一、学院简介

人工智能学院立足国家重大战略需求以及深圳20+8产业集群发展，依托人工智能技术应用、大数据技术、云计算技术应用3个办学专业，试点培养的创新型、复合型AI现场工程师。

学院拥有省级优秀教学团队和省级科研创新团队，协同打造了国家级教学创新团队。现有教职员工40名、企业兼职教师25名。专职教师包括青年珠江学者、“鹏城学者”特聘教授、广东省特支计划教学名师和各类技术能手16名，博士(后)化率高达60%。根据“金平果”排名，大数据专业连续3年位列全国同类专业排名第一，人工智能与云计算专业位列全国同类专业排名前5%。

学院深度探索产教融合新模式。携手百度、阿里云、火山引擎、科大讯飞等AI领军企业共建高水平现场工程师产业学院，围绕“十共”探索校企“双主体”办学，创新实施“产品交付导向、工程实践强化、分阶个性培养、AI思维赋能”的人才培养模式。学院立项省级产业学院、产教融合实训基地各1个，产品交付中心2个，建成国家级专业教学资源库1个及省级以上精品课程7门，出版新技术教材10部，其中3部入选国家、省级规划教材。

学院高位推动科教融汇新战略。联合国防科大、电子科大等双一流院校，由柔性引进的4名国家杰青、长江学者等高层次人才领衔，聚焦基因序列分析、工业视觉检测等前沿技术领域与产业高端应用，打造了大数据与智能系统研究所、AI+X创新技术研究院，推动有组织的跨学科研究和成果交付输出。主持完成国家自然科学基金3项、省市教科研课题20余项，获授权专利30余项。

学院筑基“五金”助力高质量育人。全方位支持学生参加高水准职业技能竞赛、考取HCIE、RHCA等行企“金证书”，托举学生技能成才。学生参加世界职业技能大赛等赛项获得包括一等奖在内的奖项50余个。近年来，学生出口旺，毕业生就业升学保持高位，大量学生进入头部企业及其生态企业工作，一批学生考入香港理工大学、深圳大学等知名本科院校。学生家长满意度和用人单位满意度均达98%以上。

二、专业介绍

1、大数据技术

【培养目标】

大数据技术专业前身是计算机信息管理专业，是广东省一流高职院校高水平专业、广东省高职重点专业和二类品牌专业。专业紧密对接区域产业需求，与腾讯、讯飞、新华三、网易等世界500强企业和头部企业进行深度合作，培养能够践行社会主义核心价值观，传承技能文明，德智体美劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、科学素养、数字素养、职业道德、创新意识、爱岗敬业的职业精神和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，掌握本专业知识和技术技能，具备职业综合素质和行动能力，面向大数据行业的数据分析师、大数据应用开发工程师、大数据平台运维工程师等职业，能够从事大数据获取与处理、大数据分析开发、大数据平台运维、大模型技术应用等工作的复合型、创新型技术技能人才。

【核心课程】

Hadoop大数据技术、Spark大数据技术、数据采集与治理、SQL数据分析技术、NoSQL数据库技术、大数据机器学习、大模型应用开发技术、大数据可视化技术。

【人才培养特色】

专业以“产品交付导向、工程实践强化、分阶个性培养和AI思维赋能”为核心，采用“底层共享→中层分立→高层互选→顶层融合”四阶递进设计构建特色人才培养模式。联合名企共育拔尖人才，精准对接粤港澳大湾区大数据产业发展需求，为腾讯系、讯飞系等生态企业输送优质人才。通过“基础技能-项目实战-创新创业”三层进阶赛事体系，形成“课程赋能-竞赛锤炼-产业反哺”的闭环培养机制，引入企业平台打造沉浸式工程训练环境，毕业生取得腾讯TCCP等权威认证，就业对口率超90%，使本专业成为兼具技术硬实力与产业适配力的AIoT工程师培养标杆。

【就业方向】

学生主要在数据预处理与标注、数据分析与可视化、大数据实施与运维、数据运营与应用方向等就业，岗位包括数据实施工程师、数据运维工程师、数据采集工程师、数据清洗工程师、数据标注工程师、数据分析工程师、数据可视化工程师、数据应用工程师等。

2、人工智能技术应用

【培养目标】

人工智能技术应用专业是我校特色的前沿信息技术专业，紧密对接粤港澳大湾区产业的智能化转型升级，依托与百度（智能云）、阿里云（城市大脑）、火山引擎（AIGC）、科大讯飞（语音交互）、商汤（机器视觉）等世界500强与头部企业的联合实验室与产业学院，重点培养能够践行社会主义核心价值观，传承技能文明，德智体美劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、科学素养、数字素养、职业道德、创新意识、爱岗敬业的职业精神和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，掌握本专业知识和技术技能，具备职业综合素质和行动能力。面向医疗健康、智能交通、智慧城市、智慧服务等行业的AI应用开发工程师、智能系统运维师、数据分析师‌等职业，能够从事人工智能模型部署、智能产品开发、工业视觉检测、医疗影像智能诊断、多模态大模型开发工作的复合型、创新型高技能人才。

【核心课程】

基于“底层共享、中层分立、高层互选、顶层融合”设计了融“数理基础、编程实践、跨界创新、科技伦理、商业价值”的高职专本贯通培养课程体系。主要课程分为三个课程模组，分别是AI数据质量与基础算法微群，主要课程有：机器学习基础、深度学习基础；AI全栈技术课程微群,主要课程有：计算机视觉技术、深度学习框架应用技术、自然语言处理技术；AI产品应用开发课程微群，主要课程有：大模型应用开发技术、边缘智能应用开发、人工智能产品设计。同时强化学生工程实践能力，以产品交付为导向，开设了商用AI Agent产品交付项目、AIGC短剧产品交付项目、AI边缘视觉产品交付项目、具身智能产品交付项目等实践类课程体系。

【人才培养特色】

专业构建了“产品交付导向、工程实践强化、分阶个性培养、AI思维赋能”的特色人才培养体系。实施“一年三学段”教学模式，将学年划分为“理论学习-项目实践-企业研训”三阶段，实现“学中做、做中学”的良性循环。

在创新创业培养方面，打造"课程-竞赛-孵化"全链条培育体系：开设创新方法论、商业模式设计等人文素质类课程，每年举办"智能体创意大赛"等10余项学科竞赛；建成了2000㎡AI智能实训、创客空间等实训室，配备具身智能产品开发、工业产品质检等先进设备，由企业导师驻校指导。近3年，获全国"职业规划大赛"银奖、睿抗机器人大赛国赛一等奖等国家级奖项6项。

深度融合AI+场景教育。通过"国际课程周""海外名校研修"等项目，拓展学生全球视野。建立"导师+企业工程师"双指导机制，毕业生平均起薪高于行业30%，用人单位满意度达95%以上。

【就业方向】

本专业就业岗位主要面向智慧城市、智能机器人、智慧农业、智慧安防、智慧医疗等行业领域，学生毕业后能够从事数据科学、机器学习、人工智能系统运维、人工智能产品应用开发、技术支持等工作。主要就业岗位包括人工智能现场工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能应用开发工程师、大数据分析师、计算机视觉助理工程师、智能终端开发助理工程师、人工智能系统测试工程师、人工智能产品销售工程师等。

3、云计算技术应用

【培养目标】

云计算技术应用专业为广东省二类品牌专业，广东省高水平专业群牵头建设专业，2024年位列“金平果”全国同类专业排名5%以内。专业以打造人工智能云计算底座为特色，联合阿里云及其生态企业开展合作办学，依托雄厚的校企教学师资力量，以“阿里特色班”为载体，以高端云智产品服务和交付为导向，致力于培养基础理论扎实、实践创新能力突出、视野宽广，胜任云计算运维部署、人工智能大模型部署、云原生开发等产业新技术岗位的创新型、复合型现场工程师。

【核心课程】

云计算技术应用专业依托“底层共享、中层分立、高层互选、顶层融通”的课程体系，开展不同应用场景下的交叉复合型人才培养。第一学年夯实网络基础、Linux操作系统、编程基础等核心理论知识；第二学年定制“专有云运维实战、公有云应用实战、云计算开发实战”三大课程微群，通过企业级课程培养学生在云平台部署与运维、公有云服务应用、云原生开发等方向的核心技能，并在专业拓展课程中强化AI+云计算等前沿技术能力。大三阶段实施工坊交付式教学，以企业真实项目为驱动，全面提升学生的系统架构设计、云计算产品开发、AI+云计算等产品交付能力。

【人才培养特色】

云计算技术应用专业聚焦产业关键技术岗位需求，采用"产品交付导向-工程实践强化、AI思维贯穿-分阶个性培养"人才培养模式，依托模块化课程体系，分阶段实施进阶式培养。专业还依托“AI+云计算”创新训练营打造“产教融合、赛学结合”的特色模式，配备企业级实践环境，强化工程实践能力培养，在真实产品交付场景中强化工程实践能力，打造具有创新思维、工程素养与持续学习能力的复合型云计算人才。支持学生参加金砖国家职业技能大赛、阿里云天池大学生竞赛等国际竞赛，提供专业培训与参赛资助。同时提供国际企业实训机会，让学生深入全球前沿技术实践，培养具有国际竞争力的高端云计算人才。

【就业方向】

云计算工程师：负责设计、部署、管理和优化云计算平台及其相关服务，包括搭建虚拟化或容器化环境、配置计算、存储和网络资源，确保平台的高可用性和可扩展性。

云计算运维工程师：负责云计算系统的自动化运维工作，包括使用自动化工具和脚本语言实现任务自动化；实时监控系统运行状态，及时发现并排除故障，确保系统的高可用性和稳定性；同时，进行性能优化与资源调度，提升系统效率，保障云计算环境的高效、安全运行。

云计算DevOps工程师：负责构建和维护开发与运维一体化的自动化流程体系，实现应用的持续集成（CI）与持续交付（CD）；搭建和优化部署流水线，管理代码版本、构建测试环境，推动自动化测试和发布；配置并维护基础设施即代码（IaC）环境，使用容器化和编排技术（如Docker、Kubernetes）提升系统的可移植性与可扩展性；同时负责系统运行监控、日志分析与故障响应，确保应用系统的稳定、高效与安全运行。