教育部产学合作协同育人项目新工科项目结题报告(含具体内容).docxVIP

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工程结题报告 工程名称: 负责人: 联系 : 工作邮箱: 学校名称: 通信地址: 报告日期: 一、合作工程亮点(含图片)1、通过工程开展更好地明确了人工智能教育与教学实施的具体思 路,建立了人工智能应用实践能力提升与师资队伍建设具体路径。在 工程实施过程中,我们紧紧把握国内外人工智能开展趋势,结合杰普 公司在人工智能教育方面的积累,对当前人工智能应用技术教育教学 新理念、新结构、新体系、新模式、新方法等进行了较为系统的学习, 促进了师资成员在人工智能教育教学中新思路的形成。同时注重制定 校企共同提升人工智能应用实践能力与师资队伍优化路径,每年度派 相关授课老师参加能力提升活动,建设了人工智能应用开发能力提升 相关政策、措施、激励及文化气氛,设计了跨学科、跨行业的课程体 系、培养方案及具体能力提升实施路径等。 2、通过工程的开展促进了人工智能相关教学内容的更新,加强了 基于校企合作应用型人工智能人才培养实践工作的落实。我们在本次 师资培训工程中,遵循市场规律,坚持应用导向,充分突出企业的技 术主体作用,鼓励师资成员积极参加市场最需要的人工智能应用开发 能力提升培训工作,具体包括对基于Python的人工智能应用开发编 程技术等内容进行重构升级及工程案例大纲制定(下列图),使得我们 自己的教学内容与案例场景更好地对接市场实际需求,为校企合作应 用型人工智能人才培养提供了更好地引导。 工程名称 工程案例应涵盖的内容点 目标要求 网络爬虫应用 工程 爬虫相关工具、requests模块、数据 的 提取方法、xpath语法、xml模块、 爬 虫实现 掌握爬虫的工作原 理和实现流程 数据挖掘与可 视化应用工程 科学计算numpy、pandas、数据可视 化 matpalotlib docx openpyxl 等 掌握数据挖掘与可 视化基础工具的使 用 机器学习应用 工程 特征工程、监督学习分类算法、监督 学习回归算法等 了解常见机器学习 算法原理及Python 实现方法 深度学习应用 工程 TensorFlow 框架开发;TensorflowIO 操作;神经网络基础、全连接神经网 络实现;卷积神经网络网络与实现等 了解深度学习算法 和框架 图像识别应用 工程 边缘检测;对象识别;特征点检测; 分类检测训练;目标检测概述、目标 检测方法、目标数据标记、标注数据 存储、数据集格式转换、TFRecord读 掌握图像识别中目 标检测等基本方法 Python应用知识内容体系解辐Sib常用扩展库科学计算数据可视化人工智能应用机器学习深度学习 人工智能Python编程技术教学内容及 Python应用 知识内容体系 解辐Sib 常用扩展库 科学计算 数据可视化 人工智能应用 机器学习 深度学习 取与存储、slim库等 语音识别应用 工程 读取音频数据;语音特征提取;语音 信号生成;语音识别器等 了解语音识别的基 本方法 自然语言处理 工程 NLP介貂、NLP种类、端对端深度学 习模型、词袋、Seq2seq Beam Search Decoding Attention、LSTM 文本分 类等 掌握相关自然语言 处理基础知识 Python Web 开 发应用工程 Web服务器通信过程、HTTP协议、 Web服务器实现、Flask框架、 Django 框架等 掌握Python Web开 发常用方法 3、在工程实施过程中,以本工程为基础,我们成功举办了三次人工智 能相关师资研修活动(会议),很好地扩展了本工程的受益人群。 主讲教师与参与教师分别来自北京大学、中南大学、湖南大学、北京理工 大学、湖南师范大学、福州大学、贵州师范大学、等高等院校及相关企业, 极大地扩大了本工程的受益人群,参与者们都表示通过参加此类活动,对 人工智能相关应用技术有了更好地了解,有力地促进了自己在这方面教学 与人才培养能力的提升。 (1)举办了 “大数据与人工智能创新应用”研修活动,就人工智能领 域网络规划、算法优化、表征方法、大数据分析等主题进行了研修学习。 (2019 年 05 月 24-25 日)(2)举办了 “人工智能前沿技术应用暨应用型人才培养”研修活 动,就人工智能领域用智能进化算法解决优化问题、基于轻量级神经网络的移动端应用程序识别研究、跨膜检索方法及应用等主题进行了研修学 习。(2020 年 11 月 13T4 日) (3)举办了 “现代智能软件快速开发技术”研修活动,就现代智 能软件如何快速开发、现代软件开发中相关人工智能算法问题等主题进行了研修学习。(2020年12月31日) 4、以本工程为载体,师资团队成员还积极参与了多项师资研修培训、能力提升等活动,极大地提高了师资成员们在人工智能方面的业 务应用能力与人工智能应用型人才培养水平。在各类活动中师资成员们积极学 习

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