西安工程大学的人工智能专业以“新工科”建设为导向，注重多学科交叉融合与产业需求对接。专业依托陕西省人工智能联合实验室和纺织工业机器视觉检测科研基地，形成了涵盖基础理论、技术开发与工程应用的全链条培养体系。该专业强调创新实践能力的培养，通过校企合作与科研项目结合的模式，为学生提供从算法设计到工业落地的完整训练场景。其课程体系既包含机器学习、深度学习等核心理论，也设置机器人应用、计算机视觉等前沿方向，充分体现“理论+实践”的双重特色。
在课程设置方面，专业构建了“基础—核心—拓展”三级课程模块。核心课程包括《模式识别与计算机视觉》（2.5学分）、《高级机器学习》（2.5学分）以及《深度学习及应用》（2.5学分），并配套人工智能创新实践训练（1周集中实训）强化工程能力。针对不同需求，学校还开设“人工智能与机器视觉”微专业，面向全校理工科学生提供12学分的跨学科课程包，重点培养工业视觉检测、目标跟踪算法等专项技能。课程教学中引入NVIDIA泰坦GPU工作站、NAO人形机器人等先进实验设备，确保学生掌握大规模数据处理与智能系统开发能力。
研究方向呈现“行业导向+前沿探索”双轨并行的特点。依托校内人工智能技术与应用研究所，团队聚焦自然语言处理、类脑计算、复杂网络控制三大领域。其中，李航教授（原华为诺亚方舟实验室首席科学家）领衔的信息检索团队，在多模态数据处理领域取得多项专利；李国齐教授主导的类脑芯片研究，是国内高校中少数能发表ICLR顶会口头报告的科研方向。同时，专业紧密结合纺织行业智能化需求，开发了基于机器视觉的织物缺陷检测系统，相关成果已应用于多家龙头企业。
实践平台建设凸显产学研深度融合。除校内实验室外，学生可参与微软、华为等企业合作项目，例如利用Kinect for Xbox 360开发体感交互系统，或基于TurtleBot2移动机器人完成智能仓储仿真实验。微专业学生还能进入纺织智能装备创新团队，参与省级重点研发计划中的工业机器人视觉导航课题。数据显示，近三年该专业学生获国家级创新创业竞赛奖项23项，申请发明专利17件，体现出较强的成果转化能力。
招生与培养机制强调个性化发展路径。本科阶段实行“主修+微专业”弹性学制，允许学生在完成《高等数学》、《概率论与数理统计》等基础课后，跨学科选修人工智能课程。研究生培养则通过“卓越工程师计划”与陕西省博士后创新基地联动，提供20000元/年国家奖学金与企业导师双指导模式。值得注意的是，专业对河北、福建等省份考生要求首选物理科目，且建议提前掌握Python或C++编程基础以适应课程强度。
