人工智能实训室建设方案
一、专业背景
人工智能（ArtificialIntelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至年6月，中国人工智能企业超过家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘年中国AI大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。
根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了年度增补专业共9个，自年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码。
该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。
二、知识体系
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及到的学科包括：哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等。对于高职学生而言，人工智能技术服务专业设计到的知识包括：微电子、计算机技术、电子信息技术、软件工程、通信技术、网络安防等。
三、人才培养
3.1
需求分析
人工智能的兴起广泛带动了不同行业的变革。以计算机视觉及大规模神经网络为代表的技术突破，为人工智能的实际应用创造了成熟条件。目前，人工智能的快速发展与专业人才尤其是应用型人才匮乏的矛盾显得尤为突出。因此，培养熟悉硬件、掌握AI相应模块使用方法的应用型人才是目前各个企业和机构的当务之急，对人工智能应用型人才的培养显得尤为重要。
我国人工智能行业市场分析：
人工智能行业市场分析图
3.2
培养目标
本专业培养适应社会主义现代化建设事业需要，德、智、体、美全面发展，具有良好人文、科学素养和职业道德，掌握计算机编程技术、Python语言高级开发技术、人工智能数学、机器学习、算法、人工智能的实践工作和创新能力，能从事人工智能技术在智能交通、环境保护、公共安全、智能家居、工业监测、个人健康等多个领域中的系统开发及其应用的高级技术应用型人才。综合素质方面具有一定的创新意识、团队意识、逻辑推理能力，综合分析能力、实践动手能力、自主学习能力，能在企事业单位从事人工智能应用相关的开发、运维、管理工作的高素质技术技能型人才。
3.3
职业素质
具有科学的世界观、人生观和价值观；具有责任心和社会责任感；具有法律意识。具有合理的知识结构和一定的知识储备；具有不断更新知识和自我完善的能力；具有持续学习和终身学习的能力；具有一定的创新意识、创新精神及创新能力，具有一定的人文和艺术修养；具有良好的人际沟通能力。具有良好的职业道德与职业操守；具备较强的组织观念和团队意识。掌握从事人工智能产品集成、人工智能平台运营、人工智能产品测试、人工智能技术支持、人工智能产品营销与策划等工作所必须的专业知识；具有一定的工程意识和效益意识，具备一定的市场营销能力。具有健康的体魄和良好的身体素质；拥有积极的人生态度和良好的心理调试能力。
3.4
专业能力
能够根据人工智能产品规划，对客户的需求进行有效挖掘和准确把握，具有将产品转化成市场化商品能力；能够依据客户需求的分析，制订人工智能解决方案的能力；具备人工智能编程和数学基础知识；具备人工智能产品调试、测试、部署和技术支持的能力；掌握机器学习、神经网络、深度学习基础知识和基本技能。具备面向对象程序设计能力。熟悉深度学习模型应用，具备的训练模型、模型优化的能力。具备能够使用高级语言开发实现给定需求的能力（以C#为例）。能够较为熟练地使用编程语言（以Python为例）。具备在方案执行过程能够有效跟踪，及时处理项目执行中发现问题的能力；
3.5
方法能力
（1）分析问题与解决问题的能力；
（2）应用知识的能力；
（3）创新能力。
3.6
社会能力
（1）良好的沟通表达能力；
（2）工程实践能力：人员管理、时间管理、技术管理、流程管理等能力；
（3）团队协作的能力；
3.7
就业分析
本专业领域毕业生可到各类企事业单位承担人工智能产品和系统的生产、测试、运营、维护、技术支持、售后、销售等工作，对于能力较强的学生可以承担人工智能助理工程师、机器学习工程师、计算机视觉工程师等研发岗。
具体岗位包括:人工智能实施工程师、人工智能运营工程师、人工智能运维工程师、人工智能助理工程师、人工智能测试工程师、人工智能技术支持工程师（FAE）、人工智能工程师、机器学习工程师、人工智能产品销售。
人工智能就业岗位分析
六、实训室建设
人工智能技术服务专业旨在培养人工智能产业的应用型人才，使本专业的高校毕业具备数据标注、人工智能产品部署安装、人工智能产品调试、人工智能系统运维、人工智能产品推广、产品销售与咨询、售前售后技术支持等能力，以满足企事业单位对于人工智能领域高素质技术应用型人才的需求。
人工智能相关专业的知识体系比较复杂，对于的教学、实训的质量要求更高。教学主要是以理论知识为主，培养学生对于本专业知识体系框架的建立。对对于实训而言，旨在培养学生的设备安装、部署、环境搭建、运维、故障排除修复等实操能力。所以实训室的建设必须要能够提供学生动手实践的空间，能够将学生学习到的理论知识转化为实操能力，让学生全面掌握人工智能产品的组件、系统架构、部署流程、运行流程等知识。所以人工智能实训室的实训设备必须以实际行业应用为依托，对主流的人工智能产品进行模型化重构，让学生、老师可以和人工智能的行业应用进行无缝对接，轻而易举的完成人工智能理论知识的成果转化，做出一些看得见、摸得着人工智能项目应用。
6.1配置方案
附:参数
DB-SD23AI人工智能实验箱
AI人工智能涉及到知识比较广阔，需要有较强的数学基础、编程基础及相关的嵌入式开发能力。目前已有的书籍或者产品，要么过于理论，很容易让我们从入门到放弃，要么开发过于复杂，没有基础的人却而止步，综上所诉我们开发了全新的DB-SD23AI人工智能实验箱。我们基于多维度学习实践平台，置身初学者角度，从基础单独的GPIO扩展开始学习过渡到传感器实验项目再进入OpenCV、PyTorch、ROS机器人系统，机器运动学，AI视觉，AI听觉等学习，从而学会AI人工智能开发。
一.AI核心GPU：核NVIDIAMaxwellGPUCPU：4核cortex-A57处理器内存：4GBLPDDR25.6GB/s算力：GFLOP基于NVIDIA强大的Al计算能力，系统内核是一个小巧却功能强大的计算机，它可以让你并行运行多个神经网络、对象检测、分割和语音处理等应用程序，系统搭载四核cortex-A57处理器，核MaxwellGPU及4GBLPDDR内存，带来足够的Al计算能力，提供GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch、caffe/caffe2、Keras、MXNET等二.系统框架与AI框架系统预装ubuntu18.04操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。Ubuntu18.04LTS在云计算领域效率极高，特别适用于机器学习这样的存储密集型和计算密集型任务。Ubuntun长期支持版本可以获得Canonical官方长达五年的技术支持。Ubuntu18.04LTS还将附带了LinuxKernel4.15，其中包含针对Spectre和Meltdown错误的修复程序。提供详细的python开源范例程序根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。国内目前百度指数搜索量已经超越Java，与C++，即将成为国内最受欢迎的开发语言。Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算，图形开发等领域；Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底；JupyterLab编程JupyterLab是一个基于Web的交互式开发环境，用于Jupyter笔记本、代码和笔记本、代码和数据.JupyterLab非常灵活配置和排列用户界面，以支持数据科学、科学计算和机器学习中广泛的工作流.JupyterLab是可扩展的和模块化的编写插件，添加新组件并与现有组件集成多种AI框架OpenCV计算机视觉库，TensorFlowAI框架，PytorchAI框架等三.基础GPIO与传感器实验模块双色LED实验RGB-LED实验继电器实验激光传感器实验轻触开关按键实验倾斜传感器实验振动传感器实验蜂鸣器实验干簧管传感器实验U型光电传感器实验PCF模数转换实验雨滴探测传感器实验PS2操纵杆实验电位器实验模拟霍尔传感器实验模拟温度传感器实验声音传感器实验光敏传感器实验火焰报警实验烟雾传感器实验触摸开关实验超声波传感器距离检测实验旋转编码器实验红外避障传感器实验I2CLCD液晶显示实验BMP气压传感器实验MPU陀螺仪加速度传感器DS实时时钟模拟实验循迹传感器实验直流电机风扇模块实验步进电机驱动模块实验PIR人体热释电感应模块实验四.AI视觉球体追踪人脸识别追踪