近年来,学院不断加强专业内涵建设,深化人才培养模式改革,促进教学方法创新、课程和教学资源建设,推进实践教学形式和内容更新,注重科教融合,在教学研究方面取得了丰硕成果。
1.滚动轴承自动装配工业机器人作业平台研发
学院联合芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司,共同研发了“滚动轴承自动装配工业机器人作业平台”,该平台面向智能制造典型应用,针对滚动轴承自动化装配关键环节,通过工业机器人示教编程和协作,完成轴承自动装配关键工序。自2018年起,该平台已连续两届成功应用于学院承办的安徽省大学生工业机器人应用大赛,参赛选手覆盖机器人工程、机械设计制造及其自动化、机械电子工程、机械工程、电气工程及其自动化、自动化、测控技术与仪器、计算机科学与工程、农业机械等20多个专业,在省内高校反响强烈。学院即将建成的云制造实验室,将进一步实现机器人、智能制造、人工智能和智能科学关键技术的深度融合。
2.人工智能专业教学资源建设
2019年11月,教育部高等教育司面向全国首批开设人工智能专业的35所高校开展人工智能专业教学资源征集活动,我校成功申报19个知识点的资源建设任务,建设完成的课程资源通过评审,并基于“人工智能专业教学资源共享服务平台”(http://47.95.252.159/)面向全国高校师生开放共享应用。
人工智能专业教学资源建设清单(2019)
序号 | 编码 | 知识点名称 | 所属知识领域 | 所属知识单元 | 负责教师 |
1 | 101 | 专家系统基本知识 | 人工智能概论 | 人工智能专家系统知识领域 | 奚 琳 |
2 | 156 | 智能系统设计实验 | 认知科学基础 | 实践教学 | 梁利东 贾文友 |
3 | 158 | 机器学习基本概念 | 机器学习 | 机器学习基本概念 | 黄胜洲 |
4 | 200 | 朴素贝叶斯分类器 | 机器学习 | 贝叶斯分类器 | 孔 超 |
5 | 203 | 最大期望算法 | 机器学习 | 贝叶斯分类器 | 孔 超 |
6 | 252 | CV领域特征描述子-SIFT特征提取 | 模式识别 | 特征选择与特征提取 | 许 钢 |
7 | 290 | 卷积层 | 深度学习 | 卷积神经网络 | 邹 健 |
8 | 306 | 自适应方法 | 深度学习 | 优化算法 | 钟相强 |
9 | 337 | 计算机视觉 | 深度学习 | 深度学习应用 | 吴路路 江本赤 |
10 | 348 | 产生式表示法 | 知识工程 | 知识表示 | 陈乃金 |
11 | 351 | 语义网表示法 | 知识工程 | 知识表示 | 皇苏斌 |
12 | 353 | 本体表示法 | 知识工程 | 知识表示 | 陶 皖 |
13 | 364 | 机器学习 | 知识工程 | 知识获取 | 赵转哲 |
14 | 375 | 语义万维网 | 知识工程 | 知识构建 | 陶 皖 |
15 | 411 | 使用开源深度学习平台搭建网络 | 人工智能实验 | 基础实验-PC端深度学习平台实验 | 修 宇 |
16 | 479 | 环境感知 | 人工智能实验 | AI系统-机器人多模态融合感知系统设计 | 杨春来 梁 艺 |
17 | 488 | 进化算法 | 人工智能实验 | AI系统-智能机械臂控制系统设计 | 鞠锦勇 刘玉飞 |
18 | 491 | 自适应控制 | 人工智能实验 | AI系统-智能机械臂控制系统设计 | 方 明 |
19 | 497 | 环境交互 | 人工智能实验 | AI系统-多机器人协作系统设计 | 苏学满 |
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