实训技能深聊:重庆五一职院与成都国际数字影像产业园拓合作

为了进一步深化实训技能合作,重庆五一职业技术学院与成都国际数字影像产业园举行了一场深入的交流会,双方围绕实训技能培养、合作模式创新等方面展开了热烈的探讨,旨在拓展更广阔的合作空间。

会上,重庆五一职院的教师代表介绍了学校在数字影像相关专业的课程设置、实训教学模式以及学生的技能水平。

他们表示,希望与产业园加强合作,引入行业前沿的技术和理念,优化实训课程体系,提高学生的实战能力。

成都国际数字影像产业园的行业专家则分享了数字影像行业的发展趋势、技术创新以及企业对人才技能的需求。他们建议,双方可以共同开发实训教材、共建实训基地,让学生在学习过程中就能接触到实际的项目案例,提升技能的实用性。

经过深入的交流和探讨,双方达成了多项合作共识。计划在实训基地建设、师资培训、学生实习就业等方面开展深度合作,通过资源共享、优势互补,共同提升实训技能培养质量,为数字影像行业输送更多优秀的人才。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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