联系人416个
立即查看
可引荐人脉509人
立即引荐
历史招中标信息37052条
立即监控
| ****点击查看学院数据科学系与计算机科学系2022级本科生专业实践项目 | 项目编号****点击查看 | |
| 2025-06-16 09:59:30 | 公告截止日期2025-06-23 10:00:00 | |
| ****点击查看 | 付款方式货到验收合格后付款 | |
| 联系电话 | ||
| 到货时间要求 | ||
| ￥186000.00 | ||
| 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 | ||
| 大数据与人工智能技术实训 | 1 | 项 | 培训服务 |
| ￥ 186000.00 |
| 一、 项目概述 ****点击查看学院2022级本科生人才培养方案与《企业实训》课程大纲，对学院94名本科生进行为期三周的项目实训。 二、商务要求 1、实训时间：2025年6月30日至7月20日。 2、服务地点和环境要求： （1）提供满足单次实训不低于94人的教学场地、设备、网络以及适宜的学习环境。 （2****点击查看园区域，园区面积不低于10万㎡，且需包含产业楼宇、宿舍楼、研发楼、生活配套设施等；****点击查看基地、学生宿舍、食堂之间距离不超过500米；区域内至少涵盖软件企业50家以上。 （3）实训教室为标准教室，教室应宽敞、明亮、通风良好，教室面积不低于110平方米且人均不低于2.5平方米，并配备必要的教学设施与稳定的互联网接入（Wi-Fi或有线），供学生资料查阅、代码调试、系统演示等使用；实训场所应保持整洁，无易燃易爆危险物品；应设有安全出口和明显的疏散标识，并备有应急照明装置；实训期间应有固定责任人负责教室的开放、管理与维护；每日使用后应安排清洁，保持环境卫生。 （4）餐饮条件：在教学场所500米以内有学生食堂，可同时容纳300人就餐，食堂内提供至少20家档口，价位在8-20元之间，档口多种餐饮可供选择。 （5）住宿条件：实训期间，可提供不少于94个标准床位，满足集中实训期间学生全员入住需求；床位按照4人、6人或8人/间进行安排，具备合理空间布局，确保住宿安全与舒适性；每间宿舍配备独立卫生间、冷热水供应、空调、衣柜、书桌与椅子；建筑内设有24小时热水供应系统和完善的消防设施，楼道、公共区域配备安防监控，确保人身与财物安全；提供每天不少于1次的公共区域保洁服务，每周对住宿房间进行不少于2次全面清洁与消毒，确保住宿环境干净整洁，符合学生健康实训需求;住宿区周边（步行5分钟内）配有食堂或配餐点、便利店、洗衣区等生活配套服务；设有专职宿管人员进行日常管理，提供24小时应急响应服务；同时建立住宿报修与反馈机制，确保住宿问题能在48小时内处理解决。 3、其他要求 （1）在实训阶段，学生考勤采用企业上班打卡制度，请假有完整的请假流程。 （2）在实训阶段，采用分组方式进行项目，3-5人一组，模拟真实的企业项目开发流程。 （3）在实训阶段，需要配备专业的师资团队；人员配备要合理，要求至少有项目经理1人，主讲教师3人，助教3人；项目经理需具备10年以上工作经验，具备高校教师资格证；主讲教师具备企业工作5年以上经验的教师，并具有计算机相关高级职称证书；助教具备5年以上工作经验。 （4）供应商需提供自主研发的线上学习平台，平台包括在线实训课程**作为线上线下一体化实训教学的支撑，登录端口包括但不限于电脑、手机，线上教学**包括但不限于教学视频、源代码等，并能够进行人员、学习进度、测试成绩统计；在线教学服务平台上提供94个及以上账号供学生和教师使用。 （5）供应商需提供免费线上教学平台上的相关课程**至少3门，供学生补充学习使用。 （6****点击查看公司自主研发的企业级的项目案例**3-5个供本次项目使用，备选的案例**需要有软件著作权证书。 （7）成交人在成交后至实训正式开展之前，应派相关人员与采购人进行沟通，做好实训前期准备工作。成交人需设有专职联系人员，帮助沟通解决实训、后勤及日常联络等事宜。成交人认真制定实训计划，报采购人审定后负责组织实施，保障实训的效果与质量。 （8）学生在实训期间，除了专业技能的储备，同时为学生进行学生活动、党建活动、就业引导、就业推荐等服务，提升学生综合素质。 （9）实训结束后，为实训学生提供结业证书。 （10）提供覆盖实训服务时间的意外伤害保险，且2025年6月29日即生效。 （11）实训期间，至少组织一次大型软件企业的参观活动，参观成立20年以上的拥有员工20000人以上的大型上市IT企业。 （12）验收方式：结合文档、图片、视频及采购方教师现场随访等形式，验收实训项目的技术要点完成情况、实训教学授课及指导情况、学生组织管理方式、食宿条件、实习氛围、供应商软硬件配套情况。 （13） 报价要求：报价包括完成本项目所需的服务费、人工费及提供服务涉及的各种费用。因成交供应商自身原因造成漏报、少报皆由其自行承担责任，采购人不再补偿。 （14）工程教育认证服务：中标供应商应配合采购方做好实训学生工程教育认证方面的工作。 三、具体服务项目 （一）服务内容与目标： ****点击查看学院大三学生，围绕“可视化大数据技术综合实训”与“智能识别与内容生成技术综合实训”两大典型方向，结合真实业务场景与企业级开发标准，开展系统化、项目驱动式实训教学。课程内容覆盖编程实践、系统架构设计与工程落地等核心能力，引导学生深入掌握现代软件开发流程及大数据与人工智能处理的全流程技术体系。通过多场景实战训练，全面提升学生的综合应用能力与岗位适应能力，为高质量就业和后续发展奠定坚实基础。 （二）服务周期及方式要求 1. 共144学时，共实施3周。 2. 每日实训授课时长：8学时 ，每周48学时。 3. 面授，3位讲师带三个班级（授课班级）。 （三）服务实施方案 1. 智能识别与内容生成技术综合实训项目具体实训方案 第一阶段：智能识别技术基础。本阶段以图像识别与语音识别为典型任务，帮助学生掌握智能感知的核心技术，包括目标检测（如 YOLO 系列模型）、人脸识别（如 FaceNet）、语音转文字（如 Whisper 或 SpeechRecognition）。教师系统讲解图像和语音等多模态数据的预处理流程，模型部署方法及常用API调用技巧，引导学生完成从数据采集、特征提取到识别结果输出的全流程实践，逐步构建对AI感知系统的整体技术认知。 第二阶段：生成机制构建与系统功能集成。在掌握输入识别与处理能力的基础上，进一步学习内容生成与交互构建，包括风格融合（Style Transfer）、个性化推荐系统、基于Transformers的智能问答模块等内容。项目实训任务涵盖识别结果驱动内容生成的流程设计与模块整合，实现从“感知输入”到“智能输出”的技术链条，帮助学生掌握跨模块调用、逻辑编排与系统联调能力。 第三阶段：个性化项目开发与成果展示。学生在教师提供的组件框架基础上，开发具备识别-融合-生成能力的AI综合应用项目，如图书推荐系统、基于TensorFlow实现汉字字体图像风格融合与快速迁移、基于人脸识别的宿舍门禁管理系统、基于PyQT5和YOLOV5模型实现目标检测、基于语音识别和聊天机器人的智能音箱实现等，完成系统功能扩展与交互界面优化。最终形成可运行、可演示、可讲解的完整智能系统。通过项目答辩、系统演示和文档汇报方式，展示学生对多模态AI集成开发的全面理解与实践能力。 2. 可视化大数据技术综合实训项目具体实施方案 第一阶段：数据采集与处理流程构建。学生以典型业务数据（如宝可梦数据、教育看板数据、二手车交易数据等）为基础，学习大数据处理的基础架构与开发环境搭建，包括Hadoop集群配置、HDFS分布式文件系统使用、Sqoop实现关系型数据与大数据集群之间的同步，以及Hive的数据清洗与预处理操作。教师讲解数据结构设计、数据分区与分桶机制，帮助学生完成原始数据的导入、格式转换和初步清洗，为后续建模与分析打下基础。 第二阶段：建模分析与业务指标提取。学生使用Hive、Spark SQL、MapReduce等技术，开展多维度数据分析任务，如全量统计、TopN排序、分类聚类等挖掘任务，提取反映用户行为、平台运营、系统状态等的关键指标。同时引入Kettle等ETL工具，辅助实现数据处理流程自动化，提升开发效率。教师指导学生围绕真实场景搭建分析模型，****点击查看大学排名打分体系构建、二手车估值模型建立、用户偏好聚类等，强化数据建模与业务关联能力。 第三阶段：可视化呈现与项目交付展示。学生在掌握数据分析与建模基础上，完成数据结果的前端展示与交互设计。通过FineBI、Tableau、Echarts等可视化工具，搭建多维数据仪表盘，实现指标动态展示与趋势分析；同时引导学生设计简洁直观的报表结构与多端交互界面。****点击查看小组答辩、项目演示与文档汇报形式，提交完整数据分析项目成果，包括：原始数据处理流程、建模脚本、可视化方案和业务结论，全面体现学生的数据能力与系统开发能力。 |
| 培训要求:培训一次;服务期限:自2025年6月30日起至2025年7月20日止; |
基本情况
上次中标企业: 鄂尔****公司
潜在竞争对手: 共
140
个, 其中与甲方合作关系紧密的
20 家
相似项目推荐