结合多(duō)年教育及开发经验，以人工(gōng)智能(néng)、大数据产(chǎn)业需求為(wèi)导向，以企业岗位模型為(wèi)基准，以应用(yòng)型人才培养為(wèi)目标，引入行业典型项目案例，研发出集教學(xué)、实验、实训、科(kē)研為(wèi)一體(tǐ)的人工(gōng)智能(néng)专业建设解决方案。

①、5大实验环境

Docker实验环境、OpenStack实验环境、Jupyter实验环境、AI机器學(xué)习实验环境、AI深度學(xué)习实验环境

 
②、配套教學(xué)资源

200+实验手册、  1TB+实验数据、180+教學(xué)PPT、46+虚机镜像 220+配套习题

③、2套课程體(tǐ)系

AI人工(gōng)智能(néng)基础课程（15+门）、AI人工(gōng)智能(néng)行业案例课程（16+门）

④、企业级硬件设备

管理(lǐ)节点 计算节点 存储资源池 计算资源池 网络资源池 CPU：Intel E5 2600 GPU：Nvidia Tesla P100/P40/V100

一、应用(yòng)型人工(gōng)智能(néng)人才培养

1、课程

①、专业基础课

人工(gōng)智能(néng)数學(xué)基础、脑与认知原理(lǐ)、人工(gōng)智能(néng)导论、机器學(xué)习、深度學(xué)习、電(diàn)路基础、数据挖掘技(jì )术、自然语言处理(lǐ)技(jì )术

②、专业核心课

机器感知与模式识别、知识工(gōng)程、机器人与智能(néng)系统、Python程序设计、计算机视觉及应用(yòng)、TensorFlow开发与应用(yòng)、AI算法基础

③、专业选修课

Python数据分(fēn)析与挖掘、数据挖掘-典型算法、机器學(xué)习基础、深度學(xué)习算法、深度學(xué)习框架、深度學(xué)习行业案例

2、产(chǎn)业

①、无人驾驶汽車(chē)

传感感知、自动控制 體(tǐ)系结构、人工(gōng)智能(néng)、 视觉计算

②、智能(néng)医(yī)疗影像

图像感知、医(yī)疗影像识别 影像存储、图形转换

③、智能(néng)语音识别

特征提取、语言模型 、语音翻译、声纹识别

④、无人驾驶飞机

无線(xiàn)遥感、程序控制、自主操作(zuò)
 

3、技(jì )术

①、机器學(xué)习

概率统计、数据结构与算法 架构设计、机器學(xué)习理(lǐ)论 开发语言与工(gōng)、具(jù)特征处理(lǐ)

②、计算机视觉

视觉神经科(kē)學(xué)、凸话论 视频图像分(fēn)析、目标检测 人脸识别、手势识别

③、自然语言处理(lǐ)

線(xiàn)性代数、开源库 问答(dá)系统、舆情分(fēn)析 机器翻译、研究方法 人机对话、语言翻译

④、知识图谱

知识库、知识检索、 知识推理(lǐ)、知识存储 知识融合、知识表示 知识提取

⑤、人机交互

认知學(xué)、神经信号 心理(lǐ)學(xué)、電(diàn)子信号 非精(jīng)准交互、多(duō)通道交互

⑥、生物(wù)特征识别

指纹识别、脸像识别 皮肤芯片、步态识别 虹膜识别、视网膜识别 DNA识别

⑦、VR/AR

三维图形、立體(tǐ)显示 头眼手跟踪、3D模型 触觉触力反馈

二、人工(gōng)智能(néng)实验室—DOCKER实验环境

人工(gōng)智能(néng)实验室—— Docker实验环境：集中(zhōng)算力模式下，底层采用(yòng)Docker技(jì )术实现，并使用(yòng)K8S技(jì )术实现分(fēn)布式集中(zhōng)管理(lǐ)。在应用(yòng)层面上本平台贴合用(yòng)户直接与教學(xué)业務(wù)场景紧密结合；从容器制作(zuò)到容器使用(yòng)全部都内嵌到平台中(zhōng)。可(kě)支持教师深度二次开发各种信息类课程底层环境,也可(kě)用(yòng)于课堂演示等等。

镜像主机环境加工(gōng)

镜像环境加工(gōng)与实验手册素材配置

三、人工(gōng)智能(néng)实验室—JUPYTER实验环境

人工(gōng)智能(néng)实验室——Jupyter实验环境：在诸多(duō)数据科(kē)學(xué)类实验环境中(zhōng)，Jupyter是一个极易上手的IDE。包括各类开发语言均可(kě)内置，例如：Python3、R语言等，而且可(kě)以支持控制台模式。本平台采用(yòng)集中(zhōng)算力统一管控方式（K8S），并将Jupyter lab版本内嵌到WEB中(zhōng)，方便學(xué)生实训，教师演示。

启动Ipython的控制台模式

启动R语言的控制台模式

四、人工(gōng)智能(néng)实验室—OPENSTACK实验环境

人工(gōng)智能(néng)实验室——OpenStack实验环境：本实验环境采用(yòng)集中(zhōng)算力模式，并按教學(xué)和实训的应用(yòng)需求，為(wèi)用(yòng)户分(fēn)配资源，多(duō)算力环境中(zhōng)使用(yòng)Openstack进行集中(zhōng)管控，可(kě)以满足教學(xué)、实训时所需要的各类Linux虚拟机、Windows虚拟机的使用(yòng)。

配置虚拟机的基础母版

五、人工(gōng)智能(néng)实验室—机器學(xué)习训练系统

人工(gōng)智能(néng)实验室——机器學(xué)习实验环境： 是一大机器學(xué)习计算服務(wù)平台。通过整合高性能(néng)计算、云计算、大数据、机器學(xué)习等多(duō)學(xué)科(kē)的关键技(jì )术，提供一站式机器學(xué)习云计算应用(yòng)服務(wù)解决方案，能(néng)够帮助用(yòng)户快速构建机器學(xué)习应用(yòng)，以解决实际问题，同时可(kě)以导出相关代码，供用(yòng)户學(xué)习使用(yòng)。 机器學(xué)习实验环境集成了分(fēn)类、聚类、回归、关联规则、推荐算法及自然语言处理(lǐ)算法等多(duō)种算法，并提供直观易用(yòng)的拖拽式操作(zuò)，使用(yòng)户无需编程也可(kě)应用(yòng)机器學(xué)习方法解决实际问题。

训练模型

评估结果

六、人工(gōng)智能(néng)实验室—深度學(xué)习实验环境

深度學(xué)习实验环境：通过整合人工(gōng)智能(néng)、高性能(néng)计算、大数据及云计算等多(duō)學(xué)科(kē)的关键技(jì )术，提供从训练到推理(lǐ)的一站式人工(gōng)智能(néng)应用(yòng)服務(wù)解决方案，能(néng)够帮助用(yòng)户快速构建人工(gōng)智能(néng)研发及科(kē)研环境，大幅降低人工(gōng)智能(néng)技(jì )术准入门槛，提升人工(gōng)智能(néng)研发效率。该环境集成图像分(fēn)类、目标检测等多(duō)个应用(yòng)场景，提供从数据集管理(lǐ)、模型管理(lǐ)、模型训练到模型输出的全流程AI计算服務(wù)。

数据标注

测试模型