地方本科院校人工智能实验室建设及实践教学探索

 宋庆恒，莫林琳，张叶芳，刘先明，李珊珊 

(怀化学院电气与信息工程学院，湖南，怀化，418008)

[摘  要] 实践教学是高校培养高素质人工智能专业人才的重要方式，本文针对地方院校人工智能专业实验室的建设方案进行了探讨。首先分析了实验室建设的教学需求、科研需求以及持续可扩展需求；然后，提出了符合“人工智能+X”的复合培养模式的硬件实验平台建设方案，以及由虚拟化支持云平台、业务应用管理平台以及教学资源平台组成的软件实验平台；最后对所提方案的实践探索和预期效益进行了阐述。本文提出的方案可以为地方本科院校人工智能实验室的建设提供参考。

[关键词] 人工智能；地方本科院校；实验室建设；人工智能+X

[中图分类号]C961    [文献标识码]A    

[基金项目]2020年教育部产学合作协同育人项目“人工智能校企合作联合实践基地建设”（202002118074）、“校企合作人工智能新工科人才培养体系的构建与实践”（202102211008）、“人工智能专业校企合作实践条件建设”（202102371043）；2021年度湖南省重点教改项目“电子信息类专业基础理论课“课程思政”建设体系的构建”（HNJG-2021-0184）；湖南省教育科学“十四五”规划2021年度课题“电子信息类专业基础课“课程思政”建设研究与实践”（ND212050）； 2021年度怀化学院教改项目“电子信息类专业基础理论课“课程思政”建设研究与实践”（2021046）。【注：基金重要请保留全部】

[作者简介] 宋庆恒（1980—），男，湖北咸宁人，博士，怀化学院电气与信息工程学院副院长，副教授，人工智能专业负责人，主要从事无人机通信理论研究以及电子信息类专业的教学工作。

0.引言

    随着人工智能技术的飞速发展，诸如智能音箱、智能家电等人工智能产品相继出现，人工智能对人们生活的方方面面产生着潜移默化的影响。目前我国已经成为全球人工智能的研发中心之一，面临着严重的人才缺口^[1]。为了保持我国人工智能技术研发的中心地位、夺取领先优势，我国的教育必将为此承担新的发展要求和使命。人工智能专业在逐步纳入高校教学范畴的过程中，教育行业也在对人工智能专业的教学方式进行不断地探索。总体而言，作为操作性和实践性极强的工科类专业，人工智能专业的实践教学在整体教学中所占比重极高。文章[2]研究了人工智能课程实验案例研究与实践，文章[2]和[3]分别针对人工智能实验教学和人工智能实验教学过程中存在的几个问题进行了论述。然而，实验室不仅是开展实验课程的前提条件，也是影响实验教学效果的重要因素，如何建设人工智能专业实验室将成为实现实验教学、达到良好教学效果的首要问题，因此本文将从建设需求、建设方案和预期效益三个方面对地方本科院校的人工智能专业实验室的建设和实践进行探讨^[4]。

1.人工智能实验室建设需求分析

    对于地方本科院校，为区域经济和相关行业的发展培养人才是其主要的社会功能，教学和科研是其担负的重要职能。此外，地方本科院校在实验室建设方面的资金往往是有限的。综合考虑上述因素，地方本科院校人工智能实验室建设应满足教学需求、科研需求以持续可扩展需求^[5]。

（1）教学需求

人工智能专业实验室主要用来开展人工智能专业的相关实验，以便更好地开展日常的教学工作、达成教学目标。因此，实验室的总体设计应当满足人工智能专业实验课程的教学需求。以我校为例，人工智能专业人才培养方案中包括《人工神经网络》、《机器学习》、《图像处理与机器视觉》以及《深度学习与应用》等课程，则我校人工智能实验室应满足在以上课程教学过程中需要开展的实验，如人脸识别、行为识别、语音唤醒等实验。除此之外，人工智能专业实验室还应满足学生在毕业设计过程可能涉及到的设计性、综合性的实验对于实验设备和平台的要求。

（2）科研需求

 人工智能专业实验室的建设应满足师资队伍的科研需求，以保证师资队伍科学研究工作的顺利开展。一方面，需要“以研促教”，科研需求得到满足可以促使和鼓励任课教师持续地进行科学研究，从而使其自身的知识结构和教学内容得到及时有效的更新、教学方法得到改良^[2]。任课教师是人才培养的主力人员，教师只有通过科研不断掌握新知识，才能向学生教授最前沿的行业知识，培养出符合社会需求和行业需求的高素质人才。另一方面，在科研工作得到实验设备和实验平台支持的情况下，高校人工智能技术的相关科研成果的产出和转化也将得到促进，从而实现地方本科院校服务区域经济发展的目标。

（3）持续可扩展需求

 一方面，高校的教学过程是一个长期化、持续化的过程，实验室的软硬件平台的选择应当考虑持续性和可扩展性，以便在人工智能技术的进步过程中实验室可以便捷的并在低成本的付出下完成对应设备的同步更新。另一方面，校企合作是地方本科院校提高人才培养质量、促进毕业生就业率的重要和有效途径之一，校企合作的方式包括企业派遣专业技术人员为学生授课。因此，还要求拟建实验室能够针对不同的合作企业提供相应的实验授课条件，即实验室的软硬件设备需具备一定的可扩展性和通用性。

2. 人工智能实验室建设方案

拟建的人工智能专业实验室应由硬件实验平台和软件实验平台组成，如图1所示，硬件实验平台包括教学机器人、嵌入式设备以及服务器集群等设备，软件实验平台包括虚拟化平台、业务管理平台、以及教学实训资源模块。

2.1 人工智能硬件实验平台建设方案

首先，教学机器人可以包括智能机械臂和机器人等人工智能技术的典型工业产品，用于人工智能技术实践教学以及开展智能机器人系统有关的科研活动。其次，目前相关教育行业已提出“人工智能+嵌入式”、“人工智能+计算大数据”以及“人工智能+物联网”等“人工智能+X”的复合专业培养模式。根据嵌入式、物联网的行业经验，嵌入式、大数据和物联网与人工智能的结合必然会对人工智能技术的推广和应用起到积极的推动作用，“人工智能+X”在未来也将成为培养人工智能高精尖人才的重要方式。因此，结合实验室建设的持续可扩展需求，拟建实验室的硬件设备应包括嵌入式设备、服务器以及交换机等用于实现人工智能与其他技术相融合的硬件实验设备。其中，担任管理节点和计算节点的服务器可采用无关化设计，支持多品牌服务器的接入，以便充分利用学校现有服务器，降低实验室建设成本。

图1人工智能实验室建设方案

2.2 人工智能软件实验平台建设方案

如图1所示的实验室架构，拟建实验室的软件实验平台包括：虚拟化支持云平台、业务应用管理平台以及实训教学资源模块。

n 虚拟化支持云平台

虚拟化支持云平台包含人工智能实验管理平台、cloud虚拟化云平台以及hypervisor（虚拟机监视器），用于为在线虚拟实验提供支持。该虚拟化支持云平台支持多虚拟机集群的创建，并且虚拟机之间可以进行通信和访问。其次，基于该平台的KVM框架，不仅可以为虚拟实验模块、软件的更新升级提供便利，而且在后续增加服务器集群时只需在新服务器上进行软件部署后对接原有服务器集群即可。从而大大降低了后续增加服务器集群的成本。此外，除了人工智能、嵌入式开发以及计算机基础及其相同类型课程实验均可基于该平台创建适用的实验虚拟机，与之对应的CPU、硬盘、存储等资源也可以实现灵活配置。

n 业务应用管理平台

业务应用管理平台用于满足人工智能专业的日常实验教学需求——（1）系统管理，支持用户对平台进行个性化的设置，同时支持丰富的虚拟机管理功能，可以实现虚拟机的全生命周期管理。（2）考试管理，支持截图功能和实验报告在线提交功能，学生可以将实验过程的截图和实验报告在线提交给教师进行检查，还支持在线考试和自动评分功能，考试的试题类型既可以是主观题也可以是客观题。（3）资源管理，支持学生在所在网络内随时访问系统进行实验，并根据实际需求进行资源分配。（4）实训管理，支持教师在实验过程中通过管理界面对学生的虚拟机进行监控，实时查看学生的实验过程。（5）编排模块，支持用户根据实验教学需求进行实验模块的选择和编排。

n 教学实训资源模块

教学实训资源模块容纳了人工智能专业的核心技术课程、实验实训、实战课程的教学资源。针对每门课程教学需求提供包括教程、实验指导、教学视频、实验代码和实验环境镜像、习题、考试作业试题等内容。同时，支持用户将视频、PPT课件、word/PDF文档等教学内容的上传到平台。支持课程包括Python编程、Python数据分析与挖掘、数据挖掘-典型算法、机器学习、深度学习-算法基础、深度学习-主流框架、深度学习-典型实例、AI-算法基础等。具体实验项目有：动物图片识别、手写数字识别、鸢尾花分类、棋类游戏、提取文章摘要、监督学习、非监督学习、非监督学习自编码、气象数据分析、足球比赛聚类分析、梯度下降优化神经网络、彩票预测、基于马尔科夫随机场的图像去噪方法等。

3.实践探索和预期效益

3.1实践探索

（1）智慧农业实践探索。将人工智能与农业生产决策技术深度融合，开发了作物病虫害自动化识别、作物生理状态识别、作物产量快速预估等场景的实践教学项目。

（2）智慧冷链物流实践探索。对冷链物流仓库内的全过程设备进行了实时管理和检测，获取了第一手物流管理数据。通过对物流大数据的处理与分析，挖掘了对企业运营管理有价值的信息，为企业进行科学合理管理提供了决策依据。另外采用粒子群算法、蚁群算法等算法优化了存拣货路径和任务组拆分策略，使得多任务存拣货更加均衡、存拣货路径最短，有效的提高了存拣货设备的作业效率、解决了同个巷道内存拣货设备扎堆的现象。

3.2 预期效益

（1）提高实验教学的水平，充分保证教学和创新训练的需要。通过实验室的建设，满足学校在人工

智能相关领域的教学实践要求和对学生工程实践能力的培养，特别是提高学生求解复杂人工智能工程应用问题的能力。

（2）提升人才培养质量。拟建实验室在单一人工智能专业的基础上兼顾了其与物联网、嵌入式和大数据等先进技术的结合，既能体现出当前企业最先进的人工智能技术，紧贴前沿技术，又能结合教学让老师更好的开展实验实训教学，提高学生的对“人工智能+X”技术的动手实践能力，增强其工程意识，训练学生解决实际问题的能力，为学生的继续深造或参加实际工作奠定基础。

（3）提高教师的科研水平和科研成果产出。为教师提供人工智能研究平台，满足对当前人工智能前沿领域进行跟踪和研究的需要，以及对人工神经网络、自然语言处理、机器视觉以及机器人等人工智能关键技术展开进一步的深入学习和研究的需求，可以提升教师的研究水平和创新能力。同时，拟建实验室满足将科研成果进行应用型实验的需要，可以大大促进科研成果的转化率。

4. 结论

人工智能实验室主要是将人工智能与教学紧密结合起来，既能体现企业先进的人工智能技术，又能结合教学让老师更好的开展实验实训教学，提高学生人工智能方面的动手实践能力，增强其工程意识，使学生不仅能够掌握人工智能的相关原理与方法，而且具有应用这些原理与方法独立分析、解决复杂问题的能力，对提高课程教学质量、培养人工智能复合型人才具有十分重要的意义和参考价值[6]，并对地方本科院校人工智能专业实验室的建设提供有益参考。

本文分析了地方本科院校人工智能专业实验室建设的需求，并以此为指导提出了实验室建设的硬件和软件实验平台的建设方案，使学生能够针对复杂计算机工程问题运用相关的理论和方法建立定性或定量模型，进行分析与比较；能够掌握原始数据收集与处理方法、参数分析方法、实验结果检验方法与综合分析方法；能够熟练掌握人工智能系统的应用环境与开发工具等，包括数据库系统环境与工具、操作系统、计算机网络环境、人工智能计算平台等；能够选择与运用人工智能的方法、平台与工具，针对复杂工程问题的解决方案，进行分析与比较、预测与模拟；最终实现以下培养目标：培养学生掌握人工智能基本知识、基本原理、基本方法，能够熟练运用数据思维、算法、工具、人机交互、机器学习、深度学习等技术解决实际问题的高素质应用型人才。

[参考文献]

[1]王雷全, 吴春雷, 郭晓菲等. 面向人工智能课程群的智能视觉实验平台建设[J]. 计算机教育, 2018, vol.286，no.10:52-55.

[2]彭德巍. 人工智能课程实验案例研究与实践[J]. 大学教育，2021，no.2: 71-74.

[3]韩洁琼, 闫大顺. 人工智能实验教学探讨[J]. 计算机教育, 2009, vol.11, no.95:135-138.

[4]郭杰. 人工智能实验课教学改革分析[J]. 无线互联科技, 2019, vol.015, no.16:87-88.

[5]刘国松, 万平, 李先利,等. 军队院校物联网工程专业大数据实验室建设方案研究[J]. 物联网技术, 2021，no.6:112-114.

[6]方明，田野，徐晶，等. 人工智能课程教学实践改革的探索与思考[J]. 重庆与世界（学术版），2013，no.10：80-81.

Construction of artificial intelligence laboratory and practical teaching exploration in local undergraduate colleges and universities

Song Qingheng, Mo Linlin, Liu Xianming, Li Shanshan, Mi Xianwu

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

Abstract: Practice teaching is an important way to cultivate high-quality AI professionals in universities. This paper discusses the construction scheme of AI professional laboratories in local universities. Firstly, the teaching requirements, research needs and sustainable scalability requirements of laboratory construction are analyzed; then, the hardware experiment platform construction scheme of AI + X, and the software experiment platform composed of the virtualization support cloud platform, the business application management platform and the teaching resource platform are presented. The scheme proposed in this paper can provide a reference for the construction of AI laboratories in local undergraduate universities.

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