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      2. 平臺簡介

         

          大數據人工智能實驗平臺,是面向希望同時開展大數據和人工智能專業教學的院校,而準備的一套軟硬件一體化實驗平臺。高性能的硬件提供可靠的實驗環境,豐富的課程軟件保障了實踐教學需求,用戶通過該平臺,可便捷地調用所有資源。學?梢岳迷撈脚_提供的實驗手冊和軟硬件環境,實現大數據人工智能實驗課程的日常教學、考試、科研等需求。




        平臺架構

         

          大數據人工智能實驗平臺采用Docker+KVM虛擬化技術,通過少量硬件服務器虛擬出大量的實驗機器環境,將CPU和GPU資源虛擬化后進行合理分配?晒⿲W生同時擁有多套集群進行基礎實驗,包括Hadoop、Spark、Python語言、R語言、Caffe、TensorFlow等相關實驗集群,可同時為每個學生提供多套集群進行實驗,即搭建了一個可供大量學生完成各自大數據人工智能實驗的集成環境。平臺提供了四種主流的深度學習框架鏡像——Caffe、Tensorflow、Keras和Pytorch,鏡像中安裝了深度學習GPU開發的底層驅動、加速庫和深度學習框架,可以通過Docker+KVM虛擬化一鍵創建實驗環境。若用戶需要使用其他技術框架,可在已生成環境的基礎上安裝使用其他深度學習框架。





        平臺特性

         

          ● GPU資源共享


          采用CPU和GPU并行架構,基于兩者的虛擬化技術,可以做到“一卡多人”使用,節約了硬件資源,保證了深度學習模型訓練所需充足算力的靈活配置。


          ● 開箱即用的環境


          預裝主流的大數據、深度學習軟件Hadoop、Spark、Kafka、Storm、Hive、HBase、Zookeeper、Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch等框架,用戶可以開箱即用,無需反復的安裝操作,即可滿足大部分大數據、深度學習實驗教學和自主學習的需要。每個用戶創建的環境自主獨立,互不影響。即使操作不當,環境崩潰,也可銷毀重建,恢復初始環境。


          ● 完整的課程體系


          大數據人工智能實驗平臺是集實驗機器、理論教材、實驗手冊、視頻數據以及師資培訓于一體的產品。解決如何開設大數據、人工智能實驗課程、需要做什么實驗、怎么完成實驗等一系列問題,提供完整的大數據、人工智能教學體系及配套資源,包含:大數據和人工智能系列課程、課程教材、教學PPT、課程視頻、實驗環境、實驗手冊、實驗數據、師資培訓等內容。



          ● 科研環境數據


          提供多種多樣的科研環境和訓練數據資源,包括科研所需要的人臉數據、交通數據、環保數據、傳感器數據、圖片數據等。


          ● 大數據人工智能教材


          大數據人工智能系列教材,由清華大學博士、中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任、中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任劉鵬教授主編,由電子工業出版社、清華大學出版社正式出版發行,在京東、當當等平臺發售,被國內多所高校采用作為大數據、人工智能相關專業教材使用。





          ● 豐富的實驗內容


          擁有豐富的大數據與人工智能實驗,涵蓋原理驗證、綜合應用、自主設計及創新的多層次實驗內容,每個實驗在線提供詳細的實驗目的、實驗內容、實驗原理和實驗流程指導,配套相應的實驗數據,參照實驗手冊即可輕松完成每個實驗,幫助用戶解決大數據實驗入門門檻限制。


          Linux系統實驗:基本命令、壓縮與解壓、軟件安裝與環境變量設置、文件操作、訓練模型常用命令、sed命令等。


          Python語言編程實驗:流程控制、列表和元組、文件操作、正則表達式、字符串、字典等。


          R語言編程實驗:流程控制、文件操作、數據幀、因子操作、函數、線性回歸等。


          大數據處理技術實驗:HDFS實驗、YARN實驗、MapReduce實驗、Hive實驗、Spark實驗、Zookeeper實驗、HBase實驗、Storm實驗等。


          數據采集實驗:網絡爬蟲原理、爬蟲之協程異步、網絡爬蟲的多進程采集、爬取豆瓣電影信息、爬取豆瓣圖書Top250、爬取雙色球開獎信息等。


          數據清洗實驗:Excel數據清洗常用函數、Excel數據分裂、Excel快速定位和填充、住房數據清洗、銀華基金數據清洗實例、客戶簽到數據的清洗轉換、數據脫敏等。


          數據標注實驗:標注工具的安裝與基礎操作、車牌夜晚環境標框標注、車牌日常環境標框標注、不完整車牌標框標注、行人標框標注、物品分類標注等。


          數據分析及可視化實驗:Jupyter Notebook、Pandas、NumPy、Matplotlib、Scipy、Seaborn、Statsmodel等。


          數據挖掘實驗:決策樹分類、隨機森林分類、樸素貝葉斯分類、支持向量機分類、K-means聚類等。


          金融大數據實驗:股票數據抓取、股票數據分析、時間序列分析、金融風險管理、預測股票走勢、中美實時貨幣轉換等。


          電商大數據實驗:航空公司客戶價值分析、基于基站定位數據的商圈分析、員工離職預測、數據分析、電商產品評論數據情感分析、電商打折套路解析等。


          數理統計實驗:高級數據管理、基本統計分析、回歸、方差分析、功效分析、中級繪圖等。


          Caffe程序設計實驗:Caffe基礎、LeNet手寫數字識別、MNIST手寫數字識別、Python調用訓練好的模型實現分類、AlexNet圖像分類、GoogLeNet圖像分類、ImageNet圖像分類、VGGNet人臉識別、DeepID人臉驗證等。


          TensorFlow程序設計實驗:TensorFlow基礎、BP手寫數字識別、MNIST手寫數字識別、單層感知機實現、多層感知機實現、玻爾茲曼機編解碼、LeNet手寫數字識別、MNIST手寫數字識別、AlexNet圖像分類、CIFAR-10圖像分類等。


          Keras程序設計實驗:Keras基礎、學習率衰減、模型增量更新、模型評估、模型訓練可視化、圖像增強、CNN手寫數字識別、MNIST手寫數字識別等。


          PyTorch程序設計實驗:PyTorch基礎、回歸模型、世界人口線性回歸、經網絡實現自動編碼器、RNN手寫數字識別、MNIST手寫數字識別等。


          機器學習實驗:OpenCV、Numpy、Matplotlib、Pandas、Scipy、PyTesseract的OCR文字識別等。


          深度學習圖像處理實驗:MLP的Fashion MNIST衣物分類、CNN的CIFAR10圖像分類、CNN的花朵圖像分類、AlexNet口罩識別、YOLOv3安全背心檢測、U-Net醫療圖像語義分割等。


          深度學習自然語言處理實驗:jieba句子分詞、jieba中文詞性標注、jieba中文分詞技術、NLP之Word2vec、Word2vec實現詞的向量表示、text8實現詞的向量表示、利用中文維基百科數據訓練詞向量模型等。


          深度學習拓展實驗:CapsNet圖像分類、Fashion-MNIST圖像分類、Bi-LSTM圖像分類、涂鴉數據集的圖像分類、CNN繪畫風格遷移、Pix2Pix圖像翻譯、Facades圖像翻譯、改進版Encoder-Decode結構的圖像描述、CycleGAN風格變換等。




        成功案例

         

          西華大學、華僑大學、河南教育學院、重慶工程學院等。


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