人工智能技术服务专业建设

底层共享 中层互选 高层拓展

点为理念
面向人工智能多种类型和不同层次的人才培养,与职业院校共建特色专业
“一条主线、二个系统、三层递进”的架构体系,强化职业能力建设。三年不断线且逐步推进的培养方式,按照“专业认识实习→专业课程实践→各门课程的课内实训→岗前综合训练→毕业实习”顺序依次安排。

1.以培养学生的综合职业能力为主线,将各类课程的理论知识、实践技能融入学生的综合职业素质培养。

2.按照学习的系统性和知识生成的规律性,突破单门课程的学科知识体系,重构实践导向的职业发展知识系统和职业技能实践系统。

3.按照职业基础能力、专项能力、发展能力的递进关系,重组与职场工作任务相对接的课程内容,做到学生职业生涯成长与专业课程逐步推进相结合。
内涵建设
点为公司依托国内知名职业院校、科研机构,联合行业龙头企业,紧跟产业发展,研发了领先的人工智能职业教育生态体系,并积极探索产教融合专业培养模式,为职业院校提供新专业申报、人才培养体系建设、实训服务体系建设、师资队伍建设等全方位教学与科研服务,助力职业院校培养前沿科技复合型高素质技术技能人才。
培养模式
以专业群为整体设计专业人才培养方案,采取工匠工坊、项目贯穿、平台共享、模块分流的人才培养新模式。
工匠工坊
为学生创建丰富的实习实训机会,实现科研育人和专业育人。将项目化教学贯穿于人才培养全过程。
平台共享
共享专业群平台课程,完成工坊初级项目,培养职业通用能力。
模块分流
通过专业核心课程和专业方向课程模块选修实现学生的专业发展方向分流,完成工坊中级项目,培养岗位专项能力。
项目贯穿
结合真实项目完成高层拓展课程,获取职业证书满足“1+X”证书的毕业要求,培养行业综合能力,最后进入合作企业实现学生高质量实习就业。
培养德智体美劳全面发展的创新型、复合型技术技能人才
教学标准
根据岗位典型工作任务,结合职业技能证书,设计专业方向课程模块,与专业核心课程模块和拓展课程模块一起,在学校公共课程基础上构建“平台+模块+拓展”专业课程体系。以“平台”保证专业基本规格和全面发展的共性要求,以“模块”和“拓展”实现不同专业间课程差异和学生个性化发展需求,实现个性化和系统化培养相结合。
体系建立
基于“专业+人工智能”跨学科复合型人才培养,为有效推进高职院校“人工智能+双创教育”对高职院校人才培养以及教育教学方法提出了更高的要求,为发展双创教育提供了新的抓手,从创新理念思维引领、变革人才培养模式、推进产教深度融合、完善多元联动机制、深化技术有机融合等方面构建实施路径。

根据应用创新型人才培养模式下的培养目标,通过人工智能课程的教学改革,点为公司提出并设计新的教学体系方案,增加与地方产业密切联系的课程研究内容,改善了教学方式,改革传统的教学评价方式,提高了学生学习主动性,增加了学生分析问题、解决问题的能力。最终实现人工智能教学体系的建设,达到培养适应新时代应用创新型优秀人才的目的。
实践指导
点为组织策划,校企合作联合编写人工智能技术服务专业建设实训指导手册,以企业真实需求为导向,让学生学习技能能够紧紧环绕企业实际应用需求,将学生需掌握的理论知识,通过企业案例的形式进行衔接,达到知行合一,"用以致学"的目的。有效解决人工智能技术服务专业实践教材紧缺的困境。
师资培训
优化专业知识
加强实践锻炼
专家技术交流
完善培训体系
点为人工智能技术服务专业师资建设方案,充分运用和发挥点为广泛的社会渠道丰富的资源和技术服务条件,结合人工智能技术领域教育的发展现状,强化提升专业教师队伍的整体素质,同时帮助学校引进社会企业高端技术人才担任学校兼职教师,通过内培外引模式,为学校全方面打造一支师德高尚、业务精湛、结构合理、充满活力的高素质专业化师资团队。
实训基地建设
点为公司在深刻理解职业教育学科建设及存在的若干问题上构建一站式专业建设教学服务平台。围绕着人工智能技术服务专业建设的各个方面,从专业开设、课程设置、师资培养、教学资源、实验环境、学生实训实习及就业创业等环节,提供完整的产品体系,满足人工智能技术服务专业建设及人才培养不同阶段的需要。
1.
提供教学实训资源,包括教材、PPT、视频、作业库、试卷库、行业数据库、行业案例库、实训指导书、实训数据、实训代码等;
2.
提供教学实训平台,包括数据采集、数据处理、数据挖掘到数据可视化等;
3.
提供实践教学服务,包括实践型师资培养、学生校内实训、创新创业辅导等。
点为公司一体化教学实训平台,以云计算资源管理平台和大数据教学管理平台为支撑,以优质的课程资源和项目案例资源为核心,以自主研发的数据挖掘建模平台等为教学实训工具,把课程和软件内容统一结合,满足大数据技术与应用教学与实训的一体化平台。
云资源超融合一体机
在线学习平台
教学实验实训平台
实践教学管理平台
实训案例集
1.基础学习教学实训
计算机视觉
计算机视觉的工作原理、计算机视觉硬件组成和分类、计算机视觉图像处理技术、计算机视觉的发展与应用等
语音识别
语音识别的工作原理、语音识别系统组成和分类、语音识别自然语言处理技术、语音识别的发展与应用等
机器学习
机器学习的基础认知、机器学习基础算法原理、数据挖掘与处理技术、机器学习处理技术、机器学习的发展与应用等
自然语言处理
自然语言处理基础认知、自然语言处理的工作原理、自然语言处理数据模型、自然语言处理主要应用
2.计算机视觉教学实训
视觉引导定位实验
目标颜色识别实验
目标形状的识别实验
外观尺寸测量实验
目标类型检测实验
3.语音识别教学实训
语音智能应用实验
对话智能应用实验
语音处理应用实验
语义识别应用实验
4.机器学习教学实训
数据挖掘应用实验
智能推荐应用实验
智能分析预测实验
mnist手写数字识别案例实验
机器翻译模型案例实验
5.自然语言处理教学实训
词性识别实验
文本语义理解实验
关键词信息抽取实验
违禁词内容分析实验
6.行业综合案例实训
五金件检测操作
一维条形码检测操作
五金垫片外观检测操作
USB连接器尺寸检测操作
酒店、银行、旅游景点、餐厅等多种
场景下的语音识别系统的应用实践
7
银联欺诈预测案例
医保卡欺诈识别案例
电影票房预测案例
航空食品配餐预测案例
电商个性化推荐案例
客户流失预测案例
8
合同文档自动解析案例
新闻信息分析提取案例
HR岗位精准匹配案例
客户意见分析案例