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南京云創大數據科技股份有限公司
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平臺簡介 人工智能實驗平臺是為高校開展人工智能相關專業教學而研發的實驗實訓平臺，提供了人工智能教學需要的基本內容、實驗環境、訓練數據、考核體系，以及其他教學輔助功能
平臺簡介
人工智能實驗平臺是為高校開展人工智能相關專業教學而研發的實驗實訓平臺，提供了人工智能教學需要的基本內容、實驗環境、訓練數據、考核體系，以及其他教學輔助功能。內容方面，平臺有豐富的實驗手冊和試題，老師可以利用這些內容給學生上課、考試、自我學習。環境方面，平臺配備了獨立、穩定的GPU虛擬機，以滿足人工智能算法對高性能硬件的需求。
平臺架構
人工智能實驗平臺利用KVM虛擬化技術，同時控制管理系統內的多個一體化實驗平臺的資源，響應各用戶角色對后臺的訪問。平臺提供目前主流的四種深度學習框架，即Caffe、Tensorflow、Keras和Pytorch框架鏡像，鏡像中提供了安裝使用GPU版本框架必要的依賴：包括GPU開發底層驅動、加速庫和深度學習框架本身。可通過KVM一鍵創建環境。若用戶要使用四種框架以外的深度學習框架，可在已生成環境的基礎上自行安裝使用即可。
平臺特性
● GPU資源共享
人工智能實驗平臺采用了CPU和GPU并行架構，基于兩者的虛擬化技術，可以支持“一卡多人"使用，降低整體硬件成本，保證了深度學習模型訓練所需算力的靈活配置。
● 開箱即用的環境
平臺預裝了四個主流深度學習軟件框架Caffe、TensorFlow、Keras、PyTorch，用戶可以開箱即用，無需反復安裝操作，可以滿足大部分深度學習實驗教學和自主學習的需要。每個用戶創建的環境自主獨立，互不影響，即使操作不當，環境崩潰，也可銷毀重建，恢復初始環境。
● 人工智能教材
本套人工智能系列教材，由清華大學博士、中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任、中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任劉鵬教授主編，電子工業出版社出版，在京東、當當等平臺發售，被國內多所高校采用作為人工智能相關專業教材使用。
● 科研環境數據
提供多種多樣的科研環境與訓練數據資源，包括科研所需要的人臉數據、交通數據、環保數據、傳感器數據、圖片數據等。
● 豐富的實驗內容
Linux系統實驗：基本命令、壓縮與解壓、軟件安裝與環境變量設置、文件操作、訓練模型常用命令、sed命令等。
Python語言編程實驗：運算符、Number、字符串、列表、元組、字典等。
Caffe程序設計實驗：Caffe基礎、LeNet手寫數字識別、MNIST手寫數字識別、Python調用訓練好的模型實現分類、AlexNet圖像分類、Net圖像分類、ImageNet圖像分類、VGGNet人臉識別、DeepID人臉驗證等。
TensorFlow程序設計實驗：TensorFlow基礎、BP手寫數字識別、MNIST手寫數字識別、單層感知機實現、多層感知機實現、玻爾茲曼機編解碼、LeNet手寫數字識別、MNIST手寫數字識別、AlexNet圖像分類、CIFAR-10圖像分類等。
Keras程序設計實驗：Keras基礎、學習率衰減、模型增量更新、模型評估、模型訓練可視化、圖像增強、CNN手寫數字識別、MNIST手寫數字識別等。
PyTorch程序設計實驗：PyTorch基礎、回歸模型、世界人口線性回歸、經網絡實現自動編碼器、RNN手寫數字識別、MNIST手寫數字識別等。
機器學習實驗：OpenCV、Numpy、Matplotlib、Pandas、Scipy、PyTesseract的OCR文字識別等。
深度學習圖像處理實驗：MLP的Fashion MNIST衣物分類、CNN的CIFAR10圖像分類、CNN的花朵圖像分類、AlexNet口罩識別、YOLOv3安全背心檢測、U-Net醫療圖像語義分割等。
深度學習自然語言處理實驗：jieba句子分詞、jieba中文詞性標注、jieba中文分詞技術、NLP之Word2vec、Word2vec實現詞的向量表示、text8實現詞的向量表示、利用中文維基百科數據訓練詞向量模型等。
深度學習拓展實驗：CapsNet圖像分類、Fashion-MNIST圖像分類、Bi-LSTM圖像分類、涂鴉數據集的圖像分類、CNN繪畫風格遷移、Pix2Pix圖像翻譯、Facades圖像翻譯、改進版Encoder-Decode結構的圖像描述、CycleGAN風格變換。
成功案例
清華大學、南京大學、西華大學、西安科技大學、徐州醫科大學、桂林理工大學、陜西師范大學、重慶工商大學、河南教育學院、鄭州升達經貿管理學院、重慶工程學院、西安培華學院、河南財政金融學院。
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