实训体系
设备先进项目真实技术先进师资优秀方案多样
1.实训课程基本信息
授课对象
本科：人工智能专业、数据科学与大数据技术专业、计算机科学与技术专业、软件工程专业、物联网专业
专科：计算机应用技术专业、软件技术专业、计算机信息管理、计算机系统与维护、软件与信息服务
授课年级
本科：二年级以上
专科：一年级以上
先修课程
JavaMysqlMavenGit
对内学时安排
120
学时
总学时
80
学时
实践学时
4
学时
周学时
2
学时
学分
对内学时安排
入门实训
总学时：
6
基础学时：
132(41%)
实践学时：
88（28%）
项目实战学时：
100（31%）
初级实训
总学时：
6
基础学时：
110(39%)
实践学时：
70（25%）
项目实战学时：
100（36%）
中级实训
总学时：
12
基础学时：
90(37%)
实践学时：
50（21%）
项目实战学时：
100（42%）
高级实训
总学时：
12
基础学时：
70(35%)
实践学时：
30（15%）
项目实战学时：
100（50%）
就业实训
总学时：
12
基础学时：
50(31%)
实践学时：
10（6%）
项目实战学时：
100（63%）
2.AI实训项目课程目标
掌握AI产业
掌握AI硬件原理
掌握AI实验室设备接口服务
掌握AI应用开发场景后端开发
掌握AI应用开发场景框架学习案例
掌握AI算法应用原理（图像识别）
熟悉AI实验室硬件技术
掌握AI实验室SDK集成
掌握AI应用开发场景前端开发
掌握软硬件结合开发方式
3.AI实训项目教学方法
教学方法
1、课堂讲授为辅，实践操作为主。以“项目为导向”组织教学，通过真实项目的训练，培养学生独立思考及实践能力
2、在教学过程中，把学生作为重点，从各方面提高学生的自主学习、团队协作等职业素养能力，运用启发引导、任务引领、问题导向、分组讨论、协同教学等多种互动式教学方法，完成课程教学任务
3、成立多个开发小组，各个小组发布任务，在一定期限完成任务，培养团队协作及沟通能力，给学生创造一个快速成长的空间
4、结合课程实施过程，成立多方考核与评价小组。从知识掌握、能力水平、态度表现等方面，对学生进行全方位的考核
教学材料
在线教学文档 —— 学生、教师通过账号随时查看
教学课件(PPT) —— 实践出发，精品课程
教学视频 —— 课后录制教学视频
教学案例 —— 教学过程的代码等相关案例
实践资源 —— 实践项目资源
硬件资源 —— 成体系话实验室硬件建设资源
4.AI实训项目课程收益
AI智能应用
访客身份核验
疫情实时监测
课程无感考勤
智能公寓管理
校园安防监控
AI课程资源
JAVA编程基础
LINXU系统
项目构建工具
PTYTHON编程基础
AI硬件应用开发
SPRING BOOT
网络编程
WEB容器
算法基础应用
NODEJS
数据开发及设计
开发规范
消息队列
TENSORFLOW深度学习基础
机器学习应用
开发工具
版本控制工具
缓存中间件
图像处理算法应用
......
AI设施
AI计算机平台
（边设备）
人脸检测
人脸特征提取
人脸对比
视频围栏
人脸智能识别
终端
人脸对比
嵌入式设备控制
活体检测
嵌入式设备远程控制
人脸核验机
人证对比
硬件触发器
芯片识读
图像识别
热成像摄像机
摄像机原理应用
视频流处理
烟火报警
视频抓拍
推荐就业
上海思芮信息科技有限公司
北京斯锐信息技术有限公司
广州思芮信息科技有限公司
沈阳斯锐信息科技有限公司
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