文献类型：期刊文章

作　　者：吴湘宁[1] 彭建怡[1] 罗勋鹤[2] 刘远兴[1] 李敏[3]

WU Xiangning;PENG Jianyi;LUO Xunhe;LIU Yuanxing;LI Min(School of Computer Science,China University of Geosciences(Wuhan),Wuhan 430078,China;Office of Laboratory and Equipment Management,China University of Geosciences(Wuhan),Wuhan 430074,China;School of Computer Engineering,Jingchu University of Technology,Jingmen 448000,China)

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)计算机学院,湖北武汉430078 [2]中国地质大学(武汉)实验室与设备管理处,湖北武汉430074 [3]荆楚理工学院计算机工程学院,湖北荆门448000

出　　处：《实验技术与管理》

基　　金：中国地质大学(武汉)中央高校教改基金(本科教学工程)项目(2019G51);中国地质大学(武汉)实验技术研究项目(SJ-201825)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：10

起止页码：244-250

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、IC、JST、RCCSE、核心刊

摘　　要：该文讨论了高校在建设人工智能实验室时,需考虑的计算能力、训练数据集、算法及框架这三大要素,设计了人工智能实验室的架构,并重点介绍了单机深度学习实验平台和基于CPU加速云服务的共享深度学习实验平台的设计思路和技术方案。此外,还介绍了人工智能实验课程的体系和实验项目。

关 键 词：人工智能 实验室建设  实验课程体系

分 类 号：G482[教育学类] TP399]