人工智能工程技术专业课程设置通常包括以下几类：
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通识教育课程：如体育、思想政治理论课等，培养学生的综合素质和基本素养。
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学科基础课程：涵盖数学、物理、计算机科学等基础知识，为后续专业学习打基础。
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专业核心课程：有机器学习、深度学习、数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等，教授人工智能核心技术。
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实践教学环节：包括实验课程、课程设计、实习、毕业设计等，提升学生的实践能力和创新能力。
人工智能工程技术专业的通识教育课程设置
人工智能工程技术专业的通识教育课程主要包括以下几类：
- 体育：如智能体育与健康教学模式，利用智能设备收集学生运动数据，科学安排运动强度和密度，实现中小学体育与健康教学的高质量、可持续发展。
- 思想政治理论课：推动各类课程与思政课程形成合力，制定本科专业类课程思政教学指南，组织大学生参与“青年红色筑梦之旅”等活动。
- 数学与统计学：包括数学分析、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数值计算等基础课程，为人工智能算法提供数学基础。
- 计算机科学基础：涵盖编程基础（Python、C++等）、数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等，是理解计算机系统和开发人工智能应用的基础。
- 人工智能核心课程：如人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、机器人学、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统等，构建全面的人工智能知识体系。
- 专业拓展课程：包括认知心理学、认知神经科学基础、人类记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、问题表达与求解、信号处理、数字信号处理、模式识别等，从跨学科视角深化对人工智能的理解。
- 应用领域课程：如无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实（VR/AR）、人工智能伦理与法律、社会与人文中的AI影响等，关注人工智能在不同行业的应用。
- 实践与项目课程：通过AI项目设计与实施、数据挖掘与分析、人工智能系统集成与优化、人工智能实验课程等，提升学生的实践能力和创新思维。
- 其他跨学科课程：如人工智能哲学基础、人工智能的社会影响与伦理学、先进机器人控制等，培养学生的综合素质和社会责任感。
综上所述，这些课程旨在为学生提供广泛的人工智能基础知识与视角，注重基础概念的普及、伦理探讨及初步实践，以适应未来社会的复杂挑战。
人工智能工程技术专业的学科基础课程安排
人工智能工程技术专业的学科基础课程安排主要涵盖数学、物理、计算机科学等方面的知识，具体如下：
- 数学基础：高等数学、微积分、线性代数、概率论与数理统计等是核心课程。这些课程帮助学生理解数据模式和算法设计背后的数学原理，为后续的AI技术学习奠定基础。
- 计算机科学基础：包括数据结构、程序设计基础、计算机网络、操作系统和数据库原理等课程。这些课程使学生掌握计算机科学的基本技能，为后续的AI技术学习做好准备。
- 物理学基础：如大学物理等课程，为学生提供必要的物理学知识，有助于理解某些AI技术中的物理原理和现象。
人工智能工程技术专业的核心专业知识传授方式
人工智能工程技术专业的核心专业知识传授方式主要包括以下几种：
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理论教学：通过课堂讲授的方式，向学生传授人工智能的基础理论知识，如数学基础（包括高等数学、微积分、线性代数、概率论与数理统计等）、计算机科学基础（数据结构、程序设计基础、计算机网络、操作系统和数据库原理等），以及人工智能专业核心知识，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
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实践教学：安排实验课程，让学生在实践中掌握人工智能技术的应用。例如基于百度飞桨深度学习平台的人工智能技术应用实践，包括图像分类、文字识别、目标检测、图像分割、语义理解、大数据计算等。
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项目驱动教学：通过实际项目的开发，培养学生的团队协作能力、创新思维和实际操作能力。例如在人工智能行业应用领域的企事业单位进行岗位实习，参与数据处理与分析、机器学习模型与应用开发、深度学习模型与应用开发等实训。
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专家讲座与学术交流：邀请行业专家进行讲座，分享最新的研究成果和实践经验，拓宽学生的视野。同时，鼓励学生参加学术会议和竞赛，与同行交流，提升自己的专业水平。
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在线学习资源：利用在线课程平台，如Coursera、edX等，提供丰富的人工智能相关课程，供学生自主学习和拓展知识面。
综上所述，这些传授方式相互结合，旨在全面提高学生的专业素养和实践能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
实践教学环节在人工智能工程人才培养中的作用
实验课程、课程设计、实习以及毕业设计等实践教学环节在提升学生实际操作能力及创新能力方面发挥着重要作用。
一、实验课程
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培养动手与创新能力：通过实验，学生能将理论知识应用于实际操作，锻炼动手能力，如在化学实验中配制试剂、物理实验中操作仪器和采集数据等。同时，实验教学的不断改革，如增加综合性、设计性实验，开设创新设计实践教学环节，采取多种形式，能有效激发学生的创新力，使其得到创新性科学研究的锻炼。
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更新教学思想与方法：更新实验教学思想，建立层层推进的课程结构，运用启发式指导法、实行流程化监管及多样化评价机制，可大幅提升学生在实验课程中的参与感、主动性、积极性和创新力。
二、课程设计
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综合能力培养：课程设计要求学生综合运用多学科知识，进行跨学科整合和应用，从而培养问题解决能力、创新能力、沟通能力、团队合作能力等综合素养。例如，在项目学习中，学生以解决实际问题或完成具体任务为目标，通过自主探究、发现和解决问题，实现全面发展。
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贴近实际生活：课程设计通常以实际问题为导向，使学生在实践中学习，更好地将理论知识与实际应用相结合，增强对真实世界的认识和理解，提高解决实际问题的能力。
三、实习
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积累实践经验：实习为学生提供了接触实际工作场景的机会，让他们在真实的工作环境中积累经验，了解行业动态和工作流程，熟悉各种设备和技术的操作方法，从而提升实际操作能力。比如，工科专业的生产实习能让学生掌握生产工艺和工程技能，师范专业的教育实习可提高教学能力和班级管理能力。
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培养职业素养：在实习过程中，学生能够培养严谨的科学态度、良好的职业道德和团队合作精神等职业素养，这些素养对于他们未来的职业发展至关重要。
四、毕业设计
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整合知识体系：毕业设计是对学生大学四年所学知识的一次全面整合和应用，要求学生综合运用专业知识和技能，独立完成一个具有一定难度的项目，从而提升综合运用知识和解决复杂问题的能力。
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培养创新精神：鼓励学生在毕业设计中提出新的观点、方法和思路，培养学生的创新精神和科研能力，为未来的学术研究或职业发展打下基础。
综上所述，实验课程重在动手与创新，课程设计强调综合能力培养与贴近实际，实习助力经验积累与职业素养提升，毕业设计则整合知识体系并培养创新精神，共同推动学生成长。