合实验等课程。


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