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為不同行業客戶提供數據管理、分析展現、深度挖掘的數據運營方案,幫助企業實現內部業務信息系統數據化,數據價值化的全面升級。
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Tempo高校大數據&人工智能實訓平臺
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一、項目背景
建設教育強國是中華民族偉大復興的基礎工程,必須把教育事業放在優先位置。隨著人類社會進入信息技術時代,人才培養、學科建設、教育觀念等都發生了翻天覆地的變化。2000年后,信息及數字技術蓬勃發展,其中以ABC為代表的技術更是呈爆發式發展。其中A就是
AI人工智能
技術、B就是BigData大數據技術、C就是Cloud云計算技術。伴隨著技術的發展,大數據及人工智能產業也迎來井噴式發展。其中大數據相關產業在2020將突破萬億大關,人工智能核心產業也將在2030年達到萬億級規模。
通過百度指數發現,與ABC搜索相關的領域搜索,智慧農業、金融科技、智能制造、教育培訓成為搜索熱點。說明相關前沿技術在近年已經開始往傳統行業下沉,因此在傳統領域的交叉應用及實踐落地人才需求量激增。截止19年3月份,有283所院校開設數據科學與大數據技術專業,35所院校開設人工智能專業,數量看起來挺多,但是相對于未來5年100萬+的人才缺口還是遠遠不足。如何培養能夠適應時代發展,驅動產業變革的人工智能人才,已成為高等院校和社會各界關注和亟待解決的問題。
二、高校在人工智能人才培養過程中遇到的困難
那么當前各高校在培養相關人才過程中遇到什么困難呢?
一是入門難度高:大數據及人工智能作為新興技術,其仍未完全進入技術成熟期,老師不知道該如何教,學生更不知道如何學。
二是專業資源少:相關專業的課程資源市場匱乏,大部分教學仍然需要教師自主編造數據及案例。
三是實驗基礎薄弱:大多數院校的相關專業教學仍停留在理論教學的層面,沒有配套實驗教學。
四是專業師資不足:大部分院校熟悉大數據&人工智能領域專業知識的老師較少,教師缺乏對于整個產業的全面了解。
五是實訓項目缺失:學校缺少實訓手段及實訓資源,如何使得學生更加貼近技術的實際應用成為當前的一個難題。
三、“有骨有肉”的實訓平臺優勢
為了解決這些難題,就需要一個“有骨有肉”的實訓平臺。其中“骨”就是需要功能強大的教學平臺,“肉”就是需要豐富的實驗實訓案例。
在實驗實訓案例方面,Tempo高校大數據&人工智能實訓平臺的優勢在于可以為學生提供脫敏后并經過授權的真實企業案例及相關數據,通過這些案例學生可以了解在真實工作中利用數據解決問題的思路及路徑,同時通過系列課程組成的實訓項目,由淺入深使得學生了解真實項目情況。
而在實訓平臺方面,Tempo實訓平臺的目標是為社會培養更多大數據&人工智能的實戰性人才。平臺的優勢在于:
(1)便捷的操作方式:從數據抽取到成果發布的可拖拽式操作,讓人工智能的算法應用不再停留在理論階段,可使得學生對各類算法的應用有一個直觀的認識。
(2)擴展編程激發學生創造性思維:學生通過擴展編程及智能化建模所構建的智能模型,可以自主探索最優解決方案,激發其創造性思維,提升其從不同角度解決實際問題的能力。
(3)豐富的算法及圖形支撐:平臺支持160種算法,其中建模算法120多種,可以支持學生進行各類場景的算法應用探索。同時支持30多種可視化圖形,可將算法挖掘程度形象地進行展現,便于學生理解數據內部的規律。
(4)多樣的幫教手段:通過洞察幫教,使得學生可以自主得
人工智能
算法及數據挖掘應用過程中各環節進行結果洞察,培養其自主分析應用的能力,激發學習興趣,完成學生從“要我學”到“我要學”的轉變。
四、Tempo
高校大數據
&人工智能實訓平臺
的特色
數據思維:
實訓平臺及課程資源以訓練學生數據思維為核心主線。培養學生由數據解決業務目的、通過數據產品化進而創造商業價值的數據思維。
真實場景:
通過數十個真實場景,訓練學生在真實工作環境中解決問題、處理問題的能力。
應用導向:
以大數據及人工智能應用為培養的主要方向,適應于多類學科的學生培養;幫助學校培養更加實用化的大數據及人工智能人才。
知行合一:
摒棄以往僅僅理論教學的抽象,讓學生擁有將書本知識付諸實踐的平臺,使得學生做到知行合一。
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