人工智能专业的编号是080717T。以下是关于该专业的详细信息，包括其定义、培养目标、主要课程、就业方向和未来发展趋势。

人工智能专业编号

编号定义

• 专业编号：080717T
• 门类：工学
• 类别：电子信息类
• 层次：本科
• 修业年限：四年
• 学位：工学学士学位

编号含义

• 前两位：08，表示工学门类。
• 第3、4位：07，表示计算机科学与技术学科。
• 第5、6位：17，表示人工智能专业方向

人工智能专业介绍

专业定义

• 定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
• 研究领域：包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

培养目标

• 目标：培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才，能够解决科研和实际工程问题，具备专业思维、方法和嗅觉。
• 应用型人才：推动人工智能一级学科建设，培养符合时代需求的技能型人才。

人工智能专业就业方向

就业领域

• IT、智能制造、电子信息：从事软件开发、机器学习算法实现及应用、深度学习模型训练和应用等工作。
• 金融、证券、政府机关：在相关领域从事智能软件开发与维护、人工智能产品设计与研发等工作。
• 继续深造：攻读硕士、博士学位，进入人工智能核心技术领域进行研究和开发工作。

具体岗位

• 算法工程师：进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
• 程序开发工程师：完成算法实现和项目落地，整合各个功能模块。
• 人工智能运维工程师：负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发等。
• 智能机器人研发工程师：研发机器人控制系统，设计高精度器件。
• 人工智能硬件专家：负责创建AI硬件，如GPU芯片的工业操作工作。
• 人工智能训练师：通过分析产品需求和相关数据，完成数据标注规则的制定，提高数据标注工作的质量和效率。

人工智能专业课程设置

核心课程

• 基础课程：高等数学、线性代数、概率和数理统计、认知心理学等。
• 专业课程：机器学习、深度学习、认知机器人、计算机视觉、自然语言处理等。
• 实践教学：课程实习、毕业论文等。

特色课程

• 人工智能、社会与人文
• 人工智能哲学基础与伦理
• 先进机器人控制
• 认知机器人
• 无人驾驶技术与系统实现
• 虚拟现实与增强现实

人工智能专业编号080717T，属于工学门类下的电子信息类，旨在培养掌握人工智能理论与工程技术的应用型人才。该专业涵盖了广泛的研究领域，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。毕业生可以在多个行业中从事软件开发、算法设计、智能系统研发等工作，或继续深造攻读硕士、博士学位。

人工智能专业属于哪个学科门类

人工智能专业属于工学门类，具体归属于电子信息类。

专业概述

• 专业代码：080717T
• 修学年限：4年
• 学历层次：本科
• 学位头衔：工学学士学位

专业介绍

人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

主要课程

• 高等数学、线性代数、概率和数理统计
• 认知心理学、认知机器人
• 一门计算机语言（如Java/C++/Python）和算法
• 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等

就业方向

• 数据挖掘工程师
• 下位机算法工程师
• 售前技术支持（商业智能方向）
• 行业研究员（**）
• 人工智能实验室等研发岗位

人工智能专业的核心课程有哪些

人工智能专业的核心课程涵盖多个领域，旨在为学生提供扎实的理论基础和实践技能。以下是一些主要的核心课程：

基础课程

• 高等数学：为理解和构建人工智能模型提供数学基础。
• 线性代数：矩阵运算对神经网络的计算至关重要。
• 概率论与数理统计：用于理解数据分布和模型评估。
• 离散数学：提供逻辑思维和问题解决能力的基础。
• 编程语言：如Python、Java、C++，用于实现算法和数据处理。

专业核心课程

• 人工智能概论：介绍人工智能的基本概念、发展历程和应用场景。
• 机器学习：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等算法。
• 深度学习：专注于神经网络架构，如CNN、RNN和Transformer。
• 自然语言处理：涉及词法分析、句法分析、语义理解等技术。
• 计算机视觉：包括图像处理、目标检测与识别等。
• 数据挖掘与分析：从大量数据中提取有价值的信息。
• 认知心理学：理解人类认知过程，为AI设计提供灵感。
• 机器人学：涉及机器人运动学、动力学和控制等基础知识。

专业拓展课程

• 人工智能伦理：探讨AI技术的道德和法律合规性问题。
• 先进机器人控制：学习如何控制高级机器人系统。
• 群体智能与自主系统：研究群体行为和自主系统的设计与应用。
• 无人驾驶技术与系统实现：涉及自动驾驶技术的理论与实践。
• 游戏设计与开发：应用AI技术于游戏开发和设计。
• 计算机图形学：学习计算机图形和可视化技术。
• 虚拟现实与增强现实：研究虚拟现实和增强现实技术的应用。

人工智能专业的就业前景如何

人工智能专业的就业前景非常广阔，以下从多个方面进行详细分析：

就业方向多样化

人工智能专业的毕业生可以选择多种就业方向，包括但不限于：

1. 互联网科技公司：算法工程师、数据工程师、机器学习工程师等职位，参与智能推荐系统、搜索引擎优化、用户行为分析等产品和服务的开发。
2. 科研机构和高校：从事基础研究、技术创新和学术论文的撰写，如博士后研究、助理研究员等职位。
3. 金融机构：数据分析、算法交易、风险管理、量化交易等职位，利用人工智能技术提高金融服务的效率和准确性。
4. 制造业和自动化领域：智能工厂的设计、智能设备的研发、生产流程的优化等工作，推动制造业的智能化升级。
5. 医疗健康领域：医学图像分析、疾病预测、智能诊断等应用，提升医疗服务的效率与质量。
6. 教育领域：个性化教学、智能评估、教育机器人等应用，推动教育的智能化发展。

高薪职位和市场需求

人工智能专业的毕业生在就业市场上具有较高的薪资待遇和发展空间。根据相关数据显示，国内大型科技公司的AI技术人才年薪可达50万元以上，部分高端职位甚至超过百万元。

此外，人工智能领域的市场需求旺盛，我国人工智能相关人才缺口超过500万，供求比例严重失衡。

行业发展趋势和政策支持

人工智能技术已经渗透到各个行业，包括医疗、金融、教育、交通、零售等。随着人工智能技术的不断发展，未来人工智能将会在更多的领域得到应用，从而创造更多的就业机会。

政府政策的积极支持也推动了人工智能领域的蓬勃发展。例如，中国“十四五”规划将人工智能列为七大前沿领域之首，多地政府设立千亿级产业基金，进一步促进了人工智能产业的发展。

挑战与要求

尽管人工智能专业的就业前景广阔，但也面临一些挑战：

1. 技术更新速度快：人工智能领域的技术更新迭代迅速，从业者需要不断学习和提升自己的技能水平，以适应快速发展的行业需求。
2. 竞争激烈：随着越来越多的人选择人工智能专业，竞争也日益激烈，毕业生需要具备扎实的理论基础和实践经验，以及良好的沟通和团队协作能力。