1、基本介紹
機器視覺/自然語言/生成式人工智能綜合應用實驗平臺是一款面向人工智能相關專業的綜合型實驗設備,由邊緣計算主機、拓展模塊、產業應用套件等部分組成,支持文心一言等大模型,可滿足人工智能相關專業的核心課程及專業方向課程的教學、實驗和實訓需求,包括:《生成式人工智能實訓》、《機器視覺應用技術》、《自然語言應用技術》、《邊緣計算應用技術》等。

2、應用系統
平臺基于視覺、嗅覺、觸覺、聽覺等感知信息,利用機器視覺、語音識別、計算機控制、網絡通信等技術,結合IOT傳感器及執行設備,可實現豐富的行業智慧化應用,包括智能家居、智能抄表、智慧門禁、智慧安防、智慧停車、健康防疫等。
1)智慧家居、門禁、安防

2)智慧停車、輔助駕駛、健康防疫

3)生成式人工智能應用案例
可對來自醫療套件的數據進行實時采集,包括心電、無創血壓、血氧飽和度、脈率、容積波和體溫等數據,以此對患者進行遠程監控,從而實時了解患者的健康狀況。內置的大模型算法可以對這些數據進行分析,并在患者病情惡化或可能出現緊急情況時向醫療機構發出警報,幫助醫護人員對病情進行及時的干預。

3、機器視覺軟件
機器視覺軟件集成了豐富的模型庫、算法庫、硬件庫和應用案例,幫助學生快速掌握人工智能視覺領域的開發與應用技能,主要包括圖像基礎、圖像應用、深度學習、云應用、邊緣智能等學習內容。

1)部分案例截圖

4、自然語言應用
自然語言應用集成了豐富的模型庫、算法庫、硬件庫和應用案例,幫助學生快速掌握人工智能語音語言領域的開發與應用技能,主要包括語言處理基礎、語言處理應用、百度云邊應用、語言處理案例等學習內容。

1)部分案例截圖

課程名稱:《機器視覺應用技術》

課程內容:本課程基于理論結合實踐的學習模式,介紹機器視覺技術的應用概述、圖像與視覺系統、機器視覺算法、機器視覺應用、機器視覺云服務以及深度學習應用。通過機器視覺技術和深度學習技術進行項目開發,使學生了解人工智能在機器視覺領域的最新發展同時,掌握機器視覺的基礎理論、基本方法和實用算法。
課程大綱:1.圖像基礎算法(圖像采集、圖像標記、圖像轉換、圖像變換、圖像邊緣檢測、形態學變換、圖像輪廓、直方圖、模塊匹配、霍夫變換、梯度變換、圖像矯正、圖像添加水印、圖像噪點消除)
2.圖像基礎應用(顏色識別、形狀識別、數字識別、二維碼識別、人臉檢測、人臉關鍵點、人臉識別、目標追蹤)
3.深度學習應用(人臉檢測、人臉屬性、口罩識別、人臉識別、手勢識別、行人識別、人體姿態、車輛檢測、車牌識別、交通標志識別)
4.百度云邊應用(車輛識別、人體識別、手勢識別、人臉識別、數字識別、文字識別、語音識別、語音合成)
線上課程:http://course.incloudlab.com/courses/109/detail
課程名稱:《機器語音語言應用技術》

課程內容:本課程基于理論結合實踐的學習模式,介紹自然語言處理技術和語音語義識別技術的應用概述、語言處理基礎、語言處理應用、語音處理應用、百度云邊應用以及深度學習應用。通過語音語言技術和深度學習技術進行項目開發,使學生了解人工智能在語音語言領域的最新發展同時,掌握語音語言的基礎理論、基本方法和實用算法。
課程大綱:1.語言處理基礎(中文分詞、詞性標注、句法分析、語義分析)
2.語言處理應用(文本信息提取、文本分類、文本排重、文本摘要、文本主題分析、文本情感分析)
3.語音處理應用(語音特征提取、語音環境降噪、聲紋識別、語音識別、語音情感識別、語音合成、語音風格模擬)
4.百度云邊應用(文本內容識別、短文本相似度、文本糾錯應用、文本情感分析、文本安全審核、對話情緒識別、文章標簽提取、文章分類應用、文本翻譯應用、語音識別、語音合成)
5.深度學習應用(機器智能問答、機器智能翻譯、用戶意圖識別)
線上課程:http://course.incloudlab.com/courses/103/detail
課程名稱:《邊緣計算應用技術》

課程內容:智能邊緣計算融合了人工智能和邊緣計算兩大領域的知識,依托智能邊緣計算軟硬件設施,提供豐富的人工智能在邊緣計算設備的應用案例,培養學生對學習人工智能落地應用的興趣,掌握人工智能在邊緣計算應用的實際技能。
課程大綱:1.邊緣計算框架(邊緣框架認知、邊緣算法開發、邊緣硬件開發、邊緣應用開發)
2.邊緣模型開發(數據采集標注、模型訓練驗證、NCNN和RKNN模型推理驗證、NCNN和RKNN模型接口開發、模型算法開發)
3.邊緣計算應用(人臉開關閘機、人體入侵監測、手勢開關風扇、視覺火情監測、視覺車牌顯示、視覺智能抄表、語音窗簾控制、語音環境播報)
線上課程:http://course.incloudlab.com/courses/105/detail
課程名稱:《人工智能綜合應用》

課程內容:本課程基于人工智能中間件平臺技術框架,圍繞人工智能產業應用實現各種綜合項目設計,包括硬件、算法、模型、應用等組件開發。通過本課程的學習可以使學生了解人工智能實際的產業應用,具備人工智能項目開發和設計能力,從而對人工智能技術有一個較為整體的認識。
課程大綱:基于語音&手勢交互的智慧家居系統、基于人臉&RFID&密碼識別的智慧門禁系統、基于火情&人體&文物保護識別的智慧安防系統、基于車牌識別&車輛屬性識別的智慧停車系統、基于人體識別&口罩識別&體溫測量&核酸結果識別的健康防疫系統、基于語音交互&手勢交互&危險駕駛行為識別的輔助駕駛系統
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