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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