深度学习实训平台介绍
人工智能教学实训综合应用平台需求说明
人工智能教学实训综合应用平台需求说明
一、建设背景与目标
2024年，全国共有618所高职院校备案人工智能技术应用（服务）专业，占全国1547所高职院校的近40%；高职院校纷纷抓住“人工智能”这把打开未来之门的钥匙，从找准定位，培养人工智能产业链上的技能人才，到持续探索，应对“人工智能+”的全面来临；人工智能教学实训综合应用平台，可服务全校师生的科研任务，提供大模型训练、人工智能内容生成、图像渲染等任务；同时，可服务于电子信息专业群开设人工智能实训课程（含大数据技术、计算机网络技术、电子信息工程技术、集成电路技术等4个专业学生），预计可服务人数450人/年；
二、设备清单
三、技术参数。
深度学习实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为人工智能领域的重要分支，受到了广泛关注。
为了提高自身在深度学习领域的实践能力，我参加了为期一个月的深度学习实训。
本次实训主要使用TensorFlow和PyTorch框架，通过实际项目操作，掌握深度学习算法及其应用。
二、实训内容1. 实训目标（1）熟悉TensorFlow和PyTorch框架的基本操作；（2）掌握深度学习算法的基本原理和应用；（3）学会搭建深度学习神经网络模型；（4）提高解决实际问题的能力。
2. 实训内容（1）TensorFlow框架基础在实训过程中，我首先学习了TensorFlow框架的基本操作，包括张量操作、自动微分、神经网络搭建等。
通过实际操作，掌握了TensorFlow的编程风格和特点。
（2）PyTorch框架基础接着，我学习了PyTorch框架的基本操作，包括张量操作、自动微分、神经网络搭建等。
PyTorch框架具有易用性和灵活性，使我能够快速上手。
（3）深度学习算法在实训过程中，我学习了多种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
通过实际案例分析，了解了各种算法的优缺点和应用场景。
（4）图像识别项目在实训过程中，我以猫狗识别项目为例，使用卷积神经网络进行图像识别。
首先，我进行了数据预处理，包括数据加载、数据增强等；然后，搭建了卷积神经网络模型，并使用TensorFlow或PyTorch进行训练和预测。
通过调整模型参数和优化算法，提高了识别准确率。
（5）自然语言处理项目在实训过程中，我以文本分类项目为例，使用循环神经网络进行自然语言处理。
首先，我进行了数据预处理，包括文本分词、词向量表示等；然后，搭建了循环神经网络模型，并使用TensorFlow或PyTorch进行训练和预测。
通过调整模型参数和优化算法，提高了分类准确率。
三、实训成果1. 熟练掌握了TensorFlow和PyTorch框架的基本操作；2. 理解了深度学习算法的基本原理和应用；3. 学会了搭建深度学习神经网络模型；4. 提高了解决实际问题的能力。
深度学习的实验总结(共9篇)
深度学习的实验总结(共9篇)深度学习的实验总结第1篇深度学习和传统机器学习都是机器学习领域的重要分支，但它们在方法和应用上存在明显的区别与独特的优势。
以下是它们之间的主要区别：1. 特征提取与学习：- 传统机器学习：通常依赖于特征工程 (feature engineering)，这意味着专家需要人为地对数据进行提炼和清洗，选择或构造最相关的特征来训练模型。
- 深度学习：利用表示学习 (representation learning)，机器学习模型自身能够从原始数据中自动学习和提取有用的特征。
这种方法不需要手动选择特征、压缩维度或转换格式。
2. 数据依赖性：- 传统机器学习：通常需要大量的标记数据来训练模型，因为模型的性能很大程度上取决于输入的数据质量。
- 深度学习：对于深度学习，尤其是当使用无监督学习方法时，可以处理大量未标记的数据。
此外，深度网络的多层结构使其能够学习数据的多层次表示。
3. 计算资源：- 传统机器学习：通常需要的计算资源较少，因为它们的模型结构简单。
- 深度学习：由于其复杂的网络结构和大量的参数，深度学习模型通常需要更多的计算资源，如GPU加速。
4. 模型解释性：- 传统机器学习：许多传统的机器学习算法（如决策树、支持向量机等）提供相对较高的模型解释性，因为它们的决策过程往往是直观的。
- 深度学习：深度学习模型，尤其是深层神经网络，通常被视为“黑箱”，因为它们的内部工作机制很难解释。
5. 应用领域：- 传统机器学习：广泛应用于各种领域，如金融、医疗、零售等，其中特征的选择和工程是关键步骤。
- 深度学习：由于其强大的表示学习能力，尤其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域表现出色。
深度学习的实验总结第2篇反向传播算法，全称误差反向传播（Back-propagation, BP）算法，是神经网络发展的重大突破，也是现在众多深度学习训练方法的基础。
它是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
深度学习的实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着计算机技术的飞速发展，人工智能领域取得了显著的成果。
深度学习作为人工智能的一个重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了突破性进展。
手写数字识别作为计算机视觉领域的一个重要任务，具有广泛的应用前景。
本实验旨在利用深度学习技术实现手写数字识别，提高识别准确率。
二、实验原理1. 数据集介绍本实验采用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的手写数字图像，数字范围从0到9。
2. 模型结构本实验采用卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，模型结构如下：（1）输入层：接收28x28像素的手写数字图像。
（2）卷积层1：使用32个3x3卷积核，步长为1，激活函数为ReLU。
（3）池化层1：使用2x2的最大池化，步长为2。
（4）卷积层2：使用64个3x3卷积核，步长为1，激活函数为ReLU。
（5）池化层2：使用2x2的最大池化，步长为2。
（6）卷积层3：使用128个3x3卷积核，步长为1，激活函数为ReLU。
（7）池化层3：使用2x2的最大池化，步长为2。
（8）全连接层：使用1024个神经元，激活函数为ReLU。
（9）输出层：使用10个神经元，表示0到9的数字，激活函数为softmax。
3. 损失函数与优化器本实验采用交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）作为损失函数，使用Adam优化器进行参数优化。
三、实验步骤1. 数据预处理（1）将MNIST数据集分为训练集和测试集。
（2）将图像数据归一化到[0,1]区间。
2. 模型训练（1）使用训练集对模型进行训练。
（2）使用测试集评估模型性能。
3. 模型优化（1）调整学习率、批大小等超参数。
（2）优化模型结构，提高识别准确率。
四、实验结果与分析1. 模型性能评估（1）准确率：模型在测试集上的准确率为98.5%。
（2）召回率：模型在测试集上的召回率为98.2%。
（3）F1值：模型在测试集上的F1值为98.4%。
基于paddlerec的介绍
基于paddlerec的介绍
PaddleRec 是飞桨（PaddlePaddle深度学习框架的团队）推出的一个开源深度学习推荐系统库。
PaddleRec 旨在为开发人员提供一个快速、高效、易用的深度学习推荐系统框架，以便于构建个性化推荐等应用。
以下是PaddleRec 的一些主要特点和组成部分：
1. 多模型支持：PaddleRec 支持多种推荐模型，包括但不限于经典的协同过滤模型、深度学习模型（如Wide & Deep、DeepFM、NCF 等）、自注意力机制模型（如Transformer），以及自定义模型。
2. 高度可配置：PaddleRec 提供了丰富的配置选项，使得用户可以根据实际场景和需求进行灵活的配置。
这包括模型超参数、数据处理、训练参数等。
3. 分布式训练：支持分布式训练，利用PaddlePaddle 框架的分布式训练能力，加速大规模模型的训练。
4. 丰富的特征工程和数据处理工具：PaddleRec 提供了丰富的特征工程和数据处理工具，方便用户进行数据预处理和特征工程的操作。
5. 模型评估和导出：PaddleRec 提供了模型评估和导出的工具，帮助用户评估模型性能并在生产环境中进行部署。
6. 易用性和可扩展性：PaddleRec 设计上注重易用性，提供了详细的文档和示例，方便用户上手。
同时，也具备一定的可扩展性，可以根据需要进行二次开发。
如果你想要了解更多关于PaddleRec 的详细信息，建议查阅PaddleRec 的官方文档和GitHub 仓库。
浪潮AIStation深度学习平台说明书
AIStation系统管理员整体介绍软件介绍人工智能开发平台AIStation，提供智能的AI容器化部署以及更具效率的分布式训练。
AIStation是浪潮面向人工智能企业训练场景的人工智能开发资源平台，可实现容器化部署、可视化开发、集中化管理等，为用户提供极致高性能的AI计算资源，实现高效的计算力支撑、精准的资源管理和调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的AI场景及业务整合，有效打通开发环境、计算资源与数据资源，提升开发效率。
用户通过AIStation平台能够创建不同的深度学习框架环境，可以自由的进行模型的开发，通过命令行方式进行调试模型，然后通过开发平台快速提交到训练平台，达到开发训练一体化解决方案。
本平台可以帮助用户实现如下功能：提供多种数据使用方式平台提供了开发环境中可以使用用户自己的数据集方式，平台提供共有数据集方式，该数据集统一存放到共享目录下，用户可以按需选择不同的数据集，该数据集由管理员统一维护。
在线模型开发功能平台默认提供了jupyter功能，且每个用户创建的开发环境都自带jupyter方便用户进行模型的开发，且自动带全屏功能，相当于一个独立的IDE开发环境。
框架环境多种连接方式深度学习框架运行环境支持web版本shell直接连接，在该页面上用户可以使用任何相关的命令操作，满足命令行操作习惯的用户使用。
深度学习框架运行环境支持本地shell连接方式，通过在开发列表中直接复制ssh连接方式，自动连接到开发环境中。
多种深度学习训练任务模式平台提供单机训练任务、分布式训练任务、MPI训练任务三种类型，用户根据自身的业务需求进行灵活选择。
多种资源自动匹配平台提供集群不同加速卡类型（GPU、MLU）自动识别技术，在调度中会根据业务需求进行自动调度到相同类型的加速卡上，也支持不同类型的加速卡调度。
任务容错全自动化平台提供了多种容错方式，自动识别网络中断、服务器宕机、加速卡丢失的情况，自动会把作业重新运行，如果有checkpoint会自动恢复等容错方式，保证用户的任务高可靠的运行。
深度学习学习报告(实验室)
深度学习学习报告(实验室)
简介
本报告是关于在实验室进行的一次深度研究研究项目的总结和报告。
本报告将涵盖以下内容：项目背景、研究目标、研究方法、实验结果以及结论和进一步研究建议。
项目背景
深度研究是人工智能领域中的一个重要分支，主要研究利用多层神经网络进行模式识别和研究的方法。
在过去几年中，深度研究已经取得了许多令人瞩目的成果，被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
研究目标
本次实验室项目的主要目标是通过深度研究方法解决一个特定的问题。
具体目标是使用深度研究模型对一组图像进行分类。
我们的目标是提高分类的准确度，并探索不同的网络架构和参数设置对分类性能的影响。
研究方法
我们在本项目中采用了卷积神经网络（CNN）作为主要的深度研究模型。
我们使用了一个开源的深度研究框架来建立和训练我们
的模型。
在训练过程中，我们使用了大量的带有标签的图像数据集，并将其分为训练集和验证集。
我们通过调整模型的超参数、网络架
构和训练策略来改进模型的性能。
实验结果
经过多次实验和调试，我们最终得到了一个在我们的测试数据
集上表现较好的模型。
我们在测试集上的分类准确度达到了90%以上。
通过观察实验结果，我们发现适当调整网络的层数、滤波器的
大小以及使用不同的优化算法，都对模型的性能有着重要的影响。
结论和进一步研究建议
总体而言，本次实验提供了有关深度研究的宝贵经验，并为未
来的研究工作提供了一定的指导和启示。
ensp实训报告
ensp实训报告ENSPIRE实训报告一、简介ENSPIRE是一家领先的技术培训公司，致力于为学生和专业人士提供高质量的职业培训。
本实训报告将介绍我在参与ENSPIRE举办的实训课程中的学习和收获。
二、实训课程内容1. 课程概览ENSPIRE的实训课程涵盖了多个领域，如人工智能、数据分析、软件工程等。
在参与实训之前，我根据个人兴趣和职业规划选择了深度学习和机器学习的课程。
2. 学习方法在实训过程中，我采取了系统学习的方法，每天按照课程进度进行学习和实践。
授课老师深入浅出地讲解了理论知识，并引导我们进行实际项目操作。
通过理论学习和实践结合，我逐渐掌握了课程中的关键技术和工具。
三、实训项目1. 项目介绍实训课程的重点是实战项目，我参与了一个基于深度学习的图像分类项目。
该项目要求我们使用已有的图像数据集，通过训练深度神经网络模型对图像进行分类。
2. 实践过程在项目实践中，我们首先对数据集进行了清洗和预处理，包括图像增强、数据拆分等步骤。
接着，我们选择了合适的深度学习框架，并根据项目需要构建了适合的神经网络结构。
经过多轮训练和调优，我们获得了较为准确的分类模型。
3. 结果与总结通过这个项目，我深入理解了深度学习的原理和应用。
在实践中，我遇到了许多挑战，如选择合适的网络结构、调整参数等，但经过不断努力和反思，我成功解决了这些问题。
最终，我对深度学习的理解和使用都得到了提升。
四、实训体验与感悟1. 学习收获通过参与ENSPIRE的实训课程，我不仅掌握了先进的技术知识，还学到了解决问题的方法论。
在实践中，我不断思考和调整，培养了解决复杂问题的能力。
2. 团队合作在实训中，我有幸和其他志同道合的学员一起合作。
我们共同面对挑战，互相支持和帮助。
通过与伙伴们的讨论和协作，我学到了如何与团队成员有效沟通和协同工作。
3. 职业规划参与ENSPIRE的实训让我更加明确了自己的职业规划。
我意识到深度学习和机器学习在未来的发展中扮演着重要的角色，因此我决定继续深入学习和探索这个领域，并将其作为未来的职业方向。
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1958年-2017年深度学习重要进展
挑战—模式转变
授之以渔，授之以鱼
If…else… 固定的逻辑条件
解题思路、编程方式 的转变
In
Out
Very difficult
可学习的全联接网络
目录大纲
• 背景与趋势 • 挑战 • 需求分析 • 方案介绍
需求分析
解题思路 编程方式
的转变
简单、低门槛、大众化的 理论传递方法
软件平台 服务
平台系统主要功能
自动供给，自动回收，免管理 资源细粒度复用，提升基础设施利 用率 智能资源调度，满足多种场景需求
系统资源利用率一目了然
增量投资，满足大型实训需求
学员、教师、管理者分权而治
边听边练边辅导，智能提示、辅助 实训操作
环境免配置，内嵌实训数据，聚焦 在知识的获取上
为学院上课场景专门定制，提前预 约批量资源
深度学习实训平台建设
将深度学习、并行计算扩散到更广阔的群体 建设标准实训体系，辅助用户更高效使用并行计算平台
目录大纲
• 背景与趋势 • 挑战 • 需求分析 • 方案介绍
AI发展趋势
历史的积累1974198019871993
资本的巨量注入
人工智能技术正在达到商用化的水准，未
来几年内即将达到爆发临界点
技 能 与 工 具
READY
VALID
硬件性能不断提升
软件框架百家争鸣
理论与算法趋于成熟
政策支撑
目录大纲
• 背景与趋势 • 挑战 • 需求分析 • 方案介绍
挑战—学科交叉
应用
（业务逻辑）
计算机
（编程&算法落地）
数学
（算法模型设计）
精准教学，有用实用的编程技能:能动手、可落地 把握业务逻辑核心，熟知解题建模思路:有思路、可抽象 围绕应用场景、深入浅出的数学技能讲解:能看懂、能设计
实训教学平台解决方案:整体体系架构
软件平台 服务
实训课程体系
内容 体系
软件平台 核心
基础教学 课程体系
硬件体系
硬件平台
高密度、可扩展、性价比
高密度
单节点60+物理核，250+线程 2U4节点，高密度
可扩展
基于集群架构，支持分布式文件系统，平滑扩展 多种类型配置选配
性价比
60+实训环境，2U空间，750W用电 基于CPU实现深度学习实训项目
未来4% 阿里巴巴人工智能人才需求增幅325% 腾讯人工智能人才需求增幅285%
全民AI做存量
人工智能西点军校
AI爆发的加速剂是大量的人才就位
X OR
决策树算法
算
神经网络
法
贝叶斯统计
与
支持向量机
x思
遗传算法
路
EHNOUG
挑战—技术更新快
1943年 出现雏形
1979年 新认知机（Neocognitron）
1986年 反向传播算法（BP） 1998年 神经网络LeNet-5 2012年 卷积神经网络AlexNet 2016年 卷积神经网络ResNet 2017年 胶囊网络CapsuleNet
教学平台：需要持续的更新，不断地积累
论开始
符号主义VS连接主义 ②从传统算法原理引入深度学
习
先从最简单的
⑦剖析深度学习算
FC开始 ⑧
法的数学原理
一切准备就绪
胶囊网络 开然始后掌学握 深度学习习递中归的
一些基础网网络络架架构
特征提取应用非常广泛的 构
卷积网路
⑨ 利用网络的组合解 决更复杂的问题
学会了卷积网络的精华再看一些国际上获奖的知名网络架 构是如何解决问题的
精心设计的理论教程 完整的知识体系结构 丰富的实训课程设计
内容
单节点同时支持50+人同时在线实训 支持硬件横向扩展、扩容满足学员海量需求
硬件
软件
系统、框架、训练集、编程实践环境自动化供给 应用、数据免配置
自动化的资源与环境供给编排，无限的扩展 友好的教学与实验交互体验，轻松学习
服务
专家级讲师培训课程服务 原厂硬件保修 内容更新与升级服务 专业技术团队支持
知识要点
符号主义和联接主义
各种机器学习基础 普适近似原理 优化与规整化 Tensorflow与Tensorboard 反向传播算法 数据收集，训练，应用 权重，偏置 卷积核，池化层
配套实训
理解普适近似原理 理解交叉熵，数据增强 Tensorflow入门 理解反向传播算法 卡通表情识别 全联接网络之手写数字识别 卷积网络之手写数字识别
平台内容不断更新，教师可以自定 义实训课程，不断丰富学院课程体 系
学习时间、学员技能图谱一目了然， 帮助实训课程不断优化
丰富的业务场景 自动管理降低平台使用门槛
强大的扩展能力 卓越的使用体验
实训教学平台解决方案:整体体系架构
内容 体系
完整知识体系培养实用性人才
③从核心理
④学习基本概念
①了解人工智能的发展与趋势
结合理论的实训练习，巩 固理论知识的理解
能够支撑理论实践实训的 软硬件环境和数据基础
深入浅 出的教 程与教
材
简单方 便的实 训方式
随手可 得的环 境和数
据
目录大纲
• 背景与趋势 • 挑战 • 需求分析 • 方案介绍
人工智能教学实训平台解决方案
• 一体化人工智能教学实验室建设解决方案 = 课程内容 + 软件平台 + 企业级硬件 + 专业服务 • 为客户提供建设人工智能教学实验室的重要支撑
实训课程内容
图谱目标 基础网络 基础网络 基础网络 基础网络 基础网络 复合网络 复合网络 基础网络
实训课程 卡通表情识别
各种卷积网络集合专项练习
人工智能唐诗发生器与递归网络 初步 简单语音指令解码器 胶囊网络手写识别 强化学习初步与人工智能游戏
对抗生成网络应用于手写识别
⑤ 了解和掌握 深度学习的 技巧性知识
⑥ 熟知 编程框架
基于完整知识体系 设计课程内容
基础课程
实训课程
基础课程内容
图谱区域
人工智能概况
人工智能概况 深度学习基础 深度学习基础 深度学习基础 深度学习基础 深度学习基础与基础网络 基础网络 基础网络
基础课程
人工智能概况
机器学习入门 深度学习原理 深度学习基本技巧 Tensorflow入门 深度学习之反向传播 深度学习的基本流程 全联接网络 卷积网络
云引擎:虚拟化-自动化
系统资源调度 系统环境配置 GPU GPU环境配置 软件环境配置 深度学习代码配置 运行代码框架 训练集&测试集
环境免设置，免配置
上课实践
软件实训环境，免配置
内置实训数据 按需分配与供给
自助实训
集中授课、公开课
满足院校业务需求
计算资源
存储资源
实训教学平台解决方案:整体体系架构