人工智能AI实验室|人工智能行业应用实训室建设方案

多元化人工智能实验室建设方案

全栈式产品体系，匹配多学科/多专业的多样化需求

人工智能基础实验室

支撑人工智能专业教育的核心基石，提供各类实验箱，覆盖机器视觉、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等基础技术方向，AI教学必备，项目资源丰富。还可无缝衔接大模型、机械臂、嵌入式、物联网等多技术方向，赋能跨学科交叉教学。
机器人实验室

聚焦机器人感知、决策与控制的各类教学实训平台，重点支撑计算机视觉、语音识别、嵌入式Linux、工业机械臂、ROS机器人、运动规划、SLAM、大模型等核心技术。适用于电子信息工程、自动化、机器人工程等专业，《嵌入式智能系统》、《机器人控制系统开发》、《模式识别与机器学习》等课程教学。
具身智能实验室

探索具身智能前沿的教学科研应用平台，包括人形机器人、人工智能机器狗、具身智能教学实验箱、具身智能虚拟仿真系统等。聚焦机器人运动控制、多模态人机交互、具身智能、大模型等前沿技术，构建完整的机器人应用闭环。平台开放性强，且支持二次开发，满足从教学演示到科研创新的多层次使用需求。
大模型实验室

面向大模型全链路学习与创新的专业平台，包括大模型教学实验箱、大模型虚拟仿真系统等。覆盖提示工程、微调训练、智能体开发与应用部署，满足大模型基础教学、场景应用教学。旨在将大模型能力赋能于各垂直行业与科研领域，培养大模型时代的核心研发人才。
AI+智慧行业实训室

以产业智能化需求为导向的跨学科应用创新实训平台，提供多行业人工智能技术落地应用实训系统，包括工业互联网、智能家居、智能交通、智慧城市、智能医疗、智慧农业等，助推产教融合创新教学模式。平台形式多样，包括实训套件、沙盘实训系统、实训台等。

人工智能虚拟仿真教学实训解决方案

新一代虚拟仿真实验教学2.0，人工智能全景实训解决方案

解决AI教学三大痛点

2D算法+代码自动生成+3D项目
AI仿真基础教学

覆盖80%以上主流AI技术
AI+行业应用仿真教学

6大行业应用3D沉浸式场景
虚实融合，混合教学

无缝兼容多款AI教学硬件平台

算法原理讲解

组件可视化学算法，算法学习更直观

代码编程实现

Python代码自动生成，编程及算法应用更高效

综合项目实战

3D应用场景案例教学，全链路项目实战

机器视觉

从机器视觉角度，具像化解析图像处理、特征提取的过程，真正去理解和掌握机器视觉中的图像认知。

项目：辅助驾驶
机器学习

通过结合概率论，实现传统机器学习的相关算法，并大量地通过组建算法呈现内在的实质与前后关系的联系，为深度学习打下结实的基础。

项目：房价线性回归预测、鲍鱼年龄预测、共享单车租赁预测、莺尾花分类、糖尿病预测、垃圾邮件分类、蘑菇毒性分类、乳腺癌分类
深度学习

基础

分析从2012年到目前的所有算法的共性结构，即MLP多层感知机。深挖深度学习不同算法的共性知识点，并展示数据特征、网络特征、结果特征的可视化教学。

项目：游戏吃鸡预测、PM2.5预测
CV-卷积

神经网络

从可视化入手，解析卷积能够更好识别的图像的原因，结合池化，多通道卷积等，搭建卷积神经网络的基础认知与概念。

项目：手写数字识别
CV-视觉经

典神经网络

虚拟仿真系统通过搭建经典神经网络的结构，设置对应的卷积、池化、激活函数的参数以及张量大小，实现经典神经网络的结构复现，并掌握其优势。

项目：花卉分类、蜜蜂蚂蚁分类、猫狗分类、汽车分类
YOLO-

图像处理

基于虚拟仿真系统，学习和了解YOLO的相关算法与应用场景，对YOLO的结果以及后续处理进行认识。

项目：YOLO11图像分类、YOLO11日标检测、YOLO11-实例分割、YOLO11姿态估计、YOLO11倾斜边界框目标检测等
NLP-循环

神经网络

展开NLP循环神经网络学习涉及的关键步骤，覆盖从数据预处理到模型部署的整个过程，同时细化算法原理流程，最终达到可视化结构的区别与先进性的能力。

项目：基于DNN的风电功率预测、基于RNN的风电功率预测
CV-NLP-

Transformer

从Encoder-Decoder结构到注意力机制，从位置编码到LN，分步骤、分知识点的拆分Transformer的具体结构，并且通过张量维度变化，实现Transformer原架构的搭建与认知。

项目：手写GPT网络与使用
基础视觉

应用

结合基础视觉应用场景，实现更多项目级别的内容。

项目：颜色识别、形状检测、二维码识别、车牌定位、车牌训练、车牌识别、数字定位、数字识别、手势识别关键点检测、AI手势PPT翻页
基础语音

应用

结合基础语音应用场景，实现更多项目级别的内容。

项目：认识模拟声音与数字声音、声音时域与频域转换、声音的mel特征提取
大模型工

作流编排

拖拽组件零代码构建大模型工作流，内置LLM应用所需关键技术栈：支持数十种模型、知识库管理、Prompt编排、RAG引擎、Agent框架及灵活流程设计，并支持多模态开发及自定义工作流。

项目：聊天助手、工具调用、天气预报智能体、文档提取、RAG知识检索、VL多模态、自定义工作流
综合项目

应用场景

虚拟仿真系统预设了多个具有代表性的综合项目，将理论知识与实际应用相结合，验证整合知识点解决问题的能力，通过解决实际问题来深化对人工智能原理和方法的理解。打造以实践导向的学习模式。

项目：工业流水线智能分拣、垃圾分类、自动驾驶、智能对话机器人、智慧城市、具身智能机械臂