“智能软件开发”微专业由数学与计算机学院主导，依托国家一流专业计算机科学与技术、大数据产业学院、特色化软件学院，联合安徽陆科光电科技有限公司，构建开放、创新的人才培养平台。聚焦工业应用软件，学习全栈开发、AI算法等技术，通过校企合作，精准对接行业需求，强化创新实践能力，致力于培养兼具深厚工程实践与科技创新素养的复合型智能软件开发精英。
二、培养目标
“智能软件开发”微专业秉承“服务地方经济，培养立足安徽，服务工业”的办学思想，面向国家大型工业软件战略需求和产业发展对“智能+软件”复合型创新工程人才的迫切需求，培养具有良好的人文科学素养、职业精神和社会责任感，熟悉人工智能、软件开发基本理论与应用方法，能够从事智能软件相关的科研、开发、应用和管理工作，具备国际视野和创新意识的高素质应用型人才。
三、招生方式
1.招生规模与对象
“智能软件开发”微专业招生50人，面向全校院系普通全日制本科一、二年级学生招生。
2.报名条件
（1）遵纪守法、品行端正、无违纪记录，综合素质高，具有较强的沟通能力、学习能力及团队合作精神；
（2）主修专业成绩良好，学有余力；
（3）对智能软件开发技术兴趣浓厚的优先。
3.选拔和录取方式
根据全体报名者学科结构分布、技能特长等，通过初试+面试的方式进行选拔，具体初试的方式见QQ群通知。成绩合格者可进入“智能软件开发”微专业学习。报名的同学务必加入QQ群。
四、报名时间及联系方式
2024年2月21日前，将铜陵学院“智能软件开发”微专业报名表交到逸夫楼554办公室（务必加QQ群：1011403138、电子版发到邮箱24477480@qq.com）。
联系人：王老师（微信号15056812999）、陈老师（微信号15838208257）；束老师（QQ：382804262）
电话：0562-5881556；
QQ群：1011403138
办公地点：逸夫楼554
五、授课形式与地点
采取线上线下结合的课堂教学模式。
线上学时：以教师理论教授为主，以课程平台自主学习为辅，并组织讨论、答疑、测试等。
线下学时：不少于总学时的1/2安排为线下模式，包含线下实验课、工程项目实践课。线下课程安排在周末或寒暑假，分别在学校实验室、企业工程研究现场进行。
六、学制与学习证明
学制 2 年。期间，智能软件开发微专业的优秀学员可进入创新试验班学习，由导师指导参与学科竞赛、科研项目等，并获得进企业实习的机会。
学生完成微专业培养方案所有课程（共 13学分）的学习，考核合格者发放学校签发的“智能软件开发微专业毕业证”。
七、教学计划
序号 | 课程名称 | 课时 | 修读方式 | 学分 | 修读学期 |
1 | 数据库原理及应用 | 32 | 线上线下混合 | 2 | 1 |
2 | 全栈开发技术 | 48 | 线上线下混合 | 3 | 2 |
3 | 算法设计与分析 | 32 | 线上线下混合 | 2 | 2 |
4 | 人工智能应用基础 | 48 | 线上线下混合 | 3 | 3 |
5 | 智能软件开发 | 48 | 线上线下混合 | 3 | 4 |
八、课程简介
1.《数据库原理及应用》
【课程概述】本课程以关系模型为基础，聚焦数据建模与设计，强调复杂问题解决与查询优化，全面讲授数据库原理。内容包括数据库基础、MySQL操作、事务管理、存储过程、函数及应用开发，旨在培养精通MySQL的数据库人才。通过理论学习与项目实战，学生将掌握核心技术，提升应用能力，培养创新精神，成为理论实践兼备、符合市场需要的数据库专业人才。
2.《全栈开发技术》
【课程概述】本课程旨在培养全栈软件开发者，内容覆盖Web基础、前端框架(Vue.js)、跨平台(uniapp)与后端(Spring Boot)，及智能仓储系统实战。核心是HTML/CSS/JS基础，Vue.js组件化，uniapp多端开发，Spring Boot框架与数据管理，并通过项目实践全栈流程，提升工程与解决问题能力。课程整合理论与实践，紧跟行业趋势，旨在培养技术扎实、具创新精神的全栈人才，增强就业竞争力与持续学习能力。
3.《算法设计与分析》
【课程概述】本课程聚焦算法设计原理与方法，目标是培养学生的算法思维与分析能力，使他们能为实际问题设计有效算法。核心内容覆盖算法基础、数据结构、图论、动态规划及算法优化。通过理论学习与实践训练，学生将掌握算法设计技巧，提升逻辑与抽象思维，建立解决复杂问题的能力。本课程对学生的专业能力培养、科学研究素养的提升以及未来职业发展都具有深远的影响。
4.《人工智能应用基础》
【课程概述】本课程聚焦AI核心技术，旨在构建学生扎实的人工智能应用知识体系，增强解决实际问题的能力，同时培养社会责任感与法律意识。课程涵盖计算机视觉、机器学习与深度学习，讲解图像处理基础、图像识别、物体检测与跟踪、图像分割、监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等关键理论与技术，通过理论讲解与实践操作相结合，辅以思政教育，关注AI的社会影响与伦理法规，全面提升智能软件开发专业学生的职业素养与综合能力，为未来职业生涯奠定坚实基础。
5.《智能软件开发》
【课程概述】本课程专注于提升学生在智能软件开发领域的实战技能，重点是运用QT和OpenCV进行应用构建。内容涵盖软件工程基础、GUI设计、计算机视觉与图像处理，以及智能算法应用。学生将学会开发交互性强、具智能分析功能的软件。核心教学包括QT和OpenCV基础、图像处理技术、计算机视觉应用，以及智能软件开发实战。通过项目实践，如人脸识别门禁系统开发，学生将深化理论理解，增强工程实践与问题解决能力。课程结合行业趋势，旨在培养技术扎实、创新思维的智能软件开发人才，使学生能独立设计复杂系统，应对未来技术挑战。
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