智能科学与技术

智能科学与技术专业主要学习计算机技术、信息技术、智能控制技术、人工智能理论等专业知识，接受有关信息处理、人工智能专业训练，学生将具备从事人工智能技术的应用和研究及信息智能处理软件开发和工程应用的基本能力。

主干课程包括高等数学、大学物理、大学英语、电路分析、模拟电子技术、数字电子技术、高级语言程序设计、信号与系统、数字信号处理、数据结构与算法、数字图像处理、智能科学技术导论、脑与认知科学基础、智能传感技术、模式识别、智能信息处理、嵌入式开发技术等。

新能源材料与器件

新能源材料与器件专业是由化学、物理、材料、电工、电子、机械等多学科交叉，以能量存储与转换材料及其器件的设计、制备与应用等工程技术为特色的专业。将设立能量储存和能量转化两个方向，能量储存以二次电池、超级电容器等为核心，系统学习电源材料的制备、性能测试与分析、电源组装技术与工艺、生产运作管理等方面知识，并对其他行业相关知识具有较为深入的了解；能量转化方向则以太阳能为核心，系统学习光伏技术的基本原理、原材料、器件制作及质量管理方面的基础知识。
 

主干课程包括高等数学、基础英语、概率论与数理统计、线性代数、工科大学化学、无机与分析化学、有机化学、材料物理化学、现代材料分析测试技术、大学物理、电子电工技术、工程图学、工程力学、机械设计基础、新能源材料与器件导论、固体物理、材料科学基础、材料工程基础、材料物理化学研究方法、传递过程原理、电化学原理﹑新能源材料与器件课程设计、应用光伏学等。  

数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术专业以数理、外语、电子、通信、物联网、计算机科学理论与方法、数据科学理论为基础，以大数据、云计算为背景，培养具有数据获取、传输、处理、分析等相关理论和专业知识的专门性人才，能在信息领域开展大规模并行处理、数据挖掘、分布式文件系统与数据库、分布式处理与云计算、互联网和可扩展存储系统等方面的科学研究、工程设计和技术开发。培养数据处理、分析基础理论扎实且能解决行业大数据的复合型科技人才。

核心课程包括数据结构与算法、算法分析与设计、数据挖掘、数据科学基础、数据仓库原理、数学建模、大数据采集与处理、大数据分析技术及应用、数据可视化原理、Hadoop分布式系统。