专业定义

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。

课程体系

《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》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

就业方向

实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

培养目标：本专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。

培养要求：本专业学生主要学习并掌握统计学专业的基本理论，基本知识和基本技能。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：

1．具有良好的政治、思想、文化、道德、身体和心理素质；

2．掌握统计学的基础知识、基本理论和系统的统计思想；

3．掌握搜集数据的科学方法，能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和 预测；

4．掌握中外文资料查询和文献检索的现代信息技术，初步具备获取所关心问题的解决方案 及对这些方案评断的能力；

5．初步具备应用统计学知识解决行业领域（如经济、金融、保险、管理、市场调查、生物、医 药、工业、农业、林业、商业、信息技术、教育、卫生、气象、水利、环境和减灾等方面）中问题的能力 与应用创新意识；

6．了解统计学理论与方法的发展动态，具有统计学创新意识和初步的科学研究能力；

7．具有进一步职业发展能力；

8．具有较强的交流沟通、环境适应和团队合作的能力。

主干学科：统计学、数学。

核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数 方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。

核心课程示例：

示例一：统计学导论（授课48学时，上机实践32学时）、数学分析（288学时）、代数学基础 （224学时）、解析几何（64学时）、常微分方程（64学时）、概率论（64学时）、应用随机过程（64学 时）、复变函数（64学时）、实变函数（64学时）、统计学基础（授课48学时，上机实践32学时）、概 率测度I（64学时）、多元统计分析（授课48学时，上机实践32学时）、时间序列分析（48学时）、 试验设计（48学时）。

示例二：数学分析（300学时）、高等代数（200学时）、解析几何（60学时）、近世代数（80学 时）、常微分方程（60学时）、概率论基础（60学时）、复变函数（60学时）、实变函数（80学时）、统 计学（60学时）、测度论（60学时）、随机过程（60学时）、实用回归分析（60学时）、应用多元统计 分析（60学时）、应用时间序列分析（60学时）、统计软件选讲（60学时）。

主要实践性教学环节：上机操作训练、社会调查、统计实习、科研训练和毕业论文等。

修业年限：四年。

授予学位：理学学士。