GZ098人工智能技术与应用doc全国职业院校技能大赛.docx
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GZ098人工智能技术与应用doc全国职业院校技能大赛
2018年全国职业院校技能大赛
赛项申报书
赛项名称:
人工智能技术与应用
赛项类别:
常规赛项行业特色赛项□
赛项组别:
中职组□高职组
涉及的专业大类/类:
电子信息大类
方案设计专家组组长:
手机号码:
方案申报单位(盖章):
中国职业技术教育学会信息化工作委员会
方案申报负责人:
方案申报单位联络人:
联络人手机号码:
电子邮箱:
通讯地址:
邮政编码:
申报日期:
2017.9.3
2018年全国职业院校技能大赛
赛项申报方案
一、赛项名称
(一)赛项名称
人工智能技术与应用
(二)压题彩照
(三)赛项归属产业类型
电子信息产业——战略新兴产业
(四)赛项归属专业大类/类
赛项归属高职61电子信息大类,主要相关专业如下:
专业代码
专业名称
610215
大数据技术与应用
610201
计算机应用技术
610202
计算机网络技术
610214
电子商务技术
610205
软件技术
610206
软件与信息服务
610213
云计算技术与应用
610212
移动应用开发
说明:
以上专业代码来自于《普通高等学校高等职业教育专科(专业)目录(2015年)》和《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录(2016年增补专业)》。
二、赛项申报专家组
三、赛项目的
从2015年人工智能进入爆发期以来,国家陆续提出多项意见与规划,2016年国家将人工智能列入“科技创新2030项目”以及“十三五”重大工程,2017年“一带一路”会议、全国两会均将人工智能列入未来发展规划中,2017年7月20日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点,应逐步开展全民智能教育项目、建设人工智能学科、培养复合型人才,形成我国人工智能人才高地。
一系列的人工智能政策及规划使得人工智能在中国政治、经济、学术等领域成为重中之重,引来中国人工智能最好的时代。
“人工智能技术与应用”赛项旨在服务于“一带一路”、“人工智能”国家战略的实施、积极推动新一代信息技术产品、高端装备制造产业等新兴产品的发展,为“人工智能”产业培养技术型人才。
(一)引领职业院校专业建设与课程改革
通过“人工智能技术与应用”赛项,加强学生对人工智能技术相关知识的理解、掌握和应用能力;培养学生的动手能力、团队协作能力、创新意识和职业素养;提升参赛学生的综合能力,增强技能型人才的就业竞争力。
指导和推动电子信息类专业开展人工智能技术与应用相关专业方向课程的探索与实践;培养出一批懂技术、熟项目的人工智能相关专业老师,使其成为高职院校人工智能相关专业建设的骨干力量;引领职业院校专业建设与课程改革,提高高职院校相关专业的办学水平。
(二)促进产教融合、校企合作、产业发展
以人工智能技术与应用赛项为纽带,搭建校企合作平台,提升高职院校人工智能技术与应用相关专业及其他电子信息类专业学生的职业技能和职业素养,共同培养人工智能技术相关行业发展急需的技能型应用人才,满足企业用人需求,实现行业资源、企业资源与教学资源的有机融合,使高职院校在专业建设、课程建设、人才培养方案和人才培养模式等方面紧跟行业及社会发展的需求促进产教融合、校企合作、产业发展。
(三)展示职教改革成果及师生良好精神面貌
通过人工智能技术与应用赛项,展示高职电子信息类学生在模拟生产环境下对人工智能技术应用开发的工程实践能力和创新能力;促进理论与实践相结合,充分展示当前人工智能技术领域的新技术;提高高职电子信息类专业在人工智能技术与应用方面的社会认可度;引导高职院校关注人工智能行业的发展趋势与技术应用方向。
四、赛项设计原则
(一)坚持公开、公平、公正
严格遵守《全国职业院校技能大赛制度》,赛项方案的设计、赛项过程的组织、赛项结果的评判都本着公开、公平、公正的原则,由赛项专家组、赛项裁判组提前制定详细的赛项组织流程、赛项评判细则,竞赛过程透明公开,实时发布竞赛进程及成绩。
(二)赛项关联专业人才需求量大、职业院校开设专业点多,服务国家重点战略
人工智能是产业前沿技术,随着技术的发展及Google、Facebook、微软等大型高科技企业开源其研发的人工智能开发框架,人工智能技术也在逐步走向落地。
信息管理、数据处理、智能制造、电子商务等专业领域都大量融入与渗透有关人工智能技术及应用内涵,引发复合型技术技能型人才培养的新需求。
因此,人工智能应用方向的人才需求具有关联职业岗位面广、人才需求量大的特征。
由于缺口较大,造成了企业愿意出高价邀请加入,由此便形成了人才稀缺且昂贵的局面。
赛项针对的专业广泛,除大数据技术与应用专业、云计算技术与应用等新兴专业的学生可以参加比赛之外,计算机应用技术、计算机网络技术、电子商务技术、软件技术、软件与信息服务等相关专业的学生经过短期培训后均可参加本项竞赛。
本赛项旨在服务于“一带一路”、“人工智能”、“中国制造2025”、“互联网+”、“大数据”等国家战略的实施,积极推动新一代信息技术产业、高端装备制造产业等新兴产业发展,助力“中国制造”升级为“中国智造”的产业升级路线,进一步深化产教融合、校企合作,协同育人,为行业培养人工智能技术紧缺人才。
(三)竞赛内容对应相关职业岗位或岗位群、体现专业核心能力与核心知识、涵盖丰富的专业知识与专业技能点
该赛项聚焦人工智能技术应用,突出考察选手部署维护人工智能研发平台、数据采集技术应用和人工智能应用开发三个方面的核心技能点。
对应的职业岗位及岗位群包括人工智能数据中心运维管理、训练数据采集维护、人工智能模型训练、人工智能应用开发、售前售后、技术支持等应用型工程师岗位。
赛项内容涵盖了:
Linux系统管理、网络爬虫的构建、数据采集平台使用、人工智能平台搭建与维护、数据的处理、机器学习算法的应用、人工智能模型构建、人工智能模型训练与应用、现场问题的分析、处理、团队组织及协作等多方面的专业知识与技能点。
通过引入人工智能的应用场景,全面考察高职学生人工智能平台搭建、软件开发、机器学习算法应用等行业前沿的知识、技术技能、职业素养和团队协作能力。
(四)竞赛平台成熟。
根据行业特点,赛项选择相对先进、通用性强、社会保有量高的设备与软件
竞赛平台硬件(如服务器、网络设备、智能语音机器人)等符合电信级标准、保障设备可靠、安全、通用。
软件平台采用业界主流的人工智能云平台构建,保证与生态内各组件之间的平滑集成与互联互通,对外提供标准统一API接口,具有故障自愈的能力,可以最大限度地支持系统的正常运行。
平台采用开放的技术和国际标准,可以根据未来业务的增长和变化平滑扩充和升级,最大程度地减少对现有平台的调整。
竞赛平台采用实训平台搭建,除了可以支撑竞赛所需的技术和场景,还可在赛后直接转化为实训平台,满足计算机应用技术、大数据技术与应用、云计算及网络技术、软件技术应用等相关专业实训教学需要。
本次竞赛采用的人工智能云平台,运行稳定可靠,部署快捷,已在全国多所职业院校推广应用,经过2017年由中国职业教育学教学工作委员会牵头举办的全国高职院校人工智能技术与应用技能竞赛、2016年由中国职业教育学教学工作委员会牵头举办的全国高职院校智能互联(人工智能)技能竞赛的比赛检验及多所职业院校教学实训反馈,人工智能云平台运行稳定成熟可靠。
五、赛项方案的特色与创新点
赛项设计重点突出以下几个方面的特征:
(一)竞赛内容选择体现人工智能行业先进技术
赛项关注人工智能技术最新发展趋势,把人工智能技术与相关行业需求有机结合,力图解决行业面临的实际问题。
大数据平台、网络爬虫、自然语言处理、语义理解、语料分解、支持向量机、卷积神经网络、机器学习模型构建、模型训练、智能机器人等行业先进技术在本赛项均有涉及,使得学生全面了解并掌握人工智能前沿的技术与应用的相关知识。
(二)竞赛内容面向岗位技能
赛项联合谷歌、arm、微软、阿里云等国内外人工智能行业的知名企业,按照其人工智能相关岗位实际工作过程进行设计,竞赛过程覆盖训练数据采集、数据处理、机器学习模型构建、模型训练及优化、模型应用等标准工作过程,赛项内容涵盖企业人工智能相关工作岗位的主要岗位技能,所使用的软件和工作方法符合当前人工智能公司对于员工的实际岗位技能要求。
参赛选手通过训练及比赛,能够掌握TensorFlow、CNTK、tflearn等人工智能主流框架的搭建配置方法、人工智能训练数据采集与处理的基本方法、机器学习模型的构建技术及神经网络算法的应用、机器学习模型的训练及调优技术、人工智能项目的开展及项目执行方法等技术,为有效提高职院校在人工智能技术与应用领域的人才培养水平提供依据。
(三)强调团队协同
竞赛过程强调参赛团队成员之间的相互协同,即团队成员有分工也有合作,协同作战,共同完成竞赛任务,强调参赛选手团队合作精神。
(四)任务多样但又互不干扰
赛项由多个竞赛任务组成,学生需通过人工智能相关技术的应用来完成各个任务,每个任务基本独立,互不影响,错误互不传递。
(五)竞赛过程开放
为保证赛项公开透明、公平公正,整个大赛做到赛事开放、赛场开放、赛题公开。
对竞赛方式、考察范围、赛项规程、规则、赛项设备等进行公开;对赛场现场参观环节、赛场实况进行实时转播、网络直播或其它媒体等多渠道宣传报道,充分体现了竞赛的公平、公正、公开的原则,并在赛场外部署开放式展区,对公众进行人工智能技术最新应用进行科普宣传,体现大赛对专业建设和产业发展的引领作用。
(六)竞赛评分公平、公正
在赛项命题及评分标准设计过程中,以客观命题评分唯一性,主观命题评分客观化的设计原则,进行赛题和评分标准的设计,保证了竞赛的公平、公正性。
赛项主客观竞赛任务分值比例设置合理,客观性竞赛任务占比80%,主观性竞赛任务占比20%。
赛项评分采用结果评分方式,客观性竞赛任务采用自动化评分方式,降低人为因素对竞赛结果的影响,主观性竞赛任务采用评分客观化原则,设定清晰的评判标准,详细的评判准则,既方便裁判执行,也保证竞赛任务的可行性。
(七)以赛促改,推进竞赛成果向教学资源转化
本着赛项为专业建设服务、为教学服务的原则,积极贯彻“以赛促教、以赛促改、以赛促学”的精神,努力探索竞赛内容向教学资源的转化。
结合本赛项的教学资源转化工作,协调相关专业院校及其行业优势企业,建立健全高职人工智能技术与应用相关专业核心技能标准、教学资源及其相关资源库建设,将竞赛内容转化为综合人才培养解决方案,实现对各院校相关专业现有基础资源的提升,达到赛项资源转化目标。
(八)吸纳国际大赛设计思路,与国际赛项接轨
在赛项内容设计的过程中,参考了ImageNet计算机视觉挑战赛、Kaggle国际人工智能竞赛项目等人工智能国际赛项的设计方针及设计思路,重点考核参赛选手使用人工智能相关技术及知识解决实际问题的能力,与人工智能国际赛项设计理念及考核目标一致。
六、竞赛内容简介
赛项名称:
人工智能技术与应用(ArtificialIntelligenceTechnologyandApplication)
赛项简介:
赛项竞赛设计遵循《全国职业院校技能大赛制度汇编》的总体指导思想及原则,适应国家产业结构调整与社会发展需要,展示知识经济时代高技能人才培养的特点,聚焦人工智能技术应用领域岗位的主要技能,与相关企业紧密合作,以实际项目为基础,围绕人工智能技术应用领域的先进技术、主流产品,力求突出面向应用的技能培养。
竞赛任务着重考察选手人工智能开发框架的构建及管理能力、训练数据的采集及处理能力、机器学习模型的构建能力、神经网络算法的应用能力、机器学习模型的训练及调优能力、组织管理能力、工作计划性和团队协作精神,以赛促教,以赛促改,引领人工智能相关专业的教学探索;通过竞赛展示高职院校电子信息相关专业学生的面向应用实践能力,促进社会对人工智能相关岗位的了解,提高高职院校人工智能相关专业的社会认可度,提高学生的就业质量和就业水平。
竞赛的设计面向人工智能领域的主要岗位及其所需技能,突出人工智能技术的应用,体现人工智能领域的先进技术,强调引领教学探索。
ThecompetitiondesignconformstotheoverallguidingideologyandprinciplesofthecompilationoftheNationalVocationalCollegeSkillsCompetitionSystem,adaptstotheneedsofthenationalindustrialstructureadjustmentandsocialdevelopment,displaysthecharacteristicsofthecultivationofhighlyskilledtalentsintheeraofknowledgeeconomy,focusingonthefieldofartificialintelligencetechnologyapplicationsThemainskills,closecooperationwiththerelevantenterprisestotheactualproject-based,artificialintelligencetechnologyaroundthefieldofadvancedtechnology,mainstreamproducts,andstrivetohighlighttheapplication-orientedskillstraining.
Thetrainingtaskfocusesontheconstructionandmanagementoftheartificialintelligencedevelopmentframework,theabilityoftrainingdataacquisitionandprocessing,theconstructionabilityofthemachinelearningmodel,theapplicationabilityoftheneuralnetworkalgorithm,thetrainingandtuningabilityofthemachinelearningmodel,theorganizationandmanagementability,Workplanandthespiritofteamwork,topromoteteaching,topromotecompetitiontoleadtheteachingofartificialintelligencerelatedtoprofessionalteaching;throughcompetitiontoshowcasehighervocationalcollegesanduniversitieselectronicinformationrelatedprofessionalstudentsforpracticalpractice,topromotesocialIntelligentrelatedpositionstounderstand,improvetheprofessionalintelligenceofvocationalcollegesrelatedtothedegreeofsocialrecognition,improvethequalityofemploymentandthelevelofemployment.
Thedesignofthecompetitionisaimedatthemainpositionsinthefieldofartificialintelligenceandtheskillsrequired,highlightingtheapplicationofartificialintelligencetechnology,reflectingtheadvancedtechnologyinthefieldofartificialintelligence,andemphasizingtheteachingofteaching.
七、竞赛方式
参考《全国职业院校技能大赛参赛报名办法》的相关要求,确定本赛项的竞赛方式。
本赛项是团体赛,以院校为单位组队参赛,不得跨校组队。
每个参赛队由3名参赛选手组成,其中队长1名,可配2名指导教师。
选手必须是2018年普通高等学校全日制在籍专科学生。
2018年本科院校中高职类全日制在籍学生、2018年高职类全日制、五年制高职4-5年级在籍学生,性别与年级不限,年龄在25周岁以下。
本赛项以省、自治区、直辖市为单位组织报名参赛。
报名通过全国职业院校技能大赛网络报名系统统一进行。
鼓励各省组织省赛。
本届比赛拟邀请境外代表队参赛。
赛项采用统一规格的硬件、软件和辅助工具,确保竞赛平台统一。
八、竞赛时间安排与流程
竞赛期间各项日程与流程安排如下表。
日期
时间
内容
第一日
8:
00-14:
00
报到
14:
00-15:
00
领队会、赛前说明,领队抽取场次签及检录顺序号
15:
00-16:
00
开赛式(参赛队统一着装)
16:
00-17:
00
选手熟悉赛场
第二日
8:
00-8:
30
大赛检录、一次抽签加密、
8:
30-9:
00
二次抽签加密
9:
00-9:
30
选手进入赛位、题目发放、宣布竞赛注意事项、检查赛位设备及耗材
9:
30-13:
30
竞赛选手完成竞赛任务
15:
30-20:
30
竞赛成绩评定,进行成绩汇总。
第三日
9:
00-10:
00
宣布成绩、颁奖及闭幕
10:
00
结束
九、竞赛试题
2018年全国职业院校技能大赛高职组
人工智能技术与应用赛项任务书(样题)
题目:
智能语音客服系统的设计与实现
选手须知:
1.任务书通过竞赛平台和书面文档共同发布,内容完全一致,如出现任务书缺页、字迹不清等问题,请及时向裁判示意,并进行任务书的更换。
2.参赛团队应在4小时内完成任务书规定内容;选手在竞赛过程中各系统生成的运行记录或程序文件必须上传到竞赛平台中,未上传的运行记录或程序文件均不予给分。
3.选手提交的试卷用工位号标识,不得写上姓名或与身份有关的信息,否则成绩无效。
4.比赛过程中由于人为原因造成设备或软件损坏,这种情况不予更换。
需求背景:
现代社会商品品类极大的丰富,消费者在进行消费时有了更多的选择,对于大型购物中心来说,货品的丰富是吸引客流量的关键因素。
但随着社会的进步,民众的生活节奏逐步加快,时间碎片化严重,导致大量的消费者不愿意花费大量的时间逛街购物,而是趋向于通过咨询、推荐的方式快速了解消费品情况,确定消费品并完成消费。
在这样的情况下,在互联网上进行消费无疑更能满足消费者的购物需求。
为了应对电子商务对购物中心的冲击,同时提升消费者的购物体验,某连锁大型购物中心总部决定构建一套智能语音客服系统。
智能语音客服系统的后台系统采集主流购物网站商品的客户咨询及客服回复等数据作为人工智能系统的训练数据。
建立人工智能机器学习模型,通过采集的训练数据对学习模型进行训练及调优,为前端语音机器人提供接口支持。
智能语音客服系统的前台采用智能语音机器人实现与消费者的交互,消费者向智能语音机器人口述商品信息,智能语音机器人理解消费者的购物意图并向消费者描述商品参数,提升消费者的消费体验,促使消费者快速确定购买意向,提升消费者的消费频次,提高营业额。
系统要求:
1.平台安全可控,采用较为成熟的开源框架构建;
2.系统稳定,满足7乘24小时的工作要求;
3.智能机器人人机对话顺畅,能够识别消费者不同表达方式的购物意图,支持普通话的人机对话。
根据上述情况,公司委派你们人工智能研发项目组,根据需求和项目建设方案,完成人工智能平台的构建、研发工作,保证公司业务需求。
项目任务:
参赛选手需要完成如下任务:
任务一采集训练数据(10分)
实现数据采集爬虫,从大赛平台提供的模拟电子商务网站采集数据,使用爬虫系统管理数据采集爬虫,配置爬虫数据萃取表达式,将采集到的消费者问题及客服回答内容生成统一的文本文件。
为了完成数据采集工作,需要进行以下操作:
1.从网站下抓取包含商品名称、客户昵称、客户所在地、客户等级、客户问题、客服回答信息,并以规定的格式保存到文件中,本题目要求将源代码文件、数据文件全部提交至竞赛平台。
2.网站http:
//192.168.3.20:
8080/shoping/xxx/produce中包含商品的评分信息,编写程序抓取网页上的商品评分信息,要求上传源代码文件、数据文件。
3.要求各网站抓取的数据总量不少于2G。
注:
本部分仅考核参赛选手数据采集技能,为避免赛题错误传递,本部分结果数据不作为后续任务输入,不影响后续任务执行,竞赛平台可为未完成采集的参赛队提供训练数据。
任务二处理训练数据(10分)
将原始训练数据进行加工处理,通过Python编码的方式完成切词,之后将切词好的文件转化为以“|”分隔的问答对,利用Google的Word2Vec完成训练词向量的构建,生成训练词向量文件。
1.使用抓取的数据文件完成切词操作,并将切词后的切词文件保存为文本文件并上传,该步骤要求上传源代码文件和切词文本文件。
2.将切词文件转化为以“|”分割的键值对,保存为文本文件并上传,该步骤要求上传源代码文件和问答对文本文件。
3.使用Word2Vec实现训练词向量文件的生成并上传,该步骤需要上传词向量文件及源代码文件。
注:
本部分仅考核参赛选手数据处理技能,为避免赛题错误传递,本部分结果数据不作为后续任务输入,不影响后续任务执行,竞赛平台可为未完成训练数据处理的参赛队提供训练词向量文件。
任务三构建模型(15分)
安装部署开源人工智能开发框架TensorFlow,采用机器学习算法构建自然语言预测模型,选手根据模型构建思路,选择适当的机器学习算法,最终实现预测模型的构建。
1.在虚拟机usr/tenserflow目录下安装TensorFlow框架,运行由竞赛平台提供的验证程序,切图并上传。
2.新建项目,导入TensorFlow开发包、tfLearn库,运行由竞赛平台提供的验证程序,截图并上传。
3.编写基于机器学习的预测模型源代码,将源代码上传到竞赛平台。
任务四训练模型(30分)
加载处理好的训练词向量并保存到词向量字典,之后读取语料文件并基于词语查询词向量字典构建训练模型,对构建的人工智能模型进行训练,输出训练效果及模型文件。
1.编写程序加载训练词向量文件,生成词向量字典并保存为文本,将数据文件分成训练集文件Tr.csv,测试集文件Test.csv,验证集文件Va.csv保存于竞赛平台中。
2.选择适当的训练模型,根据训练数据写出合适的Loss函数形式,并根据数据完成Loss函数代码。
3.编写模型运行代码,上传至竞赛平台的指定目录。
4.利用第3小题的代码运行机器学习模型Tran.py,请提交该模型的验证
- 配套讲稿:
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- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
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