| 项目类型 |
项目简介 |
项目数量 |
涉及专业与产业方向 |
2023年7月批次 |
| 实践条件和实践基地建设 |
拟设立28个项目。与高校联合打造“产岗课师，学训研用”数智人才培养模式，以应用能力培养为核心，完成个性化数字人才培养。（1）联合共建数智人才教学实训实验室，围绕课程实践、项目实训等教学实践环节，帮助学生在业务理解和数据理解阶段更符合实际项目场景。（2）联合共建大数据科研创新实验室，通过对接丰富的真实产业实验数据集，提供大数据分析探索能力，满足教师科研中遇到的数据获取、数据处理、数据分析、模型构建、成果应用等需求，提高科研成果的落地及工程化应用能力。（3）联合共建数智人才培养实践基地，构建产教融合人才培养模式，结合产业资源优势，开展认知实习、项目实战、科研课题合作、师资研修等合作。 |
28 |
大数据、人工智能、计算机科学与技术、软件工程、智慧能源、智能制造、工业互联网、数字经济、金融科技、电商、物流等 |
| 新工科、新医科、新农科、新文科建设 |
拟设立4个项目，结合双方学科、师资优势、产业资源等，开展跨领域、跨学科合作，运用大数据和人工智能技术，创新人才培养模式，提升专业建设质量，搭建产学研服务平台，推动“四新”建设。 |
4 |
大数据、人工智能、计算机科学与技术、软件工程、智慧能源、智能制造、工业互联网、数字经济、金融科技、电商、物流、智慧农业、智慧医疗、智慧交通等 |
| 创新创业教育改革 |
拟设立5个项目。聚焦产教融合，促进高校创新人才培养，与高校联合开展创新创业教育课程体系、创新创业学院/实践基地建设、创新创业教育生态体系内容建设、“专创融合”金课开发等。 |
5 |
高校创新创业教育课程体系、创新创业学院/实践基地、创新创业教育生态体系相关 |
| 教学内容和课程体系改革 |
拟设立7个项目，开展示范课程建设。（1）专业核心课程资源建设：开发面向大数据与人工智能基础实践课程，包括C语言、自然语言处理、工业数据采集、数理与概率统计、模式识别、数据结构（C语言）、机器学习、安全模拟与仿真等。课程内容以实践为核心，重点以培养学生应用实践能力为主。（2）微专业课程资源建设：围绕目前产业端大数据技术热点，针对大数据分析，以及金融、管理、电商、物流等与大数据技术结合的应用课程，联合双发研发的课程资源和实践案例。（3）行业大数据类课程：结合数字经济发展趋势，开展行业大数据类课程的教学内容和课程体系建设。 |
7 |
大数据、人工智能、计算机科学与技术、软件工程、智慧能源、智能制造、工业互联网、数字经济、金融科技、电商、物流等 |
| 师资培训 |
拟设立20个项目。（1）为高校老师提供挂职锻炼岗位，让老师参与公司产品研发、项目交付和实施流程，通过项目积累实践经验。（2）开展面向高校老师的专项课程研讨班，由行业专家与知名高校学者共同授课，通过最前沿理论知识与相关真实案例为老师提供系统、全面的大数据专业培训，促进专业教学改革。 |
20 |
大数据、人工智能、计算机科学与技术、软件工程、智慧能源、智能制造、工业互联网、数字经济、金融科技、电商、物流等 |
2022年5月批次 |
| 实践条件和实践基地建设 |
拟设立30个项目。通过实践条件和实践基地建设项目，美林数据与高校共建大数据及人工智能实验室，基于实践教学为社会培养更多的算法人才及应用人才，具体分为如下两类：（1）对于数据科学与大数据技术、人工智能、计算机及软件等相关专业，将联合共建大数据及人工智能实验室，通过平台自动进行流程搭建及算法效果的验证，使得学生能专注于算法的研究和构建，提升教学及实践的效率，激发学生对于算法研究的热情。同时，通过真实案例为学生提供数据素材，帮助其在业务理解和数据理解阶段更加符合实际项目场景，培养其解决实际问题的能力。（2）对于会计、物流管理、电子商务、自动化、经管等交叉学科，将联合共建大数据及人工智能实训中心，通过平台自带的多种人工智能算法、工程案例和相关数据，降低算法构建难度，使学生可以更加专注在业务问题中，培养其通过算法应用解决实际工程难题的能力。利用联合实验室及实验中心，使得学校更加专注于学生专业能力的培养，最终实现提升实践教学水平的目的。 |
30 |
数据科学与大数据技术、人工智能、计算机及软件等相关专业；会计、物流管理、电子商务、自动化、经管等交叉学科 |
| 创新创业教育改革 |
拟设立10个项目。为了挖掘大数据尖端人才，提升高校人才大数据技术与应用能力，满足企业人才的需求，促进校企合作协同育人，美林数据通过设立专项基金，与高校联合共建创新创业基地与创新实践平台，依托学校的优质教育资源、学生资源，同时深度结合企业的品牌、技术实力，实现大数据与人工智能相关人才培养及行业实践的有机结合，打造跨学科交流、学习、竞赛的创新应用平台，以产业需求为依托、以跨学科交流合作为基础、以激发学生创新为目标，为高校创新创业项目落地提供技术、师资、产业经验与行业数据等支持。 |
10 |
大数据与人工智能相关专业 |
| 教学内容和课程体系改革 |
拟设立8个项目。高校大数据 |
8 |
大数据 |
| 师资培训 |
拟设立30个项目。美林数据通过与高校合作，为高校与大数据及人工智能技术相关的专业及交叉学科提供相关的师资培训，具体分为以下两类：（1）为高校老师提供挂职锻炼岗位，让老师参与公司产品研发、项目交付和实施流程，让老师可以通过项目积累实践经验，从而反哺教学，为后期课程建设与学生培养提供案例素材。（2）围绕大数据技术发展与最新行业应用，开展面向高校老师的专项课程研讨班，由行业专家与知名高校学者共同授课，通过最前沿理论知识与相关真实案例相结合的教学方式为老师提供系统、全面的大数据专业培训，最终提升教师的工程实践能力和教学水平，促进专业教学改革。 |
30 |
大数据及人工智能技术相关的专业及交叉学科 |
2021年6月批次 |
| 教学内容和课程体系改革 |
高校大数据&人工智能相关专业的课程教学改革与实践工作。内容不限于以下：1）教学改革项目：起示范作用的促进大学生大数据能力教育培养新的教学模式和教学方法研究与实践；2）课程联合开发：面向院校征集课程开发人员或团队，进行大数据&人工智能课程的开发和设计。对于教育内容和课程体系改革项目，主要针对大数据相关技术领域，为教师在课堂上讲授大数据相关技术与应用提供较为完整的教学资源和学习材料。重点关注的是相关基础通识教育和入门导论性材料及资源，以及相关应用案例。同时重点支持那些在课程中对美林数据Tempo大数据平台进行介绍、使用、应用和案例分析的项目。 |
5 |
大数据、人工智能等相关专业 |
| 创新创业联合基金 |
请参见项目指南 |
3 |
大数据、人工智能等相关专业 |
| 新工科、新医科、新农科、新文科建设 |
通过新工科、新文科建设项目，立足产业发展及高校人才培养，面向“数据科学与大数据技术”、“大数据管理与应用”等大数据专业，金融、会计、信息管理与信息工程、交流、物流等交叉学科，以一流学科建设为目标、立足数字人才培养，探索学科建设与发展，打造系统专业的人才培养体系、课程内容规划及学科建设与发展规划，为高校相关大数据学科发展提供支持和依据。 |
2 |
“数据科学与大数据技术”、“大数据管理与应用”等大数据专业，金融、会计、信息管理与信息工程、交流、物流等交叉学科 |
| 实践条件和实践基地建设 |
通过实践条件和实践基地建设项目，美林数据与高校共建大数据及人工智能实验室，基于实践教学为社会培养更多的算法人才及应用人才，具体分为如下两类：（1）对于数据科学与大数据技术、人工智能、计算机及软件等相关专业，将联合共建大数据及人工智能实验室，通过平台自动得进行流程搭建及算法效果的验证，使得学生能专注于算法的研究和构建，提升教学及实践的效率，激发学生对于算法研究的热情。同时，通过真实案例为学生提供数据素材，帮助其在业务理解和数据理解阶段更加符合实际项目场景，培养其解决实际问题的能力。（2）对于会计、物流管理、电子商务、自动化、经管等交叉学科，将联合共建大数据及人工智能实训中心，通过平台自带的多种人工智能算法、工程案例和相关数据，降低算法构建难度，将学生可以更加专注在业务问题中，培养其通过算法应用解决实际工程难题的能力。利用联合实验室及实验中心，使得学校更加专注于学生专业能力的培养，最终实现提升实践教学水平的目的。 |
10 |
数据科学与大数据技术、人工智能、计算机及软件等相关专业；会计、物流管理、电子商务、自动化、经管等交叉学科 |
| 师资培训 |
美林数据通过与高校合作，为高校与大数据及人工智能技术相关的专业及交叉学科提供相关的师资培训，具体分为以下两类：（1）为高校老师提供挂职锻炼岗位，让老师参与公司产品研发、项目交付和实施流程，让老师可以通过项目实践积累实践经验，从而反哺教学，为后期课程建设与学生培养提供案例素材。（2）围绕大数据技术发展、最新行业应用，开展面向高校老师的专项课程研讨班，由行业专家与知名高校学者共同授课，通过最前沿理论知识与相关真实案例相结合的教学方式为老师提供系统、全面的大数据专业培训，最终提升教师的工程实践能力和教学水平，促进专业教学改革。 |
20 |
大数据及人工智能技术相关的专业，会计、物流管理、电子商务、自动化、经管等交叉学科 |
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