人工智能实验室
人工智能实验室

人工智能创新实验室介绍

1. 实验室整体介绍

人工智能实验室组成

基础硬件资源池包括人工智能硬件支撑一体机、智能安保一体机设备等。

教学科研创新平台以人工智能实验管理平台为教学管理平台,以人工智能算法学习平台(HML)平台为人工智能核心算法的基础教学平台,以企业级智能安保项目为人工智能行业应用实践教学平台,在帮助学生理解人工智能概念的同时,提高学生的动手能力,为就业做铺垫。通过项目化教学,基于人工智能图像识别、人脸识别、数据训练与机器学习技术等应用开发与学习。

配套教学资源包括了于实验室平台配套的所有数字化教学资源,如微课、课件、实验手册、工程案例、SDK开发包等。教学资源覆盖了人工智能专业教学的所有知识点,包括人工智能数学基础、Python基础教学、TensorFlow深度学习、Python数据分析、Spark ML人工智能应用实战等模块。

2.实验室特色

简单化的实验教学过程

企业级综合项目实战

采用主流技术、源代码开放

3.实验室技术架构

人工智能创新实验平台由门户平台进行统一管理,由人工智能实验云平台进行实验教学过程化管理,按管理员、教师、助教、学生4个不同的角色进行整体实验教学的管理,教师通过对教学课程的维护、对学生、学生下发实验课程、学生报告、学生考试、学生双创项目等主要环节的管理,完成验教学过程化管理。

在训练数据源部分,支持更丰富的数据种类,如视觉计算数据集MNIST、视觉对象识别的数据库ImageNet、音视频数据等主流的数据源。

算法方面,围绕人工智能生态圈,实验平台支持更丰富的主流人工智能框架及算法,如基于TensorFlow的TensorFlow Serving、基于Hadoop的数据分析工具Mahout、基于Spark架构的大规模实时数据处理机器学习框架、基于Flink架构的面向分布式数据流处理和批量数据处理的机器学习框架等,支持主流算法如分类/回归算法、深度学习CNN及RNN算法、Seq2Seq算法等;

在算力方面,会以软件平台、硬件、数据源为一体的方式进行交付,一体机的交付方式增加了平台的融合性,使平台的性能达到最优化。

在应用方面,我们会集成更多的人工智能领域的相关应用,智能音箱、人脸识别、图像识别、语音合成、无人驾驶等等:

人工智能实验室技术架构图

4.实验项目

序号实验模块实验概述课时

1

人工智能行业发展

包含人工智能概念、人工智能发展历程、人工智能技术热点、人工智能产业图谱等。

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2

人工智能算法简介

包含常用机器学习算法K-近邻、决策树、支持向量机等的简介,以及循环神经网络、卷积神经网络等深度学习算法的简介。

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3

Python编程实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:Python数据类型、Python文件I/O、Python面向对象、Python爬虫等。

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4

Linux运维实战实验模块

主要是围绕Linux文件管理、权限管理、磁盘管理、网络管理、shell编程等模块。

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5

Scala编程实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含Scala简介、Scala安装及开发环境配置、Scala基础语法、字符串、数值、控制结构、类和属性、方法、对象、集合等。

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6

Python数据分析实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:NumPy库介绍、Scipy库介绍、Matplotlib库介绍、Pandas库介绍、Python数据分析综合实战等。

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7

人工智能数学基础实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:排列组合与古典概型、统计与分布、线性代数及矩阵、多维向量空间、回归与拟合、聚类和分类等实验模块。

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8

Python机器学习实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:机器学习基础、K-近邻、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、Adaboost、K-Means等实验模块。

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9

Python机器学习实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:机器学习基础、K-近邻、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、Adaboost、K-Means等实验模块。

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10

TensorFlow深度学习实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:MNIST数据集的介绍和下载、MNIST机器学习入门、基于MNIST数据集的逻辑回归算法、基于MNIST数据集的卷积神经网络算法等;文本分类介绍、文本分类案例、文本分类综合实战等。

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11

Spark ML人工智能实战实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:Spark MLlib基础、Spark MLlib回归算法、Spark MLlib分类算法、Spark MLlib聚类算法、Spark MLlib关联规则挖掘算法、Spark MLlib推荐算法、Spark MLlib神经网络算法等内容。

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智能搜索实战实验模块

提供实验内容及配套实验资源。包含:关联分析算法Apriori、聚类算法K-means、k近邻、支持向量机等常用机器学习算法的实战。

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HML人工智能算法实战

提供实验内容及配套实验资源。包含:关联分析算法Apriori、聚类算法K-means、k近邻、支持向量机等常用机器学习算法的实战。

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语音识别实战

提供实验内容及配套实验资源。包含:常用语音数据集的概念、下载、语音识别的技术原理,以及语音识别的实战应用。

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图像识别实战

提供实验内容及配套实验资源。包含:图像数据集ImageNet的概念、下载,以及ImageNet图像识别的实战应用。

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