一、培養(yǎng)目標

　　本專業(yè)培養(yǎng)能夠從事人工智能領域方面的管理、設計及相關工程技術工作的高層次人才。緊密結合我國經(jīng)濟社會和科技發(fā)展需求，特別是服務東北經(jīng)濟振興，面向企業(yè)（行業(yè)）工程實際，培育和踐行社會主義核心價值觀，堅持以立德樹人為根本，培養(yǎng)具有扎實的相關專業(yè)領域理論基礎，掌握人工智能領域的基本理論、基本知識和技能，具備突出的實際問題解決能力、良好職業(yè)素養(yǎng)的復合型高級應用人才。本專業(yè)工程類碩士專業(yè)學位獲得者應具備如下的知識、能力和素質：

　�。�1）基本素質要求：專業(yè)型工學在職研究生應熱愛祖國，遵紀守法，具有服務國家和人民的高度社會責任感、良好的職業(yè)道德和創(chuàng)業(yè)精神、科學嚴謹和求真務實的學習態(tài)度和工作作風，身心健康。

　�。�2）基本知識要求：專業(yè)型工學學位獲得者應具有扎實的數(shù)學、控制、計算機等學科知識基礎，掌握所從事人工智能領域研究的基本理論、基本知識和技能，熟悉專業(yè)領域的相關規(guī)范，具有獨立擔負人工智能領域工程規(guī)劃、工程設計、工程實施、工程研究、工程開發(fā)、工程管理等專門技術工作的能力，具有良好的職業(yè)道德和敬業(yè)精神，具有科學嚴謹和求真務實的學習態(tài)度和工作作風。

　　（3）基本能力要求：專業(yè)型工學學位學位獲得者應具備應用人工智能領域相關知識獨立進行分析與解決人工智能工程問題的工作能力，能夠跟蹤人工智能及相關領域的新理論、新知識和新技術并進行工程技術創(chuàng)新的創(chuàng)新能力，熟練掌握一門外國語，具備國際視野和跨文化交流能力。

　　二、專業(yè)及研究方向簡介

　　大連理工大學將校內(nèi)多個人工智能相關學科的優(yōu)勢力量進行整合，于2019年成立“大連理工大學人工智能學院”，面向人工智能前沿領域，開展人才培養(yǎng)及科學研究工作。同年，學校獲得首批人工智能本科專業(yè)，是全國首批建設人工智能專業(yè)的高校之一。人工智能學院依托于電子信息與電氣工程學部多個省部級重點實驗室和工程技術研究中心。師資力量雄厚，科研實力強，擁有一批在國內(nèi)外同行中享有較高聲譽的專家，形成了結構合理的學術梯隊。近年來承擔了來自國家、地方政府部門和企事業(yè)單位的重要科研項目多項，包括國家科技重大專項、國家重點研發(fā)計劃，國家自然科學基金重點項目、面上項目等。人工智能學科是一門以智能行為自動化為目標的交叉學科，具有研究對象一般性、問題表征符號化、研究方法通用性的特點。人工智能是在控制科學與工程、計算機科學與技術、信息與通信工程、數(shù)學等眾多學科的交叉與融合中逐漸發(fā)展完善起來的，屬于典型的深度交叉學科。人工智能本質上是一種典型的在廣泛跨學科研究的基礎上，以各種物質結構、層次、運動形式等共同點為研究對象而形成的工具性、方法性較強的“橫斷交叉學科”，是引領未來的戰(zhàn)略性技術。人工智能專業(yè)面向國家重大需求、面向相關學科前沿科學問題，開展理論、關鍵技術及應用方面的研究。近年來，本專業(yè)在復雜系統(tǒng)智能控制、計算機視覺、智能機器人系統(tǒng)、高維數(shù)值分析與優(yōu)化等研究方向具有明顯的特色和優(yōu)勢。重視國際學術交流產(chǎn)學研結合，先后與華為、百度、東軟等國內(nèi)外知名企業(yè)簽訂實習實踐協(xié)議，與德國波茨坦大學哈索-普拉特納數(shù)字工程研究院合作建成DUT-HPI教學基地，與美國、英國、日本、芬蘭等多所高校建立長期穩(wěn)定的合作關系。多次承辦國內(nèi)外學術會議，使本專業(yè)在國內(nèi)外有了很大的影響，其發(fā)展速度之快為國內(nèi)外同類專業(yè)的學校所關注。

　　主要研究方向及其內(nèi)容：

　　（1）機器學習方向主要開展統(tǒng)計學習理論、深度強化學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、主動學習等理論與方法的研究,并對進行復雜場景下語音、圖像、視覺等信息感知理解與處理方面的應用研究。

　　（2）多媒體與大數(shù)據(jù)挖掘方向研究領域為跨媒體統(tǒng)一表征、關聯(lián)理解與知識挖掘、知識圖譜構建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成、隱私保護學習等理論與方法的研究。

　　（3）自然語言理解與處理方向重點研究自然語言的語法邏輯、字符概念表征和深度語義分析等核心技術，主要包含自然語言處理基礎、情感分析、機器翻譯、知識圖譜、信息檢索、人機對話、文本挖掘等研究內(nèi)容。

　�。�4）智能控制理論與技術方向研究智能控制理論及其應用，注重新方法、新技術的研究與發(fā)展，重點面向智能控制理論與技術在智能工廠工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、發(fā)動機主動安全控制、流程工業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化與決策、無人系統(tǒng)的控制與協(xié)同等領域的應用研究。

　�。�5）智能系統(tǒng)與機器人方向開展面向非結構化、多樣化開放環(huán)境的智能感知、建模、認知及自主適應理論與方法的研究，提升機器人等智能系統(tǒng)的長期自主性能和跨域協(xié)作能力。

　　（6）腦科學與類腦智能方向利用對大腦表征、轉換和學習規(guī)則的深入研究和理解，來創(chuàng)造能力更強的類腦機器學習算法，主要研究神經(jīng)信號新型檢測、腦高級認知功能和計算模型、腦機接口與混合智能、類腦機器學習與神經(jīng)計算等。

　　（7）智能感知與計算研究方向主要探索產(chǎn)生智能的潛在機制、模擬智能的學習方法、計算智能的基礎理論以及多傳感器的人機交互等智能感知基礎理論，針對大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)開展模式識別、視覺計算、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等方向的理論及應用研究。

　�。�8）人工智能交叉方向開展人工智能交叉相關基礎理論與技術應用研究。并重點面向工業(yè)、醫(yī)療、海洋領域，以高端裝備智能制造、工業(yè)過程智能感知及優(yōu)化決策，醫(yī)療機器人智能控制等為應用背景的，涵蓋控制、計算機、通信、數(shù)學等跨學科交叉領域研究。