东南大学人工智能专业培养方案旨在培养学生掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等核心课程。该方案注重实践和创新能力的培养，通过课程实验、项目实践和研究实践等环节，使学生具备解决复杂问题的能力。毕业生能够在人工智能相关领域从事研究、开发和应用等工作。该专业培养方案与时俱进，适应人工智能领域的发展需求，为学生提供广阔的职业发展空间。

本文目录导读：

1. 培养目标
2. 学制与学位
3. 课程设置
4. 实践教学环节
5. 质量评估与毕业要求
6. 师资队伍
7. 毕业去向

随着人工智能技术的飞速发展，社会对人工智能专业人才的需求日益增加，东南大学作为国内外知名的高等学府，致力于培养高素质的人工智能专业人才，本方案旨在明确人工智能专业的培养目标、课程设置、实践教学环节以及质量评估方法，以指导教育教学工作，确保学生全面发展。

培养目标

东南大学人工智能专业的培养目标为：培养具备扎实的人工智能理论基础，掌握人工智能算法、系统与应用等方面的基本技能，具有良好的创新能力和实践能力，能在人工智能相关领域从事科学研究、技术开发、系统设计与应用管理的高素质人才。

学制与学位

1、学制：本科学制为四年，硕士研究生学制为三年，博士研究生学制为四年。

2、学位：本科授予工学学士学位，硕士研究生授予工学硕士学位，博士研究生授予工学博士学位。

课程设置

1、本科生课程：

（1）基础课程：数学、物理、计算机原理等。

（2）专业课程：人工智能导论、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。

（3）实践课程：编程实践、项目实践、科研实践等。

2、研究生课程：

（1）必修课程：高级机器学习、智能系统设计与应用等。

（2）选修课程：群体智能、多模态人工智能、人工智能安全与隐私等。

（3）研究方向选修课程：学生可根据个人兴趣及研究方向选择相关领域的选修课程。

实践教学环节

1、实验课程：开设各类实验课程，加强学生对理论知识的理解和掌握。

2、项目实践：组织学生进行项目实践，培养学生解决实际问题的能力。

3、科研实践：鼓励学生参与科研项目，提高学生的科研能力和创新精神。

4、实习实训：与企业合作，为学生提供实习实训机会，增强学生的实践能力和职业素养。

5、毕业论文（设计）：学生需在导师指导下完成毕业论文（设计），培养学生综合运用所学知识解决问题的能力。

质量评估与毕业要求

1、质量评估：

（1）课程评估：定期对课程进行评估，确保教学质量。

（2）教师评估：对教师进行评估，确保教学水平。

（3）学生评估：对学生进行综合素质评估，包括课程成绩、科研能力、实践能力等方面。

2、毕业要求：

（1）学生需完成规定的课程学习，并修满学分。

（2）学生需通过毕业论文（设计）答辩。

（3）学生需达到学校规定的英语及其他相关要求。

师资队伍

1、教师团队：拥有一批高水平的教师团队，包括国家级人才计划入选者、海外引进人才等。

2、科研团队：教师在人工智能领域取得一系列重要成果，具有较强的科研实力。

3、校企合作：与企业合作，共同培养高素质的人工智能专业人才。

毕业去向

东南大学的毕业生在人工智能领域具有广泛的就业前景，可从事科研、技术开发、系统设计与应用管理等工作，毕业生也可选择继续深造，攻读硕士、博士学位，优秀毕业生可赴国内外知名企业和研究机构工作，为人工智能领域的发展做出贡献。

本培养方案旨在培养具备扎实的人工智能理论基础和实践能力的高素质人才，满足社会对人工智能专业人才的需求，通过本方案的实施，学生将掌握人工智能算法、系统与应用等方面的基本技能，具有良好的创新能力和实践能力，为人工智能领域的发展做出贡献。