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      第二章 過程控制人工智能專業定位

      時間:2020-06-30 12:48

      第二章  過程控制人工智能專業定位
       
      1. 、培養目標
       
      本專業培養德、智、體全面發展,具有良好的人文素養、扎實的理論基礎、系統的專業  知識、較強的實踐能力、一定的創新能力的人工智能領域的高素質應用型人才。
      畢業生能夠掌握本專業所需的數學基礎、大數據基礎,機器學習、深度學習、神經網絡  等相關理論和技能。
      學生畢業后能夠在過程控制信息產業、大數據、人工智能等相關領域中從事大數據開發、數據挖  掘、機器學習、深度學習、算法研究、工程實施、售前技術等工作。
      1. 、培養規格
       
      畢業生要具備良好的思想道德素質,熱愛祖國,擁護中國共產黨的領導,具有科學的世  界觀、人生觀和價值觀;具有一定的文學和藝術修養;具有基本的人文社會科學知識和自然科學知識;學習行業前沿的專業知識,并具有在該領域進一步學習和深造的潛能;掌握人工   智能所需要的信息科學、數學基礎、計算機網絡、云計算、大數據、人工智能等相關學科的   基礎知識與基本技能,具備人工智能應用開發、運維部署、人工智能產品技術支持與運營推   廣能力,具備一定的科研工作能力、創新創業能力,達到知識、能力與素質的協調發展。
       
      1. 、系統概念能力
       
          系統概念能力包括對過程控制和云-管-端架構、人工智能關鍵技術、前沿技術發展三個方面認知的  能力。系統概念能力要求學生了解人工智能產業架構,人工智能基于云平臺,依賴于機器學習   與數據挖掘,技術應用于計算機視覺、只能語音技術、自然語言處理。并對人工智能產業架   構上各項關鍵技術有系統性認知。

       
      4、系統分析與設計能力
       
      系統分析與設計能力包括掌握需求調研、需求分析、集成架構、軟件設計四個方面知識  的能力。
      系統分析與設計能力要求學生能夠對人工智能涉及的三大應用領域:計算機視覺、智能語音技術、自然語言處理,這三大領域的產品的需求進行調研分析,準確理解產品的的功能、   性能、可靠性等具體要求,并做出準確的分析判斷,形成需求分析文檔,包括系統目標、功能模塊設計、集成要求、交互要求等;能夠根據需求文檔,進行技術選型,搭建技術框架, 確定業務流程,以及進行產品原型設計。
      掌握從數據輸入,傳輸,存儲、分析、挖掘、計算處理和客戶端數據呈現等完整的系統   邏輯,從系統級的角度去理解與認識算法與程序。掌握“自底向上、自頂向下、分治法、模   塊化、逐步求精”等系統設計方法。建立系統求解問題的“類計算”觀念。具備結合硬件系   統、移動操作系統,由簡到繁、分層次地進行系統設計與綜合應用的能力。
      5、系統開發能力
         系統開發能力包括掌握人工智能機器學習、數據分析及挖掘、人工智能應用的開發方面  知識的能力。系統集成能力要求學生具備方案設計能力,熟悉系統集成方法、信息化及網絡架構,能   夠根據客戶需求進行分析并輸出系統集成解決方案;同時能夠根據集成方案進行設備選型及   驗證,根據技術要求選擇合適的產品,熟悉硬件之間的接口,熟悉軟件系統之間的集成;具   備一定的系統集成項目管理知識,能夠制定項目管理計劃、指導和管理項目執行、監控項目   工作、把控項目進度、進行成本質量管理。
      6、系統運維能力
      系統集成能力包括掌握工程管理、商務技術、網絡集成、數據中心集成、云計算應用、  人工智能、大數據、硬件集成等方面知識的能力。
      系統運維能力包括掌握系統部署、系統維護、網絡安全維護、硬件維護等方面知識的能
      力。系統集成能力要求學生能夠進行 IT 基礎資源安裝與維護,包括安裝服務器、磁陣、交換機、路由器、防火墻設備,遠程操作 IT 硬件,熟悉 SSH 及遠程操作終端軟件的使用,熟
      悉服務器操作系統(Unix,linux,windows server);能夠進行應用系統部署,包括掌握大規模業務系統部署技術,進行常見服務器搭建,安裝和配置常見的應用軟件運用環境,能夠根據系統安裝手冊進行業務部署;掌握系統性能優化與運維,包括檢查系統資源的使用情況、   各種日志、硬件環境,相關故障、疑難問題排查處理,編制匯總故障、問題,定期提交匯總報告。
      7、運營推廣能力
       
      運營推廣能力包括掌握運營管理、產品運營、數據運營、網絡推廣等方面知識的能力。  運營推廣能力要求學生能夠理解和辨別客戶需求,解釋產品的功能和特點,對運營數據
      進行分析,應用營銷和推廣策略,做出初步的產品營銷方;能夠將關聯專業知識進行技術理   解,具有行業融入感,熟悉用戶需求理解、技術溝通、商務溝通,進行危機預測與控制,并 能夠探索、分析原始數據,幫助決策,優化運營。
      8、創新能力
       
      運用知識分析、解決問題的能力
         具有一定的科學研究能力、人工智能相關產品的開發能力、人工智能涉及的應用的業務   分析、設計、開發以及運營、維護和管理能力,達到通過對問題的分析,條理性的解決實際   工作中遇到的問題。
      運用知識獨立工作的能力
         了解相關的技術標準,具有集成編程語言、軟件系統設計開發、產品運營推廣等技術應用技能,具備人工智能相關項目的組織與管理能力;具有一定的表達能力、獨立工作能力、人際交往能力和團隊合作能力;具備計算機、外語應用能力和科技寫作能力;有獲取最新科學技術知識和信息的能力,具有初步的科學研究和實際工作能力;對終身學習有正確的認識,   具有不斷學習和適應發展的能力,以便更好的運用知識獨立的工作。
      就業創業能力
      具備較強的創新意識和從事人工智能行業科學研究的基本能力,具有

      開拓和獲取新知識  的基本能力,有一定的國際視野和跨文化的交流、競爭與合作的能力。
      崗位分析
       
      序號 崗位名稱 崗位技能
       
       
       
       
      1
       
       
       
       
       
      過程控制數據挖掘工程師
      • 精通 C++/Java/scala,有較強的工程能力,熟悉常用算法和數據結構;
      • 熟悉分類、聚類、特征篩選及降維等常用數據挖掘技術;
      • 熟悉常見機器學習技術;
       
      • 熟悉常用推薦算法;
       
       
       
       
       
      2
       
       
       
       
       
       
      過程控制深度學習工程師
      • 掌握機器學習/深度學習等相關知識;
       
      • 熟悉神經網絡的各種模型,如:深度神經網絡,卷積神經網絡,遞歸神經網絡等;
      • 熟悉統計學習算法及模型(如支持向量機、
      Boosting 等);
      • 熟悉深度學習的開源框架,如 caffe、Theano、pylearn2、Keras、Tensorflow, PyTorch;
       
       
       
       
       
       
       
      3
       
       
       
       
       
       
       
      機器學習工程師
      • 精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、SVM、神經網絡、決策樹、貝葉斯等),有實際建模經驗;
      • 具有扎實的計算機操作系統、數據結構等編程基礎, 精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R 等;
      • 熟悉 Map-Reduce 模型,有 Hadoop、Spark、Storm 等大規模數據存儲與運算平臺的實踐
      經驗;
       
      4
       
      圖像處理與識別工程師
      • 精通 C++編程和 python、JAVA、R;快速編
       
      程能力強;

       
         
      • 精通圖像識別、圖像處理相關算法,有良好的研究能力;
      • 精通常用的計算機視覺庫(opencv 等),caffe,
      tensorflow 等開源庫
       
       
       
       
       
      5
       
       
       
       
       
       
      機器視覺工程師
      • 扎實的編程功底,熟悉 c++/python,熟悉數據結構與算法;
      • 熟悉機器學習常用算法,包括SVM、ANN、AdaBoost、CNN、RNN 等;
      • 熟悉 TensorFlow 和 Caffe 中的一種;
       
      • 熟悉邏輯回歸, SVM, KNN, 神經網絡,
       
      HMM,k-means,PCA;
       
       
       
       
      6
       
       
       
       
       
      算法工程師
      • 具有豐富的深度學習框( 如 Caffe ,
      TensorFlow,MXNet,Torch);
       
      • 具有深度學習,計算機視覺,視頻分析,三維重建/ SLAM 和計算機圖形學等方面的研究經驗;
      • 熟悉 Python 等腳本語言;
       
       
       
       
      7
       
       
       
       
       
      大數據軟件開發工程師
      • 精通 java 開發,熟練使用 SSM 框架、Mysql 數據庫、Redis 緩存,了解 Restful api;
      • 熟悉 Web 前端技術開發(HTML/CSS/JS), 了解 AngularJS、React、Vue;
      • 熟悉 Linux 常用命令,熟悉 TCP/IP 網絡,了
       
      解 Shell 編程;