# 吴贤铭智能工程学院

### 机器人工程

机器人工程机械、电子、计算机、自动化都要修一些，学的内容比较杂和多。 华工机器人工程2021 级的本科培养方案中大一大二学工科基础课(数学、力学和计算机等)，其中计算机方向学的是 Python 和 C++ 两门计算机编程语言，机器视觉，数据结构，人工智能导论。大三大四专业课更多了，控制理论，嵌入式，信号处理等等课程。我们学这么多不同专业的课程，但是并不会很深入，学校可能是在培养大家找到其中一两个自己感兴趣的方向，然后自己努力去深入学习相关知识。机器人工程是一个屠龙之术，要掌握的东西太多了，要做一个精通 ME，EE，CS 的学生不太现实。

另外，华工的机器人氛围是不错的，五山校区有华南虎战队机器人实验室，国际校区也于2022年末成立了 RobotIC 机器人实验室，国际校区所有本科生都可以报名，给感兴趣的同学提供了很多资源和动手实践的机会。

要注意的是，吴院的机器人工程每年培养方案和课程安排还在调整和变化中。如果对 Robotics 感兴趣的话，可以关注一下机器人领域前沿的团队和个体，例如 Boston Dynamics，Tesla Bot，稚晖君，看看在机器人领域优秀的人们都在做什么; 也可以参加 RoboMatser，Robocon 等机器人比赛，这些工科赛事很能锻炼一个人的专业能力。不是一定要参赛，“参差多态乃是幸福的本源”，道路千万条，在各自选择的道路上付出勤奋和汗水，尽量能找到感兴趣的方向并不断努力就好啦。

在读学生的见解或许带着一点点理想主义和脱离现实，学弟学妹如果感兴趣可以看看一些行业前辈给的建议，个人会推荐这一篇文章[机器人工程师学习计划](https://zhuanlan.zhihu.com/p/22266788)。

但每个人的情况可能都不大相同，小马过河，适合自己的才是最好的。因此不要尽信别人的观点（包括这一条）。希望大家都能拥有独立思考和理性判断的能力。

### 智能制造

智能制造专业融合智能技术、机械工程、电子工程和控制工程学，以下为专业课介绍

**大一上**

**工程导论(实践课)**

新生的工程启蒙课。在没有老师教导的情况下组队完成一个机器人的制作及 演讲展示

需要自学最基础的建模(solildworks)以及单片机编程(arduino)，让学 生高中灌输式学习转向大学自主学习，非常累，但个人认为花费了整个学期 70% 的学习时间收获了 90%的知识(技术知识、团队分工及矛盾处理、演讲及 ppt/ 海报制作)这门课程自发积极的同学在未来两年也有较好的表现。

**大一下**

**Python(选修课但所有人都默认选)**

在大一上学完 C++基础后，介绍基础的 python 语法。能完成较为简单的编 程。大概难度是输入一串数字，找到里面所有的倍数关系。

**大二上**

**数据结构(原理介绍课)**

介绍数据的存储方式。比如列表和链表(可自行百度)等数据结构中对数据 的增加、删除、查找、修改、排序。难度会比 python 要难一点点，但因为有 python 的基础，这门课不会很难

**工业大数据(原理介绍课)**

算法入门。介绍机器学习，例如决策树、线性回归(可自行百度)等，入门 神经网络，会有些较多课程项目。

**工程力学(计算运用课)**

除了高中的受力分析，研究非刚体收到压缩、剪切、弯曲、扭转的受力情况 和形变，属于是工程的理论支持

**电路导论(计算运用课)**

介绍多电源、电容、电感的电路计算方法

**大二下**

**热力学(计算运用课)及计算流体力学(公式证明课)**

饱和蒸汽压、绝热过程、等温过程、等压过程等;流体力学三大基础原理的证明及程序计算和多核计算

**动力学及振动导论(计算运用课)**

高中物理及刚体旋转，加上一部分振动

**设计与制造(原理介绍课及实践课)**

机械原理、机械设计等课程的综合，难度非常浅，有部分工程制图、介绍电机、轴承、齿轮等;实践课与大一工程导论相似，难度会有提升

**人工智能(原理介绍课)**

介绍数据搜索方法及深层一点的机器学习，使用较为成型的算法解决问题

**金工实习(实践课)**

学习使用各种如台锯、手钻等工具，操作大型机床，体验精密机械臂、无人机等;和设计与制造合并做小车