《AI實(shí)驗(yàn)室建設(shè)申請(qǐng)書》

1、 實(shí)驗(yàn)室建設(shè)申請(qǐng)書 實(shí)驗(yàn)室名稱 申 請(qǐng) 單 位 負(fù) 責(zé) 人 電話 申 請(qǐng) 日 期教務(wù)處制填寫說明一、凡因教學(xué)、科研需要新建、改建、擴(kuò)建實(shí)驗(yàn)室，各二級(jí)學(xué)院必須向?qū)W校提出書面申請(qǐng)，一式三份，交教務(wù)處實(shí)踐科，供專家組評(píng)審和報(bào)請(qǐng)學(xué)校有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)（部門）批準(zhǔn)建設(shè)。二、申請(qǐng)書所填內(nèi)容必須實(shí)事求是，表達(dá)明確。對(duì)填寫內(nèi)容含糊不清、不合要求、材料不全的申請(qǐng)書，不予受理。三、各二級(jí)學(xué)院在申請(qǐng)建設(shè)之前，必須充分做好論證及答辯準(zhǔn)備工作；一旦通過評(píng)審并批準(zhǔn)建設(shè)，將嚴(yán)格按批準(zhǔn)方案實(shí)施，不得隨意改變內(nèi)容。一、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的論證報(bào)告及籌建規(guī)劃1.實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的必要性和可行性論證（包括實(shí)驗(yàn)室建設(shè)之前已取得的實(shí)驗(yàn)教學(xué)成果及經(jīng)驗(yàn)；實(shí)驗(yàn)教學(xué)

2、隊(duì)伍情況及技術(shù)支持；現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)設(shè)備狀況；管理體制及運(yùn)行機(jī)制等，可另加頁）學(xué)校自身情況需要學(xué)校自行補(bǔ)充人工智能是目前最熱門的行業(yè)之一，從走在前沿的科技公司，到努力創(chuàng)新的傳統(tǒng)行業(yè)，幾乎都想把握這個(gè)新“風(fēng)口”。而人工智能的核心就是人才，熱門的行業(yè)通常意味著工作機(jī)會(huì)和薪酬待遇都跟著增加。據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告顯示，截至2017年一季度，基于領(lǐng)英平臺(tái)的全球AI（人工智能）領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬，其中美國(guó)相關(guān)人才總數(shù)超過85萬，高居榜首，而中國(guó)的相關(guān)人才總數(shù)也超過5萬人，位居全球第七。然而這些人才仍不能滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的需求，工信部教育考試中心副主任周明也曾在2016年向媒體透露，中國(guó)人

3、工智能人才缺口超過500萬人。人工智能崗位需求總體可分類成人工智能算法、人工智能基礎(chǔ)與人工智能相關(guān)三大類，如下表所示：方向人工智能算法人工智能基礎(chǔ)人工智能相關(guān)崗位人工智能算法工程師深度學(xué)習(xí)工程師機(jī)器學(xué)習(xí)工程師圖像處理與識(shí)別工程師機(jī)器視覺算法工程師自然語言處理算法工程師強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法工程師語音識(shí)別算法工程師人工智能模型訓(xùn)練調(diào)參師人工智能數(shù)據(jù)整理員數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師數(shù)據(jù)處理工程師數(shù)據(jù)挖掘分析工程師數(shù)據(jù)爬蟲工程師人工智能實(shí)習(xí)生人工智能銷售人工智能市場(chǎng)人工智能解決方案架構(gòu)師人工智能售前工程師人工智能課程講師人工智能產(chǎn)品經(jīng)理無論是企業(yè)單位也好，還是事業(yè)單位也好，或者說是政府單位還是國(guó)家國(guó)防單位，對(duì)其重視度都達(dá)

4、到了前所未有的程度。但是有一個(gè)不得不面對(duì)的問題就是人才問題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球人工智能產(chǎn)業(yè)人才分布方面，美國(guó)在人工智能基礎(chǔ)層占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，中國(guó)則在應(yīng)用層與美國(guó)旗鼓相當(dāng)。截止至2017年6月，全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)共計(jì)2617家。美國(guó)占據(jù)1078家居首，中國(guó)以592家企業(yè)排名第二，其后分別是英國(guó)，以色列，加拿大。其中，美國(guó)1078家人工智能企業(yè)約有78700名員工，中國(guó)592家公司中約有39200位員工，約為美國(guó)的50%。而國(guó)內(nèi)各領(lǐng)域?qū)τ谌斯ぶ悄苋瞬诺男枨罅吭诎偃f級(jí)以上。圖 中美人工智能初創(chuàng)企業(yè)總量占全球比例從以上數(shù)據(jù)可以得出，這也是為什么導(dǎo)致國(guó)內(nèi)人工智能相關(guān)職位的薪資是其他互聯(lián)網(wǎng)職位的薪資的數(shù)倍的原因

5、，北上廣深等一線城市，人工智能相關(guān)職位的平均薪資為 28k/月，以新一線城市成都為例，市面上的公司招聘的人工智能相關(guān)職位平均薪資是18k/月，而其他互聯(lián)網(wǎng)職位入門薪資甚至只有3k、4k/月。這也造就了無論是在校學(xué)生，還是已經(jīng)工作的人員，都想學(xué)人工智能專業(yè)。對(duì)于各高校而言，也想開設(shè)這個(gè)專業(yè)，一來是提高了入學(xué)率、就業(yè)率；另一方面，也提高了本校的知名度，無論是教育管理機(jī)構(gòu)對(duì)各校的評(píng)比，還是在社會(huì)輿論當(dāng)中，都提升了本校的競(jìng)爭(zhēng)力。2.實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的基本原則、思路及規(guī)劃（要求具體、詳實(shí)，可另加頁）建設(shè)原則：整個(gè)教學(xué)過程基本上都在實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)下運(yùn)作的，包括教學(xué)視頻、教學(xué)PPT、案例代碼等資料，老師

6、不用花時(shí)間自己寫教案，只需要按照實(shí)驗(yàn)室的教學(xué)流程結(jié)合本校的實(shí)際情況教學(xué)即可，可以說完美的解決了師資問題。低成本性：以前集體采購(gòu)機(jī)器，現(xiàn)在只需一兩臺(tái)服務(wù)器，還有人員定期維護(hù)。高效率性：以前一人一機(jī)，資源浪費(fèi)嚴(yán)重，效率低下，現(xiàn)在是Docker容器技術(shù)，使用時(shí)再開辟空間，用完及時(shí)釋放，提高了使用效率。易管理性：從管理員到老師端、學(xué)生端，每級(jí)的權(quán)限都不一樣，易于學(xué)校管理。易操作性：系統(tǒng)提前預(yù)設(shè)好課程內(nèi)容，老師只需按照教學(xué)大綱進(jìn)入相關(guān)頁面，即可開始教學(xué)?？傻裕簩?shí)驗(yàn)室平臺(tái)教學(xué)內(nèi)容按時(shí)更新迭代，保證課程知識(shí)點(diǎn)的完善。建設(shè)思路：人工智能是一門綜合性很強(qiáng)的學(xué)科，需要學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率學(xué)、大數(shù)據(jù)分析和計(jì)算機(jī)科

7、學(xué)都有很深入的了解才能完成。同時(shí)還需要一定數(shù)量的實(shí)驗(yàn)，幫助學(xué)生更好的理解技術(shù)的具體使用方式。本實(shí)訓(xùn)以無人駕駛、人形機(jī)器人編程為主題進(jìn)行設(shè)計(jì)，無人駕駛和人形機(jī)器人編程設(shè)計(jì)作為近幾年比較熱門的研究方向，具有很高的綜合性和實(shí)用性。以此作為應(yīng)用場(chǎng)景，學(xué)生能夠在課程中更好的理解人工智能技術(shù)對(duì)于現(xiàn)實(shí)生活的影響和幫助。同時(shí)無人駕駛技術(shù)、AI工程師作為近幾年熱門的技術(shù)崗位，對(duì)于學(xué)生日后的求職也有很大的幫助。建設(shè)規(guī)劃：該實(shí)訓(xùn)體系從淺到深分為三個(gè)階段，涵蓋AI人工智能的多個(gè)技術(shù)方向。學(xué)生通過此實(shí)訓(xùn)體系，由淺至深的學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)的多種技術(shù)，并在最后的綜合實(shí)踐課程中，完成一個(gè)完整的人工智能系統(tǒng)。第一個(gè)階段為基礎(chǔ)實(shí)踐

8、，學(xué)生通過人工智能實(shí)訓(xùn)室基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)，了解并熟練掌握各種AI算法以及相關(guān)知識(shí)。第二階段為應(yīng)用實(shí)踐，通過人工智能可視化模塊開發(fā)平臺(tái)，學(xué)生可將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用到實(shí)踐，如：從傳感器中提取有用的特征信息，并使用深度學(xué)習(xí)完成特征的分類和對(duì)車輛的基本控制；AI算法運(yùn)用與編碼技術(shù)運(yùn)用，對(duì)實(shí)驗(yàn)套件進(jìn)行開發(fā)應(yīng)用，同時(shí)具備設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ湍芰?。第三階段為綜合實(shí)踐，學(xué)生將會(huì)綜合運(yùn)用到前期所學(xué)的各種知識(shí)，結(jié)合實(shí)際的道路情況，改善算法和系統(tǒng)框架，完成相關(guān)人工智能的完整實(shí)驗(yàn)。3. 服務(wù)專業(yè)及課程實(shí)驗(yàn)室名稱人工智能算法實(shí)訓(xùn)室擬建地點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室面積/120建設(shè)類型：新建( ) 改造( )每次最多可容納學(xué)生人數(shù)（個(gè)）50服務(wù)專業(yè)及對(duì)應(yīng)的

9、實(shí)訓(xùn)課程服務(wù)專業(yè)實(shí)訓(xùn)課程1、手寫數(shù)字識(shí)別：通過系統(tǒng)構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型，識(shí)別0-9的的黑白手寫數(shù)字圖片（基于MNIST數(shù)據(jù)集)，并通過瀏覽器畫板模擬手寫數(shù)字進(jìn)行識(shí)別。2、圖像分類識(shí)別：通過系統(tǒng)構(gòu)建圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，通過搭建不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和選擇不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行多種尺寸/類型的圖像識(shí)別，并可在下載的模型訓(xùn)練完畢后上傳圖片驗(yàn)證模型效果。圖像分類識(shí)別技術(shù)可拓展應(yīng)用于人臉監(jiān)測(cè)，工廠產(chǎn)品線檢測(cè)等。3、基礎(chǔ)算法：通過系統(tǒng)構(gòu)建基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使學(xué)生了解最基礎(chǔ)的算法內(nèi)部結(jié)構(gòu)，并親自動(dòng)手訓(xùn)練驗(yàn)證。4、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成圖像（GAN）：生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN, Generative Adversarial Networ

10、ks ）是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。通過系統(tǒng)的工作空間和畫板分別搭建生成網(wǎng)絡(luò)和辨別網(wǎng)絡(luò)，其中生成網(wǎng)絡(luò)通過接受隨機(jī)噪音生成假圖片，而辨別網(wǎng)絡(luò)用于判斷生成網(wǎng)絡(luò)生成的假圖片和真實(shí)圖片，然后使兩個(gè)模型網(wǎng)絡(luò)不斷對(duì)抗訓(xùn)練以使生成網(wǎng)絡(luò)生成以假亂真的圖片。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可應(yīng)用于各種圖像/視頻資源生成（比如淘寶模特圖，游戲資源圖，背景音樂生成等等）。5、自編碼還原圖像（AE）：使用AutoEncoder技術(shù)進(jìn)行圖像還原。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建encoder(編碼器提取圖片重要特征并壓縮圖片）和decoder（解碼器根據(jù)提取的特征還原圖像），輸入圖片通過encode進(jìn)行處理，得到code，再經(jīng)過dec

11、ode處理得到輸出。在訓(xùn)練結(jié)束后通過瀏覽器上傳圖片經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)后還原圖片來測(cè)試編碼效果。6、變分自編碼生成圖像 （VAE）：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖片進(jìn)行壓縮(encode,提取特征，使這個(gè)特征符合高斯分布)，再輸入一張?jiān)胍魣D片，從這些encode里面進(jìn)行采樣，再decode（解壓圖片），生成一張和原圖片類似的圖片。7、強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL），使智能體（agent）在與環(huán)境的交互過程中通過學(xué)習(xí)策略以達(dá)成回報(bào)最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標(biāo)。我們通過構(gòu)造簡(jiǎn)單的游戲來搭建強(qiáng)化學(xué)習(xí)的環(huán)境，并通過系統(tǒng)搭建的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)并獲取最高回報(bào)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的必經(jīng)之路

12、，現(xiàn)應(yīng)用于機(jī)器人，無人駕駛等技術(shù)上。8、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network, RNN）是一類以序列（sequence）數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸（recursion）且所有節(jié)點(diǎn)（循環(huán)單元）按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recursive neural network）。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)路應(yīng)用于自然語言處理，技術(shù)應(yīng)用包括語音識(shí)別，實(shí)時(shí)翻譯等。二、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)及使用預(yù)計(jì)投入使用時(shí)間_。申請(qǐng)總經(jīng)費(fèi)_萬元。其中用于基礎(chǔ)建設(shè)_ 萬元，購(gòu)置儀器設(shè)備_萬元，購(gòu)置軟件_萬元，用于其它_萬元。其它用途為：_。 經(jīng)費(fèi)來源申請(qǐng)采購(gòu)設(shè)備（軟件）清單設(shè)備名稱數(shù)量

13、單價(jià)金額備注人工智能可視化模塊開發(fā)平臺(tái)1套萬萬人工智能實(shí)訓(xùn)室課程資源（提供項(xiàng)目教程視頻）1套萬萬人工智能項(xiàng)目應(yīng)用數(shù)據(jù)資源庫1套萬萬人工智能知識(shí)體系（完整教學(xué)PPT文檔）1套萬萬總計(jì)三、專家組論證意見實(shí)驗(yàn)室建設(shè)專家組論證意見見附件1。四、實(shí)驗(yàn)室建設(shè)評(píng)審意見申請(qǐng)單位意見負(fù)責(zé)人簽字（蓋章）： 年 月 日實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心核查情況及意見負(fù)責(zé)人簽字： 年 月 日教務(wù)處意見負(fù)責(zé)人簽字： 年 月 日資產(chǎn)處意見負(fù)責(zé)人簽字： 年 月 日分管院領(lǐng)導(dǎo)意見：簽 字：年 月 日分管財(cái)務(wù)院領(lǐng)導(dǎo)意見：簽 字： 年 月 日院長(zhǎng)意見：簽 字：年 月 日備注：1.預(yù)算外經(jīng)費(fèi)由分管院領(lǐng)導(dǎo)、分管財(cái)務(wù)的院領(lǐng)導(dǎo)、院長(zhǎng)聯(lián)簽審批。2.預(yù)算內(nèi)經(jīng)費(fèi)5

14、千元以下的由所屬部門負(fù)責(zé)人審批；5千元以上（含5千元），5萬元以下的，由分管院領(lǐng)導(dǎo)審批；5萬元以上（含5萬元），20萬元以下的，由分管院領(lǐng)導(dǎo)、分管財(cái)務(wù)的院領(lǐng)導(dǎo)審核聯(lián)簽；20萬元以上（含20萬元）的，由分管院領(lǐng)導(dǎo)、分管財(cái)務(wù)的院領(lǐng)導(dǎo)、院長(zhǎng)審核聯(lián)簽，并經(jīng)學(xué)院黨政聯(lián)席會(huì)議審議。附件：儀器設(shè)備、配套設(shè)施、環(huán)境改造配置清單實(shí)驗(yàn)室名稱所屬實(shí)驗(yàn)中心序 號(hào)儀器設(shè)備名稱型號(hào)規(guī)格及主要技術(shù)指標(biāo)(配置)數(shù)量單價(jià)（元）合計(jì)(元)主要設(shè)備1人工智能節(jié)點(diǎn)設(shè)備酷睿 i5 8500 主頻3.0G 6核 主板：C246 內(nèi)存: 16GB DDR4 2666 硬盤：1T SATA 7200轉(zhuǎn) 顯卡：p2000 8GB 2深度學(xué)習(xí)服務(wù)器3智能車套件特點(diǎn)：阿克曼式轉(zhuǎn)向/高速 尺寸：356*185*150 自重：約 2.5kg 軸距 206 驅(qū)動(dòng)方式：4 輪 4 驅(qū) 轉(zhuǎn)向方式：前輪轉(zhuǎn)向 輪胎直徑：100mm 底盤離地間隙：45mm 最高時(shí)速：20km/h