人工智能专业作为近年来最热门的专业，频频登上热搜的热度和网络上对于相关岗位高薪资的宣传，无疑会吸引来大量的考生关注。但与学生们的旺盛的报考热情形成对比的是，目前国内人工智能专业建设尚处于起步阶段，很多高校在筹备相关专业的过程中，常常会面对实验实训案例缺乏，师资力量不足等等问题，课程开设、培养模式等方方面面也在摸索之中。

这就导致很多人工智能专业的就读学生，在走上正式工作岗位之后常常会有不适应的感觉，这是因为很多学校虽然开设人工智能与大数据相关专业，但作为一门新兴学科，授课教师往往来自于各个相关领域，导致教学内容与行业技术趋势出现脱轨现象，学生所学和实际工作内容不相匹配，久而久之，网络上甚至出现了一些质疑是否有必要开设人工智能本科专业的声音。

在这样的情况下，如何让人工智能专业的建设更加贴合产业发展实际，并成功搭建接近真实案例场景的实验实训平台，让学生在大学期间就能体验上手实操人工智能机器学习相关案例，提高实践实操水平，就成为高校需要重点考虑的问题之一。

人工智能实验实训平台如何建设？

人工智能相关专业的知识体系比较复杂，对于的教学、实训的质量要求更高。所以人工智能实训室的建设必须以实际行业应用为依托，，让学生、老师可以和人工智能的行业应用进行无缝对接，轻而易举的完成人工智能理论知识的成果转化，做出一些看得见、摸得着人工智能项目应用。

Tempo Talents大数据应用能力成长平台中内置的人工智能平台，基于跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM，实现数据的深度挖掘分析，帮助教师与学生发现数据中隐藏的关系及规律，为教师科研提供数据分析探索、模型构建、成果应用的一站式数据挖掘工具，高效开展行业应用研究。平台支持用户通过简单拖拽、低代码的方式快速完成挖掘分析流程构建，同时支持模型自动化构建、模型智能评估，推荐最优模型与算法。

人工智能实验实训平台如何优化教学环节？

当然，考虑课堂能够承载的授课时间和学生的接受程度，Tempo Talents在人工智能的实验实训教学开发上，也针对高校师生在建模分析、算法洞察、科研成果管理与跨平台模型迁移及融合的实际需求，做出了种种调整。

l  极简的建模过程

基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，编码基础薄弱的学生也可以可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建，建立建模思维。

平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模。

l  丰富的分析算法

内置150多个分析算子，包含30余种数据预处理方法，5种数据融合方法、11种常用特征工程，实现数据融合处理与特征构建；支持深度学习、集成学习与自然语言处理等人工智能分析方法，满足各类业务科研场景需求。

l  全面的分析洞察

通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型。建模分析报告支持在线查看，并且支持下载可编辑Word版本，让教学和科研报告的相关制作更智能。

l  全栈科研成果管理与应用能力

分析成果的快速工程化应用，支持模型以调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包等形式应用，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计及统一管理监测，帮助用户高效便捷地管理成果、利用成果及监测成果。