基于华为ModelArts的“人工智能”课程教学改革与实践——以东莞理工学院为例

“人工智能”课程对计算机类本科生的专业素养培养是十分重要的。面对计算机行业技术的快速发展,相关课程的培养模式应该与时俱进,既要着眼于时代的变革,也要着眼于产业高质量发展的需要。针对目前“人工智能”课程存在的基础技术知识多且新、实践性强、需兼顾不同层次学生等问题,探索基于华为一站式AI开发平台ModelArts的混合式教学改革方案。从课程的内容设计、教学方法和考核指标三个方面介绍教学改革的实践过程,最后说明教学改革的效果。

Construction of Artificial Intelligence Practical Courses based on ModelArts

With more and more colleges and universities set up artificial intelligence undergraduate major,the cultivation of artificial intelligence undergraduate has become a hot topic.The cultivation of AI undergraduates should draw on the successful experience of software engineering major,pay attention to cooperation with enterprises,and introduce case and project teaching.The paper presents one curriculum system of AI undergraduates major and practice courses based on Huawei’s ModelArts platform.

基于ModelArts的乐器音色在线识别系统

ModelArts是华为开发的人工智能平台,能够提供支撑用户从数据到应用的开发管道,包含数据预处理、机器学习模型搭建、模型部署、在线模型验证等功能。通过使用ModelArts自动学习构建训练模型,基于收集到的大提琴、小提琴、钢琴、手风琴、古筝、琵琶共6种乐器的声音的训练集,对其进行训练并部署,设计了基于ModelArts的乐器音色在线识别系统。通过对不同乐器的声音进行识别,结果显示所设计的系统识别准确率达99.4%,可以实现对乐器的音色进行实时在线精准识别。

基于华为ModelArts平台智能水尺识别的研究

目前,随着北京水务信息化建设的不断发展,水位数据已成为防汛、水资源调度中的重要信息,但人工观测和自动采集方式存在局限性.随着视频监控站点的广泛建立,人工智能技术的快速发展,水利智能识别具有广泛的应用场景.本研究利用华为ModelArts开发平台,对智能水尺识别技术进行研究,解决了传统水位采集的弊端,提升了水位信息采集的准确性,同时对水位进行有效的监控,在实际应用中,可对管理人员的科学调度提供支撑.

基于LoRa的农作物病虫害识别与监控系统设计

为实时监控农作物生长状况并及时预警农作物病虫害,设计了一种农作物病虫害识别和监控系统。通过摄像头和传感器对农作物生长状况和周围环境进行实时监控,数据通过LoRa远距离无线通信技术上传到云服务器,然后由ModelArts平台构建出农作物病虫害识别模型,判断农作物是否患病以及患病的种类,为农作物病虫害防治提供支持,降低人工识别工作量,提高识别效率,为智慧农业提供创新思路。

基于云服务的“人工智能”课程实验改革探索

针对“人工智能”课程实验中存在的各种问题,提出在实验教学中引入企业云服务平台,支持实验实训等实践教学环节的方法。在云平台的支持下,可以实现大数据量、高运算能力要求的AI算法实验。云端实验平台的引入丰富了教学手段,解决了实验算力不足、实验数据存储量不足、实验过程难以监控,以及实验教学效果难以评价的问题。实验平台的引入有助于激发学生的主观能动性和创新实践能力。

多云架构下的人工智能开发平台设计

气象行业数据具有一定程度的保密性、复杂性和安全性,在开放性云资源的使用上面临风险,且单一云架构无法有效满足气象行业的数据需求。针对这一问题,本文提出了一种多云架构下的人工智能开发平台设计方案。实验结果表明,该方案可以形成优势互补,满足不同情况的用户需求,在天河云资源上构建的系统相比在CPU计算资源上的计算速度提升了16.77倍,加速效果明显,能够有效满足气象行业对AI算力资源的需求。

气象人工智能通用算法库的设计与实现

为了更好地利用AI技术的优势,降低开发周期和难度,针对气象行业的特点,提出一种适合气象行业应用的人工智能通用算法库设计方案。该方案基于标准规范和模块划分,通过系统设计,形成有效的算法资源池,在大大减少开发工作量的同时,有效降低开发门槛,构建积木化算法开发范式。同时,因为系统采用MUSIC和FTP协议进行数据交换,能够方便与全国天擎系统进行对接,形成“数据、算法、产品和展示”的一条龙服务,为AI在气象行业的落地和融合提供了有益的探索。