青岛农业大学海都学院是2005年经教育部批准由莱阳农学院举办的独立学院，2007年更名为青岛农业大学海都学院。学院设在青岛农业大学莱阳校区，是一个拥有60多年建设历史的完整校园，条件完备，文化底蕴深厚，可以满足10000多名学生就读，占地 1000亩，图书馆藏书109.87余万册，校舍建筑面积20.17 万平方米，固定资产总值3.54亿元，教学仪器设备值6000余万元。在2006年山东省教育厅组织的高校办学条件核查中，生均仪器设备值、生均图书、生师比等指标均列全省12所独立学院前两位。2006年在由中国教育科学研究院组织的全国独立学院实力综合测评中荣获“中国最具竞争力独立学院”称号;2007年被中国高等教育学会授予“中国西部教育顾问单位”;2008年被现代教育报、腾讯教育网等单位评为“改革开放30年中国十佳特色教育示范校”;被山东省教育厅、山东省科技厅、山东省人事厅等单位授予“山东省学习型先进班组”荣誉称号;2009年被中国诚信万里行活动委员会、山东省政协科教文卫体委员会、山东省社会科学界联合会授予“全国诚信和谐院校”荣誉称号;2010年获省“优秀人才培养奖”;2013年被新华网评选为“2013中国品牌影响力独立学院”称号;2016-2017年获“全国教育改革创新示范(院)校 ”称号。 学院现设有工程系、食品系、生物科技系、人文艺术系、经济与管理系、基础教学部和思想政治理论教学部7个教学系部、33 个本科专业及其部分相关专科专业;设有计算机、机械工程、电气工程、建筑工程、化学、食品科学与工程、生物工程、动物科学、植物科学、经济与管理学、人文艺术等11个校内实验实践教学中心;建立校外实践教学基地160个。聘任教师431名，其中博士74人，硕士280人，教授43人，副教授93人。在校生7942人。 学院坚持服务区域经济发展、适应社会人才需求、以本科教育为主的办学定位和以人为本、依法治校、特色办学、质量立校的办学理念，积极倡导“博学 睿思 行健 至善”的学院精神与“和 勤 竞 雅”的校园风尚，实施人本管理亲情服务、特色教学、校企合作三大办学战略。实行学年学分制以及“3+1”(本科)、“2+1”(专科)的教学模式和“架构+平台”的培养方案，突出学生的思维训练和实际操作能力的培养，注重学生的个性培养、人文精神培养和综合素质的提高，致力培养品德高尚，身心健康，基础扎实，实践能力、适应能力、创新能力强的高素质应用型(本科)、技能型(专科)人才。 学院应届本科毕业生考研率保持在15%——21%，就业率一直在全省独立学院名列前茅。 学院设国家奖学金8000元/年、省政府奖学金6000元/年、国家励志奖学金5000元/年、省政府励志奖学金5000元/年;设一、二、三等学业奖学金，分学期奖励学习优胜的学生，年最高金额为2000元;学院还设有三好学生奖学金、优秀学生干部奖学金、单项奖学金、特别奖学金和企业奖助学金，奖励面超过40%;另外，经济困难的学生还可以通过申请国家助学贷款、国家助学金、勤工助学等形式完成大学学业。 学院积极开展与国外高校的国际交流与合作，2012年经省教育厅、省外办、省公安厅审核批准，我院获得接受外国留学生的院校资格。同时与美国、韩国、意大利、菲律宾、新西兰等有关高校签订交流合作协议。与韩国高校互派交换生项目已全面展开，每年选送优秀专科生赴韩国高校攻读本科、优秀本科生赴韩国高校攻读硕士研究生。(更新截至2018年9月13日)

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

物联网作为我国重点发展的战略性新兴产业之一，对于支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略具有重要意义。然而，当今高校物联网专业却普遍面临人才培养与产业发展不适配、教育内容与产业技术应用相脱节等挑战。本案例通过构建“多主体参与、多模式共融、多层次渐进”的物联网产业学院，全面推动企业优势与教育资源融合，从人才培养目标重构，产教融合创新平台搭建，以及“专创融合”+“赛教融合”的人才培养模式构建等方面，全面提升物联网专业人才培养质量，着力培养创新能力强、可适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才，使学生实践能力显著增强，就业率和创业成功率大幅提升。

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。