![解决方案](http://zocohayes.com/upload/images/slides/20240205/17071135887914602.png)
实验室建设思路
为适应大数据和人工智能产业优化升级需要, 对接新产业 、新业态 、新模式下岗位(群) 的新要求, 不断满足大数据
和人工智能产业高质量发展对高素质技术技能人才的需求, 参照大数据和人工智能技术专业教学标准制定要求, 整合企业 行业经验的资源 、岗位技术要求, 转化为教学资源, 服务于社会需要的高素质技术技能人才 。
人工智能实训室建设方案整体框架
为满足专业人才培养目标与技术技能训练要求 ,人工智能技术应用专业实训室按照专业教学标准的专业基础课程 、专业核心课 专业拓展课程的培养要求,设置专业基础技能实训 、专业核心技能实训 、专业拓展技能实训等三类实训场所 ,设置人工智能开发基础 、机器学习 、人 工智能应用 、数据采集与处理 、人工智能系统部署与运维 、计算机视觉等六类实训室。
人工智能开发基础实训室
教学内容主要为专业基础课,包含人工智能导论 、Web 开发技术 、面向对象程序设计 、数据结构 、数据库管理与应 用等课程。提供Python 项目开发 、Web 开发 、面向对象编程 、数据库编程 、Java 项目开发等实训项目。
机器学习实训室
基于企业真实案例及AI应用孵化教学项目案例提高学生对知识认知并真正了解如何将数据科学 、机器学习 、深度学习 、.数据处理与分析等
相关课程,将人工智能技术与产业应用的业务背景结合在一起, 了解企业实施技术需求。
综合选修课采用业内领先的AI公司的真实需求和案例进行编制。
智能终端与项目案例相结合,增强实验过程的真实性,贴近产业场景,所学即所用。
人工智能应用实训室
数据采集与处理实训室
聚焦人工智能算法应用的基础领域,培养学生数据采集 、数据清洗 、数据标注的全流程数据处理能力 。采用行业商用数据标注平
台作为教学载体, 以丰富的行业数据资源开展标注实践项目,培养人工智能行业需要的,具备较高综合素质与良好职业素养的复合型技 术技能人才。