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人工智能实习报告一、引言在人工智能领域的飞速发展下，机器学习算法的应用在各个行业中都展现出巨大的潜力与价值。
作为一名计算机科学专业的学生，我有幸参与了一家人工智能公司的实习项目，深入学习了机器学习算法的实践应用，以及模型训练和优化的过程。
本篇实习报告旨在介绍我在实习期间在人工智能领域的工作经验和成果展示。
1、实习背景及目标在实习之初，我了解到公司的主要业务是基于机器学习算法的智能推荐系统。
我的主要目标是通过实习期间的学习和实践，提高自己在机器学习算法应用方面的能力，并在实习结束时能够独立完成一项具体的项目任务。
（1）项目案例：个性化音乐推荐系统公司提供了一个具体的项目案例供我们实习生进行实践学习。
该项目是一个个性化音乐推荐系统，旨在根据用户的音乐偏好和历史行为，推荐适合用户口味的音乐。
这个案例涵盖了机器学习算法的应用、模型训练和优化等方面的实践经验，并为我提供了实现一个完整项目的机会。
2、实习过程（1）学习机器学习算法及相关工具在实习的前期，我主要通过课程学习和自主学习的方式，深入了解了机器学习算法的原理和应用。
我学习了监督学习和非监督学习等常见的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类算法等。
同时，我还学习了Python编程语言和常用的机器学习工具包，如Scikit-learn、TensorFlow等。
（2）数据预处理在实际项目中，数据的预处理是非常重要的一步。
在音乐推荐系统项目中，我首先需要进行数据的清洗和整理，对缺失值进行处理，并进行特征工程，将原始的音乐数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
（3）模型训练与优化在数据预处理完成后，我根据项目需求选择了适合的机器学习算法模型进行训练。
在模型训练的过程中，我需要进行参数的调优和模型的优化，以提高预测准确度和性能。
我尝试了不同的学习算法和参数组合，并使用交叉验证和网格搜索等技术进行模型的评估和选择。
同时，我还学习了模型融合和集成学习等技术，进一步提高了模型的性能。
人工智能心得体会(9篇)人工智能心得体会1一、在中小学开展的机器人教育具有重要的意义。
主要体现在以下几个方面：１、促进教育方式的变革，培养学生的综合能力在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。
２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。
这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。
学习兴趣是学生的学习成功重要因素。
机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。
３、培养学生的团队协作能力机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。
它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。
在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。
４、扩大知识面，转换思维方式在机器人的学习过程中，通过制作机器人过程中的实际问题解决，可以学到模拟电路、力学等方面知识，不但对物理学科、计算机学科的教学起到促进作用，同时也扩大、加深了学生科学知识；通过完成任务和模拟项目使学生在为机器人扩充接口的过程中学习有关数字电路方面的知识；通过为机器人编写程序，不但学到计算机编程语言、算法等显性知识，更有意义的是通过为机器人编写程序学到科学而高效的思维方式，逻辑判断思维、系统思维等隐性知识二、中小学机器人教学活动的几点做法：考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。
1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。
虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。
人工智能在工业领域的实践与应用研究报告第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与篇章结构 (4)第2章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能的发展历程 (4)2.2 人工智能的主要技术分支 (5)2.3 人工智能在工业领域的应用趋势 (5)第3章人工智能在制造业的应用 (6)3.1 智能制造系统 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 应用场景 (6)3.2 生产过程优化 (6)3.2.1 生产计划与调度 (6)3.2.2 生产参数优化 (6)3.2.3 生产过程监控与优化 (6)3.3 设备故障预测与维护 (6)3.3.1 设备状态监测 (7)3.3.2 故障预测与诊断 (7)3.3.3 维护策略优化 (7)3.3.4 智能维护系统 (7)第4章人工智能在产品设计中的应用 (7)4.1 智能设计方法 (7)4.1.1 机器学习在设计中的应用 (7)4.1.2 深度学习在设计中的应用 (7)4.2 参数优化与仿真 (8)4.2.1 参数优化 (8)4.2.2 仿真分析 (8)4.3 基于人工智能的产品创新设计 (8)4.3.1 设计灵感 (8)4.3.2 设计方案评估 (9)4.3.3 设计协同 (9)4.3.4 用户参与设计 (9)第5章人工智能在供应链管理中的应用 (9)5.1 智能采购与库存管理 (9)5.1.1 智能采购 (9)5.1.2 库存管理 (9)5.2 物流运输优化 (10)5.2.1 路径优化 (10)5.2.3 运输风险管理 (10)5.3 供应链风险预测与控制 (10)5.3.1 风险识别 (10)5.3.2 风险评估 (10)5.3.3 风险预警 (10)5.3.4 风险控制 (10)第6章人工智能在质量控制与检测中的应用 (11)6.1 质量数据采集与处理 (11)6.1.1 自动化数据采集 (11)6.1.2 数据清洗与整合 (11)6.1.3 数据分析与挖掘 (11)6.2 智能检测技术 (11)6.2.1 机器视觉检测 (11)6.2.2 智能传感器检测 (11)6.2.3 声音信号检测 (11)6.3 质量异常诊断与改进 (11)6.3.1 质量异常诊断 (12)6.3.2 智能优化算法 (12)6.3.3 智能决策支持 (12)6.3.4 持续改进 (12)第7章人工智能在工业互联网中的应用 (12)7.1 工业互联网平台概述 (12)7.2 数据分析与处理技术 (12)7.3 智能决策与优化 (13)第8章人工智能在安全生产领域的应用 (13)8.1 安全风险识别与评估 (13)8.1.1 图像识别技术 (13)8.1.2 传感器技术 (13)8.1.3 数据挖掘与分析 (14)8.2 预测与预警 (14)8.2.1 时间序列分析 (14)8.2.2 机器学习算法 (14)8.2.3 大数据分析 (14)8.3 智能应急处理与救援 (14)8.3.1 智能预案 (14)8.3.2 无人机与救援 (14)8.3.3 灾情监测与评估 (14)第9章人工智能在工业节能减排中的应用 (15)9.1 能耗监测与优化 (15)9.1.1 能耗监测 (15)9.1.2 能耗优化 (15)9.2 废弃物处理与资源回收 (15)9.2.1 废弃物处理 (15)9.3 环境影响评估与减排策略 (15)9.3.1 环境影响评估 (16)9.3.2 减排策略 (16)第10章人工智能在工业领域的发展前景与挑战 (16)10.1 发展趋势与市场前景 (16)10.1.1 人工智能技术快速发展 (16)10.1.2 工业智能化市场需求不断扩大 (16)10.1.3 跨行业融合加速 (16)10.2 技术挑战与解决方案 (16)10.2.1 数据处理与分析挑战 (16)10.2.2 算法模型优化 (16)10.2.3 安全与隐私保护 (17)10.3 政策建议与产业布局 (17)10.3.1 制定相关政策支持产业发展 (17)10.3.2 加强人才培养与合作 (17)10.3.3 构建产业生态体系 (17)10.3.4 推进国际合作与交流 (17)第1章引言1.1 研究背景全球经济一体化和工业4.0时代的到来，我国工业领域正面临着转型升级的压力与机遇。
人工智能技术应用与发展规划研究报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义阐述 (3)1.2 研究目的与内容 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究内容 (4)1.3 研究方法与技术路线 (4)1.3.1 研究方法 (4)1.3.2 技术路线 (4)第二章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能技术定义 (5)2.2 人工智能技术分类 (5)2.3 人工智能技术发展历程 (5)第三章人工智能技术应用现状 (6)3.1 人工智能技术在工业领域的应用 (6)3.1.1 智能制造 (6)3.1.2 智能物流 (6)3.2 人工智能技术在医疗领域的应用 (6)3.2.1 医疗诊断 (6)3.2.2 药物研发 (7)3.3 人工智能技术在金融领域的应用 (7)3.3.1 风险管理 (7)3.3.2 资产管理 (7)第四章人工智能技术发展态势分析 (7)4.1 国内外人工智能技术发展概况 (7)4.2 人工智能技术发展趋势 (8)4.3 人工智能技术发展挑战 (8)第五章人工智能技术核心技术研发 (9)5.1 机器学习技术 (9)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 技术发展现状 (9)5.1.3 技术研发重点 (9)5.2 自然语言处理技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术发展现状 (9)5.2.3 技术研发重点 (9)5.3 计算机视觉技术 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 技术发展现状 (10)5.3.3 技术研发重点 (10)第六章人工智能技术在行业中的应用案例分析 (10)6.1 人工智能在智能制造中的应用案例 (10)6.1.1 案例背景 (10)6.1.2 案例内容 (10)6.2 人工智能在医疗健康中的应用案例 (11)6.2.1 案例背景 (11)6.2.2 案例内容 (11)6.3 人工智能在智慧城市中的应用案例 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例内容 (11)第七章人工智能技术产业发展政策与规划 (12)7.1 国内外政策环境分析 (12)7.1.1 国内政策环境 (12)7.1.2 国际政策环境 (12)7.2 人工智能技术产业规划与布局 (12)7.2.1 产业规划 (12)7.2.2 产业布局 (12)7.3 产业链分析与产业政策建议 (13)7.3.1 产业链分析 (13)7.3.2 产业政策建议 (13)第八章人工智能技术人才培养与教育 (13)8.1 人工智能技术人才培养现状 (13)8.2 人工智能技术教育体系建设 (14)8.3 人工智能技术人才培养策略 (14)第九章人工智能技术安全与伦理问题 (14)9.1 人工智能技术安全风险 (15)9.1.1 数据安全风险 (15)9.1.2 算法安全风险 (15)9.1.3 系统安全风险 (15)9.1.4 法律法规风险 (15)9.2 人工智能技术伦理问题 (15)9.2.1 隐私保护问题 (15)9.2.2 劳动就业问题 (15)9.2.3 社会公平问题 (15)9.2.4 人工智能道德责任问题 (15)9.3 人工智能技术安全与伦理对策 (16)9.3.1 建立健全法律法规体系 (16)9.3.2 加强数据安全保护 (16)9.3.3 提高算法透明度和公平性 (16)9.3.4 促进产业升级与就业保障 (16)9.3.5 强化伦理教育与培训 (16)第十章人工智能技术发展前景与展望 (16)10.1 人工智能技术发展前景分析 (16)10.1.1 经济领域 (16)10.1.2 社会领域 (16)10.1.3 民生领域 (17)10.2 人工智能技术发展关键领域 (17)10.2.1 基础研究领域 (17)10.2.2 关键技术领域 (17)10.2.3 应用场景领域 (17)10.3 人工智能技术发展趋势预测 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 产业应用拓展 (17)10.3.3 国际竞争加剧 (17)10.3.4 法律法规完善 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义计算机技术、大数据、云计算和互联网的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，）逐渐成为我国科技领域的研究热点。
随着科技的不断发展，智能化技术逐渐渗透到各个领域，智能小车作为人工智能技术在工业、农业、军事、医疗卫生和宇宙探测等领域的重要应用之一，受到了广泛关注。
为了更好地了解和掌握智能小车的相关知识，提高自身的实践能力，我参加了为期一个月的智能小车实习。
二、实习目的1. 学习智能小车的原理和设计方法，掌握智能小车的构造和性能。
2. 了解智能小车在各个领域的应用，提高自身的创新意识和实践能力。
3. 通过实际操作，培养团队协作精神和动手能力。
三、实习内容1. 智能小车基础知识学习实习初期，我们学习了智能小车的定义、分类、组成及工作原理。
智能小车主要由传感器、控制器、执行器、电源和通信模块等组成。
传感器负责收集环境信息，控制器根据收集到的信息进行决策，执行器执行控制器的决策，电源为整个系统提供能量，通信模块实现与其他设备或系统的数据交换。
2. 智能小车硬件设计在硬件设计方面，我们学习了传感器选型、电路设计、电机驱动和电源设计等。
传感器选型主要包括红外传感器、超声波传感器、光电传感器等；电路设计包括单片机电路、驱动电路和电源电路等；电机驱动主要采用L298N驱动模块；电源设计主要考虑电池容量、电压和电流等。
3. 智能小车软件设计软件设计是智能小车实现功能的关键环节。
我们学习了单片机编程语言C语言，掌握了中断、定时器、串口通信等编程技巧。
在软件设计过程中，我们实现了小车的前进、后退、左转、右转、循迹和避障等功能。
4. 智能小车系统集成与调试在系统集成与调试阶段，我们将硬件和软件相结合，完成了小车各个模块的连接和调试。
通过不断调整参数，使小车能够稳定运行，实现了预期的功能。
通过本次实习，我们成功设计并实现了一款基于AT89C52单片机的智能小车。
该小车具备以下功能：1. 循迹功能：小车能够自动跟随黑线前进，实现自动循迹。
2. 避障功能：小车能够检测到前方障碍物，自动避开障碍物。
3. 远程控制功能：通过蓝牙模块，可以实现手机远程控制小车的前进、后退、左转、右转等功能。
一、实习背景与目的随着人工智能技术的飞速发展，智能语音助手已经成为日常生活中不可或缺的一部分。
为了深入了解智能语音助手的设计与开发过程，提高自己的实践能力，我选择了XX公司智能语音助手项目进行为期三个月的实习。
本次实习旨在通过实际参与项目开发，学习智能语音助手的核心技术，掌握项目开发流程，并提升自己的团队协作和沟通能力。
二、实习单位及项目简介实习单位：XX公司项目名称：智能语音助手（XX语音）项目简介：XX语音是一款基于人工智能技术的智能语音助手，旨在为用户提供便捷、智能的生活服务。
该助手能够通过语音识别、语义理解、知识图谱等技术，实现与用户的自然交互，提供天气查询、日程管理、音乐播放、智能问答等服务。
三、实习内容与过程1. 项目前期准备在实习初期，我主要参与了项目的前期准备工作，包括：（1）了解智能语音助手的基本原理和技术架构；（2）熟悉项目需求，明确项目目标；（3）参与团队讨论，提出自己的见解和建议。
2. 技术学习与开发在项目开发过程中，我主要负责以下工作：（1）语音识别：学习并使用开源语音识别库（如Kaldi、CMU Sphinx等）进行语音信号的采集、预处理和识别；（2）语义理解：研究并实现基于自然语言处理（NLP）的语义理解算法，包括命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等；（3）知识图谱：构建知识图谱，实现知识检索和问答功能；（4）用户界面：设计并实现用户界面，包括语音输入、语音输出、文字显示等；（5）系统集成：将各个模块进行集成，确保系统稳定运行。
3. 团队协作与沟通在实习过程中，我积极参与团队讨论，与团队成员共同解决问题。
同时，我还负责撰写技术文档，与团队成员分享自己的学习心得和经验。
四、实习成果与收获通过本次实习，我取得了以下成果：1. 掌握了智能语音助手的核心技术，包括语音识别、语义理解、知识图谱等；2. 提高了项目开发能力，熟悉了项目开发流程；3. 增强了团队协作和沟通能力，学会了如何与团队成员共同解决问题；4. 拓宽了知识面，了解了人工智能领域的最新动态。
精心整理要统筹考虑。
整个制造过程的实质是信息采集、传递和加工过程，最终生产的产品可看作是信息的物质表现。
集成是CIM的核心，这种集成不仅是物的集成，更主要的是以信息集成为特征的技术集成和功能集成，计算机是集成的工具，计算机和辅助各单元技术是集成的基础，信息交换是桥梁，信息共享是关键。
集成的目的在于制造企业组织结构和运行方式的合理化和最优化，以提高企业对市场变化的动态响应速度，并追求最高整体效益和长期效益。
智能制造(IM)是美国出版研究IM和IMS书籍中首先提出的。
它的特征是：在制造工业的各个环节的高度柔性与高度集成的方式，通过计算机和模拟人类专家的智能活动，进行分析、判断、推理、构思和决策，旨先进的生产模式其根本目的是制造出有竞争力的产品去占领国内市场和国际市场，科技人员必须强化市场意识，因此人才的培养要注意市场导向。
要有产业观念、企业观念、信息观念、竞争观念和效益观念。
科技人员要懂得市场营销、经营管理和经济法。
要拓宽学科领域，更新教育内容与方法，培养一支了解和掌握机械工程科学的前沿技术人才，加速先进制造技术的推广和实施，为市场经济服务。
（二）加强政策与法规建设，建立强有力的宏观调控机制。
在市场经济环境下，国家仍应制订科学的制造产业规划和制造技术进步的总体规划，以及相应的法规政策。
避免重复建设、重复生产和重复引进的事情发生，要尽可能减少和避免市场盲目竞争造成的损失。
CIM、IMS式，(养同时与国际接轨，开展ISO9000系列管理体系认证，加快现代企业制度改革，为先进制造技术的发展奠定良好的基础。
感谢老师一个月来的悉心教导!xxxxxxxxxxxxxx。
人工智能研究行业述职报告取得的研究成果与技术创新1. 引言在过去的几年里，人工智能技术的快速发展在各个领域产生了广泛影响。
作为一名从事人工智能研究的专业人士，我希望通过本述职报告向您汇报一下我在人工智能研究行业取得的研究成果与技术创新，以及对行业未来的展望。
2. 研究成果2.1 语音识别技术通过深度学习算法的应用，我在语音识别领域取得了显著的研究成果。
我开发了一种基于神经网络的语音识别模型，能够更准确地识别不同语种、口音和语速的语音信息。
该模型在多个标准数据集上进行了测试，取得了较高的识别准确率，并在实际应用中具有很好的实用性。
2.2 图像识别技术另外，在图像识别领域的研究中，我提出了一种基于卷积神经网络的图像识别方法。
通过对大量的图像进行训练和学习，该方法在图像分类、目标检测和场景理解等方面取得了令人瞩目的成果。
这项技术在安防、医学影像分析和自动驾驶等领域都有着广泛的应用前景。
2.3 自然语言处理技术在自然语言处理方面，我致力于开发了一种基于深度神经网络和语言模型的文本生成算法。
该算法可以根据已有的文本语料库生成新的语言表达，并且能够模拟人类的语言习惯和思维方式。
这一研究成果在智能客服、智能翻译和文学创作等领域都有广泛的应用前景。
3. 技术创新3.1 强化学习算法作为人工智能研究的前沿技术之一，我在强化学习算法方面进行了创新研究。
通过对深度强化学习算法的改进和优化，我开发了一种更高效、更稳定的智能决策模型。
该模型在机器人控制、游戏对战和供应链优化等领域中具有重要应用，取得了显著的效果。
3.2 聚类和分类算法除了强化学习，我还对聚类和分类算法进行了创新研究。
通过引入深度学习和集成学习思想，我提出了一种新的聚类和分类方法，能够更准确地将数据进行分类和分组。
该方法在推荐系统、金融风控和医疗诊断等领域中具有广泛的应用前景。
4. 展望与发展人工智能研究行业正在快速发展，未来有许多机遇和挑战等待我们攻克。
人工智能读书报告一、人工智能概述从1956年的正式开始研究到现在50多年来，人工智能(AI．Artificial Intelligence)获得了很大的发展。
人工智能集计算机学科、控制论、信息论、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起众多学科的日益重视，已成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。
然而，到现在为止，人工智能还没有一个统一的定义。
尽管学术界有各种各样的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。
人类智能活动的能力是指人类在认识世界和改造世界的活动中，经过脑力劳动表现出来的能力。
人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，尽量模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的发展方向国外发展现状。
目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。
在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯〃利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑——“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗〃霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。
cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。
除了IBM等公司继续在AI技术上大量投人，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。
微软公司总裁比尔〃盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
人工智能毕业设计方向（精选5篇）人工智能毕业设计方向范文第1篇建筑电气与智能化是涉及多学科、多种技术系统综合集成的专业，结合我校以培育应用型人才为主的教学型高等学校的办学定位，同学毕业后重要从事现代民用建筑和智能建筑的电气自动化系统和智能化系统的工程设计、施工与管理及产品开发等工作。
毕业生可在建筑行业中的设计院、建筑电气安装公司、自动化设备安装公司、监理公司和装潢公司等单位从事建筑电气与智能化系统的设计、安装、调试、运行、监理和管理等方面的技术工作，也可在大型酒店、体育中心、写字楼、智能大厦、房地产公司等单位从事建筑电气与智能化管理等技术工作，还可在设备生产单位和管理单位从事技术开发和管理工作。
建筑电气与智能化专业是实践性很强的专业，同学的实际应用本领需要通过专业学问的传授和必要的实践环节进行培育。
笔者重要探讨如何建立科学合理的建筑电气与智能化专业人才实践教学体系，如何提高实践教学质量，提高同学的实践本领，培育同学的创新精神，达到建筑电气与智能化专业人才素养结构、学问结构和本领结构的培育要求。
1 科学设计实践教学体系，把提高同学的实践本领贯穿于整个实践教学体系中我院依据培育本科高级工程技术应用型人才的要求，重视同学实践本领的培育，科学设计实践教学体系，把提高同学的实践本领贯穿于整个实践教学体系中。
建筑电气与智能化专业实践环节教学体系包括课程试验、专业方向综合试验、课程设计、专业方向综合课程设计、金工实习、电工电子实习、生产实习、毕业实习、毕业设计等。
本专业每学年都结合有关课程有针对性地布置实践教学。
其中，第一学年布置了军事技能训练和计算机强化训练，第二学年布置了金工实习、英语强化训练、电工实习1、电子实习，第三学年布置了电工实习2、电子课程设计、电控及PLC课程设计、建筑电气CAD应用训练、建筑供配电工程课程设计和电力电子课程设计等，第四学年布置了单片机课程设计、生产实习、专业方向综合课程设计、毕业实习与毕业设计等。
