⼈⼯智能课程实训⽅案
第⼀章 发展背景
当今，世界⽆时⽆刻不在发⽣着变化。对于技术领域⽽⾔，普遍存在的⼀个巨⼤变化就是为⼤数据（Big data）打开了⼤门。随着国家⼤数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，⼤数据产业发展环境进⼀步优化，社会经济各领域对⼤数据服务需求进⼀步增强，⼤数据的新技术、新业态、新模式不断涌现，产业规模持续保持⾼速增长态势。并且，随着⾼校获准开设“数据科学与⼤数据技术”专业，⼤数据需要的复合型⼈才将源源不断形成。加之海外和传统⾏业跨界⼈才不断加⼊⼤数据⾏业，⼤数据产业将迎来创新发展。
⼤数据时代的来临加快了⼈⼯智能应⽤的发展，随着⼤数据的应⽤，以及计算机算⼒的⼤幅提升，深度学习进⼀步提升和完善的需要得到了满⾜，数据驱动的⼈⼯智能时代已经到来，⼈⼯智能发展进⼊新阶段。当前，新⼀代⼈⼯智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、⽹络化向智能化加速跃升，数据科学与⼈⼯智能的结合越来越紧密。
⼤数据及⼈⼯智能成为国际竞争的新焦点，是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把⼤数据、⼈⼯智能的发展作为提升国家竞争⼒、维护国家安全的重⼤战略，加紧出台规划和政策，围绕核⼼技术、
顶尖⼈才、标准规范等强化部署，⼒图在新⼀轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把⼤数据及⼈⼯智能发展放在国家战略层⾯系统布局、主动谋划，牢牢把握新阶段⼤数据及⼈⼯智能国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。
第⼆章 ⽅案平台优势
2.1. ⽅案优势
基于云模式的智慧教育⼈⼯智能教学实训平台的设计全⾯落实“产、学、⽤、监、评”⼀体化的思想和模式，从教学、实践、使⽤、监控、评估等多⽅⾯注重专业⼈才和特⾊⼈才的培养。学⽣可以通过在教学平台的学习熟练掌握⼈⼯智能的基础知识，通过掌握的知识在⼈⼯智能课程实验中进⾏动⼿实践。
本实训系统平台⽅案融合操作系统、数据库、编程语⾔、Python数据处理、⼈⼯智能等课程，⼈⼯智能领域涉及深度学习、机器学习、深度学习、⾃然语⾔处理、计算机视觉等诸多⽅⾯，课程类型包括基础实训、关键技术掌握、应⽤创新等等各层次实践教学。从⾯向⼈⼯智能⾏业的需求、促进学⽣职业发展的⾓度，规划建设基于云模式的⼈⼯智能教学实训平台，真正在产业、学校及实际项⽬中相互配合，发挥优势，形成⽣产、学习、实践、运⽤、监控、评估的系统运作模式，从⽽建设⼤数据及⼈⼯智能特⾊专业。
利⽤虚拟化教学资源，搭建实训实战平台，将理论学习、实践教学和⼤数据及⼈⼯智能搭建、挖掘、存储、分析实战融为⼀体，从易到难、循序渐进，逐步提升学⽣的学习技能和实践⽔平，提⾼“学”的质量和成效。定制专业化技能评估与教学监控功能，将学⽣的学习情况、专业喜好、适⽤岗位形成报告模版。秉承着“精准、先进、创新”的原则，实时监控学⽣操作，分析学习情况，评估学⽣知识⽔平，从⽽减轻学校及教师的压⼒。
2.2. 系统优势
⼈⼯智能教学实训平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟化设备，并基于同样开源的Kubernetes架构，实现GPU集设备的⾃动管理和调度，以Yarn为核⼼，构建了资源管理系统，实现计算任务的智能调度与冲突协调。⼀个基础平台的⽣命⼒，有赖于系统的基础⽀撑能⼒与对外服务能⼒。在⾯向⼈⼯智能计算需求的建设开发上，必须要考虑如何开发组织系统对外服务的能⼒。⽽⼈⼯智能研发需求的两个基本要素就是计算和数据。因此，本系统也着眼于组建基础计算能⼒和基础数据处理能⼒。在计算能⼒建设中，系统将传统⼈⼯智能计算⽅法与计算模型、当前流⾏的⼈⼯智能计算模型与框架，完美地融⼊了整个系统的计算模块中，并且与底层的硬件管理与计算资源的调度，完美地结合在⼀起。在数据能⼒的建设中，系统将⾃建⼀套以⾮结构化数据的标记清洗，结构化数据的清洗为主要内容的数据处理系统。
在系统底层硬件管理上，⽀持CPU、GPU、FPGA、ASIC等通⽤或专⽤计算硬件，实现对主流计算硬件的即插即⽤。在计算集的设置上，往往也是分布式的，计算集可以分布在不同机房中，不受空间限制，是⼈⼯智能教学实训平台在底层硬件管理上的特点。
在系统最核⼼的调度算法上，通过系统⾃⾝构建的智能化调度策略，针对不同的计算框架和机器学习⽅法，系统⾃动分配相应的计算资源，包括处理器数量、内存数量，使计算请求与计算资源的使⽤达到最优匹配，提⾼计算资源的利⽤效率，降低单位时间的运⾏成本。同时，当⽤户发起计算请求时，系统会根据⽤户距离计算中⼼的“距离”,⾃动将⽤户的请求适配到距离⽤户最近的计算集上，以便⽤户可以更快速地获取计算结果，提升⽤户的计算体验。
在教学管理⽅⾯，平台⾃带⼈⼯智能课程推荐功能，可为学⽣提供个性化课程推荐及AI课程助⼿，助⼒学⽣定向就业。还可以通过⼤数据分析，⾃动⽣成学业报告，为学⽣就业提供桥梁，并作为教师教学的得⼒助⼿，为⾼校的学⽣能⼒培养及教师的⼯作提供强有⼒的⽀持。
第三章 教学实训平台
⼈⼯智能教学实训平台的建设采⽤B/S架构，⽤户通过浏览器进⾏访问，且⽀持内⽹与外⽹同时访问。平台的管理功能是针对前端系统设置的对应的管理功能，便于教学过程中对前端系统的⾃定义管理。系统课程学习模式包括实验平台、项⽬路径和职业路径，满⾜不同场景的教学需求。在教学管理⽅⾯，
平台⾃带⼈⼯智能课程推荐功能，可为学⽣提供个性化课程推荐及AI课程助⼿，助⼒学⽣定向就业。还可以通过⼤数据分析，⾃动⽣成学业报告，为学⽣就业提供桥梁，并作为教师教学的得⼒助⼿，为⾼校的学⽣能⼒培养及教师的⼯作提供强有⼒的⽀持。
实训平台采⽤私有云模式，所有课程均在云端进⾏，⾃主研发设计的教学平台可将硬件资源进⾏集中调度分配，可管理⼤规模CPU、GPU、FPGA等⾼性能分布式计算集，利⽤容器技术对计算资源进⾏虚拟化，以智能调度的⽅式对外提供计算服务，并依托开源分布式计算框架和深度学习框架，⽀持训练、推理，⽀持CNN、RNN等各种类型的⽹络模型，⽀持Xgboost等传统机器学习模型，适合⼤数据、⼈⼯智能、深度计算；课程内容涵盖操作系统、编程语⾔、Python数据处理、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、⾃然语⾔处理等诸多⽅⾯，课程类型包括基础实训、关键技术掌握、应⽤创新等，是⼀个综合性的学习研究平台；平台配合专⽤的资源监控系统、课程监控系统，可实时的监控整个平台的硬件资源负载以及学⽣学习的状态，可帮助教师合理的安排课程及对应资源。
3.1. 学习模式
3.1.1. 实验平台
该模式以知识体系为核⼼，将⼈⼯智能内容按照不同类型的知识模块进⾏分类。体系下包含了：操作
系统、编程语⾔、Python数据处理、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、⾃然语⾔处理等诸多⽅⾯，该模式围绕⼀个内容展开了多⽅⾯知识的学习，与现在教育⽅式⼀致，保留了师⽣们传统的学习授课⽅法。不仅如此，为满⾜学校的已有的课程教学资源，⽼师可以⾃定义实验内容及实验镜像，将⽂本类、实操类、视频类课程上传到教学平台上满⾜教学需求。
实验平台
3.2. 练习算法
3.2.1. 算法集
算法集提供了⼀个环境，⽤户可以在⾥⾯写代码、运⾏代码、查看结果，并在其中可视化数据，并与平台中的数据集功能进⾏交互式使⽤，可直接调⽤平台当中的数据集⽤于算法在实际数据中的实践测试。鉴于这些优点，它能帮助他们便捷地执⾏各种端到端任务，如数据清洗、统计建模、构建/训练机器学习模型等。
算法集的⼀个特⾊是允许把代码写⼊独⽴的cell中，然后单独执⾏。这样做意味着⽤户可以在测试项⽬时单独测试特定代码块，⽆需从头开始执⾏代码。虽然其他的IDE环境（如RStudio）也提供了这种功能，但就个⼈使⽤情况来看，算法集的单元结构是设计的最好的。
算法集的优势还体现在灵活性和交互性上，除了最基础的Python，它还允许⽤户在上⾯运⾏R语⾔。由于它⽐IDE平台更具交互性，教师也更乐于在各种教程中⽤它来展⽰代码。
3.2.2. 数据集
数据集功能提供数量众多的数据集，包括互联⽹、零售、电商、医疗等相关数据集，数据集中的数据可直接与算法集中的算法进⾏交互使⽤，为算法提供所需数据的调⽤⽀撑。
教师可根据数据集的内容、格式、数量等为学⽣设定开放式课题，使⽤真实的数据集进⾏⼤数据、⼈⼯智能项⽬案例处理分析，深度理解掌握如何处理这些数据，例如，教师给定⼀份数据让学⽣进⾏预测实验，学⽣需设计算法进⾏清洗与预测等。
平台提供开放式上传功能，⽀持⽤户将⾃⼰的数据上传⾄平台当中，并可设定是否与他⼈共⽤，可帮助⽤户解决数据存放管理问题，实现⽤户数据的开放式共享。
3.3. 在线考试
3.3.1. 理论考核
理论考核采⽤在线考核模式，将单选题、多选题、判断题、填空题、简答题添加在试卷上，每⼀道题
的题⽬、正选、分值等内容可由管理员⾃⾏设置，简答题题采⽤关键词进⾏⾃动判分，同时也可以由教师⼿动判分。
理论考核
3.3.2. 实践测评
实践测评考核模式是以实验操作过程为考核点，也称之为实操题考核模式，由教师在管理端设置考核步骤、分值权重，平台提供配套的实验考试环境。学⽣在实际操作过程中遇到的考核点，需要根据实际结果去填写，到最后统⼀汇总分数。该模式突破了传统的考核模式，通过实操的⽅式来加深印象，巩固知识。
实践测评
3.4. 智能教务
3.4.1. 教学进度分析
课程实验具有核全局开关功能，打开全局考核后，进⾏所有实验时都必须完成实验当中设定的每⼀步考核才能查看下⼀步。接着，系统不仅⾃动检测到正在进⾏实验，也可以⼿动设定实验状态分析（也
可以⼿动设置分析⽬标）。查看分析结果时可查看每个班级的学⽣在进⾏每个实验时完成度，查看每个实验的每个步骤的通过率、完成率、完成进度、实验总结信息等。
教学进度分析功能可通过智能化的⼿段，有效帮助教师分析并掌握整个班级的学习情况，根据学⽣完成实验的进度过程进⾏授课，选择重点难点部分进⾏针对性讲解，有效降低教师授课压⼒，⾼效完成授课任务。
教学分析
3.4.2. 教学计划管理
管理员在后台可以⼀次性布置全部的教学计划，规定上课时间与学习课程，随后学⽣通过在前端查看，即可了解到每⼀天的课程安排。
3.4.3. 实验报告管理
教师通过此功能查看学⽣的实验报告，⽀持预览和批阅等功能，后台⾃动统计学⽣学习数据，展⽰出每个步骤的学习通过时间、成绩正确率、班级排名等信息，并将实验数据与学⽣的实验报告有机结合，形成完成的实验报告。此功能相较于传统的实验报告，增加了学⽣的学习数据统计功能，可⼤⼤的减轻教师的负担，同时为教师了解班级整体的学习状况提供的有⼒的⽀持。
3.5. 平台管理
3.5.1. ⽤户管理
为满⾜教师⽅便的管理班级学院，平台提供⽤户组织管理功能。其中⽤户管理显⽰平台⽤户的信息列表，管理端可对平台⽤户信息进⾏编辑与删除，包含根据组织、专业、班级、姓名等信息进⾏⽤户模糊筛选，便于管理平台⽤户；⾓⾊管理显⽰平台现有⾓⾊，⽤户可编辑新的⾓⾊并赋予⾓⾊权限；组织结构管理显⽰平台现有的组织机构，管理端可以也可根据层级分步添加组织、学院、系别、专业、班级，对同级别下的机构进⾏排序。
3.5.2. 资源管理
⽤户可以在此查看版本信息、⽤户数量、实验数量，资源监控及⽤户虚拟机监控。同时后台资源监控中⼼可查看平台的⽤户数量、实验数量、职业路径数量、项⽬路径数量、算法集数量、数据集数量、⽤户分布、活跃⽤户等数据；实时的CPU、内存、硬盘、实例的使⽤情况和该时刻学⽣实验进⾏的状态；可对虚拟机进⾏监控所处的实验环境、创建位置、⽤户姓名、创建时间时间以及开启和关闭的状态。该功能的实现可便捷精准的反应出学⽣的问题所在，可对实验平台进⾏实时状态的查看，⼜同时提⾼了⽼师的教学质量和效率。
3.5.3. 系统管理
邮件系统配置是为了减轻管理端的任务负担，配置好邮件系统之后，学⽣在忘记登陆密码之后可以通过邮件回密码。
第四章 红亚教学资源
4.1. ⼈⼯智能基础课程资源
4.1.1. Linux基础
Linux系统是开源软件，其可靠性得到肯定，是当今举世瞩⽬、发展最快、应⽤最⼴的主流软件之⼀。在服务器平台、嵌⼊式系统和云计算系统所运⾏的操作系统中，Linux占很⼤⽐重。⼤数据主流框架Hadoop、Spark都架设在Linux系统上，所以现在学习和应⽤Linux成为众多⽤户和学⽣的⾸选。
Linux基础 Linux基础 Linux系统概述 Linux简介
Linux应⽤领域
Linux优势
字符操作环境 使⽤Shell
字符编辑器VI
Linux⽂件系统 Linux⽂件
ext3⽂件系统
安装和卸载⽂件系统
进程管理 Linux进程概述
进程控制命令
常⽤命令介绍 ⽬录操作
⽂件操作
磁盘操作
⽂本编辑
帮助命令
⽤户管理 Linux⽤户账户概述
管理⽤户和组
命令⾏配置
⽤户管理器配置
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数据备份与恢复
软件包管理 RPM概述
RPM包的命令介绍
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软件包管理⼯具
管理⽹络服务 守护进程服务
配置FTP服务
python大数据就业前景配置邮件服务器
Apache服务器
4.1.2. 编程基础
编程基础包含Python基础、R语⾔基础、Scala基础和Java基础四⼤模块共计82个实验项⽬。针对每⼀个所讲解的知识点都进⾏了深⼊分析，并使⽤⽣动形象的情境化举例，将原本复杂的、难于理解的知识点和问题进⾏简化，针对每个知识点，精⼼设计了相应的问题，让学习者不但能掌握和理解这些知识点，并且还可以清楚地知道在实际⼯作中如何去运⽤。
编程基础 Python基础 Python基础 Python介绍
Python开发环境搭建
Python基本数据类型
Python变量
Python基本输⼊输出
Python模块
Python运算符与表达式
Python选择与循环结构
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Python列表常⽤⽅法
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Python列表解析式与⽣成器表达式
Python字符编码
Python字符串基本操作
Python字符串格式化
Python字符串⽅法
Python正则表达式与re模块
Python字典创建与使⽤
Python字典⽅法
Python集合创建与使⽤

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