一、建設目標

校企合作建設綜合產教融合、人才培養、項目應用、就業實訓、師資建設等能力的一體化產業實訓基地，基地以學校為核心，整合多方資源，搭建產業人才流動的橋梁?；亟Y合大數據、人工智能、云計算、工業軟件開發等專業特點，配套適應產業廣度和深度的課程體系、實訓資源，構建應用于全學院的產業基地，打造一支教學、高技能水平領先、具有國內引領和示范作用的國家級、省級專業團隊。
1、建設適配各類信息類專業，融合信息技術應用創新產業的綜合教學服務平臺
2、建設適應現代化信息產業的課程體系和教學實訓資源，培養復合型技能人才
3、促進產教融合，建設校企協同實訓就業平臺，推進校企深度合作
4、建立產業創新創業基地，賦能企業轉型，服務產業升級
5、完善信息類競賽軟硬能力，以賽促學，以賽促教

二、建設內容

1、基于產教融合模式下的教學內容優化

為適應時代發展，提高高職類院校整體教學水平，發展新興信息技術，適應時代的發展，建設以新興現代化技術為核心的專業內容，需基于現有課程體系，將新技術納入課程內容，適度增加人工智能、大數據、云計算、工業軟件開發等一系列課程。
1）與大數據產業結合，構建大數據方向課程
2）以人工智能產業為核心，建設人工智能方向課程
3）以云企業應用為核心，構建云計算實踐課程建設
4）以工業產業應用為核心，構建工業軟件開發課程建設

2、完善并建設高水平優質現代化課程資源服務

整合學院各方優勢資源，服務大數據、人工智能、云計算、工業軟件等行業，全面提升專業教學資源庫的質量，使之成為集專業教學、行業企業員工技能提升、就業創業者培訓和社會學習者自主學習等功能于一體的共享型、實用型、友好型、領先型、持續性的優質資源庫。
1）校企合作，建設精品課程
2）以行業標準為導向，校企共建實訓就業課程
3）基于專業群教學資源庫，推進信息化教學應用
4）特色課定制開發

3、建設實訓就業與應用基地，匹配崗位技能

1）校內實訓基地建設
按照以大數據、云計算、人工智能、工業軟件開發四大學科和為核心，同時關注新技術應用和學生的個性發展，與新一代信息技術的“大云智”領域優質企業協同打造與行業技術發展同步的，集教學、應用、生產、培訓、就業為一體的，由基礎教學實訓基地、產教融合實訓基地、就業實訓基地組成的，支撐專業群分向培養的校內產教融合型、體化多功能校內實訓基地。
2）完善校內大學生素質教育硬件環境
4、打造高水平師資隊伍
1）師德師風建設
落實全國高校思想工作會議精神，堅持教書和育人相統一、言教和身教相統一、潛心問道和關注社會相統一、學術自由和學術規范相統一，引導廣大教師以德立身、以德立學、以德施教。
2）引進與培養專業（群）帶頭人、骨干教師
3）校企雙主體合作育人的教學團隊建設
4）教師信息化水平提升
5、建設以賽促學，以賽促教培養模式
隨著產業轉型升級與發展，企業對人才的需求也發生了轉變，通過以賽促學，以賽促教的培養模式，將知識轉化為直觀的、可操作的、有趣味的實踐內容，學生的長處及潛能得到充分的挖掘與發揮，促進學生的實踐與創新能力，才能培養出適應現代企業需求的人才。
1）建設可支持跨專業的綜合性競賽演練實訓室
2）以大賽為契機，加強校企合作，共建實訓基地
3）以競賽為契機，建立資源與網絡共享的實訓基地
6、1+X證書制度的職業教育建設
要面向快速變化的產業結構和經濟形態推進多元協同育人，有針對性地加大與行業企業的合作，校企合作共同研制職業技能等級證書及其等級標準，全面促進學歷證書和職業技能等級證書的有機融合。面向高質量發展和高品質學習構建新職業教育質量觀，要促進學生個性發展與全面發展相統一，調和合格性評價與等級性評價間的矛盾，要推動職業教育評價走向發展性評價；要轉變評價模式，增強評價主體的專業性，激活行業企業、第三方評價機構等參與評價的活力；主動推進人才培養供給側結構性改革，圍繞高水平辦學、高品質合作、高質量就業尋求多元辦學力量的支持，形成職業教育命運共同體，全面提升人才培養質量。

三、方案的優勢

1）以學以致用為導向，提供的資源全部開源加上詳細教學指導，幫助高校用戶，把人工智能、大數據、云計算、工業軟件開發技術真正的用起來的，所見即所得，而不是僅僅停留在理論層面，提供體系化的課程資源及配套服務；
2）課程方面講橫向競爭力和縱向競爭力（橫向競爭力，我們針對同一知識點提供多場景案例資源及數據，例如，貝葉斯分類器，老師可以用我們提供的資源中的垃圾郵件分類來授課，可以讓學生用手勢識別來練習或作業，另外，環境中我們也內置了針對這個知識點不同場景的數據，這樣有助于學生對這個知識點掌握更深刻；縱向競爭力，講的是我們的課程設計從簡到難，循序漸進，從基礎知識到調用式應用，再到當下代表先進生產力的算法資源）。
3）行業應用場景與學習結合，將各行各業的行業應用進行教學化拆分，按照所學的每個知識點進行匹配組合，可滿足實戰化應用場景的教與學。
4）可以為有訴求的高校用戶提供課題、基金等項目的技術及資源支持。
5）可以為高校師生提供大廠資源及就業實訓崗位對接；
6）實現了云平臺與硬件的技術打通后，在教學場景下，可以實現虛擬機操作-3D虛擬仿真實現-機器人等硬件執行，可以讓學生學習完后，就完成了人工智能、大數據、云計算、工業軟件開發，所見即所得；實訓應用場景下，可以幫助用戶提高應用效率，通過云平臺在GPU服務器上訓練模型，然后下發給機器人等硬件執行，最后將采集的數據回傳到云平臺做先一步的實訓或應用展示，全流程打通幫助用戶完成應用創新工作。
系統在底層為用戶提供了GPU虛擬化技術，可以最大層次的提高資源的使用率。
當前GPU設備價格昂貴，學校部署深度學習平臺通常不能保證每個學生獨立使用一塊顯卡，通常的方案都是通過容器授權學生服務器資源。為了提高系統GPU硬件資源的利用率，支持多人使用一塊GPU進行模型訓練的方案，可以實現在單張顯卡上運行多個容器，并在多個容器間隔離GPU。GPU虛擬化技術不僅降低了平臺的硬件成本，同時也避免了GPU的資源浪費。支持分布式集群計算，提供高性能算力，可支持多用戶高并發運行，能夠高速處理大體量的數據，提供高效能GPU算力分配解決方案，運行環境安全可靠，開放性好、兼容性強、具有強大的工作負載能力及可伸縮性。