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）VIP免费

项目结题报告项目名称：负责人：联系电话：工作邮箱：学校名称：通信地址：报告日期：一、合作项目亮点(含图片)1、通过项目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。在项目实施过程中，我们紧紧把握国内外人工智能发展趋势，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、激励及文化氛围，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、通过项目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项目中，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项目案例大纲制定(下图),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。基磁知识1&2字符击廖列对象故学类型宁典/典合科学计算数件/题环文件对象销误/异常函数1R2模决直向对象确程数据可视化机器学习深度字习Python应用知识内容体展应用编程基础常用扩展库数据科学人工智能应用Python基础知识内器体系列表/元组海仍实跳奥虫**项目名称项目案例应涵盖的内容点目标要求网络爬虫应用项目爬虫相关工具、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项目科学计算numpy、pandas、数据可视化matpalotlib、docx、openpyx1等掌握数据挖掘与可视化基础工具的使用机器学习应用项目特征工程、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项目TensorFlow框架开发；TensorflowI0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项目边缘检测；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取与存储、slim库等语音识别应用项目读取音频数据：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项目NLP介绍、NLP种类、端对端深度学习模型、词袋、Seq2seq、BeamSearchDecoding、Attention、LSTM、文本分类等掌握相关自然语言处理基础知识PythonWeb开发应用项目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PythonWeb开发常用方法人工智能Python编程技术教学内容及项目案例大纲3、在项目实施过程中，以本项目为基础，我们成功举办了三次人工智能相关师资研修活动(会议),很好地扩展了本项目的受益人群。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，极大地扩大了本项目的受益人群，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13-14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...