2024 院系风采丨人工智能与数据科学系：适应粤港澳大湾区产业发展，培养新高技术人才
院 系 风 采
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今天为大家带来——人工智能与数据科学系
人工智能与数据科学系
适应粤港澳大湾区产业发展，培养新高技术人才
人工智能与数据科学系成立于2022年，下设人工智能专业、数据科学与大数据技术专业、高等数学教研室。
为推动人工智能等现代信息技术在建设领域的应用，学系依托粤港澳国家应用数学中心东莞分中心，与广东中建普联科技股份有限公司签订战略合作协议，建立了产学研互动共享的数学学科研究和应用平台，进一步整合粤港澳高校的数学力量，发掘数学技术，协同为企业提供数据服务，对学校开展人工智能与数字化人才培养、人工智能与数字专业建设，推进人工智能与数字技术创新成果转化等方面具有积极促进作用。
学系学科带头人为中山大学数学学院教授、博士生导师，广东省数学会理事长、中国工业与应用数学会常务理事、广东省高校数学教指委主任，广东省科学技术协会第七、八届全省委员会委员，广州新华学院副校长姚正安教授。系主任为海归、博士熊健教授。
专 业 建 设
人工智能专业
人工智能专业着力于培养社会经济发展所需要的人工智能领域的高素质应用型人才，培养学生能够系统掌握数学理论、计算机科学和人工智能及大数据技术等相关学科的基本理论、知识、技能与方法，拥有解决计算机视觉和智能大数据技术相关工程问题的能力，并具有科学的人文精神和创新创业精神。专业毕业生能够在政府机关、企事业单位从事如图形图像处理、推荐系统及大数据处理等人工智能和大数据领域相关的技术设计、开发和工程管理工作，可获得相当于该领域算法工程师、大数据工程师技术职称的能力。
数据科学与大数据技术专业
数据科学与大数据技术专业着力具有良好的政治素质与道德修养，具有大数据思维和应用技术的高素质应用型人才，致力于培养具有科学的人文精神、创新创业精神和良好的职业道德精神，具备自主学习能力、批判思维能力和国际交流能力，具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握数据科学与大数据技术所需要的计算机、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据处理、分析与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据工程师的基本能力与素质的高素质应用型人才。
师 资 建 设
学系专任教师总数32人，其中正高级职称人数6人，副高级职称人数5人；硕士及以上学位30人，其中博士学位7人；中青年教师21人。
学系积极进行教育教学改革及科学研究。全体教师致力于提高教学水平，改进教学方法，深深植根于教学第一线。主持省级科研课题4项、省级课题2项、校级科研课题1项、校级教改课题8项，校级一流课程建设2项。公开发表省级以上论文30余篇，编写教材3部，负责组织全国大学生数学建模竞赛和全国大学生数学竞赛工作，多次取得省一、二等奖。
领导及学科带头人
姚正安
中山大学数学学院教授、博士生导师，广东省数学会理事长、中国工业与应用数学会常务理事、广东省高校数学教指委主任，广东省科学技术协会第七、八届全省委员会委员，广州新华学院副校长、人工智能与数据科学系学科带头人、人工智能专业负责人。
熊健
博士、教授，人工智能与数据科学系主任。原广州大学统计系主任、广州大学—SAS发展中心主任、中国现场统计研究会资源与环境统计分会秘书长、广东省现场统计学会常务副秘书长。
周仕勇
博士，二级教授，人工智能与数据科学系学科带头人。中国地震学会常务理事，中国地球物理学会固体地球物理学委员，曾任北京大学地球与空间科学学院地球物理所所长（2012-2018）、中国地震学会地震学专业委员会主任（2015-2020）。
王一举
博士、教授，硕士生导师，人工智能与数据科学系学科带头人。
胡建勋
中山大学数学学院教授、博士生导师，广州新华学院人工智能与数据科学系首席教授。国家杰出青年基金获得者，人社部新世纪“百千万人才工程”国家级人选。
育 人 成 果
学系在教学过程中鼓励学生参与人工智能、大数据相关的实践项目和竞赛，如数据科学竞赛、大数据应用创新比赛、数智精英大赛等，通过实际项目的经验积累和比赛的竞争激励，提升学生的实践能力和创新能力。
近2年，学生参加各种比赛，荣获省赛、国赛各种奖项达50多项。
对 外 合 作
人工智能与数据科学系与德国杜伊斯堡艾森大学开展教育交流与合作，共同探寻新时代人才培养路径，促进教育教学高质量发展。
人工智能与数据科学系与德国杜伊斯堡艾森大学中外合作办学项目交流会
特 色 课 程
《机器学习》
《机器学习》课程是人工智能专业的核心课程，主要讲授当代机器学习理论的基本概念，以及讲解现代机器学习方法在人工智能领域的典型应用。通过计算机学习数据中的内在规律性信息，获得新的经验和知识，以提高计算机的智能性，使计算机能够像人那样去决策。通过该课程的学习，让同学们了解人工智能相关的基础知识，掌握基于Python环境与Scikit-learn等工具库实现数据分类、聚类的算法与方法，理解机器学习的主要原理。课程着力加深学生对机器学习的整体化理解，熟悉一些经典且常用的机器学习方法和案例，比如K-均值、线性回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等。作为深度学习的入门，了解卷积神经网络、卷积神经网络结构等基础知识。
《大数据分析与挖掘》
《大数据分析与挖掘》课程是一门紧密结合理论与实践的课程，充分体现了“工学结合”的教育理念。课程的设计以实际商业数据分析任务为基础，将数理知识融入其中，旨在指导学生熟悉并掌握数据分析的完整流程。在课程中，学生将学习如何运用Python等主流编程语言和工具进行数据分析和数据可视化。通过这些工具，学生能够制作出各种数据图表，以直观展示数据分析结果，并撰写专业的数据分析报告。《大数据分析与挖掘》课程内容涵盖了大数据的基本概念、处理流程、在各个行业的应用情况，以及大数据分析的基本原理、相关技术和典型应用案例等。配合大量的项目实践，学生能够深入理解大数据的内涵，并灵活运用数据科学知识。
特 色 活 动
学系定期邀请行业专家和学术领域的知名人士来校园举办研讨会和讲座，分享最新的技术发展、行业趋势和应用案例，让学生了解业界最前沿的信息。
美国IBM公司科学家、高级工程师凌棕博士：《人工智能发展动态》
北京大学地球与空间科学学院教授（二级）周仕勇博士：《人工智能在地震监测与预测中的应用讨论》
澳门大学巩志国教授：《社交媒体与智慧旅游》
华南师范大学经济管理学院奉国和博士：《科技文献知识挖掘及科研思考》
联 系 方 式
网 址：http://dsai.xhsysu.edu.cn/
联系电话：0769-82676813
来源 | 人工智能与数据科学系
审校 | 熊 健
编辑 | 杨丹琪
责编 | 冯展豪
审定发布 | 陶 强
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