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人工智能实验室

人工智能实验室的建设旨在满足高等教育大众化的实际需求，‌制定专业建设发展规划，‌培养具备人工智能技术应用开发、‌数据处理、‌技术支持、‌系统管理与维护等能力的高素质技术应用人才。‌通过构建课程体系、‌打造精品教学资源、‌建设AI专业实训室、‌师资培训、‌实习就业、‌竞赛与认证等全面成体系的合作，‌共同探索人工智能领域“产、‌学、‌研、‌用”一体化的人才培养模式。

人工智能实验室

培养目标

行业需求

产品开发与测试、产品运营、大模型训练、技术支持

技术支撑

机器视觉、自然语言、知识图谱、机器学习、深度学习

实验室架构

课程体系

Python语法基础

开发环境

基本语法

字符串详解

python序列结构

程序控制结构

函数

面向对象程序设计

多线程

机器学习算法

K近邻

决策树

Logistic回归

支持向量机

随机森林

AdaBoost

线性回归

Lasso Regression

聚类算法

特征提取算法

降维算法

关联规则

深度学习算法

深度学习TensorFlow

深度学习Caffe

激活函数及损失函数

网络优化与正则化

前馈神经网络

BP神经网络

卷积神经网络人

前馈神经网络

生成对抗网络

循环神经网络

自编码器

自然语言处理

情感分析

SVD

文本预处理--英文

文本预处理--中文

词向量概述

基于词-文档共现矩阵计算词向量

基于Glove计算词向量

Word2Vec

主题模型LDA

机器视觉

图像基础及PIL库

OpenCV库图像预处理

图像直方图

图像边缘提取

图像特征点提取

图像局部特征提取

神经网络基础

卷积神经网络图像识别

卷积神经网络理论架构

神经网络超参数

知识图谱

知识存储_Neo4j图数据库介绍

知识存储_Python连接Neo4j图数据库

知识抽取_实体抽取

实验室特色

01｜实践能力提升

实训系统全程记录、追踪学生的学习行为，通过学习行为分析，提供个性化的学习内容，打通线下课堂和线上教学，支持学生围绕专业课程开展课后实验、综合实践等全流程实验实训，并提供全流程的跟踪反馈和指导，提升学生的竞争力

02｜创新人才培养体系

实现集教学、实践、培训、生产多位一体，形成突出岗位能力、专业技术、职业素养的复合型人才培养模式，不仅能服务人工智能相关专业，而且能服务数据科学与大数据技术专业、智能科学与技术专业以及其他相关交叉学科，实现院校间、校企间的资源共享，形成高水平、多学科的人工智能人才培养体系

03｜交互式学习模式

人工智能实验室室提供真实环境、师生互动式的在线教学课堂，支持专业课程体系建设、支持线上线下教学互动、问题答疑、随堂测试、实验报告的撰写与提交、在线考试及各类实验教学数据指标输出，可定制的实验环境，无需重复实验环境搭建

04｜多层次性教学体系

人工智能实训室围绕教、练、赛、评、实训、科研六个个层次来搭建，实现理论，实训，考评的层层推进、相互融合，课程、案例紧贴人工智能发展前沿

实验室特色

01｜实践能力提升

02｜创新人才培养体系

03｜交互式学习模式

04｜多层次性教学体系