高校人工智能实验室建设的研究与实践

陈建卫

摘要：该文分析了高校人工智能实验室建设的目标和意义。然后以绍兴文理学院为例，阐述了如何深入校企合作，共同建设和发展人工智能实验室。

关键词：人工智能;实验室建设;人才培养

中图分类号：TP18  文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）29-0122-02

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）可以综合多种生产要素，从而提高生产力水平，助力实体经济的发展;已经成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。我国高度重视人工智能的发展，党中央为此相继出台多项战略规划。2017 年，十九大报告提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;2019年，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》。社会急需能够推动人工智能技术突破和创造性应用的人才;高校建设人工智能实验室、培养人工智能人才的热情也在不断地高涨。

1人工智能实验室建设目标

1.1为学生提供系统的学习平台

实验室需要为学生提供不同难度的学习内容。既有人工智能方向的基础课程，能让学生获得基础的认知;又有系统的实训项目，能让学生动手探究和实践。并且，基础课程和实训项目都有从易到难的阶梯分布，符合学生学习和掌握的规律。如此，无论是不同专业的学生，还是相同专业不同年级的学生，都能从实验室获益。

1.2为师生提供广阔的科研平台

社会对人工智能人才的需求是多样化的，包含机器学习、计算机视觉、语音识别、信息检索与推荐、数据挖掘等众多领域。高校师生也会结合自身的特点，对不同领域的研究感兴趣。因此，实验室应具备尽可能丰富的硬件设备和软件资源，来满足师生不同层次、不同领域的科研需求。

1.3為师生提供友好的创新创业平台

实验室应积极响应新工科建设的号召，为高校培养具有创新创业能力、跨界整合能力的复合型科技人才提供一个友好的平台。为此，实验室应深入校企合作，协同重构专业培养方案;利用社会对人工智能的实际需求，来倒逼授课内容的更新。

2人工智能实验室建设的意义

2.1培养社会所需人才

随着人工智能技术的快速发展，我国对AI人才的需求越来越大，部分AI职位供求比甚至高达1：10。培养一批理论基础扎实、解决复杂工程问题能力强、价值观正确的预备工程师，对高校来讲既是一个巨大的挑战，也是一个难得的机会。高校人工智能实验室为师生提供的学习、科研、创新平台，是不同层次AI人才成长的乐园。

2.2促进高校自身的发展

2019年全国新增本科专业的前5名，都和人工智能技术相关[1]。人工智能实验室为高校申报人工智能专业，成立人工智能学院奠定了坚实的基础。另外，人工智能实验室能为高校争取到更多的政策红利、合作项目，为高校发展注入强劲的动力。

于高校而言，人工智能实验室对外能为社会培养具有较强创新创业能力、动手实践能力的AI高端复合型人才，对内能促进学科和专业的持续发展。两者之间相辅相成、密不可分。

3人工智能实验室建设的实践

绍兴文理学院和慧科教育科技集团有限公司深度合作，在完成实验室基础设施搭建的基础上，着重进行人工智能实验项目、实训项目的完善和师资队伍的建设。

3.1硬件设备

实验室由服务器机房、实验教学区和机器人活动区3个部分组成。服务器机房用于布置深度学习GPU集群、人工智能主机;实验教学区主要由实验终端PC机、智能白板等组成，用于理论教学和深度学习实验等;机器人活动区则用于机器人的教学、使用和存放。表1列出了实验室最为关键的设备。

3.2软件平台

1）人工智能深度学习平台

统一管理硬件资源，可实时查看任务状态及设置调度方式，提升资源的利用率。用户借助该平台，可以方便地接入和使用人工智能深度学习GPU集群，降低了设备的使用门槛。还能根据自身的不同能力层次，选择使用自动化建模、可视化建模或者交互式建模。同时，使用平台自带的丰富的机器学习算子组件和小流量实验，有助于更快地开发模型。

2）教学实验管理平台

用于教学和实验的管理。教师可方便地设置课程信息、班级信息，上传文件、音视频等各类课程资源，在线监督学生的学习情况等。学生可在线学习、在线测试，在线交流。查看自己不同类型学习任务的已得分数、所占权重、得分详情，以便随时把握学习进度、调整学习计划。

3.3课程资源

为培养不同能力层次的AI人才，实验室配备不同的授课资源。

1）科学通识课程

Python 编程基础，pandas库的操作，大数据分析的基本流程和原理，机器学习基础及常用算法，数据可视化的基本类型及类库工具等。

2）专业能力教学资源

线性回归、逻辑回归、多层网络搭建、CNN实现手写字体识别、OCR实现车牌识别等配套实验;每个实验都有背景介绍，直观的效果展示，详细的实验过程介绍以及训练所需的数据集。

3）能力融合教学资源

伺服电机的回读编程，不同种类传感器的原理及应用，语音、图像、人脸识别等人工智能算法应用于机器人的运动、感知和认知等。

4）综合实践教学资源

包含8个跟社会实际需求紧密结合的实训项目：通过线性回归进行城市房价预测、通过CNN模型进行图像分类、通过N- gram模型训练词向量、通过融合推荐模型完成个性化电影推荐、通过CNN模型和RNN模型进行情感分析、通过LSTM模型完成语义角色标注任务、手写数字识别和神经网络机器翻译。

3.4师资队伍

围绕产业热点，并结合我校信息类专业方向的人才培养定位，慧科集团利用自身在教学研发及运营等方面的核心能力，将AI产业的理念、技术、资源整合到师资培训中。在项目合作中组建行业经验丰富的讲师团队，指导我校教师提升动手能力和解决实际问题的能力，保证师资的先进性和实用性。

4结束语

人工智能技术融入传统的行业、产品或者服务，虽然会冲击传统的就业，但同时也在创造新的就业、创业机会。我国稳定的发展环境、丰富的应用场景，为人工智能的发展提供了独特的优势。高校建立人工智能实验室，并与企业充分合作弥补自身不足;有利于培养出优秀的人工智能技术人才，为我国经济高质量发展集聚智力资源。

参考文献：

[1]吴湘宁，彭建怡，罗勋鹤，等.高校人工智能实验室的规划与建设[J].实验技术与管理，2020，37（10）：244-250.

[2]彭伟功，李镇.人工智能时代“新工科”人才培养模式研究[J].科技资讯，2018，16（35）：156-158.

[3]唐美玲，包华.校企共建共享工业机器人实验室实践探索[J].机电信息，2020（33）：135，137.

[4]林健. 面向未来的中国新工科建设[J].清华大学教育研究， 2017，38（2）：26-35.

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