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| ********学院人工智能专业2024级本科生中期实训 | 1.0/ | 1. 提供系统化阶梯式教学体系,分为ROS基础入门、智能机器人应用开发、AI综合实践三大阶段,由浅入深,匹配不同学习能力需求。 2. 全面讲解实训课程体系、实训要求及考核标准,明确学习目标与评价规则,让学生清晰知晓整体规划。 3. 开展ROS系统全方位教学,包含系统架构、核心通信机制、常用工具使用、仿真环境搭建,构建软件开发基础。 4. 指导学生完成ROS基础编程实践,掌握节点、话题、服务、动作等核心编程方法,熟悉开发流程。 5. 深入讲解机器人运动控制与规划技术,包括自主移动、路径规划、避障等核心算法原理与实操实现。 6. 教学机器人感知技术,涵盖多传感器数据采集与融合,并完成SLAM建图实操,实现环境地图构建。 7. 训练基于ROS的导航功能,包括全局与局部路径规划、自主定位等,实现完整导航能力。 8. 结合人工智能技术,讲解视觉识别、目标检测算法在ROS环境中的部署与应用,实现智能交互。 9. 教授语音识别与合成、自然语言处理基础,在ROS机器人上实现语音控制与对话交互功能。 10. 教学深度学习框架与ROS的集成方法,完成AI模型在机器人端的推理部署与决策应用。 11. 实训现场须配置不少于 10 套智能机器车,用于课堂教学演示与学生分组实操。智能机器车硬件性能要求如下:核心处理器性能不低于 RDK X5 8GB;可驱动编码器电机数量不少于 2 个;车载摄像头分辨率≥1080P;电池连续续航时长不低于 2 小时;搭载支持人机交互的阿克曼底盘,集成运动控制器与数字舵机;配备姿态传感器,可输出加速度、陀螺仪、姿态角度数据;兼容 ROS2、TROS 系统。 12. 教学过程采用理论讲解与实操演练紧密结合的方式,配备实时答疑与一对一指导,解决学生个性化问题。 13. 安排综合性实训项目,要求学生完成一项智能机器人综合任务,并进行成果展示与答辩。 14. 实训结束后提供配套学习视频、代码**和技术文档,支持学生课后复盘与延伸学习。 15. 实训时间为2026年7月13日至7月22日,共计10天,地点为****校内实验室。 16. 师资配置:人工智能共101人,分2班,每班各需配备1名具有ROS与AI工程经验的主讲教师,1名辅导教师,全程跟踪指导。 17. 实训结束7日内按校方标准提交实训成果,包含成绩单、培训照片、视频、代码包等。 | 质保:实训结束后3个月内,针对学生ROS与AI实训内容开展一次线上集中答疑与技术指导,并开放教学**平台权限,供学生持续复习与延伸学习。 服务承诺: 1. 按时按质按量完成中期实训全部教学环节,严格执行既定课程计划与交付标准,确保实训目标圆满达成。 2. 采用开源ROS系统与国产化AI推理框架,保障技术自主可控,服务国家信创战略与国产技术人才培养需求。 3. 构建全周期产教融合实训保障体系,以完整教学链路稳定运行为核心目标,对演示设备提供实训周期内非人为损坏免费维保,消除硬件故障对人才培养进程的干扰,保障实训教学体系高质量落地。 4. 建立驻场与远程双通道技术支撑机制,配备专业技术服务团队全程跟踪教学实施,高效解决ROS开发与AI模型部署中的各类技术卡点,保障实践育人课程标准化开展。 5. 交付体系化、标准化的教学数字资产(含实验手册、示例代码、仿真环境、数据集等),并配套持续性技术咨询服务,助力院校建设可复用、可持续迭代的人工智能教学**库。 6. 建立快速闭环处置机制,针对软硬件故障、教学**瑕疵等问题,在约定时限内无偿完成整改与补充,恪守交付标准,维护校企协同育人项目的规范化实施与**公信力。 7. 延伸科创孵化与人才培育服务,依托项目技术储备为院校学科竞赛、科研项目、毕业设计等提供长效技术支撑,赋能学生课后创新拓展与成果产出,服务新质生产力背景下人工智能复合型创新人才的长期培养目标。 |