工业智能化专业学什么

工业智能化专业的学习内容主要包括以下几个方面：

基础课程

工业数据建模：学习如何将工业生产过程中的海量数据转化为可用信息，为工业生产提供数据支持。

工业大数据分析：通过数据挖掘和机器学习技术，从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供科学依据。

模式识别：学习模式识别算法和技术，识别工业生产中的规律和异常，实现自动化监测和控制。

智能检测技术：学习各种传感器技术和检测算法，实现对工业产品质量的智能检测和控制。

智能传感技术：学习传感器原理和应用，设计和实现各种智能传感系统，为工业生产提供精准的数据支持。

数字信号处理：学习数字信号处理理论和技术，处理工业生产中的各种信号数据，提取有用信息。

图像处理基础：学习图像处理算法和技术，实现工业图像的采集、处理和分析，为工业视觉系统的应用提供技术支持。

专业核心课程

工业物联网技术：学习工业物联网的基本原理和应用，包括物联网架构、传感器网络、物联网安全等。

工业自动化与控制：包括传感器技术、自动控制系统、PLC编程、工业机器人等。

人工智能与智能制造：包括机器学习、深度学习、智能制造系统等。

实践与应用

机械工程基础：学习机械工程的基本原理和应用，了解机械系统的设计和制造过程。

控制工程基础：学习控制理论及其在工业中的应用，包括控制器设计、系统稳定性分析等。

电工与电子技术：学习电工电子电路的基本原理和应用，包括电路分析、电子器件等。

计算机网络与工业物联网：学习计算机网络的基本原理和应用，以及工业物联网的集成和实施。

RFID技术与应用：学习RFID技术的基本原理和应用，包括RFID系统的设计和实施。

计算机智能控制系统：学习计算机智能控制系统的设计和实现，包括智能算法、控制策略等。

嵌入式系统与应用：学习嵌入式系统的基本原理和应用，包括嵌入式硬件和软件的设计与开发。

工业机器人技术与应用：学习工业机器人的技术原理和应用，包括机器人控制、路径规划等。

数控机床与编程：学习数控机床的基本原理和应用，包括数控编程、加工工艺等。

电气控制与PLC应用：学习电气控制系统的设计和实现，包括PLC编程、控制系统设计等。

传感器与检测技术：学习传感器的基本原理和应用，包括传感器类型、检测方法等。

智能装备故障诊断与维修：学习智能装备的故障诊断和维修技术，包括故障检测、维修策略等。

智能仪器技术：学习智能仪器的基本原理和应用，包括仪器设计、测试方法等。

数字化制造技术：学习数字化制造的基本原理和应用，包括CAD/CAM/CAE等技术的应用。

智能生产计划管理（MES/ERP）：学习智能生产计划管理的基本原理和应用，包括生产计划、资源管理等。

智能工厂集成技术：学习智能工厂的集成技术，包括工厂自动化、信息化集成等。

智能生产系统与CPS建模：学习智能生产系统的基本原理和应用，包括CPS（信息物理系统）的建模与设计。

这些课程内容旨在培养学生掌握工业智能领域的基础知识与专业技能，具备发现、分析与解决工业智能领域复杂工程问题的能力，并具备较强的自主学习能力、创新意识和良好的团队合作精神。通过这些课程的学习，学生能够在工业智能及其应用的相关领域从事科学研究、技术开发、工程设计与技术管理等方面的工作。