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LGBX-AI02型人工智能應用技術實訓室

一、實訓室概述
基于云模式的人工智能及智能硬件實訓平臺的設計全面落實“產、學、用、監、評”一體化的思想和模式,從教學、實踐、使用、監控、評估等多方面注重專業人才和特色人才的培養。本實訓系統平臺方案融合操作系統、數據庫、編程語言、統計分析、人工智能等課程,人工智能領域涉及機器學習、神經網絡與深度學習、自然語言處理、機器視覺等諸多方面,課程類型包括基礎實訓、關鍵技術掌握、應用創新等等各層次實踐教學。從面向人工智能行業的需求、促進學生職業發展的角度,規劃建設基于云模式的人工智能及智能硬件實訓平臺,真正在產業、學校及實際項目中相互配合,發揮優勢,形成生產、學習、實踐、運用、監控、評估的系統運作模式,從而建設大數據及人工智能特色專業。
二、實訓室特點
平臺的建設采用B/S架構,用戶通過瀏覽器進行訪問,且支持內網與外網同時訪問。平臺的管理功能是針對前端系統設置的對應的管理功能,便于教學過程中對前端系統的自定義管理。在教學管理方面,平臺自帶人工智能課程推薦功能,可為學生提供個性化課程推薦及AI課程助手,助力學生定向就業。還可以通過大數據分析,自動生成學業報告,為學生就業提供橋梁,并作為教師教學的得力助手,為高校的學生能力培養及教師的工作提供強有力的支持。
實訓平臺采用私有云模式,所有課程均在云端進行,自主研發設計的教學平臺可將硬件資源進行集中調度分配,可管理大規模CPU、GPU等高性能分布式計算集群,利用容器技術對計算資源進行虛擬化,以智能調度的方式對外提供計算服務,并依托開源分布式計算框架和深度學習框架,支持訓練、推理,支持CNN、RNN等各種類型的網絡模型,支持Xgboost等傳統機器學習模型,適合大數據、人工智能、深度計算。
人工智能實訓課程資源共計200多個,資源涵蓋了操作系統類、數據庫類、編程語言類、統計分析類、機器學習類、神經網絡與深度學習類、自然語言處理類、機器視覺類、智能硬件類課程等諸多方面課程,課程類型包括基礎實訓、關鍵技術掌握、應用創新等,是一個綜合性的學習研究平臺;平臺配合專用的資源監控系統、課程監控系統,可實時的監控整個平臺的硬件資源負載以及學生學習的狀態,可幫助教師合理的安排課程及對應資源。
三、實訓室組成
(一)人工智能實驗平臺系統
(二)算法集系統
(三)數據集系統
(四)個人中心系統
(五)在線考試系統
(六)控制臺系統
(七)資源管理系統
(八)教學管理中心
(九)學習進度管理系統
(十)操作系統實訓課程
(十一)數據庫實訓課程
(十二)編程語言類實訓課程
(十三)統計分析類實訓課程
(十四)機器學習算法與實踐實訓課程
(十五)機器學習項目實戰課程
(十六)神經網絡與深度學習原理實現實訓課程
(十七)深度學習項目實戰課程
(十八)Tensorflow2框架應用案例課程
(十九)自然語言處理項目實戰課程
(二十)機器視覺OpenCV實訓課程
(二十一)機器視覺項目實戰課程
(二十二)智能無人駕駛終端
(二十三)智能搬運移動終端
(二十四)智能視覺機器狗
(二十五)數據安全保障箱
(二十六)智能集中運維控制器
(二十七)人工智能云平臺云災備系統
(二十八)人工智能管理控制設備
(二十九)人工智能云資源計算設備
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