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机器视觉/自然语言/生成式人工智能综合应用实验平台

AIGC是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志,MIT 科技评论也将Al合成数据列为2022年十大突破性技术之一,甚至将生成性Al(Generative Al) 称为是AI领域过去十年最具前景的进展。同时,AIGC领域岗位需求数量暴涨。高校方面在人工智能专业与机器人相关专业的开设数量也“井喷式”增长。 


机器视觉/自然语言/生成式人工智能综合应用实验平台是一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备,由边缘计算主机、拓展模块、产业应用套件等部分组成,支持文心一言等大模型,可满足人工智能相关专业的核心课程及专业方向课程的教学、实验和实训需求,包括:《生成式人工智能实训》、《机器视觉应用技术》、《自然语言应用技术》、《边缘计算应用技术》等。

基本介绍
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1、基本介绍

机器视觉/自然语言/生成式人工智能综合应用实验平台是一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备,由边缘计算主机、拓展模块、产业应用套件等部分组成,支持文心一言等大模型,可满足人工智能相关专业的核心课程及专业方向课程的教学、实验和实训需求,包括:《生成式人工智能实训》、《机器视觉应用技术》、《自然语言应用技术》、《边缘计算应用技术》等。




2、应用系统

平台基于视觉、嗅觉、触觉、听觉等感知信息,利用机器视觉、语音识别、计算机控制、网络通信等技术,结合IOT传感器及执行设备,可实现丰富的行业智慧化应用,包括智能家居、智能抄表、智慧门禁、智慧安防、智慧停车、健康防疫等。

1)智慧家居、门禁、安防




2)智慧停车、辅助驾驶、健康防疫




3)生成式人工智能应用案例

可对来自医疗套件的数据进行实时采集,包括心电、无创血压、血氧饱和度、脉率、容积波和体温等数据,以此对患者进行远程监控,从而实时了解患者的健康状况。内置的大模型算法可以对这些数据进行分析,并在患者病情恶化或可能出现紧急情况时向医疗机构发出警报,帮助医护人员对病情进行及时的干预。




3、机器视觉软件

机器视觉软件集成了丰富的模型库、算法库、硬件库和应用案例,帮助学生快速掌握人工智能视觉领域的开发与应用技能,主要包括图像基础、图像应用、深度学习、云应用、边缘智能等学习内容。




1)部分案例截图




4、自然语言应用

自然语言应用集成了丰富的模型库、算法库、硬件库和应用案例,帮助学生快速掌握人工智能语音语言领域的开发与应用技能,主要包括语言处理基础、语言处理应用、百度云边应用、语言处理案例等学习内容。




1)部分案例截图



课程名称:《机器视觉应用技术》


课程内容:本课程基于理论结合实践的学习模式,介绍机器视觉技术的应用概述、图像与视觉系统、机器视觉算法、机器视觉应用、机器视觉云服务以及深度学习应用。通过机器视觉技术和深度学习技术进行项目开发,使学生了解人工智能在机器视觉领域的最新发展同时,掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。

课程大纲:1.图像基础算法(图像采集、图像标记、图像转换、图像变换、图像边缘检测、形态学变换、图像轮廓、直方图、模块匹配、霍夫变换、梯度变换、图像矫正、图像添加水印、图像噪点消除)

2.图像基础应用(颜色识别、形状识别、数字识别、二维码识别、人脸检测、人脸关键点、人脸识别、目标追踪)

3.深度学习应用(人脸检测、人脸属性、口罩识别、人脸识别、手势识别、行人识别、人体姿态、车辆检测、车牌识别、交通标志识别)

4.百度云边应用(车辆识别、人体识别、手势识别、人脸识别、数字识别、文字识别、语音识别、语音合成)

线上课程:http://course.incloudlab.com/courses/109/detail


课程名称:机器语音语言应用技术


课程内容:本课程基于理论结合实践的学习模式,介绍自然语言处理技术和语音语义识别技术的应用概述、语言处理基础、语言处理应用、语音处理应用、百度云边应用以及深度学习应用。通过语音语言技术和深度学习技术进行项目开发,使学生了解人工智能在语音语言领域的最新发展同时,掌握语音语言的基础理论、基本方法和实用算法。

课程大纲:1.语言处理基础(中文分词、词性标注、句法分析、语义分析)

2.语言处理应用(文本信息提取、文本分类、文本排重、文本摘要、文本主题分析、文本情感分析)

3.语音处理应用(语音特征提取、语音环境降噪、声纹识别、语音识别、语音情感识别、语音合成、语音风格模拟)

4.百度云边应用(文本内容识别、短文本相似度、文本纠错应用、文本情感分析、文本安全审核、对话情绪识别、文章标签提取、文章分类应用、文本翻译应用、语音识别、语音合成)

5.深度学习应用(机器智能问答、机器智能翻译、用户意图识别)

线上课程:http://course.incloudlab.com/courses/103/detail


课程名称:边缘计算应用技术


课程内容:智能边缘计算融合了人工智能和边缘计算两大领域的知识,依托智能边缘计算软硬件设施,提供丰富的人工智能在边缘计算设备的应用案例,培养学生对学习人工智能落地应用的兴趣,掌握人工智能在边缘计算应用的实际技能。

课程大纲:1.边缘计算框架(边缘框架认知、边缘算法开发、边缘硬件开发、边缘应用开发)

2.边缘模型开发(数据采集标注、模型训练验证、NCNN和RKNN模型推理验证、NCNN和RKNN模型接口开发、模型算法开发)

3.边缘计算应用(人脸开关闸机、人体入侵监测、手势开关风扇、视觉火情监测、视觉车牌显示、视觉智能抄表、语音窗帘控制、语音环境播报)

线上课程:http://course.incloudlab.com/courses/105/detail


课程名称:《人工智能综合应用


课程内容:本课程基于人工智能中间件平台技术框架,围绕人工智能产业应用实现各种综合项目设计,包括硬件、算法、模型、应用等组件开发。通过本课程的学习可以使学生了解人工智能实际的产业应用,具备人工智能项目开发和设计能力,从而对人工智能技术有一个较为整体的认识。

课程大纲:基于语音&手势交互的智慧家居系统、基于人脸&RFID&密码识别的智慧门禁系统、基于火情&人体&文物保护识别的智慧安防系统、基于车牌识别&车辆属性识别的智慧停车系统、基于人体识别&口罩识别&体温测量&核酸结果识别的健康防疫系统、基于语音交互&手势交互&危险驾驶行为识别的辅助驾驶系统

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