职业院校人工智能专业建设解决方案
高职院校“人工智能”通识课相关教学研究——以滁州职业技术学院信息工程学院为例
部分同学们已经认识到人工智能对社会带来的积极影响，提 前了解人工智能相关知识有助于工作的开展。所以“人工智 能”通识课的开设促进了学生对自身专业的学习，提高了学 生对人工智能知识学习的兴趣，让学生了解了更多的人工智 能知识，拓宽了知识面，利于学生今后的工作和学习。
表1 开课前问卷调查统计
调查项
选择项
首次课十分重要，新课要抓住学生感兴趣的新闻热点及 生活中的人工智能案例，可以通过视频、动画等形式让学生 更直观、更具体地了解人工智能。如可引入自动驾驶、快递智 能分拣、家庭智能机器人视频等，通过这些高科技的产品， 快速地吸引学生，提高学生学习的欲望。 2.2 以案例加深对知识的理解
本课程通过理论联系实际思路进行讲授，融入具体的 案例加以分析，案例便是实际，如把人工智能下围棋与神经 网络的讲解结合，把人脸识别与机器学习、图像识别的讲解 结合，这种结合针对性强，思路清晰，把案例剖开并联系知 识点，理论和案例穿插讲授更容易把问题讲明白，授课过程 不至于死板，体现出一定的活跃性，学生的学习过程不会乏 味，反而更愿意跟着教师的思路走。 2.3 引入开放式、讨论式教学
目前信息工程学院开设专业存在以下问题： （1）专业忽视了让学生了解学科前沿，了解最新学科动 态。如人工智能+无人机在测绘、运输、工业生产、国防等领 域应用十分广泛，无人机专业学生在熟练掌握本专业的基本 技能外，更需要了解像机器视觉、神经网络、模式识别相关 概念。 （2）相关专业因专业自身特点，上课过程中过多的程 序代码，会引起视觉疲劳，输入代码会使上课感觉比较枯 燥、乏味，对学生学习兴趣的激发、知识的掌握、技能的获得 不利。 （3）人工智能时代的到来，迫切需要相关技术人才。 社会和相关企业不仅需要毕业生掌握专业知识和技能，也 要求毕业生了解和认识最新的技术、学习使用人工智能技 术，这就要求目前的专业在培养方案上进行修改，加入“人 工智能”课程，“人工智能”通识课作为入门课，更应尽早 开设。
职业教育人工智能专业实验教学系统设计与实践①
职业教育人工智能专业实验教学系统设计与实践①刘向东（南京工业职业技术大学计算机与软件学院，江苏南京210023）为抓住人工智能发展的重大机遇，我国将发展人工智能产业确立为国家战略，将人工智能列为推动战略性新兴产业融合集群发展新的增长引擎。
人才是实现我国人工智能战略的重要保障，目前我国人工智能人才缺口超过500万，其中需求最大的是技术技能型人才。
教育部于2018年4月印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，强调要加强人工智能领域专业建设，推进“新工科”建设[1]。
为补齐人才短板，教育部于2019年10月发布了“人工智能技术服务”职教专科专业，于2021年3月发布了“人工智能工程技术”职教本科专业，旨在加强人工智能产业人才培养，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。
职业院校承担了技术技能型人才培养的重任，2022年4月，国家出台了新修订的《中华人民共和国职业教育法》，促进职业教育更好地培养高素质技术技能型人才。
然而职业教育人工智能专业是新生事物，既缺乏专业教学标准指导，又缺少办学经验参考，使得人才培养面临困境。
本文在企业调研和校企合作基础上，紧贴人工智能产业对人才的要求，研发了基于机器学习的人工智能应用开发实验教学系统，积极探索和实践人才培养路径，为职业院校人工智能人才培养提供参考。
一、实验教学系统设计目的实验教学系统基于工程化、产品化、职业化的思想，对接人工智能产业实际应用场景，聚焦产业对知识和技能的要求，模拟产业界人工智能应用开发的实际工作内容和样态，训练学生端到端实现机器学习综合应用系统的设计与开发，培养学生团队协作、岗位适应、AI 技能、应用开发、项目管理等方面的综合职业能力，使学生在实验过程中体验产业界实际工作面貌，让学生充分认识到产业所需人才应具备的职业技能和工作素养。
二、实验教学系统架构设计实验体系的设计基于能力本位思想，将职业技能训练和职业素养培养有机结合起来，在实验中融入工作素养，旨在培养学生人工智能应用开发的综合职业能力。
中职“产教融合，协同育人”人才培养方案研究
中职“产教融合，协同育人”人才培养方案研究摘要：本文研究了中职人工智能应用专业“产教融合，协同育人”校企合作人才培养方案，以提高人工智能应用人才的实际应用能力和解决问题的能力。
通过与企业深度合作，选派教师进入企业调研学习，并聘请企业技术专家成为学校的实践教学教师，本文提出了一种有效的人才培养方案。
此外，本文还建立了一个有趣、易上手的人工智能学习与应用平台，以提高学生的实践动手能力。
最后，本文总结了该人才培养方案的意义和未来发展方向。
关键词：人工智能，产教融合，人才培养，实践教学，中职教育一、研究背景人工智能及相关产业的快速发展导致了人工智能应用人才需求的急剧增加。
据统计，中国人工智能核心产业规模已达到5000亿元，企业数量超过4300家。
《2022全球人工智能创新指数报告》显示，中国人工智能创新指数近三年一直保持全球第二水平。
但是，目前中国人工智能领域人才存量约为94.88万人，人才结构性矛盾突出，应用开发、实用技能与高端技术等职能岗位的供需比均小于1。
因此，中职人工智能应用专业亟需转变教学模型，加强实践操作和项目实训，以培养学生的实际应用能力和解决问题的能力。
当前存在的问题，传统的教学模式往往注重理论学习和基础知识掌握，无法满足实际应用需求。
在人工智能时代下，对于具有人工智能应用能力的专业人才的需求远远超过当前的供给能力。
因此，有必要研究和实施新的教学模型，更加注重实践操作和项目实训，培养学生的实际应用能力和解决问题的能力。
本研究项目“产教融合，协同育人”校企合作人才培养指的是在信息化时代背景下中职院校专业教师与企业技术专家共同设计与开发课程教学内容，将企业的先进技术融入学校的课堂教学中，建立“理论+实践”的教学体系，共同培养符合社会需求的高素质人才。
产教融合的核心目的在于实现人才资源的开发与利用，促进企业发展战略目标的实施，同时也满足学生的就业需求。
在国外，产教融合发展模式起步较早，且各有千秋。
高职院校《人工智能》通识课程建设之思考
高职院校《人工智能》通识课程建设之思考1. 引言1.1 背景介绍人工智能作为当今最具前沿和颠覆性的技术之一，在各个领域都得到了广泛的应用和关注。
随着人工智能技术的不断发展和普及，对于高职院校来说，开设人工智能通识课程已经成为一个必然的趋势。
这样的背景下，高职院校需要认真思考如何建设一门符合时代需求和学生需求的人工智能通识课程。
人工智能通识课程的开设对于提升学生的综合素质、培养学生的创新思维和实践能力具有重要意义。
通过学习人工智能通识课程，学生可以更好地了解人工智能的基本概念、发展历程和应用领域，从而为他们未来的职业发展打下坚实的基础。
人工智能通识课程的开设可以有效推动高职院校的教学改革和创新。
通过引入人工智能通识课程，学校可以促进跨学科的融合和教学资源的共享，增强学生的综合能力和竞争力。
人工智能通识课程的开设是高职院校教育发展的需要，也是适应社会发展要求的必然选择。
高职院校应该充分认识到人工智能通识课程建设的重要性，积极探索创新教学模式，不断提升课程质量，为培养高素质应用型人才做出积极贡献。
1.2 问题意识现代社会正处于人工智能快速发展的时代，人工智能技术已经渗透到各个行业领域，对社会生活产生了深远影响。
在这样的背景下，高职院校《人工智能》通识课程的建设显得尤为重要。
在当前的情况下，一些高职院校在人工智能通识课程建设中存在着一些问题，如课程设置不够科学合理、内容不够贴近实际应用、教学方法与手段不够多样化等。
这些问题不仅影响了学生对人工智能技术的理解和应用能力的培养，也影响了高职院校在人工智能领域的教学水平和科研能力。
为了解决这些问题，我们有必要对高职院校《人工智能》通识课程建设进行深入思考和探讨，以期提出切实可行的建议和措施，从而提高人工智能通识课程的质量和水平，为培养符合社会需求的人才做出贡献。
1.3 研究目的本文旨在探讨高职院校《人工智能》通识课程建设的思考，旨在通过详细分析课程设置、内容、教学方法、师资队伍建设以及课程评估等方面，为高职院校《人工智能》通识课程的建设提供参考和借鉴。
高职院校智能建造技术专业人才培养路径探索①
高职院校智能建造技术专业人才培养路径探索①王李娜，丁丽泽（嘉兴职业技术学院，浙江嘉兴314036）一、引言建筑业作为我国国民经济的支柱产业之一，虽然近几年建筑业产值规模放缓，但依然为我国经济提供坚强有力的支撑。
鉴于目前建筑业粗放的生产方式，与我国“十四五”提出的高质量发展要求相比还有较大差距。
为推进建筑工业化、数字化和智能化升级，加快建造方式转变，推动建筑业高质量发展，住建部、国家发改委等13部门联合下发《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，明确提出智能建筑的发展是建筑业突破瓶颈、增强核心竞争力、实现高质量发展的关键。
二、智能建造技术人才需求现状国家对于智能建造的强化和数字化转型的倡导，数字技术变革已然成为社会发展的建设热点，探索数字化转型与实践，成为越来越多企业突破建筑行业瓶颈的突破口。
在建筑施工企业中，工业化、数字化和智能化落地需要从多个方面入手，除了加强信息化、数据安全建设之外，企业由传统建造向智能建造转型更需要有强有力的组织管理和高素质的人才队伍作为支撑。
目前，我国智能建造的发展与国外相对成熟的信息化建筑技术相比尚处于起步摸索阶段，没有形成统一的标准和规范，人才的紧缺使智能建造的发展陷入较为缓慢的境地。
仅传授传统建筑工程理论知识和技术技能的人才培养模式使学生对工业化、数字化和智能化技术等知识掌握欠缺。
而对于信息化、数字化知识较敏感的专业如互联网专业、自动化专业的学生对建筑理论知识又相对缺乏。
同时，智能建造方向的教师缺乏，资源设备的匮乏，使建筑相关专业学生无法学习更系统的智能建造相关理论知识，这些无疑会直接或间接导致企业较难获得足够智能建造方面人才的原因。
未来建筑工程专业的发展不仅仅局限于房地产，正在向深地、深海、深空（“三深”）跨越，地下空间、海洋强国、太空基建都是现代土木工程建设的征途和方向[1]。
传统的建筑发展模式已不再适用于目前的市场环境，当前建筑工程人才需要更新知识面、技能包和创造力，高校建筑专业的培养方向和发展路径也需适时调整和建构新的人才培养范式。
人工智能技术推动高职专业教育的变革与发展
人工智能技术推动高职专业教育的变革与发展一、人工智能技术在高职专业教育中的应用现状教学资源优化：人工智能技术可以帮助教师快速整理和分析大量的教学资源，从而为教学提供更加丰富和多样化的内容。
通过智能推荐系统，教师可以根据学生的学习需求和兴趣，为他们推荐合适的课程资料和学习路径。
个性化教学：人工智能技术可以根据每个学生的学习能力和特点，为其提供个性化的学习支持。
通过对学生的学习数据进行深度挖掘和分析，人工智能可以为学生量身定制学习计划，提高学习效果。
人工智能还可以在课堂上实时监控学生的学习状态，及时发现问题并给予指导。
虚拟仿真实训：人工智能技术可以与虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等技术相结合，为学生提供更加真实和生动的实践环境。
通过虚拟仿真实训，学生可以在安全的环境中进行技能训练和实践操作，提高实际操作能力。
在线教育平台：随着互联网技术的普及，越来越多的高职院校开始利用在线教育平台开展远程教学。
人工智能技术可以为这些平台提供智能化的教学辅助功能，如智能问答、自动批改作业等，提高教学质量和效率。
教师培训与发展：人工智能技术可以帮助教师提升自身的教育教学能力。
通过大数据分析和机器学习等方法，教师可以了解学生的学习需求和趋势，从而调整教学策略和方法。
人工智能还可以为教师提供在线培训资源和教育研究支持，促进教师的专业发展。
人工智能技术已经在高职专业教育中取得了显著的应用成果，为提高教学质量、培养高素质技能型人才发挥了重要作用。
目前人工智能技术在高职专业教育中的应用仍存在一定的局限性，如数据安全、隐私保护等问题。
未来需要进一步加强技术研发和应用推广，以实现人工智能技术在高职专业教育中的更广泛应用。
1. 高职专业教育的背景与特点高职专业教育的背景是全球经济一体化、产业结构升级和科技进步的大趋势。
在这种背景下，高职院校需要不断调整办学定位，以适应社会对人才培养的需求。
随着人工智能技术的广泛应用，越来越多的企业和行业对具备相关技能的人才需求旺盛，这为高职专业教育提供了广阔的发展空间。
“51020”背景下湖北高职院校人工智能技术应用专业建设现状研究与分析＊
Science and Technology & Innovation ｜科技与创新2024年 第03期DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.03.049“51020”背景下湖北高职院校人工智能技术应用专业建设现状研究与分析＊尹邵君，龚小兵，刘解放，翟 娟（湖北交通职业技术学院，湖北 武汉 430079）摘 要：随着湖北“51020”现代产业体系建设的推进，湖北省人工智能产业链布局清晰，为满足各区域人工智能产业对技术技能人才的实际需求，分析了湖北高职院校人工智能技术应用专业建设现状及存在的问题，提出深化产教融合、提升师资团队、丰富教学资源、强化质量评价等建议，切实提升人工智能技术应用专业人才培养的质量。
关键词：“51020”；人工智能技术应用；专业建设；现状中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）03-0165-03——————————————————————————＊［基金项目］2022年度湖北省教育厅教育科学规划重点项目“‘51020’背景下湖北高职院校专业设置与优化机制研究”（编号：2022GA137）；2022年度湖北省教育厅教育科学规划一般项目“‘51020’背景下湖北省高职院校专业群建设质量影响因素及提升路径研究”（编号：2022GB216）为了充分发挥中部地区在国家经济社会发展中的重要支撑作用，有效推动中国中部地区疫后经济重整，2021年4月，中共中央、国务院印发了《关于新时代推动中部地区高质量发展的意见》，把“坚持创新发展，构建以先进制造业为支撑的现代产业体系”作为首要要求。
作为中部崛起的重要战略支点，同时作为传统制造业大省，湖北省顺应新时代新要求，在省委十一届九次全会上首次提出了“51020”现代产业体系（即5个万亿级支柱产业、10个五千亿级优势产业、20个千亿级特色产业集群）[1]的概念，同时明确了“51020”现代产业体系的主攻方向、发展重点和构建着力点。
高职学院专业建设发展规划
高职学院专业建设发展规划专业建设是高等学校教学基本建设之一，是学校办学水平和人才培养质量的重要标志，是学校“创特色、树品牌、谋发展”的重要手段。
为了进一步加强专业建设，优化专业结构，构建具有竞争优势、特色鲜明、适应社会需求的专业体系，不断提高人才培养质量和专业建设水平，根据学校“十四五”发展规划，结合我校专业发展和教育教学资源实际，特制定本规划。
一、专业建设发展现状(一)专业建设基本情况1. 专业规模不断扩大“十三五”期间，学校专业建设规模不断扩大，专业数量由2015年的28个发展到2020年的43 个，涵盖九个专业大类，其中，工科类专业25个，占58.14 乐经管、文科类专业14 个，占32.56%,艺术类专业4个，占9.30%。
学校现有省级高水平专业群立项建设项目I 个，省级二类品牌专业建设项目1个，省级重点专业2个，广东省民办教育特色专业1个，己形成了以“现代信息技术”为主线，以计算机应用技术、信息安全技术应用、机电一体化技术、电子商务、建筑工程技术等特色专业为龙头，构建与产业紧密对接的高水平专业群，学校现已逐渐形成具有较强社会适应性和竞争力的品牌专业和办学特色。
学校重点专业群建设发展迅速，由2017年的2个(信息技术与人工智能应用开发专业群、智能制造控制技术专业群)发展到2020年的6个校级重点专业群，它们分别是：计算机应用技术(大数据与人工智能)专业群、机电一体化技术(智能制造)专业群、工程造价专业群、电子商务(跨境电商)专业群、软件技术专业群、大数据与财务管理专业群。
2020年12月，计算机应用技术专业群被广东省教育厅认定为首批省高职院校高水平专业群立项建设项目。
2 .办学条件明显提升“十三五”期间，学校加大投资力度，五年内共投入教学、科研仪器设备购置经费二千多万元，大大改善了办学条件。
至2020年底，学校固定资产达7589.69万元(其中教学、科研仪器设备资产值4729.84万元),建筑面积254980平方米，教学用计算机3580 台，图书77.68 万册，各专业实训室166个，多媒体教室381间。
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职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0目录1.方案背景 (1)1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1)1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2)1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2)1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2)2.方案思路 (2)2.1方案整体思路设计 (2)2.2人工智能人才培养建设模式 (3)2.3方案特色 (4)3.建设内容 (4)3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4)3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5)3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5)3.4人工智能实训室建设内容 (7)3.1人工智能基础实训室 (7)3.2人工智能专业应用实训室 (8)3.3人工智能综合实践实训室 (8)4.服务内容 (9)4.1师资赋能培训 (9)4.2测评认证服务 (9)4.3赋能三创（创新创业创造） (10)4.4产学研用支持 (10)1.方案背景1.1.科技发展趋势及国家政策导向随着信息技术、大数据和5G的快速发展，人工智能已成为引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
面对全球竞争格局，国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全和国家创新竞争力。
但当前科技的竞争核心在于人才的竞争，我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足，且技术应用类人才也出现较大缺口，并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件，对人工智能的发展做出了总体部署，全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐，深化各梯度人才的培养。
●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文件指出要紧抓人工智能发展的重大战略机遇，加快培养聚集人工智能人才，积极构建各级人工智能科技创新体系和教育体系，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》，该行动计划从扩大人才培养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业；支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。
●2019年教育部在专业发展调整规划中，教育部正式宣布在普通高等学校高等职业教育（专业）院校中设置“人工智能技术服务专业”，并且从2019年开始实行。
●2019年，教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》：要求：该计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融合，充分利用人工智能、虚拟现实技术，建设开发一批交互性、情境化的教师教育课程资源。
1.2人工智能技术服务专业建设状况1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地随着数字经济和智能化产业的快速发展、资本的特点推助、以及国务院及教育部等多级政府的出台人工智能相关的政策指导，我国高校、高职等院校掀起了人工智能相关专业建设的热潮。
目前全国本科院校新建智能化相关专业（人工智能35所、机器人工程187所、智能科学与技术151等）截止2019年底已经超过400所，设置专业方向的院校将近300所。
目前高职院校截止2019年底备案成立人工智能技术服务专业学校超过100所，开设相关方向的院校达273所（在计算机、软件工程、电子信息工程、通信工程、机电控制或自动化等），成立人工智能学院的超过50所。
工智能+传统专业成为各院校新一轮建设方向。
如传统汽车专业、电商类专业、财会专业等。
1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题建设内容主要以通用性的在线平台为主：比如人工智能学习平台、大数据学习平台等。
没有与智能硬件等实训设施对接，教学实用性不高（人工智能专业的必须要编程、软件和硬件进行结合，本质上是软件定义硬件进行场景表达的过程）。
或者是大企业直接提供的企业的开发平台（比如深度学习平台），老师和学生不具备从底层搭建工程模型的能力，与教学场景很难对接。
课程不成体系：基本上以人工智能概论、Python编程、机器学习等少部分课程为主，难以构成专业建设需要的课程体系。
且课程内容学科式为主，不符合职业院校任务驱动的项目化体例要求，更缺少真实的企业应用案例。
师资较为缺乏，没有相应的措施来降低对老师的依赖。
人工智能作为赋能技术和创新支持平台，并没有很好的运营在学生创新创业和教师的科研实践方面。
2.方案思路2.1方案整体思路设计本方案依托华为公司的AI底层技术架构、工程工具、生态体系资源，结合我司丰富的人工智能专业建设解决方案和教学技术转化服务能力，将具有行业代表性的产业应用场景的真实案例转化为本项目需要的教学课程内容，构建任务驱动的项目化课程资源体系，配套关联的实训硬件设备。
提供完善的人工智能实训与算法实时校验平台、体系化任务驱动的项目化体例教材、完备的线上线下教学资源（微课、教学课件、题库、案例代码库和数据集、完整实训镜像、算法模型库等），支持学生自主学习和能力拓展训练，降低对师资的依赖和教师的授课难度。
同时为学生创新创业、教师科研创新方面提供算法平台、硬件和技术支持。
构建实训基地、课程体系、师资培训、三创赋能、评测认证五位一体的整体专业建设模式，即以课程体系为核心、以实训基地为基础、以师资培训为保障、以测评认证为手段、以赋能三创为实践的全方位专业建设和人才培养服务。
2.2人工智能人才培养建设模式提供满足理论教学、实验实训教学和工程实践验证等产、教、研需求，融合实验实训基地、课程体系、师资培训、三创赋能、认证评测等五位一体的整体建设模式。
以课程体系为核心、以实训基地为基础、以师资培训为保障、以测评认证为手段、以赋能三创为实践全方位进行专业建设和人才培养。
2.3方案特色1、教学实训一体化、模块内容相耦合：课程与设备关联、课程与软件平台关联、平台与线下设备关联；创新教学模式和场景；2、专业开发平台和技术赋能：基于华为人工智能专项技术体系和应用场景案例，发挥头部企业的强大技术支撑能力；3、方案体系化:线上课程+线下教材和资源包+软件系统+线下实训室+师资培训体系+认证（认证课程+认证考试题库）；4、项目化教学体系：任务驱动的项目化教学案例，案例场景丰富，实训占比高达70%；5、资源丰富性：500+份PPT、400+精品微课、1200+试题、500+代码库、300+数据集/模型库、300+实训镜像、300+在线实训案例）；3.建设内容3.1人工智能技术服务专业整体架构根据学校的教学需要和专业建设需求，本方案在华为生态体系的技术支持和工程工具赋能基础上提供人工智能算力中心、完整的课程体系和实训平台及资源内容体系、实训设备体系，全方位系统化支持专业建设。
建设框架如下：人工智能技术服务专业系统架构3.2人工智能技术服务专业课程体系人工智能技术服务专业课程体系分为专业基础课、专业核心课、应用案例实践课程等几个层次，已有14门完全基于任务驱动的项目化教材，该课程体系符合职业院校的任务驱动的项目化体例要求。
配套有完整的线上课程、教学资源包（视频微课、PPT、题库、实训手册等），以及实训代码库、算法模型库、完整实验镜像等。
这些课程和本方案中提供的智能硬件可以结合使用。
考虑到资金预算，本期建设选择其中《Python基编程与应用实践》、《计算机视觉技术应用》、《深度学习技术应用》、《人工智能行业案例应用》4门核心课程。
3.3人工智能全周期实训及算法校验系统（1）平台简介人工智能全周期实训及算法校验系统以智能算法实训及实时校验系统和全周期在线学习及管理平台为支撑，为本科院校、职业院校、继续教育学院、社会培训机构等各垂直领域提供从课程教学、人工智能算法实训到人工智能边缘硬件开发的人工智能教学实训平台解决方案。
平台通过典型的算法展示，结合人工智能的应用场景与案例，对学生进行人工智能方向的综合实训，构建专业教学由点及面、实训开发由理论到应用、课程涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实训体系。
（2）平台特点A.人工智能教学实训全流程开发平台覆盖课程教学、人工智能算法实训及人工智能边缘硬件开发功能，将线上教学、云端计算及线下应用充分联动，着重培养学生AI知识认知、AI技能实训及AI应用部署的人工智能全流程开发应用能力。
B.高性能人工智能实训环境平台基于华为云高性能服务器，将人工智能计算、数据存储和CPU、GPU资源进行虚拟化，满足商业级项目计算力要求，并集成Linux操作系统环境、Python程序设计环境及人工智能算法实训环境，搭载Modelarts、TensorFlow、PaddlePaddle、Pytorch等人工智能算法框架，可一键创建满足教学与实验要求的人工智能虚拟实训环境。
同时学校可根据自身需求，创建符合自身需求的实验室环境开放给学生使用。
C.高效率全周期在线学习及管理平台平台包含教务端、老师端及学生端，集成了教务管理、课程管理、班级管理、教师管理、学生管理、考试管理、报告管理等众多功能，同时结合大数据技术搭载个人学习情况分析、班级学习状态监测及平台运行状态监测功能，使得学生学习更加高效、教师教学更加便捷、学校管理更加有序。
3.4人工智能实训室建设内容3.1人工智能基础实训室人工智能基础实训室建设围绕图像识别、语音处理等人工智能关键技术与体系，配套《Linux技术应用》、《Python应用实训》等基础认知及应用课程，通过人工智能开源套件、人工智能+Python、人工智能+传感、人工智能+机器人等教学工具让零基础的学生通过图像化编程、API调用等学习方式，掌握人工智能在不同应用场景和业务流程的实施方法和实践应用情况，培养学生在人工智能领域的基础素养以及技术实践能力。
3.2人工智能专业应用实训室1、人工智能专业应用实训室（算法应用方向）算法实训室针围绕算法建立与优化、模型训练等相关技术应用，布局机器学习算法分析、神经网络与深度学习模型优化等实训内容，配套《数据结构与算法分析》等项目化课程，构建高效能分布式人工智能在线实训与算法实时校验系统，让学生掌握人工智能主流应用场景的算法模型建立、算法优化及调参、模型训练等基本知识和综合实践能力。
2、人工智能专业应用实训室（计算机视觉方向）计算机视觉实训室围绕图像和视频的分析和处理等技术应用，配套计算机视觉技术教学与实践套件与《计算机视觉应用实训》等项目化课程，提供视觉相关的如样本获取、图像处理、视频编解码、背景提取、人脸检测、表情识别、双目立体视觉等实训案例，构建以计算机视觉为媒介的实训案例和应用，着重培养学生于新零售、新媒体、新制造等多行业领域的计算机视觉技术的基本技能和综合实践应用能力。