所属专业大类（代码)

所属专业类（代码)

对应行业（代码)

主要职业类别（代码)

主要岗位群或技术领域举例

电子与信息大类（51）

计算机类（5102）

软件和信息技术服务业（65）

人工智能训练师（4-04-05-04）

人工智能(AI)应用开发工程师

人工智能(AI)运维工程师

人工智能(AI)产品工程师）

机器学习工程师

数据科学家

自然语言处理工程师

计算机视觉工程师

智能系统工程师

人工智能产品经理

智能硬件工程师

人工智能伦理专家

课程名称

简介

英语

课程目标：逐步扩大学生词汇量，从语音、听、说、读、语法五个方面夯实语言基础，使学生掌握一定的英语基础知识和基本技能，具备一定的英语语言综合应用能力；能够读懂一般性文章，能够在涉外交际的日常活动中进行简单的口头交流，并为进一步提高英语水平打下较好的基础。

信息技术

课程目标：了解计算机基础知识，掌握Windows10操作系统、office2016办公软件和使用互联网等计算机基本操作技能，能够运用计算机进行日常的信息加工和处理，提高学生办公事务的信息化处理能力，提升学生的信息素养，为学生在今后的工作岗位上运用计算机技术打下基础，对学生职业能力的培养、职业素质的养成起到促进作用。

思想道德与法治

课程目标：以习近平新时代中国特色社会主义思想为价值取向，以正确的世界观、人生观、价值观和道德观、法制观教育为主要内容，同时融合社会主义核心价值观等内容，通过理论学习和实践体验，帮助学生形成崇高的理想信念，弘扬伟大的爱国精神，确立正确的人生观和价值观，加强思想品德修养，增强学法、用法的自觉性，全面提高大学生的思想道德素质、行为修养和法律素养，促进全面发展。

军事理论和军训

课程目标：学习和掌握军事与国防常识、军事与国防理论、国防历史和地理、国防法制、国防科技等基本知识，军事与国防理论、特别是爱国主义思想、革命英雄主义精神付诸行动，增强爱国、爱党、爱人民的情怀，提升国防意识和军政素质，促进全面发展。

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

课程目标：通过学习毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系的基本理论、基本路线、基本纲领和基本经验，培养学生运用马克思主义的立场、观点和方法分析问题、解决问题的能力，牢固树立建设有中国特色社会主义的共同理想与信念，增强贯彻党的基本理论、基本路线、基本纲领以及各项方针政策的自觉性、坚定性，培养学生爱国、爱党、爱民、爱事业的情怀，并能运用所学理论和方法分析解决实际问题，提升学生思想政治素质，促进全面发展。

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

课程目标：通过系统讲授新时代坚持和发展中国特色社会主义的总目标、总任务、总体布局、战略布局和发展方向、发展方式、发展动力、战略步骤、外部条件、政治保证等基本问题。引导学生全面深入理解习近平新时代中国特色社会主义思想的理论体系、内在逻辑、精神实质和重大意义，坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信、文化自信，增强建设社会主义现代化强国和实现中华民族伟大复兴中国梦的使命感。

形势与政策

课程目标：针对国际、国内重大时事和热点问题，使同学更好地把握习近平新时代中国特色社会主义思想和党的最新理论成果，理解习近平为总书记的党中央应对重大时事和热点问题的战略思想和政策主张，增强认识、分析国际、国内重大问题的能力，培养爱国、爱党、爱民情怀，提升思想政治素质，促进全面发展。

大学生心理健康教育

课程目标：通过教学使学生了解心理健康基本知识，学会情绪调节、人际沟通、压力管理等方面的技能，能正确认识自我、适应大学生活环境，预防和缓解心理问题，培养感恩等积极心态和良好的个性品质，从而为他们的全面发展提供良好的心理基础。

体育

课程目标：通过内容――素质锻炼部分的学习，提高学生身体素质；通过球类、操舞类、保健类等课程的选择学习，学会一到两项技术动作，并结合线上线下课程的学习，为学生养成终身体育锻炼习惯奠定基础。

劳动教育及实践

课程目标：通过劳动教育，使学生能够理解和形成马克思主义劳动观，牢固树立劳动最光荣、劳动最崇高、劳动最伟大、劳动最美丽的观念；体会劳动创造美好生活，体认劳动不分贵贱，热爱劳动，尊重普通劳动者，培养勤俭、奋斗、创新、奉献的劳动精神；具备满足生存发展需要的基本劳动能力，形成良好劳动习惯。有目的、有计划地组织学生参加日常生活劳动、生产劳动和服务性劳动，让学生动手实践、出力流汗，接受锻炼、磨炼意志，培养学生正确劳动价值观和良好劳动品质。

大学生创新创业教育

课程目标：通过学习创新创业相关理论、主要环节、重要因素等知识，并结合创业实训平台的模拟操作，使学生对创新创业的内涵、意义、要素、趋势等形成较为全面的了解，对开展创新创业实践活动建构初步的认知和经验，从而激发大学生创新创业意识，锻炼立足本职岗位服务创造性解决实际问题的能力，以及吃苦耐劳、勇于奋斗的创业精神，提升学生全面、综合的就创业素养，为专业教育与创新创业教育的有机融合奠定基础。

大学生职业发展与就业指导

课程目标：学习职业生涯发展的基本理论和进行生涯规划及管理的方法、工具，指导和帮助学生科学客观认识自我和外部环境因素，明确职业定位，理性规划发展路径，并学会制定切实有效的生涯发展规划，从而培养大学生职业生涯发展的自主意识，锻炼大学生职业探索、生涯决策、自我管理等能力，提升职业适应能力和可持续发展能力。

通过对就业形势政策、就业信息收集、求职择业技巧、面试准备与面试技巧、就业权益保护和职场适应等方面的学习，使学生能够结合国家和社会发展需要、个人特质、专业特点、行业及职业发展趋势等情况选择适合的职业，引导学生建立正确的职业观和择业观，锻炼应对求职就业的相关技能，增强就业竞争力及职业适应能力，帮助学生顺利就业、尽快适应工作角色和工作环境，为以后的职业发展奠定基础。

课程名称

简介

Linux操作系统

课程目标：本课程是大数据及数据处理类课程的先导课程，可用于Hadoop平台及相关组件的配置执行操作。需要了解Linux操作系统的发展史及主要版本，掌握环境配置、常用指令、文件系统、群组管理、权限管理、Shell编程、系统维护等。

数据库技术

课程目标：可用于执行基本的数据操作。需要了解数据库的发展史及数据模型概念，掌握环境配置、数据库创建管理及维护、数据引擎、数据表操作、数据处理、视图、函数、触发器、备份与恢复、数据库设计等。

Python语言程序设计

课程目标：本课程是人工智能类课程的先导课程，可用于深度学习模型的执行、数据获取及处理、算法改进等。需要掌握Python环境配置，数据类型、基本语法、数据结构、函数、模块、异常处理、面向对象编程等。

人工智能应用导论

课程目标：本课程为人工智能专业相关课程的先导课程，旨在提升学生对人工智能技术的认知程度，并培养符合专业标准的思维模式。需要了解人工智能应用领域，培养大数据思维，初步掌握搜索算法、知识表示、专家系统、深度学习、机器人、图像处理、语音处理、规划算法等的概念。

C语言程序设计

课程目标：本课程是计算机类编程课程的基础课程，可培养学生的基础编程能力，并为之后的专业课学习打下基础。需要理解算法和数据结构的概念，掌握基本数据类型、语法、函数、指针、结构体、文件等。

Java语言程序设计

课程目标：本课程是大数据及数据分析相关课程的先导课程。需要掌握Java语言开发环境、基本数据类型、基本语法、数组、面向对象编程、I/O流、集合、Swing图形化界面编程等。

计算机网络技术

课程目标：本课程旨在提升学生对计算机网络的认知程度。需要掌握网络结构、网络分层、网络协议、网络安全、网络服务等。

人工智能数学基础

课程目标：本课程是人工智能的数学基础课程，旨在提升学生的数学思维和算法能力。需要掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计、空间变换、激活函数、关联性分析、回归分析、分类和聚类等。

深度学习应用开发

课程目标：本课程是深度学习基础课程，基于Pytorch实现。需要掌握Pytorch开发环境、数据类型、GPU编程、人工神经网络、激活函数、损失函数、优化器、监督和无监督学习、卷积、自编码神经网络、对抗神经网络、图神经网络等。

人工智能综合项目开发

课程目标：本课程是深度学习项目开发课程，基于Pytorch实现。需要具备深度学习的实际开发能力，包括：数据集使用、图像处理、模型构建、文本分析、目标检测、人脸识别、图像标注、图像生成、自编码网络、强化学习等。

人工智能算法基础

课程目标：本课程是人工智能技术的算法基础课程，旨在培养学生的算法思维，促进编程能力。需要掌握常用的算法，包括：排序、查找、字符串、线性结构、树结构、堆栈、散列、图、递归、分类、回归、聚类、降维、强化学习、策略分析、神经网络等。

自然语言处理应用开发

课程目标：本课程基于Python语言实现，利用爬虫技术获取网络数据并进行分析处理。需要掌握爬虫开发环境、网页解析、正则表达式、BeautifulSoup、scrapy、XPath、selenium、文本处理、推荐等。

人工智能数据服务

课程目标：本课程基于Python语言，实现数据分析与数据处理，是人工智能的核心技术。需要掌握数据挖掘组件、函数、分析技术、基本算法，实现数据清洗、挖掘、关联度分析、分类与聚类、推荐等。

计算机视觉应用开发

课程目标：本课程是人工智能技术的核心课程，涉及图像等内容的模式识别方法，是熟练运用深度学习技术的基础，同时对人工智能关键算法也有促进作用。需要掌握分类器设计、特征提取方法、图像识别、神经网络设计、聚类、遗传算法、粒子群算法等。

专业：人工智能技术应用

考

试

学

期

总

学

时

实

践

学

时

按学年及学期进行分配

（授课周数，不含集中实践周）

课

程

类

别

课

程

性

质

序

号

课

程

学

分

课程名称

第一学年

第二学年

第三学年

第一

学期

第二

学期

第三

学期

第四

学期

第五

学期

第六

学期

16W

16W

16W

14W

必

修

课

公

共

课

1

3

军训

112

112

14天

2

3

思想道德与法治

48

4

2

2/前8

3

2

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

3

32

4

2

4

3

习近平新时代中国特色社会主义思想概论

48

4

2/后8

2

5

3

形势与政策

48

4

每学期8课时

8

8

8

8

8

6

1

劳动教育

16

2/前8

7

2

军事理论（专项4学时）

36

2

8

6.5

体育（专项12）

108

100

2

2

2

9

8

英语

2

128

4

4

10

4

信息技术

64

32

4

11

2

大学生心理健康

32

2/后8

8/学期

8/学期

12

2

大学生职业发展与就业指导

32

2/前8

8/学期

8/学期

13

0.5

大学生创新创业教育

12

2/后6

14

2

劳动教育实践

32

32

每学期不少于8学时

小计

42

748

292

专

业

课

专业基础课

15

2

Linux操作系统

32

10

2

16

3

数据库技术

1

48

20

6/前8

17

3

Python语言程序设计

1

48

24

6/后8

18

2

人工智能应用导论

32

0

2

19

4

C语言程序设计

1

64

32

4

20

4

Java语言程序设计

64

32

4

21

4

计算机网络技术

2

64

0

4

22

4

人工智能数学基础

2

64

64

4

23

1.5

Python语言编程实训

30

30

2周

24

1.5

Java语言编程实训

30

30

2周

小计

29

476

242

专业核心课

25

4

深度学习应用开发

64

64

4

26

3

人工智能综合项目开发

4

48

48

6/前8

27

4

人工智能算法基础

3

64

64

4

28

2

自然语言处理应用开发

32

32

2

29

2

人工智能数据服务

3

32

32

2

30

3

计算机视觉应用开发

48

48

6/前8

小计

22

288

288

专业拓展课

31

4

Web前端开发技术

64

64

4

32

3.5

Web高级开发技术与应用

4

56

56

4

33

3

网络安全技术与应用

4

48

48

6/前8

34

7

毕业设计

112

112

4周

35

44

岗位实习

700

700

10周

15周

小计

61.5

980

980

选修课

公共课1组

36

2

美育教育

32

2

37

4

民航概论

64

4

38

3

民航礼仪

56

4

39

1

国家安全教育

16

16/学期

40

1

从业安全教育

14

14/学期

公共课2组

41

2

美育教育

32

2

42

4

影视鉴赏

64

4

43

3

党史国史

56

4

44

1

国家安全教育

16

16/学期

45

1

从业安全教育

14

14/学期

公共课3组

46

2

美育教育

32

2

47

4

高等数学

64

4

48

3

英语

56

4

49

1

国家安全教育

16

16/学期

50

1

从业安全教育

14

14/学期

选1组

小计

11.5

182

专业课1组

51

4

机电设备管理

64

4

52

3

开源硬件应用基础

56

28

4

53

3

数据可视化与应用

56

28

4

专业课2组

54

4

机电设备管理

64

4

55

3

飞机结构与系统（ME）

56

28

4

56

3

飞机电气与电子系统

56

28

4

专业课3组

57

4

机电设备管理

64

4

58

3

数据仓库与数据挖掘

56

28

4

59

3

人工智能产品应用

56

28

4

选1组

小计

11

176

56

合计

177

2850

1858

26

26

36

24

学时学分统计结果

学时分配统计

总

学时

理论

学时

实践

学时

实践学时

比例

公共课

学时

公共课学时

比例

选修学时

选修学时

比例

2850

992

1858

65.2%

930

32.6%

358

12.6%

学分分配统计

总

学分

必修课

学分

集中实践

学分

专业课

学分

公共课

学分

公共课学分

比例

选修学分

选修学分

比例

177

155.5

57

123

53.5

30.2%

22.5

12.7%

学年

学期

起止日期

课程教学周数

课程教学周时

课程门数

集中教育教学周数

机动

寒暑假期

教育教学周数合计

入学教育

军训

集中实训课

岗位实习

资格证训练考核

期末考试

专业体验及社会实践

毕业教育

一

1

23.9.9-24.2.2

16

26

13

1

2

1

1

3

20

2

24.2.26-24.7.12

16

26

13

1

1

1

7

19

二

3

24.9.2-25.1.24

16

36

13

1

1

1

4

20

4

25.2.24-25.7.18

14

24

9

5

1

1

6

20

三

5

25.9.1-26.1.30

0

0

6

10

0

10

1

21

6

26.3.9-26.6.26

0

0

4

15

7

0

1

1

20

总计

62

58

1

2

7

25

7

4

10

1

6

20

120

实训场所名称

功能

实训场所面积（㎡）

对应课程

主要设备与实训项目

人工智能开发

基础实训室

Python 语言

Java 语言

数据结构

数据库管理与应用

人工智能导论

配备服务器（安装相关软件平台环境）、投影设备、白板、计算机51台，WiFi 环境。

1. Python 项目开发实训；

2. 面向对象编程实训；

3. 数据库编程实训；

4. Java 项目开发实训

100

机器学习

实训室

机器学习技术

深度学习基础

数据处理与分析

1. 机器学习实训；

2. 深度学习实训；

3. 数据处理与分析实

训。

100

人工智能应用实训室

图像处理与分析；自然语言处理；智能语音技术；边缘计算（选配）

1. 图像处理综合实训；

2. 自然语言处理综合实训；

3. 智能语音处理综合实训。

100

数据采集与处理实训室

数据采集技术;数据标注基础;数据集制作技术

1. 数据采集实训；2. 数据标注实训；3. 数据集制作实训。

100

人工智能系统部署与运维实训室

人工智能系统测试技术;

人工智能系统部署与运

维

1. 人工智能系统测试实训；

2. 人工智能系统部署与运维实训。

100

计算机视觉实训室

计算机视觉技术

深度学习进阶

1. 图像分割实训；

2. 目标检测实训；

3. 物体识别实训。

100