地方本科院校人工智能實驗室建設及實踐教學探索

宋慶恒 莫林琳 張葉芳 劉先明 李珊珊

[摘 要] 實踐教學是高校培養(yǎng)高素質(zhì)人工智能專業(yè)人才的重要方式，針對地方院校人工智能專業(yè)實驗室的建設方案進行探討。分析實驗室建設教學需求、科研需求以及持續(xù)可擴展需求的基礎上，提出了符合“人工智能+X”的復合培養(yǎng)模式的硬件實驗平臺建設，以及由虛擬化支持云平臺、業(yè)務應用管理平臺以及教學資源平臺組成的軟件實驗平臺方案。并對方案實踐和預期效益進行了分析與探索。該方案可為地方本科院校人工智能實驗室的建設提供有益參考。

[關(guān)鍵詞] 人工智能;地方本科院校;實驗室建設;人工智能+X

[基金項目] 2020年度教育部產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目“人工智能校企合作聯(lián)合實踐基地建設”（202002118074）;“校企合作人工智能新工科人才培養(yǎng)體系的構(gòu)建與實踐”（202102211008）;“人工智能專業(yè)校企合作實踐條件建設”（202102371043）;2021年度湖南省重點教改項目“電子信息類專業(yè)基礎理論課‘課程思政’建設體系的構(gòu)建”（HNJG-2021-0184）;2021年度湖南省教育科學“十四五”規(guī)劃課題“電子信息類專業(yè)基礎課‘課程思政’建設研究與實踐”（ND212050）;2021年度懷化學院教改項目“電子信息類專業(yè)基礎理論課‘課程思政’建設研究與實踐”（2021046）

[作者簡介] 宋慶恒（1980—），男，湖北咸寧人，博士，懷化學院電氣與信息工程學院副院長，副教授，人工智能專業(yè)負責人，主要從事無人機通信理論研究。

[中圖分類號] C961 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-9324（2022）20-0128-04 [收稿日期] 2022-01-05

引言

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，諸如智能音箱、智能家電等人工智能產(chǎn)品相繼出現(xiàn)，人工智能對人們生活的方方面面產(chǎn)生著潛移默化的影響。目前我國已經(jīng)成為全球人工智能的研發(fā)中心之一，面臨著嚴重的人才缺口[1]。為了保持我國人工智能技術(shù)研發(fā)的中心地位、奪取領(lǐng)先優(yōu)勢，我國的教育必將為此承擔新的發(fā)展要求和使命。人工智能專業(yè)在逐步納入高校教學范疇的過程中，教育行業(yè)也在對人工智能專業(yè)的教學方式進行不斷地探索。總體而言，作為操作性和實踐性極強的工科類專業(yè)，人工智能專業(yè)的實踐教學在整體教學中所占比重極高。彭德巍研究了人工智能課程實驗案例研究與實踐，彭德巍、韓潔瓊等分別針對人工智能實驗教學和人工智能實驗教學過程中存在的幾個問題進行了論述[2，3]。然而，實驗室不僅是開展實驗課程的前提條件，也是影響實驗教學效果的重要因素，如何建設人工智能專業(yè)實驗室將成為實現(xiàn)實驗教學、達到良好教學效果的首要問題，因此本文將從建設需求、建設方案和預期效益三個方面對地方本科院校的人工智能專業(yè)實驗室的建設和實踐進行探討[4]。

一、人工智能實驗室建設需求分析

對于地方本科院校，為區(qū)域經(jīng)濟和相關(guān)行業(yè)的發(fā)展培養(yǎng)人才是其主要的社會功能，教學和科研是其擔負的重要職能。此外，地方本科院校在實驗室建設方面的資金往往是有限的。綜合考慮上述因素，地方本科院校人工智能實驗室建設應滿足教學需求、科研需求以及持續(xù)可擴展需求[5]。

（一）教學需求

人工智能專業(yè)實驗室主要用來開展人工智能專業(yè)的相關(guān)實驗，以便更好地開展日常的教學工作、達成教學目標。因此，實驗室的總體設計應當滿足人工智能專業(yè)實驗課程的教學需求。以我校為例，人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方案中包括“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”“機器學習”“圖像處理與機器視覺”以及“深度學習與應用”等課程，則我校人工智能實驗室應滿足在以上課程教學過程中需要開展的實驗，如人臉識別、行為識別、語音喚醒等實驗。除此之外，人工智能專業(yè)實驗室還應滿足學生在畢業(yè)設計過程可能涉及的設計性、綜合性的實驗對于實驗設備和平臺的要求。

（二）科研需求

人工智能專業(yè)實驗室的建設應滿足師資隊伍的科研需求，以保證師資隊伍科學研究工作的順利開展。一方面，需要“以研促教”，科研需求得到滿足可以促使和鼓勵任課教師持續(xù)地進行科學研究，從而使其自身的知識結(jié)構(gòu)和教學內(nèi)容得到及時有效的更新、教學方法得到改良[2]。任課教師是人才培養(yǎng)的主力人員，教師只有通過科研不斷掌握新知識，才能向?qū)W生教授最前沿的行業(yè)知識，培養(yǎng)出符合社會需求和行業(yè)需求的高素質(zhì)人才。另一方面，在科研工作得到實驗設備和實驗平臺支持的情況下，高校人工智能技術(shù)的相關(guān)科研成果的產(chǎn)出和轉(zhuǎn)化也將得到促進，從而實現(xiàn)地方本科院校服務區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的目標。

（三）持續(xù)可擴展需求

一方面，高校的教學過程是一個長期化、持續(xù)化的過程，實驗室的軟硬件平臺的選擇應當考慮持續(xù)性和可擴展性，以便在人工智能技術(shù)的進步過程中實驗室可以便捷地并在低成本的付出下完成對應設備的同步更新。另一方面，校企合作是地方本科院校提高人才培養(yǎng)質(zhì)量、促進畢業(yè)生就業(yè)率的重要和有效途徑之一，校企合作的方式包括企業(yè)派遣專業(yè)技術(shù)人員為學生授課。因此，還要求擬建實驗室能夠針對不同的合作企業(yè)提供相應的實驗授課條件，即實驗室的軟硬件設備需具備一定的可擴展性和通用性。

二、人工智能實驗室建設方案

擬建的人工智能專業(yè)實驗室應由硬件實驗平臺和軟件實驗平臺組成，如圖1所示，硬件實驗平臺包括教學機器人、嵌入式設備以及服務器集群等設備，軟件實驗平臺包括虛擬化平臺、業(yè)務管理平臺以及教學實訓資源模塊。

（一）人工智能硬件實驗平臺建設方案

首先，教學機器人可以包括智能機械臂和機器人等人工智能技術(shù)的典型工業(yè)產(chǎn)品，用于人工智能技術(shù)實踐教學以及開展智能機器人系統(tǒng)有關(guān)的科研活動。其次，目前相關(guān)教育行業(yè)已提出“人工智能+嵌入式”“人工智能+計算大數(shù)據(jù)”以及“人工智能+物聯(lián)網(wǎng)”等“人工智能+X”的復合專業(yè)培養(yǎng)模式。根據(jù)嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)經(jīng)驗，嵌入式、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合必然會對人工智能技術(shù)的推廣和應用起到積極的推動作用，“人工智能+X”在未來也將成為培養(yǎng)人工智能高精尖人才的重要方式。因此，結(jié)合實驗室建設的持續(xù)可擴展需求，擬建實驗室的硬件設備應包括嵌入式設備、服務器以及交換機等用于實現(xiàn)人工智能與其他技術(shù)相融合的硬件實驗設備。其中，擔任管理節(jié)點和計算節(jié)點的服務器可采用無關(guān)化設計，支持多品牌服務器的接入，以便充分利用學校現(xiàn)有服務器，降低實驗室建設成本。

（二）人工智能軟件實驗平臺建設方案

如圖1所示的實驗室架構(gòu)，擬建實驗室的軟件實驗平臺包括：虛擬化支持云平臺、業(yè)務應用管理平臺以及實訓教學資源模塊。

1.虛擬化支持云平臺。虛擬化支持云平臺包含人工智能實驗管理平臺、Cloud虛擬化云平臺以及Hypervisor虛擬機監(jiān)視器，用于為在線虛擬實驗提供支持。該虛擬化支持云平臺首先支持多虛擬機集群的創(chuàng)建，并且虛擬機之間可以進行通信和訪問。其次，基于該平臺的KVM框架，不僅可以為虛擬實驗模塊、軟件的更新升級提供便利，而且在后續(xù)增加服務器集群時只需在新服務器上進行軟件部署后對接原有服務器集群即可。從而大大降低了后續(xù)增加服務器集群的成本。此外，除了人工智能、嵌入式開發(fā)以及計算機基礎及其相同類型課程實驗均可基于該平臺創(chuàng)建適用的實驗虛擬機，與之對應的CPU、硬盤、存儲等資源也可以實現(xiàn)靈活配置。

2.業(yè)務應用管理平臺。業(yè)務應用管理平臺用于滿足人工智能專業(yè)的日常實驗教學需求——（1）系統(tǒng)管理，支持用戶對平臺進行個性化的設置，同時支持豐富的虛擬機管理功能，可以實現(xiàn)虛擬機的全生命周期管理。（2）考試管理，支持截圖功能和實驗報告在線提交功能，學生可以將實驗過程的截圖和實驗報告在線提交給教師進行檢查，還支持在線考試和自動評分功能，考試的試題類型既可以是主觀題也可以是客觀題。（3）資源管理，支持學生在所在網(wǎng)絡內(nèi)隨時訪問系統(tǒng)進行實驗，并根據(jù)實際需求進行資源分配。（4）實訓管理，支持教師在實驗過程中通過管理界面對學生的虛擬機進行監(jiān)控，實時查看學生的實驗過程。（5）編排模塊，支持用戶根據(jù)實驗教學需求進行實驗模塊的選擇和編排。

3.教學實訓資源模塊。教學實訓資源模塊容納了人工智能專業(yè)的核心技術(shù)課程、實驗實訓、實戰(zhàn)課程的教學資源。針對每門課程教學需求提供包括教程、實驗指導、教學視頻、實驗代碼和實驗環(huán)境鏡像、習題、考試作業(yè)試題等內(nèi)容。同時，支持用戶將視頻、PPT課件、Word/PDF文檔等教學內(nèi)容的上傳到平臺。支持課程包括Python編程、Python數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)挖掘—典型算法、機器學習、深度學習—算法基礎、深度學習—主流框架、深度學習—典型實例、AI—算法基礎等。具體實驗項目有：動物圖片識別、手寫數(shù)字識別、鳶尾花分類、棋類游戲、提取文章摘要、監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習自編碼、氣象數(shù)據(jù)分析、足球比賽聚類分析、梯度下降優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡、彩票預測、基于馬爾科夫隨機場的圖像去噪方法等。

三、實踐探索和預期效益

（一）實踐探索

1.智慧農(nóng)業(yè)實踐探索。將人工智能與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策技術(shù)深度融合，開發(fā)了作物病蟲害自動化識別、作物生理狀態(tài)識別、作物產(chǎn)量快速預估等場景的實踐教學項目。

2.智慧冷鏈物流實踐探索。對冷鏈物流倉庫內(nèi)的全過程設備進行了實時管理和檢測，獲取了第一手物流管理數(shù)據(jù)。通過對物流大數(shù)據(jù)的處理與分析，挖掘了對企業(yè)運營管理有價值的信息，為企業(yè)進行科學合理管理提供了決策依據(jù)。另外采用粒子群算法、蟻群算法等算法優(yōu)化了存揀貨路徑和任務組拆分策略，使得多任務存揀貨更加均衡、存揀貨路徑最短，有效地提高了存揀貨設備的作業(yè)效率、解決了同個巷道內(nèi)存揀貨設備扎堆的現(xiàn)象。

（二）預期效益

1.提高實驗教學的水平，充分保證教學和創(chuàng)新訓練的需要。通過實驗室的建設，滿足學校在人工智能相關(guān)領(lǐng)域的教學實踐要求和對學生工程實踐能力的培養(yǎng)，特別是提高學生求解復雜人工智能工程應用問題的能力。

2.提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。擬建實驗室在單一人工智能專業(yè)的基礎上兼顧了其與物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式和大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)的結(jié)合，既能體現(xiàn)出當前企業(yè)最先進的人工智能技術(shù)，緊貼前沿技術(shù)，又能結(jié)合教學讓老師更好地開展實驗實訓教學，提高學生的對“人工智能+X”技術(shù)的動手實踐能力，增強其工程意識，訓練學生解決實際問題的能力，為學生的繼續(xù)深造或參加實際工作奠定基礎。

3.提高教師的科研水平和科研成果產(chǎn)出。為教師提供人工智能研究平臺，滿足對當前人工智能前沿領(lǐng)域進行跟蹤和研究的需要，以及對人工神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、機器視覺以及機器人等人工智能關(guān)鍵技術(shù)展開進一步地深入學習和研究的需求，可以提升教師的研究水平和創(chuàng)新能力。同時，擬建實驗室滿足將科研成果進行應用型實驗的需要，可以大大促進科研成果的轉(zhuǎn)化率。

結(jié)語

人工智能實驗室主要是將人工智能與教學緊密結(jié)合起來，既能體現(xiàn)企業(yè)先進的人工智能技術(shù)，又能結(jié)合教學讓老師更好地開展實驗實訓教學，提高學生人工智能方面的動手實踐能力，增強其工程意識，使學生不僅能夠掌握人工智能的相關(guān)原理與方法，而且具有應用這些原理與方法獨立分析、解決復雜問題的能力，對提高課程教學質(zhì)量、培養(yǎng)人工智能復合型人才具有十分重要的意義和參考價值[6]，并對地方本科院校人工智能專業(yè)實驗室的建設提供有益參考。

本文分析了地方本科院校人工智能專業(yè)實驗室建設的需求，并以此為指導提出了實驗室建設的硬件和軟件實驗平臺的建設方案，使學生能夠針對復雜計算機工程問題運用相關(guān)的理論和方法建立定性或定量模型，進行分析與比較;能夠掌握原始數(shù)據(jù)收集與處理方法、參數(shù)分析方法、實驗結(jié)果檢驗方法與綜合分析方法;能夠熟練掌握人工智能系統(tǒng)的應用環(huán)境與開發(fā)工具等，包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)環(huán)境與工具、操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡環(huán)境、人工智能計算平臺等;能夠選擇與運用人工智能的方法、平臺與工具，針對復雜工程問題的解決方案，進行分析與比較、預測與模擬;最終實現(xiàn)以下培養(yǎng)目標：培養(yǎng)學生掌握人工智能基本知識、基本原理、基本方法，能夠熟練運用數(shù)據(jù)思維、算法、工具、人機交互、機器學習、深度學習等技術(shù)解決實際問題的高素質(zhì)應用型人才。

參考文獻

[1]王雷全，吳春雷，郭曉菲，等.面向人工智能課程群的智能視覺實驗平臺建設[J].計算機教育，2018，286（10）：52-55.

[2]彭德巍.人工智能課程實驗案例研究與實踐[J].大學教育2021（2）：71-74.

[3]韓潔瓊，閆大順.人工智能實驗教學探討[J].計算機教育，2009，11（95）：135-138.

[4]郭杰.人工智能實驗課教學改革分析[J].無線互聯(lián)科技，2019，15（16）：87-88.

[5]劉國松，萬平，李先利，等.軍隊院校物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)大數(shù)據(jù)實驗室建設方案研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2021（6）：112-114.

[6]方明，田野，徐晶，等.人工智能課程教學實踐改革的探索與思考[J].重慶與世界（學術(shù)版），2013（10）：80-81.

Exploration on the Construction and Practical Teaching of Artificial Intelligence Laboratory in Local

Undergraduate Colleges and Universities

SONG Qing-heng， MO Lin-lin， ZHANG Ye-fang， LIU Xian-ming， LI Shan-shan

（School of Electrical and Information Engineering， Huaihua College， Huaihua， Hunan 418008， China）

Abstract： Practical teaching is an important way for colleges and universities to cultivate high-quality artificial intelligence professionals. This paper discusses the construction scheme of artificial intelligence laboratories in local colleges and universities. Based on the analysis of the teaching needs， scientific research needs and sustainable and scalable needs of laboratory construction， this paper puts forward the construction of hardware experiment platform in line with the compound training mode of “artificial intelligence + X”， and the scheme of software experiment platform composed of virtualization support cloud platform， business application management platform and teaching resource platform. The practice and expected benefits of the scheme are analyzed and explored. The scheme can provide a useful reference for the construction of artificial intelligence laboratories in local colleges and universities.

Key words： artificial intelligence; local undergraduate colleges and universities; laboratory construction; AI + X