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user: 4. 基于成果导向的人工智能技术服务专业课程体系分析与设计 (一) 人工智能技术服务专业培养目标 根据内外需求确定培养目标，主要就是培养目标的确定需要满足国家政策、教育发展对本专业的定位、满足行业发展与岗位技能的需要，并结合本校是特点与定位，以及学生、学生家长及学校教职员工期望。 1、教育部及人社部对人工智能技术服务专业及相关职业的定位 面对人工智能产业的快速发展和生态体系内各环节对高质量人才的需求，教育部在2019年公布的新增9个普通高等职业教育专业的公告中，对人工智能教育服务专业的简介如表1所示。 Table 1 Introduction of AI technology service major by Ministry of Educatio 专业代码：610217 专业大类：61电子信息大类 专业类：6102计算机类 培养目标 本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握人工智能基础专业理论知识、应用技术，具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质技术技能人才。 就业面向 主要面向人工智能产业及其应用相关的企事业单位，在人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位群，从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。 表1. 教育部对人工智能技术服务专业简介 与此同时，人力资源和社会保障部先后发文确认了人工智能技术服务专业关系密切的新职业(即：人工智能工程技术人员、人工智能训练师)的相关信息，其中的人工智能训练师职业，主要面向的就是高职与中职毕业生。其定义与主要工作任务如表2所示。 Table 2 AI Traine 职业定义 使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。 主要工作任务 1.标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据； 2.分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能； 3.设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案； 4.监控、分析、管理人工智能产品应用数据； 5.调整、优化人工智能产品参数和配置。 工种细分 1.数据标注员； 2.人工智能算法测试员。 表2. 人工智能训练师 2、产业发展对人工智能技术服务专业的需求分析 据《人工智能产业人才发展报告(2019~2020年版)》调查研究，按照当前产业应用的实际情况，可以将人工智能产业人才结构定义为实用技能人才、应用开发人才、产业研发人才与源头创新人才四层次金字塔结构。其中，实用技能人才作为其基础支撑，其需求将随着人工智产业的发展呈现井喷态势。根据该报告调查得出的对各层次岗位对学历准入门槛的要求数据可知，普遍以计算机相关技能型人才为主的实用技能型人才需求中，有6.9%的岗位明确允许专科学历人才进入。报告调查研究了包括人工智能芯片、机器学习、自然语言处理等人工智能的典型技术方向的人才供需情况，数据显示人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。通过调查BOSS直聘、51job等知名招聘网站发现，智能语音处理方面的岗位，因其技术难度较大，需求主要集中在产业研发人才与源头创新人才。而计算机视觉方面，由于技术发展更为成熟、数据的预处理过程工作量也相对最大，因此其对实用技能人才的需求从绝对数量要高于智能 Table 3 Target post and requirements of post for graduat 序号 岗位 名称 岗位描述 岗位能力要求 1 AI技术支持工程师 1.协助智能识别产品开发团队开展产品测试； 2.负责智能识别设备在用户现场安装、调试和使用培训； 3.负责智能识别设备售后运行维护。 1.熟悉智能识别产品工作原理和在不同工作场景下的安装、配置要求； 2.具有智能识别设备运行故障诊断定位、迅速排除的能力； 3.具备较强的逻辑分析能力、文案编制能力和语言表达能力； 4.具备安装、调试、运行与维护人工智能系统的能力。 2 AI数据采集及处理工程师 1.按照操作规范及流程，使用数据采集设备进行数据采集，并确保数据采集质量； 2.依据数据标注要求，使用标注、清洗工具对数据进行标注与清洗工作； 3.根据模型训练与测试要求对处理好的数据进行日常管理和维护； 4.掌握数据标注、清洗、管理与维护的工作原理，必要时参与数据标注与管理专用软件开发，以提升数据处理与管理工作效率和质量。 1.了解人工智能的基本理论、原理； 2.了解人至少一种主流人工智能开发框架； 3.熟悉Python/C/C++/Java中的一种程序开发； 4.了解至少一种主流爬虫框架； 5.理解数据在智能识别产品训练和应用中的作用，能对智能识别产品所需的数据质量、数量进行准确判断； 6.熟练使用数据标注、清洗工具，具备根据需要开发专用数据预处理软件的能力； 7.熟悉数据管理和维护的操作标准。 3 智能识别应用软件开发工程师 1.正确理解智能识别应用软件架构设计； 2.独立完成智能识别应用客户端界面开发； 3.独立完成智能识别应用测试界面开发； 4.参与接口服务程序、网络通信程序开发。 1.熟悉至少Python/C/C++/Java中的一种程序开发； 2.熟悉网页基础与至少一种WEB框架，会WEB程序开发； 3.掌握数据库原理与应用、网络原理、软件工程等理论知识； 4.具备至少一种主流的人工智能开发框架应用能力； 5.能够熟练运用Tcp/Http进行网络通信程序开发，并利用Json/Protobuf/Socket等实现通信数据交换。 表3. 毕业目标岗位及岗位能力要求 语音方面。根据我校人才培养方案制订相关工作安排，结合对重庆及周边地区人才市场需求及岗位要求，确定以计算机视觉方面的实用技能人才为我院人工智能技术服务专业的人才培养定位。 3、学校定位及师资条件的要求 学院的人工智能技术服务专业，是依托于学院原有软件技术专业筹备建设起来的，结合学院现有师资力量与技术技能沉淀，以及学院的实训基地与实训室等相关设备条件，根据上述分析确定的学院人才培养定位，根据调研的主流招聘网站数据分析，确定以AI技术支持工程师、AI数据采集及处理工程师、智能识别应用软件开发工程师为学院人工智能技术服务专业主要的目标工作岗位。其岗位描述及能力要求如表3所示。 根据前面确定的目标岗位及岗位能力要求，制订出学院人工智能技术服务专业的人才培养目标如表4所示。 Table 4 Training objectives of AI Service Specialt 序号 具体内容 A 爱国爱党、遵纪守法，具有良好人文素养、职业道德、创新意识。 B 能够在AI算法模型训练/测试用大规模数据集的采集、整理、清洗、标注、管理、维护方面发挥有效作用。 C 能够从事AI相关应用软件开发与测试工作。 D 能够在智能感知设备安装与调试、智能感知与识别应用系统集成与运维方面发挥有效作用。 E 能够有从事智能感知与识别产品销售方面工作的知识和能力。 F 能够在团队协作中，发挥有效的组织、沟通、协调和管理的作用。 表4. 人工智能技术服务专业培养目标 (二) 人工智能技术服务专业毕业要求 根据表4所表述的培养目标，结合表3所示的目标岗位能力要求，制订出学院人工智能技术服务专业毕业要求如表5所示。 Table 5 Graduation ability requirements of AI Service Specialt 序号 毕业能力要求 对应的培养目标 1 掌握AI原理及基本知识，了解AI实现方法， 具备采集和处理AI算法训练/测试用大规模数据集的能力。 A、B、F 2 掌握神经网络及深度学习基本知识，能够遵循工程化软件开发流程和软件设计要求，完成与数据采集与处理、智能感知与识别相关的应用软件开发与测试。 A、B、C、E、F 3 掌握基于AI的智能感知与识别设备工作原理、安装调试过程及运行维护要求，具备智能感知与识别系统的集成、部署和运维能力。 A、C、D、E 4 职业素质和职业能力(具有良好的身心素质、职业道德、专业素养和创新创业意识)。 A、B、C、D、E、F 表5. 人工智能技术服务专业毕业能力要求 (三) 人工智能技术服务专业能力指标点 对表5所示的毕业要求逐条分解为更好测评的毕业能力指标点入表6所示。 (四) 人工智能技术服务专业课程体系 1、课程体系结构 根据学院构建“底层共享、中层分立、高层互选”专业群课程体系的原则，实行个性化人才培养，采用课程模块与X证书融通。人工智能技术服务专业课程体系如图1所示。 Table 6 Graduation ability index of AI Service Specialt 毕业能力要求 毕业能力要求指标点 序号 具体内容 序号 具体内容 1 掌握AI原理及基本知识，了解AI实现方法，具备采集和处理AI算法训练/测试用大规模数据集的能力。 1.1 具备数据预处理的数学基础知识。 1.2 具备数据采集、整理、清洗、标注等工作能力 1.3 具备数据管理与维护工作能力 2 掌握神经网络及深度学习基本知识，能够遵循工程化软件开发流程和软件设计要求，完成与数据采集与处理、智能感知与识别相关的应用软件开发与测试。 2.1 具备神经网络及深度学习的数学基础知识。 2.2 了解计算机视觉原理及应用方法，能够熟练使用OpenCV库。 2.3 掌握神经网络及深度学习基本知识，了解Pytorch、Tensorflow框架的作用。 2.4 了解软件需求分析和软件设计过程及相应文档的编写要求。 2.5 具备客户端应用软件开发、测试、文档编写等方面能力 3 掌握基于AI的智能感知与识别设备工作原理、安装调试过程及运行维护要求，具备智能感知与识别系统的集成、部署和运维能力。 3.1 具备图像、视频处理的数学基础知识。 3.2 掌握智能感知与识别设备的工作原理、关键技术参数及安装调试方法。 3.3 掌握智能感知与识别系统构成，可参与相关系统的集成与部署工作。 3.4 掌握智能感知与识别系统运行原理，可完成系统管理、监控与维护工作。 4 职业素质和职业能力(具有良好的身心素质、职业道德、专业素养和创新创业意识) 4.1 能用基本的技术创新方法，开展项目 4.2 具备创新意识和创业的基本素质 表6. 人工智能技术服务专业毕业能力指标点 课程体系构建构成中，遵循不断迭代、应用聚焦、适度拓展的原则，整个核心程课程构建都围绕机器视觉开展、程序语言以Python为主，课程之间在整体上存在关联，最终形成了相互作用、相互依存的完整课程体系，使课程体系具有综合性，而不至于成为杂乱无章的“课程碎片”。 图1. 课程体系结构 构建的课程体系中，所有的课程都是采用理实一体化形式，尽量采用项目式教学或案例教学的方式。在3个核心课程模块完成后，分别设置一个来源于实际生产的综合实训项目，对相关课程内容进行实践巩固。 2、课程–能力指标点矩阵 课程体系构建过程是基于成果导向教育理念逐步反向进行的，其构建过程中，与四川华迪信息技术有限公司、四川川大智胜软件股份有限公司、重庆赛迪奇智人工智能技术有限公司的相关部门多次研讨，以确保毕业能力指标点都有相应的课程加以支撑，也不存在两门课程支撑的能力指标点完全一致。人工智能技术服务专业毕业能力指标点与核心课程矩阵如表7所示。 Table 7 Matrix of graduation ability index & core curriculum for AI Service Specialt 核心课程 能力指标 专业基础模块 专业技能模块 专业综合模块 毕业能 力要求 序号 能力指标 点序号 人工智 能导论 Python程序 设计基础 AI数学 基础及 Python实现 网络爬 虫技术 (基于Python) AI数据 预处理 与应用 计算机视 觉技术 与应用 深度学习 技术与 应用 基于AI能 力智能感 知技术 与应用 智能识 别系统 与应用 1 1.1 √ √ 1.2 √ √ √ 1.3 √ √ √ √ 2 2.1 √ √ 2.2 √ √ √ 2.3 √ √ √ 2.4 √ √ √ √ 2.5 √ √ √ √ 3 3.1 √ √ 3.2 √ √ √ √ √ 3.3 √ √ √ √ √ √ √ 3.4 √ √ √ √ √ 4 4.1 √ √ √ √ 4.2 √ √ √ 表7. 人工智能技术服务专业毕业能力指标点与核心课程矩阵 说明：表中毕业能力要求序号与能力指标点序号的具体内容见本表3。