一、產(chǎn)業(yè)背景

?人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)是中國(guó)高等職業(yè)教育專科專業(yè)，于2024年12月列入《職業(yè)教育專業(yè)目錄》，專業(yè)代碼為510217，屬于電子與信息大類和計(jì)算機(jī)類。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)從理論研究走向了廣泛的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）和其他市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu)的報(bào)告，AI市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在未來幾年內(nèi)持續(xù)快速增長(zhǎng)，到2025年有望達(dá)到數(shù)千億美元。在政策支持和技術(shù)積累的雙重推動(dòng)下，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展尤為迅猛。中國(guó)政府出臺(tái)了一系列促進(jìn)AI發(fā)展的政策措施，包括《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等，旨在加速AI技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)被視為新的生產(chǎn)要素，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵資源。各行各業(yè)都在經(jīng)歷著由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深刻變革，從制造業(yè)的智能制造到服務(wù)業(yè)的個(gè)性化服務(wù)，無不依賴于對(duì)海量數(shù)據(jù)的有效處理和智能分析。人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)正是應(yīng)運(yùn)而生，它通過結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)。

近年來，深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步、硬件計(jì)算能力的提升以及云計(jì)算平臺(tái)的普及，使得AI模型訓(xùn)練變得更加高效和便捷。這不僅降低了企業(yè)采用AI技術(shù)的門檻，也為創(chuàng)業(yè)者提供了更多創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。例如，邊緣計(jì)算的發(fā)展讓AI可以在更靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行實(shí)時(shí)決策；聯(lián)邦學(xué)習(xí)則保護(hù)了用戶隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了跨組織的數(shù)據(jù)協(xié)作。這些新興技術(shù)的應(yīng)用將進(jìn)一步擴(kuò)大AI的影響范圍，并催生出更多的商業(yè)模式和服務(wù)形態(tài)。

面對(duì)如此快速變化的技術(shù)環(huán)境和社會(huì)需求，培養(yǎng)既懂AI又熟悉具體應(yīng)用場(chǎng)景的專業(yè)人才顯得尤為重要。人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)正是為了滿足這一市場(chǎng)需求而設(shè)立，它專注于培養(yǎng)學(xué)生掌握AI數(shù)據(jù)處理的核心技能，如數(shù)據(jù)采集、清洗、轉(zhuǎn)換、建模和部署等方面的能力，同時(shí)注重法律倫理意識(shí)的培養(yǎng)，確保畢業(yè)生能夠成為符合行業(yè)發(fā)展要求的高素質(zhì)勞動(dòng)者和技術(shù)型人才。

二、人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)的核心組件與技術(shù)棧

人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)的核心組件主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、以及數(shù)據(jù)可視化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這些組件相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)工程的技術(shù)體系。

• 數(shù)據(jù)采集：通過各種傳感器、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等技術(shù)，從各種數(shù)據(jù)源中收集原始數(shù)據(jù)。

• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化等處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理：利用數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和便捷管理。

• 數(shù)據(jù)分析與挖掘：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和模式。

• 數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、報(bào)表等形式，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)出來。

技術(shù)棧方面，人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)涉及Python、R等數(shù)據(jù)分析語言，Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架，以及TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。掌握這些技術(shù)和工具，是成為人工智能數(shù)據(jù)工程師的關(guān)鍵。

三、高職人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才需求

本專業(yè)致力于培養(yǎng)理想信念堅(jiān)定，德、智、體、美、勞全面發(fā)展的高素質(zhì)技術(shù)技能人才。學(xué)生需具備一定的科學(xué)文化素養(yǎng)，擁有良好的職業(yè)道德、精益求精的工匠精神和勇于探索的創(chuàng)新精神。同時(shí)，本專業(yè)強(qiáng)調(diào)增強(qiáng)學(xué)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、初步的創(chuàng)業(yè)能力以及支撐其終身發(fā)展的各項(xiàng)能力。通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)，學(xué)生將熟練掌握人工智能數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)技能，主要面向人工智能、大數(shù)據(jù)分析、信息技術(shù)服務(wù)等行業(yè)的數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才職業(yè)群。畢業(yè)生將能夠勝任人工智能數(shù)據(jù)處理與分析、算法研發(fā)與優(yōu)化、數(shù)據(jù)模型構(gòu)建與部署、數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維管理、人工智能應(yīng)用開發(fā)及運(yùn)維等工作，成為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的高素質(zhì)技術(shù)技能人才。

四、高職人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)知識(shí)體系

高職人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)旨在培養(yǎng)具備扎實(shí)理論基礎(chǔ)和實(shí)踐能力的技術(shù)技能人才，以滿足當(dāng)前及未來社會(huì)對(duì)AI領(lǐng)域?qū)I(yè)人員的需求。該專業(yè)的知識(shí)體系涵蓋了廣泛的學(xué)科內(nèi)容，既包括計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的核心課程，也涉及特定于人工智能（AI）和數(shù)據(jù)工程的高級(jí)主題。

五、以專業(yè)課程體系為核心進(jìn)行實(shí)訓(xùn)基地建設(shè)

人才培養(yǎng)方案是專業(yè)教學(xué)的綱領(lǐng)性文件，也是日常教學(xué)活動(dòng)的行動(dòng)指南。它不僅定義了教育目標(biāo)和課程設(shè)置，還指導(dǎo)著教師的教學(xué)方法和學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑。對(duì)于高職人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)而言，構(gòu)建一個(gè)科學(xué)合理的人才培養(yǎng)方案至關(guān)重要，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到能否培養(yǎng)出符合市場(chǎng)需求的高素質(zhì)技術(shù)技能人才。

5.1優(yōu)化人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)課程體系結(jié)構(gòu)

課程體系是人才培養(yǎng)方案的重要組成部分，其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)直接影響教學(xué)質(zhì)量及學(xué)生能力的培養(yǎng)效果。一個(gè)優(yōu)化的課程體系能夠確保對(duì)學(xué)生的能力培養(yǎng)更加合理化、系統(tǒng)化和有序化，并且保障教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法的有效性。因此，建立一套以綜合職業(yè)能力為導(dǎo)向的專業(yè)課程結(jié)構(gòu)，配合實(shí)訓(xùn)基地建設(shè)，成為當(dāng)前職業(yè)院校提高畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵策略。

5.2 將實(shí)踐課程體系轉(zhuǎn)化為實(shí)踐教學(xué)體系

根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況和教學(xué)需求，結(jié)合人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)的邏輯結(jié)構(gòu)，對(duì)現(xiàn)有課程體系進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，確保教師教學(xué)更加高效，學(xué)生學(xué)習(xí)更加順暢。通過這一過程，我們將實(shí)踐課程體系成功轉(zhuǎn)化為一個(gè)更為系統(tǒng)化、針對(duì)性更強(qiáng)的實(shí)踐教學(xué)體系，以更好地服務(wù)于本專業(yè)的人才培養(yǎng)目標(biāo)。

構(gòu)建分層遞進(jìn)的實(shí)踐教學(xué)體系

在人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)中，實(shí)踐教學(xué)被劃分為基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)、專業(yè)技能實(shí)訓(xùn)和綜合項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)三個(gè)層次，每個(gè)層次都設(shè)計(jì)了相應(yīng)的核心課程和選修課程，以滿足不同階段的學(xué)習(xí)需求和發(fā)展方向。

（1）基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)教學(xué)

核心課程：為學(xué)生提供必要的技術(shù)基礎(chǔ)，包括但不限于：

l Linux操作系統(tǒng)：掌握Linux環(huán)境下的命令行操作、文件系統(tǒng)管理及基本腳本編寫。

l 編程語言（Python）：深入理解Python語法及其在數(shù)據(jù)分析和AI開發(fā)中的應(yīng)用。

l 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)：學(xué)習(xí)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MySQL）與NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念及使用方法。

輔助課程：補(bǔ)充基礎(chǔ)知識(shí)，增強(qiáng)學(xué)生的綜合能力，例如：

l 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)：了解網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、協(xié)議棧以及網(wǎng)絡(luò)安全的基本原理。

l 數(shù)據(jù)可視化工具：利用Matplotlib、Seaborn等庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。

（2）專業(yè)技能實(shí)訓(xùn)

深化技能：在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步強(qiáng)化學(xué)生的專業(yè)技能，開設(shè)以下課程：

l 機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用：研究監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)等多種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并應(yīng)用于實(shí)際問題解決。

l 深度學(xué)習(xí)框架：熟悉TensorFlow或PyTorch等主流框架，構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

l 大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：掌握Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理工具，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

行業(yè)應(yīng)用：針對(duì)特定領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)置相關(guān)課程，如：

l 自然語言處理：探索文本分析、情感識(shí)別等NLP任務(wù)。

l 計(jì)算機(jī)視覺：學(xué)習(xí)圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等CV技術(shù)。

（3）綜合項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)

實(shí)戰(zhàn)演練：通過參與真實(shí)的項(xiàng)目案例，讓學(xué)生在實(shí)踐中鞏固所學(xué)知識(shí)，提升解決復(fù)雜問題的能力。這些項(xiàng)目可以來自校企合作單位的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，或是由教師指導(dǎo)的學(xué)生自主選題。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練：鼓勵(lì)和支持學(xué)生參加各類競(jìng)賽、創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，培養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)和社會(huì)責(zé)任感。

通過上述分層遞進(jìn)的實(shí)踐教學(xué)體系設(shè)計(jì)，我們不僅為學(xué)生提供了扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，還幫助他們積累了寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，使其在未來的職業(yè)生涯中更具競(jìng)爭(zhēng)力。這種從理論到實(shí)踐的多方位培養(yǎng)模式，旨在打造一批既懂技術(shù)又擅應(yīng)用的人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)人才。

六、理實(shí)一體全流程教學(xué)

唯眾以“微服務(wù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理與分析、AI算法應(yīng)用”等核心技術(shù)為支柱，精心打造了助力學(xué)校高水平人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)建設(shè)的唯眾云課堂平臺(tái)。該平臺(tái)采用微服務(wù)架構(gòu)，將服務(wù)精準(zhǔn)細(xì)分為公共基礎(chǔ)服務(wù)、公共應(yīng)用服務(wù)及專業(yè)應(yīng)用服務(wù)三大板塊。

公共基礎(chǔ)服務(wù)涵蓋了字典管理、banner展示、用戶權(quán)限控制、文件管理、認(rèn)證服務(wù)、網(wǎng)關(guān)管理、訂單處理、視頻轉(zhuǎn)碼、平臺(tái)運(yùn)營(yíng)、學(xué)校運(yùn)營(yíng)、日志記錄、登錄驗(yàn)證及搜索功能等，為平臺(tái)運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)支撐。專業(yè)應(yīng)用服務(wù)則聚焦于KVM虛擬化、容器虛擬化、代碼評(píng)測(cè)、工具集成、資源管理及開發(fā)環(huán)境配置等，滿足專業(yè)教學(xué)的深度需求。公共應(yīng)用服務(wù)則包括課程管理、考試服務(wù)、云盤存儲(chǔ)、云資源優(yōu)選、題庫(kù)建設(shè)、活動(dòng)組織、工具集成等，為師生提供豐富的教學(xué)與學(xué)習(xí)資源。

唯眾云課堂平臺(tái)通過微服務(wù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了因材施教和按需施教，教師可根據(jù)教學(xué)需求輕松實(shí)施個(gè)性化教學(xué)模式、具體教學(xué)內(nèi)容及針對(duì)性教學(xué)流程，為Web前端框架、數(shù)據(jù)處理與分析、AI算法應(yīng)用等教學(xué)提供精細(xì)賦能。教師利用平臺(tái)可便捷地構(gòu)建多層次、立體化的教學(xué)資源，拓寬學(xué)習(xí)渠道，激發(fā)學(xué)生參與學(xué)習(xí)的積極性，提升教學(xué)效率。同時(shí)，平臺(tái)支持教師在家中、辦公室或教室等不同環(huán)境下進(jìn)行無差異備課，實(shí)現(xiàn)與學(xué)生的課前、課中、課后及校內(nèi)校外有機(jī)結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)在線學(xué)習(xí)與在線實(shí)踐操作，逐步形成課堂教學(xué)與云教學(xué)相結(jié)合的混合式教學(xué)模式。

在教學(xué)應(yīng)用方面，唯眾云課堂平臺(tái)打破了校園時(shí)空與教學(xué)環(huán)境的限制，支持學(xué)生的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)與彈性自主學(xué)習(xí)，以及遠(yuǎn)程實(shí)訓(xùn)與彈性自主學(xué)訓(xùn)。平臺(tái)充分利用KVM、容器等多種虛擬化技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)化教學(xué)，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容選用不同的虛擬化技術(shù)、硬件資源（如GPU、CPU、算力等）及實(shí)驗(yàn)環(huán)境，針對(duì)C、Java、Python、HTML等軟件開發(fā)語言及同一課程的不同階段開展精細(xì)化教學(xué)。

此外，唯眾云課堂平臺(tái)可根據(jù)教學(xué)需求進(jìn)行公有云、私有云、混合云等不同方式的部署，適應(yīng)學(xué)校各種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和資產(chǎn)入庫(kù)需求，且性價(jià)比高、穩(wěn)定性強(qiáng)。平臺(tái)還將科研、技能大賽、1+X認(rèn)證等全流程無縫銜接至計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、智能化安防、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等前端應(yīng)用場(chǎng)景，高效開展具有多種功能的開放式、全流程、理實(shí)一體化的教學(xué)平臺(tái)。基于唯眾云課堂的“6+6”互動(dòng)教學(xué)流程，為人工智能數(shù)據(jù)工程技術(shù)專業(yè)的教學(xué)提供了全新的視角與高效的解決方案。