维视教育将参加2021全国高校自动化类专业教学论坛,以产业赋能教育,助力高校新工科专业机器视觉教学实践课程落地

本文主要是介绍维视教育将参加2021全国高校自动化类专业教学论坛,以产业赋能教育,助力高校新工科专业机器视觉教学实践课程落地,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

微信图片_20210611092049

 

全国高校自动化类专业教学论坛初创于2019年,由教育部高等学校自动化类专业教学指导委员会与清华大学出版社联合策划。论坛致力于为各高校分管教学的院系负责人、实验室负责人、课程组负责人搭建自动化类专业教学经验交流的平台,围绕“一流课程、一流教师、一流人才”,推广优秀教学成果,推动自动化类专业本科高水平人才培养及高等教育内涵式发展。

本次2021全国高校自动化类专业教学论坛将于6月19日-20日在杭州浙勤开元名都大酒店举行,维视集团旗下子公司维视教育科技股份有限公司(以下简称“维视教育”)李明睿副总受邀参与此次论坛分享,发表“新工科专业背景下的机器视觉实践课程”的主题演讲。

嘉宾介绍

维视教育副总李明睿,拥有10年的机器视觉行业从业经验,目前主要负责与全国各大高等院校对接产教融合、产学研一体化方面的合作事项,作为高校校外专家导师,与近百所院校建立了深入的校企合作项目联系,并全面参与《智能视觉技术与应用》教材的编写工作。

报告背景

维视智造科技股份有限公司,是一家以机器视觉技术为核心,服务于人工智能及智能制造领域的高新技术企业。面向工业、教育两大客户群体,提供包括工业视觉部件、远心光学产品、智能视觉系统和设备、院校人工智能与智能制造类开发平台在内的智能视觉系统解决方案和高等教育增值服务方案。

维视教育是维视集团旗下面向教育行业的品牌之一,致力于为高等院校提供专业建设、课程规划、实验实训室建设、培训合作、就业服务。涉及机器视觉、工业机器人、智能制造等与工厂自动化互联有关的学科内容。

在长达20多年的产业服务过程中,维视教育立足于产教融合,致力于加速产学研一体化人才培养,考虑高校由“重理论”向“重实践”转变的需求,将深入产业应用的上千个工业现场案例用于对接高校的教学和科研实践中。目前全国有超过500+高校使用维视自主研发的产品进行人才培养和教学培育,深度合作的300所院校联合维视进行不同领域的科研创新活动,打造出了一套符合新工科专业和工程教育认证要求的机器视觉课程体系。

论坛内容

全国高校自动化类专业教学论坛将传达教育部关于高等教育发展的最新精神;邀请学科专家交流教师能力培养与提升的主题报告;邀请自动化、机器人、人工智能等相关领域的专家作课程报告;邀请国际知名的自动化类企业专家作实践报告,从理论联系实践的角度,介绍立体化的教学解决方案,通过产教研协同育人的模式,为高校老师丰富和完善教学手段提供借鉴。

①一流课程建设

②一流专业建设

③自动化类基础课程

④自动化类专业课程

⑤机器人课程

⑥人工智能课程

⑦课程思政

⑧创新创业与产教融合

《智能视觉技术与应用》发布预告

报告将同步进行《智能视觉技术与应用》教材的发布预告,该教材由西安电子科技大学与维视智造科技股份有限公司依托教育部产教融合协同育人项目联合编著。在本教材中,编者结合人工智能视觉理论教学需求,集成维视智造多年产业端项目经验,秉承以产业赋能教育的理念,致力于培养学生的工程师思维,是中国人工智能视觉应用落地最实用教材之一,并将作为维视智造实验室建设解决方案的配套教材,助力高校新工科专业机器视觉教学实践课程落地。

微信图片_20210611092133

本书系统地介绍了智能视觉技术的发展、相关技术以及在部分行业上的应用。全书共分为上、中、下三篇,共13章。上篇主要介绍智能视觉组成,下篇主要介绍智能视觉应用。本书将理论知识、实现方法与应用案例紧密结合,可作为高等院校计算机、自动化、电子、信息、管理、控制等专业的高校本科生或研究生用作智能视觉类课程的教材或教学参考书,也可供从事智能视觉研究的教师、研究生及科技人员自学或参考。

这篇关于维视教育将参加2021全国高校自动化类专业教学论坛,以产业赋能教育,助力高校新工科专业机器视觉教学实践课程落地的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/305324

相关文章

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

跨国公司撤出在华研发中心的启示:中国IT产业的挑战与机遇

近日,IBM中国宣布撤出在华的两大研发中心,这一决定在IT行业引发了广泛的讨论和关注。跨国公司在华研发中心的撤出,不仅对众多IT从业者的职业发展带来了直接的冲击,也引发了人们对全球化背景下中国IT产业竞争力和未来发展方向的深思。面对这一突如其来的变化,我们应如何看待跨国公司的决策?中国IT人才又该如何应对?中国IT产业将何去何从?本文将围绕这些问题展开探讨。 跨国公司撤出的背景与

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

客户案例:安全海外中继助力知名家电企业化解海外通邮困境

1、客户背景 广东格兰仕集团有限公司(以下简称“格兰仕”),成立于1978年,是中国家电行业的领军企业之一。作为全球最大的微波炉生产基地,格兰仕拥有多项国际领先的家电制造技术,连续多年位列中国家电出口前列。格兰仕不仅注重业务的全球拓展,更重视业务流程的高效与顺畅,以确保在国际舞台上的竞争力。 2、需求痛点 随着格兰仕全球化战略的深入实施,其海外业务快速增长,电子邮件成为了关键的沟通工具。

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

【Linux 从基础到进阶】Ansible自动化运维工具使用

Ansible自动化运维工具使用 Ansible 是一款开源的自动化运维工具,采用无代理架构(agentless),基于 SSH 连接进行管理,具有简单易用、灵活强大、可扩展性高等特点。它广泛用于服务器管理、应用部署、配置管理等任务。本文将介绍 Ansible 的安装、基本使用方法及一些实际运维场景中的应用,旨在帮助运维人员快速上手并熟练运用 Ansible。 1. Ansible的核心概念

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个