2025年人工智能与机器人微专业招生简章
一、微专业简介
人工智能与机器人微专业具有广阔的社会需求和良好的就业前景。当前，新基建、智能制造、智慧城市等重点领域对人工智能技术应用人才需求迫切。根据工信部数据，2023年人工智能相关岗位缺口超过170万，其中应用型技术人才占比达65%以上。
就业前景呈现多维发展。人工智能与机器人专业毕业生可在智能制造、智慧服务、数字农业等多个领域实现就业：工业互联网领域需要设备智能改造技术人员；智慧城市建设需要AI系统运维工程师；服务行业需要智能客服训练师；农业科技企业需要无人机操作与数据分析专员。第三方机构预测，到2025年人工智能产业将创造500万以上就业岗位，其中高职层次人才在智能设备维护、AI产品落地应用等场景具有显著竞争优势。以上海为例，工业机器人系统操作员、计算机视觉标注工程师等岗位起薪已达8000-12000元。
二、培养目标
（一）培养方向
人工智能与机器人
（二）培养模式
采用“理论教学 + 实践教学”相结合的培养模式。理论教学通过课堂教学、在线学习等方式进行，注重培养学生的人工智能与机器人基础知识和理论素养。实践教学通过实验、项目实践、企业实习等方式进行，让学生在实际操作中掌握人工智能与机器人的应用和解决实际问题的能力。
（三）培养要求
培养思想政治坚定、德技并修、全面发展，适应新一代信息技术产业发展需要，具有一定的科学文化水平、良好的人文素养和职业道德、精益求精的工匠精神、较强的就业创业能力和可持续发展的能力，掌握扎实的科学文化基础和人工智能数据技术、机器学习基础、深度学习框架及相关法律法规等知识，具备数据处理、模型训练、应用开发等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事人工智能数据服务、智能软件设计与开发、智能系统集成、智能应用系统部署与运维等工作的高素质技术技能人才。
三、招生对象及要求
（一）招生对象：
主要面向大数据技术、计算机网络技术、云计算技术应用、软件技术、人工智能技术应用、虚拟现实技术应用等相关专业，尤其是对人工智能与机器人有浓厚兴趣，且具备一定计算机基础和数学基础在校生学生。
（二）计划招生人数：30人。
（三）收费标准：本年度不收取学费。
四、报名及录取
（一）报名时间：2025年5月30日-2025年6月5日。
（二）报名方式：扫码提交报名材料。
2025年人工智能与机器人微专业报名
（三）录取方式：对填报数据和提交材料进行审核，择优录取。
五、学分认定与证书授予
根据《福建船政交通职业学院微专业管理办法（试行）》制定。
六、微专业课程
（一）课程设置及学时分配表
课程名称 | 主要内容 |
Python程序设计 | 课程内容涵盖大数据应用领域的核心概念、常用库和工具的介绍，系统讲解Python基础语法、数据结构及面向对象编程，涵盖函数、文件操作及模块化开发，培养解决实际问题的编程能力与计算思维。 |
数字图像处理技术应用 | 课程内容涵数字图像基础操作、图像形态学和梯度计算、图像直方图和量化处理、图像变换、数字图像处理项目实战等模块，加深对数字图像处理技术的理解，为进一步研究和从事人工智能技术实践提供良好的基础和参考。 |
深度学习技术应用 | 课程内容涵盖PyTorch与数学基础、神经网络基础、卷积神经网络基础、迁移学习、生成对抗式网络、Transformer、综合实战设计等模块。 |
计算机视觉技术应用 | 课程内容涵盖图像文件操作、视频文件操作、边缘检测、轮廓检测、图像增广、掩模应用、图像分割、人脸检测与人脸识别、图像检索应用开发与部署、目标检测和识别、目标跟踪 、 停车场车牌识别系统等模块。 |
智能机器人技术实践 | 课程内容涵盖智能语音助手体验与模块开发、聊天机器人与应用开发、语音助手自定义插件开发、训练智能对话机器人模型、语音情感识别等模块，学习如何与聊天机器人进行通信，并初步了解机器人集成和部署的关键步骤。 |
智能交通行业应用 | 课程内容涵盖司机驾驶行为检测、交通路况检测、 行人/车辆闯红灯检测系统等模块，通过理论与实结合掌握交通行业人工智能技术应用。 |
（二）课程简介
1.《Python程序设计课程》
Python 是一种面向对象、解释型、弱类型的脚本语言，它也是一种功能强大而完善的通用型语言。Python是当前机器学习和深度学习领域采用的主流编程语言。本课程针对所有层次的Python入门者提供了完整的Python编程基础知识和常用基础库。
2.《数字图像处理技术应用课程》
本课程要求学习了解数字图像处理技术，培养学生具备高职人工智能技术专业所需要的数字图像处理技术应用的基本知识和技能，熟悉并能使用人工智能相关技术进行数字图像处理技术应用的相关操作，具备对人工智能技术领域出现的新技术、新思想进一步学习的能力。希望通过本课程的学习，加深对数字图像处理技术的理解，为进一步研究和从事人工智能技术实践提供良好的基础和参考。
3.《深度学习技术应用课程》
本门课程旨在培养学生在人工智能领域的专业理论知识和应用技术，主要涵盖深度学习的基本原理、常用算法、编程实现及其在不同领域的应用等内容，让学生在具体项目过程中掌握和熟练运用PyTorch深度学习相关框架的同时，深入理解并巩固相应深度学习知识，提高以深度学习技术来解决实际问题的能力，也培养学生的团队合作精神与职业素养。
4.《计算机视觉技术应用课程》
本课程旨在培养学生使用python为工具，自主设计程序，调用算法接口，应用数据分析技术对图像数据、视频数据进行数据预处理、进行初步算法分析。该课程以就业为导向，突出能力本位的教育特点，以实用技能为核心，以典型任务为主线，设计教学环节；以动手能力的培养为突破点，强调实际操作能力，以项目经验、职业生涯发展为目标，以职业能力为依据，组织课程内容，在教学过程中，注重学生职业道德素养、专业技能的培养。学生通过本课程的学习，可以从事计算机视觉开发应用领域的相关工作，具备图像处理工程师、图像标注师、人工智能算法测试员（视觉方向）、计算机视觉应用开发工程师、AI 算法工程师（视觉方向）的基本素质。
5.《智能机器人技术实践课程》
聊天机器人是一种计算机程序，它们能够基于人工智能、自动规则、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 等技术处理数据，响应各种各样的用户请求。 通过《智能机器人技术实践》课程，让你对聊天机器人的架构有清晰的认知。然后介绍了自然语言处理的相关知识，以及如何在定制化的聊天机器人对话处理过程中使用自然语言工具。在此基础上，本书还详细介绍了多种不同的自然语言处理技术，以便在实操中可以根据具体需求选择合适的处理方法。你将学习如何使用语音机器人平台搭建一个聊天机器人，并定义相关的意图和实体。通过书中的示例，你将学习如何与聊天机器人进行通信，并初步了解机器人集成和部署的关键步骤。本课程着重讲解如何搭建、训练和部署你的专属聊天机器人，使得你的机器人将具备对话决策的能力，并能成为网页应用上的对话代理。还可以把聊天机器人部署在个人服务器上。
6.《智能交通行业应用课程》
随着我国经济的高速发展，制造业智能化转型升级进展迅猛，新技术的应用范围更加广泛，智能交通领域也正在进行着一场深刻变革。国家出台了促进智能交通发展的相关政策，许多学者也结合智能交通发展中存在的问题从不同侧面对智能交通进行了研究，取得的成果在应用方面发挥了较好的作用。如何将各种先进技术集成运用于智能交通中，扩大智能交通技术体系，促使智能交通的完善与发展，是目前交通领域研究的热点问题。本课程基于人工智能技术围绕智能交通中交通路况检测、司机驾驶行为分析、行人\车辆闯红灯检测等领域展开项目化实训案例，课程内容注重知识的实用性和可操作性，由浅入深、循序渐进地讲授，结合人工智能深度学习技术与行业应用需求的结合，解决实际交通行业存在的痛点问题，提升交通行业智能性、安全性，学者通过理实结合掌握交通行业人工智能技术应用。
七、招生咨询
专业负责人：王老师
联系电话：13358291653