基本背景

 

  人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。云计算和分布计算为人工智能提供了强大的计算资源和新型计算模式,大数据为人工智能提供了丰富的数据资源,深度学习为人工智能提供了有效的学习方法。随着互联网大数据时代的到来,数据集的获取变得容易,高性能的GPU也可以大大缩短训练的时间,深度学习算法也随之发展起来,体现出远超传统算法的性能。

  人工智能已经成为引领性的战略性技术和新一轮产业变革的核心驱动力,成为国际学术的新热点、世界经济的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇。世界上主要发达国家都从国家层面加强了对人工智能的战略安排、顶层设计和系统协调。

  人工智能技术在语音识别、图像识别、自然语言处理、智能机器人、专家系统等众多领域取得了突飞猛进的发展。人工智能领域在近几年来的快速发展,快速扩张的行业规模、高能力及素质的人才要求导致企业出现人才缺口。

  因此人工智能实训室的建设,实现高校教学科研一体化,增加学生就业机会和薪资水平,提高师资水平,逐步培养当今互联网时代IT行业的人工智能人才。


方案介绍

 

  人工智能实训室是专为高校人工智能教学、实验、实训、科研需求研发的软硬件一体化解决方案。利用KVM虚拟化管理技术,同时管理系统内的多个一体化实验平台的资源控制,控制调度各个实验用户角色对后台的访问。提供用户初始化、开启、销毁集群等操作,并可实时监控集群使用量并进行调整。

  人工智能实训室提供目前主流的四种深度学习框架——Caffe、Tensorflow、Keras和Pytorch框架的镜像,镜像中安装使用GPU版本框架必要的依赖:包括GPU开发的底层驱动、加速库和深度学习框架本身。可以通过KVM一键创建环境。若用户想要使用平台提供的四种框架以外的深度学习框架,可在已生成环境的基础上自行安装使用其他深度学习框架即可。

  人工智能实训室提供丰富的实验内容,有Linux、Python、Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch、机器学习算法、图像处理、自然语言等。每个实验配备了对应的数据集和需要的源码文件。在看完实验原理的基础上,按照手册步骤一步一步在自己的环境中操作,即可简单的完成实验。

  人工智能实训室拓扑图:



        人工智能实验平台硬件示意图



        人工智能实验平台部署规划架构图:




用户价值


  高水平教科研平台

  人工智能实训室建成后将成为教师进行科学研究、学生教学的平台,通过对当前人工智能技术发展的前沿领域进行跟踪和研究,吸引国内外高水平人才,提升学校科研创新能力,培育该领域的研发队伍等具有十分重要的意义。

  人才培养

  借助人工智能实训室,可促进我校人工智能相关技术理论教学和实践教学的融合统一,将大幅提升我校专业教学科研质量和教学科研水平,激发学生学习的积极性,最终通过学生综合实践和创新能力的全面提升来增强其就业竞争力,促进新时期创新型人才培养目标的实现。

  学生创新创业能力的培育与提升

  人工智能实训室的实验项目以提高学生解决实际问题的能力和创新研究能力为主要目标。提升了相关专业综合实验、创新实验课程比重,通过多元化的实验手段,获得对交叉学科专业知识、专业活动和相关专业知识、相关专业活动的系统理解与认识,从而提升学生的创新能力。

  科研教学

  人工智能实训室建成后,高校将在人工智能领域的科研与实验教学条件将得到大大改善,可满足相关专业科研与教学项目的顺利展开,满足创新开拓相关实验课程的教学需求。

  科学研究

  人工智能实训室建成后也将成为教师进行科学研究的平台,以人工智能研究为主,通过对当前人工智能技术在行业发展的前沿领域进行跟踪和研究,吸引国内外高水平人才,提升学校科研创新能力,培育该领域的研发队伍等具有十分重要的意义。

  产学研结合

  人工智能实训室的建成将有利于促进我校产学研结合的实践,在更大的范围内为社会创造效益。通过在产学研结合一线实践中发现问题、探索和解决问题,有助于开辟新兴学科和交叉学科,为高校的学科建设、专业建设以及教学、科研水平的提高提供强大动力。

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