高职汽车智能技术专业“深度学习应用”课程教学改革

深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过构建多层的神经网络模型,实现对复杂数据的高效学习和表征,在语音识别、图像识别、无人驾驶等领域取得了突破性的进展。深度学习不仅是高等院校的研究热点,也是高职院校培养应用型人才的重要内容。为适应社会和产业发展的需求,高职院校积极探索深度学习应用在专业课程中的教学实施,提高学生的创新能力和实践能力。以汽车智能技术专业为例,旨在培养具备汽车智能化系统设计、开发、测试、维护等方面的知识和技能的高素质技术技能型人才。深度学习作为汽车智能化系统的核心技术之一,对于提升学生的专业水平和就业竞争力具有重要意义。“深度学习应用”这门课程,旨在让学生掌握深度学习的基本原理、常用算法和工具,并能够运用深度学习解决汽车智能化领域的实际问题。“深度学习应用”课程的教学实施主要遵循以下几个原则:以项目为导向,以任务为驱动。以实践为基础,以创新为目标。通过“深度学习应用”课程的教学实施,学生能够在深度学习领域形成较为系统和完整的知识体系,提高自主学习、动手实践、创新解决问题的能力,为未来从事汽车智能化相关工作打下坚实的基础。

基于Python的河源二手房数据爬取及分析

针对二手房市场信息杂乱的情况,对河源市二手房房源数据进行采集、预处理、分析、可视化等工作,为房地产从业者、政府决策者和市民提供数据支持。采用Pyecharts可视化技术对河源市二手房房源数据进行多角度、多维度的展示和分析,揭示二手房房源数据在数量、价格、房型等方面的特点。

高职汽车智能技术专业课程体系构建探索

顺应智能汽车行业发展趋势,设立了高职汽车智能技术专业。通过专业调研明确行业岗位人才需求,并据此确定专业人才培养目标。结合高职学生学习特点,并考虑到知识和技能体系的前后承接关系,设计了包含机械电子技术模块、新能源汽车技术模块以及智能网联技术模块的专业课程体系,并对课程体系实施过程中常见问题提出了解决方案。