人工智能实验室建设方案

人工智能实验室建设方案Part1行业背景政策导向·专业发展Part1政策导向2022年10月2020年11月2021年3月2018年4月2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》，战略确立了新一代人工智能发展三步走战略目标，将人工智能上升到国家战略层面，“完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业”。国家发改委首次明确新型基础设施的范围，人工智能是新基建的一大主要领域。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》正式发布。纲要全文共十九篇六十五章，其中含有“智能”、“智慧”的相关表述高达58处。围绕国家核心技术突破、社会经济发展、素质教育人才培养三个方面，人工智能均是重点领域。党的二十大报告强调“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》“对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业，加大人工智能领域人才培养力度”。Part12019年人工智能产业规模突破百亿美元，达到105.5亿美元。83.1亿美元2018年2030年《新一代人工智能发展规划》“到2030年，中国成为世界领先的人工智能创新中心“教育金融医疗安防人工智能交通能源制造人工智能产业是一个飞速发展的产业，现今已经在医疗、制造、教育等多个领域实现技术落地，并将在未来对人类社会的经济发展、生产生活方式带来变革式的影响。2022年在加快推动新一代人工智能应用场景落地的政策和市场推动下，年产业规模将逼近300亿美元。产业发展情况Part1缺乏系统化和规范化的标准化教材。01师资力量不足。03缺乏系统性的课程体系和内容。02教学实验资源匮乏。04高校专业建设需求438所463所高校专业发展情况建设需求Part1实验教学的仪器性能落后IT行业是更新换代最快的工程领域之一，大部份IT设备的更新换代时间在3年以内，而学院有些机器设备已服役5、6年之久，完全不能适应大数据、AI时代对数据存储和运算的要求。设备种类不能满足要求人工智能和云计算对数据存储、运算能力要求非常高，常用的计算机实验机房设备不能满足这些需求，而原有实验室是以PC为主的编程等方向课的需求为基础设计的，因此在算力上，包括CPU服务器、GPU服务器等核心设备上不能满足需求。缺少工程能力培养的仿真环境工程认证要求学生具有工程实践能力，具有解决复杂工程问题的能力，这些能力的培养需要实际的仿真平台进行训练，在2015版培养方案中已经提出了要求，而现在的实验环境不能支撑这些要求。缺少相应的支撑软件人工智能，深度学习、机器学习、大数据和云计算平台需有相应的支撑软件环境，而原有的实验室没有这方面的设置。Part2建设方案功能概述·资源建设·实验室建设Part2人工智能实验室功能概述HiveNoSQL……SparkHadoop基础学习平台智能驾驶小车标注平台文本数据图片数据模型推理平台物体检测颜色识别……课程体系在线教学课后练习实践报告认知应用实践指导教学在线服务服务检测课程管理实验管理试题管理……标注任务协同标注数据审核……模型构建模型训练模型优化模型发布数据管理算法管理模型管理模板管理进阶学习平台

资源建设--课程资源12门精选课程：从大数据、人工智能理论、常用编程语言，逐步向机器学习、深度学习、知识图谱和案例应用过渡。包含理论课、算法课、实验课。序号课程名称序号课程名称1《python编程》7《知识图谱》2《大数据智能理论与方法》8《数据标注》3《人工智能应用基础》9《数据挖掘实战》4《机器学习》10《机器学习典型案例》5《深度学习》11《深度学习典型实例》6《自然语言处理》12《自然语言处理案例实战》Part2Part2资源建设--案例资源20个精选案例：将移动互联网、工业、制造业、金融、医疗、网信、安全等行业真实案例脱敏脱密，配套实验手册和案例数据，为人工智能教学、科研提供案例支撑。序号案例名称序号案例名称1《人脸识别》11《白葡萄酒质量预测》2《手势识别》12《鲍鱼年龄预测》3《图像分类》13《泰坦尼克号灾难生还预测》4《物体识别》14《信用卡欺诈评估》5《某移动运营商垃圾短信分类》15《心脏病预测》6《微博垃圾消息分类》16《乳腺癌恶性预测》7《财新网新闻推荐》17《基于自增强泊松过程的新冠肺炎预测分析》8《Twitter社交数据分析》18《中文新闻分类任务》9《基于金融舆情数据的倾向性分析》19《设备健康状态监控》10《基于用户相似度进行影评与推荐》20《设备故障预警》Part2教学实验平台教学管理课程管理实验任务审阅教学行为监控在线学习自主选课视频实验同步学习效果统计无纸化考试题库组卷在线答题阅卷考试结果分析资源共享教学资源库大数据分析挖掘算法库建模实验图形交互建模调优多维数据可视化分析多语言在线编程环境产业应用多行业经典案例模型发布服务

Part2教学实验平台--在线编程学生实验手册业务场景中的数据使用交互编程组件执行调试脚本语言代码Part2教学实验平台--考试系统智能、专业、简单的在线考试系统，适用于各种考试、练习场景。支持快速组卷、发布在线考试学生在线完成考试并提交试卷支持查看考试成绩和阅卷结果智能分析、全方位掌握学习情况无纸化考试Part2智能分析实验平台--混合计算模型构建数据处理模型训练模型输出用户定义区模型运行与调度区结果输出区跨平台（深度学习、机器学习、分布式）跨语言（Java、Python、Scala)跨资源（CPU、GPU）定义数据源数据预处理模型训练模型评估基于Spark计算平台基于Flink计算平台基于深度学习平台（Tensorflow、PyTorch等）进行高纬度模型训练基于机器学习平台进行模型训练，SparkMLlib、SkLearn等平台支持多框架相融合的异构分布式计算环境，集合了MapReduce、Spark、TensorFlow、Pytorch等主流计算框架，支持分析算法库和上层应用。任务中每个算子都能支持Java、Python、Scala、R等主流编程语言，同时能支持单机/分布式算子混合运算。B横向维度C协同共建A纵向维度将复杂分析任务的进行处理环节拆分封装每个处理环节为超级节点，输入输出可配置，内部可进行子流程构建基于处理环节进行任务共享分配，达到协同共建Part2智能分析实验平台--协同建模围绕行业的实际问题，通过协同合作与共享机制，不光能共同打磨和封装算子，让知识在碰撞中掌握的越来越牢固，还能降低复杂业务流程的分析维度，让每个学生明确自身在分析任务中的分工与定位，实现模型的优化与复用，提高应用构建效率。原始数据模型训练模型评估模型发布格式转换数据清洗数据过滤超级节点安全机制数据预处理子流程Part2智能分析实验平台--建模应用提供丰富的算子库和交互式图形化配置和运行监控界面。集数据预处理、模型训练、预测、评估为一体。协同建模，对外发布，实战应用Part2智能分析实验平台--插拔式算子工具集构建提供统一的算子定义标准与规范，支持主流的Java、Python、R、Shell等语言算子及标准Docker镜像算子的接入与定义。交互式在线编程环境，支持多种脚本语言的在线编辑、调试与运行。描述信息算子框架参数配置（IO、调试）规则定义（继承、级联）执行包……..所见即所得拖拽式定义RJavaScalaPythonShellSparkSql编程算子Part2智能分析实验平台--算子库关系型非关系文本图片ZIP……加载写入SparkMLlibSkLearnXgboostTensorflow基础函数库PyTorch文本处理数据转换数据清洗数据采样数据源/目标数据预处理模型训练模型评估聚类特征转换特征选择参数估计分类回归二分类评价多分类评价困惑度评价均方根误差特征抽取数据校验时序分析网络计算推荐排序文本分析深度学习可拖拽组件API调用离线调用版本管理框架应用基于“开箱即用”原则构建了一套完整面向开放、可扩展的“可插拔式”算子集成框架，适配不同的业务场景。提高人工智能在各领域的实际赋能效果，同时还能够增加开发的灵活性、自主性与高度可扩展性，提高算子开发的效率。Part2智能分析实验平台--全流程模型发布架构数据预处理模型预测模型训练模型预测模型评估训练模型数据预处理预测模型训练数据服务发布模型分析结果服务镜像导出服务管理BDA在线发布离线部署在线测试API请求用户应用独立部署一键安装接口调用第三方应用系统全流程Pipeline模型发布原始数据在线请求调用跨平台部署、跨语言调用Part2智能分析实验平台--计算机视觉与图像处理小狗熊猫图像分类基于已知图片分类集合，对未知图片进行分类识别，支持单一化目标分类识别，可定制化图片分类体系。物体识别检测图像中的单个或多个物体。可识别包含人、汽车、飞机、雨伞、瓶子等在内的90多种物体。发票识别提取图片格式的增值税普通发票及专票信息，生成结构化格式的数据。图像检索以图搜图，在指定图库中检索出相同或相似的图片，适用于图片查找、相似素材搜索等场景。OCR识别提取常规图片中的文字，支持的图片种类包括身份证、车票、证件、红头文件、证书等图片格式数据。Part2智能分析实验平台--资产沉淀算子管理版本管理分类模型管理行业应用实体识别逻辑回归随机森林历史版本历史记录历史日志教学示例移动互联网医疗卫生回归推荐预测生活服务金融保险工业制造......图计算深度学习......分类决策树回归决策树梯度提升决策树......在模型处理及实验过程中，对过程中的知识进行累积，形成知识资产，沉淀科研成果。Part2智能分析实验平台--智能设备智能设备模块负责连接和管理可用的智能硬件设备，能够将训练好的模型发布到智能小车、机械臂等硬件设备上，实时采集和获取摄像头和传感器采集的信息和训练模型。可以通过内置的在线编程功能，向智能硬件下达指令和回传数据，实现编程-建模-训练-推理的人工智能全链路学习。智能硬件终端模型实践载体终端注册参数调优推理执行包推送模型训练实验构建智能机器学习平台手势识别物体识别Part2硬件环境学习中心计算中心展示中心Part3方案价值方案优势·应用价值Part3产教科融合的生态闭环教学体系师资、人才培养专业场景应用行业项目工具、算法、案例多年为国家党、政、军、金融、工业等行业提供人工智能服务，项目积累丰厚，算法研究深入。从真实项目脱敏形成人工智能建模分析工具，并形成场景化的项目案例（含项目手册、项目数据、项目模型等）。以案例场景带入，形成计算机基础课程、算法课程，从理论到实践再到测评，重构项目分析、运维流程。聘请计算所资深专家解析行业发展，赋能高校人才培养方案、师资教学科研。联合CCF共同提供竞赛、认证、培训等服务，完善人工智能教育生态。打造本科、高职人工智能专业建设方案，支持与新四科（工、农、医、文）、新商科、智慧军警等专业场景结合。Part3应用价值01平台提供源自人工智能企业实际工作中所使用的生产工具，作为学生的实战平台。预