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　　2017年10月18日，十九大报告中八次提到互联网。特别指出优先发展教育事业，建设教育是中华民族伟大的基础工程。深化产教融合、校企合作，加快一流大学和一流学科建设，实现高等教育内涵式发展。

　　2018年5月，教育部产学合作协同育人项目对接会上，教育部高等教育司司长吴岩发表题目为《培养堪当大任的卓越拔尖人才》主题演讲。明确指出深化产教融合、产学合作、协同育人，汇聚企业资源支持高校专业综合改革和创新创业教育，培养堪当民族复兴大任的时代新人，培养引领未来发展的卓越拔尖人才。

　　大数据方向核心课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构 Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库 HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型 MapReduce、基于內存的大数据处理架构 Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、 HBase、 MapReduce、 Spark等重要技术知识点上的精讲实战,让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

　　在囯家政策持续推动下,大数据产业落地进程更快,产业价值被进一步发掘。2017年我国大数据市场规模已达358亿元,年増速达到47.3%

　　规模已是2012年的35亿元的10倍。预计2020年,我国大数据市场规模将达到731亿元。同时,据最新的大数据人才报告显示,目前全国仅有46万大数据人才,而未来3-5年预估缺口高达150万。

　　云计算方向核心课程将系统讲授云计算的基本概念、Nava计算组织、Swift云存储架构、 Dashboard集中监控与管理、Google大规模容器管理技术: Kubernetes容器编排及集群构建、云虛拟化容器实战: Docker容器架构及运维实战、云计算管理平台实战: Openstack私有云平台规划、部署及运维。OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目,由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境,目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。本课程围绕OpenStack各项核心组件进行开展,学生在学习完成本课程后,能够对云计算穊念深入理解,能够独立搭建岀OpenStack云计算运行环境,并在云计算环境中搭建应用。

　　2018年云计算成为产业发展的新热点。根据《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》中提及的战略新兴产业的未来预期,中国云计算市场未来5年内将会达到至少30%以上的增长水平,云计算相关的人才缺口也将达到120万。

　　科大讯飞股份有限公司是中国及亚太地区最大的智能语音及人工智能技术提供商，在语音及语言技术核心技术、大数据处理及人工智能等领域拥有国际领先的技术成果。基于智能语音技术在移动互联网、语音应用、智能教育、社会服务管理信息化、智慧城市建设、建筑智能化等方向拥有行业领先的技术积累和丰富的应用案例，已成为中国沪深两市值最高的智能语音及人工上市公司。

　　广东理工学院“科大讯飞人工智能学院”是广东理工学院与科大讯飞股份有限公司基于广东省人工智能相关产业的发展需求,本着“共商、共建、共享、共发展”的原则,通过建立校企合作关系,致力于发挥各自优势、共享各自资源、运用各自特长,联合培养高质量人工智能人才,为广东省人工智能产业经济发展提供人才支撑,为中国人工智能国家战略提供人才保障,共同成立的校企合作学院。

　　以计算机学科的基本理论及技术原理为基础,熟悉计算机软、硬件系统的应用知识及行业规范与标准,对信息技术的效用和发展趋势有深入理解和评估能力,有良好的组织管理和交流沟通能力,能适应不同机构对信息技术的需求变化,结合机器学习、深度学习等人工智能知识内容,培养具备扎实的计算机系统与编程基础能力,信息获取与分析能力又具备扎实的人工智能创新基础的人才专业。

　　人工智能导论、程序设计、操作系统、编译原理、软件工程、计算机网络、数据与AI思维训练、大数据技术原理与应用、数字化系统开发技术、机器学习、神经网络与深度学习、智能系统开发、智能数据可视化技术等。

　　以软件工程的基本理论及技术原理为基础,熟悉计算机软、硬件系统的应用知识及软件开发规范与标准,掌握现代软件工程基本理论、专业知识,掌握软件分析、设计和开发方法,结合机器学习、深度学习等人工智能知识内容,具有较强的软件开发实践能力和技术创新能力,同时具备良好的计算思维、数据思维与AI思维,以及基本工程素养、团队协作能力和良好职业素养,能够从事智能软件分析、设计、开发、应用和维护的应用型软件工程人才。

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　　以计算机学科的基本理论及技术原理为基础,系统地掌握计算机网和通信网技术领域的基本理论、基本知识;掌握各类网络系统的组网、规划、设计、评价的理论、方法与技术,结合机器学习、深度学习等人工智能知识内容,培养既具备计算机软硬件和网络与通信系统的设计、开发及应用方面良好的工程实践能力,同时具备数据获取、数据挖掘与建模、数据分析能力又具有较强的商业智能系统开发实践能力和技术创新能力的高素质应用型人才。

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