近日，第八屆“中國軟體杯”大學生軟體設計大賽(簡稱：大賽) 作品提交階段結束，共吸引全國大學生（含高職生）提交作品5000餘件，彰顯了大賽非同尋常的魅力。

值得一提的是，作為本次大賽的榮譽支援單位&創意出題方，由課工場釋出的兩道賽題“基於深度學習的銀行卡號識別系統”和“基於網際網路大資料的招聘資料智慧分析平臺”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，佔總作品數超3成，成為本屆大賽的一大亮點。

據悉，課工場是“中國軟體杯”大學生軟體設計大賽首次引入的培訓機構，作為全程深度參與的中國軟體杯全程賽事，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，因為課工場賽題報名團隊眾多，預計將有7名課工場的專家組成員參與現場初審評審工作。

作為大賽的支援單位和命題方，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專案管理，在依託北大雄厚的師資力量外，還邀請BAT在內的業內專家一起把關教學內容質量，用最具前瞻性的專案，培養學生的動手能力。實踐證明，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、校企合作的道路。2018年，課工場申報的師資培訓、新工科建設兩大類專案全部通過了教育部有關企業支援的產學合作協同育人專案審批，把更多教育優勢與高校協調共享，助力高校培養創新拔尖人才。

如今，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。為做好此次工作，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， 為學生介紹大賽詳情，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、神經網路理論、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。據參加講座的同學講，第一次參加知名企業專家帶來的技術分享，感覺受益無窮，以前對人工智慧的感覺很模糊，通過這次的講座，對人工智慧有了更清晰的認識，對自己未來的就業有了努力的方向。參賽隊員紛紛表示，通過這次的大賽，經過一次短作品、小專案的鍛鍊，既可以增強動手能力，深化對所學知識的理解，也可以尋找不足，彌補短板。截至大賽報名結束，有近1500個大學生團隊提交作品，這無疑是對課工場團隊最大的肯定。

近年來，課工場始在創始人肖睿帶領下，瞄準AI、大資料技術前沿，將AI職業教育列為業務發力重點，全面升級課程體系，為AI人才培養蓄力賦能。其開設的首期“人工智慧尖端人才班”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能夠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慧方向的賽題的基礎與底氣。

今後 ，課工場將配合大賽共同做好評審工作，選拔出類拔萃的優秀作品。在大賽之外，課工場也將繼續秉承產教融合理念，發揮師資、技術優勢，打造符合產業發展需求的AI實戰型人才，為提高我國人工智慧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“中國軟體杯”大學生軟體設計大賽(簡稱：大賽) 作品提交階段結束，共吸引全國大學生（含高職生）提交作品5000餘件，彰顯了大賽非同尋常的魅力。

值得一提的是，作為本次大賽的榮譽支援單位&創意出題方，由課工場釋出的兩道賽題“基於深度學習的銀行卡號識別系統”和“基於網際網路大資料的招聘資料智慧分析平臺”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，佔總作品數超3成，成為本屆大賽的一大亮點。

據悉，課工場是“中國軟體杯”大學生軟體設計大賽首次引入的培訓機構，作為全程深度參與的中國軟體杯全程賽事，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，因為課工場賽題報名團隊眾多，預計將有7名課工場的專家組成員參與現場初審評審工作。

作為大賽的支援單位和命題方，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專案管理，在依託北大雄厚的師資力量外，還邀請BAT在內的業內專家一起把關教學內容質量，用最具前瞻性的專案，培養學生的動手能力。實踐證明，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、校企合作的道路。2018年，課工場申報的師資培訓、新工科建設兩大類專案全部通過了教育部有關企業支援的產學合作協同育人專案審批，把更多教育優勢與高校協調共享，助力高校培養創新拔尖人才。

如今，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。為做好此次工作，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， 為學生介紹大賽詳情，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、神經網路理論、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。據參加講座的同學講，第一次參加知名企業專家帶來的技術分享，感覺受益無窮，以前對人工智慧的感覺很模糊，通過這次的講座，對人工智慧有了更清晰的認識，對自己未來的就業有了努力的方向。參賽隊員紛紛表示，通過這次的大賽，經過一次短作品、小專案的鍛鍊，既可以增強動手能力，深化對所學知識的理解，也可以尋找不足，彌補短板。截至大賽報名結束，有近1500個大學生團隊提交作品，這無疑是對課工場團隊最大的肯定。

近年來，課工場始在創始人肖睿帶領下，瞄準AI、大資料技術前沿，將AI職業教育列為業務發力重點，全面升級課程體系，為AI人才培養蓄力賦能。其開設的首期“人工智慧尖端人才班”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能夠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慧方向的賽題的基礎與底氣。

今後 ，課工場將配合大賽共同做好評審工作，選拔出類拔萃的優秀作品。在大賽之外，課工場也將繼續秉承產教融合理念，發揮師資、技術優勢，打造符合產業發展需求的AI實戰型人才，為提高我國人工智慧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“中國軟體杯”大學生軟體設計大賽(簡稱：大賽) 作品提交階段結束，共吸引全國大學生（含高職生）提交作品5000餘件，彰顯了大賽非同尋常的魅力。

值得一提的是，作為本次大賽的榮譽支援單位&創意出題方，由課工場釋出的兩道賽題“基於深度學習的銀行卡號識別系統”和“基於網際網路大資料的招聘資料智慧分析平臺”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，佔總作品數超3成，成為本屆大賽的一大亮點。

據悉，課工場是“中國軟體杯”大學生軟體設計大賽首次引入的培訓機構，作為全程深度參與的中國軟體杯全程賽事，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，因為課工場賽題報名團隊眾多，預計將有7名課工場的專家組成員參與現場初審評審工作。

作為大賽的支援單位和命題方，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專案管理，在依託北大雄厚的師資力量外，還邀請BAT在內的業內專家一起把關教學內容質量，用最具前瞻性的專案，培養學生的動手能力。實踐證明，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、校企合作的道路。2018年，課工場申報的師資培訓、新工科建設兩大類專案全部通過了教育部有關企業支援的產學合作協同育人專案審批，把更多教育優勢與高校協調共享，助力高校培養創新拔尖人才。

如今，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。為做好此次工作，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， 為學生介紹大賽詳情，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、神經網路理論、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。據參加講座的同學講，第一次參加知名企業專家帶來的技術分享，感覺受益無窮，以前對人工智慧的感覺很模糊，通過這次的講座，對人工智慧有了更清晰的認識，對自己未來的就業有了努力的方向。參賽隊員紛紛表示，通過這次的大賽，經過一次短作品、小專案的鍛鍊，既可以增強動手能力，深化對所學知識的理解，也可以尋找不足，彌補短板。截至大賽報名結束，有近1500個大學生團隊提交作品，這無疑是對課工場團隊最大的肯定。

近年來，課工場始在創始人肖睿帶領下，瞄準AI、大資料技術前沿，將AI職業教育列為業務發力重點，全面升級課程體系，為AI人才培養蓄力賦能。其開設的首期“人工智慧尖端人才班”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能夠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慧方向的賽題的基礎與底氣。

今後 ，課工場將配合大賽共同做好評審工作，選拔出類拔萃的優秀作品。在大賽之外，課工場也將繼續秉承產教融合理念，發揮師資、技術優勢，打造符合產業發展需求的AI實戰型人才，為提高我國人工智慧技術及產業發展人才競爭力提供科技支