人工智能物联网技术是当今数字化时代的重要推动力之一，将人工智能与物联网相结合，实现了智能化、自动化和高效化的综合应用。这一技术的发展不仅深刻影响着个人生活，还在工业、医疗、农业等领域展现出巨大的潜力。通过实现设备之间的互联互通，数据的实时传输和分析，人工智能物联网技术为构建智慧城市、提高生产效率等提供了可行的解决方案。
一、微专业介绍
1.专业特点与优势
1）专业特点：（1）本专业为三明学院与中兴新思职业技能培训中心联合培养；（2）修满全部学分的学生可获得三明学院和中兴新思职业技能培训中心培训结业证书。
2）专业优势：1）该专业结合了人工智能与物联网两大前沿技术，使学生能够掌握从数据采集、传输到智能处理的全流程技能，为未来的智能生活和工作提供强大支持。2）微专业课程设置灵活，注重实践与应用，能够迅速适应行业变化，满足市场对人才的需求。3）该专业还具有跨学科的特点，能够培养学生多元化的思维方式和创新能力，提升职业竞争力。
2.开设课程
物联网数据采集设备应用与开发、物联网数据管理系统与可视化系统开发、人工智能应用开发、服务器开发技术、视频监控项目实践等。
课程设置 |
序号 | 课程名称 | 学分 | 学时数 | 考核 方式 | 开课 时间 |
总学时 | 理论 | 实验 | 实践 |
1 | 物联网数据采集设备应用与开发 | 3 | 48 | 32 | | 16 | 课程设计 | 第1学期 |
2 | 物联网数据管理系统与可视化系统开发 | 3 | 48 | 32 | | 16 | 课程设计 | 第1学期 |
3 | 人工智能应用开发 | 3 | 48 | 32 | | 16 | 实操考察 | 第1学期 |
4 | 服务器开发技术 | 1 | 32 | | | 32 | 实操考察 | 第2学期 |
5 | 视频监控项目实践 | 2 | 64 | | | 64 | 课程设计 | 第2学期 |
合计 | 12 | 240 | 96 | | 144 | — | — |
3.就业方向
持有本微专业证书的毕业生将具备在智能制造、智慧城市、健康医疗等领域中从事技术开发、系统集成和解决方案设计的综合能力，在人工智能物联网行业兼具工程施工、安装、调试、维护等工作业务能力。目前非纯软件产品的IT公司基本都会有人工智能物联网人才的需求，这样的企业包括手机、通信、医疗、家用电器、安防等众多行业，例如三星、西门子、飞利浦、通用电器、思科、华为、大唐电信等IT知名企业目前均正在招聘人工智能物联网工程师。
4.企业招聘职位
在物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等应用的联合驱动之下，人工智能物联网领域对于人才的需求越发强烈。人工智能物联网专业学生毕业之后，可以从事人工智能物联网领域的首席信息官、商业设计师、产品经理、架构研发总监、通信工程师、硬件工程师、大数据架构师、软件工程师、全栈软件工程师、移动端开发工程师、操作系统开发工程师等工作岗位。
5.岗位的职业发展
作为国家倡导的新兴战略性产业，人工智能物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得人工智能物联网成为各家高校争相申请的一个新专业。从人才市场的需求来看，无论是物联网专业还是人工智能专业的人才都是炙手可热的。
面对现在大学生毕业就业难的情况下，人工智能物联网领域却急需相关专业的人才，同时人工智能物联网行业内前景大好，这也是成为高校热门专业的一个重要原因。从工信部以及各级政府所颁布的规划来看，物联网在未来十年之内必然会迎来其发展的高峰期。而人工智能物联网技术人才也势必将会迎来属于它的一个美好时代。
6.合作企业（单位）信息
中兴新思职业技能培训中心是专注于培养学生在人工智能、物联网等前沿领域的实际应用能力，注重理论与实践的结合。该公司以行业导向、实用性为特色，通过创新教学模式，致力于培养适应快速发展科技领域需求的高素质专业人才。
二、学生修读资格条件
（增加相关修读资格条件要求，学校总体要求+本微专业要求）
限2021-2022级学生报名，学生应是主修年限内学有余力的在籍本科生，主修专业课程无补考或重修。学生应在第5学期至第6学期提出修读报名申请，学生不得同时修习2 个微专业。
学生应熟练掌握C语言、Java语言、Python语言；熟练掌握Ubuntu、CentOS、OpenSuse等Linux服务器配置；熟练掌握物联网相关传感器应用与编程；熟练掌握立创EDA、Altium Designer电子电路设计软件；熟练掌握STM32嵌入式开发；熟悉ModBus、CAN通信协议；熟悉TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等神经网络框架。
三、报名办法及相关说明
1.报名方式
专业报名采用线上方式进行，学生线上报名，二级学院线上审核（操作流程见附件1）。
学生登录“教学综合信息服务平台”，点击“报名申请”模块下的“辅修报名”进行报名（操作流程见附件1），提交学生所在学院审核。如拟报名的微专业还需提交其他相关报名材料，按各微专业《招生简章》要求提交材料。
2.报名时间
2024年3月27-4月3日
3.报名咨询
谢老师，联系电话：15259885955，QQ群：766150651。
4.缴费说明
本微专业收费标准为110元/学分，学费共计1320元（12学分）。学生需在每学期开学初一次性缴清当前学期学费，具体缴费方式于录取后另行通知。
5．上课时间
初步安排在周五下午、周六或周日，具体时间另行通知。
四、其他说明
1.微专业课程考核不合格的学生，可以参加补考，补考不及格可申请重修。微专业课程不纳入主修平均学分绩点计算，不影响评奖评优和主修专业的毕业资格。
2.因学业情况变化等，学生可向开设学院提出退出申请，经开设学院审核同意后正式退出微专业。学生在主修专业修读结束时，微专业学籍自动终止。
3.学生按照微专业培养方案，修读完成所有课程，经学院审核后，报教务处审定，发放学校制作的微专业成绩单和证书。微专业证书为非学历证书。
4.所有修读取得的微专业学分可以申请认定为通识教育选修课非限选模块学分。微专业课程学习完毕后统一申请认定，参照课程修读认定程序。
附件：“人工智能物联网应用技术”微专业课程教学大纲
信息工程学院
2024年3月24日
《物联网数据采集设备应用与开发》课程教学大纲
课程名称 | 物联网数据采集设备应用与开发 | 课程编号 | 0812703001 |
考核方式 | □考试 √考查 | 学分 | 3 |
课程性质 | 专业选修 | 总学时 | 48 |
理论学时 | 32 |
实践学时 | 16 |
先修课程（已具备知识能力） | 电子电路基础、嵌入式技术基础、C语言程序设计 |
适用学科/专业学位类别（领域） | 电子信息学科 |
一、课程教学目标
物联网数据采集设备包括各种传感器、执行器、控制器、网络接口等设备，它们作为物联网末端系统的核心组件，实现了对环境信息的采集、处理和传输。它们可以通过有线或无线传输技术将采集的信息发送到云端，供系统进行分析和处理。同时，物联网数据采集设备也通过实时调节、定制化服务等方式，满足人们对于智能物联网系统的各种需求。
通过本课程的学习，使学生掌握物联网数据采集，传感器的选型及应用，物联网数据采集网关应用，传感器数据采集协议开发，物联网网关协议开发，物联网网关应用实践等。
二、课程教学内容提要与基本要求
序号 | 教学内容提要 | 基本要求 | 理论学时 | 实践学时 |
1 | 第一章 物联网数据采集 | 了解物联网数据采集的方法、数据分析方法、物联网技术的数据采集终端系统组成 | 4 | 2 |
2 | 第二章传感器的选型及应用 | 了解常用传感器的原理，掌握常用传感器的作用，掌握常用传感器的应用场景 | 4 | 2 |
3 | 第三章物联网数据采集网关应用 | 了解物联网数据采集网关应用场景，掌握数据采集网关的设计与应用 | 4 | 2 |
4 | 第四章传感器数据采集协议开发 | 了解数据采集协议种类，掌握PHP和MQTT协议的开发与应用 | 6 | 2 |
5 | 第五章物联网网关协议开发 | 了解物联网网关协议的种类，掌握物联网网关协议开发与应用 | 6 | 4 |
6 | 第六章物联网网关应用实践 | 掌握物联网网关系统设计，掌握物联网网关应用 | 8 | 4 |
总学时 | | | 32 | 16 |
三、教学方法
本课程教学方式是以理论授课为主，以实践授课为辅，充分重视理论教学的同时，强化学生的动手实践能力的培养。
四、课程成绩评定
本课成绩由平时成绩、实验成绩和组成，其中平时成绩占20%，实验成绩占30%，期末成绩50%。
平时成绩评定主要依据课堂考勤、课堂研讨与互动等综合评定。
实验成绩考查采用项目实践的形式来进行，主要依据学生平时实验结果来评定。
期末成绩考查采用课程设计的形式来进行，主要依据学生提交材料的综合水平来评定。
《物联网数据管理系统与可视化系统开发》课程教学大纲
课程名称 | 物联网数据管理系统与可视化系统开发 | 课程编号 | 0812703002 |
考核方式 | □考试 √考查 | 学分 | 3 |
课程性质 | 专业选修 | 总学时 | 48 |
理论学时 | 32 |
实践学时 | 16 |
先修课程（已具备知识能力） | 电子电路基础、嵌入式技术基础、C语言程序设计 |
适用学科/专业学位类别（领域） | 电子信息学科 |
一、课程教学目标
物联网数据管理系统与可视化系统是一种将物联网数据以图形化方式呈现的解决方案，可以帮助用户更直观、全面地了解物联网设备的运行状态、数据采集及分析结果等信息，从而更好地进行决策和操作。随着物联网技术的不断发展，物联网可视化数据大屏系统的应用场景也将越来越广泛。
通过本课程的学习，使学生掌握物联网数据的远程采集，通过Java SpringBoot框架完成物联网数据的接收和处理，并采用各类可视化工具及技术，实现数据的可视化与人机交互；并在实际项目开发中得心应手使用Spring Boot框架，提升自身的技术能力与价值。
二、课程教学内容提要与基本要求
序号 | 教学内容提要 | 基本要求 | 理论学时 | 实践学时 |
1 | 第一章 物联网数据管理系统与可视化系统概述 | 熟习系统前端开发和服务端开发相关技术，熟悉MVVM模式、B/S体系工作原理、Java Spring Boot框架和MySQL数据库 | 2 | 2 |
2 | 第二章初学Java Spring Boot | 了解Java Spring Boot的好处和优点，熟悉Java Spring Boot工作方式，熟练掌握Java Spring Boot开发框架技术 | 6 | 2 |
3 | 第三章项目实战之需求分析 | 了解系统需求分析的主要内容，掌握系统可行性分析、功能需求分析、安全性需求分析、数据流程分析 | 4 | 4 |
4 | 第四章项目实战之数据管理系统设计 | 熟悉数据管理系统的主要功能，熟练掌握系统架构设计、系统总体设计、数据库设计 | 6 | 2 |
5 | 第五章项目实战之可视化系统设计 | 熟悉可视化系统的主要功能，熟练掌握系统架构和总体设计、数据库设计、数据交互设计，熟练使用图表、图形等形式进行可视化展示 | 6 | 2 |
6 | 第六章项目实战之系统实现与测试 | 熟练掌握各个模块设计、各个界面设计，测试方案设计、测试用例构建 | 4 | 2 |
7 | 第七章项目实战之系统推广与使用 | 了解广各种推广方式，掌握市场策略和推广计划的制定 | 4 | 2 |
总学时 | | | 32 | 16 |
三、教学方法
本课程教学方式是以理论授课为主，以实践授课为辅，充分重视理论教学的同时，强化学生的动手实践能力的培养。
四、课程成绩评定
本课成绩由平时成绩、实验成绩和组成，其中平时成绩占20%，实验成绩占30%，期末成绩50%。
平时成绩评定主要依据课堂考勤、课堂研讨与互动等综合评定。
实验成绩考查采用项目实践的形式来进行，主要依据学生平时实验结果来评定。
期末成绩考查采用课程设计的形式来进行，主要依据学生提交材料的综合水平来评定。
《人工智能应用开发》课程教学大纲
课程名称 | 人工智能应用开发 | 课程编号 | 0812703003 |
考核方式 | □考试 √考查 | 学分 | 3 |
课程性质 | 专业选修 | 总学时 | 48 |
理论学时 | 32 |
实践学时 | 16 |
先修课程（已具备知识能力） | 电子电路基础、嵌入式技术基础、C语言程序设计 |
适用学科/专业学位类别（领域） | 电子信息学科 |
一、课程教学目标
随着物联网技术的不断发展，物联网开发的应用前景越来越广阔。未来，物联网开发将会与人工智能、大数据等技术更加紧密地结合在一起，实现更加智能化和高效化的管理和控制。同时，随着5G技术的普及和发展，物联网开发也将会迎来更加快速和稳定的发展环境。
本课程主要以语音识别技术、自然语言处理技术、计算机视觉技术及深度学习技术为核心支撑，将人工智能技术的应用与物联网系统进行结合和扩展，增强物联网系统的应用和服务能力。
通过本课程的学习，使学生掌握各种人工智能技术，并将人工智能技术与物联网系统结合应用。
二、课程教学内容提要与基本要求
序号 | 教学内容提要 | 基本要求 | 理论学时 | 实践学时 |
1 | 第一章 语音识别技术 | 熟悉语音识别过程，掌握语音信号处理和特征提取技术，掌握语音识别模型设计，掌握语音识别结果输出设计 | 6 | 2 |
2 | 第二章自然语言处理技术 | 熟悉自然语言处理过程，掌握语料获取、数据预处理、特征工程、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估等技术 | 6 | 4 |
3 | 第三章计算机视觉技术 | 熟悉计算机视觉模拟的过程，掌握图像采集、图像预处理、特征提取、特征匹配、检测分割、目标识别、高级处理等技术 | 6 | 4 |
4 | 第四章深度学习技术 | 熟悉深度学习解决方案的组成要素，掌握常见的深度学习算法，掌握深度学习的建模步骤 | 6 | 4 |
5 | 第五章人工智能技术的物联网应用 | 掌握语音识别、自然语言处理、计算机视觉及深度学习在物联网的应用 | 8 | 2 |
总学时 | | | 32 | 16 |
三、教学方法
本课程教学方式是以理论授课为主，以实践授课为辅，充分重视理论教学的同时，强化学生的动手实践能力的培养。
四、课程成绩评定
本课成绩由平时成绩、实验成绩和组成，其中平时成绩占20%，实验成绩占30%，期末成绩50%。
平时成绩评定主要依据课堂考勤、课堂研讨与互动等综合评定。
实验成绩考查采用项目实践的形式来进行，主要依据学生平时实验结果来评定。
期末成绩考查采用课程设计的形式来进行，主要依据学生提交材料的综合水平来评定。
《服务器开发技术》课程教学大纲
课程名称 | 服务器开发技术 | 课程编号 | 0813703004 |
考核方式 | □考试 √考查 | 学分 | 1 |
课程性质 | 专业选修 | 总学时 | 32 |
理论学时 | 0 |
实践学时 | 32 |
先修课程（已具备知识能力） | 电子电路基础、嵌入式技术基础、C语言程序设计 |
适用学科/专业学位类别（领域） | 电子信息学科 |
一、课程教学目标
本课程系统地介绍Linux服务器、国产信创操作系统、虚拟化技术、云计算技术，使学生了解服务器虚拟化的技术架构，掌握服务器虚拟化平台的部署和运维方法。使学生掌握服务器技术的基本概念和基本原理、服务器技术的基本应用、系统管理维护、网络服务器搭建并能灵活应用。培养各种服务器技术的使用与实际操作的能力。
二、课程教学内容提要与基本要求
序号 | 教学内容提要 | 基本要求 | 理论学时 | 实践学时 |
1 | 第一章 虚拟化技术简介 | 了解虚拟化技术，熟悉硬件分区技术、虚拟机技术、操作系统虚拟化技术，掌握KVM与QEMU虚拟化方式 | 0 | 4 |
2 | 第二章云计算技术简介 | 了解云计算基础技术，掌握分布式存储、虚拟化技术、分布式资源管理、智能管理平台和编程模型等核心技术 | 0 | 4 |
3 | 第三章Linux服务器 | 掌握Linux服务器的基本概念和基本原理，掌握Linux服务器技术的基本应用，掌握Linux系统管理维护、服务器搭建 | 0 | 12 |
4 | 第四章国产信创操作系统 | 了解国产信创操作系统的发展现状，掌握银河麒麟、中标麒麟、统信UOS等信创操作系统的开发、测试、部署及维护 | 0 | 12 |
总学时 | | | 0 | 32 |
三、教学方法
本课程教学方式是以实践授课为主，强化学生的动手实践能力的培养。
四、课程成绩评定
本课成绩由平时成绩、实验成绩和组成，其中平时成绩占20%，实验成绩占30%，期末成绩50%。
平时成绩评定主要依据课堂考勤、课堂研讨与互动等综合评定。
实验成绩考查采用项目实践的形式来进行，主要依据学生平时实验结果来评定。
期末成绩考查采用课程设计的形式来进行，主要依据学生提交材料的综合水平来评定。
《视频监控项目实践》课程教学大纲
课程名称 | 视频监控项目实践 | 课程编号 | 0813702005 |
考核方式 | □考试 √考查 | 学分 | 2 |
课程性质 | 专业选修 | 总学时 | 64 |
理论学时 | 0 |
实践学时 | 64 |
先修课程（已具备知识能力） | 电子电路基础、嵌入式技术基础、C语言程序设计 |
适用学科/专业学位类别（领域） | 电子信息学科 |
一、课程教学目标
本课程对普通和高端视频技术原理的解读，引入对实际应用工作中视频设备、应用平台系统方案的介绍，最后结合实际业务，通过实践案例完成视频应用过程中的各个细节的补充。最终将前沿应用的理论与实践相结合，提升学生对视频新技术的认知，启发学生的创新思维。
通过本课程的学习，使学生了解视频监控系统的组成，掌握存储架构，理解现网磁阵与相关技术，了解云存储技术与应用。掌握视频监控网络的组网设计知识及相关能力，能够初步具备一定的对各种视频监控系统组网及混合组网以及综合应用能力，以及故障处理能力。
二、课程教学内容提要与基本要求
序号 | 教学内容提要 | 基本要求 | 理论学时 | 实践学时 |
1 | 第一章 视频监控系统概述 | 了解视频监控系统构成，了解视频监控系统的结构模式 | 0 | 2 |
2 | 第二章视频监控系统的前端设备 | 了解摄像机、云台、镜头、支架等视频监控系统前端设备，掌握监控系统前端设备的选择 | 0 | 6 |
3 | 第三章 视频监控系统的传输设备 | 了解视频监控系统网络传输、交换和控制的基本要求，熟悉视频监控系统的传输方式和设备 | 0 | 6 |
4 | 第四章 视频监控系统的显示记录设备 | 熟悉监视器、视频编码器、录像机等显示记录设备，熟悉视频监控存储存储架构和磁盘阵列技术 | 0 | 6 |
5 | 第五章 视频监控系统的控制系统 | 熟悉视频分配器、画面分割器、图像处理器，掌握POE技术 | 0 | 8 |
6 | 第六章 视频监控系统的设计 | 熟悉视频监控设备选型，掌握视频监控系统的设计 | 0 | 12 |
7 | 第七章 视频监控工程项目的施工检验 | 熟悉视频监控工程费用预算，熟悉费用计算，掌握工程预算书的编写 | 0 | 12 |
8 | 第八章 视频监控工程项目的验收和维护 | 熟悉视频监控工程项目施工流程、安装要求，掌握系统调试和维护。 | 0 | 12 |
总学时 | | | 0 | 64 |
三、教学方法
本课程教学方式是以实践授课为主，强化学生的动手实践能力的培养。
四、课程成绩评定
本课成绩由平时成绩、实验成绩和组成，其中平时成绩占20%，实验成绩占30%，期末成绩50%。
平时成绩评定主要依据课堂考勤、课堂研讨与互动等综合评定。
实验成绩考查采用项目实践的形式来进行，主要依据学生平时实验结果来评定。
期末成绩考查采用课程设计的形式来进行，主要依据学生提交材料的综合水平来评定。
附件1：
关于做好2024年微专业学生报名工作的通知20240327(1).docx
