7月1日至4日，我院开展“机器学习实战训练营”小学期课程，实施“双轨制”校企共建模式。数管2201班聚焦人脸识别系统开发，信管2201班深耕智能对话系统设计，由企业工程师与校内教师联合授课，将产业一线需求转化为教学项目，实现“所学即所用”的深度产教融合，实现技术能力与产业需求的无缝对接。人脸识别项目通过OpenCV和深度学习框架实现动态检测与特征匹配，智能对话系统项目结合NLP技术，构建对话机器人原型。课程内容紧扣企业技术栈，涵盖数据预处理、模型训练及部署全流程，确保教学内容与行业前沿同步。

在人脸识别项目的数据预处理过程中，使用OpenCV转换RGB图像为灰度图，减少计算复杂度，通过关键点检测调整人脸姿态，采用仿射变换实现角度归一化。模型训练过程中，采用CNN网络提取人脸特征向量，设计损失函数，采用数据增强等方式进行训练优化。此外，摄像头实时采集图像，调用OpenCV实现人脸检测与对齐。在智能对话系统的数据预处理过程中，对数据进行文本清洗与向量化的操作，使用jieba和nltk分割句子为单词序列，通过设置学习率等参数，训练过程中生成预训练模型，进而形成人机交互式界面，生成对话系统。

通过参与人脸识别与智能对话系统项目，学生纷纷表示，从算法原理学习、数据预处理到模型训练调试，数据质量和调参起着至关重要的作用。此外，不少学生对自然语言处理技术的神奇有了直观感受，理解了构建人机交互流程的逻辑与难点，特别是在意图识别和上下文理解方面。两个项目都极大地提升了学生将理论知识应用于实践的能力，增强了解决问题的逻辑性和动手操作技能，也对人工智能领域的潜力和复杂性有了更切实的体会。

小学期高强度沉浸式学习，让学生们走出课堂理论，直面真实工程项目挑战。企业导师不仅传授了最前沿的技术知识，更带来了宝贵的工业界经验与项目规范。同学们纷纷表示收获远超预期。本次“机器学习实战训练营”的成功举办，是学院深化产教融合、创新人才培养模式的一次重要实践成果。学院深刻认识到，在人工智能迅猛发展的时代背景下，唯有紧密拥抱产业前沿，将实战能力培养作为育人的核心环节，才能真正培养出满足社会需求的高素质人才。

未来，学院将持续总结本次课程经验，深化与行业头部企业的战略合作，引入更多元化、更贴近新兴产业趋势的AI实战项目，继续秉承“学以致用，服务产业”的育人理念，不断提升人才培养质量，为国家和区域数字经济发展输送更多具备创新精神、扎实技能和国际视野的优秀人才。这次小学期的“实战”洗礼，不仅是同学们专业技能的一次飞跃，更是学院面向未来、培养数字时代创新者与实干家的铿锵步伐。