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人工智能学院
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人工智能学院简介
沈航招生办

人工智能学院简介

沈阳航空航天大学人工智能学院成立于2020年6月,是学校为抢抓人工智能发展机遇,对标国家战略,服务数字经济,响应产业转型升级和地方经济发展的人才新需求,积极建设和发展新工科专业成立的全面开展教学和科研工作的新兴学院。

学院下设物联网工程系、人工智能系、机器人工程系、数据科学与大数据技术系和实验教学中心等五个教学部门。

现有教职员工38人,其中专任教师31人、博士研究生导师1人、教授3人、副教授13人、具有博士学位教师21人。省级教学名师2人,省“百千万人才”百人层次2人、兴辽英才1人。现有物联网工程、人工智能、机器人工程、数据科学与大数据技术等4个专业,其中物联网工程专业为辽宁省普通高校一流本科教育示范专业。学院与东软教育集团、辽宁通用航空研究院等企事业单位在人才培养和科学研究等方面保持紧密联系。

学院拥有控制科学与工程一级学科和电子信息(人工智能领域)专业硕士学位培养权。秉承 “构建新发展格局、提速高端专业人才培育”的办学理念,注重人才培养质量,以培养在专业领域具有较强创新能力的高水平应用型人才为目标,致力于培养国家及地方在机器人技术、人工智能、智能控制和大数据智能化产业相关领域亟需的高水平应用型人才。学院现有“罗克韦尔智能制造协同创新中心”、“智能感知与信息处理实验室”、“智能算法分析实验室”“大数据实验室”、“物联网实验室”等专业实习实训平台,为学生实践能力培养提供支撑和保障。学院推动人工智能领域的学科专业建设、高端应用人才培养、前沿技术研发与应用、科技成果转化等,建立了“硬、软、数、智”一体化的专业结构体系;构建国家级、省部级、产业级等多级竞赛体系,开展学科竞赛等科技创新活动,提升学生工程实践能力和专业技能,形成交叉、融合、递进的智能人才培养布局,全力服务和支撑人工智能产业发展。

  • 物联网工程

    物联网工程专业是辽宁省一流本科教育示范专业,沈阳航空航天大学新工科建设专业。2011年9月首批招生,旨在培养适应区域经济建设和航空航天领域需求,精通物联网技术基础理论、专业及应用知识,具备物联网数据采集、传输和处理能力,具有自主学习、独立的工程实践能力和团队合作精神的高水平应用型人才。

    物联网的应用范围广、涉及行业多、产业规模大,其应用范围覆盖了智慧交通、智慧医疗、智慧物流和智慧城市等多行业领域,相关技术人才需求旺盛,就业前景广阔。毕业生可在物联网、人工智能等领域的企事业单位或研发机构从事产品开发、技术攻关、技术服务和管理等工作。

     

     

     

  • 人工智能

     

    人工智能专业是面向国家新一轮科技革命、产业变革和社会发展的重大需求、以及人工智能行业发展趋势而设立的新工科专业。2020年9月首批招生,本专业围绕“新工科”建设理念以及人工智能产业发展的实际需求,以数学、计算机科学和人工智能专业科学理论等学科为基础,全面提升学生专业素质和职业素养,强化学生工程实践能力和创新能力,旨在培养高水平应用型人工智能理论和工程技术专门人才。

    人工智能专业融合于工业、商业、金融、医疗、安防等行业布局产业链高端,已形成“人工智能+”的行业形态,学生毕业后可在大中型企业和科研院所从事计算机视觉、智能机器人、大数据智能、无人驾驶、智能制造等诸多领域的产品研发、技术攻关等工作。学生也可根据自身研究方向进入国内外大学完成硕博学业。

     

  • 机器人工程

    机器人工程专业是面向国家智能制造和智能装备对机器人技术人才的重大需求、以及全球智能机器人行业发展趋势而设立的新工科专业。2020年9月首批招生,旨在培养精通机器人基础理论和专业知识,具有创新精神和实践能力的高素质、国际化的高水平应用型人才。

    机器人工程专业就业前景广阔,相关技术人才社会需求旺盛,毕业生未来可以在人工智能、智能制造、智慧交通、智慧医疗、工业自动化等相关热门领域的大中型企业、机器人生产和研发机构等单位从事技术攻关、产品开发、技术服务、营销管理等一系列工作。

     

     

  • 数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术专业是主动适应国家发展战略规划,加快建设数据强国,服务于大数据技术领域及行业需求而开设的新工科专业。专业依托学校航空航天领域的行业特色和学术优势,旨在培养德智体美劳全面发展、专业素质高、实践能力强,系统掌握计算机科学、数据科学等基础理论,以及大数据分析技术、大数据智能处理核心课程的基本知识和技能,具有一定创新意识和国际视野、良好的职业道德和社会责任感、工程实践能力强的高水平应用型人才,为航空工业的数字化转型、数字经济发展赋能。

学生毕业后可以在企事业单位、科研院所、计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、数据存储与可视化、大数据决策分析、数据维护与管理等方面的工作。

 

 
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