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人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

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更新時(shí)間：2022-01-18 17:18:28瀏覽次數(shù)：383次

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產(chǎn)品簡(jiǎn)介

平臺(tái)簡(jiǎn)介　　　人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是為高校開(kāi)展人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)教學(xué)而研發(fā)的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，提供了人工智能教學(xué)需要的基本內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)環(huán)境、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、考核體系，以及其他教學(xué)輔助功能

詳細(xì)介紹

平臺(tái)簡(jiǎn)介

　　人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是為高校開(kāi)展人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)教學(xué)而研發(fā)的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，提供了人工智能教學(xué)需要的基本內(nèi)容、實(shí)驗(yàn)環(huán)境、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、考核體系，以及其他教學(xué)輔助功能。內(nèi)容方面，平臺(tái)有豐富的實(shí)驗(yàn)手冊(cè)和試題，老師可以利用這些內(nèi)容給學(xué)生上課、考試、自我學(xué)習(xí)。環(huán)境方面，平臺(tái)配備了獨(dú)立、穩(wěn)定的GPU虛擬機(jī)，以滿(mǎn)足人工智能算法對(duì)高性能硬件的需求。

平臺(tái)架構(gòu)

　　人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)利用KVM虛擬化技術(shù)，同時(shí)控制管理系統(tǒng)內(nèi)的多個(gè)一體化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的資源，響應(yīng)各用戶(hù)角色對(duì)后臺(tái)的訪(fǎng)問(wèn)。平臺(tái)提供目前主流的四種深度學(xué)習(xí)框架，即Caffe、Tensorflow、Keras和Pytorch框架鏡像，鏡像中提供了安裝使用GPU版本框架必要的依賴(lài)：包括GPU開(kāi)發(fā)底層驅(qū)動(dòng)、加速庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架本身。可通過(guò)KVM一鍵創(chuàng)建環(huán)境。若用戶(hù)要使用四種框架以外的深度學(xué)習(xí)框架，可在已生成環(huán)境的基礎(chǔ)上自行安裝使用即可。

平臺(tái)特性

　　● GPU資源共享

　　人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用了CPU和GPU并行架構(gòu)，基于兩者的虛擬化技術(shù)，可以支持“一卡多人"使用，降低整體硬件成本，保證了深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練所需算力的靈活配置。

　　● 開(kāi)箱即用的環(huán)境

　　平臺(tái)預(yù)裝了四個(gè)主流深度學(xué)習(xí)軟件框架Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch，用戶(hù)可以開(kāi)箱即用，無(wú)需反復(fù)安裝操作，可以滿(mǎn)足大部分深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)和自主學(xué)習(xí)的需要。每個(gè)用戶(hù)創(chuàng)建的環(huán)境自主獨(dú)立，互不影響，即使操作不當(dāng)，環(huán)境崩潰，也可銷(xiāo)毀重建，恢復(fù)初始環(huán)境。

　　● 人工智能教材

　　本套人工智能系列教材，由清華大學(xué)博士、中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)盟人工智能專(zhuān)家委員會(huì)主任、中國(guó)信息協(xié)會(huì)教育分會(huì)人工智能教育專(zhuān)家委員會(huì)主任劉鵬教授主編，電子工業(yè)出版社出版，在京東、當(dāng)當(dāng)?shù)绕脚_(tái)發(fā)售，被國(guó)內(nèi)多所高校采用作為人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)教材使用。

　　● 科研環(huán)境數(shù)據(jù)

　　提供多種多樣的科研環(huán)境與訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源，包括科研所需要的人臉數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、環(huán)保數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)等。

　　● 豐富的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

　　Linux系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)：基本命令、壓縮與解壓、軟件安裝與環(huán)境變量設(shè)置、文件操作、訓(xùn)練模型常用命令、sed命令等。

　　Python語(yǔ)言編程實(shí)驗(yàn)：運(yùn)算符、Number、字符串、列表、元組、字典等。

　　Caffe程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)：Caffe基礎(chǔ)、LeNet手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、Python調(diào)用訓(xùn)練好的模型實(shí)現(xiàn)分類(lèi)、AlexNet圖像分類(lèi)、Net圖像分類(lèi)、ImageNet圖像分類(lèi)、VGGNet人臉識(shí)別、DeepID人臉驗(yàn)證等。

　　TensorFlow程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)：TensorFlow基礎(chǔ)、BP手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、單層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)、多層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)、玻爾茲曼機(jī)編解碼、LeNet手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、AlexNet圖像分類(lèi)、CIFAR-10圖像分類(lèi)等。

　　Keras程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)：Keras基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)率衰減、模型增量更新、模型評(píng)估、模型訓(xùn)練可視化、圖像增強(qiáng)、CNN手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別等。

　　PyTorch程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)：PyTorch基礎(chǔ)、回歸模型、世界人口線(xiàn)性回歸、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編碼器、RNN手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)：OpenCV、Numpy、Matplotlib、Pandas、Scipy、PyTesseract的OCR文字識(shí)別等。

　　深度學(xué)習(xí)圖像處理實(shí)驗(yàn)：MLP的Fashion MNIST衣物分類(lèi)、CNN的CIFAR10圖像分類(lèi)、CNN的花朵圖像分類(lèi)、AlexNet口罩識(shí)別、YOLOv3安全背心檢測(cè)、U-Net醫(yī)療圖像語(yǔ)義分割等。

　　深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理實(shí)驗(yàn)：jieba句子分詞、jieba中文詞性標(biāo)注、jieba中文分詞技術(shù)、NLP之Word2vec、Word2vec實(shí)現(xiàn)詞的向量表示、text8實(shí)現(xiàn)詞的向量表示、利用中文維基百科數(shù)據(jù)訓(xùn)練詞向量模型等。

　　深度學(xué)習(xí)拓展實(shí)驗(yàn)：CapsNet圖像分類(lèi)、Fashion-MNIST圖像分類(lèi)、Bi-LSTM圖像分類(lèi)、涂鴉數(shù)據(jù)集的圖像分類(lèi)、CNN繪畫(huà)風(fēng)格遷移、Pix2Pix圖像翻譯、Facades圖像翻譯、改進(jìn)版Encoder-Decode結(jié)構(gòu)的圖像描述、CycleGAN風(fēng)格變換。

成功案例

　　清華大學(xué)、南京大學(xué)、西華大學(xué)、西安科技大學(xué)、徐州醫(yī)科大學(xué)、桂林理工大學(xué)、陜西師范大學(xué)、重慶工商大學(xué)、河南教育學(xué)院、鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院、重慶工程學(xué)院、西安培華學(xué)院、河南財(cái)政金融學(xué)院。

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