教育部公布!我校获批新增4个本科专业
发布时间:2021年3月2日      阅读:296

近日,教育部发布了《关于公布2020年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,对2020年度普通高等学校本科专业备案和审批结果予以公布。我校申报的医学影像技术(101003,理学)、人工智能(080717T,工学)、智能医学工程(101011T,工学)、大数据管理与应用(120108T,管理学)4个新增本科专业获批设置。

医学影像技术

#培养目标

本专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展,践行社会主义核心价值观,适应我国卫生与健康事业改革发展需要,具有良好的职业素质、人文素养和终身学习能力,具有基础医学、临床医学基本理论知识,掌握各项医学影像检查技术,具有电子技术、计算机技术基础理论知识,掌握医学影像设备的基本原理和医学影像处理技术,具有能够规范管理、操作和维护 X 线机、CT、MRI等医学影像设备的能力,能在医疗卫生机构从事医学影像检查技术及医学影像设备的管理、操作、维护和图像处理工作;能在医疗设备生产企业从事医学影像设备技术支持等工作,具有社会责任感、创新精神、国际视野和较强影像技术实践能力的应用型高级专门人才。

#就业方向

本专业毕业生可在各级医疗卫生机构、医学影像诊断中心等从事医学影像检查技术及医学影像设备的管理、操作、维护和图像处理工作,可在大型医疗设备生产制造企业从事医学影像设备技术支持、培训、销售工作;也可在医学高等院校从事影像技术类专业的科学研究和教学工作。医学影像技术专业的学生毕业后主要面向的岗位有医学影像技师、影像设备工程师、影像产品销售专家、大型医疗设备产品经理等。

#主干课程

生理学、人体解剖学、基础医学、医学影像设备学、放射物理与防护、医学电子学基础、傅里叶分析、GPU并行计算、医学成像原理、临床医学概论等。

人工智能

#培养目标

本专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展,具备良好的数学能力,掌握牢固的计算机专业基础理论和扎实的人工智能专业知识,熟悉主流开发工具,掌握AI软件开发的基本方法和技能,具有较强的外语应用能力和团队协作能力,具有良好的个人素质和人工智能工程师职业素养,能够从事人工智能应用项目的分析、设计、编码、测试与维护等工作,具有较强的人工智能系统开发实践能力和项目组织的初步经验。同时拥有较强的外语应用水平、团队协作精神、交流沟通技巧、技术创新能力与创业意识,拥有国际化视野和社会责任感,能适应专业和行业技术进步、社会需求变化和区域经济发展的高素质IT应用型人才。

#就业方向

本专业毕业生面向的主要工作岗位包括人工智能开发工程师、图像处理工程师、深度学习工程师、计算机视觉工程师、模式识别工程师等。

#主干课程

程序设计基础、人工智能专业导引、数据结构与算法分析、计算机系统基础、数值计算、分析与仿真、人工智能程序设计、神经网络、操作系统等。

智能医学工程

#培养目标

本专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展,掌握一定的基础与临床医学、计算机科学、数据科学的基础知识,掌握与智能医疗相关的人工智能,图像处理、信息分析、大数据等相关技术,知晓医学影像诊断与介入诊疗、健康管理、疾病预测的相关技术,具有智能医学系统以及智能医学数据的挖掘、处理与分析能力。拥有较强的技术创新能力和创业意识,拥有较强的外语应用能力和团队协作能力,拥有良好的个人素质和工程职业素养的IT高素质应用型智能医学工程专门人才。

#就业方向

本专业毕业生主要面向智能医疗行业企事业单位、医学技术部门,计算机应用或软件相关企业,主要从事智能医学软硬件系统的设计、开发、测试、应用和维护工作,还可继续攻读本专业或相关专业的硕士学位,从事医学智能科学的相关研究工作。

#主干课程

程序设计基础(Python)、数据结构(Python)、人体结构与功能、数据库概论、医学信息、临床医学概论、医学影像处理、医学统计学、机器学习、自然语言处理等。

大数据管理与应用

#培养目标

本专业人才培养遵循以学生为中心的教育理念,根据“强实践、求创新”的人才培养思路,旨在培养掌握扎实的商业管理、信息技术与数据科学的基本知识,具有较强的大数据分析、数据赋能与管理决策支持的能力,能够从管理角度出发创造性地解决经济、金融、管理等领域的数据科学问题,具有社会责任感、创新精神与国际视野的技管双强的交叉复合型人才。

#就业方向

本专业培养的毕业生可以去各级各类组织机构,包括企事业单位、政府机构部门、科研院所等从事如下工作:

(1)面向大数据管理项目的方案策划、系统开发、组织实施、运营管理和技术服务等工作,实现大数据管理与大数据治理。

(2)面向大数据应用分析项目的数据获取、数据处理、数据分析、数据挖掘等工作,实现商务运营分析和管理决策支持。

#主干课程

数据库原理与应用、程序设计基础(python)、管理统计学、数据库与数据仓库、数据结构(Python)、信息资源管理、商务数据分析、文本挖掘、商务数据可视化、预测方法与技术等。

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