胥立军， 高级工程师，人工智能专业副主任
有近二十年企业IT工作经验。
主要研究方向：ERP开发与运维、数据挖掘与分析、机器学习等；近年在高校担任大数据、人工智能方向专任教师，主讲计算机程序设计、大数据采集与处理、数据标注、机器学习等课程；主持或参与多项科研项目，发表专业论文12篇、著作2本、软著与专利多项。擅长将企业案列运用于教学中与跨学科研究。
程志伟，高级工程师，博士
研究方向：微分方程有限体积法、振动噪声性能设计开发。讲授过高等代数、数学分析、普通物理、声学基础等课程。主持或参与10余项新型产品工程设计开发项目；发表学术论文20余篇，授权发明专利10余项。2015 年获得广东省机械工程特等奖。2017 年获聘广东省汽车工程专家。2017 年入选广州市企业人才国际项目资助名单。2018、2019、2020、2021 年连续 4 年获得广州市南沙区骨干人才奖励。2020 年当选广东省计算数学学会理事。2017 年 6 月～2018 年 6 月一年间在日本丰田汽车公司总部全程参加新款PHEV的NV设计开发工程项目，最终达成预测书设定的全部目标值和目标图。
张宏涛，副教授，高级工程师
主要研究方向：智能计算，图像识别，仿真模拟。主讲《C程序设计》、《数据结构》、《离散数学》、《高等数学》课程。发表教科研论文30余篇，主持教科研项目10余项，申请计算机软件著作权9项，出版专著2部，参编教材2本。多次指导学生参加全国大学生数学建模、蓝桥杯、互联网+大创等比赛并获奖，指导学生发表学术论文6篇，指导学生申请计算机软件著作权3项，指导省级大创项目3项，指导校级大创项目10 余项。2021年获得教师教学创新大赛（副高组）二等奖，多次获得优秀教师等称号。
王小敏，高级工程师
研究方向：自动软件工程，软件性能，人工智能与软件工程。glAi团队创始人，近年来主导科创项目包括《机器人目标识别》，《Project Explorer》，《无人车室内循迹仿真》的工程研发，培养学生工程能力，科学研究当前聚焦于基于AI的程序自动理解，当前主授AI创新理论与实践相关课程。
黄智康，高级工程师
2024年起在广州新华学院任教。信息系统项目管理师，曾在上市公司担任项目负责人，负责多个项目的运营和管理。
研究方向：多模态情感分析。教授操作系统等课程。擅长将复杂的概念简单化，提高学生的理解和应用能力。教学认真负责，强调思维训练，致力于培养学生积极的生活态度和优秀的自主学习能力。
王砚瀚，工程师，助理研究员
毕业于中山大学，获计算机技术专业硕士学位
研究方向：计算机科学与技术。2015年任教以来，曾担任“Java程序开发”、“WEB网站建设”，“数据库应用”以及“计算机系统基础”等多门专业学科的主讲教师。“广州新华学院VR全景漫游”应用第一建设者，该应用至截稿前获75万浏览量。曾编著“十三五规划教材”《计算机基础》、专著《计算机网络理论与实践》与《计算机信息化建设与管理研究》，撰写计算机相关研究论文4篇。
倪子骜，工程师
主要研究方向为数据库与数据挖掘、计算机视觉、迁移学习。任教《计算机操作系统实验》、《计算机网络》课程。参与两项省级课题，发表计算机领域论文两篇，参与多个软件著作权的编写。作为系统集成项目管理工程师，熟练掌握JAVA开发、安卓前端、数据库调优与备份迁移技术。
王晓明，博士
毕业于澳门大学，研究方向为生成式AI、机器人控制与应用、知识图谱等。曾任澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室研究助理，曾参与国家重点研发计划项目、澳门科技发展基金项目等。在IEEE、Springer、Elsevier发表SCI论文多篇，是IEEE TCSVT、IEEE Tmech、CAAI TRIT、Frontiers等期刊审稿人，IEEE Robotics and Automation Society会员。
梁展图，助教，博士研究生
研究方向：脉冲神经网络，机器视觉。担任课程：机器学习、深度学习、图像识别。2024年指导学生参加广东省创新创业大赛获得省级二等奖奖项。发表Ei、sci、scopus期刊论文多篇。
徐景景，助教
研究方向：人工智能与机器学习，算法与数据结构，智能调度。任教人工智能导论、数据科学导论、算法设计与分析、数据结构与算法等课程。参与中建普联、美林数据等项目，发表EI论文1篇，现阶段参与项目“基于医学影像大数据的人工智能应用研究”。
伍欣，助教
主要研究方向：医学图像处理、深度学习、半监督学习。任教数据库系统、计算机图形学。近年来参加国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等科研项目的研究工作并发表数篇论文，其中以一作身份发表科研论文2篇，参与数项专利申请和软著撰写。
秦娟娟，助教
主要研究方向为医学图像处理，神经网络及计算机视觉领域，并发表SCI论文两篇。同时，怀揣着对教育的深厚情感，对待教学工作严谨细致，对学生持有高度的责任心与关怀之心，不仅传授知识，更着重于激发学生的思维能力、自主学习能力以及塑造其积极向上的世界观。
聂梦娜，助教
研究方向为自然语言处理、实体识别、关系抽取、知识抽取、深度学习。曾参加省级基金项目，并发表有发明专利、软著及多篇EI国际会议论文。
田乐乐，助教
主要研究方向：医学图像处理、深度学习、多模态、医学组学，涉及的研究项目有基于鼠脑血管的多标签分割模型探究，人类眼底图像研究。有多篇专利和相关论文。图像AI算法工程师，有较多的项目经验，曾参与或者领导项目涉及有：图片相似度AI测量，人脸识别、活体检测、人员信息注册系统，基于opencv的菌落识别系统，基于yolov5的空调电机螺丝钉缺陷识别系统，基于强化学习的空调节能项目等。
