人工智能实训平台 - 人工智能

人工智能实训平台

人工智能实训平台的建设采用B/S架构，用户通过浏览器进行访问，且支持内网与外网同时访问。平台的管理功能是针对前端系统设置的对应的管理功能，便于教学过程中对前端系统的自定义管理。系统课程学习模式包括实验平台、项目路径和职业路径，满足不同场景的教学需求。在教学管理方面，平台自带人工智能课程推荐功能，可为学生提供个性化课程推荐及AI课程助手，助力学生定向就业。还可以通过大数据分析，自动生成学业报告，为学生就业提供桥梁，并作为教师教学的得力助手，为高校的学生能力培养及教师的工作提供强有力的支持。
人工智能实训平台采用私有云模式，所有课程均在云端进行，自主研发设计的教学平台可将硬件资源进行集中调度分配，可管理大规模CPU、GPU、FPGA等高性能分布式计算集群，利用容器技术对计算资源进行虚拟化，以智能调度的方式对外提供计算服务，并依托开源分布式计算框架和深度学习框架，支持训练、推理，支持CNN、RNN等各种类型的网络模型，支持Xgboost等传统机器学习模型，形成适合人工智能、深度计算；课程内容涵盖机器学习、神经网络、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、Python基础、OpenCV 、Tensorflow介绍与应用、Scikit-Learn机器学习、项目实训等诸多方面，课程类型包括基础实训、关键技术掌握、应用创新等，是一个综合性的学习研究平台；平台配合专用的资源监控系统、课程监控系统，可实时的监控整个平台的硬件资源负载以及学生学习的状态，可帮助教师合理的安排课程及对应资源。
实验平台可从实验模块、业务方向和难易程度上来进行体系的规划分类。按实验模块可以分为课程内容涵盖机器学习、神经网络、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、Python基础、OpenCV 、Tensorflow介绍与应用、Scikit-Learn机器学习、项目实训等诸多模块；按业务方向可分为人工智能架构师、人工智能讲师、人工智能产品经理、人工智能算法工程师、人工智能统计师、运维工程师、研发工程师、人工智能编程师、人工智能售前工程师、人工智能售后工程师等方向；按难易程度可以分为基础类、安装类、高级操作类、搭建类、综合案例等类型。

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