人工智能教学实验平台

人工智能教学实验平台特色

为有效解决高校开展人工智能教学所面临问题，提供多方面人工智能教学一站式服务，大幅度降低了人工智能课程学习门槛

平台特点

智能灵活的系统框架：

平台支持主流的深度学习框架，方便快速部署训练环境，学生可根据不同的开发习惯及层
次使用不同的开发模式。
满足各阶段学习：

平台按照难易程度等级提供了相应的课程与实验，同步解决人工智能实验环境配置难度大、
入门难、缺乏实验数据等难题，可用于人工智能模型训练等教学、实践应用。

两种实验开发环境

JupyterLab 便捷编程环境

Jupyterlab + GitLab +多语言开发系统+TensorFlow &
PyTorch人工智能开发框架
Eclipse、PyCharm 开发环境

Web PyCharm+ GitLab +IDE集成开发环境+TensorFlow &
PyTorch人工智能开发框架

集成环境

预装人工智能训练多种实验环境

集成机器学习引擎TensorFow/PyTorch
集成多种数据库HDFS、Hbase、Hive、Redis、MySQL
集成数据治理工具Kettle，数据治理库Pandas、Numpy

分布式计算调度引擎

支持Nvidia/AMD图形计算卡，提供物理接入和vGPU计算资源分配方式

CPU 12核心及以上，GPU RTX3080及以上

基本功能简介

平台介绍

教学实验平台

课程管理

试卷组卷

学员管理

实验中心

作业管理

Web VNC实验系统

资源中心

Jupyter实验系统
案例实训平台

项目课程统一管理系统

综合实训系统

数据可视化实验系统

投屏展示系统
云管理平台

镜像管理

资源调度

网盘存储

智能分析

资源介绍

人工智能课程资源

课程视频

视频库

课程PPT

图片库

备课资源库

试题库

实验手册库

试卷库
人工智能实验案例资源

实验视频

可视化组件

实验手册

实验环境

数据源

算法模型
行业案例实训资源

案例背景

开发与AI算法训练

解决方案

可视化呈现

需求设计

数据源

丰富的教学资源

核心技能方向7
数据治理、机器学习、深度学习、神经网络、自然语言、机器视觉、推荐系统
实验手册180+
包含实验描述、知识点、环境、技能、步骤及效果验证
配套视频300+
包含理论学习课时视频6000+分钟，实验学习视频8000+分钟
讲解PPT300+
包含理论讲解ppt，实验讲解ppt，章节清晰，灵活易用

核心课程

课程名称	课程章节	理论视频时长	实验案例	实验视频时长	实验手册	源代码
机器学习	29	>2500	62	>2500	62	有
深度学习	11	>1200	30	>2000	30	有
自然语言处理	7	>600	12	>600	12	有
数据库应用	30	>600	30	>1500	30	有
推荐系统	18	>800	16	>800	16	有
机器视觉	12	>400	16	>600	16	有
Python编程	30	>1500	30	>1500	30	有
TensorFlow	16	>300	16	>700	16	有