實力吸引報名！ 第八屆「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽課工場出題受熱捧

近日，第八屆「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽(簡稱：大賽) 做品提交階段結束，共吸引全國大學生（含高職生）提交做品5000餘件，彰顯了大賽非同尋常的魅力。

值得一提的是，做爲本次大賽的榮譽支持單位&創意出題方，由課工場發佈的兩道賽題「基於深度學習的銀行卡號識別系統」和「基於互聯網大數據的招聘數據智能分析平臺」受到諸多參賽大學生熱捧，報名參加此賽題的團隊高達1500多支，佔總做品數超3成，成爲本屆大賽的一大亮點。

據悉，課工場是「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽首次引入的培訓機構，做爲全程深度參與的中國軟件杯全程賽事，除命題外，大賽的初審、終審環節，課工場的專家都將全程參與。目前，由於課工場賽題報名團隊衆多，預計將有7名課工場的專家組成員參與現場初審評審工做。

做爲大賽的支持單位和命題方，課工場首次亮相便取得如此不俗的成績，顯然是和長期的教學積累分不開的。課工場自創辦始，便一直深抓課程設計和項目管理，在依託北大雄厚的師資力量外，還邀請BAT在內的業內專家一塊兒把關教學內容質量，用最具前瞻性的項目，培養學生的動手能力。實踐證實，從課工場走出來的學生在用人企業中頗受歡迎。

同時，課工場一直堅持走產教融合、校企合做的道路。2018年，課工場申報的師資培訓、新工科建設兩大類項目所有經過了教育部有關企業支持的產學合做協同育人項目審批，把更多教育優點與高校協調共享，助力高校培養創新拔尖人才。

現在，課工場建立的由327位大咖組成的TAG(技術專家顧問團）——成員均來自於全球頂尖企業和國內的一線企業，也從教育研發幕後走到臺前。爲作好這次工做，課工場派出了由TAG成員、亞馬遜AWS資深機器學習專家於倫帶領的大咖團隊，跟隨大賽組委會走進全國各大高校， 爲學生介紹大賽詳情，現場答疑解惑。

課工場專家團分享內容

整個賽季巡展階段，課工場一共走訪了近30所高校，與近萬名學生進行了面對面零距離交流。面對求知若渴的莘莘學子，課工場圍繞「機器視覺、深度學習、神經網絡理論、自動駕駛」等前沿理論所設計的題目《基於深度學習的銀行卡號識別系統》，深受大學生的喜歡。據參加講座的同窗講，第一次參加知名企業專家帶來的技術分享，感受受益無窮，之前對人工智能的感受很模糊，經過此次的講座，對人工智能有了更清晰的認識，對本身將來的就業有了努力的方向。參賽隊員紛紛表示，經過此次的大賽，通過一次短做品、小項目的鍛鍊，既能夠加強動手能力，深化對所學知識的理解，也能夠尋找不足，彌補短板。截至大賽報名結束，有近1500個大學生團隊提交做品，這無疑是對課工場團隊最大的確定。

近年來，課工場始在創始人肖睿帶領下，瞄準AI、大數據技術前沿，將AI職業教育列爲業務發力重點，全面升級課程體系，爲AI人才培養蓄力賦能。其開設的首期「人工智能尖端人才班」答辯會在北京成功舉行，受到了業內專家的高度評價。這也是在本次大賽中可以根據企業需求及學生的技能水平，設計出受到廣大大學生歡迎的人工智能方向的賽題的基礎與底氣。

從此 ，課工場將配合大賽共同作好評審工做，選拔出類拔萃的優秀做品。在大賽以外，課工場也將繼續秉承產教融合理念，發揮師資、技術優點，打造符合產業發展需求的AI實戰型人才，爲提升我國人工智能技術及產業發展人才競爭力提供科技支撐和人才保障。

近日，第八屆「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽(簡稱：大賽) 做品提交階段結束，共吸引全國大學生（含高職生）提交做品5000餘件，彰顯了大賽非同尋常的魅力。

值得一提的是，做爲本次大賽的榮譽支持單位&創意出題方，由課工場發佈的兩道賽題「基於深度學習的銀行卡號識別系統」和「基於互聯網大數據的招聘數據智能分析平臺」受到諸多參賽大學生熱捧，報名參加此賽題的團隊高達1500多支，佔總做品數超3成，成爲本屆大賽的一大亮點。

據悉，課工場是「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽首次引入的培訓機構，做爲全程深度參與的中國軟件杯全程賽事，除命題外，大賽的初審、終審環節，課工場的專家都將全程參與。目前，由於課工場賽題報名團隊衆多，預計將有7名課工場的專家組成員參與現場初審評審工做。

做爲大賽的支持單位和命題方，課工場首次亮相便取得如此不俗的成績，顯然是和長期的教學積累分不開的。課工場自創辦始，便一直深抓課程設計和項目管理，在依託北大雄厚的師資力量外，還邀請BAT在內的業內專家一塊兒把關教學內容質量，用最具前瞻性的項目，培養學生的動手能力。實踐證實，從課工場走出來的學生在用人企業中頗受歡迎。

同時，課工場一直堅持走產教融合、校企合做的道路。2018年，課工場申報的師資培訓、新工科建設兩大類項目所有經過了教育部有關企業支持的產學合做協同育人項目審批，把更多教育優點與高校協調共享，助力高校培養創新拔尖人才。

現在，課工場建立的由327位大咖組成的TAG(技術專家顧問團）——成員均來自於全球頂尖企業和國內的一線企業，也從教育研發幕後走到臺前。爲作好這次工做，課工場派出了由TAG成員、亞馬遜AWS資深機器學習專家於倫帶領的大咖團隊，跟隨大賽組委會走進全國各大高校， 爲學生介紹大賽詳情，現場答疑解惑。

課工場專家團分享內容

整個賽季巡展階段，課工場一共走訪了近30所高校，與近萬名學生進行了面對面零距離交流。面對求知若渴的莘莘學子，課工場圍繞「機器視覺、深度學習、神經網絡理論、自動駕駛」等前沿理論所設計的題目《基於深度學習的銀行卡號識別系統》，深受大學生的喜歡。據參加講座的同窗講，第一次參加知名企業專家帶來的技術分享，感受受益無窮，之前對人工智能的感受很模糊，經過此次的講座，對人工智能有了更清晰的認識，對本身將來的就業有了努力的方向。參賽隊員紛紛表示，經過此次的大賽，通過一次短做品、小項目的鍛鍊，既能夠加強動手能力，深化對所學知識的理解，也能夠尋找不足，彌補短板。截至大賽報名結束，有近1500個大學生團隊提交做品，這無疑是對課工場團隊最大的確定。

近年來，課工場始在創始人肖睿帶領下，瞄準AI、大數據技術前沿，將AI職業教育列爲業務發力重點，全面升級課程體系，爲AI人才培養蓄力賦能。其開設的首期「人工智能尖端人才班」答辯會在北京成功舉行，受到了業內專家的高度評價。這也是在本次大賽中可以根據企業需求及學生的技能水平，設計出受到廣大大學生歡迎的人工智能方向的賽題的基礎與底氣。

從此 ，課工場將配合大賽共同作好評審工做，選拔出類拔萃的優秀做品。在大賽以外，課工場也將繼續秉承產教融合理念，發揮師資、技術優點，打造符合產業發展需求的AI實戰型人才，爲提升我國人工智能技術及產業發展人才競爭力提供科技支撐和人才保障。

近日，第八屆「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽(簡稱：大賽) 做品提交階段結束，共吸引全國大學生（含高職生）提交做品5000餘件，彰顯了大賽非同尋常的魅力。

值得一提的是，做爲本次大賽的榮譽支持單位&創意出題方，由課工場發佈的兩道賽題「基於深度學習的銀行卡號識別系統」和「基於互聯網大數據的招聘數據智能分析平臺」受到諸多參賽大學生熱捧，報名參加此賽題的團隊高達1500多支，佔總做品數超3成，成爲本屆大賽的一大亮點。

據悉，課工場是「中國軟件杯」大學生軟件設計大賽首次引入的培訓機構，做爲全程深度參與的中國軟件杯全程賽事，除命題外，大賽的初審、終審環節，課工場的專家都將全程參與。目前，由於課工場賽題報名團隊衆多，預計將有7名課工場的專家組成員參與現場初審評審工做。

做爲大賽的支持單位和命題方，課工場首次亮相便取得如此不俗的成績，顯然是和長期的教學積累分不開的。課工場自創辦始，便一直深抓課程設計和項目管理，在依託北大雄厚的師資力量外，還邀請BAT在內的業內專家一塊兒把關教學內容質量，用最具前瞻性的項目，培養學生的動手能力。實踐證實，從課工場走出來的學生在用人企業中頗受歡迎。

同時，課工場一直堅持走產教融合、校企合做的道路。2018年，課工場申報的師資培訓、新工科建設兩大類項目所有經過了教育部有關企業支持的產學合做協同育人項目審批，把更多教育優點與高校協調共享，助力高校培養創新拔尖人才。

現在，課工場建立的由327位大咖組成的TAG(技術專家顧問團）——成員均來自於全球頂尖企業和國內的一線企業，也從教育研發幕後走到臺前。爲作好這次工做，課工場派出了由TAG成員、亞馬遜AWS資深機器學習專家於倫帶領的大咖團隊，跟隨大賽組委會走進全國各大高校， 爲學生介紹大賽詳情，現場答疑解惑。

課工場專家團分享內容

整個賽季巡展階段，課工場一共走訪了近30所高校，與近萬名學生進行了面對面零距離交流。面對求知若渴的莘莘學子，課工場圍繞「機器視覺、深度學習、神經網絡理論、自動駕駛」等前沿理論所設計的題目《基於深度學習的銀行卡號識別系統》，深受大學生的喜歡。據參加講座的同窗講，第一次參加知名企業專家帶來的技術分享，感受受益無窮，之前對人工智能的感受很模糊，經過此次的講座，對人工智能有了更清晰的認識，對本身將來的就業有了努力的方向。參賽隊員紛紛表示，經過此次的大賽，通過一次短做品、小項目的鍛鍊，既能夠加強動手能力，深化對所學知識的理解，也能夠尋找不足，彌補短板。截至大賽報名結束，有近1500個大學生團隊提交做品，這無疑是對課工場團隊最大的確定。

近年來，課工場始在創始人肖睿帶領下，瞄準AI、大數據技術前沿，將AI職業教育列爲業務發力重點，全面升級課程體系，爲AI人才培養蓄力賦能。其開設的首期「人工智能尖端人才班」答辯會在北京成功舉行，受到了業內專家的高度評價。這也是在本次大賽中可以根據企業需求及學生的技能水平，設計出受到廣大大學生歡迎的人工智能方向的賽題的基礎與底氣。

從此 ，課工場將配合大賽共同作好評審工做，選拔出類拔萃的優秀做品。在大賽以外，課工場也將繼續秉承產教融合理念，發揮師資、技術優點，打造符合產業發展需求的AI實戰型人才，爲提升我國人工智能技術及產業發展人才競爭力提供科技支撐和人才保障。