人工智能教学解决方案
第一章发展背景当今，世界无时无刻不在发生着变化。对于技术领域而言，普遍存在的一个巨大变化就是为大数据（Bigdata）打开了大门。随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式不断涌现，产业规模持续保持高速增长态势。并且，随着高校获准开设“数据科学与大数据技术”专业，大数据需要的复合型人才将源源不断形成。加之海外和传统行业跨界人才不断加入大数据行业，大数据产业将迎来创新发展。大数据时代的来临加快了人工智能应用的发展，随着大数据的应用，以及计算机算力的大幅提升，深度学习进一步提升和完善的需要得到了满足，数据驱动的人工智能时代已经到来，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，数据科学与人工智能的结合越来越紧密。大数据及人工智能成为国际竞争的新焦点，是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把大数据、人工智能的发展作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把大数据及人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握新阶段大数据及人工智能国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。
第二章方案平台优势2.1.方案优势基于云模式的智慧教育人工智能教学实训平台的设计全面落实“产、学、用、监、评”一体化的思想和模式，从教学、实践、使用、监控、评估等多方面注重专业人才和特色人才的培养。学生可以通过在教学平台的学习熟练掌握人工智能的基础知识,通过掌握的知识在人工智能课程实验中进行动手实践。本实训系统平台方案融合操作系统、数据库、编程语言、Python数据处理、人工智能等课程，人工智能领域涉及深度学习、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等诸多方面，课程类型包括基础实训、关键技术掌握、应用创新等等各层次实践教学。从面向人工智能行业的需求、促进学生职业发展的角度，规划建设基于云模式的人工智能教学实训平台，真正在产业、学校及实际项目中相互配合，发挥优势，形成生产、学习、实践、运用、监控、评估的系统运作模式，从而建设大数据及人工智能特色专业。利用虚拟化教学资源，搭建实训实战平台，将理论学习、实践教学和大数据及人工智能搭建、挖掘、存储、分析实战融为一体，从易到难、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。定制专业化技能评估与教学监控功能，将学生的学习情况、专业喜好、适用岗位形成报告模版。秉承着“精准、先进、创新”的原则，实时监控学生操作，分析学习情况，评估学生知识水平，从而减轻学校及教师的压力。2.2.系统优势人工智能教学实训平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟化设备，并基于同样开源的Kubernetes架构，实现GPU集群设备的自动管理和调度，以Yarn为核心，构建了资源管理系统，实现计算任务的智能调度与冲突协调。一个基础平台的生命力，有赖于系统的基础支撑能力与对外服务能力。在面向人工智能计算需求的建设开发上，必须要考虑如何开发组织系统对外服务的能力。而人工智能研发需求的两个基本要素就是计算和数据。因此，本系统也着眼于组建基础计算能力和基础数据处理能力。在计算能力建设中，系统将传统人工智能计算方法与计算模型、当前流行的人工智能计算模型与框架，完美地融入了整个系统的计算模块中，并且与底层的硬件管理与计算资源的调度，完美地结合在一起。在数据能力的建设中，系统将自建一套以非结构化数据的标记清洗，结构化数据的清洗为主要内容的数据处理系统。在系统底层硬件管理上，支持CPU、GPU、FPGA、ASIC等通用或专用计算硬件，实现对主流计算硬件的即插即用。在计算集群的设置上，往往也是分布式的，计算集群可以分布在不同机房中，不受空间限制，是人工智能教学实训平台在底层硬件管理上的特点。在系统最核心的调度算法上，通过系统自身构建的智能化调度策略，针对不同的计算框架和机器学习方法，系统自动分配相应的计算资源，包括处理器数量、内存数量，使计算请求与计算资源的使用达到最优匹配，提高计算资源的利用效率，降低单位时间的运行成本。同时，当用户发起计算请求时，系统会根据用户距离计算中心的“距离”,自动将用户的请求适配到距离用户最近的计算集群上，以便用户可以更快速地获取计算结果，提升用户的计算体验。在教学管理方面，平台自带人工智能课程推荐功能，可为学生提供个性化课程推荐及AI课程助手，助力学生定向就业。还可以通过大数据分析，自动生成学业报告，为学生就业提供桥梁，并作为教师教学的得力助手，为高校的学生能力培养及教师的工作提供强有力的支持。
第三章教学实训平台人工智能教学实训平台的建设采用B/S架构，用户通过浏览器进行访问，且支持内网与外网同时访问。平台的管理功能是针对前端系统设置的对应的管理功能，便于教学过程中对前端系统的自定义管理。系统课程学习模式包括实验平台、项目路径和职业路径，满足不同场景的教学需求。在教学管理方面，平台自带人工智能课程推荐功能，可为学生提供个性化课程推荐及AI课程助手，助力学生定向就业。还可以通过大数据分析，自动生成学业报告，为学生就业提供桥梁，并作为教师教学的得力助手，为高校的学生能力培养及教师的工作提供强有力的支持。实训平台采用私有云模式，所有课程均在云端进行，自主研发设计的教学平台可将硬件资源进行集中调度分配，可管理大规模CPU、GPU、FPGA等高性能分布式计算集群，利用容器技术对计算资源进行虚拟化，以智能调度的方式对外提供计算服务，并依托开源分布式计算框架和深度学习框架，支持训练、推理，支持CNN、RNN等各种类型的网络模型，支持Xgboost等传统机器学习模型，适合大数据、人工智能、深度计算；课程内容涵盖操作系统、编程语言、Python数据处理、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等诸多方面，课程类型包括基础实训、关键技术掌握、应用创新等，是一个综合性的学习研究平台；平台配合专用的资源监控系统、课程监控系统，可实时的监控整个平台的硬件资源负载以及学生学习的状态，可帮助教师合理的安排课程及对应资源。3.1.学习模式3.1.1.实验平台该模式以知识体系为核心，将人工智能内容按照不同类型的知识模块进行分类。体系下包含了：操作系统、编程语言、Python数据处理、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等诸多方面，该模式围绕一个内容展开了多方面知识的学习，与现在教育方式一致，保留了师生们传统的学习授课方法。不仅如此，为满足学校的已有的课程教学资源，老师可以自定义实验内容及实验镜像，将文本类、实操类、视频类课程上传到教学平台上满足教学需求。
实验平台3.2.练习算法3.2.1.算法集算法集提供了一个环境，用户可以在里面写代码、运行代码、查看结果，并在其中可视化数据，并与平台中的数据集功能进行交互式使用，可直接调用平台当中的数据集用于算法在实际数据中的实践测试。鉴于这些优点，它能帮助他们便捷地执行各种端到端任务，如数据清洗、统计建模、构建/训练机器学习模型等。算法集的一个特色是允许把代码写入独立的cell中，然后单独执行。这样做意味着用户可以在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码。虽然其他的IDE环境（如RStudio）也提供了这种功能，但就个人使用情况来看，算法集的单元结构是设计的最好的。算法集的优势还体现在灵活性和交互性上，除了最基础的Python，它还允许用户在上面运行R语言。由于它比IDE平台更具交互性，教师也更乐于在各种教程中用它来展示代码。
3.2.2.数据集数据集功能提供数量众多的数据集，包括互联网、零售、电商、医疗等相关数据集，数据集中的数据可直接与算法集中的算法进行交互使用，为算法提供所需数据的调用支撑。教师可根据数据集的内容、格式、数量等为学生设定开放式课题，使用真实的数据集进行大数据、人工智能项目案例处理分析，深度理解掌握如何处理这些数据，例如，教师给定一份数据让学生进行预测实验，学生需设计算法进行清洗与预测等。平台提供开放式上传功能，支持用户将自己的数据上传至平台当中，并可设定是否与他人共用，可帮助用户解决数据存放管理问题，实现用户数据的开放式共享。
3.3.在线考试3.3.1.理论考核理论考核采用在线考核模式，将单选题、多选题、判断题、填空题、简答题添加在试卷上，每一道题的题目、正选、分值等内容可由管理员自行设置，简答题题采用关键词进行自动判分，同时也可以由教师手动判分。
理论考核3.3.2.实践测评实践测评考核模式是以实验操作过程为考核点，也称之为实操题考核模式，由教师在管理端设置考核步骤、分值权重，平台提供配套的实验考试环境。学生在实际操作过程中遇到的考核点，需要根据实际结果去填写，到最后统一汇总分数。该模式突破了传统的考核模式，通过实操的方式来加深印象，巩固知识。
实践测评3.4.智能教务3.4.1.教学进度分析课程实验具有核全局开关功能，打开全局考核后，进行所有实验时都必须完成实验当中设定的每一步考核才能查看下一步。接着，系统不仅自动检测到正在进行实验，也可以手动设定实验状态分析（也可以手动设置分析目标）。查看分析结果时可查看每个班级的学生在进行每个实验时完成度，查看每个实验的每个步骤的通过率、完成率、完成进度、实验总结信息等。教学进度分析功能可通过智能化的手段，有效帮助教师分析并掌握整个班级的学习情况，根据学生完成实验的进度过程进行授课，选择重点难点部分进行针对性讲解，有效降低教师授课压力，高效完成授课任务。
教学分析3.4.2.教学计划管理管理员在后台可以一次性布置全部的教学计划，规定上课时间与学习课程，随后学生通过在前端查看，即可了解到每一天的课程安排。
3.4.3.实验报告管理教师通过此功能查看学生的实验报告，支持预览和批阅等功能，后台自动统计学生学习数据，展示出每个步骤的学习通过时间、成绩正确率、班级排名等信息，并将实验数据与学生的实验报告有机结合，形成完成的实验报告。此功能相较于传统的实验报告，增加了学生的学习数据统计功能，可大大的减轻教师的负担，同时为教师了解班级整体的学习状况提供的有力的支持。
3.5.平台管理3.5.1.用户管理为满足教师方便的管理班级学院，平台提供用户组织管理功能。其中用户管理显示平台用户的信息列表，管理端可对平台用户信息进行编辑与删除，包含根据组织、专业、班级、姓名等信息进行用户模糊筛选，便于管理平台用户；角色管理显示平台现有角色，用户可编辑新的角色并赋予角色权限；组织结构管理显示平台现有的组织机构，管理端可以也可根据层级分步添加组织、学院、系别、专业、班级，对同级别下的机构进行排序。
3.5.2.资源管理用户可以在此查看版本信息、用户数量、实验数量，资源监控及用户虚拟机监控。同时后台资源监控中心可查看平台的用户数量、实验数量、职业路径数量、项目路径数量、算法集数量、数据集数量、用户分布、活跃用户等数据；实时的CPU、内存、硬盘、实例的使用情况和该时刻学生实验进行的状态；可对虚拟机进行监控所处的实验环境、创建位置、用户姓名、创建时间时间以及开启和关闭的状态。该功能的实现可便捷精准的反应出学生的问题所在，可对实验平台进行实时状态的查看，又同时提高了老师的教学质量和效率。
3.5.3.系统管理邮件系统配置是为了减轻管理端的任务负担，配置好邮件系统之后，学生在忘记登陆密码之后可以通过邮件找回密码。
第四章红亚教学资源4.1.人工智能基础课程资源4.1.1.Linux基础Linux系统是开源软件，其可靠性得到肯定，是当今举世瞩目、发展最快、应用最广的主流软件之一。在服务器平台、嵌入式系统和云计算系统所运行的操作系统中，Linux占很大比重。大数据主流框架Hadoop、Spark都架设在Linux系统上，所以现在学习和应用Linux成为众多用户和学生的首选。Linux基础Linux基础Linux系统概述Linux简介Linux应用领域Linux优势字符操作环境使用Shell字符编辑器VILinux文件系统Linux文件ext3文件系统安装和卸载文件系统进程管理Linux进程概述进程控制命令常用命令介绍目录操作文件操作磁盘操作文本编辑帮助命令用户管理Linux用户账户概述管理用户和群组命令行配置用户管理器配置系统监控与备份显示系统进程查看硬件信息查看日志文件数据备份与恢复软件包管理RPM概述RPM包的命令介绍查看软件包（检查软件包签名）软件包管理工具管理网络服务守护进程服务配置FTP服务配置邮件服务器Apache服务器
4.1.2.编程基础编程基础包含Python基础、R语言基础、Scala基础和Java基础四大模块共计82个实验项目。针对每一个所讲解的知识点都进行了深入分析，并使用生动形象的情境化举例，将原本复杂的、难于理解的知识点和问题进行简化，针对每个知识点，精心设计了相应的问题，让学习者不但能掌握和理解这些知识点，并且还可以清楚地知道在实际工作中如何去运用。编程基础Python基础Python基础Python介绍Python开发环境搭建Python基本数据类型Python变量Python基本输入输出Python模块Python运算符与表达式Python选择与循环结构Python序列操作Python列表常用方法Python元组Python列表解析式与生成器表达式Python字符编码Python字符串基本操作Python字符串格式化Python字符串方法Python正则表达式与re模块Python字典创建与使用Python字典方法Python集合创建与使用Python集合常用运算Python文件基本概念Python打开与关闭文件Python文件对象基本方法Python数据序列化与反序列化Python文件与文件夹基本操作Python函数的定义和调用Python函数参数Python变量作用域Python函数返回值Python函数嵌套定义、闭包、装饰器Python类的定义和使用Python构造方法与析构方法Python成员访问权限Python继承Python异常概念与常见表现形式Python常见异常处理结构Python的raise语句R语言基础R语言基础R语言开发环境搭建R语言对象与属性R语言向量R语言矩阵和数组R语言列表R语言数据框R语言构建子集lapply函数apply函数mapply函数split函数tapply函数R语言重复值处理R语言排序Scala基础Scala基础Scala开发环境搭建Scala控制结构和函数Scala数组相关操作Scala映射与元组Scala类与对象Scala包管理Scala继承Scala文件和正则表达式Scala特质Scala运算符(原本为scala操作符)Scala高阶函数Scala集合Scala模式匹配和样例类Scala类型参数Scala高级类型Scala隐式转换和隐式参数Java基础Java基础Java开发环境搭建Java的类和对象Java标识符、关键字与运算符Java基本数据类型Java流程控制Java继承与多态Java抽象类与接口Java内部类Java异常处理Java集合类Java基础类库Java泛型Java的输入与输出Java数据库操作
4.1.3.数学基础数字在数学体系中稳固的位置，而大数据技术也和数学紧紧地结合在一起。数学基础共计信息论、线性代数、概率论与数理统计、数值计算和最优化方法五大模块30个教学项目。大数据技术本身是一门交叉性学科，统计方法为核心，所以学习数学基础就显得尤为重要。数学基础信息论信息论熵联合熵条件熵相对熵互信息最大熵模型线性代数线性代数标量向量张量范数矩阵特征分解几种常用距离计算概率论与数理统计概率论与数理统计随机变量概率分布贝叶斯公式期望方差协方差常见分布函数最大似然估计数值计算数值计算数值计算概述上溢和下溢计算复杂性与NP问题最优化方法最优化方法最优化理论概述最优化问题的数学描述凸集与凸集分离方法梯度下降算法启发式优化方法牛顿法和拟牛顿法
4.1.4.数据库基础数据库已是当今信息社会须臾不可脱离的重要工具，数据库的教学也就成为计算机科学与技术专业的一门必修课程。在大数据技术中，数据仓库的搭建离不开传统数据库的支持，所以，学习数据库基础是为大数据的存储做准备。数据库基础excelExcleExcel函数与公式Excel数据统计与汇总VBA程序基础VBA数据类型VBA流程控制VBA综合应用mysqlMysqlMySQL简介与安装MySQL创建连接MySQL操作数据库MySQL操作数据表MySQL操作数据MySQL条件限定与正则表达式MySQL表的连接MySQL排序、分组与过滤MySQL结果合并MySQL函数MySQL导入与导出oracleOracleOracle安装与卸载Oracle数据类型（文本）表的创建与管理简单查询单行函数分组统计查询多表查询SybasePowerDesigner设计工具mongodbMongoDBMongoDB简介与安装MongoDB创建连接MongoDB操作数据库MongoDB操作集合MongoDB操作文档MongoDB条件操作符与正则表达式MongoDB之Limit与Skip方法MongoDB排序与聚合Redis+MemcacheRedis+MemcacheRedis简介、安装与配置Redis命令（包括Redis键）Redis数据类型Redis基数统计Redis服务器与连接memcached简介与安装memcached连接memcached存储memcached查找memcached统计SQLiteSQLiteSQLite简介与安装SQLite操作数据库SQLite操作数据表SQLite操作数据SQLite条件限定与通配符SQLite表的连接SQLite排序、分组与过滤SQLite结果合并SQLite之Explain细节描述SQLite函数
4.1.5.Python数据处理随着大数据疯狂的浪潮，新生代的工具Python得到了前所未有的爆发。简洁、开源是这款工具吸引了众多客户的原因。通过Python的实训练习，掌握数据采集、数据分析、模型调优等技术，实现人工智能与Python的完美融合。
Python基础知识Python基础简介Python语言概述为何学习Python语言Python主要应用领域Python开发环境搭建初识PythonPython基本数据类型Python变量Python基本输入输出Python模块Python运算符与表达式Python选择与循环结构Python猜数字游戏列表与元组Python序列操作Python列表常用方法Python元组Python列表解析式与生成器表达式字符串与正则表达式Python字符编码Python字符串基本操作Python字符串格式化Python字符串方法Python正则表达式与re模块字典Python字典创建与使用Python字典方法集合Python集合创建与使用Python集合常用运算文件操作Python文件基本概念Python打开与关闭文件Python文件对象基本方法Python数据序列化与反序列化Python文件与文件夹基本操作函数Python函数的定义和调用Python函数参数Python变量作用域Python函数返回值Python函数嵌套定义、闭包、装饰器面向对象Python类的定义和使用Python构造方法与析构方法Python成员访问权限Python继承异常处理结构Python异常概念与常见表现形式Python常见异常处理结构Python的raise语句
Python数据采集爬虫初识爬虫简介爬虫应用场景爬虫基本工作原理网络请求基础TCP/IP协议HTTP请求格式HTTP常用请求头响应状态码浏览器发送HTTP请求的过程cookie和session使用Python发送网络请求Requests模块介绍使用Requests发送post请求使用Requests发送get请求使用Requests发送带Header请求使用Requests发送带参数请求Python爬虫实战XPATH介绍及节点选择LXML介绍及使用对抗反爬虫措施网站数据爬取实验IP代理数据爬取
Python数据分析分类与预测决策树K近邻分类算法支持向量机Python随机森林Logistic回归分析人工智能网络常用聚类分析算法K-Means聚类算法系统聚类算法DBSCAN聚类算法关联规则算法Apriori算法简介Apriori算法应用协同过滤算法基于用户的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法时间序列数据分析时间序列预处理平稳时间序列分析非平稳时间序列分析Python主要时序模式算法离群点检测方法离群点检测概述基于密度的离群点检测方法基于聚类的离群点检测方法基于距离的离群点检测方法数据降维数据降维概述常用降维方法-1.机器学习简介常用降维方法-2.机器学习数学预备知识常用降维方法-3.常用降维方法的目的常用降维方法-4.常用降维方法解读模型调优与实战模型评估与调优模型评估和调优的意义评估指标模型调优建议与注意事项数据分析与挖掘实战电子商务的智能推荐财政收入分析电商产品评价分析电力窃漏识别分析电器使用情况分析
4.2.人工智能课程资源4.2.1.机器学习机器学习是人工智能中发展最快的分支之一，是人工智能的主要技术途径。在本课程体系中，机器学习处于基础地位，是学好后续课程的基础。本课程讲授机器学习的基本原理和方法，涵盖了线性回归实验分析、Python从零实现线性回归方程、机器学习模型评估方法对比分析、逻辑回归实验分析等课程的主要方法。机器学习线性回归线性回归实验分析Python从零实现线性回归方程机器学习模型评估方法对比分析逻辑回归逻辑回归实验分析Python从零实现逻辑回归方程项目实战-信用卡交易数据欺诈检测决策树与集成实例决策树算法实验分析Python从零实现决策树模型集成算法实验分析集成模型搭建实例项目实战-基于随机森林的气温预测贝叶斯算法Python从零实现贝叶斯算法项目实战-基于贝叶斯的新闻数据分类贝叶斯优化及其工具包使用实战贝叶斯分析实例聚类算法分析Python从零实现Kmeans算法聚类算法实验分析支持向量机基于SVM的简易人脸识别案例支持向量机实验分析降维算法线性判别分析实验主成分分析提升算法Xgboost建模调参实战xgboost-gbdt-lightgbm算法对比分析项目实战-使用lightgbm进行饭店流量预测隐马尔科夫模型HMM实现中文分词机器学习综合项目制作自己常用工具包特征工程试验分析项目实战-从零开始打造音乐推荐系统推荐系统实验分析关联规则工具包实战Python从零实现关联规则科比职业生涯数据分析建模Python时间序列分析实战ARIMA模型实战项目实战-人口普查数据集项目实战-收入预测模型学习曲线分析基于统计分析的电影推荐项目实战-贷款申请最大利润分析NLP-文本特征方法对比项目实战-用户流失预警机器学习项目建模模板
4.2.2.数据分析数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本课程涵盖了数据分析的主要知识内容。
数据分析统计分析方法假设检验分析相关分析方差分析科学计算库-Numpy数据分析处理库-Pandas可视化库-Matplotlib可视化库-Seaborn数据降维常用策略数据降维分析鸢尾花数据集分析数据预处理与缺失值分析数据科学你得知道的几种分布实例商品可视化展示与文本处理数据分析经典案例多变量分析实例纽约出租车运行情况分析建模基于统计分析的电影推荐任务商品订单数据集分析KIVA贷款数据分析汽车价格回归分析手写字体识别对比分析员工离职预测基于NLP的股价预测借贷公司数据分析
4.2.3.数据挖掘数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。本课程涵盖了数据挖掘的主要知识内容。数据挖掘数据挖掘经典实例解读数据特征预处理实验文本特征处理方法对比项目实战-爱彼迎数据集分析与建模项目实战-基于相似度的酒店推荐系统项目实战-商品销售额回归分析项目实战-绝地求生数据集探索分析与建模项目实战-银行客户还款可能性预测图像特征聚类分析实践竞赛优胜解决方案项目实战-快手短视频用户活跃度分析项目实战-工业化工生产预测项目实战-智慧城市-道路通行时间预测特征工程建模可解释工具包项目实战-医学糖尿病数据命名实体识别贷款平台风控模型-特征工程项目实战-新闻关键词抽取模型数据特征常用构建方法项目实战-用电敏感客户分类项目实战-京东购买意向预测项目实战-泰坦尼克号获救预测数据挖掘常用策略实战用户画像分析数据特征常用构建方法集成策略实例模型解释方法实战kaggle数据科学调查分析项目实战-房价预测项目实战-fbprophet时间序列预测自然语言处理常用工具包实战Pandas数据处理实战
4.2.4.深度学习深度学习是人工智能第三次浪潮的核心技术，广泛应用于图像识别、语音识别、机器翻译、医疗影像处理、自然语言处理、人机博弈等众多领域，使得这些领域取得了突破性进展。本课程是AI课程系列中的核心，讲授深度学习的原理、技巧和前沿技术。
深度学习神经网络算法神经网络算法实验分析word2vec词向量模型实验基于word2vec的文本分类实战维基百科数据集训练词向量模型Python从零实现神经网络PyTorch框架与实战PyTorch框架基本处理操作神经网络实战分类与回归任务图像识别核心模块实战解读迁移学习的作用与应用实例递归神经网络与词向量原理解读新闻数据集文本分类实战对抗生成网络架构原理与实战解析Keras框架与实战搭建神经网络模型再战卷积神经网络基于keras的LSTM时间序列预测任务多标签与多输出任务实战keras文本分类实战Keras实战对抗生成网络数据增强实战迁移学习与Resnet残差网络Keras框架实战模板总结Tensorflow框架与实战tensorflow安装与简介搭建神经网络进行分类与回归任务猫狗识别实战图像数据增强实例训练策略-迁移学习实战基于TensorFlow实现word2vec基于RNN模型进行文本分类任务tfrecord制作数据源将CNN网络应用于文本分类实战TF2时间序列预测Tensorboard可视化模块Tensorflow基础操作致敬经典：Alexnet网络实战Tensorflow卷积神经网络实战CNN文本分类任务验证码识别
4.2.5.自然语言处理自然语言处理和理解是智能的核心之一，在深度学习时代，自然语言理解取得了很大的进展。本课程讲授自然语言理解领域的基本概念、原理和方法，以及最新的一些技术进展。自然语言处理自然语言处理基础自然语言处理必备工具包实战-1自然语言处理必备工具包实战-2自然语言处理必备工具包实战-3NLP-文本相似度计算实例自然语言处理综合项目实现word2vec词向量模型项目实战-问答机器人项目实战-构建自己的输入法项目实战-NMT机器翻译框架项目实战-LSTM时间序列预测任务项目实战-地址邮编多序列任务
4.2.6.计算机视觉计算机视觉研究从图像中理解现实世界的技术，是人工智能的主要研究方向之一。本课程讲授计算机视觉的核心原理和方法，涵盖了主要的经典算法原理和最新的前沿成果。计算机视觉OpenCV图像处理基础Opencv图像基本操作Opencv的DNN模块分析常用图像处理策略图像阈值与平滑处理图像金字塔与轮廓检测直方图与傅里叶变换图像计算实例图像形态学操作实例图像梯度计算实例边缘检测实战图像特征-harris实例图像特征-sift实例背景建模实例光流估计实例计算机视觉综合项目项目实战-人脸检测数据与网络制作项目实战-实现人脸检测项目实战-关键点检测网络训练项目实战-关键点定位模型实现项目实战-信用卡数字识别项目实战-文档扫描OCR识别案例实战-全景图像拼接项目实战-停车场车位识别项目实战-答题卡识别判卷项目实战-目标追踪项目实战-图像风格转换（style-transfer）项目实战-图像缺失自动补全项目实战-超分辨率重构项目实战-疲劳检测第五章数据安全科研保障箱数据安全科研实验箱是在建立在学生具备完善的数据安全基础知识的层面上的，在学生掌握了一定的数据安全攻击防御学科知识的同时，亦可进行学科性的知识拓展研究；在一定程度上可延伸学生的学习和知识掌握能力；同时更加全面的提高了学生的综合知识能力。数据安全科研实验实验箱集成了四种处理器，包括A8处理器、M4处理器、Z32处理器、FPGA编程板，可通过编程实现如下科研项目：SM2密码算法与实现、12684液晶屏串行显示实验、SLE4428逻辑加密卡实验、SM3密码杂凑算法程序设计。
解决方案格式范文3篇
解决方案格式范文3篇
解决方案Solution就是针对某些已经体现出的，或者可以预期的问题、不足、缺陷、需求等等，所提出的一个解决整体问题的方案(建议书、计划表)，同时能够确保加以有效的执行。下面是第一范文网小编为你带来的解决方案格式范文，欢迎参阅。
解决方案格式范文1：b2c电子商务解决方案行业背景
近年来我国电子商务发展非常迅速，在加入WTO后，市场将更加开放，将成为电子商务在全球发展最快、潜力最大的地区之一。以下是我国电子商务发展趋势预测。硬件大发展互联网设施大发展。计算机网络设施进一步完善，带宽与速度有显著提高。
企业E化进一步普及。随着信息化建设的深入，目前，我国拥有约15000家大中型企业和1000万家小企业，预计到20xx年时将有50%～70%左右的企业实现现代化管理。对从事外贸的企业，在20xx年70%以上企业力争有能力运用电子商务的手段进行国际贸易活动。
行业需求
电子商务,顾名思义是指在Internet网上进行商务活动。其主要功能包括网上的广告、订货、付款、客户服务和货物递交等销售、售前和售后服务，以及市场调查分析、财务核计及生产安排等多项利用Internet开发的商业活动。
电子商务的一个重要技术特征是利用Web的技术来传输和处理商业信息。因此有人称：电子商务=Web+IT。
电子商务，归根结底，是要实现商务电子化。电子化、网络化、数字化也好，最终是协助商务流程的现代化，提升传统商务的效率。电子商务的发展重点，当在"商务"(bussiness或commerce)，在于交易与流通;电子化终究服务于商务，更明白地的说，电子化是实现商务的有效手段和工具，它可以革命性地带来商务手段的变革，改变商业交易的观念，但是，电子商务的研究核心终究是商务本身。
Internet电子商务=商业机会，Internet电子商务的发展对于一个公司而言，不仅仅意味着一个商业机会，它还意味着一个全新的全球性的网络驱动经济的诞生，这并非虚言。我们正在迈向一个拥有数10亿台互联电脑的世界，在这个时代，信息就意味着财富。据报道，1995-20xx年全球电子商务市场的营业额将达250亿美元，预计20xx-20xx年全球电子商务涉及的产品和服务将增加到4500-6000亿美元。通过Internet互联的计算机将是企业在下一个20xx年制胜的有效工具。
国内对于电子商务的需求，预计未来2-5年将是高峰期。此间，对于电子商务解决方案的需求，将日益两极化，"贵族式"与"平民化"(甚至免费)共存的格局将存在一段时间，其中的企业电子商务个性化将日渐凸现，对于电子商务解决方案的要求将越来越高，一些电子商务解决方案的新形式将会突破性的出现。最后，由于大型企业全力投入电子商务的联动效应带动，未来所有企业将拥有共同的(或者行业性的)交易平台，网上支付和物流配送也会有突破性进展。总之，电子商务解决方案将走出现有粗放勾勒的阶段，提供更为简单，同时也是更为精细、更为完善的电子商务实现手段。
解决方案
(1)方案宗旨：“以网络技术为工具，以客户需求为中心;以业务应用为灵魂，以企业盈利为目的”。
(2)方案概述：
目前互联网业界关于电子商务解决方案的提法有两种，有广义与狭义之分。广义地说，凡是可以有助于实现电子商务的举措，均可以划入电子商务解决方案的范畴，如提供虚拟主机、域名注册业务等。狭义而言，电子商务解决方案是重点围绕着交易而提供的一系列软件功能，如建构企业的电子商务站点、构建网上交易平台、提供网上支付接口、解决交易的后续流程。在这里，我们重点探讨的是后者--狭义的电子商务解决方案。
(3)主要内容：
建立企业营销的直销模式，并逐步向全面的网络直销进军;
借助借助恩科公司产品EIP-SiteOA建立用户管理系统;
借助恩科公司产品SiteMaster建立一个Internet网站，进行宣传的同时也为网上交易奠定初步物质基础;
借助恩科公司产品NetecSiteBusiness完善企业网站，NetecSiteBusiness是系统化、逻辑化、专业化的电子商务软件平台，能够提供网上商店为代表的网上销售系统，提供以购物引擎为代表的网上营销推广系统，还提供网上支付系统;
(4)方案特点：
恩科公司的电子商务解决方案远不仅仅是一些在网上的产品展示和交易的。它定义了新的商务的形式。除了提供买卖服务以外，电子商务解决方案还能够提供一整套服务。通过方案的实施全面提升企业的经营管理水平、大量降低经营管理成本、大幅度提高工作效率，从而成就非凡企业。
本解决方案包括以下一些基本的服务：
客户服务：向商务系统的用户提供介绍途径和确认服务
申请服务：基于商务和数据规则处理用户提供的信息。提供Web服务,保证申请的安全性。同时作为存储服务和数据服务的一个结合点，提供相应的功能。
存储服务：进行用户管理,定单处理,信息交流,促销,和广告发布,根据商务规则处理数据以及其他相关的商务服务。
数据服务：提供针对数据存储的服务,简化的程序途径以及遗留数据连通。
操作系统服务：包括目录，安全性管理和通信服务。
开发者服务：提供开发组件，开发企业数据库等必需的工具，以及提供开发周期内的技术支持。
解决方案实施的目标：
吸引：通过建立有成本效益的商务站点和应用程序，目标明确的广告和市场营销，以及个性化的促销来吸引客户和合作伙伴
交易：软件的基础结构，可实现安全的可升级的在线定单俘获，管理，行程安排功能，并且可以做到把这些功能方便的加入到现有的系统中
分析：用以理解和掌握用户以及合作伙伴的购买需求及感兴趣的数据，从而扩大一个商务网站的或者应用程序的投资回报
(5)技术要点：
采用三层体系结构;
系统具有高可用性，即容错能力;
系统具备负载均衡能力，避免资源过早耗尽;
系统可以实现数据的集中存储和备份;
系统具备在线扩展能力，包括存储能力和处理能力;
考虑数据业务的安全问题。
采用了分布式多层系统架构，可以平滑构建负载均衡和集群服务，能够很好地满足系统未来规模扩充的需要。
采用了J2EE、.NET、JDBC、XML等先进成熟的技术，在给用户提供了极大的灵活性的同时，也有效地保证了系统的可靠性。
预期效果
许多企业认为电子商务对于自己还不现实，不实用，而许多企业已经开始意识到电子商务是保持竞争力的一个重要手段。对于拥有大量顾客的企业，比如零售业、制造业、服务业等，电子商务技术正逐渐成为业务经营中至关重要的部分。传统的商业结构是适合大规模化市场，市场正在向多元化、个性化发展，企业面临竞争和效益下降的压力，说明传统的经营方式正面临挑战。传统经营中建立的内部工作流程需要花费大量成本，而新的公司采用电子商务模式，不受传统方式的约束，无需过多成本和人员的开销，从而能以低成本提供更快更好的服务。
恩科的企业电子商务整体解决方案的实施将在以下几个方面带给企业显著的效果：
降低成本，增加销售
提高企业工作效率
扩展市场范围
增加与客户良好的沟通手段
为客户提供全天候的服务
为顾客提供个性化服务
解决方案格式范文2：企业电子商务解决方案1一般中小企业“进、销、存”运作的模式
1.1机构
现代企业一般采用“产、供、销”一体化。在有生产功能的企业中，生产和销售有合一的也有分开的。一些企业不生产产品，但供和销总是有的。中小企业的机构比较单一，即便有分支机构或有合作伙伴，也多是独立经营、独立核算，各企业(或机构)多建立独立的、单一的“进、销、存”系统。企业的“进、销、存”运作一般在总裁(总经理)领导下，涉及商务、采购、库房和财务等部门，这些部门分工明确，紧密配合，支撑着公司“进、销、存”业务的正常运转。这是一种典型的物流管理模式，其管理的复杂程度与公司的规模和产品性质有关。
1.2系统需求
本方案将把企业传统的“进、销、存”从静态扩展到动态。所谓静态其实是一种账目管理，通过构造模型，取得账目上“进、销、存”的平衡。而采购或销售的过程该系统并不关心。当系统统计告诉领导“进、销、存”出现了问题，就已经远离了问题出现的时间和地点，无法及时挽回损失。如果把整个过程通过电子商务系统在网上展现给公司各级领导，这不仅仅使公司运转效率提高，还由于业务行为的规范化，起码可以挽回一些操作上的失误;还能及时获得(或称动态获得)有关信息，及早发现决策中的问题。
在改变观念后，通过电子商务的“进、销、存”系统将把注意力放在过程和监督。系统数据的采集将分散在各个职能部门随时进行。也就是说，每一个数据在它产生之日就输入到系统中，并随着业务行为的进展，数据的属性也在改变，计划中的数据变成结果数据。比如计划采购的物品变成已经采购的物品，计划采购物品的数量和价格变成已经采购物品的数量和价格。
为此，系统为采购建立物品的询价、采购审批和票据录入系统;为库房建立原材料、半成品和成品入出库系统;为销售建立客户信息、产品报价、订单审核和发货通知系统;为财务建立银行查询和支付系统;在上述各子系统的基础上，建立“进、销、存”综合查询和统计报表系统。
1.3系统功能
“进”的概念主要指采购，其功能主要有：制定采购计划和审批、询价、签订采购合同、合同执行跟踪及监督(包括运输、货物检验、处理纠纷等)、货款支付等;
“销”的概念主要指销售，其主要功能有：客户(分公司或代理商)信息管理、产品报价、订单(或合同)审核及执行跟踪、发货通知、到款信息等;
“存”的概念主要指入出库管理，其主要功能有：原材料、半成品、成品入出库通知管理、物品状态(入出库时间、存放地点、物品外观、性能状态等)管理等。
“进、销、存”的概念主要指上述子系统的综合平衡管理，其主要的功能有：将上述子系统作为自身的数据源并根据需要从中汲取数据;提供综合查询和统计报表功能;根据创建的模型进行企业物流管理方面的预测和提供决策支持方面所需的信息。
2系统的拓扑结构
采用Internet拓扑结构，这是当今流行的一种方案，其特点是充分利用国际国内已有因特网设备，传输企业自己的商务信息，其优点是信息传输费用低廉，系统易于增容和维护，有较好的安全性和保密性，客户容易掌握;缺点是网站有可能受到攻击(利用公用设施的通病)，目前国内因特网的传输速率不稳定(今后能够解决)。
3开发工具
选择开发和运行平台首要考虑的是集成能力，也就是系统能否把开发、运行(包括单机、服务器、局域网、广域网(包括Internet/Intranet))高效、最优地集成在一起。如果一个开发工具能解决应用中80%以上的问题，剩下的由其他工具完成，但可以很好地集成在该平台中，就认为这种选择是较优的。也就是“不求其全，但求能及”。根据以上判据，Notes/Domino系统是一个很好的开发和运行平台。
Notes/Domino系统可以在微软公司的WindowsNT、Windows98、一些公司的Unix操作系统上运行;自身具有完整的开发工具;还可以利用其他编程语言(如C++、Java、JavaScript、Perl)、CGI及ODBC接口、嵌入对象等补充自身的不足。也就是不离开该系统，就可应完成大部分应用程序的开发和具有一个完整的运行环境。
Notes/Domino是一个很好的文档管理数据库系统，他特有的数据流概念为群体办公创造了良好的环境，但这不等于它仅善于处理文档类数据，它同样具有很强的数值处理(如订单、合同管理，条件查询和计算)的能力。这使得它很容易在网络电子商务的应用上占有一席之地，与其他开发工具相比毫不逊色，只是国内对它这方面的能力认识还有待进一步加深，还需要增加更多成功应用的实例广为宣传。
商务数据处理与纯数据库信息库查询系统有着较大的差别，前者数据的输入具有实时性、交互性和数据流特征(多部门对数据的处理)，以数据流为特征的Notes/Domino系统(层次数据库)可以很好地发挥作用;后者主要是存贮和提供查询服务，数据较少由用户直接产生，也无需多部门对数据进行实时处理，在这种环境关系数据库可以较好地发挥作用(尤其是以关键字维系一个数据库多表(tables)之间关系和SQL语言的查询)。
建立一个网上定票系统(主要是查询)，Notes/Domino系统是否就没有可用之处了呢?回答是不见得。到目前为止，许多大型数据库系统的数据库管理部分(DBMS)十分优秀，后台事务处理(以SQL语言为基础)功能很不错，但缺少前台配套开发工具和集成环境。很多专业软件公司使用C++或其他语言开发前台，这不能不说是一种低效的选择。也有使用PowerBuilder开发前台的(就前台开发而言，这是一个不错的选择)，但其集成功能较差。Notes/Domino系统具有很好的前台开发能力，也有与关系数据库很好的接口(通用ODBC或专用接口、Oracle系统的专用接口)，同时集成功能很强。这就形成一种强强结合的局面，可以大大提高开发的效率和确保系统的性能。
电子邮件在网络应中十分重要，可以在业务数据流传递的同时，通过电子邮件告诉对方有事件发生。我们不必寻找其他的邮件系统，Notes/Domino就有，而且十分优秀。Notes/Domino有自己的电子邮件格式，但可转换成Internet的标准格式，与因特网上任何标准(POP3和SMTP协议)电子信箱交换信件。用Notes/Domino建立一个Web网站是举手之劳，创建三层结构的应用也并不困难，这是建立电子商务系统的基础。但Notes/Domino对Web客户端开发功能不如Notes客户端的功能强大(这样比较也许不合适，应为没有可比性，应该与其他Web开发工具比较。这只是希望Lotus公司更加努力，使Web客户端的开发功能更加强大)。这可能是因为：在Notes客户端驻留有Notes客户端程序，由于多年的积累，Lotus公司为C/S方式开发了丰富强大的函数、公式和前后台开发语言(LotusScript)。Web客户应用环境(B/S模式)与Notes客户应用环境不同，它是在浏览器解析HTML超文本文件的环境下工作，并不驻留任何客户端特有的程序;另外，B/S方式是在Notes4.5版本后才有的，Web界面的开发工具还不够完善和强大;也可能有其他非技术的考虑，这种局面改善得并不快。但不用编程(或少编程)，利用原有的Notes创建表单、视图的功能，方便地创建一个具有交互功能的Web主页和页面是不成问题的。另外，Notes/Domino增加了大纲、页和帧的功能，增加了Java程序类，允许前台使用JavaScript和Applet小程序，这大大增加了用户自主开发Web前后台应用程序的能力。
4支付
支付是电子商务中很重要的环节，在完整的电子商务概念中，支付也是在网上完成的。国外在电子商务的建设和应用上比我们早了许多年。已经形成了一整套电子货币或电子钱包的法律和运行机制，有着可靠的技术保障。网上支付首先要有交易双方都信任的银行，客户和银行之间通过协议建立信任关系(这种信任关系一般还需通过具有法律地位的中介机构确认)。客户需在银行开设账号，银行接受客户在网上操作提交的支付要求并认定可信后，就根据客户的要求，在交易客户双方之间转账(即完成支付)。这种操作在Internet上完成，无需客户到银行去办理汇款。收款方也在网上查询收款的情况(或银行自动通知到款的情况)。这就适应了电子商务快节奏的运转要求。
我国银行网上支付的系统正在迅速筹建中，一些银行已经率先投入服务(如招商银行和中国银行)。这对建立完整的电子商务系统无疑是一个好的信息。但电子商务系统建立的初期不必求全，即便还达不到网上支付，也可以在网上达成交易协议，可以在网上把汇款的扫描件传到供货方，供方看到扫描件就可以发货。在本方案的实例中就采用了这种支付方式。
5安全认证
网上交易的最关键之处是安全。交易双方、客户和银行之间必须建立具有法律依据的信任关系;网上传输的信息需要加密和电子签名，发出的信息不能丢失、改动和抵赖，第三方也无法窃取、篡改。为了达到上述要求，一般要在政府的监督下，建立安全认证中介机构(CA)，电子商务交易有关(包括企业、个人、银行等)的各方，都需申请由该中介机构颁发的信任字(包括公开和私人密钥，用以对数据加密和解密、电子签名)。在网上交易中，首先需要进行双向认证，在确认可信任对象后，才能继续交易活动。
当前公认的加密体制有SET和SSL，前者被认为是国际标准，后者是实用中的标准，两者都有商业产品。
由于安全认证中介机构的建立和运行比较复杂，除了技术上的问题外还有法律上的问题，目前国内还没有挂牌工作。但电子商务的发展势头很猛，许多企业已经抢占商机，电子商务系统安全认证也就无法由中介机构认定，而是企业相互之间建立事实上的信任关系。当然需要可靠的技术手段来保证网上这种信任关系的建立。
Notes/Domino系统采用SSLCA认证技术，由专门的模块来完成客户端与服务器之间的认证。客户端的浏览器软件(IE或Netscape)都有确认信任关系和运行密钥的功能。
由于分公司(或代理商)与总公司存在着一种稳定的利益关系，所以没有第三方中介机构的认定，电子商务的活动仍可以继续下去。总公司以分工公司(或代理)在网上银行的支付信息或汇款单据的复印件为依据(实际是对银行的信任)发货，不会担任何风险。
6实例-一个网上订货系统
6.1订货系统的功能
此例是上述方案中的销售管理部分，并作为一个已经运行在局域网上静态“进、销、存”系统的输入，构成异构数据库系统，前者是Notes/Domino数库系统，后者是MS-Access数据库系统，两者通过ODBC接口交换数据。销售子系统完全按照上述方案的思路建立。
汉王产品销售网络分布在全国各大中心城市，以往分公司或代理与总公司的业务往来靠电话和传真。在Internet上建立的电子商务系统将取代传统的手段。由于网络银行支付比较独立，也不普及，将逐步推广，此实例中仍靠网上汇票扫描件(图形文件)传递支付信息。
该系统的主要功能和流程如下：
客户通过Web工作站的浏览器(IE或Netscape)进入订货网站主页，键入合法的用户名和口令，便可进入订货系统。客户只需在系统提供的产品价目表上填写数量并按提交键，就完成了订货，客户可对自己已订的产品进行查询和统计，对返点数进行计算和预测，也可提出撤销订单;总公司商务部需要对客户信息、产品价目进行管理，增减产品，改变产品的价目，开列产品出库单，追踪产品的发货、到货、货款进帐等状况，还要根据客户的订货计算返点数等;总公司库房根据商务部的出库单据发货，并向商务部和客户通报发货情况;财务部追踪货款到达情况，并向商务部通报货款到达情况;订货该系统由商务部管理，系统需向管理者提供数据备份和向公司静态“进、销、存”系统传输数据。总公司、分公司或代理都有电子信箱，系统的每一次的信息传递，还将自动通过电子信箱通知对方。
6.2运行环境
1.客户运行环境
Web客户工作站在Windows95或Windows98环境使用IE或Netscape浏览器软件，通过当地的ISP接入服务实现对Web网站服务器的访问。
2.服务器平台
采用WindowsNT4.0操作系统;
用LotusNotes/Domino5.0建立Web网站和应用程序服务器;
用SSL安全协议的CA认证服务器;
使用POP3SMPT邮件传输协议的电子信箱服务器。
解决方案格式范文3智能停车场管理系统解决方案概要
大华针对智能停车场系统，拥有完善的研发、测试、生产、销售、售后流程，云集了一批富有行业经验的专业人才和工程技术人员。在多年从事野外全天候环境下的交通控制技术研究的基础上，开发了整合型感应式智能停车场管理系统，具有技术先进、可靠性强、征稽管理功能强的特点，为客户提供业内最为完善的出入口控制管理设备和系统解决方案。
问题与挑战
伴随着汽车保有量的迅速增加，城市汽车和停车位之间的矛盾也日益突出。在一些新建项目或土地资源不十分紧缺的地区，停车难问题更多的是利用地下停车场或地面多层停车场来提供更多的停车位的方式解决。然而在一些土地资源异常紧张的市中心地段，周围建筑已经饱和，没有多余资源或无法暂停周围商户营业来建设地下停车场或地面停车场的时候，利用各种空地建设的广场式停车位则承担了大部分停车需求。
目前这类停车场或停车位还停留在原始的人工监管阶段，完全由人工查看车位、计时、收费。遇到高峰时间，车辆多，周转快，监管人员根本无法顾及每一辆车，常常出现车辆逃费或不知道车辆什么时候进来，只能收取基本停车费的情况。同时，由于缺乏对收费人员的监管手段，人工收费不可避免的出现假账、错帐、人情帐的情况，给停车位的运营者带来巨大损失。
方案介绍
大华智能停车场管理系统以视频识别车牌或非接触式智能卡作为车辆出入停车场的凭证，是一套融合了图像对比管理、字符叠加、语音提示、万能查询打印等多种先进技术为一身的多媒体综合车辆管理系统，可较大提升停车场出入口的周转效率，使不停车入场成为现实。同时大华智能停车场管理系统提供了可视化的场内管理方案，采用视频手段实现对车位上车辆的行为进行感知，为车位引导和反向寻车等智能化功能提供了最为完善的系统解决方案。