慧科-人才培养认证服务-
郑州电力高等专科学校—华为-慧科物联网产业学院
项目背景
郑州电力高等专科学校是国家电网和省教育厅共建共管的公立专科学校，全国高等工程专科示范性重点建设学校。电力、电气专业为学校龙头专业，2019年电力工业局对学校开放政策，学校打造电力泛在物联网专业群，围绕电力系统各环节，充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术，实现电力系统各环节万物互联、人机交互，具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统。
客户痛点
学校老师长期在校任职，离产业比较远。如何建设符合产业需求的前沿专业及构建针对性的人才培养体系，包括精准的培养目标设定、可衡量的毕业要求、能有效支撑毕业要求的课程体系、相应的师资力量及实验条件建设等等。
学院定位于培养具有扎实专业能力与强实践能力的人才以服务新兴电力产业发展，然而高校教师更侧重专业基础知识、理论知识以及科学研究，在基础教学方面经验丰富，在企业实务与工程应用方面缺乏实践，对于新兴电力产业的企业实践经历少，无法胜任培养学生实践能力的要求。
解决办法
● 围绕“泛在电力物联网”结合华为5G+人工智能+IoT的实践项目优势，制定人才培养方案
● 联合河南华为教育代表共同参与华为-慧科郑州电力人才培养研讨
● 学校通过华为实验室采购，满足了授课教学中实验、实践教学；
客户收益
郑州电力高等专科学校华为-慧科物联网产业学院自成立以来受到各界高度关注并取得一系列成绩。
（1）2020年7月，郑州电力高等专科学校与华为技术有限公司、慧科教育科技集团有限公司专业共建签约仪式，多家媒体网站转发增强了学校影响力；
（2）录取学生最高分数超过二本线40余分；计划招生210人，实际入学227人次，超额完成招生任务。
（3）入选国家电网河南职教集团理事会2020年度产教融合十佳案例。
东北大学华为人工智能训练营
项目背景
辽宁省在积极推进建设高水平本科教育，全面提高人才培养能力。东北大学作为领头羊，在新专业建设上有很好的引领效果。学校在实践环节单纯请企业老师来上课，没有好的项目，课堂气氛一般般；学校在实践环节学校对兼职师资的管理机制不到位，导致产业资源不能稳定持续的引入；技术更新的速度太快，实践案例更新的速度慢；体制、机制导致学校老师没有积极性研发新颖的项目案例。
客户痛点
经过深入调研，有以下几点诉求：
• 希望引进新的教学模式来帮助学校提升学生的主动积极性，提升学生学习氛围；
• 面对未来的人工智能的教学研发需要投入大量的资源，但是老师的主要精力又需要投入到做科研、发论文和评职称的事情，老师希望可以有企业帮他们协助完成新专业的建设和内容设计上；
• 学校现有GPU资源只能满足25个学生使用，无法满足120个学生进行人工智能算法教学。目前学校也无力购买足够的GPU硬件板卡。
• 学校老师和学生希望可以接触到一线的行业知识，跟上科技发展的速度，但是没法接触到大厂。
解决办法
东北大学理学院数学系共有120个学生，在实践过程中，为了提升学生的实践能力和技术素养，将学校现有的企业实习环节替换成训练营，华为云平台的GPU资源随申请随使用。可以满足120个学生同时使用，使用完可以直接释放GPU资源节约成本。
慧科人工智能训练营包含丰富的行业真实 数据集 供学生进行交互式的分析和练习。采用华为Modelarts人工智能实训平台，并提供足够支撑训练营的GPU资源，免除软件环境安装维护的复杂性，让参训者直接专注于模型训练和项目设计本身。通过短期实训，帮助学生快速提升学科认知、专业技术、项目实操、综合素质四个部分的能力。为培养复合型数据科学与人工智能人才打下坚实的基础。
实现效果
本次训练营通过facial recognition system项目来帮助几乎无编程基础的学生快速学习计算机视觉技术，理解机器学习、深度学习的原理。通过“实例分析”，培养了学生的数据科学基础认知能力，教授了学生快速入门并掌握卷积神经网络基本原理和应用；通过“实境训练”，培养了学生利用数据思维和工具解决实际问题的能力以及决策和预测问题的能力、用数据讲故事和团队协作的能力；通过“实战检验”，培养学生建立面对不确定性的信心、获得探索新知的成就感。
天津大学华为人工智能训练营
客户痛点
天津大学受限于学校现有教学模式，学生上课的主动性不做，学习效果不理想。希望通过训练营模式改变现有的状态。
解决办法
通过与客户沟通，慧科为客户量身打造了“华为人工智能”，为期7天的训练营活动涵盖了4大教学模块，组织了2次结课汇报。在高密度的学习过程中，营员们完成了一系列具有实践性的实验课程，加深了对人工智能的认知，提升了科技和实践创新能力。
实现效果
通过参与本次为期7天的训练营，营员们不仅拓宽了视野，学习并掌握了有关“人工智能”的知识，同时，也提升了解决问题能力、团队协作能力、沟通能力，激发了探索问题的兴趣。
本组facial recognition system展示基于卷积神经网络人脸的识别项目分析人脸未识别的图片的原因、最后设想在对项目的未来发展中，运用OpenCV技术，减小环境对人脸的识别准确率的影响。整个路演流畅度极其高，得到了评委们的一致好评。
客户评价
老师们表示：“人工智能”学术夏令营活动为大家提供了一个深入探索人脸的识别奥秘机会，可以运用好所学知识，为社会发展贡献力量。同时，也计划将训练营作为常规课程使用。
学生们表示：“7天的时间很短，但是我却学到了很多东西，不仅是知识层面上的提升，还认识了很多新同学。我也相信，在 大数据 与机器学习的时代，自己会通过学习走得更远。
