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      2. 基本背景

         

          人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。云計算和分布計算為人工智能提供了強大的計算資源和新型計算模式,大數據為人工智能提供了豐富的數據資源,深度學習為人工智能提供了有效的學習方法。隨著互聯網大數據時代的到來,數據集的獲取變得容易,高性能的GPU也可以大大縮短訓練的時間,深度學習算法也隨之發展起來,體現出遠超傳統算法的性能。

          人工智能已經成為引領性的戰略性技術和新一輪產業變革的核心驅動力,成為國際學術的新熱點、世界經濟的新焦點、經濟發展的新引擎、社會建設的新機遇。世界上主要發達國家都從國家層面加強了對人工智能的戰略安排、頂層設計和系統協調。

          人工智能技術在語音識別、圖像識別、自然語言處理、智能機器人、專家系統等眾多領域取得了突飛猛進的發展。人工智能領域在近幾年來的快速發展,快速擴張的行業規模、高能力及素質的人才要求導致企業出現人才缺口。

          因此人工智能實訓室的建設,實現高校教學科研一體化,增加學生就業機會和薪資水平,提高師資水平,逐步培養當今互聯網時代IT行業的人工智能人才。


        方案介紹

         

          人工智能實訓室是專為高校人工智能教學、實驗、實訓、科研需求研發的軟硬件一體化解決方案。利用KVM虛擬化管理技術,同時管理系統內的多個一體化實驗平臺的資源控制,控制調度各個實驗用戶角色對后臺的訪問。提供用戶初始化、開啟、銷毀集群等操作,并可實時監控集群使用量并進行調整。

          人工智能實訓室提供目前主流的四種深度學習框架——Caffe、Tensorflow、Keras和Pytorch框架的鏡像,鏡像中安裝使用GPU版本框架必要的依賴:包括GPU開發的底層驅動、加速庫和深度學習框架本身?梢酝ㄟ^KVM一鍵創建環境。若用戶想要使用平臺提供的四種框架以外的深度學習框架,可在已生成環境的基礎上自行安裝使用其他深度學習框架即可。

          人工智能實訓室提供豐富的實驗內容,有Linux、Python、Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch、機器學習算法、圖像處理、自然語言等。每個實驗配備了對應的數據集和需要的源碼文件。在看完實驗原理的基礎上,按照手冊步驟一步一步在自己的環境中操作,即可簡單的完成實驗。

          人工智能實訓室拓撲圖:



                人工智能實驗平臺硬件示意圖



                人工智能實驗平臺部署規劃架構圖:




        用戶價值


          高水平教科研平臺

          人工智能實訓室建成后將成為教師進行科學研究、學生教學的平臺,通過對當前人工智能技術發展的前沿領域進行跟蹤和研究,吸引國內外高水平人才,提升學?蒲袆撔履芰,培育該領域的研發隊伍等具有十分重要的意義。

          人才培養

          借助人工智能實訓室,可促進我校人工智能相關技術理論教學和實踐教學的融合統一,將大幅提升我校專業教學科研質量和教學科研水平,激發學生學習的積極性,最終通過學生綜合實踐和創新能力的全面提升來增強其就業競爭力,促進新時期創新型人才培養目標的實現。

          學生創新創業能力的培育與提升

          人工智能實訓室的實驗項目以提高學生解決實際問題的能力和創新研究能力為主要目標。提升了相關專業綜合實驗、創新實驗課程比重,通過多元化的實驗手段,獲得對交叉學科專業知識、專業活動和相關專業知識、相關專業活動的系統理解與認識,從而提升學生的創新能力。

          科研教學

          人工智能實訓室建成后,高校將在人工智能領域的科研與實驗教學條件將得到大大改善,可滿足相關專業科研與教學項目的順利展開,滿足創新開拓相關實驗課程的教學需求。

          科學研究

          人工智能實訓室建成后也將成為教師進行科學研究的平臺,以人工智能研究為主,通過對當前人工智能技術在行業發展的前沿領域進行跟蹤和研究,吸引國內外高水平人才,提升學?蒲袆撔履芰,培育該領域的研發隊伍等具有十分重要的意義。

          產學研結合

          人工智能實訓室的建成將有利于促進我校產學研結合的實踐,在更大的范圍內為社會創造效益。通過在產學研結合一線實踐中發現問題、探索和解決問題,有助于開辟新興學科和交叉學科,為高校的學科建設、專業建設以及教學、科研水平的提高提供強大動力。

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