电子信息大类（51）

人工智能技术应用（510209）

软件和信息技术服务业（I65）

人工智能训练师(4040505)、人工智能工程技术人员（2023801）等职业,人工智能数据服务、算法模型训练与测试、人工智能应用开发、人工智能系统集成与运维等岗位(群)。

电子与信息大类（51）

人工智能算法工程师、计算机视觉实施工程师、人工智能数据分析与挖掘应用工程师、人工智能机器学习应用工程师

1

大学语文

本课程主要培养学生的语言表达能力、文学鉴赏能力和文化素养，要求掌握基础语文知识，提升阅读、写作和沟通能力，以适应职业需求。

2

高职英语

高职英语课程以培养学生实际应用英语的能力为目标，侧重职场环境下语言交际能力的培养，使学生逐步提高用英语进行交流与沟通的能力。使学生掌握有效的学习方法和策略，培养学生的学习兴趣和自主学习能力，提高学生的综合文化素养和跨文化交际意识，夯实文化内涵，提高学生职业素养、沟通技能和团队合作精神，进一步促进学生英语学科核心素养的发展。

3

高等数学

本课程主要教学内容包括函数与极限、导数与微分、积分、常微分方程、级数等基础内容。要求学生掌握基本概念、定理和计算方法，具备运用数学知识解决实际问题的能力。教学注重理论与实践结合，培养学生逻辑思维、分析能力和应用能力，为后续专业课程学习奠定基础。

4

思想道德与法治

本课程主要教学内容涵盖理想信念、爱国主义、人生价值、道德规范、法治观念等板块。通过对理想信念的探讨，引导学生树立高远志向；借爱国主义教育，激发学生的家国情怀；剖析人生价值，助其明晰人生方向；讲解道德规范，培育良好品德；普及法治观念，让学生知法守法用法。要求学生深入理解各板块知识，积极参与课堂讨论与实践活动，将理论知识内化为自身素养，外化为实际行动，做德法兼修的新时代青年。

5

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

本课程内容包括毛泽东思想对新民主主义革命等的探索；邓小平理论对改革开放的引领；“三个代表”重要思想、科学发展观的内涵；习近平新时代中国特色社会主义思想的丰富内容。要求学生系统掌握理论要点，明晰理论产生背景与实践意义，学会运用理论分析社会现象，提升政治素养，坚定对中国特色社会主义的信念 。

6

习近平新时代中国特色社会主义思想

本课程主要讲授其创立背景、核心内容与历史地位。从时代之问切入，阐述社会主要矛盾变化等催生理论的时代条件；详解“十个明确”“十四个坚持”等核心要义，涵盖治国理政各领域理念；点明这一思想对马克思主义的继承发展及对民族复兴的引领意义。要求学生精读原著、深入思考，把握理论体系逻辑，学会用理论分析现实问题，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”。

7

大学生职业生涯规划与就业指导

本课程旨在帮助学生明确职业目标，提升就业能力。教学内容包括自我认知（兴趣、性格、能力、价值观）、职业环境分析（行业趋势、岗位要求）、职业目标设定、行动计划制定以及就业技能提升（简历撰写、面试技巧、职场礼仪）。课程要求学生结合自身实际，制定合理的职业生涯规划，并通过实践活动增强就业竞争力

8

大学体育

包括身体运动的基本知识，通过训练达到《国家学生体质健康标准》；学生掌握所选项目基本技能与规则，结合兴趣爱好选学篮球、排球、足球、羽毛球、乒乓球等球类运动及太极拳。通过课程提升身体素质，并培养运动习惯、团队协作精神与体育精神。

9

大学生心理素质训练

以大学生心理调节能力的训练为主线，以学生的亲身体验活动为导向，以专题项目为载体，以学生的讨论与分享为主体，针对大学生的心灵维护、环境适应、自我认知、 自信心训练、学会学习、挫折应对、情绪管理、人际交往、恋爱与性、合理休闲、理性择业等方面的问题，通过角色扮演、心理游戏、讨论分享、自我剖析、自我体验、心理测试、心灵导航等方式进行训练，以促进大学生的全面发展和健康成长。

10

创新创业概论

本课程以培养、提高学生创新意识与创业能力为目的，课程类型包括理论课程及实践课程；理论课程侧重传授创业知识，实践课程侧重培养创业意识和技能，实践课程侧重提供创业模拟演练。通过本课程的教学，了解国内外创新创业情况，掌握创新创业的基本含义与分类；了解创业机会和创业机会判断的原则，理解市场需求的基本概念，掌握商业模式的基本概念及商业模式、明晰融资渠道，了解常见创业风险，并掌握基本的管理策略。

11

形势与政策

本课程是一门对大学生进行比较系统的党的路线、方针和政策教育的思想政治教育课程。它的基本任务是通过适时地进行形势政策、世界政治经济与国际关系基本知识的教育、帮助学生开阔视野，及时了解和正确对待国内外重大事实，使大学生在改革开放的环境下有坚定的立场、有较强的分析能力和适应能力。

12

劳动教育

本课程的内容主要包括日常生活劳动教育、生产劳动教育和服务性劳动教育三个方面。其中，日常生活劳动教育要让学生立足个人生活事务处理，培养良好生活习惯和卫生习惯，强化自立自强意识；生产劳动教育要让学生体验工农业生产创造物质财富的过程，增强产品质量意识，体会平凡劳动中的伟大；服务性劳动教育要注重让学生利用所学知识技能，服务他人和社会，强化社会责任感。

13

信息技术

本课程主要培养学生掌握信息技术发展过程、计算机基本理论常识和基本应用技能,熟练运用办公软件完成文档编辑、数据管理及演示文稿制作等工作。本课程是一门基础知识面广且实践性较强的课程,要求学生能在了解信息技术基础知识和基本概念的同时,提高运用应用软件解决实际问题的动手能力。

14

军事理论

本课程主要培养学生掌握国防内涵和国防历史，树立正确的国防观。熟悉国防法规、武装力量、国防动员的主要内容，增强学生国防意识。了解我国国防体制、国防战略、国防政策以及国防成就，激发学生的爱国热情。掌握正确把握和认识国家安全的内涵，理解我国总体国家安全观，提升学生防间保密意识。熟悉深刻认识当前我国面临的安全形势。了解世界主要国家军事力量及战略动向，增强学生忧患意识。

15

国家安全教育

本课程以总体国家安全观为科学指导，帮助大学生系统掌握总体国家安全观的内涵和精神实质，理解中国特色国家安全体系，引导大学生将国家安全意识转化为自觉行动，强化责任担当，是对大学生进行思想政治教育的重要组成部分。

1

HTML+CSS网页设计

HTML+CSS网页设计教学主要围绕结构化布局与视觉呈现展开。教学内容包括：HTML基础语法与语义化标签应用，掌握页面框架搭建；CSS选择器、盒模型、浮动与定位技术，实现精准样式控制；响应式设计原理，运用媒体查询与弹性布局（Flex/Grid）适配多终端；网页排版技巧，包括字体图标、背景渐变及动画效果实现。教学要求强调实践操作，学生需独立完成静态页面开发，掌握浏览器调试工具使用，熟悉代码规范与版本管理基础。课程注重培养结构化思维，要求页面兼容主流浏览器，代码简洁高效，并具备基本的美观性与用户体验意识，为前端开发奠定扎实基础。

2

人工智能导论

人工智能导论课程以构建AI基础认知为核心，兼顾理论深度与应用广度，旨在培养学生掌握AI核心概念、技术体系及社会影响。教学内容涵盖四大模块：其一，基础理论，包括AI发展史（符号主义、连接主义、行为主义流派）、智能本质探讨（图灵测试、中文房间论证）及数学基础（概率统计、线性代数、优化方法在AI中的应用）；其二，核心技术，重点讲解机器学习（监督/无监督/强化学习）、深度学习（神经网络结构、反向传播、CNN/RNN/Transformer模型）、自然语言处理（词向量、预训练语言模型）、计算机视觉（目标检测、图像分割）及智能决策（马尔可夫决策过程、多臂老虎机问题）；其三，应用场景，结合医疗诊断（AI影像分析）、金融风控（异常检测）、自动驾驶（感知-决策-控制链路）、教育个性化推荐等案例，解析AI如何赋能行业；其四，伦理与社会，探讨数据隐私（GDPR与联邦学习）、算法偏见（公平性指标与修正方法）、AI可解释性（XAI技术）及超级智能风险（控制问题与对齐理论）。教学要求强调“理实一体”：理论层面需理解AI技术原理与局限，避免“黑箱化”认知；实践层面需掌握Python编程基础，熟练使用TensorFlow框架实现简单模型（如手写数字识别），并通过Kaggle等平台参与数据竞赛；思维层面需培养跨学科视角，结合哲学、社会学分析AI对就业、法律、文化的影响；素养层面需强化伦理意识，理解“技术向善”原则，能够评估AI系统的潜在风险。课程通过案例研讨、项目实践（如构建聊天机器人、图像分类器）及行业专家讲座，构建“知识-技能-价值观”三位一体的培养体系，为深入学习AI专业方向奠定基础。

3

Python程序设计入门与实战

Python程序设计入门与实战课程以“基础夯实+项目驱动”为核心，兼顾编程思维培养与实战能力提升。教学内容分为两大模块：基础模块涵盖Python核心语法与编程范式，包括环境搭建、变量与数据类型（整数、字符串、列表、字典等）、控制结构（条件判断、循环语句）、函数定义与调用、模块与包管理、文件操作（读写文本/CSV）、异常处理机制，以及面向对象编程基础（类与对象、继承与多态）。重点讲解Python特性（如动态类型、缩进语法、高阶函数），结合数学计算（如斐波那契数列）、文本处理（如字符串格式化）等案例，理解编程逻辑。实战模块聚焦应用场景，通过项目实践深化技能：小型工具开发（如自动备份脚本、天气查询命令行工具）、数据分析入门（Pandas处理CSV/Excel数据、Matplotlib可视化）、简单爬虫，或基础Web应用（Flask框架搭建静态网站）。项目强调“需求分析-代码设计-测试优化”全流程，培养解决实际问题的能力。教学要求强调“做中学”：学生需完成课后编程练习，提交项目代码并撰写文档；注重代码规范（PEP8标准），掌握调试工具（print、pdb）与版本控制（Git基础）；培养计算思维，能够拆分复杂问题、设计算法步骤；最终具备独立编写结构清晰、功能完整的Python程序的能力，为后续进阶（如数据分析、机器学习）奠定基础。

4

Linux操作系统

Linux操作系统课程以“理论+实践”为核心，聚焦系统管理与应用开发能力，培养学生对开源操作系统的理解与操作技能。教学内容分为两大模块：基础模块涵盖Linux核心概念与日常操作，包括系统发展史（GNU/Linux关系、主要发行版差异）、文件系统架构（根目录结构、ext4文件系统特性）、用户与权限管理（useradd命令、chmod/chown权限控制）、包管理工具（apt/yum使用）、进程与服务管理（top/systemctl命令、守护进程原理），以及基础网络配置（ifconfig/ip命令、SSH远程连接）。重点讲解Linux设计哲学（一切皆文件、模块化架构），结合案例（如挂载硬盘、配置防火墙）理解系统运行机制。实战模块聚焦系统维护与开发环境搭建，通过项目实践深化技能：服务器基础配置（LAMP环境部署、Nginx反向代理）、Shell脚本开发（自动化备份、日志分析）、容器化基础（Docker安装与简单命令），或故障排查（磁盘空间清理、服务启动失败分析）。项目强调“需求分析-命令执行-结果验证”全流程，培养解决实际问题的能力。教学要求强调“动手优先”：学生需完成课后实验（如用户权限冲突解决、进程杀死操作），提交实验报告并记录命令日志；注重安全规范（sudo权限谨慎使用、定期更新系统），掌握日志分析工具（/var/log目录、journalctl）；培养系统思维，能够通过命令组合（管道、重定向）高效完成任务；最终具备独立管理Linux服务器、部署基础应用、处理常见故障的能力，为后续运维、开发进阶奠定基础。

5

MySQL数据库技术与应用

MySQL数据库技术与应用课程以“理论+实践”为核心，聚焦数据库设计与运维能力，培养学生对关系型数据库的理解与应用技能。教学内容分为四大模块：基础模块涵盖数据库核心概念与SQL操作，包括数据库发展史（关系模型、ACID特性）、MySQL安装配置、数据类型（数值/字符串/日期）、表结构操作、基础SQL语句、多表查询（JOIN连接、子查询）及约束（主键、外键、唯一约束）。重点讲解关系型数据库设计原则，结合案例（如学生选课系统）理解数据建模逻辑。进阶模块聚焦性能优化与高级功能，包括索引原理（B+树结构、索引优化策略）、事务处理（ACID实现、隔离级别、锁机制）、存储引擎对比、视图（虚拟表创建与权限控制）、存储过程/函数（PL/SQL编程）、触发器（事件驱动逻辑）。通过案例（如电商订单表优化、高并发场景下的锁处理）深化对数据库内部机制的理解。设计模块强调数据库生命周期管理，涵盖需求分析（用户故事梳理）、ER图绘制（实体-属性-关系建模）、范式理论（1NF-3NF规范化）、反范式设计（性能与冗余平衡），以及物理设计（分区表、分库分表策略）。结合项目（如电商系统数据库设计），实践从需求到建表的全流程。运维模块涉及数据库维护与安全，包括备份恢复、权限管理（用户角色分配、GRANT/REVOKE命令）、性能监控（EXPLAIN分析慢查询、慢日志定位）、SQL注入防范（预处理语句、参数化查询）。教学要求强调“实战导向”：学生需完成课后实验（如单表查询、多表联查、索引优化），提交SQL脚本与实验报告；注重代码规范（命名约定、注释习惯），掌握数据库设计工具）；培养系统思维，能够通过执行计划分析性能瓶颈；最终具备独立设计中小型数据库、编写高效SQL、处理常见运维问题的能力，为后续软件开发或数据运维奠定基础。

1

1.数据采集与分析、学术研究、搜索引擎优化、个性化推荐

爬虫开发者需完成从需求到数据落地的全流程工作，核心任务包括：需求分析与目标定位：明确采集目标（如电商商品名称、价格、评论），确定目标网站（如淘宝、京东）及数据字段；爬虫架构设计：选择技术栈（如Scrapy框架、Requests+Beautiful

Soup，规划爬取策略（广度优先/深度优先）；

网页解析与数据提取：通过HTML/XPath/CSS选择器定位目标元素，提取结构化数据；

反爬机制应对：处理网站反爬策略（如User-Agent检测、IP限制、验证码），通过代理IP池、延迟请求、头部伪装降低被封风险；

数据存储与清洗：将采集数据存储至数据库或文件，进行去重、格式化、缺失值处理；部署与维护：将爬虫部署至服务器（Linux环境），设置定时任务（如Cron）实现周期性采集，监控运行状态并处理异常（如网站结构变更导致爬取失败）。

2.

教学围绕“理论+实战”展开，涵盖以下核心模块：

基础理论：HTTP协议与请求方法（GET/POST）、网页结构（HTML/XML）、解析技术（XPath/CSS选择器）、爬虫框架（Scrapy组件与中间件）、反爬原理（验证码识别、IP代理池构建）、数据存储（关系型与非关系型数据库）、法律与伦理（robots协议、数据版权与隐私保护）；

进阶技术：动态网页爬取（Selenium/Puppeteer模拟浏览器操作、Ajax数据加载）、分布式爬虫（Scrapy-Redis架构）、验证码识别（OCR技术、第三方打码平台）、爬虫性能优化（并发请求控制、异步IO）；项目实战：以“电商商品数据采集”或“新闻网站内容抓取”为案例，贯穿需求分析、爬虫设计、反爬应对、数据清洗全流程，重点训练解析规则编写、反爬策略实施、数据存储方案设计；

工具与规范：版本控制（Git）、调试工具（Chrome DevTools、Postman）、日志管理（错误追踪与性能分析）、代码规范（可维护性、异常处理）。

3.

爬虫应用技术与开发

2

环境科学分析、工程技术、金融

科学计算与数据分析师需完成从数据采集到结果落地的全流程工作，核心任务包括：

数据采集与清洗：从文件（CSV/Excel）、数据库（SQL/NoSQL）或API接口读取数据，处理缺失值（填充/删除）、异常值（3σ原则/IQR检测）、重复值，完成数据类型转换（如字符串转日期）与格式标准化；探索性数据分析（EDA）：通过统计描述（均值/方差/分位数）、可视化（分布图/相关系数矩阵）挖掘数据特征，验证业务假设（如“用户年龄与消费金额是否正相关”）；建模与算法应用：根据需求选择统计模型（线性回归/逻辑回归）或机器学习模型（随机森林/XGBoost），完成特征工程（特征选择/降维）、模型训练、超参数调优（网格搜索/随机搜索）及效果评估（准确率/F1-score/AUC）；

结果解释与可视化：将模型结论转化为业务语言（如“提升10%广告投入可增加5%销售额”），通过交互式图表（动态折线图/热力图）向非技术用户展示分析结果；部署与迭代：将分析流程封装为脚本或Pipeline（如使用Airflow调度），定期更新数据并监控模型性能（如概念漂移检测），根据业务反馈优化分析逻辑。

4.

教学围绕“工具+方法+实战”展开，涵盖以下核心模块：NumPy：多维数组创建与操作（索引/切片/广播），线性代数计算（矩阵乘法/特征值分解），随机数生成（蒙特卡洛模拟基础）；Pandas：数据读写（CSV/Excel/SQL）、数据清洗（缺失值处理/字符串操作）、分组聚合（groupby/pivot_table）、时间序列分析（日期处理/重采样）；数据清洗实战：处理重复订单、异常销售额（如负数）、非标准日期格式。Matplotlib/

Seaborn：静态图表绘制（折线图/柱状图/散点图）、子图布局、样式调整（颜色/标签/图例），结合Pandas实现数据与图表的联动分析；Plotly/Bokeh：交互式可视化（悬停提示/缩放控制），适用于动态展示时间序列趋势或地理空间数据；报告生成：使用Jupyter Notebook整合代码、图表与文字，导出为PDF/HTML格式，或通过Markdown撰写分析报告。

SciPy：假设检验（t检验/卡方检验）、方差分析（ANOVA）、非参数检验（Mann-Whitney U检验），用于验证数据差异的显著性；StatsModels：回归分析（线性回归/Logistic回归）、时间序列建模（ARIMA/SARIMA），解读回归系数与p值；

Scikit-learn：监督学习（分类/回归）、无监督学习（聚类/降维），掌握特征工程方法（标准化/独热编码/PCA），理解过拟合/欠拟合的调优策略（正则化/交叉验证）。

Python科学计算与数据分析

3

机器学习、深度学习、数据处理

AI算法工程师需完成从数据到落地的全流程工作，核心任务包括：数据准备与预处理：采集结构化/非结构化数据（如图像、文本、时序），清洗噪声（如图像模糊、文本错别字），标注标签（如图像分类的类别、文本的情感极性），进行特征工程（如图像灰度化、文本词向量转换）；算法选型与模型设计：根据任务类型（分类/回归/生成）选择算法（如CNN处理图像、Transformer处理文本），设计网络结构（如ResNet的残差块、BERT的编码器层数），定义损失函数（如交叉熵损失、均方误差）与优化器（如Adam、SGD）；

模型训练与调优：划分训练集/验证集/测试集，利用GPU加速训练，监控训练过程（损失曲线、准确率），调整超参数（学习率、批量大小、正则化系数）以提升性能；

模型评估与解释：使用评估指标（准确率、F1-score、ROC-AUC）验证模型效果，通过可视化（如混淆矩阵、特征重要性图谱）解释模型决策逻辑（如“为何预测为阳性”）；部署与优化：将模型封装为API，部署至云端（AWS/阿里云）或边缘设备（如树莓派），优化推理速度（模型量化、剪枝），处理实时数据（如摄像头实时图像分类）；迭代与维护：收集线上反馈（如用户对推荐结果的点击率），定期更新模型（如加入新数据重新训练），监控模型性能衰减（如概念漂移导致的准确率下降）。

·

基础理论与工具链机器学习基础：监督学习（线性回归、逻辑回归）、无监督学习（K-Means聚类、PCA降维）、强化学习（Q-Learning、Policy Gradient），理解过拟合/欠拟合的调优策略（正则化、交叉验证）；深度学习框PyTorch/TensorFlow核心API（张量操作、自动微分、模型定义），对比两者差异（PyTorch动态图 vs TensorFlow静态图）；

数据处理：NumPy/Pandas处理结构化数据，OpenCV/PIL处理图像，Librosa处理音频，Scikit-learn进行特征工程（标准化、独热编码）；

可视化Matplotlib

Seaborn绘制训练曲线，TensorBoard监控损失/准确率，使用Pdb调试模型参数异常（如梯度爆炸/消失）。经典算法与案例实战计算机视觉案例：图像分类：用PyTorch实现LeNet-5/ResNet-18，在CIFAR-10数据集上训练，通过混淆矩阵分析分类错误；目标检测：使用YOLOv5框架，在COCO数据集上训练，实现实时摄像头物体检测；图像生成：基于DCGAN生成MNIST手写数字，通过损失曲线观察生成器与判别器的博弈过程。自然语言处理案例：文本分类：用BERT预训练模型（Hugging Face库）微调，在IMDB影评数据集上实现情感分析；机器翻译：使用Transformer模型，在WMT英汉数据集上训练，通过BLEU评分评估翻译质量；文本生成：基于GPT-2模型，生成诗歌/新闻标题，通过温度参数控制生成文本的多样性。协同过滤：用Surprise库实现用户-物品矩阵分解，在MovieLens数据集上预测电影评分；深度学习推荐：用PyTorch构建Neural Collaborative Filtering（NCF）模型，结合用户行为与物品特征提升推荐准确率。

人工智能算法Python案例

4

计算机视觉、机器学习

Python机器学习工程师需完成从数据到落地的全流程工作，核心任务包括：数据准备与预处理：采集结构化/非结构化数据（如表格、文本、图像），清洗噪声（如缺失值填充、异常值检测），标注标签（如分类任务的类别），进行特征工程（如文本词向量转换、图像灰度化）；算法选型与模型设计：根据任务类型（分类/回归/聚类）选择算法（如随机森林处理结构化数据、CNN处理图像），定义损失函数（如交叉熵损失）与优化器（如Adam）；模型训练与调优：划分训练集/验证集/测试集，利用GPU加速训练（如CUDA+PyTorch），监控训练过程（损失曲线、准确率），调整超参数（学习率、批量大小）以提升性能；模型评估与解释：使用评估指标（准确率、F1-score、ROC-AUC）验证效果，通过可视化（混淆矩阵、特征重要性图谱）解释模型决策逻辑；部署与优化：封装模型为API（如Flask/FastAPI），部署至云端（AWS/阿里云）或边缘设备（如树莓派），优化推理速度（模型量化、剪枝），处理实时数据（如摄像头实时图像分类）；迭代与维护：收集线上反馈（如用户对推荐结果的点击率），定期更新模型（加入新数据重新训练），监控性能衰减（如概念漂移导致的准确率下降）。

5.

教学围绕“理论+案例+工程”展开，涵盖以下核心模块：机器学习基础：监督学习（线性回归、逻辑回归）、无监督学习（K-Means聚类、PCA降维）、强化学习（Q-Learning），理解过拟合/欠拟合的调优策略

Python核心库：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Pandas/NumPy（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（可视化）；数据处理实战：用Pandas清洗缺失值（填充/删除）、用Scikit-learn标准化特征（StandardScaler）、用OpenCV处理图像（灰度化/缩放）。分类任务：用Scikit-learn实现随机森林/SVM，在Iris鸢尾花数据集上分类，通过混淆矩阵分析错误类型；回归任务：用XGBoost构建房价预测模型，整合房屋特征（面积/楼层），通过特征重要性排序优化输入变量；聚类任务：用K-Means对电商用户消费数据进行分群，结合肘部法则确定最佳簇数，识别高价值用户群体；深度学习案例。

6.

Python机器学习

5

无人驾驶，人脸识别，金融行业，

安防监控

数据采集与预处理：采集图像/视频数据（如摄像头、无人机拍摄），清洗噪声（如模糊、过曝），标注标签（如目标检测的边界框、分类的类别），进行数据增强（旋转/翻转/加噪）以提升模型泛化性；算法设计与开发：根据任务类型（分类/检测/分割）选择方法，传统方法（如SIFT特征匹配、Canny边缘检测）或深度学习模型（如CNN分类、YOLO检测、U-Net分割），定义损失函数（如交叉熵、Dice损失）与优化策略（如Adam优化器）；模型训练与调优：划分训练集/验证集，利用GPU加速训练（CUDA+PyTorch），监控训练过程（损失曲线、准确率），调整超参数（学习率、批量大小）以提升性能；系统集成与部署：将模型封装为API（如Flask/FastAPI），部署至边缘设备（如树莓派、NVIDIA Jetson）或云端（AWS/阿里云），优化推理速度（模型量化、剪枝），处理实时数据（如摄像头实时目标检测）；维护与迭代：收集线上反馈（如用户对识别结果的纠错），定期更新模型（加入新数据重新训练），监控性能衰减（如光照变化导致的准确率下降）。

7.

理论基础：图像处理基础（灰度化、滤波、边缘检测）、机器学习基础（监督/无监督学习）、深度学习基础（神经网络、反向传播、激活函数）；

核心技术：传统方法（SIFT特征匹配、HOG行人检测）、深度学习模型（CNN分类、R-CNN系列检测、U-Net分割）、生成模型（GAN图像生成）、Transformer（Vision Transformer在CV中的应用）；

实践项目：以“人脸识别系统”或“车牌识别”为案例，贯穿数据预处理、模型训练、部署全流程，重点训练数据增强、模型调优（如学习率衰减）、可视化（如Grad-CAM关注区域展示）；

工具链：OpenCV（图像处理基础库）、PyTorch/TensorFlow（深度学习框架）、Dlib（人脸检测）、Detectron2（目标检测工具库）、Docker（模型容器化部署）；

行业案例：医疗影像分析（肺炎X光片分类）、工业缺陷检测（电路板表面划痕识别）、自动驾驶环境感知（道路语义分割），结合实际场景讲解技术选型与落地难点（如小目标检测、实时性要求）。

8.

计算机视觉和图像处理

6

机器翻译、智能客服、语音识别

课程旨在培养学生完成以下关键任务的能力：理解语言结构： 掌握语言的层次结构（词、短语、句子、篇章）及其分析方法。表示语言： 学习如何将离散的符号（词）转换为计算机可处理的数值表示（如词向量、上下文表示）。建模语言现象： 构建统计模型或神经网络模型来捕捉语言的规律（如语言模型、序列标注模型、序列到序列模型）。解决具体NLP问题： 针对特定应用（如情感分析、机器翻译）设计、实现和评估解决方案。处理大规模文本数据： 学习高效处理海量文本数据的技术和工具。评估模型性能： 掌握衡量NLP系统效果的标准指标（如准确率、召回率、F1值、BLEU、ROUGE、困惑度）。理解模型局限性： 认识当前技术的瓶颈、偏差和伦理问题。

1.

9.

基础理论：语言基础： 必要的语言学知识（词法、句法、语义基础）。概率论与统计学： 概率模型、贝叶斯方法、统计推断基础。机器学习基础： 监督学习、无监督学习概念，分类、回归、聚类算法。信息论基础： 熵、互信息等概念。核心技术与模型：文本预处理： 清洗、分词、标准化、停用词去除、词干化/词形还原。文本表示：传统方法：词袋模型、TF-IDF、n-gram模型。现代方法：词嵌入（Word2Vec, GloVe）、上下文嵌入（ELMo, BERT, GPT等Transformer模型）。

序列建模：传统模型：隐马尔可夫模型， 条件随机场。神经网络模型：循环神经网络（RNN/LSTM/GRU），卷积神经网络（CNN）用于文本， Transformer架构（Encoder-Decoder, Self-Attention）。语言模型： 统计语言模型（n-gram），神经语言模型。关键任务模型：分类模型（用于情感分析、主题分类）。序列标注模型（用于词性标注、NER）。序列到序列模型（用于机器翻译、摘要）。预训练语言模型及其微调。

自然语言处理

7

软件开发、人工智能

项目架构设计

使用Django MTV模式设计应用结构，规划模块划分。配置路由（URLconf）实现请求分发，设计RESTful API（通常结合DRF框架）。数据模型与ORM操作定义数据模型（Models），利用Django ORM创建数据库表结构及关系。

编写高效查询（QuerySet）、数据迁移（Migrations）及优化数据库性能（索引/缓存）。业务逻辑开发在视图（Views）中实现核心业务逻辑，处理HTTP请求/响应。

集成表单（Forms）验证用户输入，防范安全风险。模板与前端集成。开发动态模板（Templates），使用Django模板语言（DTL）渲染数据。

10.结合AJAX实现异步交互，或分离前端（React/Vue）通过API通信。

11.

教学围绕“理论+项目实战”展开，涵盖以下核心模块：基础理论：MTV模式与MVC对比、ORM原理（避免SQL注入）、路由配置（path/re_path）、模板语法（继承/包含/过滤器）、表单系统（ModelForm）、用户认证（Session/Token）、中间件（日志/权限校验）、静态文件管理（CDN配置）；进阶技术：Django信号（如保存前触发操作）、自定义标签/过滤器、数据库事务与锁、RESTful API设计（DRF序列化/权限类）、分页与过滤（Django Filter）；项目实战：以“博客系统”或“电商后台”为案例，贯穿需求分析、模型设计、接口开发、测试部署全流程，重点训练代码复用（如通用视图）、性能调优（查询优化）、安全防护（CSRF/XSS）；工具与规范：版本控制（Git）、测试。部署（Docker容器化）、代码规范（PEP8、Django最佳实践）。

Django框架

一

二

一

二

一

二

课程教学

15

17

18

18

0

0

68

入学教育、军训

2

2

劳动实践

1

1

专业实训模块

14

14

岗位实习

5

19

24

毕业教育

1

1

职业技能（资格）、1+X证书考试、技能大赛辅导

贯穿于4个学期，每学期1学分，不计入总学时。

假期

1

1

1

1

1

5

考试

1

1

1

1

4

合计

19

20

20

20

20

20

119

1

多媒体计算机

实践操作

台

51

基础算法实训平台、经典算法实验、深度学习实战、阶梯式课程体系

2

服务器

实践操作

台

1

3

交换机

网络设备

台

2

4

路由器

网络设备

台

1

5

实验室桌椅

办公用品

套

50

6

网线布线

网络设备

米

2000

7

黑板

教学设备

块

1

1

多媒体计算机

实践操作

台

51

语音与自然语言处理、数据处理与特征工程

2

服务器

实践操作

台

1

3

交换机

网络设备

台

2

4

路由器

网络设备

台

1

5

实验室桌椅

办公用品

套

50

6

网线布线

网络设备

米

2000

7

黑板

教学设备

块

1

1

工业级高清摄像头

采集高质量图像、视频数据，用于目标检测、图像识别等实验

台

分辨率≥800 万像素，支持全局快门、多种接口（GigE/USB3.0），含镜头（定焦 / 变焦可选 ）

计算机视觉实战

2

深度相机

获取场景深度信息，开展三维重建、场景理解等研究

台

结构光（Intel RealSense D400 系列 ）、TOF（微软 Azure Kinect ）类型，具备 RGB + 深度数据输出

3

图像采集卡

实现相机与计算机的数据高速传输，保障图像数据稳定采集

块

适配相机接口，支持高分辨率、高帧率图像采集，兼容主流操作系统

4

GPU 工作站

为深度学习模型训练（如 CNN 训练 ）、复杂视觉算法运算提供算力支撑

台

多 GPU（NVIDIA RTX 系列 ）、高性能 CPU（Intel Xeon/AMD EPYC ）、大内存（≥64GB ）、高速存储（SSD + 硬盘阵列 ）

5

计算机视觉开发平台

集成视觉算法库（OpenCV、TensorFlow Lite 等 ）、开发工具，支持算法开发、调试、部署

套

含服务器主机、预装视觉开发软件，提供图形化操作界面、代码调试环境

6

显示大屏

用于展示图像分析结果、实验数据可视化，方便教学演示、团队研讨

台

4K/8K 分辨率，大尺寸（≥65 英寸 ），支持多信号源接入（HDMI、DP 等 ）

7

光学测试平台

提供稳定光照环境，控制光源角度、强度，辅助光学成像、镜头测试实验

套

含精密光学平台、可调光源（LED 阵列、卤素灯 ）、光阑、滤光片，配套支架

8

标注工作站

配置专业图像标注软件，用于数据集制作（目标框标注、语义分割标注等 ）

台

高性能计算机（多核 CPU、独立显卡 ）、大尺寸显示器（双屏 / 高分辨率 ），预装 LabelImg、CVAT 等标注工具

9

网络存储服务器（NAS）

存储海量图像、视频数据，实现数据共享、备份，保障实验数据安全

台

大容量硬盘（≥10TB ）、支持 RAID 阵列，提供高速网络访问（千兆 / 万兆网口 ）

10

移动载具平台

搭载相机等设备，模拟车载、无人机视觉场景，开展运动视觉实验

台

轮式机器人底盘、无人机机架，支持自主移动、路径规划，适配相机安装

1

河北天泰

人工智能、、数据标注、软件开发

计算机软件、硬件设备

校内外双师管理

人工智能技术应用相关的职业技能（资格）证书

高级

4

职业技能（资格）证书

中级

2

初级

1

人工智能技术应用相关职业技能大赛

世界级

一等奖

10

获奖证书

二等奖

8

三等奖

6

国家级

一等奖

8

二等奖

7

三等奖

5

省级

一等奖

4

二等奖

3

三等奖

1

市级

一等奖

2

二等奖

1

三等奖

0.5