一、背景与意义

人工智能，作为新兴的技术科学领域，致力于模拟、延伸和扩展人类智能，其涵盖范围广泛，包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理及专家系统等多元化领域。实际应用层面，人工智能已渗透到机器视觉、指纹识别、人脸识别、自动规划、智能控制等多个关键领域，展现出巨大的应用潜力和社会价值。

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为模拟、延伸和扩展人类智能的尖端技术，AI在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等多个领域展现出巨大的应用潜力。特别是在中国，AI产业近年来蓬勃发展，企业数量激增，对人才的需求也日益旺盛。

为了满足产业界对AI人才的需求，国家积极出台政策，鼓励高校设置AI相关专业，加大人才培养力度。在这一背景下，人工智能技术服务专业应运而生，其旨在培养具备AI技术与应用素质的高素质人才，为国家的AI产业发展注入源源不断的动力。

二、知识体系与教学内容

AI作为一门交叉学科，融合了计算机科学、数学、心理学等多个领域的知识。对于高职学生而言，学习AI技术服务专业意味着他们将接触到微电子、计算机技术、电子信息技术、软件工程、通信技术和网络安防等广泛的知识领域。这些知识体系不仅为学生提供了坚实的理论基础，也为他们在实际应用中提供了有力的技术支持。

在教学内容上，唯众注重理论与实践相结合，通过课堂教学、实验实训、项目实践等多种形式，培养学生的实践能力和创新精神。唯众鼓励学生掌握计算机编程技术、Python语言高级开发技术，理解人工智能数学基础、机器学习算法等核心知识，使他们能够熟练运用AI技术解决实际问题。

三、人才培养与职业定位

随着人工智能技术的迅猛发展，其在医疗、交通、制造、金融等多个领域的应用日益广泛。然而，专业人才，特别是应用型人才的匮乏，已成为制约人工智能进一步发展的瓶颈。因此，加强人工智能应用型人才的培养，已成为高校、企业和政府亟待解决的问题。高职教育中的人工智能技术服务专业（专业代码610217）致力于培养兼具计算机编程技术、Python高级开发能力、人工智能数学基础、机器学习算法等专业技术能力的高级应用型人才。毕业生能在智能交通、环保、公共安全、智能家居、工业监控和个人健康管理等多个领域从事人工智能系统的开发和应用工作。

在综合素质方面，该专业强调培养学生的创新意识、团队协作精神、逻辑思维能力、综合分析能力、实践操作能力和自主学习能力，使其毕业后能在企事业单位胜任人工智能应用的开发、运行维护和管理工作。

为了实现上述培养目标，专业课程采用理论与实践相结合的教学模式，包括课堂讲授、实验室实践和项目实操等多元形式。通过学习人工智能的基础原理、掌握主流编程语言和开发工具，并参与实践项目，学生将得以提升应用技术和创新能力。

此外，该专业特别注重与产业界的紧密联系，积极开展企业实习、实训项目，为学生搭建起丰富的实践平台和职业发展通道。这样的人才培养机制有助于批量输出高素质的技术技能型人工智能人才，从而有力推进人工智能技术在各领域的广泛应用和快速发展。

在职业素质方面，着重强调了科学的世界观、人生观和价值观的重要性，培养学生具备理性的思考方式、积极的生活态度以及正确的道德判断力。同时，强调了法律责任感、社会责任感的养成，以及对法律意识的树立，确保学生能够合法合规行事，尊重知识产权，保护用户隐私。

学生需具备合理宽广的知识结构和充足的知识储备，以便应对不同领域的挑战，并具备持续学习和终身学习的意愿和能力，紧跟科技进步的步伐。创新意识、创新精神及创新能力是在人工智能领域成功的关键，同时要求学生拥有一定的人文素养、艺术修养，卓越的沟通技巧，以及严格的职业道德和操守。

在专业能力方面，除了扎实的专业知识外，学生应具备以下核心能力：
·客户需求挖掘与产品市场化能力，即了解市场需求，发掘潜在需求，并据此打造具有竞争力的人工智能产品；
·人工智能解决方案制定能力，根据客户需求定制解决方案，涉及算法选取、开发平台选择等决策；
·编程和数学基础扎实，掌握如Python、C++等编程语言及线性代数、概率统计等数学知识，这是实现人工智能系统的基础；
·具备产品调试、测试、部署及后期技术支持能力，保证产品的稳定性和用户满意度；

·掌握机器学习、神经网络、深度学习等核心技术的基本原理和实践应用；
·精通面向对象程序设计思想和方法，能够构建复杂的人工智能系统；
·深入理解并能灵活应用和优化深度学习模型，解决实际应用场景中的问题。

四、职业证书与专业课程

学生在完成专业课程学习后，有望取得如“人工智能开发工程师证书”、“人工智能（AI图形识别）证书”以及“助理AR人工智能开发工程师证书”等权威职业资格认证。
课程设置全面覆盖基础至高级阶段，包括必修课程如人工智能基础、Python语言程序设计、机器学习基础、智能系统运营与维护等，以及选修课程如自然语言处理、计算机视觉和人工智能应用开发等。

五、实训室建设方案

随着人工智能技术的迅猛发展，企事业单位对具备高素质技术应用能力的人才需求愈发迫切。为满足这一行业趋势，人工智能技术服务专业应运而生，其核心目标在于培养具备全面能力的人工智能应用型人才。为此，我们致力于建设一个高标准、高质量的实训室，以提供学生动手实践的空间，确保他们能够将所学理论知识转化为实际操作能力。

(1) 实训室解决方案

唯众实训室解决方案注重实用性和前瞻性，旨在打造一个既符合当前行业需求又具备未来拓展性的实训环境。通过引入先进的实训设备和软件平台，我们将为学生提供一个真实、全面的学习体验，使他们能够全面掌握人工智能产品的组件、系统架构、部署流程、运行流程等关键知识。

(2) 实训设备

设备展示

唯众配备了多种先进的实训设备，包括人工智能AIoT实训装置、人工智能小车、人工智能视觉实训平台和人工智能语音实训平台等。这些设备均基于实际行业应用进行模型化重构，使学生和老师能够轻松地将理论知识转化为实际应用。

主控系统参数

唯众实训设备主控系统采用高性能的六核ARM 64位处理器，包括双核Cortex-A72和四核Cortex-A53，主频高达1.8GHz。同时，还配备了强大的GPU（四核ARM Mali-T860 MP4）和专用的人工智能NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能高达3.0TOPs。此外，设备还具备丰富的外设接口和通信协议支持，充分满足学生和老师在不同学习和开发场景下的需求。

(3) 产品架构与功能

唯众实训平台采用先进的产品架构和功能设计，旨在提供稳定、高效的运行环境。通过集成神经网络处理器NPU和多种深度学习框架支持，学生和老师可以灵活地进行模型训练和推理工作。同时，平台还提供丰富的外设接口和通信协议支持，方便用户进行数据传输和设备控制。


(4) 技术优势

强大的硬件性能

该实训平台的核心板采用了高性能的六核ARM 64位处理器，包括双核Cortex-A72和四核Cortex-A53，主频高达1.8GHz。此外，还配备了强大的GPU（四核ARM Mali-T860 MP4）和专用的人工智能NPU，支持8bit/16bit运算，运算性能高达3.0TOPs。内存和存储方面，配备了6GB LPDDR3内存和32GB eMMC存储。通信方面，支持多种通信协议，如TCP/IP、WIFI、蓝牙等，并配备了丰富的外设接口，如SPI、IIC、UART、GPIO等，充分满足了学生和老师在不同学习和开发场景下的需求。

深度学习框架全覆盖

唯众人工智能AI实训平台广泛支持当下主流的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、Caffe、Mxnet以及Pytorch等，并在基础开发环境中预置了TensorFlow、Keras和YoLo v3的相关开发环境及所需依赖，使得学生和教师可以根据自身的熟悉程度和项目需求自由选用相应的框架进行深度学习的理论学习与项目实践。

零编程支持

唯众实训平台采用零编程的设计理念，通过采用ESP32模块和MicroPython开发语言，使得学生和老师在无需了解底层知识的情况下，就可以结合平台的识别结果做出AIoT的典型行业应用的小型模型。这种设计大大降低了学习门槛，提高了学生的学习效率和兴趣。

物联网与人工智能无缝集成

在硬件设计阶段，唯众人工智能AI实训平台前瞻性地整合了物联网、人工智能和嵌入式技术的特点与需求，实现了一体化多功能实训设备，既节约了教育资源，又极大提高了实训设备的利用率，从而有效减轻了学校在实训室建设和资金投入上的压力。

直观易用的可视化界面设计工具

平台提供的图形化界面设计工具赋予师生以直观便捷的操作体验，只需简单拖曳和移动控件即可完成复杂的AIoT应用程序界面设计，这一友好易懂的设计方式显著降低了初学者的入门难度，使得无论是否有编程背景的学生和教师都能迅速掌握并参与到AI应用界面的设计实践中。

跨平台模型转换功能

实训平台内建的模型转换工具能够将原本在X86架构计算机上创建的模型无缝迁移至ARM64架构平台，实现跨平台的模型运行，有效解决了人工智能项目在不同硬件平台间部署时可能遇到的兼容性问题。

完备的开发生态系统

唯众人工智能AI实训平台整合了包括TensorFlow、Keras、Python、OpenCV、PIL、gcc等一系列开发工具与资源，为用户提供一站式的开发环境，用户无需自行搭建复杂的开发环境即可直接进行实训项目实例的学习和开发。平台还定期更新和拓展开发环境内容，以紧跟行业发展趋势，确保学生和教师始终接触到最新的技术动态与应用实践。

(5) 实训室建设内容及空间设计

实训室的整体布局和功能区域精心设计，旨在营造一个沉浸式、实用性强且富有启发性的学习环境。

体验区

·动态展示区域：设置大型显示屏，生动展现AI技术在现实生活中的实时应用，例如人脸识别、物体识别等，以直观方式呈现AI技术的魅力。

·产品演示区：陈列各类智能设备，如智能机器人、智能家居产品等，让参观者亲身体验AI产品的实际操作和功能特性。

·创新成果展览区：展出由学生和教师研发的AI创新项目作品，激发学生们的创新思维和探索热情。

·硬件展示区：陈列AI技术的核心硬件组件，如GPU、CPU、传感器等，加深学生对AI技术硬件基础的理解。

·文化与理念墙：详尽介绍AI的发展历程、重要应用以及实训室的教育理念与培养目标，辅以智能调光的灯光系统，增强互动性与趣味性。

实训区

·硬件实践平台：提供一系列专业实训设备，如唯众人工智能AIoT实训装置、人工智能视觉实训平台、人工智能语音实训平台和人工智能创新实践小车等，确保学生能够围绕物联网、计算机视觉、语音识别、机器人技术等领域进行实践操作。

·编程与数据分析工作站：配备标准PC机，供学生进行编程、数据分析等软件层面的实训活动，并设有完善的实训工位，保障实训过程的稳定进行。

·线上教育资源：依托IT教学云平台，提供丰富的在线课程和学习资源，助力学生自主学习；利用云虚拟实训平台模拟真实场景，进行远程实训教学。

·一体化开发工具：融合云平台整合多种AI工具与服务，提供一站式的解决方案；图形化编程工具降低编程入门难度，可视化界面设计工具帮助学生轻松构建AI应用界面。

资源系统

囊括全面的人工智能学习资料库，覆盖基础理论、计算机视觉、语音识别、综合项目案例、Python专项教学、TensorFlow框架详解以及Linux操作系统、Hadoop/Spark大数据处理等相关资源，满足不同层次和方向的学生需求。

组装测试区

·DIY工位与工具准备：设立专门的组装工位，配备齐全的组装调试工具如螺丝刀、焊台、示波器等，为学生提供足够的空间与设施进行AI设备的组装与调试。

·性能测试设施：设立实验赛道，专用于验证和测试机器人及其他AI设备的导航、移动等功能性能；提供多种传感器、执行器等测试组件，确保AI设备各项性能指标得到精准检验。

六、教学支持

(1) 理论教学

唯众在人工智能教育领域的产品线堪称全面，覆盖从中高职到本科学生的多元化需求。通过一系列精心打造的教学资源和教学仪器，唯众不仅为学校在人工智能开课过程中解决了师资、教学资源、实训资源、实训设备以及行业应用对接等难题，更通过其IT教学云平台，为学生和教师提供了一个高效便捷的学习和教学环境。

在教学资源方面，唯众的课程设置极为全面，从基础的《Linux 基础》、《Python 基础》开始，逐步深入到《Python 进阶》、《TensorFlow 进阶》，再到与实际应用紧密结合的《Python 网络爬虫》、《Hadoop 生态系统与环境搭建》、《Spark 大数据分析》等，构建了一个完整的人工智能学习体系。特别是针对Python和TensorFlow的深入教学，展现了唯众在人工智能教育领域的深厚底蕴与前瞻性视野。

此外，唯众还推出了多个人工智能高级课程资源，如数据处理、神经网络、计算机视觉和自然语言处理等，这些均是当前人工智能领域的热门方向。配套的教程、课件、教案和示例源码资源，让学习和教学过程更加流畅高效。学生可以直接在IT教学云平台上学习，教师则可利用这些资源进行教学，大大减轻了备课压力。

(2) 实操实训

唯众人工智能实训设备的设计理念清晰明确，旨在解决学校在建设人工智能实训室时遇到的师资、资金及上手困难等问题。这些问题往往是制约学校人工智能专业发展的瓶颈。唯众通过提供一站式解决方案，显著简化了人工智能实训的复杂性，让师生能够更专注于实训项目的开发与实践。

唯众将实训开发所需的所有环境预先配置在系统镜像中，以平台的形式直接提供给师生使用。这样的设计大幅减少了环境搭建时间，使师生能够更快速地进入实训环节。同时，经过优化和测试的环境也降低了因配置不当导致的实训失败率。

实训资源方面，唯众涵盖了人工智能的多个重要领域，包括人工智能基础、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、Hadoop生态开发和Spark大数据分析等，既全面又紧跟技术发展趋势。通过这些实训资源，学校能够为学生提供更加贴近实际需求的实训内容，有助于培养学生的实践能力和创新精神。

此外，唯众的人工智能实训设备注重实训项目的可视化和实用性。学生和老师可以在短时间内完成实训项目，而且这些项目都是看得见、摸得着的，有助于增强学生的学习成就感和老师的教学效果。

人工智能基础资源包作为唯众实训平台的重要组成部分，为初学者和资深开发者提供了一站式的环境依赖搭建服务。该资源包详细包含了人工智能实训开发所需的基础软件环境以及各种开发调试软件工具，极大地简化了开发者的准备工作。其中，Python和TensorFlow的包含为开发者提供了强大的工具支持，用于实现各种人工智能应用。此外，资源包还包含了其他一系列在人工智能领域中常用的工具和库，为开发者提供了丰富的功能和便利的开发体验。

人工智能视觉资源包则提供了丰富的图像操作和检测类实验，如滑块控制三原色实验、轮廓边界框检测实验、表面划痕检测实验、行人检测实验、车牌目标识别实验以及人脸检测实验等，有助于学生在实践中深入理解和应用人工智能视觉技术。