一、专业介绍
现代计算机技术微专业聚焦“新农科+新工科”交叉融合,面向智慧农业数字化转型需求,培养精通现代信息技术与农业场景融合的复合型人才。专业构建“基础编程-数据智能-系统应用”三层课程体系,涵盖Python全栈开发、机器学习算法、农业大数据分析、计算机视觉、AI项目实践等核心模块,重点培养学生运用数字技术解决农业生产、资源管理、生态监测等问题的能力。通过“农业物联网数据库开发”“病虫害智能识别系统”等场景化项目实践,贯通数据采集、分析建模、可视化决策全链条,强化智能灌溉、精准施肥、遥感监测等领域的算法落地能力,为农业提质增效、绿色可持续发展提供底层技术支撑,助力乡村振兴与农业现代化战略实施。
二、培养目标
本专业立足农业数字化转型战略,培养兼具农科底蕴与数字技术能力的复合型人才。通过构建“编程基础-智能算法-系统开发-场景应用”全链条课程体系,使学生掌握Python全栈开发、机器学习建模、农业大数据分析、计算机视觉处理等核心技术,重点培育三大核心能力:①农业数据智能处理能力(涵盖作物表型数据采集、病虫害特征识别、土壤墒情建模等);②农业智能系统开发能力(包括物联网监测平台搭建、智能决策系统设计、农业机器人控制等);③农业数字创新实践能力(贯通遥感影像分析、生产流程优化、资源智能调度等场景)。依托农业专家系统构建、AI项目实训等实战环节,培养能在精准种植、智慧畜牧、生态监测等领域推动农业生产智能化升级的技术骨干,为农业可持续发展提供具备算法思维、工程实践能力和农业伦理意识的新型数字农科人才。
三、师资团队
微专业选聘我校学术造诣高、教学经验丰富的优秀教师承担课程教学和线下实践指导。
四、微专业学习申请条件
遵照教务处《关于做好2025-2026学年第一学期本科生申请修读辅修专业、微专业工作的通知》(教通〔2025〕60号)中所列申请条件。
五、招生计划与修读年限
六、课程设置与学分要求
课程名称 | 开课学院 | 学分 | 学时 | 学期 |
Python语言 Python Programming | 大数据学院 | 3 | 48 | 1 |
机器学习 Machine Learning | 大数据学院 | 3.5 | 56 | 1 |
数据可视化及分析 Data Visualization and Analysis | 大数据学院 | 3 | 48 | 1 |
计算机视觉与图像处理 Computer Vision and Image Processing | 大数据学院 | 3 | 48 | 2 |
大数据案例与实践 Big Data Cases and Practices | 大数据学院 | 3.5 | 56 | 2 |
人工智能项目训练 Artificial Intelligence Project Training | 大数据学院 | 3 | 48 | 1/2 |
合计 | 19 | 304 |
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七、学费标准
微专业实行按学分缴费制度,按学生实际选课的学分计算,由学校财务处依据核准的相关收费标准统一收取。