08 · 工学 / 0807 · 电子信息类
人工智能
专业介绍
人工智能是工学门类电子信息类中的本科专业，专业代码为 080717T。学习内容通常围绕工程原理、技术设计与复杂系统实践展开；不同高校的培养方向、核心课程、修业年限和授予学位可能不同，报考时应以学校当年招生章程和人才培养方案为准。
基础专业名称、代码和分类来自教育部本科专业目录，更多培养内容可在下方展开查看。
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人工智能是工学门类电子信息类中的本科专业，专业代码080717T，符合条件可授予工学学士。专业学习主要围绕工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求展开，并通过实验实训、工程设计、项目开发和行业实践把理论知识转化为实际能力。学生可结合个人兴趣、学校培养特色和行业要求，逐步确定升学或职业发展方向。
- 中文名
- 人工智能
- 外文名
- Artificial Intelligence
- 创办时间
- 2019年3月31日
- 类别
- 电子信息类
- 主管部门
- 教育部
- 专业代码
- 080717T
- 专业层次
- 本科
- 学科门类
- 工学
- 修学年限
- 四年
- 授予学位
- 工学学士
- 开设院校
- 99所（截至2026年6月）
- 毕业规模
- 2000-2500人（截至2023年12月31日）
- 专业学科
- 计算机、心理学、哲学等学科
- 对应行业
- 人工智能科学与技术
设置背景
人工智能属于工学门类的电子信息类，专业代码为080717T。专业学习以工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求为主要知识基础，并关注相关行业与社会需求的变化。现有资料还提及高等学校人工智能创新行动计划等相关内容。报考时还应结合学校的培养方向、师资条件和招生要求判断是否适合自己。
概念定义
“概念定义”部分围绕人工智能的工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求及实际应用展开。学习中通常需要结合实验实训、工程设计、项目开发和行业实践，逐步形成专业判断、实践操作和成果表达能力。不同高校的具体安排可能不同，应以学校最新培养方案为准。
发展历程
人工智能的专业建设会随学科发展、行业需求和本科专业目录调整而不断完善。词条收录的相关时间节点包括2026年、1978年、2019年、2018年、2020年，可用来了解专业建设和人才培养演进。考生查看具体高校时，应以该校当前执行的人才培养方案为准。
培养目标
人工智能通常培养具备工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求基础，能够理解和解决本专业实际问题的本科人才。培养过程同时重视沟通协作、规范意识、创新能力与持续学习能力，使学生能够在工程设计、技术研发、生产运维、项目管理及相关技术岗位中继续发展。
技术背景
人工智能属于工学门类的电子信息类，专业代码为080717T。专业学习以工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求为主要知识基础，并关注相关行业与社会需求的变化。报考时还应结合学校的培养方向、师资条件和招生要求判断是否适合自己。在选择具体院校时，还应比较课程设置、培养方向、实践资源和毕业要求，并以学校最新公布的信息为准。
培养规格
完成人工智能本科阶段学习，学生通常需要掌握本专业核心概念、基本方法和必要工具，能够进行资料检索、分析判断、方案表达与实践操作。基本修业年限为以高校培养方案为准，符合学校毕业与学位授予条件者通常授予工学学士。各高校会通过课程考核、实践训练和毕业环节检验培养质量。
专业学制
“专业学制”部分围绕人工智能的工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求及实际应用展开。学习中通常需要结合实验实训、工程设计、项目开发和行业实践，逐步形成专业判断、实践操作和成果表达能力。不同高校的具体安排可能不同，应以学校最新培养方案为准。
能力要求
完成人工智能本科阶段学习，学生通常需要掌握本专业核心概念、基本方法和必要工具，能够进行资料检索、分析判断、方案表达与实践操作。基本修业年限为以高校培养方案为准，符合学校毕业与学位授予条件者通常授予工学学士。各高校会通过课程考核、实践训练和毕业环节检验培养质量。
课程体系
人工智能的课程通常由通识基础、学科基础、专业核心、方向选修和实践环节构成，重点覆盖工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求。学习过程不仅要求理解理论，还要能够把知识用于分析和解决具体问题。课程名称、学分比例及先修要求因学校和培养方向而异。
总体框架
人工智能的课程通常由通识基础、学科基础、专业核心、方向选修和实践环节构成，重点覆盖工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求。学习过程不仅要求理解理论，还要能够把知识用于分析和解决具体问题。课程名称、学分比例及先修要求因学校和培养方向而异。
理论课程
人工智能的课程通常由通识基础、学科基础、专业核心、方向选修和实践环节构成，重点覆盖工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求。学习过程不仅要求理解理论，还要能够把知识用于分析和解决具体问题。课程名称、学分比例及先修要求因学校和培养方向而异。
实践教学
该专业的实践培养通常通过实验实训、工程设计、项目开发和行业实践展开，并与课堂学习、课程设计或毕业环节衔接。高校需要提供与专业规模相适应的师资、场地、设备、实习基地和质量管理条件。选择学校时可重点比较实验实践资源、校企或行业合作以及学生参与真实项目的机会。
教学条件
该专业的实践培养通常通过实验实训、工程设计、项目开发和行业实践展开，并与课堂学习、课程设计或毕业环节衔接。高校需要提供与专业规模相适应的师资、场地、设备、实习基地和质量管理条件。选择学校时可重点比较实验实践资源、校企或行业合作以及学生参与真实项目的机会。
教师队伍
该专业的实践培养通常通过实验实训、工程设计、项目开发和行业实践展开，并与课堂学习、课程设计或毕业环节衔接。高校需要提供与专业规模相适应的师资、场地、设备、实习基地和质量管理条件。选择学校时可重点比较实验实践资源、校企或行业合作以及学生参与真实项目的机会。
设备资源
该专业的实践培养通常通过实验实训、工程设计、项目开发和行业实践展开，并与课堂学习、课程设计或毕业环节衔接。高校需要提供与专业规模相适应的师资、场地、设备、实习基地和质量管理条件。选择学校时可重点比较实验实践资源、校企或行业合作以及学生参与真实项目的机会。
教学经费
该专业的实践培养通常通过实验实训、工程设计、项目开发和行业实践展开，并与课堂学习、课程设计或毕业环节衔接。高校需要提供与专业规模相适应的师资、场地、设备、实习基地和质量管理条件。选择学校时可重点比较实验实践资源、校企或行业合作以及学生参与真实项目的机会。
质量保障
完成人工智能本科阶段学习，学生通常需要掌握本专业核心概念、基本方法和必要工具，能够进行资料检索、分析判断、方案表达与实践操作。基本修业年限为以高校培养方案为准，符合学校毕业与学位授予条件者通常授予工学学士。各高校会通过课程考核、实践训练和毕业环节检验培养质量。
学生发展
“学生发展”部分围绕人工智能的工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求及实际应用展开。学习中通常需要结合实验实训、工程设计、项目开发和行业实践，逐步形成专业判断、实践操作和成果表达能力。不同高校的具体安排可能不同，应以学校最新培养方案为准。
培养模式
人工智能一般采用理论学习与实验实训、工程设计、项目开发和行业实践相结合的培养方式，部分高校还会设置方向模块、跨学科课程或联合培养项目。学生需要在连续的任务和项目中形成自主学习、团队协作、专业表达及解决复杂问题的能力。现有资料还提及电子科技大学中山学院、北京信息科技大学、陇东学院等相关内容。
专业辨析
“专业辨析”部分围绕人工智能的工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求及实际应用展开。学习中通常需要结合实验实训、工程设计、项目开发和行业实践，逐步形成专业判断、实践操作和成果表达能力。现有资料还提及计算机科学与技术、自动化等相关内容。不同高校的具体安排可能不同，应以学校最新培养方案为准。
发展前景
人工智能毕业生可结合个人能力与学校培养特色，在工程设计、技术研发、生产运维、项目管理及相关技术岗位中选择发展方向，也可以报考本专业或相近学科研究生继续深造。实际岗位往往还会考察实践经历、专业资格、数字工具使用和沟通能力。就业与升学情况应以高校最新质量报告和用人单位要求为准。
人才需求
“人才需求”部分围绕人工智能的工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求及实际应用展开。学习中通常需要结合实验实训、工程设计、项目开发和行业实践，逐步形成专业判断、实践操作和成果表达能力。不同高校的具体安排可能不同，应以学校最新培养方案为准。
深造路径
“深造路径”部分围绕人工智能的工程基础、技术原理、系统设计与安全质量要求及实际应用展开。学习中通常需要结合实验实训、工程设计、项目开发和行业实践，逐步形成专业判断、实践操作和成果表达能力。不同高校的具体安排可能不同，应以学校最新培养方案为准。
就业方向
人工智能毕业生可结合个人能力与学校培养特色，在工程设计、技术研发、生产运维、项目管理及相关技术岗位中选择发展方向，也可以报考本专业或相近学科研究生继续深造。实际岗位往往还会考察实践经历、专业资格、数字工具使用和沟通能力。就业与升学情况应以高校最新质量报告和用人单位要求为准。
开设院校
不同高校开设人工智能时，在课程结构、方向设置、优势资源和招生科目要求上可能存在明显差异。考生应结合当年招生计划、选科要求、培养地点、学费和学校专业实力综合比较，不能只依据专业名称判断。在选择具体院校时，还应比较课程设置、培养方向、实践资源和毕业要求，并以学校最新公布的信息为准。
资料来源
百度百科江苏实际招生关联
关联后台当前指定的2026年已发布真实招生计划，不含模拟或沿用计划。
- 专业记录
- 362
- 计划人数
- 4,755
- 涉及院校
- 334