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智能带动产学研价值链 五舟释放AI教育新动能
发布于:2020-07-03  来源:网站原创  
2020年,新基建成为中国经济的热词,赋予未来更多生命力和可能性,和传统的“铁公基”思路不同,新基建的核心是数字和智能化,人工智能、大数据等技术渗透到越来越多的应用场景中,新技术所产生的化学反应已经显现。

从互联网世界到新基建构建的智能世界里,人工智能(AI)正在与各行各业深度融合发挥引擎作用。比如AI与教育场景的融合,无论是K12教育还是高等教育、职业教育,整个教育产业正在智慧升级。

当AI教育成为热门赛道时,引来众多AI企业竞相追逐,长期扎根智慧教育场景的五舟科技洞察前沿应用,通过快速落地不断打开AI教育的突破口,精准把握AI趋势促进AI教育产业化发展。


在7月3日五舟科技联合英特尔召开的“AI+教育创新峰会”上,五舟科技再次亮出硬核:

一是全场景深度应用AI技术打造针对性的AI教育解决方案,通过深度学习与新一代人工智能科研教学一体化实验平台创新教育教学模式,使AI教育形成看得见的效果。

二是将产学研的生态融合,健全和完善人工智能人才培养体系,促进AI教育产业化的发展,为智慧教育变革提供强劲动力。






AI教育产业化的思维


眼下,面向深度学习算法模型的新一代人工智能在行业领域、国家战略方面的作用日益凸显,高等教育迎来新一轮信息化系统与专业学科建设高潮。

从国家顶层设计上看,AI+教育有巨大的政策利好。2019年3月,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,全国共有35所高校获首批“人工智能”新专业建设资格;2020年初,又有180所高校获批人工智能专业建设资格,众多高校加快行动加快深度学习与新一代人工智能学科的多元化专业设置。

在产业端,如何促进新一代人工智能产学研融合?在AI+教育创新峰会上,来自深圳大学计算机与软件副院长李坚强从深圳大学人工智能学院的探索实践角度,探讨高等院校作为行业企业,如何将科研技术与高新人才输出的结合,找准人工智能专业的基本方向。




在李坚强副院长看来,对于高等院校来说,找准新工科的落脚点,要面向产业需求,建立具备跨学科、跨领域的特色深度学习与人工智能专业设置。

这也意味着在具体的教育实践中,需要有创新的平台来支撑。

把握战略趋势和实践中,五舟科技在产业的主航道提前站位,让技术不脱离场景,针对性打造的深度学习与新一代人工智能科研环境管理平台,将深度人工智能科研教学融合,繁荣产业生态。


在五舟科技总裁谢高辉看来,五舟科技将AI与教育产业的融合布局,从产业的角度有效的将人工智能领域的创新科研技术项目与行业特色应用结合在一起,促进科研项目测试与应用落地。

软硬打底的全栈AI能力



随着人工智能与产业的深度融合与升级,可以明显地感觉到新的基础设施带来新的商业模式,作为教育产业的重大红利,AI的研发和普惠应用才是根本,教育行业要全面拥抱AI,一定不能脱离开放平台模式。

在AI教育创新峰会上,五舟科技的深度学习与新一代人工智能科研环境管理平台受到广泛关注,该平台面向高校科研、教学、实训等应用场景,提供一体化深度学习基础计算资源隔离、调度、可视化资源监控与管理。





从开放性而言,深度学习与新一代人工智能科研环境管理平台支持TensorFlow、Caffe2、THEANO、PyTorch、KERAS、MXNet、百度飞桨等深度学习框架,在有效打通深度学习开发环境、计算资源与数据资源的同时,为科研实验与教学、实训实验用户提供独立登录门户,在业务层互不影响。

针对深度学习框架内的各个独立工作模块,平台为高校科研实验提供更加智能的容器化部署,以及更具效率的分布式训练。同时提供了包括:AutoML,XAI,特征工程,数据标记等业界先进科研工具集成,为高校面向深度学习与新一代人工智能科研工作流程提供优化与效能提升工具。



基于对细分场景和特定需求的精准把握,五舟科技的深度学习最佳算法模型科研加速库软件,通过将机器翻译、语音识别、语法分析、图像信息领域的经典科研数据集,与『预训练』深度学习最佳实践算法的紧密匹配,加速科研项目效率,支持自定义模型扩展来满足科研项目特定的需求。

同时面向人工智能在自然语言处理、知识工程、自动驾驶技术、多模态学习等几十种热门方向上,该平台提供基于人工智能工作流集市,实现一键部署的工程案例,并端到端覆盖基础数据,模型训练代码,以及相关引用论文支撑,为高校建立面向多领域,多行业丰富的科研教学项目案例智库。


在武汉大学“面向电力系统的知识发现、解析、服务及人机交互平台”项目中,五舟科技的人工智能科研平台具备先进,稳定的容器化架构,并支持广泛深度学习框架,同时提供业界在图片分类,图片生成,语言建模,语义情感分析,自然语言推理,语音识别,文本汇总,翻译等领域的高质量科研数据集,数据集所对应的预训练深度学习最佳实践模型,以及关联科研论文、源代码,具备较高的技术与科研价值。




和互联网相比,人工智能的产业链更长,算法、算力、数据、场景四要素中,数据是矿,算力是电,没有超强的算力支撑,这些天量的数据就难以产生真正的价值。

五舟科技联手英特尔加快在人工智能开放创新平台在高等院校的布局,英特尔引领着人工智能技术发展,拥有完整人工智能领域产品及技术,全方位的产品解决方案,助力AI教育。







基于英特尔在人工智能领域的创新技术,快速启动及部署分布式人工智能运算,实现高效人工智能训练算法,并配合 OpenVINO™加速推理运算;采用矢量神经网络指令(VNNI)的全新英特尔深度学习加速提高了人工智能推理的表现。




面向数据存储运算,人工模型训练以及人工智能模型部署应用建立物理资源池,分别通过千兆与万兆网络实现管理流量与人工智能业务流量分流。

深度学习与新一代人工智能科研教学一体化实验平台提供统一硬件资源编排管理、人工智能工作流调度,及性能监控。集群支持简便的按需扩展、迁移与组件升级;提供负载平衡、容错、FPGA异构混合训练等功能,并有效连接Movidius™等边缘计算智能设备。这样一来,科研、实训、教学用户各自通过独立门户登录,互不影响。

通过创新的技术平台,五舟科技将计算、分析、应用、数据深度结合起来,打造软硬一体的全站AI能力,为人工智能在高校产业应用中提供更合适的环境,让AI教育更有生命力,推动AI产业链的良性发展。

AI人才培养的专业路径



不少人把人工智能仅仅当作一项技术,实际上,它是一套软硬件结合的复杂应用,赋能行业AI人才培养,高等教育、职业教育必将加快并细化面向人工智能学科在更多高校的多元化专业设置。

华中科技大学软件学院副教授吕泽华、深圳职业技术学院粤港澳大湾区人工智能应用技术研究院研究主任毛亮在会上都提到了人工智能目前在高等教育、职业教育的探索,他们认为,新一代人工智能正推动新工科人才培养向智能化、自动化和精准化等目标转变。



在具体落地层面,五舟科技给出了更可靠的专业路径,促进新工科学科专业的生成以及新工科学科专业的融合发展。


从新一代人工智能的智能细分上,高等院校应面向不同行业需求着重培养细分领域人才。在医疗金融领域,往往强调计算智能应用;在语音图像领域,往往强调感知智能;在智能制造领域,往往强调理解智能;在零售,自动驾驶,工业机器人领域则强调自我行为智能。高等院校应该在结合软件开发,大数据,深度学习,机器学习等技能的基础上,设置具备产业特色智能细分领域课程。

为此,五舟科技基于创新的人工智能专业课程体系模型,开启设计了面向多个新一代人工智能专业方向的课程体系与人才培养魔方模型,覆盖了新一代人工智能的四大核心方向,包括:算法模型、开发工程、商业应用、部署架构。




这四大方向具体可以通过 30 多门面向实验操作的人工智能专业课程体系资源,为高等院校人工智能专业建设,培养新一代人工智能技术人才提供全方位的支撑。

结束语:

如何让人工智能成为教育行业新的基础设施,使人工智能‘新基建’的建设投入发挥最大效能?五舟科技从底层硬件到上层应用软件全栈着眼,通过人工智能技术与教育融合,创新教育、教学和学习方式,从根本上解决AI教育应用的问题。


而作为智慧教育的践行者,五舟科技着眼于AI教育产业发展,不仅融合英特尔等技术企业,还促进产业学研融合,建立开放融合的人工智能生态,形成可行和落地的AI人才培养方案,推动智慧教育变革,实现AI教育产业升级核心价值。
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