以项目式教学驱动AI实战型人才培养 ——四川托普学院《人工智能综合项目开发》课程纪实

“注意这个车牌的倾斜角度,标注时必须保证每个字符的像素级精准!”走进四川托普信息技术职业学院信息工程学院的《人工智能综合项目开发》课堂,教师罗尧正带领学生进行“图像数据标注”实战训练。学生们全神贯注,鼠标在屏幕上勾勒出一个个精准的矩形框。此起彼伏的鼠标点击声与师生间热烈的交流探讨,生动展现了人工智能训练师培养的教学场景。

锚定产业需求,构建全栈能力培养体系

作为信息工程学院人工智能技术应用专业的核心课程,《人工智能综合项目开发》以“全链条、强实践”为特色,构建了“案例引入—项目驱动”的创新教学模式。课程深度对接智能安防、智能客服、影视行业等领域的真实需求,通过车牌识别标注、文本情感分析、《哪吒2》电影票房预测等典型项目,系统训练学生从需求分析、数据治理、算法调优到模型部署的全流程能力。

真实场景驱动,破解技术痛点

在《人工智能综合项目开发》“图像数据标注”车牌识别环节中,罗尧通过生活场景引出车牌识别数据标注的重要性,并从车牌定位、字符识别等关键技术要点进行深入讲解。

她亲自示范使用EasyData工具进行标注操作,如图片导入、标注框绘制、信息输入及保存等,每一步都强调了数据标注质量对大模型性能及应用效果的影响。

在项目实践环节,学生分组处理上百张不同角度、复杂场景的车辆图像。罗尧穿梭于各组之间,针对倾斜车牌标注、字符“0”与“O”识别等难点进行精准指导,并将典型错误转化为生动的教学案例,帮助学生深刻理解技术要点。

“刚开始连车牌区域都定位不准,现在能快速识别以及标注车牌字符了!”学生谢磊感慨道。

深化校企合作,打造AI人才培育生态

《人工智能综合项目开发》课堂上,每一个实践项目都是学生迈向人工智能领域的坚实阶梯。

学生徐沁汐在完成标注任务这一实践项目后感叹道:“标注误差超过2%就会影响模型准确率,这要求我们要像工匠一样打磨数据。”

正如罗尧强调:“AI训练师必须懂得对数据负责。数据标注练习并非单纯的技术操作,更是培养职业价值观的起点。”这种精益求精的工匠精神,正在课堂中生根发芽,逐步重塑着学生们对AI行业的认知,增强他们的职业担当。

在人工智能技术迭代速度远超传统人才培养周期的当下,教育链与产业链的深度融合已成为破解人才供需错配的关键突破口。信息工程学院院长罗印表示,《人工智能综合项目开发》课程以其独特的教学模式、丰富的教学内容、显著的实践效果以及紧密的校企合作,为AI实战型人才培养提供了宝贵的经验。当前,信息工程学院正积极推进产教融合、校企合作,计划校企共建数据标注中心,将企业真实项目引入课堂,让学生参与百万级数据集的清洗与标注,通过“课堂即车间,作业即产品”的产教融合模式,努力培养具备实践能力和产业化视野的高素质技术技能人才,为区域数字经济高质量发展提供智力支撑。（日照新闻网）