一、专业简介
为顺应全球智能化潮流和社会对复合型技术人才的需求，人工智能微专业面向全校工科学生，系统培养人工智能领域基础理论、核心方法及典型应用。本专业以“夯实基础—深化理解—强化实践”为脉络，构建含 Python 程序设计、人工智能模型等内容的知识体系，引导学生从基本概念深入到算法原理和实现机制。教学强调理论与实践融合，学生在教师指导下参与图像识别等项目，掌握数据驱动建模方法论，提升解决复杂问题的能力。
本专业依托教学科研团队和行业专家资源，引入前沿技术并对接产业需求，让学生了解人工智能在多领域的应用架构与发展趋向。通过学习，学生在编程基础和AI算法能力等方面全方位提升，为后续学习、科研或就业筑牢学术根基和职业竞争力。
二、培养目标
面向国家人工智能战略，服务区域经济发展，培养有社会责任感和工程职业道德的复合应用型人才。在原有一定数学和计算机理论基础上，经本专业学习实践，深化人工智能理论学习与实践训练，能用人工智能知识技能解决特定领域工程问题，有较强应用与持续学习能力，兼具海洋、水产、食品等专业素养与人工智能知识技能。
三、招生对象、报名条件及招生规模
（一）招生对象
本专业面向全校理工类专业学生招生，欢迎对人工智能方向有兴趣、具备一定编程基础的同学积极报名参与。
（二）报名条件
报名学生应认真遵守《学生守则》中的各项规章制度，具有良好的学习态度和行为规范。具备一定的编程能力（VB、C 、C++或Python语言），能更快地适应和满足本专业相关培养课程要求。
报名微专业前，已修读并通过《人工智能编程基础》课程的学生，可申请免修本方案课程体系中的相应课程。
曾在2024年至2025年期间已修读并通过部分微专业课程的学生，鼓励继续参与本微专业的系统学习。
（三）招生规模
招生名额60人，招满即止。
四、课程设置
人工智能微专业课程设置及教学进程计划表
序号 | 课程名称 | 学分 | 学时 | 开课学期 |
1 | 人工智能编程基础 | 3 | 48 | 20252 |
2 | 机器学习 | 2 | 32 | 20252 |
3 | 深度学习 | 2 | 32 | 20252 |
4 | 人工智能基础实践 | 3 | 48 | 20252 |
5 | 人工智能应用 | 2 | 32 | 20261 |
6 | 人工智能综合实践 | 3 | 48 | 20261 |
附：课程简介
1. 《人工智能编程基础》课程：
《人工智能编程基础》是面向非人工智能专业本科生的程序设计类课程。本课程将介绍人工智能程序设计的基本概念、Python 编程知识、Python 常用工具库、人工智能应用案例，为学生将来进一步在相关领域深入学习或工作打下良好的理论基础。
2. 《机器学习》课程：
《机器学习》课程系统介绍当前人工智能领域机器学习算法与模型方法，是连接基础编程能力与深度学习高级课程的重要桥梁。本课程从基本概念入手，讲解监督学习、无监督学习与强化学习的原理框架；重点涵盖回归、识别、聚类等经典模型。课程强调数学原理与算法思想的结合，通过案例驱动的教学方式，学生能够初步具备数据建模、模型评估、参数调优与结果解释等综合技能，为后续深度学习与人工智能应用课程奠定扎实基础。
3. 《深度学习》课程：
本课程以通俗可视化方式系统讲解深度学习：从感知器、MLP等基础神经网络入门，掌握前向传播、反向传播、损失函数与Softmax等核心机制；进阶对比多种优化算法；深入解析CNN在视觉特征提取中的原理，并通过水产鱼类识别项目，将理论应用于真实智慧渔业场景，完成从原理到实战的跨越。
4. 《人工智能基础实践》课程：
本课程面向人工智能微专业，围绕“数据工程→模型选择→项目迁移与部署→大模型基础”展开。课程涵盖数据标注与质量控制、经典视觉与Transformer模型、图像与文本迁移学习实训（如虾蟹识别、海洋文本分类），以及模型保存加载、Flask/Web部署、RAG与AI Agent、提示词工程等工程实践内容，突出“从工具到项目、从模型到应用”的实践能力培养。
5. 《人工智能应用》课程：
本课程是人工智能理论课对应的实践课程，教学内容由“人工智能应用概述”、“机器学习开发框架-Scikit-Learn及其在海洋渔船分类中的应用”、“深度学习Pytorch开发框架及其在海洋船舶牌号识别中的应用”、“人工智能计算机视觉目标检测模型构建及其在海面船舶监测中的应用”以及“人工智能在低空场景的应用”等内容组成，旨在培养学生运用数理知识、专业知识分析和解决实际复杂工程问题的能力。通过该课程的学习，学生将能够掌握人工智能领域的先进模型和算法；并能够利用这些模型和算法解决诸如海洋应用领域的实际问题。
6. 《人工智能综合实践》课程：
课程介绍人工智能领域经典算法或模型的应用场景，熟悉人工智能在生产、生活、科研等多个领域的应用，重点对海洋、水产、渔业等领域的人工智能应用场景进行介绍，通过项目实践，使学生掌握AI在智慧海洋、智慧渔业等重点领域系统化项目开发过程，提高学生在人工智能系统设计、算法开发与智能服务管理中的设计开发能力。
五、师资力量
王静，女，上海交通大学博士，上海海洋大学信息学院副教授。
周汝雁，女，河南农业大学博士，上海海洋大学信息学院副教授。
李丛，女，复旦大学博士，上海海洋大学信息学院实验师
陶江，男，南京航空航天大学博士，上海海洋大学信息学院讲师。
蒋晨琛，女，北京大学博士，上海海洋大学信息学院讲师。
马萍，女，英国University of Strathclyde.博士，上海海洋大学信息学院讲师。
六、学制及证书
本微专业实施完全学分制培养模式，基本学制1年，最长不超过2年。完成全部课程修满学分可获得上海海洋大学颁发的“微专业证书”。
未完成微专业培养计划中规定课程全部学分，只提供所修读课程成绩证明。
微专业课程成绩由学校管理，在微专业成绩单上显示开设学院。为了更好地探索微专业课程设计与人才培养模式，微专业课程成绩暂不纳入主修专业平均学分绩点计算，考核不合格不影响评奖评优和主修专业毕业资格。
七、报名时间与办法
报名截止时间：2025年12月30日。
报名办法：请符合报名条件的同学将《微专业申请表》发送到clwu@shou.edu.cn。
咨询联系人：王老师；联系方式：18521018300；微信：gladys_wang
