智能科学和技术专业培养方案.doc

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1、智能科学与技术专业培养方案一、专业简介智能科学与技术是自动化工程、机电工程、计算机工程等工程学科的核心内容，工程性和实践性很强，所培养的学生正是高新技术研究及产业发展急需的人才。“机器人革命”有望成为“第三次工业革命”的一个切入点和重要增长点，我国将成为全球最大的机器人市场。我校智能科学与技术专业，2006年继北京大学、南开大学、北京邮电大学与西安电子科技大学之后，获教育部批准建设。本专业方向与特色为：智能机器人，机器人控制，智能系统集成。本专业突出“智能机器人”与“智能系统集成”的专业内涵与核心竞争力，通过应用和开发智能系统和机器人

2、硬软件技术，培养从事智能控制、智能系统集成和智能信息处理的研究、设计、开发的工程应用人才。本专业学生毕业后，可在科研机构、国防及事业单位、各类企业从事智能制造技术、智能网络技术、智能检测技术、智能机器人、智能交通、智能监控等领域的研究、设计与开发、技术管理等工作，也可在相近学科继续攻读更高层次学位。二、培养目标1.能够综合运用检测、控制、计算机、网络及智能信息处理等多种技术，考虑社会、法律、环境等多种非技术因素，完成智能信息领域的有关智能工程系统方案的设计，编制项目的技术方案、项目建议书和可行性研究报告。2.能够承担智能系统与工程中技

3、术或产品的研发和实施。3.能够运用行业内的工具软件进行硬件设计和控制软件编程。4.能够解决智能科学与技术领域复杂工程实施过程中遇到的技术问题，有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决问题的能力。5.对本行业前沿技术和发展趋势有研究，针对新技术能提出可行性方案。6.在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范，具备沟通、团队合作项目管理和终身学习能力。三、毕业要求：本专业学生主要学习智能科学与技术方面的基本理论和基本知识，接受从事智能科学与技术研究与应用的基本训练。毕业生应获得以下12点的知识和能力。根据本专业工程应用实际需求，对这12点进

4、行了分解。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复杂智能工程问题。分解指标点1.1：能将数学、自然科学、工程基础和信息技术等专业知识运用到复杂工程问题的恰当表述中。分解指标点1.2：能针对一个系统或过程建立合适的数学模型，并利用恰当的边界条件进行求解；分解指标点1.3：能将工程原理与专业知识用于分析工程问题的解决途径，并改进之。分解指标点1.4：能将专业知识用于判别过程的极限和优化途径。2.问题分析：能够应用数学、自然科学和智能科学的相关知识，识别、表达、并通过文献研究分析智能系统与工程领域复杂工程问题，以获得

5、有效结论。分解指标点2.1：能识别和判断复杂工程问题的关键环节和参数。分解指标点2.2：能正确表达一个工程问题的解决方案。分解指标点2.3：能认识到解决问题有多种方案可选择。分解指标点2.4：能分析文献寻找可替代的解决方案。分解指标点2.5：能运用基本原理证实解决方案的合理性。3.设计/开发解决方案：能够设计针对复杂工程问题的解决方案，应用智能科学与技术的基本理论和方法设计满足特定需求的系统，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。分解指标点3.1：能正确理解工程系统的设计目标，应用信息、控制、

6、计算机学科的基本理论和方法进行可行性研究。分解指标点3.2：能应用智能科学与技术的的基本理论和方法进行设计建模计算、设计开发。分解指标点3.3：能够结合系统开发成本、产品质量、安全可靠性以及其对环境和社会的影响，创造性地发现、评估和选择完成应用系统所需的架构设计、开发方法，确定最优解决方案。4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对智能系统与工程领域复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。分解指标点4.1：熟悉智能信息处理与智能系统集成方面的有关硬件、软件、控制策略、传感、数据通信、数据库

7、等诸多方面的专门知识与技术，掌握自动控制系统、模式识别系统的原理、组成、特点和适用范围；分解指标点4.2：能比较和选择研究路线，独立设计实验方案、开展工程相关实验并正确整理实验数据，分析、解释实验结果。分解指标点4.3：能运用智能计算与优化方法分析设计并实施满足实际应用需求的智能系统。5.使用现代工具：能够针对智能系统与工程领域的复杂工程问题，综合运用信息、控制、计算机等多学科知识，使用电子系统、计算机仿真与软硬件开发等工具，进行智能信息处理、智能系统集成方面的研究。对于复杂工程问题，能够预测与模拟，并理解其局限性。分解指标点5.1：

8、能运用matlab等常用工具进行计算机仿真与模拟。分解指标点5.2：能运用常用开发环境进行计算机编程。分解指标点5.3：能运用电子系统设计工具进行基本电子电路设计、智能产品开发与集成。分解指标点5.4：能够运用图书数据库