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人工智能训推一体机-昇腾版

人工智能训推一体机专为教育领域打造的高端AI教学与科研平台，深度融合“训练-推理-实践”全流程，以硬件创新、场景覆盖、产教融合为核心，重新定义AI教育装备标准。通过一体机的应用，能显著提升学校在人工智能领域的教学质量与科研水平，为师生营造更优质的教学科研环境，助力学生深入掌握人工智能技术，培养创新实践能力。

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探梦系列

人工智能训推一体机

（昇腾版）

一、背景

随着人工智能技术的飞速发展，教育领域对“理论与实践深度融合”的需求日益迫切。传统的AI教学设备往往局限于单一功能，难以满足学生在算法开发、硬件控制、系统监控等多维能力培养的需求。杰创创科技作为华为银牌合作伙伴，基于多年教育领域经验，结合高校与产业界反馈，推出基于昇腾技术的人工智能训推一体机，通过创新的硬件集成与全流程开发环境，解决教学场景中“实验资源分散、性能监控缺失、实践场景单一”的痛点，助力学生快速掌握AI开发全栈技能，成为具备产业级实战能力的复合型人才。

二、产品概述

人工智能训推一体机专为教育领域打造的高端AI教学与科研平台，深度融合“训练-推理-实践”全流程，以硬件创新、场景覆盖、产教融合为核心，重新定义AI教育装备标准。通过一体机的应用，能显著提升学校在人工智能领域的教学质量与科研水平，为师生营造更优质的教学科研环境，助力学生深入掌握人工智能技术，培养创新实践能力。

双核驱动，训推一体

英伟达GPU：结合英伟达CUDA技术完成多种模型的训练、微调等。

华为昇腾310P：结合CANN和MindSpore技术完成多种模型的高效推理应用。

双屏协同，教学可视化

15.6英寸主屏：支持多任务分屏操作，适配深度学习、计算机视觉等复杂实验开发。

7英寸副屏：实时动态监控GPU、CPU、内存、磁盘等系统性能参数，直观展示资源优化过程，打造“编码-监控-调优”闭环学习体验。

硬件集成，实践产业化

大象机械臂：支持Python/ROS编程控制，结合AI视觉识别与路径规划，完成工业级抓取、质检等任务，实现“算法-硬件”闭环开发。

双摄像头系统：学生行为监控摄像头：AI算法自动识别专注度与操作规范，数据驱动教学管理

3D摄像头：识别物品类型与位置，完成机械臂动作与实验过程。

全栈开发，无缝衔接企业生态

Ubuntu系统+多框架兼容：预装TensorFlow、PyTorch、OpenCV等主流框架，支持昇腾、NVIDIA硬件加速，兼容ROS、MindSpore生态，覆盖从模型训练到边缘部署的全链路需求。

实战项目覆盖10+产业场景

工业质检：基于YOLO的缺陷检测与机械臂分拣，模拟真实产线。

智能安防：结合人脸识别（Dlib）与行为分析（OpenPose），开发课堂专注度评估系统。

医疗与法律：医疗问答系统、法律文书分类等垂直领域项目，直接对标企业应用。

智能管理与远程协同

远程控制与恢复：支持教师远程管理学生设备，系统故障一键恢复，保障教学连续性。

数据驱动教学：通过实验数据采集与学情分析报告，助力教师精准优化教学方案。

课程体系深度适配

覆盖AI全领域：深度学习、自然语言处理、语音识别、计算机视觉等课程，配套企业级实战项目（如语音克隆、图像风格迁移、3D机器视觉）。

开源项目直连：集成GitHub热门项目（如Hugging Face Transformers、LaTeX-OCR），无缝衔接产业技术前沿。

三、实验方案

课程名称	实验名称	内容
人工智能基础	电影推荐系统	了解基于用户的协同过滤推荐系统的原理和实现。学习如何使用Python和scikit-learn库计算用户相似度。通过电影评分数据集实现用户间的协同过滤推荐。
	共享单车	理解并应用数据预处理、可视化和机器学习技术。使用Python实现数据的探索性分析及特征工程。构建并评估机器学习模型以预测自行车租赁需求。
	航空预测	了解如何读取和处理空值和异常值数据。学习使用KMeans聚类算法进行航空客户价值分析。掌握模型性能评估方法，包括轮廓系数和惯性值。学习数据可视化技术，包括雷达图和点图。
	手写数字识别	掌握卷积神经网络（CNN）的基本原理和实现。学习如何使用Keras构建、训练和评估深度学习模型。通过MNIST数据集实现手写数字的识别。
	游戏数据分析	了解如何读取和处理分类数据。学习使用逻辑回归模型进行预测。掌握模型性能评估方法。学习数据拆分和特征工程的基本技术。
	住房预测	学习如何进行数据预处理和特征工程。掌握使用LightGBM和XGBoost进行回归建模。了解模型评估指标及其计算方法。掌握如何使用图表可视化模型预测结果。
深度学习	动物园分类	学习如何使用TensorFlow和Keras构建神经网络模型。掌握数据预处理的基本方法，包括特征和标签的划分以及标签的one-hot编码。了解神经网络模型的编译、训练和评估过程。
	句子预测	学习如何使用TensorFlow构建和训练递归神经网络（RNN）模型。掌握数据预处理的基本方法，包括文本数据的编码和独热编码。了解RNN模型的构建、编译、训练和评估过程。
	BP算法实现分类	学习如何使用 NumPy 库来构建并训练一个简单的神经网络。理解神经网络的基本结构，包括前向传播和反向传播算法。掌握使用 Python 和 NumPy 进行基本的矩阵运算和函数映射。学习调整模型参数以优化网络性能。
	Cifir10分类	学习模型训练和评估技巧：掌握使用验证数据集调整模型参数的方法，理解过拟合与欠拟合，学习如何评估模型的性能。可视化训练过程：通过绘制训练和验证的准确率与损失图，分析模型训练过程中的动态变化，识别潜在的训练问题。
	Tensorflow实现神经网络	理解卷积神经网络（CNN）的基本结构：通过使用 TensorFlow 构建一个简单的 CNN，学习卷积层、池化层和全连接层的功能及其在图像识别中的应用。掌握图像数据的预处理方法：包括如何将图像数据标准化以及如何将多类标签转换为二元标签，以适应二分类问题。
	Pytorch实现神经网络	学习如何使用 PyTorch 构建和训练神经网络。理解模型的构建、编译（设置优化器和损失函数）、训练和评估过程。掌握如何处理和分割数据集。
自然语言处理	法律文书分类项目	基于 Hugging Face 的 Transformers 库，运用文本分类技术对各类法律文书进行分类。
	医疗问答系统项目	以 ChatGLM - 6B 为基础，结合自然语言处理技术构建医疗领域智能问答系统。
	简历解析项目	使用 spaCy 库，通过信息抽取技术从简历中精准抽取关键信息。
	新闻摘要生成项目	基于 Pegasus 项目，运用生成式模型实现新闻摘要自动生成。
	合同比对系统项目	利用 Sentence - Transformers 库，通过语义相似度计算技术实现合同文本智能比对。
语音识别	语音指令识别项目	基于 SpeechBrain 项目，开展实时语音交互实践，实现语音指令准确识别。
	语音情感分析项目	利用 Hugging Face 的 Transformers 库，进行非语义特征分析，实现语音情感倾向准确判断。
	语音克隆项目	借助 VITS 项目，开展语音合成实战，实现特定语音高质量克隆。
	语音降噪项目	基于 Facebook Research 的 Denoiser 项目，进行信号处理实践，去除语音噪声干扰。
	语音翻译项目	利用 Seamless Communication 项目，实现跨模态应用，完成语音跨语言翻译。
计算机视觉	手写公式识别项目	利用 LaTeX - OCR 项目，进行图像转文本实践，实现手写公式准确识别与转换。
	人群密度检测项目	基于 CSRNet - pytorch 项目，开展密度估计实践，运用计算机视觉技术监测分析人群密度。
	口罩检测项目	基于 ONNX Models 中的口罩检测模型，进行轻量化模型部署实践，实现口罩佩戴情况快速检测。
	工业质检项目	基于 Ultralytics 项目，利用深度学习目标检测算法对工业产品图像进行分析，实现缺陷检测与质量把控。
	图像风格迁移项目	基于 PyTorch - CycleGAN 项目，通过生成对抗网络实现图像风格自由迁移。
综合实训	3D视觉机械臂套装	通过 3D 机器视觉引导实现物块定位和抓取，结合机械臂完成任务。
	智能问答系统	使用Dify智能体开发平台构建基于LLM的智能问答系统。
	数字人	基于多种人工智能模型协作的数字人系统。