人工智能實(shí)驗(yàn)室建設(shè)方案

PAGE人工智能實(shí)驗(yàn)室建設(shè)方案1-地址：北京市海淀區(qū)科學(xué)院南路新科祥園甲2號(hào)目錄1建設(shè)背景 11.1行業(yè)現(xiàn)況分析 11.2院校人工智能專(zhuān)業(yè)發(fā)展 12方案概述 32.1建設(shè)目標(biāo) 32.2總體設(shè)計(jì) 32.3技術(shù)路線 43建設(shè)內(nèi)容 53.1資源建設(shè) 53.1.1課程資源 53.1.2案例資源 53.2教學(xué)平臺(tái) 103.2.1教學(xué)系統(tǒng) 113.2.2資源中心 113.2.3考試系統(tǒng) 113.3實(shí)驗(yàn)平臺(tái) 123.3.1建模應(yīng)用 123.3.2混合計(jì)算 133.3.3協(xié)同建模 143.3.4算子工具集 153.3.5算子庫(kù) 153.3.6自然語(yǔ)言處理 173.3.7機(jī)器視覺(jué) 183.3.8資產(chǎn)沉淀 193.3.9智能終端 193.4硬件環(huán)境 204預(yù)期效益 214.1培養(yǎng)新型技術(shù)技能人才 214.2形成科教產(chǎn)融合創(chuàng)新的長(zhǎng)效機(jī)制 214.3產(chǎn)教科服務(wù)體系 22建設(shè)背景行業(yè)現(xiàn)況分析人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的新興戰(zhàn)略性技術(shù)，是驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。習(xí)近平總書(shū)記多次作出重要指示，強(qiáng)調(diào)“要深入把握新一代人工智能發(fā)展的特點(diǎn)，加強(qiáng)人工智能和產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合，為高質(zhì)量發(fā)展提供新動(dòng)能”。近年來(lái)，人工智能相關(guān)技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化進(jìn)程不斷提速，正在加快與千行百業(yè)深度融合。21世紀(jì)各國(guó)都高度重視人工智能技術(shù)發(fā)展，積極布局人工智能領(lǐng)域，而腦科學(xué)發(fā)展更是人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略制高點(diǎn)?！吨泄仓醒腙P(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要的建議》指出，要瞄準(zhǔn)人工智能等前沿領(lǐng)域，實(shí)施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性重大科技項(xiàng)目，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。我國(guó)十四五規(guī)劃綱要明確大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，打造人工智能產(chǎn)業(yè)集群以及深入賦能傳統(tǒng)行業(yè)成為重點(diǎn)。黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)“推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融合集群發(fā)展，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能、生物技術(shù)、新能源、新材料、高端裝備、綠色環(huán)保等一批新的增長(zhǎng)引擎”。2022年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)2729億元，計(jì)算機(jī)視覺(jué)仍是AI技術(shù)賽道中貢獻(xiàn)最大的市場(chǎng)，而以決策智能為主要類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品市場(chǎng)也將隨著數(shù)據(jù)這一模型生產(chǎn)要素的重要性的提升而得到鞏固，并獲得一定程度的增長(zhǎng)。除AI技術(shù)賽道外，作為底層算力支撐的AI芯片的訓(xùn)練與推理需求推動(dòng)給人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)帶來(lái)較為強(qiáng)勁的推力。我國(guó)人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，人工智能技術(shù)創(chuàng)新將進(jìn)一步加快，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，將涌現(xiàn)出一批發(fā)展?jié)摿Υ蟮膬?yōu)質(zhì)企業(yè)和產(chǎn)業(yè)集群，成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。人工智能正在邁入“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、應(yīng)用深化、規(guī)范發(fā)展”的新階段。院校人工智能專(zhuān)業(yè)發(fā)展2017年5月，中國(guó)科學(xué)院大學(xué)成立國(guó)內(nèi)首個(gè)全面人工智能人才培養(yǎng)學(xué)院，隨后，清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、南京大學(xué)等相繼成立了人工智能學(xué)院和研究院。2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，這是我國(guó)首部國(guó)家層面的人工智能發(fā)展規(guī)劃。2019年，中國(guó)人社部相關(guān)通知發(fā)布人工智能工程技術(shù)人員成為“新”的職業(yè)工種并組織專(zhuān)家和相關(guān)企業(yè)起草人工智能職業(yè)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。2022年1月，教育部網(wǎng)站公布，2022年全國(guó)獲批人工智能專(zhuān)業(yè)的本科高校數(shù)量有438所，全國(guó)獲批人工智能專(zhuān)業(yè)的高職高校數(shù)量有463所。當(dāng)前，我國(guó)高校人工智能專(zhuān)業(yè)建設(shè)工作處于穩(wěn)步推進(jìn)階段。目前學(xué)?，F(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)條件已不能滿(mǎn)足實(shí)際需求，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：實(shí)驗(yàn)教學(xué)的儀器性能落后IT行業(yè)是更新?lián)Q代最快的工程領(lǐng)域之一，大部分IT設(shè)備的更新?lián)Q代時(shí)間在3年以?xún)?nèi)，而學(xué)院有些機(jī)器設(shè)備已服役5、6年之久，完全不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)、AI時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)算的要求。設(shè)備種類(lèi)不能滿(mǎn)足要求人工智能和云計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、運(yùn)算能力要求非常高，常用的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)機(jī)房設(shè)備不能滿(mǎn)足這些需求，而原有實(shí)驗(yàn)室是以PC為主的編程等方向的需求為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)的，因此在算力上，包括CPU服務(wù)器、GPU服務(wù)器等核心設(shè)備上不能滿(mǎn)足需求。缺少相應(yīng)的支撐軟件人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算平臺(tái)需要有相應(yīng)的支撐軟件環(huán)境，而原有的實(shí)驗(yàn)室沒(méi)有這方面的設(shè)置。缺少合適的課程內(nèi)容人工智能作為新興技術(shù)，在專(zhuān)業(yè)課程體系建設(shè)上，我們都在摸著石頭過(guò)河，參考過(guò)往的計(jì)算機(jī)、軟件工程、大數(shù)據(jù)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)進(jìn)行課程開(kāi)設(shè)。亟需一套符合當(dāng)代人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的、適合職業(yè)院校人才培養(yǎng)的產(chǎn)業(yè)化課程內(nèi)容。方案概述建設(shè)目標(biāo)近兩年以深度學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的AI興起，憑借其強(qiáng)大的表征能力和成熟易用的方法，在學(xué)術(shù)和工業(yè)上都應(yīng)用甚廣。通過(guò)開(kāi)設(shè)深度學(xué)習(xí)分類(lèi)識(shí)別，物體檢測(cè)，語(yǔ)義分割，實(shí)例分割，GAN和自然語(yǔ)言處理等幾種經(jīng)典且能應(yīng)用落地的算法理論與實(shí)踐上機(jī)課程，讓學(xué)生了解深度學(xué)習(xí)的基本方法和基礎(chǔ)知識(shí)，從數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)，到學(xué)習(xí)、分析、推理，從各方面培養(yǎng)學(xué)生在AI領(lǐng)域的素質(zhì)，既掌握扎實(shí)的深度學(xué)習(xí)理論，又具備應(yīng)用落地的實(shí)踐能力。不僅培養(yǎng)學(xué)生的理論探究和技能學(xué)習(xí)能力，更為其畢業(yè)后進(jìn)入工作崗位提供方向選擇參考、打下一定基礎(chǔ)，培養(yǎng)有可持續(xù)發(fā)展能力的高素質(zhì)技術(shù)技能人才?？傮w設(shè)計(jì)中科天璣多年為國(guó)家黨、政、軍、金融、工業(yè)等行業(yè)提供服務(wù)，算法研究深入，項(xiàng)目積累豐厚，從真實(shí)項(xiàng)目脫敏形成分析工具，并孵化形成場(chǎng)景化的項(xiàng)目案例（含項(xiàng)目手冊(cè)、項(xiàng)目數(shù)據(jù)、項(xiàng)目模型等）。以案例場(chǎng)景帶入，形成理論類(lèi)課程、設(shè)計(jì)類(lèi)課程、拓展類(lèi)課程、編程類(lèi)課程、實(shí)踐類(lèi)課程，從理論到實(shí)踐再到測(cè)評(píng)，重構(gòu)項(xiàng)目分析、運(yùn)維流程，從項(xiàng)目場(chǎng)景中來(lái)，回到項(xiàng)目實(shí)踐中去。聘請(qǐng)計(jì)算所資深專(zhuān)家解析行業(yè)發(fā)展，賦能高校人才培養(yǎng)方案，完善人工智能教育生態(tài)。技術(shù)路線實(shí)驗(yàn)室的核心平臺(tái)為自主研發(fā)的人工智能教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，它支持對(duì)數(shù)據(jù)、算法、算力資源的統(tǒng)一調(diào)度管理；支持?jǐn)?shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署的全流程業(yè)務(wù)；并提供了大規(guī)模分布式訓(xùn)練和全自動(dòng)化模型生成等功能。平臺(tái)基于Docker容器化技術(shù)和Kubernetes容器編排技術(shù)，將若干CPU、GPU機(jī)器組成一個(gè)大的算力集群，根據(jù)用戶(hù)啟動(dòng)的任務(wù)算力資源申請(qǐng)情況，在整個(gè)集群中進(jìn)行調(diào)度并運(yùn)行任務(wù)。具有可擴(kuò)展、模塊化、自修復(fù)、運(yùn)維簡(jiǎn)單、輕量化等優(yōu)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上提供如下核心用戶(hù)級(jí)別的功能/服務(wù)：給予管理員統(tǒng)一的算力資源管理接口，以此管理整個(gè)集群的算力資源，和不同用戶(hù)級(jí)別算力資源分配。幫助用戶(hù)管理數(shù)據(jù)集、算法、模型等。為深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者提供可動(dòng)態(tài)申請(qǐng)算力的，滿(mǎn)足不同深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)要求的容器化開(kāi)發(fā)環(huán)境。為深度學(xué)習(xí)初學(xué)者提供可以以拖拉拽方式構(gòu)建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、測(cè)試等的任務(wù)流（Pipeline）。以云端API或邊緣計(jì)算的方式部署用戶(hù)的模型。建設(shè)內(nèi)容資源建設(shè)課程資源本課程體系全面系統(tǒng)的闡述人工智能理論和技術(shù)體系框架，內(nèi)容涵蓋人工智能各個(gè)分支領(lǐng)域的基本知識(shí)和主要內(nèi)容，主要包括什么是人工智能、AI+領(lǐng)域應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，涉及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、生活服務(wù)、金融、醫(yī)療、JS等多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用。案例資源將人工智能經(jīng)典技術(shù)帶入到案例場(chǎng)景中，讓學(xué)生可以利用所學(xué)技術(shù)，完成小型項(xiàng)目實(shí)踐。1.《人臉識(shí)別》人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。本案例基于Resnet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人臉的檢測(cè)，通過(guò)圖片相似度進(jìn)行人臉庫(kù)的比對(duì)與識(shí)別，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉。2.《手勢(shì)識(shí)別》本案例通過(guò)在人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)中構(gòu)建手勢(shì)識(shí)別模型，支持靈活的進(jìn)行模型的迭代訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)手勢(shì)模型的推理與識(shí)別分析。3.《圖像分類(lèi)》圖像分類(lèi)是一種根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類(lèi)別的目標(biāo)區(qū)分開(kāi)來(lái)的圖像處理方法。本案例以手寫(xiě)字識(shí)別為例，構(gòu)建了通用領(lǐng)域的圖像分類(lèi)模板，適用于不同類(lèi)別體系的圖像分類(lèi)任務(wù)。4.《物體識(shí)別》物體識(shí)別提供了圖像中單目標(biāo)或多目標(biāo)物體識(shí)別與檢測(cè)的能力，通過(guò)人工智能學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建特定領(lǐng)域的物體識(shí)別模型，利用faster-cnn等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，訓(xùn)練過(guò)程中用戶(hù)可以靈活的自定義需要識(shí)別的數(shù)據(jù)。5.《某移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商垃圾短信分類(lèi)》移動(dòng)手機(jī)垃圾短信往往困擾著廣大手機(jī)用戶(hù)，本案例基于某合作移動(dòng)商提供的人工標(biāo)注好的手機(jī)短信信息數(shù)據(jù)，采用邏輯回歸模型構(gòu)建移動(dòng)端垃圾短信分類(lèi)模型，并基于數(shù)據(jù)特征，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整與優(yōu)化，最終的模型準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。6.《微博垃圾消息分類(lèi)》微博垃圾信息困擾著廣大網(wǎng)民用戶(hù)，本案例基于采集并標(biāo)注好的微博垃圾信息數(shù)據(jù)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理相關(guān)方法進(jìn)行微博消息特征抽取，再利用邏輯回歸模型構(gòu)建微博垃圾短信分類(lèi)模型，并對(duì)相關(guān)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，最后對(duì)新的微博消息進(jìn)行垃圾分類(lèi)預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)。7.《財(cái)新網(wǎng)新聞推薦》本案例基于財(cái)新網(wǎng)用戶(hù)瀏覽新聞的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，采用SVDFeature算法，根據(jù)用戶(hù)的新聞點(diǎn)擊偏好，構(gòu)建推薦模型，在模型訓(xùn)練過(guò)程中運(yùn)用分詞、去除停用詞等自然語(yǔ)言處理及特征工程相關(guān)方法對(duì)新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行特征抽取，最后利用部分點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)模型的新聞推薦效果進(jìn)行預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)。8.《Twitter社交數(shù)據(jù)分析》基于PageRank算法，實(shí)現(xiàn)Twitter用戶(hù)數(shù)據(jù)影響力排名，挖掘Twitter中優(yōu)質(zhì)客戶(hù)信息。9.《基于金融輿情數(shù)據(jù)的傾向性分析》本案例采用樸樹(shù)貝葉斯來(lái)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，首先需要經(jīng)過(guò)一系列的預(yù)處理步驟將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為算子所需的LabelPoint格式，然后通過(guò)樸素貝葉斯算子進(jìn)行訓(xùn)練、預(yù)測(cè)，最后通過(guò)二分類(lèi)評(píng)價(jià)算子進(jìn)行評(píng)估。10.《基于用戶(hù)相似度進(jìn)行影評(píng)與推薦》基于用戶(hù)對(duì)電影評(píng)價(jià)打分，采用SVDFeature算法對(duì)150萬(wàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)分，最后計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行模型評(píng)估。11.《白葡萄酒質(zhì)量預(yù)測(cè)》采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林算法對(duì)葡萄酒的化學(xué)特性與葡萄酒的品質(zhì)之間的關(guān)系進(jìn)行學(xué)習(xí)，并建立了有效的模型對(duì)葡萄酒品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法具有預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高、預(yù)測(cè)精度穩(wěn)定以及葡萄酒分級(jí)詳細(xì)等特點(diǎn)，在葡萄酒行業(yè)品質(zhì)預(yù)測(cè)的應(yīng)用中，能夠有效地減少因品酒師個(gè)人因素帶來(lái)的評(píng)級(jí)波動(dòng)。12.《鮑魚(yú)年齡預(yù)測(cè)》鮑魚(yú)是名貴的海珍品之一，肉質(zhì)細(xì)嫩，鮮而不膩。鮑魚(yú)質(zhì)量的好壞是與鮑魚(yú)的年齡息息相關(guān)的。一般來(lái)說(shuō)，我們可以數(shù)鮑魚(yú)的生長(zhǎng)紋來(lái)確定鮑魚(yú)的年齡，但數(shù)生長(zhǎng)紋是一件挺麻煩的事情。本案例基于鮑魚(yú)的一些特征，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的梯度提升回歸樹(shù)模型構(gòu)建年齡預(yù)測(cè)模型來(lái)幫助人類(lèi)預(yù)測(cè)鮑魚(yú)的年齡。13.《泰坦尼克號(hào)災(zāi)難生還預(yù)測(cè)》泰坦尼克號(hào)的沉沒(méi)造成了很多人的死亡，救生艇不足是造成如此多人死亡的主要原因。盡管能否活下來(lái)要看運(yùn)氣，但是有些群體的存活概率比其他人更高。本案例為Kaggle競(jìng)賽賽題，基于泰塔尼克號(hào)游輪中乘客的家庭、工作、社會(huì)關(guān)系、生還情況等信息數(shù)據(jù)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的邏輯回歸算法構(gòu)建訓(xùn)練與預(yù)測(cè)模型，對(duì)游輪乘客是否能夠在泰坦尼克號(hào)沉沒(méi)事件中幸存進(jìn)行預(yù)測(cè)。14.《信用卡欺詐評(píng)估》基于某銀行信用卡的歷史交易數(shù)據(jù)（由于交易數(shù)據(jù)較為敏感，已將相關(guān)維度信息進(jìn)行抹去），通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)手段，構(gòu)建信用卡反欺詐預(yù)測(cè)模型，針對(duì)客戶(hù)實(shí)時(shí)的交易數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)信用卡是否被盜刷，降低客戶(hù)交易損失15.《心臟病預(yù)測(cè)》心臟病是一類(lèi)比較常見(jiàn)的循環(huán)系統(tǒng)疾病，在內(nèi)科疾病中往往以心臟病最為多見(jiàn)，能顯著地影響患者的勞動(dòng)力。本案例展示使用采集到的人體相關(guān)體側(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)如年齡、性別、是否吸煙等，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林模型構(gòu)建心臟病預(yù)測(cè)模型，對(duì)人體是否患心臟病進(jìn)行預(yù)測(cè)。16.《乳腺癌惡性預(yù)測(cè)》乳腺癌是威脅人類(lèi)健康和生命的主要，惡性腫瘤之一，全世界每年大約新增一百多萬(wàn)女性乳腺癌患者，其中至少有四十萬(wàn)人死于乳腺癌。本案例展示如何使用采集到的人體相關(guān)體側(cè)指標(biāo)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)對(duì)女性乳腺腫瘤為良性還是惡性進(jìn)行預(yù)測(cè)。17.《基于自增強(qiáng)泊松過(guò)程的新冠肺炎預(yù)測(cè)分析》該案例采用由中科院計(jì)算所網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主提出的自增強(qiáng)泊松過(guò)程(ReinforcedPoissonProcess)模型（shenetal.,AAAI’14），針對(duì)此次新冠狀肺炎疫情進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。18.《中文新聞分類(lèi)任務(wù)》中文新聞分類(lèi)是對(duì)新聞文本進(jìn)行主題分類(lèi)，采用TextCNN模型，以文本中的詞向量作為模型的輸入，利用多個(gè)不同窗口大小的kernel來(lái)提取句子關(guān)鍵信息，經(jīng)過(guò)max-pooling層后使用學(xué)習(xí)到的抽象特征通過(guò)softmax輸出各個(gè)類(lèi)別的概率。此外使用CNN模型的特征抽取過(guò)程可并行加快處理速度。19.《設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)控》設(shè)備的健康狀態(tài)監(jiān)控在傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域往往只是基于某些特定的控制指標(biāo),來(lái)判斷設(shè)備是否健康。這種判斷方式比較單一，并且只能應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單的設(shè)備健康監(jiān)控，無(wú)法區(qū)分設(shè)備健康狀態(tài)的細(xì)分類(lèi)情況以及影響設(shè)備健康的因素。結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘特征工程深入挖掘與設(shè)備健康相關(guān)的特征變量，使用機(jī)器學(xué)習(xí)Xgboost多分類(lèi)算法，對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行細(xì)分類(lèi)，并基于數(shù)據(jù)特征，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整與優(yōu)化，有效的實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的健康狀態(tài)的監(jiān)控，并且給出影響設(shè)備健康狀況因素重要性排序。20.《設(shè)備故障預(yù)警》設(shè)備故障預(yù)警是在設(shè)備出現(xiàn)故障前預(yù)知并警告?；谠O(shè)備運(yùn)行的時(shí)序數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間序列模型Prophet模型，結(jié)合設(shè)備運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。通過(guò)設(shè)定故障預(yù)警的特征閾值，運(yùn)行定時(shí)任務(wù)，定期對(duì)設(shè)備故障預(yù)警分析。教學(xué)平臺(tái)教學(xué)平臺(tái)基于各類(lèi)教學(xué)資源，提供在線教學(xué)系統(tǒng)、教學(xué)資源庫(kù)、作業(yè)系統(tǒng)以及考試系統(tǒng)。形成教學(xué)練測(cè)評(píng)的完整閉環(huán)，提高教學(xué)效率。教學(xué)系統(tǒng)平臺(tái)圍繞著案例和算法提供成體系的課程和教學(xué)資源輔助課程教學(xué)實(shí)現(xiàn)高效的師生互動(dòng)教學(xué)模式系統(tǒng)自帶豐富的教學(xué)及行業(yè)應(yīng)用案例方便教師進(jìn)行課程教學(xué)演示同時(shí)教師可以通過(guò)平臺(tái)進(jìn)行課程管理課件上傳實(shí)驗(yàn)作業(yè)的發(fā)布審閱學(xué)生可以通過(guò)系統(tǒng)加入特定課程完成課程實(shí)驗(yàn)作業(yè)的提交與模型的搭建等以課程為中心以任務(wù)來(lái)驅(qū)動(dòng)提供學(xué)生無(wú)限發(fā)揮科研創(chuàng)造能力學(xué)生能夠基于教師設(shè)定的任務(wù)模板進(jìn)行作業(yè)的編寫(xiě)任務(wù)報(bào)告編寫(xiě)任務(wù)提交等資源中心平臺(tái)提供資源共建共享功能，支持教師從本地上傳教學(xué)素材，包括視頻、課件、實(shí)驗(yàn)等。教師可將實(shí)驗(yàn)任務(wù)共享給他人，實(shí)現(xiàn)資源的分享。同時(shí)學(xué)生用戶(hù)可以下載教學(xué)課件，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的共享和教育公平?？荚囅到y(tǒng)智能、專(zhuān)業(yè)、簡(jiǎn)單的在線考試系統(tǒng)，適用于各種考試、和作業(yè)練習(xí)。支持教師快速組卷，發(fā)布在線考試；學(xué)生在線完成考試并提交試卷；教師閱卷后，學(xué)生可以查看考試成績(jī)和閱卷結(jié)果；智能分析每場(chǎng)在線考試，方便教師全方位掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)平臺(tái)覆蓋人工智能全流程的全棧式、易用式的生產(chǎn)工具，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)、算法、算力的統(tǒng)一管理調(diào)度。以案例場(chǎng)景帶入，形成理論類(lèi)課程、設(shè)計(jì)類(lèi)課程、拓展類(lèi)課程、編程類(lèi)課程、實(shí)踐類(lèi)課程，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等AI技術(shù)為核心，引入python等基礎(chǔ)算法編程和搭積木式建模，對(duì)建模、訓(xùn)練、推理、編譯和部署流程做了標(biāo)準(zhǔn)化定義，讓學(xué)生通過(guò)基于Web頁(yè)面的點(diǎn)擊操作進(jìn)行AI生產(chǎn)和迭代，并推理到智能硬件中，帶領(lǐng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題，重構(gòu)項(xiàng)目分析、運(yùn)維流程，從項(xiàng)目場(chǎng)景中來(lái)，回到項(xiàng)目實(shí)踐中去。實(shí)驗(yàn)管理包含建模分析和算子庫(kù)。從數(shù)據(jù)源接入、數(shù)據(jù)集管理、建模分析挖掘到模型訓(xùn)練與評(píng)估數(shù)據(jù)全生命周期的操作流程。算子庫(kù)提供數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等。建模應(yīng)用混合計(jì)算平臺(tái)支持多框架相融合的異構(gòu)分布式計(jì)算環(huán)境，集合了MapReduce、Spark、TensorFlow、Pytorch等主流計(jì)算框架，支持分析算法庫(kù)和上層應(yīng)用。任務(wù)中每個(gè)算子都能支持Java、Python、Scala、R等主流編程語(yǔ)言，同時(shí)能支持單機(jī)/分布式算子混合運(yùn)算。自主研發(fā)與集成了50多種主流的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法，涵蓋分類(lèi)、回歸、推薦、聚類(lèi)、圖計(jì)算等領(lǐng)域，基于SparkMLlib、Sklearn、XgBoost等算法框架進(jìn)行優(yōu)化與改造，實(shí)現(xiàn)一站式的模型自動(dòng)訓(xùn)練與發(fā)布。協(xié)同建模圍繞行業(yè)的實(shí)際問(wèn)題，通過(guò)協(xié)同合作與共享機(jī)制，不光能共同打磨和封裝算子，讓知識(shí)在碰撞中掌握的越來(lái)越牢固，還能降低復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的分析維度，讓不同學(xué)生明確自身在分析任務(wù)中的分工與定位，實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化與復(fù)用，提高應(yīng)用構(gòu)建效率。算子工具集提供統(tǒng)一的算子定義標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，支持主流的Java、Python、R、Shell等語(yǔ)言算子及標(biāo)準(zhǔn)Docker鏡像算子的接入與定義。交互式在線編程環(huán)境，支持多種腳本語(yǔ)言的在線編輯、調(diào)試與運(yùn)行。算子庫(kù)平臺(tái)預(yù)置充足的算法和模型資源，以封裝好的組件的形式，呈現(xiàn)給師生。學(xué)生可以使用這些算法學(xué)習(xí)平臺(tái)使用、復(fù)現(xiàn)經(jīng)典算法、開(kāi)展實(shí)驗(yàn)、開(kāi)展競(jìng)賽，或?qū)㈩A(yù)置算法遷移至其他學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到的創(chuàng)新場(chǎng)景。預(yù)置算法和模型資源覆蓋分類(lèi)算法、檢測(cè)算法、跟蹤算法、分割算法和GAN。數(shù)據(jù)預(yù)處理算子庫(kù)提供常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理工具方法，包括加權(quán)采樣、分層采樣等數(shù)據(jù)采樣方法，行列合并、列刪除、缺失值填充等數(shù)據(jù)清洗方法、CSV轉(zhuǎn)標(biāo)注點(diǎn)、Txt轉(zhuǎn)CSV、文件合并、LibSVM轉(zhuǎn)標(biāo)注點(diǎn)等格式轉(zhuǎn)換方法，通過(guò)數(shù)據(jù)采樣、清洗、轉(zhuǎn)換幫助用戶(hù)快速進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理與加工?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)原理與方法構(gòu)建了統(tǒng)計(jì)模型與分析工具，提供常用的統(tǒng)計(jì)分析方法模型，幫助用戶(hù)挖掘數(shù)據(jù)特征內(nèi)在分布規(guī)律，具體包括均值估計(jì)、方差估計(jì)、方差比估計(jì)等參數(shù)估計(jì)方法，T校驗(yàn)、Wilcoxon符號(hào)秩校驗(yàn)、方差分析等數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法，正態(tài)性檢驗(yàn)。提供常用的數(shù)據(jù)特征篩選與處理方法幫助用戶(hù)快速進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的抽取選擇與構(gòu)建具體包括特征離散數(shù)據(jù)分箱奇異值分解獨(dú)熱編碼主成分分析卡方選擇等方法提供了數(shù)百種高質(zhì)量的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)建模算法工具，涵蓋分類(lèi)回歸、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、聚類(lèi)、深度學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域，包含線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、SVM、KNN、KMeans、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林、Boosting等分類(lèi)回歸方法，譜聚類(lèi)、高斯混合聚等聚類(lèi)方法、非負(fù)矩陣分解、協(xié)同過(guò)濾、因子分解機(jī)等推薦方法、PageRank、獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型、Kshell等網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法。提供常用的深度學(xué)習(xí)建模算法工具，支持對(duì)Tensorflow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架的集成與應(yīng)用，支持CPU與GPU資源調(diào)度執(zhí)行，包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM等模型。提供了豐富的面向自然語(yǔ)言處理與理解的文本分析模型，包括分詞、詞過(guò)濾、TFIDF、詞頻統(tǒng)計(jì)、詞向量索引、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別、文本摘要抽取、關(guān)鍵詞抽取、情感詞典生成、事件聚類(lèi)、情感分析等多種文本分析模型，覆蓋從文本標(biāo)注、文本抽取到文本分析完整分析鏈路，提升用戶(hù)在文本過(guò)濾、文本特征提取、推薦排序、文本分類(lèi)聚類(lèi)、情感分析等方面的分析處理能力。提供了常用的面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用分析算法模型包括圖像分類(lèi)物體檢測(cè)人臉識(shí)別OCR文字識(shí)別表格文字識(shí)別票據(jù)模型。自然語(yǔ)言處理自主研發(fā)一套面向多通道、多領(lǐng)域文本數(shù)據(jù)的自然語(yǔ)言理解模型工具箱，在分析模型中，融合了AI領(lǐng)域最前沿的深度學(xué)習(xí)模型、BERT-Style預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，并結(jié)合實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，有效的對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)。20+種分析組件，覆蓋自然語(yǔ)言處理全體系融合了最前沿的深度學(xué)習(xí)、BERT-Style預(yù)訓(xùn)練模型支持中/英，面向輿情、軍事等特定領(lǐng)域場(chǎng)景優(yōu)化拖拽式工具組件/開(kāi)放API服務(wù)支持模型自定義訓(xùn)練與獨(dú)立部署開(kāi)放式自然語(yǔ)言深度處理與分析引擎10多種文本分析組件在線文本資料分析文本一站式綜合分析可視化分析結(jié)果展示機(jī)器視覺(jué)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理方面提供五大任務(wù)的視覺(jué)算法：圖像分類(lèi)：基于已知圖片分類(lèi)集合，對(duì)未知圖片進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，支持單一化目標(biāo)分類(lèi)識(shí)別，可定制化圖片分類(lèi)體系。物體識(shí)別：檢測(cè)圖像中的單個(gè)或多個(gè)物體?？勺R(shí)別包含人、汽車(chē)、飛機(jī)、雨傘、瓶子等在內(nèi)的90多種物體。圖像檢索：以圖搜圖，在指定圖庫(kù)