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人工智能教学实训平台解决方案

时间:2022-03-10   访问量:16319

一、人工智能发展背景
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。经过60多年的演进,特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,进入新阶段,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点,受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发,芯片化硬件化平台化趋势更加明显,人工智能发展进入新阶段。当前,新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进,正在引发链式突破,推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术,世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前,我国国家安全和国际竞争形势更加复杂,必须放眼全球,把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划,牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动,打造竞争新优势、开拓发展新空间,有效保障国家安全。

二、人工智能教学平台优势
2.1 方案优势
基于云模式的智慧教育人工智能教学实训平台的设计全面落实“产、学、用、监、评”一体化的思想和模式,从教学、实践、使用、监控、评估等多方面注重专业人才和特色人才的培养。学生可以通过在教学平台的学习熟练掌握人工智能的基础知识,通过掌握的知识在人工智能课程实验中进行动手实践。
本实训系统平台方案融合C语言、Python等基础编程课程,人工智能领域涉及深度学习、机器学习、图像识别、自然语言处理、生物特征识别等诸多方面,课程类型包括基础实训、关键技术掌握、应用创新等等各层次实践教学。从面向人工智能行业的需求、促进学生职业发展的角度,规划和规划建设基于云模式的人工智能实训系统,真正在产业、学校及实际项目中相互配合,发挥优势,形成生产、学习、实践、运用、监控、评估的系统运作模式,从而建设人工智能特色专业。
利用虚拟化教学资源,搭建实训实战平台,将理论学习、实践教学和人工智能搭建、挖掘、存储、分析实战融为一体,从易到难、循序渐进,逐步提升学生的学习技能和实践水平,提高“学”的质量和成效。定制专业化技能评估与教学监控功能,将学生的学习情况、专业喜好、适用岗位形成报告模版。秉承着“精准、先进、创新”的原则,实时监控学生操作,分析学习情况,评估学生知识水平,从而减轻学校及教师的压力。首先,依据监控实况教师进行精准化教学,免去非必要的讲解,节省了教师们大量的时间;其次,分析评估报告,把握学生学习动向,带有专业方向地进行指导教学;最后,推送功能将人工智能公司需求模版与评估报告相匹配,若匹配度高度吻合,将直接进行推送,减轻学校及学生们的就业负担。

2.2技术优势
实验平台采用私有云模式,所有课程均在云端进行,自主研发设计的云平台可将硬件资源进行集中调度分配,适用于人工智能领域的GPU计算以及FPGA扩展设计。学生实验所需的开发与操作环境均以虚拟化的方式提供,让学生进行人工智能相关工作。实验平台可为每个学生分配独立的实验环境,提供简单可用的开发环境,并用可对环境中的学生资源进行有效管理。
平台采用了如下关键技术:
· 3V-CloudLab技术(Virtual OS, Virtual App, Virtual Environment)
服务软件运行在虚拟OS层,有硬件虚拟化支持,保证服务的一致性、可迁移性与基本性能。
实验环境虚拟化:以云的方式提供在线培训服务。
·  WebTerm技术
使用Web浏览器接入远程桌面,无需其它软件。
实验与课程在流程上结合得更紧密。
· SelfRecover技术
借助虚拟化与自部署技术,在系统出现严重故障时,智能恢复。
· GPU虚拟化技术
虚拟实验环境应用,实现运行在数据中心服务器上的虚拟机实例共享使用同一块或多块GPU处理器进行安全且高效的计算。
· FPGA虚拟化技术
虚拟实验环境应用,灵活变换数据通路宽度,实现安全、高效、低耗的计算。

三、人工智能教学平台
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,适用于人工智能领域的GPU计算以及FPGA扩展设计;课程内容涵盖C语言、Python等编程基础、人工智能领域涉及深度学习、机器学习、图像识别、自然语言处理、生物特征识别等诸多方面,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。

3.1实验平台功能
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。后台管理包括7项功能,包括:用户组织、实验平台、云资源、教学管理、就业推送、在线考试、技能评估管理功能。

3.1.1用户组织管理功能
用户组织管理功能包括:注册审核、个人中心、组织管理、权限管理、角色管理、用户列表。其对应功能如下:
注册审核:显示用户申请注册的信息列表,可对用户注册信息进行核实,审核之后通过即注册成功,也可以批量通过注册用户。
个人中心:用户可以修改其个人资料,如登录密码、手机号等信息。
组织管理:新增、查看、修改、删除学院组织信息。
权限管理:新增、修改、删除权限信息。
角色管理:新增、查看、编辑、删除角色信息。
用户列表:其包含有编号、登录名、邮箱、角色(用户组)、状态、最后登录时间、操作等功能;可新增用户、或根据数量的多少进行批量导入;用户可在操作功能里对个人信息进行修改、锁定和删除。



注册审核功能界面


 个人中心功能界面


组织管理功能界面


权限管理功能界面


角色管理功能界面


用户列表功能界面

3.1.2实验平台管理功能
实验平台管理功能包含:实验管理、体系管理等功能。其中,用户可在实验管理功能中查看全部课程,并可对课程进行增、搜索、修改、删除管理;新增实验和已有实验涉及到的内容有实验基本信息,实验文档和虚拟机配置等。体管理是针对课程体系,可对实验体系、分类、模块、实验进行增加、修改和删除等管理。通过此功能,用户可以自己设置一些新的课件,以满足学校自定义需求。


实验管理功能界面


体系管理功能界面

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