國內高校人工智能實驗室應該怎么建設？

      要培養人工智能領域人才除了大量的理論性1知識外，還有需要實踐動手能力，目前網絡上部分項目已經開源，可以作為人工智能學科的教育實戰內容，但沒有專注人工智能領域的高1端師資力量也很難將知識點、要點講的透徹，學蠡科技開展了高校人工智能實驗室建設項目，與高校攜手共建AI專業。國內的教育體系對相關的課程沒有跟上技術的發展學蠡科技人工智能實驗室通過統一的平臺系統將企業與學校在人工智能知識體系培養上的教學資源充分利用，本公司自主研發的Docker容器技術、Tensor Editor等技術，當學生下機后，整個Docker容器鏡像空間會釋放，為后來的學生提供空間，降低了資源上的浪費。將教學環境做到獨立化、標準化、避免環境設置于配置的混亂。

      在課程設置方面由于人工智能理論知識發展的十分迅捷，理論課程內容、實戰培訓課程上應當與時俱進，并且提供足夠的可拓展空間保證校方能夠便捷的更新課程。還需要方便學生回顧課程知識，更方便老師在課堂管理學生上課情況以及方便課下作業批改，提高各方的時間利用率。

人工智能實訓室能解決高校專業建設難題么？

目前許多的高校、高職院校等都在計劃建設人工智能專業，甚至部分中小學也在建設以科普為目的的人工智能實驗基地，拓展學院的知識儲備。隨著學院建設的落實，大多數高校都面臨了很多的問題，如：缺乏成熟的配套材料、缺乏具備專業實施的講師資源、缺乏綜合的管理和教學平臺等等問題。針對教育體系的不足與缺失，學蠡為高校、高職等教育單位提供人工智能教學、科研等一站式解決方案，幫助教育行業快速完善人工智能教學體系，滿足教師在課程設計、實驗等多方面的需求，提升上課效率與學生的學習效果。

大多高校此前并未設立過人工智能一級學科，人工智能知識體系與以往的學科的知識體系一級傳統計算機智能軟件系統知識體系有著明顯的不同，高校在建設人工智能專業時需要面臨成本過高、資源浪費、難以管理、維修成本過高、師資團隊建設困難、課程更新過慢等問題，人工智能實驗室建設思路，導致大學及高職院校的人工智能專業建設存在了不少的難題。

人工智能知識體系與以往的學科的知識體系一級傳統計算機智能軟件系統知識體系有著明顯的不同，很多高校由于體系的不完善，苦苦的在找尋師資培訓工作經驗，希望能夠有一款人工智能實驗室建設方案能夠圍繞深度學習框架，將實踐和理論相結合，滿足從雙一1流高校到普通高職高專等各類院校對人工智能教材的需求。

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