一、专业基本信息
1. 专业定位
深圳大学人工智能专业旨在培养具备扎实的人工智能基础和跨学科科研能力的创新型人才。本专业依托深圳大学人工智能学院，立足国家人工智能战略及粤港澳大湾区发展需求，以打造国际一流人工智能教育与科研高地为使命，构建“政产学研用”深度融合的创新生态。
在学科布局上，构建本硕博贯通式培养体系，聚焦人工智能基础理论、具身智能与机器人、AI+电子/医学/空间技术等前沿交叉领域，实现学科融合与产业需求的精准对接。学院推行“厚基础—重交叉—国际化”育人理念，通过战略咨询委员会指导发展，联动湾区产业创新联合体与X+AI交叉平台，整合政策与产业资源；创新“四维能力”培养计划，采用模块化课程体系，培育具备全球视野与创新实践能力的复合型人才。
本专业依托射频异质异构集成全国重点实验室、大数据系统计算技术国家工程实验室、国家级计算机教学实验示范中心、国家首批现代产业学院—腾讯云人工智能学院等平台，构建“需求牵引—关键突破—产业落地”的闭环创新机制，持续推动核心技术攻关与成果转化。学院建设有深大智算中心，配备华为昇腾910系列智算平台、IBM System z10大型机等先进硬件设施，能够为学生提供高效、前沿的实验环境。
2. 培养目标
本专业面向国家重大战略需求，立足粤港澳大湾区经济发展和社会信息化建设需要，培养具有社会主义核心价值观，德智体美劳全面发展的卓越工程科技人才。毕业生兼具远大抱负和敢为人先的特区精神，能够进入国内外顶尖高校或科研机构继续深造，或在全球知名企事业单位从事计算机领域的研究、开发、应用及管理工作，亦可在相关领域开展创新创业实践。通过持续学习和能力提升，毕业生将成长为推动科技创新、工程实践和产业发展的中坚力量与行业领军人才。
3. 培养规格
3.1 学制要求
本专业标准修业年限为4年，授予工学学位。
3.2 毕业学分要求
本专业总学分要求158学分，其中，通识模块为39学分（基本通识课33学分、扩展通识选修课6学分），专业模块为96学分（大类平台课29.5学分、专业核心课36学分、专业选修课30.5学分），实践模块为20学分，创新创业模块为3学分（必修2学分、选修1学分）。其中，通识模块与专业模块合计135学分。扩展通识选修课包括公共选修课及非本专业开设的专业课程，涵盖人文艺术、社会科学、自然科学、生命科学、创新创业和中华文化六大类。学生须自主选修不少于6学分的扩展通识课，其中公共艺术教育课程选修不少于2学分，思想政治理论选择性必修课程不少于1门。专业选修课必须至少包含：学术素养模块4学分、智能体技术模块3学分、信息进阶模块3学分、智能系统模块2.5学分、数学进阶模块2学分。
3.3 知识及能力要求
本专业学生通过全过程课程学习和实践训练，应获得以下毕业要求的知识和能力：
工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂人工智能机器相关交叉学科的软硬件工程问题。
问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析复杂人工智能系统工程问题，以获得有效结论。
设计/开发解决方案：能够针对复杂人工智能系统工程问题设计解决方案，设计满足特定功能、性能和用户体验等需求的组件、模块、系统或开发流程，并能够在设计环节中体现创新意识，综合考虑系统实施对社会、经济、环境、法律、安全、健康、伦理和文化等的影响。
研究：能够理解人工智能系统工程基本科学原理，针对人工智能系统的功能、性能和用户体验等要求，采用专业科学方法对复杂人工智能系统工程问题进行研究，包括设计实验，收集、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
使用现代工具：能够针对复杂人工智能系统工程问题，选择、使用与开发恰当的计算机技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂人工智能系统工程问题的预测与仿真模拟，并能够理解其局限性。
工程师与世界：能够基于人工智能系统工程相关背景知识进行合理分析，评估人工智能系统设计、应用等工程实践的可持续发展性，评价社会、经济、可持续性和健康与安全、法律和环境对人工智能系统工程实践和解决复杂人工智能系统工程问题的影响。
伦理：运用计算机和软件伦理原则，在人工智能实践与复杂人工智能系统工程问题解决过程中，遵守计算机和软件伦理规范、相关的国家和国际法律。具有多元性和包容性的意识，并在人工智能实践与复杂人工智能工程问题解决过程中承认并尊重多样性。
个人和团队：能够在人工智能系统工程实践中，适应多学科背景下的团队合作方式，并在团队中胜任需求分析、设计、开发、测试、管理等多种角色的工作。
沟通：能够就复杂人工智能系统工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通，包括撰写报告和设计文档、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行交流。
项目管理：理解并掌握人工智能系统工程项目管理的人员、团队、成本、进度、范围、质量、风险等原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
终身学习：毕业生应具有自主学习和终身学习的意识，能够阅读理解、对比分析和综述人工智能专业文献，能够发现实践中存在的问题，有不断学习新知识和适应人工智能技术快速发展的能力。
国际视野：具备跟踪、了解国内外行业发展动态的意识、知识和能力。
创新创业：掌握人工智能行业创新创业相关管理等知识，具备运用人工智能专业核心、前沿知识、技术从事行业创新创业的能力、素养和精神。
思想政治：理解并掌握科学的世界观和方法论，具有良好的思想品德和社会公德，具有家国情怀和社会责任感，能够践行社会主义核心价值观，以专业知识、能力和素养为现代化建设做贡献。
4. 课程体系
4.1 课程体系总体框架
本专业课程包括国家规定的思想政治理论课程、通识课程、专业课程、实践课程与创新创业课程。
4.2 课程设置
通识课程共计39学分，其中基本通识课33学分，扩展通识选修课6学分。扩展通识课涵盖人文艺术、社会科学、自然科学、生命科学、创新创业和中华文化六大类，学生须自主选修不少于6学分，其中公共艺术教育课程选修不少于2学分，思想政治理论选择性必修课程不少于1门。
专业课程共计96学分，包括大类平台课29.5学分、专业核心课36学分和专业选修课30.5学分。大类平台课包括《高等数学A》、《线性代数》、《大学物理A》、《程序设计基础》、《面向对象程序设计》、《计算机组成原理》等课程。专业核心课包括《人工智能》、《机器学习》、《深度学习》、《概率论与数理统计》、《离散数学》、《数据结构》、《算法设计与分析》、《计算机网络》、《数据库系统》、《操作系统》、《人工智能安全与伦理》、《计算机视觉》、《自然语言处理》等课程。
专业选修课不少于36学分，包括数字电路、国际教育与跨文化交流、技术前沿讲座、Python程序设计、最优化方法、互联网编程、科技写作、矩阵论、计算机安全导论、软件工程、机器人导论、随机过程、信息论、自动机与形式语言、智能网络与计算、研究方法、嵌入式系统设计与实现、深度强化学习、大数据分析、并行计算、网络安全、数字图像处理、编译原理、系统编程、数据挖掘、计算机游戏开发、智能物联网、生成式人工智能及其应用、大模型技术及开发、智能识别系统设计、生物信息工程、计算机系统结构等。专业选修课必须至少包含学术素养模块4学分、智能体技术模块3学分、信息进阶模块3学分、智能系统模块2.5学分、数学进阶模块2学分。
专业核心课程主要包括：
AI基础模块：人工智能、深度学习、人工智能课程实训、人工智能安全与伦理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉；
数理基础模块：线性代数、概率论与数理统计、离散数学；
信息基础模块：计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络、程序设计基础、算法设计与分析、数据库系统、面向对象程序设计。
其中《计算机导论》《计算机网络》为国家级一流本科课程。
实践课程不少于20学分，包括军事技能、思政与社会实践、大学生劳动教育、人工智能课程实训、科研实践、毕业论文（设计）、专业实习等。
创新创业课程不少于3学分，其中必修2学分（创新领航讲座、面向未来的创新创业概论），选修1学分。
5. 师资队伍
本专业依托深圳大学人工智能学院，结合战略咨询委员会、湾区产业创新联合体与X+AI交叉平台，形成专任教师与产业专家协同的师资队伍。教学团队覆盖人工智能基础理论、具身智能与机器人、AI+电子/医学/空间技术等方向，并通过与腾讯、华为、中兴、华大基因、中国移动、金蝶、IBM等企业的合作，引入产业导师参与课程、实训与项目指导。
6. 教学条件
本专业拥有大数据系统计算技术国家工程实验室、射频异质异构集成全国重点实验室、国家级计算机教学实验示范中心、国家首批现代产业学院-腾讯云人工智能学院等多个国家级和省级科研实验室。依托实验室建设的智算中心配备华为昇腾910系列智算平台、IBM System z10大型机等大量先进硬件设施，能够为学生提供高效、前沿的实验环境。
二、专业其他特点
1. 国际联合培养与合作
· 与英国诺丁汉大学、新加坡国立大学、南洋理工大学、爱丁堡大学、美国哥伦比亚大学、香港大学等多所国际知名高校开展学术交流与合作办学
2. 产教融合
· 与腾讯、华为、中兴、华大基因、中国移动、金蝶、IBM等国内外知名企业紧密合作，学生将有机会深入世界级企业实际项目
3. 就业情况
随着粤港澳大湾区成为我国人工智能产业的核心发展区域，人工智能与互联网、大数据和实体经济的深度融合正推动区域内产业的转型升级和优化发展。本班毕业生在这一产业蓬勃发展的环境中，具有极为乐观的就业前景。
人工智能（IEEE荣誉班）
一、专业基本信息
1. 专业定位
深圳大学人工智能（IEEE荣誉班）依托深圳大学人工智能学院和大数据系统计算技术国家工程实验室，结合国内外领先企业和科研机构的资源优势，是与电子与电气工程师协会（IEEE）共同推动的高水平人工智能专业培养项目，采用"产、学、研、创"四位一体的培养模式。依托IEEE提供科技信息、科研项目、国际会议、实习竞赛等资源，大数据系统计算技术国家工程实验室通过资源共享、优势互补，以提升学生的国际化能力（International）、科研兴趣（Enthusiastic）、创优精神（Excellent）、专才素养（Expert）为核心要素，培养具备扎实人工智能专业基础、优秀跨学科科研与创新能力的科研创新型人才，目标构建世界一流学科。
本特色班基于新工科理念，在教学内容上结合了人工智能、机器学习、大数据分析、计算机视觉、自然语言处理等多领域的前沿知识，同时注重跨学科学术探索。教学团队涵盖了国家杰出青年、千人计划学者以及国外名校教授等人才。
本专业具有以下特色：
（1）依托深圳大学在人工智能领域的强大教学和科研平台，拥有大数据系统计算技术国家工程实验室、射频异质异构集成全国重点实验室、国家级计算机教学实验示范中心、国家首批现代产业学院-腾讯云人工智能学院等多个国家级和省级科研实验室资源；
（2）依托学院建设的智算中心配备华为昇腾910系列智算平台、IBM System z10大型机等大量先进硬件设施，能够为学生提供高效、前沿的实验环境；
（3）在产教融合上，通过与腾讯、华为、中兴、华大基因、中国移动、金蝶、IBM等国内外知名企业的紧密合作，学生将有机会深入世界级企业实际项目。
2. 培养目标
本专业立足粤港澳大湾区经济发展和社会信息化建设需求，致力于培养德智体美劳全面发展的复合型人才。毕业生将系统掌握数学、自然科学和人工智能领域的专业知识，具备对计算机复杂工程问题进行建模、设计、分析与实现的综合能力，能够胜任计算机系统设计、开发与应用等工作。本专业着重培养学生的人文素养、职业道德与团队协作精神，通过国际化培养体系塑造具有科研创新潜力、追求卓越品质的专业技术人才，使其兼具专才素养与创优精神。
3. 培养规格
3.1 学制要求
本专业标准修业年限为4年，授予工学学位。
3.2 毕业学分要求
本专业总学分要求158学分，其中，通识模块为39学分（基本通识课33学分、扩展通识选修课6学分），专业模块为98学分（大类平台课33学分、专业核心课31.5学分、专业选修课33.5学分），实践模块为18学分，创新创业模块为3学分（必修2学分、选修1学分）。
3.3 知识及能力要求
本专业学生通过全过程课程学习和实践训练，应获得以下毕业要求的知识和能力：
（1）工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂人工智能机器相关交叉学科的软硬件工程问题。
（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，识别、表达、并通过文献研究分析复杂人工智能系统工程问题，以获得有效结论。
（3）设计/开发解决方案：能够针对复杂人工智能系统工程问题设计解决方案，设计满足特定功能、性能和用户体验等需求的组件、模块、系统或开发流程，并能够在设计环节中体现创新意识，综合考虑系统实施对社会、经济、环境、法律、安全、健康、伦理和文化等的影响。
（4）研究：能够理解人工智能系统工程基本科学原理，针对人工智能系统的功能、性能和用户体验等要求，采用专业科学方法对复杂人工智能系统工程问题进行研究，包括设计实验，收集、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。
（5）使用现代工具：能够针对复杂人工智能系统工程问题，选择、使用与开发恰当的计算机技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂人工智能系统工程问题的预测与仿真模拟，并能够理解其局限性。
（6）工程师与世界：能够基于人工智能系统工程相关背景知识进行合理分析，评估人工智能系统设计、应用等工程实践的可持续发展性，评价社会、经济、可持续性和健康与安全、法律和环境对人工智能系统工程实践和解决复杂人工智能系统工程问题的影响。
（7）伦理：运用计算机和软件伦理原则，在人工智能实践与复杂人工智能系统工程问题解决过程中，遵守计算机和软件伦理规范、相关的国家和国际法律。具有多元性和包容性的意识，并在人工智能实践与复杂人工智能工程问题解决过程中承认并尊重多样性。
（8）个人和团队：能够在人工智能系统工程实践中，适应多学科背景下的团队合作方式，并在团队中胜任需求分析、设计、开发、测试、管理等多种角色的工作。
（9）沟通：能够就复杂人工智能系统工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通，包括撰写报告和设计文档、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行交流。
（10）项目管理：理解并掌握人工智能系统工程项目管理的人员、团队、成本、进度、范围、质量、风险等原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。
（11）终身学习：毕业生应具有自主学习和终身学习的意识，能够阅读理解、对比分析和综述人工智能专业文献，能够发现实践中存在的问题，有不断学习新知识和适应人工智能技术快速发展的能力。
（12）国际视野：具备跟踪、了解国内外行业发展动态的意识、知识和能力。
（13）创新创业：掌握人工智能行业创新创业相关管理等知识，具备运用人工智能专业核心、前沿知识、技术从事行业创新创业的能力、素养和精神。
（14）思想政治：理解并掌握科学的世界观和方法论，具有良好的思想品德和社会公德，具有家国情怀和社会责任感，能够践行社会主义核心价值观，以专业知识、能力和素养为现代化建设做贡献。
4. 课程体系
4.1 课程体系总体框架
本专业课程包括国家规定的思想政治理论课程、通识课程、专业课程、实践课程与创新创业课程。
4.2 课程设置
通识课程共计39学分，其中基本通识课33学分，扩展通识选修课6学分。扩展通识课涵盖人文艺术、社会科学、自然科学、生命科学、创新创业和中华文化六大类，学生须自主选修不少于6学分，其中公共艺术教育课程选修不少于2学分，思想政治理论选择性必修课程不少于1门。
专业课程共计96学分，包括大类平台课29.5学分、专业核心课36学分和专业选修课30.5学分。大类平台课包括《高等数学A》、《线性代数》、《大学物理A》、《程序设计基础》、《面向对象程序设计》、《计算机组成原理》等课程。专业核心课包括《人工智能导论》、《机器学习》、《深度学习》、《人工智能安全与伦理》、《概率论与数理统计》、《离散数学》、《数据结构》、《算法设计与分析》、《计算机网络》、《数据库系统》、《操作系统》、《计算机视觉》、《自然语言处理》等课程。
本专业核心课程涵盖三大模块：AI基础模块（人工智能导论、深度学习、人工智能课程实训、人工智能安全与伦理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉）、数理基础模块（线性代数、概率论与数理统计、离散数学）、信息基础模块（计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络、程序设计基础、算法设计与分析、数据库系统、面向对象程序设计）。
专业选修课不少于30.5学分，根据专业培养目标设计了学术素养、交叉融合、信息进阶、数学进阶、智能系统、智能体技术、大数据技术等多个模块。该班级选修课必须包含学术素养模块所有课程、交叉融合模块至少选修一门。交叉融合模块涵盖《人工智能与法律》、《智慧运营管理》、《脑机智能交互》、《人工智能与合成生物学》、《人工智能与未来教育》、《人工智能与未来电力系统》等跨学科课程。
实践课程不少于20学分，包括军事技能、思政与社会实践、专业实习、毕业论文（设计）、人工智能课程实训、科研实践（论文撰写与投稿）、大学生劳动教育等。与人工智能其他班级相比，本班额外要求一个论文撰写与投稿学分。
创新创业课程不少于3学分，其中必修2学分（创新领航讲座、面向未来的创新创业概论），选修1学分。
5. 师资队伍
本专业有专职教师61人，其中高级职称占比61.3%，博士占比93.4%，形成了以中青年教师为主体、老中青相结合的梯队结构，包括中国科学院院士2人、日本工程院院士1人、国家级人才5人、国家青年人才2人，以及3名科睿唯安高被引科学家和3名IEEE Fellow。近五年，在Nature Biotechnology、Nature Communications、Advanced Science、IEEE Transactions on Robotics等期刊发表高水平论文234篇，申请发明专利199件，立项国家级项目66项，包括国家重大科研仪器研制项目1项、国家重点研发计划项目1项、国家自然科学基金重点项目1项，重要横向项目13项，累计获批经费超22889万元，为学生提供了顶尖的学术指导与产业实践资源。
6. 教学条件
本专业拥有大数据系统计算技术国家工程实验室、射频异质异构集成全国重点实验室、国家级计算机教学实验示范中心、国家首批现代产业学院-腾讯云人工智能学院等多个国家级和省级科研实验室。依托实验室建设的智算中心配备华为昇腾910系列智算平台、IBM System z10大型机等大量先进硬件设施，能够为学生提供高效、前沿的实验环境。
二、专业其他特点
1. 国际联合培养与合作
· 与英国诺丁汉大学、新加坡国立大学、南洋理工大学、爱丁堡大学、美国哥伦比亚大学、香港大学等多所国际知名高校开展学术交流与合作办学
2. 产教融合
· 与腾讯、华为、中兴、华大基因、中国移动、金蝶、IBM等国内外知名企业紧密合作，学生将有机会深入世界级企业实际项目
3. 就业情况
随着粤港澳大湾区成为我国人工智能产业的核心发展区域，人工智能与互联网、大数据和实体经济的深度融合正推动区域内产业的转型升级和优化发展。本班毕业生在这一产业蓬勃发展的环境中，具有极为乐观的就业前景。
