建设背景与常见痛点
高校在建设人工智能实训条件时，往往同时面对软硬件选型分散、算法环境配置复杂、课程内容与设备脱节、教师二次开发成本高等问题。单纯采购计算设备并不能自然形成可教学、可考核、可持续更新的实训体系。
风扬信息以专业人才培养目标为起点，将实验平台、在线学习与训练工具、课程资源及实施服务纳入同一建设框架，帮助学校把设备能力转化为稳定的教学能力。
总体建设架构
方案按照“基础认知—算法训练—场景应用—综合创新”四个层级组织教学内容，并以统一的软件平台连接课程、数据、算力和实验设备。
- 基础层：Python、Linux、数据处理与人工智能基础实验
- 算法层：机器学习、深度学习、数字图像处理与机器视觉
- 应用层：智能感知、机器人控制、边缘部署与行业项目
- 创新层：综合项目、学科竞赛、毕业设计与教师科研验证
建议配置与教学内容
根据专业规模、课程数量和并发人数配置人工智能实验设备、智学云平台、多人协作标注训练平台及配套课程。所有配置均应以学校现有人才培养方案和实训场地条件为依据，不采用固定套装强行匹配。
- 人工智能实验与边缘计算设备
- 在线课程、代码实验和学习过程管理
- 数据采集、标注、训练、评估与部署工具
- 机器学习、深度学习、视觉与智能传感器课程资源
实施、培训与持续服务
项目实施包括需求调研、场地与网络确认、设备部署、软件初始化、课程导入、教师培训和试运行。交付后可围绕课程更新、实验扩展、竞赛训练和项目化教学继续提供技术支持。