人工智能虚拟仿真实验室建设

人工智能虚拟仿真系统

人工智能虚拟仿真系统首先把人工智能整个过程根据阶段进行封装，将算法也进行了封装

2D快速理解算法原理

2D图像形象展示机器视觉、机器学习、深度学习过程的运行逻辑模型化搭建人工智能学习架构。在此基础上，用系统自动生成代码的功能，可以边调节参数边动态学习代码。并在丰富的3D场景中和算法体验，验证实验结果
3D快速构建实践项目

本系统通过3D场景与算法实践，助力学生快速构建人工智能思维体系。适用于个人学习及K12、高职、高校的人工智能教学，提供专业课程、实战项目、动态代码资源及可迁移的3D产业场景，覆盖理论教学、工程开发与实验展示，全方位支撑人工智能学习与创新实践。

平台特色功能

搭建创新教学实训平台，将理论知识变得直观生动，并提供3D场景应用项目实战

组件化拖拽式编程
结果实时展示
组件参数交互
代码自动生成
机器视觉3D场景
NLP/语音3D场景
智能分拣综合场景
大模型AIGC综合场景
自动驾驶综合场景

平台系统子模块

独家首创的积木式搭建人工智能学习架构

机器视觉

从机器视觉角度，具像化解析图像处理、特征提取的过程，真正去理解和掌握机器视觉中的图像认知。

项目：批量制作毕业证、基于AI开放平台的图片识别
NLP循环神经网络

展开NLP循环神经网络学习涉及的关键步骤，覆盖从数据预处理到模型部署的整个过程，同时细化算法原理流程，最终达到可视化结构的区别与先进性的能力。

项目：从零开始手写GPT
机器学习

通过结合概率论，实现传统机器学习的相关算法，并大量地通过组建算法呈现内在的实质与前后关系的联系，为深度学习打下结实的基础。

项目：房价线性回归预测、鲍鱼年龄预测、共享单车租赁预测、垃圾邮件分类、乳腺癌分类、糖尿病预测、鸢尾花分类、红酒品质分类、足球水平聚类、用户画像聚类、葡萄干品质分类、蘑菇毒性分类
CV-NLP-Transforme

从Encoder-Decoder结构到注意力机制，从位置编码到LN，分步骤、分知识点的拆分Transformer的具体结构，并且通过张量维度变化，实现Transformer原架构的搭建与认知。

项目：花卉分类、蜜蜂蚂蚁分类、水果分类、中文手写体识别
CV-卷积神经网络

从可视化入手，解析卷积能够更好识别的图像的原因，结合池化，多通道卷积等，搭建卷积神经网络的基础认知与概念。

项目：手写数字识别、人脸识别、猫狗识别、汽车分类、动物分类、人脸识别
视觉经典神经网络

虚拟仿真系统通过搭建经典神经网络的结构，设置对应的卷积、池化、激活函数的参数以及张量大小，实现经典神经网络的结构复现，并掌握其优势。

项目：商品情感分类、风电功率预测、人名归属于国籍分类、小说续写。
深度学习基础

分析从2012年到目前的所有算法的共性结构，即MLP多层感知机。深挖深度学习不同算法的共性知识点，并展示数据特征、网络特征、结果特征的可视化教学。

项目：游戏是否能吃鸡预测、PM2.5预测
综合项目应用场景

虚拟仿真系统预设了多个具有代表性的综合项目，将理论知识与实际应用相结合，验证整合知识点解决问题的能力，通过解决实际问题来深化对人工智能原理和方法的理解。打造以实践导向的学习模式。

项目：工业流水线智能分拣、垃圾分类、自动驾驶、大模型部署

支持迁移学习

人工智能虚拟仿真系统，可将程序通过编程接口API轻松部署到硬件平台，进行迁移学习

GPU服务器

人工智能设备

机器人

硬件平台
实验模拟

创新实验

编程代码

算法

开发环境

验错

专业课程

3D应用场景

成果展示

人工智能虚拟仿真系统

解决人工智能教学三大痛点

让人工智能教学更简单高效

算法

难

采用“可视化算法”教学模式，将算法过程

封装，动态解析代码，按搭积木式组合让

用户可视化理解算法原理，构建整体思维，

学习算法。
编程

难

采用“代码自动生成”教学模式，Python

代码自动生成，根据封装好的组件自主

学习代码，代码资源可以迁移到硬件平

台或虚拟场景中验证。
应用场景

难

采用“3D应用场景案例实战”教学模式。

逻辑与算法可接入系统里预设的3D场

景中，实现可视化交互体验，打造人工

智能沉浸式实操环境。

配套AI全体系课程

覆盖招聘网站90%人工智能岗位技能需求

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3D场景化项目案例

全链路的综合项目实战，从数据采集，到数据标注，到模型训练、预测、部署，再到综合性的测试

工业流水线智能分拣

预设工业流水线场景，将待分拣物品输送到分拣系统，可以自行设计规则和算法，将物品分配到正确的下件系统，训练规则和算法越优，越能够实现高速、准确、自动化的分拣处理。
自动驾驶

预设自动驾驶的道路场景，感知与识别环境信息与道路信息，完成决策与规划算法部署，通过类PID算法控制车辆姿态进行自主导航与智能交互。
分布式与混合精度训练--从零训练GPT

深入挖掘从transformer到大模型的历史变迁及技术栈的迁移，带领大家从零开始搭建GPT大模型网络，基于此学习各开源大模型的部署与微调。

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