随着人工智能技术的迅猛发展，高等教育领域正迎来前所未有的变革。桂林理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院积极响应国家对人工智能专业人才的战略需求，以“AI技术赋能、学科交叉融合、产教协同创新”为核心理念，积极探索并实施了全新的研究生人才培养模式，旨在培养具备深厚学术功底、卓越实践创新能力和社会责任感的未来科技精英。

一、

AI技术驱动课程重构

打造多维课程链

桂林理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院紧跟教育部《人工智能领域研究生指导性培养方案》的要求，以AI技术为核心，重构研究生课程体系。学院整合了计算机科学、数学、工程学等多个领域的前沿知识，开设了一系列深度交叉的课程，包括深度学习、图像处理及机器视觉、算法设计与分析、大数据分析技术、Python程序设计等，这些课程不仅涵盖了人工智能的核心技术，还注重培养学生的算法设计和模型优化能力，系统提升学生在相关领域的核心竞争力。

学院通过建设“AI核心课程群”，联合华为等知名企业共同开发实战案例库，将理论教学与实际应用紧密结合，确保学生能够掌握人工智能的基本理论和技术，并具备解决实际问题的能力。此外，学院特别强调道德伦理和法律的学习，开设了“工程伦理”等课程，通过人脸识别技术滥用等真实案例，引导学生深入思考技术应用的边界，培养他们对技术应用的社会责任意识。未来，学院将继续深化AI技术在教育中的应用，探索更多创新教学模式，为培养适应未来科技发展的高素质人才奠定坚实基础。

二、学科交叉融合，构建多元知识体系

学院积极探索学科交叉融合的新路径，致力于构建多元化的知识体系，培养具备跨学科素养的复合型人才，以满足人工智能时代对人才的多样化需求。学院通过课程设置的创新，将人工智能与计算机科学、数学、环境学、材料学、旅游学等多个学科深度融合，打破传统学科界限，为学生提供全方位的知识储备。

在课程体系中，学生不仅学习人工智能的核心课程，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，还会接触到高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础课程，以及数据结构、算法设计与分析等计算机科学核心课程。此外，学院还开设了“材料信息学导论”等跨学科课程，让学生能够从不同角度理解和应用人工智能技术。这种多元化的课程设置不仅拓宽了学生的知识面，还培养了他们的跨学科思维能力和创新意识，使他们能够适应人工智能在各个领域的广泛应用需求。之后，学院将继续深化学科交叉融合，进一步完善多元知识体系。学院将加强与其他学科的合作，拓展跨学科研究领域，探索更多学科交叉的应用场景，为解决复杂的人工智能应用问题提供有力支持。

三、产教协同创新，实践与创新并重

学院积极探索产教协同创新模式，将实践与创新紧密结合，致力于培养适应人工智能时代需求的高素质复合型人才。学院与多家知名企业、科研机构建立了长期稳定的合作关系，通过联合实验室、实习基地、科研项目合作等多种形式，为研究生提供了丰富的实践机会和创新平台。

在参与与企业合作的科研项目当中，研究生能够接触到行业前沿的技术需求和实际应用场景，参与企业的真实项目研发。此外，学院还鼓励研究生参与科研成果转化和创新创业活动。通过举办创新创业大赛、技术路演等活动，学生能够将科研成果与市场需求紧密结合，培养创新思维和创业能力。近年来，学院研究生团队在多项创新创业大赛中获奖，如互联网+大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课程科技作品竞赛、“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛、中国大学生计算机设计大赛、睿抗机器人开发者大赛(RAICOM)、广西大学生人工智能设计大赛、广西大学生程序设计大赛、英语竞赛等。这些成绩不仅展示了学院学生的创新能力和实践能力，也体现了学院产教协同创新模式的显著成效。

桂林理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院通过AI技术赋能、学科交叉融合、产教协同创新等多方面的创新举措，探索出了一条独具特色的研究生人才培养模式。这种模式不仅为学生提供了全面、多元的学习和发展机会，还为人工智能领域的前沿研究和应用创新培养了一批高素质、具有国际竞争力的研究生人才。未来，学院将继续深化研究生人才培养模式改革，加强与企业、科研机构的合作，拓展国际合作渠道，为推动人工智能技术的发展和应用贡献更多力量，为培养更多适应未来科技发展的高素质人才而不懈努力。（郑辉林 谢晓兰）

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