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| 成都東軟學院獲批新增4個本科專業 |
| http://www.gsbuluoit.com 2021年3月1日 來源:華禹教育網 |
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近日,教育部發布了《關于公布2020年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》,對2020年度普通高等學校本科專業備案和審批結果予以公布。成都東軟學院申報的醫學影像技術(101003,理學)、人工智能(080717T,工學)、智能醫學工程(101011T,工學)、大數據管理與應用(120108T,管理學)4個新增本科專業獲批設置。
醫學影像技術
#培養目標
本專業旨在培養德、智、體、美、勞全面發展,踐行社會主義核心價值觀,適應我國衛生與健康事業改革發展需要,具有良好的職業素質、人文素養和終身學習能力,具有基礎醫學、臨床醫學基本理論知識,掌握各項醫學影像檢查技術,具有電子技術、計算機技術基礎理論知識,掌握醫學影像設備的基本原理和醫學影像處理技術,具有能夠規范管理、操作和維護 X 線機、CT、MRI等醫學影像設備的能力,能在醫療衛生機構從事醫學影像檢查技術及醫學影像設備的管理、操作、維護和圖像處理工作;能在醫療設備生產企業從事醫學影像設備技術支持等工作,具有社會責任感、創新精神、國際視野和較強影像技術實踐能力的應用型高級專門人才。
#就業方向
本專業畢業生可在各級醫療衛生機構、醫學影像診斷中心等從事醫學影像檢查技術及醫學影像設備的管理、操作、維護和圖像處理工作,可在大型醫療設備生產制造企業從事醫學影像設備技術支持、培訓、銷售工作;也可在醫學高等院校從事影像技術類專業的科學研究和教學工作。醫學影像技術專業的學生畢業后主要面向的崗位有醫學影像技師、影像設備工程師、影像產品銷售專家、大型醫療設備產品經理等。
#主干課程
生理學、人體解剖學、基礎醫學、醫學影像設備學、放射物理與防護、醫學電子學基礎、傅里葉分析、GPU并行計算、醫學成像原理、臨床醫學概論等。
人工智能
#培養目標
本專業旨在培養德、智、體、美、勞全面發展,具備良好的數學能力,掌握牢固的計算機專業基礎理論和扎實的人工智能專業知識,熟悉主流開發工具,掌握AI軟件開發的基本方法和技能,具有較強的外語應用能力和團隊協作能力,具有良好的個人素質和人工智能工程師職業素養,能夠從事人工智能應用項目的分析、設計、編碼、測試與維護等工作,具有較強的人工智能系統開發實踐能力和項目組織的初步經驗。同時擁有較強的外語應用水平、團隊協作精神、交流溝通技巧、技術創新能力與創業意識,擁有國際化視野和社會責任感,能適應專業和行業技術進步、社會需求變化和區域經濟發展的高素質IT應用型人才。
#就業方向
本專業畢業生面向的主要工作崗位包括人工智能開發工程師、圖像處理工程師、深度學習工程師、計算機視覺工程師、模式識別工程師等。
#主干課程
程序設計基礎、人工智能專業導引、數據結構與算法分析、計算機系統基礎、數值計算、分析與仿真、人工智能程序設計、神經網絡、操作系統等。
智能醫學工程
#培養目標
本專業旨在培養德、智、體、美、勞全面發展,掌握一定的基礎與臨床醫學、計算機科學、數據科學的基礎知識,掌握與智能醫療相關的人工智能,圖像處理、信息分析、大數據等相關技術,知曉醫學影像診斷與介入診療、健康管理、疾病預測的相關技術,具有智能醫學系統以及智能醫學數據的挖掘、處理與分析能力。擁有較強的技術創新能力和創業意識,擁有較強的外語應用能力和團隊協作能力,擁有良好的個人素質和工程職業素養的IT高素質應用型智能醫學工程專門人才。
#就業方向
本專業畢業生主要面向智能醫療行業企事業單位、醫學技術部門,計算機應用或軟件相關企業,主要從事智能醫學軟硬件系統的設計、開發、測試、應用和維護工作,還可繼續攻讀本專業或相關專業的碩士學位,從事醫學智能科學的相關研究工作。
#主干課程
程序設計基礎(Python)、數據結構(Python)、人體結構與功能、數據庫概論、醫學信息、臨床醫學概論、醫學影像處理、醫學統計學、機器學習、自然語言處理等。
大數據管理與應用
#培養目標
本專業人才培養遵循以學生為中心的教育理念,根據“強實踐、求創新”的人才培養思路,旨在培養掌握扎實的商業管理、信息技術與數據科學的基本知識,具有較強的大數據分析、數據賦能與管理決策支持的能力,能夠從管理角度出發創造性地解決經濟、金融、管理等領域的數據科學問題,具有社會責任感、創新精神與國際視野的技管雙強的交叉復合型人才。
#就業方向
本專業培養的畢業生可以去各級各類組織機構,包括企事業單位、政府機構部門、科研院所等從事如下工作:
(1)面向大數據管理項目的方案策劃、系統開發、組織實施、運營管理和技術服務等工作,實現大數據管理與大數據治理。
(2)面向大數據應用分析項目的數據獲取、數據處理、數據分析、數據挖掘等工作,實現商務運營分析和管理決策支持。
#主干課程
數據庫原理與應用、程序設計基礎(python)、管理統計學、數據庫與數據倉庫、數據結構(Python)、信息資源管理、商務數據分析、文本挖掘、商務數據可視化、預測方法與技術等。
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