高校人工智能實驗室建設(shè)的研究與實踐

陳建衛(wèi)

摘要：該文分析了高校人工智能實驗室建設(shè)的目標(biāo)和意義。然后以紹興文理學(xué)院為例，闡述了如何深入校企合作，共同建設(shè)和發(fā)展人工智能實驗室。

關(guān)鍵詞：人工智能;實驗室建設(shè);人才培養(yǎng)

中圖分類號：TP18? 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）29-0122-02

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱 AI）可以綜合多種生產(chǎn)要素，從而提高生產(chǎn)力水平，助力實體經(jīng)濟的發(fā)展;已經(jīng)成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。我國高度重視人工智能的發(fā)展，黨中央為此相繼出臺多項戰(zhàn)略規(guī)劃。2017 年，十九大報告提出推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合;2019年，中央全面深化改革委員會第七次會議審議通過了《關(guān)于促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合的指導(dǎo)意見》。社會急需能夠推動人工智能技術(shù)突破和創(chuàng)造性應(yīng)用的人才;高校建設(shè)人工智能實驗室、培養(yǎng)人工智能人才的熱情也在不斷地高漲。

1人工智能實驗室建設(shè)目標(biāo)

1.1為學(xué)生提供系統(tǒng)的學(xué)習(xí)平臺

實驗室需要為學(xué)生提供不同難度的學(xué)習(xí)內(nèi)容。既有人工智能方向的基礎(chǔ)課程，能讓學(xué)生獲得基礎(chǔ)的認(rèn)知;又有系統(tǒng)的實訓(xùn)項目，能讓學(xué)生動手探究和實踐。并且，基礎(chǔ)課程和實訓(xùn)項目都有從易到難的階梯分布，符合學(xué)生學(xué)習(xí)和掌握的規(guī)律。如此，無論是不同專業(yè)的學(xué)生，還是相同專業(yè)不同年級的學(xué)生，都能從實驗室獲益。

1.2為師生提供廣闊的科研平臺

社會對人工智能人才的需求是多樣化的，包含機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、語音識別、信息檢索與推薦、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域。高校師生也會結(jié)合自身的特點，對不同領(lǐng)域的研究感興趣。因此，實驗室應(yīng)具備盡可能豐富的硬件設(shè)備和軟件資源，來滿足師生不同層次、不同領(lǐng)域的科研需求。

1.3為師生提供友好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺

實驗室應(yīng)積極響應(yīng)新工科建設(shè)的號召，為高校培養(yǎng)具有創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力、跨界整合能力的復(fù)合型科技人才提供一個友好的平臺。為此，實驗室應(yīng)深入校企合作，協(xié)同重構(gòu)專業(yè)培養(yǎng)方案;利用社會對人工智能的實際需求，來倒逼授課內(nèi)容的更新。

2人工智能實驗室建設(shè)的意義

2.1培養(yǎng)社會所需人才

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，我國對AI人才的需求越來越大，部分AI職位供求比甚至高達1：10。培養(yǎng)一批理論基礎(chǔ)扎實、解決復(fù)雜工程問題能力強、價值觀正確的預(yù)備工程師，對高校來講既是一個巨大的挑戰(zhàn)，也是一個難得的機會。高校人工智能實驗室為師生提供的學(xué)習(xí)、科研、創(chuàng)新平臺，是不同層次AI人才成長的樂園。

2.2促進高校自身的發(fā)展

2019年全國新增本科專業(yè)的前5名，都和人工智能技術(shù)相關(guān)[1]。人工智能實驗室為高校申報人工智能專業(yè)，成立人工智能學(xué)院奠定了堅實的基礎(chǔ)。另外，人工智能實驗室能為高校爭取到更多的政策紅利、合作項目，為高校發(fā)展注入強勁的動力。

于高校而言，人工智能實驗室對外能為社會培養(yǎng)具有較強創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力、動手實踐能力的AI高端復(fù)合型人才，對內(nèi)能促進學(xué)科和專業(yè)的持續(xù)發(fā)展。兩者之間相輔相成、密不可分。

3人工智能實驗室建設(shè)的實踐

紹興文理學(xué)院和慧科教育科技集團有限公司深度合作，在完成實驗室基礎(chǔ)設(shè)施搭建的基礎(chǔ)上，著重進行人工智能實驗項目、實訓(xùn)項目的完善和師資隊伍的建設(shè)。

3.1硬件設(shè)備

實驗室由服務(wù)器機房、實驗教學(xué)區(qū)和機器人活動區(qū)3個部分組成。服務(wù)器機房用于布置深度學(xué)習(xí)GPU集群、人工智能主機;實驗教學(xué)區(qū)主要由實驗終端PC機、智能白板等組成，用于理論教學(xué)和深度學(xué)習(xí)實驗等;機器人活動區(qū)則用于機器人的教學(xué)、使用和存放。表1列出了實驗室最為關(guān)鍵的設(shè)備。

3.2軟件平臺

1）人工智能深度學(xué)習(xí)平臺

統(tǒng)一管理硬件資源，可實時查看任務(wù)狀態(tài)及設(shè)置調(diào)度方式，提升資源的利用率。用戶借助該平臺，可以方便地接入和使用人工智能深度學(xué)習(xí)GPU集群，降低了設(shè)備的使用門檻。還能根據(jù)自身的不同能力層次，選擇使用自動化建模、可視化建?；蛘呓换ナ浇?。同時，使用平臺自帶的豐富的機器學(xué)習(xí)算子組件和小流量實驗，有助于更快地開發(fā)模型。

2）教學(xué)實驗管理平臺

用于教學(xué)和實驗的管理。教師可方便地設(shè)置課程信息、班級信息，上傳文件、音視頻等各類課程資源，在線監(jiān)督學(xué)生的學(xué)習(xí)情況等。學(xué)生可在線學(xué)習(xí)、在線測試，在線交流。查看自己不同類型學(xué)習(xí)任務(wù)的已得分?jǐn)?shù)、所占權(quán)重、得分詳情，以便隨時把握學(xué)習(xí)進度、調(diào)整學(xué)習(xí)計劃。

3.3課程資源

為培養(yǎng)不同能力層次的AI人才，實驗室配備不同的授課資源。

1）科學(xué)通識課程

Python 編程基礎(chǔ)，pandas庫的操作，大數(shù)據(jù)分析的基本流程和原理，機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及常用算法，數(shù)據(jù)可視化的基本類型及類庫工具等。

2）專業(yè)能力教學(xué)資源

線性回歸、邏輯回歸、多層網(wǎng)絡(luò)搭建、CNN實現(xiàn)手寫字體識別、OCR實現(xiàn)車牌識別等配套實驗;每個實驗都有背景介紹，直觀的效果展示，詳細(xì)的實驗過程介紹以及訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)集。

3）能力融合教學(xué)資源

伺服電機的回讀編程，不同種類傳感器的原理及應(yīng)用，語音、圖像、人臉識別等人工智能算法應(yīng)用于機器人的運動、感知和認(rèn)知等。

4）綜合實踐教學(xué)資源

包含8個跟社會實際需求緊密結(jié)合的實訓(xùn)項目：通過線性回歸進行城市房價預(yù)測、通過CNN模型進行圖像分類、通過N- gram模型訓(xùn)練詞向量、通過融合推薦模型完成個性化電影推薦、通過CNN模型和RNN模型進行情感分析、通過LSTM模型完成語義角色標(biāo)注任務(wù)、手寫數(shù)字識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯。

3.4師資隊伍

圍繞產(chǎn)業(yè)熱點，并結(jié)合我校信息類專業(yè)方向的人才培養(yǎng)定位，慧科集團利用自身在教學(xué)研發(fā)及運營等方面的核心能力，將AI產(chǎn)業(yè)的理念、技術(shù)、資源整合到師資培訓(xùn)中。在項目合作中組建行業(yè)經(jīng)驗豐富的講師團隊，指導(dǎo)我校教師提升動手能力和解決實際問題的能力，保證師資的先進性和實用性。

4結(jié)束語

人工智能技術(shù)融入傳統(tǒng)的行業(yè)、產(chǎn)品或者服務(wù)，雖然會沖擊傳統(tǒng)的就業(yè)，但同時也在創(chuàng)造新的就業(yè)、創(chuàng)業(yè)機會。我國穩(wěn)定的發(fā)展環(huán)境、豐富的應(yīng)用場景，為人工智能的發(fā)展提供了獨特的優(yōu)勢。高校建立人工智能實驗室，并與企業(yè)充分合作彌補自身不足;有利于培養(yǎng)出優(yōu)秀的人工智能技術(shù)人才，為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展集聚智力資源。

參考文獻：

[1]吳湘寧，彭建怡，羅勛鶴，等.高校人工智能實驗室的規(guī)劃與建設(shè)[J].實驗技術(shù)與管理，2020，37（10）：244-250.

[2]彭偉功，李鎮(zhèn).人工智能時代“新工科”人才培養(yǎng)模式研究[J].科技資訊，2018，16（35）：156-158.

[3]唐美玲，包華.校企共建共享工業(yè)機器人實驗室實踐探索[J].機電信息，2020（33）：135，137.

[4]林健. 面向未來的中國新工科建設(shè)[J].清華大學(xué)教育研究， 2017，38（2）：26-35.

【通聯(lián)編輯：唐一東】