“通用人工智能”的产业新热潮，引爆了新一轮的AI人才“抢人大战”，面对产业“高歌猛进”，我国在人工智能人才培养方面的短板应如何补齐？当前大数据、人工智能学科建设仍在起步阶段，相较于传统教学，大数据、AI人才所需要的培养环境更加复杂，AI人才培养模式也在不断探索中，存在着许多特质化的重难点。

针对上述问题，数之联充分引入多年的行业实践和创新研究成果，构造了一个综合、可拓展、开放的创新教学实训平台——大数据与人工智能教学实训平台。平台集教、学、管、实、评一体化，将理论学习、实践教学和大数据及人工智能搭建、挖掘、存储、分析实战融为一体，帮助教师降低备课负担、提升教学质量，帮助学生锻炼实践能力、增强就业竞争力。

学生上实训课程最大的难题在于环境的配置、数据的搜集，老师布置实训作业完成门槛较高。

通过实训平台，老师可以上传课程资料，发布实验可直接为学生配置实验环境，并设置提交时间。学生可根据教师安排或者课程推荐进行学习，课后完成实验只需在相应页面点击去实验，不需要自己去配置环境。

教师端·配置实验

学生端·我的实验

平台还提供工具超市、数据超市，教师可为学生配置合适的产业数据供学生完成实验，学生平时也可以通过工具超市提供的学习工具模块进行日常训练。

数之联基于十余年大数据、人工智能行业经验，紧跟热点与前沿技术，以真实案例打磨课程，如数据融合、目标识别、缺陷检测识别、遥感图像识别等，均有成功落地应用案例。

不仅如此，平台还引入了评价体系，学生上完课程可对课程点赞评论等互动。教学管理者可以配置推荐机制，根据点赞数、学习人数、学习时长等策略进行课程推荐，并在首页推荐展示区进行展示，促进老师提高课程质量。