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高职院校应该建设怎样的人工智能实验室?
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高职院校应该建设怎样的人工智能实验室?

2019-12-02 15:15:16 来源:网络 点击:657

【大比特导读】人工智能项目准备前期,需要大量数据标注与模型训练,这需要花费大量的时间和流程去处理。因此,猎维科技提供人工智能数据与模型训练实验室,其具有:数据标注、模型选择与训练、模型评估、模型打包与部署、教学等五大模块。

人工智能学科毕竟为新兴专业,因此大多数院校在建设人工智能学院的过程中受到了不小的阻碍,建设过程较为缓慢。导致人工智能学科建设缓慢的原因有以下六大特点:

采购成本过高:单机采购成本太高,由于训练神经网络需要的GPU配置更高,成本更高。

设备资源浪费严重:不用机器的时候,资源并没释放,多个学生的资源存在一台电脑,容易混乱。

缺乏简捷的管理方式:老师难以知道学生在做什么,也就无法指导学生进行有效的学习。

维修成本过高:神经网络对于GPU、内存的消耗很大,再加上个人操作不当,单机的维护成本更高。

师资力量匮乏:人工智能行业人才匮乏,薪资高,难以找到合适的人才。

没有完善的课程体系:人工智能行业知识迭代过快,学校的课程内容更新慢,难以保证学生学到的内容能够应用到企业当中。

猎维科技自2017年参与到人工智能教育行业以来,历经了两年多的摸爬滚打,深知高职院校建设人工智能专业的痛点。为解决上述的难题,猎维科技通过对两年以来的教学活动进行总结、高校建设专业的各大痛点进行分析、市场人才需求进行定位,综合的设计出了一套高职人工智能实验室建设方案,秉承 “三管齐下”的策略,全面覆盖人工智能专业建设的方方面面。

高职院校人工智能教学管理

猎维科技设计的“人工智能教学管理平台”包含三个部分:师生管理、教学活动、Tensor Studio可视化系统。师生管理包含四个端口,分别为:系统端、教务端、教师端、学生端。层层管理,能够满足在教学活动中的教程安排、课程设计、作业批改、成绩分析等管理工作。在教学方面,提供了整套的人工智能课程体系,平台上包含了机器学习、深度学习、经典网络、卷积神经网络、循环神经网络、图像分割等人工智能课程的教学PPT及授课视频。而Tensor Studio则是通过封装好的算法以拖拽模块的方式,快速的搭建人工智能神经网络。可视化的展示出神经网络的连接方式和训练过程,让学生更容易理解神经网络的原理及训练过程。

高职院校人工智能实训课程体系

为了满足学生所学技术能够达到市场需求人才标准,猎维科技打造了三大人工智能实训室。

人工智能数据与模型训练实验室

人工智能项目准备前期,需要大量数据标注与模型训练,这需要花费大量的时间和流程去处理。因此,猎维科技提供人工智能数据与模型训练实验室,其具有:数据标注、模型选择与训练、模型评估、模型打包与部署、教学等五大模块。(提供数十种目前业界主流模型)。其中数据标注模块支持主流的数据标注技术和数据样本,模型管理更是支持目前业界主流的算法模型,使学生的实训达到商业实战的目的。

语音识别实验室

语音领域在人工智能是一个重要组成部分,针对人工智能语音方向的专业,猎维科技提供了语音识别实验室,能够语音控制整套家居类部件,包括:灯光、空调、电视、风扇、窗帘等,并提供配套的理论及实战课程体系,能够满足学生在智能语音方向的实训需求。

计算机视觉实验室

以院校计算机科学与技术、人工智能及相关专业人才培养的目标和方法为基础,在实训教学上进行优化。设计了初级、中级、高级三进阶课程,通过实训教与学相结合的学习模式,能了解并逐步深入掌握到最新AI技术在计算机视觉中的应用基础,最终达到计算机科学与技术、人工智能、自动化及相关专业岗位能力提升的教学理念。

高职院校人工智能师资团队建设

由于人工智能领域人才的稀缺,导致了人工智能教育行业的师资严重匮乏。为了满足当前人工智能教育市场师资匮乏的需求,猎维科技针对学校老师专门提供了产品涵盖的人工智能知识体系培训课程及相关技能应用实战训练,让老师快速上手人工智能的相关应用,使得各高校从根本上解决师资的问题。

结语

被确立为我国战略发展规划的人工智能专业,人才的培养是重中之重。因此猎维科技通过打通教学管理、实训课程体系、打造师资团队,“三管齐下”的策略,助力高校快速完善人工智能学科,壮大人工智能高端人才队伍,形成我国人工智能的持续创新能力。当然,人工智能学科建设任重而道远,猎维科技将持续探索更好的人才培养新模式,力求向社会输出更多的高端技术型人才,为世界人工智能发展作出更多贡献。

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