学历、学制、授位情况：

本科学历，学制四年，授工学学士学位。

获批一流本科专业建设点、工程认证等认证及获奖情况：

人工智能专业属教育部特设专业，专业依托“信息与通信工程”陕西省一流学科。本专业与华为“智能基座”产教融合协同育人基地合作建课11门。

培养目标：

本专业旨在培养具有坚定的政治立场和较强的社会责任感，德、智、体、美、劳全面发展的社会主义建设者和接班人；具备扎实的数理基础、良好的外语水平和综合素质，掌握智能数据分析、处理及应用等相关专业知识，能够在公共安全、信息通信、交通、物流等领域从事与人工智能系统研发与集成、运营维护、管理等相关工作，服务于人工智能产业和区域经济社会发展的高素质创新型人才。

毕业生在毕业后5年左右在社会和专业领域应达到的具体目标包括：

1.具备运用数学、自然科学、工程基础和人工智能专业知识与技能，对人工智能领域复杂工程问题进行分析与研究，提出解决方案并对其进行有效处理的能力。

2.能够跟踪人工智能及相关领域的前沿技术，熟练运用现代工具，具备独立承担本领域的应用创新研究、系统设计、研发及运维等工作的能力。

3.具备社会责任感，能够坚守职业道德规范，在工程设计中能综合考虑法律、环境、可持续发展等因素的影响。

4.具备良好的人文科学素养、团队精神，具备有效地沟通表达能力，能够在人工智能产业应用主要环节中担当组织管理角色。

5.拥有较强的自主学习和终身学习的能力，具有一定的国际视野，能够积极主动地适应社会环境和人工智能行业的发展变化。

培养要求：

思想道德：具有坚定的马克思主义信仰和中国特色社会主义理想信念，准确把握新时代中国特色社会主义的特征，践行社会主义核心价值观。

1.工程知识：能够运用数学、自然科学、工程基础和专业知识，解决人工智能应用领域智能数据分析、处理及应用的复杂工程问题。

1.1 掌握数学、自然科学、工程基础及专业知识，具备对人工智能应用领域智能数据分析、处理及应用的复杂工程问题进行恰当表述的能力。

1.2 具备能对人工智能领域智能数据分析、处理及应用的复杂工程问题进行建模，并保证模型准确性，满足工程计算实际需求的能力。

1.3 能够运用工程基础知识和人工智能专业基础知识对人工智能领域智能数据分析、处理及应用的复杂工程问题进行推导和计算。

1.4 能够运用工程基础知识和人工智能专业知识对人工智能领域智能数据分析、处理及应用复杂工程问题的解决方案进行评价，并提出改进思路。

2.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理思考问题，能借助文献研究等方法，识别、表达、分解人工智能领域的复杂工程问题，以获得有效结论。

2.1 具备能够应用数学、自然科学和工程科学的基本概念、原理对人工智能领域的复杂工程问题进行识别和有效分解的能力。

2.2 能够识别和表达人工智能领域的复杂工程问题的关键环节和参数，对分解后的问题进行分析。

2.3 掌握科技文献、资料的检索与分析；能够通过图书馆、数据库、网上检索等多种方式快速、准确地检索相关信息，具备借助文献研究对人工智能领域的复杂工程问题进行识别、表达、分析的能力。

3.设计/开发解决方案：能够设计针对人工智能领域复杂工程问题的解决方案，设计满足特定需求的智能信息处理系统和模块，并能够在设计环节中体现创新意识，综合考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境因素的影响。

3.1 掌握工程设计和系统开发的基本方法和技术，能够在了解影响设计目标和技术方案各种因素的基础上，设计针对人工智能及相关领域复杂工程问题的解决方案。

3.2 能针对人工智能领域复杂工程问题多层次、多方面的特定需求，在考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等现实约束条件下，独立进行智能信息处理系统的模块设计，进而完成系统设计。

3.3 能够在针对人工智能及其相关领域的系统设计、开发、测试等环节中体现创新意识。

4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对人工智能领域智能数据分析、处理及应用等方面的复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

4.1 能够基于科学原理及方法对人工智能领域智能数据分析、处理及应用的复杂工程问题的软件、硬件模块进行理论分析与仿真。

4.2 具备根据人工智能领域智能数据分析、处理及应用的复杂工程问题的特点，选择研究路线，设计可行的实验方案，构建实验系统，获取实验数据，开展实验的能力。

4.3 具备对实验结果进行关联、分析和解释，整理实验数据，通过信息综合得到合理有效的结论的能力。

5. 使用现代工具：能够针对人工智能领域智能数据分析、处理及应用等方面的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，并对复杂工程问题预测与模拟，同时能够理解其局限性。

5.1 能恰当选择和熟练掌握人工智能领域相关仪器、设备的基本原理、性能及操作方法，并能运用图、表、公式等手段分析和解决复杂工程问题。

5.2 掌握基本的计算机操作和应用，至少掌握一种软件开发语言(如C、C++、python语言等)，并能够运用集成开发环境进行复杂程序设计。

5.3 能熟练运用文献检索工具，获取人工智能领域理论与技术的最新进展。

6. 工程与社会：能够使用专业相关的工程背景知识，进行合理分析，评价本专业的工程实践活动和复杂工程问题的解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，理解应承担的责任。

6.1 通过人工智能领域相关企业生产实习和社会实践，具备必要的人工智能领域复杂工程问题背景知识。

6.2 熟悉人工智能相关领域复杂工程问题相关的技术标准、知识产权、产业政策和法律法规。

6.3 能够基于人工智能工程相关的背景知识，识别和客观评价复杂工程项目的实施过程与社会、健康、安全、法律以及文化之间的相互影响，并理解应承担的责任。

7. 环境与可持续发展：能够理解和评价人工智能领域复杂工程问题的工程实践对环境和社会可持续发展的影响。

7.1 了解人工智能相关产业及其方针、政策和法律法规，理解环境保护和社会可持续发展的内涵和意义。

7.2 正确理解和评价人工智能领域复杂工程问题实施对环境保护及社会可持续发展等的影响，正确认识工程实践对于客观世界和社会的贡献和影响，理解用技术手段降低其负面影响的作用与局限性。

8. 职业规范：具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工程实践中理解并恪守工程职业道德和规范，履行责任，能为国家富强、民族振兴而奋斗终身。

8.1 具备人工智能领域尊重生命，关爱他人，主张正义，诚实守信，具有人文知识、思辨能力、处事能力和科学精神。

8.2 具有良好的思想品德和社会公德，职业道德与规范，在实践中能自觉遵守，并履行责任。

8.3 理解社会主义核心价值观，建立正确的劳动观，懂得劳动创造价值的道理，树立正确的审美观。

9. 个人与团队：能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

9.1 具备团队合作精神或意识，能够理解多学科背景下的团队合作的意义，具备与其他学科的成员共享资源，合作共事的能力。

9.2 能够独立完成团队分配的工作，并能听取其他成员的意见，胜任团队成员或负责人的角色与责任，组织团队开展工作。

10. 沟通：具备良好的表达能力，能够就人工智能领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应问题，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

10.1 具备良好的表达沟通能力，能够就人工智能领域的复杂工程问题通过口头表达或书面方式与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。

10.2 至少掌握一门外语，能够进行跨文化沟通和交流，具有国际视野。

10.3 能够跟踪人工智能领域的国际发展趋势、研究热点。

11. 项目管理：理解并掌握人工智能领域工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科、跨职能环境中应用。

11.1 能够理解人工智能领域工程项目产品全周期、全流程的成本构成，掌握人工智能领域工程项目中涉及的管理与经济决策方法。

11.2 具备在多学科、跨职能环境中，把工程管理、经济决策方法应用于人工智能领域智能信息处理系统的设计与实践过程中的能力。

12．终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应社会发展的能力。

12.1 能认识自主学习的必要性，具有自主学习和终身学习的意识，具有终身学习的知识基础，掌握自主学习的方法，了解拓展知识和能力的途径。

12.2 具有自主学习能力，能够针对个人或职业发展需要，终身学习，适应职业发展。

主干学科与主要课程：

1.主干学科：

信息与通信工程、计算机科学与技术。

2.主要课程：

人工智能数学基础、机器学习基础、数据挖掘与智能分析、最优化理论与方法、计算智能与应用、算法设计与分析、模式识别原理与应用、图像与视频处理B、深度学习及应用、计算机视觉、人工智能程序设计。

继续深造方向：

1.主要硕士研究生招生专业：

人工智能、信息与通信工程、计算机科学与技术、大数据技术与工程、控制科学与工程、智能科学与技术。

2.升学院校：

南京大学、西安电子科技大学、西安交通大学、北京邮电大学、西安邮电大学等。

毕业去向：

1.本专业相关度较高的行业知名用人单位：

西安华为技术有限公司、阿里巴巴（中国）网络技术有限公司、杭州海康威视数字技术有限公司、小米通讯技术有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、科大讯飞（苏州）科技有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、中国邮政储蓄银行股份有限公司等。

2.毕业生就业后主要从事的岗位情况：

主要面向人工智能产业及其应用相关的企事业单位，从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持、管理等工作，也可以在高校或科研单位从事科研及教学工作。