随着GPT-3.0走入大众视野，人工智能技术再次被按下加速键，新的技术和应用层出不穷，成为全球关注的焦点。从2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，到2018年教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，国家层面持续推动人工智能技术与经济社会的深度融合。截至目前，全国已有537所高校获批设立人工智能专业，面对不断增长的人才需求和快速变化的行业形势，高校人工智能专业如何建设，如何实现“高质量”人才输出，成为每所高校在专业建设中亟待解决的重要问题。

产教融合，服务产业：为谁培养AI人才？

人工智能产业的蓬勃发展从数据、算力、应用到跨领域的综合解决方案，已经形成了一个多层次的复杂结构，对人工智能人才的需求也日益多元化。高校人工智能专业应首先明确产业的需求，以服务经济发展为核心，定位人才培养目标和具体方向。

● 面向产业，为人才培养定向 

高校必须关注人工智能在产业中的细分领域，明确所培养的人才应该具备哪些专业素养和技术能力。人工智能产业覆盖领域广泛，如工业、医疗、金融、制造等，不同应用场景对人才的需求也有所差异。

● 聚焦岗位需求，精准塑造专业能力 

人工智能产业的岗位需求细化到算法工程师、数据科学家、自然语言处理专家、计算机视觉工程师等多个方向。这就要求高校的课程设计必须以企业对技术能力的需求为导向，通过设置多样化、专业化的课程模块，使学生具备从基础理论到项目应用的全方位技能。

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以产业需求为导向：课程体系如何构建？

针对人工智能专业的课程建设，2018年《高等学校人工智能创新行动计划》中明确了人才培养的主干课程，涵盖《人工智能基础》、《机器学习》、《神经网络》、《计算机视觉》等内容。这些主干课程为人才培养打下了坚实的理论基础，但随着AI技术的演进和产业需求的变化，课程体系需要与时俱进，形成“厚基础、强技能、善应用”的课程结构。

01、构建核心知识体系，夯实主干课程

聚焦人工智能的核心内容，围绕基础课程进行知识延展，涵盖数据分析、算法原理等关键领域。理论与实际相结合，通过案例分析帮助学生掌握扎实的基础知识。

02、紧跟前沿技术，融入国际视野

高校在构建课程体系时应适当引入国际化的课程资源，如最新的计算机视觉、自然语言处理等前沿内容。将全球视野与经典理论融合，为学生提供最具竞争力的知识储备。

03、实战项目驱动，培养应用实战能力

融入产业真实案例的项目实战是AI课程体系中的重要一环。通过在课程中引入实际应用场景的项目训练，帮助学生理解技术落地的全流程，从项目需求到技术实现，再到成果交付的各环节。

人工智能专业课程体系建议

美林数据从产业人才需求及行业人才标准出发，结合全国上百所高校人工智能专业人才培养解析和沟通，梳理出以下课程矩阵：

基础课程-筑牢学科基础底座

基础课程以学生的全面发展为目标，重视基础知识的扎实传授和基本能力的培养。通过深入的数学、物理和计算机等课程，帮助学生为理解并掌握复杂的人工智能技术奠定坚实的根基。这些课程不仅提升了学生的逻辑思维和定量分析能力，还为后续的人工智能专业学习打下了不可或缺的基础。在专业人才培养中，基础课程作为关键支撑，确保学生具备良好的问题解决能力，并能够适应快速发展的科技领域。

主干课程-聚焦人工智能核心内涵

主干课程围绕人工智能专业的核心知识与技能，旨在全面提高学生的专业素养和实践能力。课程涵盖人工智能的基础理论、核心算法及关键技术，如机器学习、神经网络、计算机视觉等，聚焦行业前沿与专业核心，使学生系统掌握该领域内的知识体系与方法论。在人才培养过程中，主干课程不仅加深了学生对理论的理解，还激发了他们探索新技术的兴趣，提升了创新能力，为成为具备科学家素养的工程师奠定了坚实的知识与技能基础。

应用课程-与时俱进的交叉融合体系

应用课程注重培养学生的实践与创新能力，通过应用导向的课程设计和项目实践，使学生能够将所学知识应用于解决实际问题。课程内容涵盖大模型、语音、机器人、物联网等多个领域，旨在拓宽学生的视野，提升跨学科融合能力。这种面向产业的应用型教育模式，不仅增强了学生对最新技术动态的敏感度，还提升了他们的就业竞争力。应用课程是学生将理论转化为实践的关键环节，通过实践项目和跨学科学习，连接理论与实践，为学生未来的职业发展提供了坚实的支持。

项目实战-宽口径强应用的实战能力

“项目实战”课程内容是产教融合、创新人才培养理念在人工智能专业教育中的具体体现。通过真实产业项目案例，让学生在解决实际问题的过程中深化对人工智能领域知识和技能的理解。在“项目实战”中，学生将组成团队，模拟企业项目组的运作模式，从需求分析、方案设计、技术选型、模型训练到系统部署和效果评估，全程参与项目的各个环节。这种实践不仅提升了学生的数据处理、模型构建与优化、系统开发等专业技能，还培养了他们的团队协作、项目管理和沟通协调等综合能力。通过实践教学和创新能力的锻炼，造就出具备创新精神和应用能力的高素质人工智能人才。

高校人工智能专业的建设与人才培养任重道远。只有深入理解产业需求、结合技术前沿、高度注重学生的实践能力，才能培养出具备创新思维和应用能力的AI卓越工程师。