方案簡介
人工智慧技術應用專業產教融合實踐中心面向新一代信息技術產業的發展體系與新時代數字技能型人才需求,聚焦數據採集與標註工程師、人工智慧訓練師、人工智慧應用開發工程師等崗位的「數字工匠」人才培養,搭建覆蓋人才培養全過程的進階式一體化實踐教學體系,並建設與之配套的軟硬體實訓設備與環境、智慧化管理平台以及相關實訓教學文檔和資源。搭建起「崗位能力導向、面向真實生產、崗課賽證融通、進階實訓體系、智慧平台驅動」的數字產業工匠實訓平台。
特色優勢
• 項目場景產業化,項目來自於大東軟產業及戰略新興產業,包括無人駕駛、智能監控等。
• 項目案例教學化,項目教學化拆解與改造,實現產業級項目技術與教學的適配。
• 項目技術前沿化,生成對抗網路(GANs)、開源AI框架等行業新技術、新工具,軟硬結合,突出人工智慧應用新生態。
• 項目體系進階化,五級項目貫穿多門專業課程,覆蓋數據採集與標註工程師、人工智慧訓練師、人工智慧應用開發工程師三個崗位。
• 項目實訓工程化,遵循企業項目開發工程規範、標準、流程。
• 配套資源精細化,豐富的」六件套「資源,課程標準、教案、課件、教學微視頻等,開箱即用。
建設內容
面向崗位
通過行業需求調研與分析,梳理未來行業最緊缺崗位,專科生需求佔比最高的崗位情況。明確面向崗位:數據採集與標註工程師、人工智慧訓練師、人工智慧應用開發工程師。
實踐課程資源
將目標崗位的典型工作任務與職業能力要求,轉化為「工程能力導向,崗課賽證融通」的模塊化課程體系。其中基礎課程6門,核心課程10門。
數據採集與標註實訓室
實訓室主要支撐數據採集與標註工程師崗位,包含1個課程項目和2個綜合項目,採用LabelImg等主流標註工具,覆蓋了數據採集與標註工程師崗位所需的數據標註、數據預處理的能力訓練。支撐數據標註技術、數據採集技術與應用、數據處理與分析三門課程。
人工智慧訓練師實訓室
實訓室主要支撐人工智慧訓練師崗位,包含2個綜合項目,使用常見人工智慧演算法庫、詞向量編碼方法等進行人工智慧深度學習演算法模型的訓練與測試,覆蓋了人工智慧訓練師崗位所需的搭建演算法模型和訓練演算法模型的能力訓練。支撐機器學習應用、深度學習應用開發、演算法模型測試與優化三門課程。
人工智慧應用開發實訓室
實訓室主要分為視覺、語言、語音三個技術方向的子實訓室。
計算機視覺分析方向,主要支撐人工智慧應用開發崗位的視覺技術方向,包含5個綜合項目,搭配人工智慧實驗箱硬體,覆蓋了計算機視覺(Computer Vision, 簡寫CV)的典型應用場景。自然語言處理方向主要支撐人工智慧應用開發崗位的自然語言處理技術方向,包含8個綜合項目,搭配人工智慧實驗箱硬體,覆蓋了自然語言處理(Natural Language Processing,簡寫NLP)的典型應用場景,集成了大型語言模型(LLMs)和RAG模型。智能語音訓練方向,主要支撐人工智慧應用開發崗位的語音處理技術方向,包含7個綜合項目,搭配人工智慧實驗箱硬體,覆蓋語音信號實時處理和基於人工智慧的中文語音識別等應用場景。
智慧監控實訓室
實訓室打造了一系列圍繞教育過程數智化的AI智能產品,包含4個綜合項目,可以支撐數據採集與標註工程師、人工智慧訓練師、人工智慧應用開發工程師三個崗位的能力培養。
無人駕駛實訓室
實訓室緊密貼合了國家對於智能交通、人工智慧及自動化技術的戰略發展規劃,包含5個綜合項目,搭配無人駕駛沙盤和無人駕駛智能車硬體,涵蓋了無人駕駛的硬體實踐、雷達環境感知技術、視覺環境感知技術,以及自動駕駛的實現過程。實訓室可以支撐數據採集與標註工程師、人工智慧訓練師、人工智慧應用開發工程師三個崗位的能力培養。
一體化智慧教育平台
一體化智慧教育平台全面整合「教、學、管、訓、評」等應用場景,能為管理者提供強有力的數據支持和決策依據,能為學生提供學歷教育、就業求職、自我提升等個性化、智慧化的終身教育服務;能為教師開展混合式教學提供智慧化教學環境,便捷的教學互動工具,穩步提升教學質量。
面向專業
高職專科:大數據技術、人工智慧技術應用等。
典型案例