leyu乐鱼在线官网官方网站人工智能专业于2021年设置，2022年首批招生，属工学门类（电子信息类），专业代码080717T。本专业紧密对接粤港澳大湾区人工智能产业发展需求，依托电子信息类学科坚实基础，聚焦计算机视觉、具身智能以及大语言模型微调与部署三大行业方向，以『岗位能力匹配』为核心，构建『理论—实战—产业』深度融合的培养体系，精准培养高素质工程技术应用型人才。
一、培养目标
本专业立足粤港澳大湾区建设战略布局，紧扣智能制造产业升级、智能机器人等重点领域发展规划中的人才需求，致力于培养德智体美劳全面发展的高素质工程技术应用型人才。毕业生应具备深厚家国情怀、高度社会责任感、良好职业道德与人文科学素养，以及团队协作精神；掌握扎实的数学与自然科学基础、计算机及电子信息领域核心知识，系统掌握机器学习、深度学习等人工智能专业理论；具备人工智能技术落地实践能力，拥有突出的创新意识与强劲的工程应用能力；能胜任智慧城市运营、智慧交通调度、智能制造升级、智能机器人等领域的技术研发、创新开发与项目管理工作。
本专业所培养的学生在毕业后五年左右，应达到以下目标预期：
目标1（专业知识）：具备服务于本专业岗位所需的数学、自然科学基础知识，以及计算机、电子信息领域相关理论，系统掌握人工智能核心知识；结合粤港澳大湾区人工智能产业发展特点，学习机器视觉、具身智能、大语言模型应用、边缘计算等区域产业特色内容，形成『通用理论+产业知识』的知识结构，能够运用所学知识分析和解决本专业领域中的工程问题。
目标2（专业能力）：能够针对粤港澳大湾区人工智能领域中的实际问题提出技术思路，分析智能制造产线升级、智能机器人应用等场景下的技术要点与关键环节；熟悉人工智能应用开发流程，遵循大湾区产业相关技术标准，有效运用算法、数据处理及工程工具，采用科学方法研究并解决工程问题；能够设计可行的解决方案，并从健康、安全、环境、数据隐私及算法公平性等方面进行综合考量，最终具备参与开发和部署人工智能应用系统的能力。
目标3（工程素质）：在工程实践与方案设计中，能够理解人工智能技术对社会民生、公共健康及粤港澳大湾区生态环境的影响，明确自身的法律责任与行业义务，主动防范技术与社会风险；具备推动可持续发展的责任感与良好的人文素养，理解人工智能工程师的职业道德与服务伦理，在实践中恪守数据隐私与算法公平原则。
目标4（职业发展）：具备良好的团队协作能力，能够在粤港澳大湾区跨区域、跨学科的人工智能项目中有效合作；拥有国际化视野，了解大湾区国际产业合作规则，能够与港澳及国际团队进行基本跨文化沟通；同时树立持续学习理念，具备终身学习能力，能够主动跟踪产业动态，适应『AI+实体经济』融合发展带来的技术变化，不断提升职业技能与竞争力。
二、课程体系
本专业按『普通班+创新班』双轨组织教学。普通班严格执行2025版人才培养方案，对接三大岗位方向系统培养；创新班面向AI算法应用前沿，强化项目实战与跨学科融合。两个班级共享通识教育与学科基础课程平台，自第4学期起在专业方向上分流培养，学生可根据志趣选择成长路径。
（一）普通班课程体系
学制与毕业要求：基本学制4年，修业年限3～8年。学生须修满170学分（含第二课堂10学分），达到培养目标要求和大学生体质健康标准方可毕业；符合学位授予规定条件的，授予工学学士学位。
专业核心课程（8门）：Linux操作系统、单片机原理与应用A、机器学习、机器人学B、神经网络与深度学习A、大语言模型原理、数据库原理与应用A、知识图谱。
课程模块设置（按学分）：通识教育必修课48学分、通识教育选修课8学分、学科基础课32学分、专业必修课26.5学分、专业拓展课22学分（含三个方向课程群）、产业岗位导向课10学分、集中实践教学课23.5学分、第二课堂10学分；选修课比例24%，实践环节学分比例31%。
三大专业方向（学生任选两个方向修读）：
1. 计算机视觉方向：围绕工业质检、智慧安防等场景，培养学生掌握图像分割、目标检测、视觉模型轻量化部署能力，对应『机器视觉工程师』岗位。课程包含计算机视觉、生成式视觉模型、视觉数据处理与训练。
2. 具身智能方向：聚焦智能制造产线物流、智慧城市巡检等场景，强化机器人感知、路径规划与ROS系统开发能力，对应『具身智能应用工程师』岗位。课程包含ROS机器人操作系统、电机驱动与控制技术、机器人运动控制技术B。
3. 大语言模型方向：面向智能客服、企业知识库构建等场景，培养大语言模型微调、RAG与智能体、提示词工程及轻量化部署能力，对应『大语言模型应用工程师』岗位。课程包含大模型训练与微调、知识库构建与RAG开发、智能体设计与开发。
集中实践环节：贯穿大一到大四共49周，包括电子工艺实训、金工实训、课程设计、企业调研、生产实习、毕业实习和毕业论文（设计），突出产教融合与工程伦理教育。
（二）创新班课程体系（AI算法应用方向）
面向人工智能技术快速迭代的趋势，创新班（2026级起）以『AI算法应用』为专业定位，强调工程化算法能力、跨学科融合与前沿实战，课程采用『基础—核心—方向—综合』四段式进阶。
1. 8学期课程主干：
第1学期—专业导论、C/C++语言程序设计、电路理论、高等数学。
第2学期—Python程序设计、电子技术基础、数据结构、线性代数。
第3学期—机器学习、单片机原理与应用、Linux操作系统、概率论与数理统计。
第4学期—机器人学、神经网络与深度学习、数据库原理与应用。
第5学期—大模型应用开发，并按方向选修机器视觉应用方向、具身智能应用方向、大语言模型应用方向其中之一。
第6学期—AI产品设计与创新应用，并继续完成方向课程（含图像采集与成像基础、工业视觉检测技术与应用、机器视觉综合实践；ROS应用开发、SLAM导航应用开发、机械臂运动控制、机器人综合实训；大模型训练与微调、智能体设计与开发、大语言模型本地化部署等）。
第7—8学期—企业实习、毕业设计（论文）。
2. 三大应用方向（创新班学生在第5—6学期选择1个主攻方向）：
机器视觉应用方向：图像采集与成像基础、工业视觉检测技术与应用、机器视觉应用与开发、机器视觉综合实践。
具身智能应用方向：ROS应用开发、机器视觉应用与开发、机械臂运动控制、SLAM导航应用开发、机器人综合实训。
大语言模型应用方向：大模型训练与微调、知识库构建与RAG开发、智能体设计与开发、大语言模型本地化部署、大语言模型应用开发实践。
3. 对应就业岗位：
运动控制算法工程师、SLAM工程师、机械臂工程师、计算机视觉工程师、大模型应用开发工程师、AI产品经理。
三、校企合作
本专业以『真题真做、能力递进』为原则，与粤港澳大湾区多家行业头部企业共建实践教学体系。企业不仅参与课程体系建设，更深度介入课程教学、项目实训、毕业实习与就业指导各环节，让学生在毕业前就完成从课堂到岗位的能力迁移。
校企合作企业（部分）：安诺机器人（深圳）有限公司、广东泰迪智能科技股份有限公司、中国电子云等。合作内容涵盖：企业项目进课堂、企业工程师授课、企业导师联合指导、企业实习基地共建、面向就业的岗位技能培训等。
学生在企业导师与校内教师共同指导下，参与企业真实项目（如工业质检、视觉模型部署、智能客服与知识库、机器人定位与路径规划等），将课程所学转化为可写入简历的项目经验。
图：人工智能专业师生赴安诺机器人（深圳）有限公司交流
四、学科竞赛与科创
专业以赛促学，鼓励学生踊跃参加各级各类人工智能与计算机设计相关赛事。近年来，学生在中国大学生计算机设计大赛、中国软件杯、全国大学生计算机系统能力大赛、百度之星、蓝桥杯等赛事中持续获奖，形成了『导师+项目+赛事』三位一体的科创培养机制。
重点参赛方向：
1. 中国大学生计算机设计大赛：教育部认可的A类赛事，分省赛、国赛两级，含软件应用与开发、物联网与人工智能、大数据应用等多个赛道，是学生展示AI应用开发能力的重要舞台。
2. 『中国软件杯』大学生软件设计大赛：工信部、教育部主办，设有大模型、智能体、多模态等AI热点方向，特等奖奖金8万元，获奖含金量高。
3. 全国大学生计算机系统能力大赛：含CPU设计、操作系统内核、编译器优化、数据库内核、智能计算（AI模型优化）、智能系统创新杯（小米公司主导，软硬结合）等6个赛道，初赛线上提交作品，获奖概率约30%—40%。
4. 百度之星·程序设计大赛、蓝桥杯等程序设计与算法类赛事：锻炼学生算法工程能力，是进入大厂研发岗的『硬通货』。
此外，学院还设有『第二课堂』10学分，将创新创业实践、科技活动、社会实践纳入毕业要求，让学生在竞赛、社团、创业训练中持续提升综合能力。
图：学生参加2026年广东省大学生计算机设计大赛暨第19届中国大学生计算机设计大赛粤港澳大湾区赛决赛
五、就业前景与职业面向
本专业精准对接粤港澳大湾区人工智能产业人才需求，毕业生可在计算机视觉、具身智能、大语言模型三大方向以及更广泛的『AI+实体经济』领域，从事技术研发、系统集成、项目管理与创新创业等工作。
主要就业方向：
1. 机器视觉工程师：在智能制造、智慧安防、医疗影像、工业质检等场景，从事图像算法开发、目标检测与分割、视觉模型部署与优化工作。
2. 具身智能应用工程师：在智能制造产线、智慧物流、智慧城市巡检等场景，从事机器人感知、定位与路径规划、ROS系统开发与机器人集成工作。
3. 大语言模型应用工程师：在智能客服、企业知识库、垂直行业智能体等场景，从事大语言模型微调、RAG系统开发、提示词工程与本地化部署工作。
4. AI产品经理/算法工程师：在互联网、智能终端、金融科技、智慧政务等领域，从事AI产品规划、算法工程化与解决方案交付。
依托校企合作生态与产业岗位导向课程，学生在毕业时即可具备『上手即用』的工程能力；学院持续开展毕业生跟踪与就业反馈，动态优化培养方案，确保人才培养与产业升级同频共振。
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