平台简介

 

  人工智能实验平台是为高校开展人工智能相关专业教学而研发的实验实训平台,提供了人工智能教学需要的基本内容、实验环境、训练数据、考核体系,以及其他教学辅助功能。内容方面,平台有丰富的实验手册和试题,老师可以利用这些内容给学生上课、考试、自我学习。环境方面,平台配备了独立、稳定的GPU虚拟机,以满足人工智能算法对高性能硬件的需求。





平台架构

 

  人工智能实验平台利用KVM虚拟化技术,同时控制管理系统内的多个一体化实验平台的资源,响应各用户角色对后台的访问。平台提供目前主流的四种深度学习框架,即Caffe、Tensorflow、Keras和Pytorch框架镜像,镜像中提供了安装使用GPU版本框架必要的依赖:包括GPU开发底层驱动、加速库和深度学习框架本身。可通过KVM一键创建环境。若用户要使用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即可。





平台特性

 

  ● GPU资源共享


  人工智能实验平台采用了CPU和GPU并行架构,基于两者的虚拟化技术,可以支持“一卡多人”使用,降低整体硬件成本,保证了深度学习模型训练所需算力的灵活配置。


  ● 开箱即用的环境


  平台预装了四个主流深度学习软件框架Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch,用户可以开箱即用,无需反复安装操作,可以满足大部分深度学习实验教学和自主学习的需要。每个用户创建的环境自主独立,互不影响,即使操作不当,环境崩溃,也可销毁重建,恢复初始环境。


  ● 人工智能教材


  本套人工智能系列教材,由清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任刘鹏教授主编,电子工业出版社出版,在京东、当当等平台发售,被国内多所高校采用作为人工智能相关专业教材使用。




  ● 科研环境数据


  提供多种多样的科研环境与训练数据资源,包括科研所需要的人脸数据、交通数据、环保数据、传感器数据、图片数据等。


  ● 丰富的实验内容


  Linux系统实验:基本命令、压缩与解压、软件安装与环境变量设置、文件操作、训练模型常用命令、sed命令等。


  Python语言编程实验:运算符、Number、字符串、列表、元组、字典等。


  Caffe程序设计实验:Caffe基础、LeNet手写数字识别、MNIST手写数字识别、Python调用训练好的模型实现分类、AlexNet图像分类、GoogLeNet图像分类、ImageNet图像分类、VGGNet人脸识别、DeepID人脸验证等。


  TensorFlow程序设计实验:TensorFlow基础、BP手写数字识别、MNIST手写数字识别、单层感知机实现、多层感知机实现、玻尔兹曼机编解码、LeNet手写数字识别、MNIST手写数字识别、AlexNet图像分类、CIFAR-10图像分类等。


  Keras程序设计实验:Keras基础、学习率衰减、模型增量更新、模型评估、模型训练可视化、图像增强、CNN手写数字识别、MNIST手写数字识别等。


  PyTorch程序设计实验:PyTorch基础、回归模型、世界人口线性回归、经网络实现自动编码器、RNN手写数字识别、MNIST手写数字识别等。


  机器学习实验:OpenCV、Numpy、Matplotlib、Pandas、Scipy、PyTesseract的OCR文字识别等。


  深度学习图像处理实验:MLP的Fashion MNIST衣物分类、CNN的CIFAR10图像分类、CNN的花朵图像分类、AlexNet口罩识别、YOLOv3安全背心检测、U-Net医疗图像语义分割等。


  深度学习自然语言处理实验:jieba句子分词、jieba中文词性标注、jieba中文分词技术、NLP之Word2vec、Word2vec实现词的向量表示、text8实现词的向量表示、利用中文维基百科数据训练词向量模型等。


  深度学习拓展实验:CapsNet图像分类、Fashion-MNIST图像分类、Bi-LSTM图像分类、涂鸦数据集的图像分类、CNN绘画风格迁移、Pix2Pix图像翻译、Facades图像翻译、改进版Encoder-Decode结构的图像描述、CycleGAN风格变换。




成功案例

 

  清华大学、南京大学、西华大学、西安科技大学、徐州医科大学、桂林理工大学、陕西师范大学、重庆工商大学、河南教育学院、郑州升达经贸管理学院、重庆工程学院、西安培华学院、河南财政金融学院。

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