人工智能与数据科学系于2022年8月成立，设有人工智能专业、数据科学与大数据技术专业与高等数学教研室。其中，高等数学教研室主要负责组织、实施全校高等数学、线性代数、工程数学等课程的教学任务。

专业建设

学系秉持“科技赋能，创新育人”的核心理念，致力于培养适应数字时代需求的应用型人才。学系学科优势显著，构建了涵盖智能计算、数据分析、机器学习等前沿领域的课程体系，专业课程与企业需求紧密结合，引入真实项目案例，强化实践教学。学生在“中国高校计算机大赛、大数据挑战赛”等各类学科赛事中屡获佳绩，展现了扎实的专业素养。

人工智能专业

专业秉持“科技赋能，创新育人”的核心理念，聚焦数字时代对人才的需求，致力于培养具备扎实专业基础、创新思维与实践能力的高素质应用型人才，打造具有本科毕业证和华为职业认证证书的技能型“双证毕业生”。采用前沿课程体系：

1)基础核心：机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/知识图谱/大语言模型/智能体

2)特色融合：华为Atlas/华为CANN/华为MindX/华为ModelArts/华为MindSpore

3)实践赋能：华为项目实战案例/华为生态企业实习/华为ICT大赛

4)三寓并举：寓认证于教、 寓实战于教、寓岗位于教

数据科学与大数据技术专业

数据科学与大数据技术专业以满足市场需求为导向，立足广东，面向全国，服务粤港澳大湾区，坚持学校办学方向，坚持市场需求、就业导向，科学构建以应用能力为主，培养德、智、体、美、劳全面发展，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。以“三维能力进阶”为核心，构建“基础-创新-应用”分阶段培养体系，突出多学科融合特色。课程体系深度融合数据技术、分析技术与行业需求，开设“岗课赛证”一体化课程，通过企业项目、竞赛、职业认证强化实战能力；增设业务流程与工作任务导向的模块化课程，精准对接职业岗位。专业优势与特色：

技术前沿性：聚焦分布式计算、AI模型优化等核心技术，建设校级“大数据与智能计算重点实验室”；引入泰迪公司企业级教学平台，支持亿级数据仿真实验。

产教融合深度：聚焦智能大数据分析、机器学习算法应用、数据可视化等前沿领域，打造集“教学实训+项目研发+成果转化”于一体的产学研平台；引入华为ICT学院和泰迪公司核心技术资源（大数据处理框架、AI开发工具、行业数据集等），让学生接触真实企业级技术环境。通过稳定的校企合作渠道，为学生提供丰富多样、专业对口的高质量实习与项目实践机会。

学生创新能力突出：数据科学与大数据技术专业以“技术扎根产业、数据驱动未来”为理念，通过“三维能力进阶”培养模式与“岗课赛证”一体化课程体系，形成了“厚基础、强实践、重创新”的鲜明特色。未来将持续深化产教融合，探索AIGC、多模态数据分析等新兴领域，为粤港澳大湾区数字经济发展输送应用型数据人才。

育人成果

育人成果丰硕，通过“导师制”、“项目驱动”等模式，引导学生参与科研项目和创新创业实践，鼓励并指导学生参与人工智能、大数据相关的实践项目和竞赛，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。近两年，学生参加各类学科竞赛，荣获省赛、国赛各种奖项达50多项。在全国大学生数学建模竞赛与全国大学生数学竞赛中获省一、二等奖，累计获奖超30人次。

部分获奖证书

毕业生就业面十分宽广，分布于各行各业

能够在政府机关、企事业单位（特别是华为技术生态企事业）从事如自主无人智能控制、大数据与知识自动化、机器视觉与多媒体智能等人工智能领域相关的技术设计、开发和工程管理等工作。

能在工商企事业、政府机构、金融、医疗和科研单位等部门（特别是华为技术生态企事业）从事大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，以及大数据系统集成与管理维护等方面的工作，同时具有信息管理与软件开发能力。

师资建设

学系教师总数44人，其中教授（含其他正高级）4人，副教授（含其他副高级）11人；硕士及以上学位42人，其中博士学位5人；中青年教师35人。近两年，教师团队主持省级科研课题4项，校级科研课题3项，校级教改课题14项，校级一流课程建设2项。公开发表省级以上论文50余篇，其中SCI高质量论文6篇，编写教材3部，发明专利2项，为学科发展提供了坚实支撑。

系领导和学科带头人

姚正安，广州新华学院副校长、人工智能专业带头人，博士、中山大学数学学院教授、博士生导师，现任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。

熊健，系主任、人工智能产业学院院长，博士、教授，原广州大学统计系主任、博士后导师。

胡建勋，首席教授，中山大学数学学院教授、博士生导师。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。

周仕勇，学科带头人，博士，北京大学二级教授。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，学科带头人，博士、教授，硕士生导师。

特色课程

机器学习课程

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，以及现代机器学习方法在人工智能领域的典型应用。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。

人工智能创新与实践课程

人工智能创新与实践课程是一系列课程，与FabLab（新华创客实验室）创新中心合作开设，课程结合MIT（麻省理工学院）Fab Academy的全新教学模式，建设教学网站，开设跨学科创意设计挑战，培养学生动手实践与创新能力。课程鼓励学生通过项目制学习，掌握人工智能与数字制造的核心技能，学生在熟练运用开源硬件（Arduino）和AI开发框架（PyTorch）的基础上，独立完成“需求分析-方案设计-开发实现-测试优化”的全流程人工智能创新项目。

概率论与数理统计课程

概率论与数理统计课程是数学科学与大数据技术专业的核心基础课程，是校级一流课程。课程以夯实学生数理基础、培养数据分析思维为核心目标，通过理论推导与实际问题相结合的教学模式，帮助学生掌握不确定性分析、统计推断与决策的核心方法，为人工智能、数据科学、生物医药等领域的复杂问题解决奠定坚实基础。

课程教学团队由资深教授、青年骨干教师组成，团队成员均具有丰富的教学经验和扎实的科研背景，主持多项国家级、省部级科研与教改项目。经过多年积累，课程团队构建了“理论-案例-实验”三位一体的教学资源体系：

教学模式：依托超星学习通，搭建“课前预习-课堂研讨-课后拓展”的混合式教学闭环，通过在线讨论、实时测验、虚拟仿真实验提升学生参与度；

案例教学：设计跨学科案例，引导学生从实际问题中抽象概率模型，利用统计软件（R/Python/SPSS）完成数据建模与结果解读；

课程思政融入：结合“数据伦理”“统计误用”等专题，培养学生严谨的科学态度与社会责任感。

陈敏琼博士上课图片

大数据分析与挖掘课程

大数据分析与挖掘课程是数据科学与大数据技术专业的核心特色课程，也是“新工科”背景下的重点建设课程。课程以“技术驱动、行业赋能”为导向，聚焦大数据处理全链条能力培养，涵盖数据采集、清洗、存储、分析及可视化等环节，结合机器学习与深度学习技术，培养学生解决电商、金融、医疗等领域实际问题的能力，为数字化转型提供高素质应用型人才支撑。

课程教学模式

课程教学团队由跨学科教师组成，涵盖计算机科学、统计学、行业应用专家，团队成员主持省级教改项目2项，校级教改项目2项。

课程建设特色：

“双引擎”教学模式+课程思政：技术引擎：基于阿里云、AWS等平台搭建实验环境，强化Hive、Flink、TensorFlow等工具实战；行业引擎：联合华为、迅方、泰迪等企业开发真实案例，实现“学以致用”。

课程思政融合：通过“数据隐私保护”“算法公平性”等专题研讨，引导学生树立科技伦理观。

课程以“厚基础、强实践、重创新”为改革主线，构建三层次能力培养体系：基础层——掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类/回归模型等核心算法原理；应用层——熟练使用大数据工具链，完成从数据到洞察的全流程开发；创新层——通过校企合作课题，培养跨领域问题抽象与解决方案设计能力，塑造“技术+业务”双栖人才。

华为大数据职业认证系列课程

为数据科学与大数据技术（创新卓越班）的核心课程。主要将华为大数据职业认证课程与大数据技术相关专业课程相融合，基于华为大数据领域的技术产品、解决方案、实战案例等知识内容/工具环境展开相关专业课程的教学与实训，使学生通过相关专业课程的学习之后，能够直接并有效地参加通过华为职业认证考试，由此极大增强学生进入就业市场的竞争力。典型课程包括：

HCIA系列课程：包括HCIA-Big Data（大数据工程师），涉及专业课程包括：数据科学导论、大数据平台技术、大数据流式处理等

HCIP系列课程：包括HCIP-Big Data（大数据开发工程师），涉及专业课程包括：Python数据分析、数据采集与处理、大数据平台技术、大数据流式处理、数据挖掘、数据可视化等

特色活动

2024数智赋能中低空经济高质量发展论坛

2024年12月25日至26日，由学校与粤港澳国家应用数学中心共同主办的“2024数智赋能中低空经济高质量发展论坛”在东莞校区举行。论坛汇聚了来自教育界、学术界和产业界的精英，围绕“数智引领，翼动未来——中低空经济创新与发展”这一论坛主题，共同探讨中低空经济的发展趋势、技术创新及产业应用，为推动中低空经济的高质量发展提供了宝贵的智慧和方案；倡议并组建了“粤港澳数智中低空经济产教融合发展联盟”，旨在搭建产教融合的桥梁。

广东省高校数学教学指导委员会年会暨数学教材思政工作扩大会议

2025年1月16日，广州新华学院召开2024年广东省高校数学教学指导委员会年会暨数学教材思政工作扩大会议。会议由广东省数学会、广州新华学院、高等教育出版社联合主办，粤港澳国家应用数学中心东莞分中心、中山大学数学学院、广州新华学院人工智能与数据科学系、广州新华学院科研处共同承办，高等教育出版社广东教学服务中心协办。会议汇聚了来自广东省各高校的专家学者、教育工作者，共同探讨数学教育在新时代的创新发展之路。

学术分享会

2024年12月27日上午，广州新华学院人工智能与数据科学系举办了一场主题为“AI for Math与Math for AI的思考和探索——兼谈人工智能时代的数学教与学”的学术分享会，主讲人是国内知名学者郝志峰教授，博士生导师，汕头大学党委副书记、校长。活动聚焦了人工智能与数学领域的交叉研究，以及人工智能时代对数学教育的深远影响。本次分享会不仅为人工智能与数学的融合发展提供了宝贵的学术交流平台，为人工智能时代数学教学改革提供了全新思路，也拓宽了学系师生的学术视野，为推动数学与人工智能的双向赋能奠定了坚实基础。

对外合作

与新加坡科技设计大学洽谈合作项目，并与新西兰UUNZ商学院和塔斯曼学院签订了合作办学框架协议。为学生提供了一个国际化的学习平台。通过引进国际先进的专业课程与实操教学，学生能够在实践中提升自己的专业技能，不仅有助于他们的学术和职业发展，还能促进个人成长和全球意识的培养。

与新加坡科技设计大学洽谈合作项目

学系学生参与对外交流活动，能够全面提升自身素质和能力，为未来的学习、工作和个人发展打下坚实基础。通过对外交流实践活动，使学生能够接触到不同国家和民族的文化、价值观和生活方式，拓宽自身的国际视野，打破对世界的固有认知和偏见，培养全球意识和跨文化理解能力，学会在不同文化背景下与他人沟通交流，理解文化差异，提高沟通效率和人际交往能力。

学生参加学校组织的泰国乌隆他尼皇家大学社会实践活动

人工智能与数据科学系文化特色鲜明，以“数智融合”为主题，营造浓厚的科技与创新氛围。学系内定期举办“人工智能与数据科学前沿论坛”，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；开展“数智文化节”，举办数据治理、数据分析竞赛等活动，激发学生学习热情。同时，设立“数智创新实验室”，为学生提供开放的科研实践平台，助力学生在科技浪潮中勇立潮头。

面向未来，人工智能与数据科学系将继续秉持“科技赋能，创新育人”理念，持续优化专业建设，提升人才培养质量，为学校高质量发展、为数字时代培养更多优秀人才而不懈努力。

人工智能与数据科学系供稿

资料整理|龙浩芬

审校|熊健