智能科学与技术调查报告.docx

智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第1页。智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第1页。智能科学与技术调查报告 智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第1页。 智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第1页。 高校应面向市场，以社会需求为导向，致力于培养社会急需的智能科技人才。笔者通过调查研究发现，目前社会上对智能系统开发工程师、数据智能分析师等岗位需求强劲；科研机构和企业也非常需要具有创新潜力和研究能力的科研人员；随着"智能产业—知识经济"的到来，以及以"智慧城市"为标志的智能技术的社会化，整个社会更需要大量掌握智能技术和各领域相关学科知识的交叉复合型人才。因此，应以数据智能分析师、创新型智能技术人才、智能系统开发工程师和复合型智能技术人才等4类特色本科毕业生为智能科学与技术专业的主要人才培养目标，通过实施相应的人才培养措施，然后进行质量评估并结合社会反馈，调整智能技术人才培养目标，改善人才培养模式与措施，形成一个良性循环的培养机制。图1为智能科学与技术特色人才培养流程。对于良性办学环境，上述4种人才培养的规划都应有鲜亮的特色，有相应的课程群和培养体系。由于进展初期的智能科学与技术专业办学规模有限，高校可根据教学团队在研究教学方面的积存和社会需求，在复合型智能技术人才培养目标下设置2个左右特色课程群（我校设置了"智能信息处理"和"智能游戏系统设计开发"两个课程群），开设较为丰富的特色课程，通过科技竞赛、职业认证、科研论文、特色作品等冲抵部分课程学分。例如，以数据智能分析为目标的学生可以通过获得数据分析师认证、大数据竞赛获奖、数据挖掘竞赛获奖等冲抵部分课程（如"智能机器人"课程）的学分；以创新智能技术为目标的学生可以通过发表学术论文、研究生初试成绩、申请专利等冲抵部分限选课（如"智能终端软件开发"课程）的学分；以智能系统开发为目标的学生可以通过开发的特色智能系统作品、智能系统竞赛获奖（如机器人比赛、智能车设计比赛等）冲抵部分课程学分；以复合型智能技术为目标的学生可以通过二专业、文体活动获奖、社会实践等冲抵部分理论较难的限选课的学分。总之，在有限条件下应做到因地制宜、因材施教、灵活处理，培养有特色的智能技术人才。 1数据智能分析师培养 就业前景分析方面，谷歌首席经济学家哈尔瓦里安估量，未来马上出现一类新型的专业人才和职业岗位——数据科学家，当然数据智能分析师也会应运而生。现下时代是数据时代，甚至称之为大数据时代，企事业单位面临大量数据如互联XX数据、医疗数据、能源数据、交通数据等，实际应用中普遍遇到分析能力弱、噪声数据多、缺少分析方法、分析软件能力差、模型可信度低等问题，其主要原因智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第2页。智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第2页。在于传统数据分析方法不能满足需要，而数据挖掘技术、机器学习技术、模式识别技术、知识发现等智能技术可以为数据智能分析方法与工具提供技术支撑。 智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第2页。 智能科学与技术调查报告全文共2页，当前为第2页。 20XX年4月24日，百度高级副总裁王劲在第4届"技术开放日"上正式宣布推出"大数据引擎"，数据智能概念由此产生。数据智能分析是指通过数据挖掘技术、机器学习、深度学习、模式识别与分析、知识发现等技术，对数据进行处理、分析和挖掘，提取隐藏在数据中有价值的信息和知识，从而寻求有效解决方案及决策支持预测。目前社会急需懂得智能技术的各层次数据智能分析人才，可以估量，熟练掌握智能技术的数据科学家、数据分析师、数据挖掘人员将有广阔的用武之地。培养手段探究方面： 以"点—线—面"结合的方式横向纵向设置课程群，面向数据智能分析，以案例为导向贯穿"线"上的各关节点课程，比如以数学基础课（线性代数、概率统计、数学分析）大类专业课（程序设计、数据结构、数据库技术）数据智能分析专业课（数据挖掘、机器学习、多维数据分析）为主线，理论与实践齐头并进； 立足培养"计算技术+智能信息+知识技术"的高级数据分析师，理论学习—随课实验—集中实践—科技活动—企业实习—毕业设计等教学环节协调配合，"资格认证—竞赛获奖—奖学资助"激励培养； 以大数据智能分析为契机，积极培养本科生的大数据计算思维和认知能力，使其掌握大数据智能分析方法、机器学习数据挖掘工具和开发环境。政策导向分析方面：建议ZG计算机学会与ZG商业联合会数据分析专业委员会等机构紧密协调合作，设立适应新时代社会与经济进展的"数据智能分析师"认证，当然将大数据智能分析纳入计算机水平考试的可选项也是当前的一种解决方案，提高智能科学与技术专业社会认可度，增强本专业学生的归属感，更好地培养各层次的数据智能分析人才。 2创新型智能技术人才培养 智能科学与技术的进展与计算机技术几乎同时起步，但其进展比计算