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  • 人工智能邊緣計算平臺eAI7500 產(chǎn)品型號:eAI7500
    人工智能邊緣計算平臺是為高校人工智能核心課程——《機器學習》、《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》、《計算機視覺》、《自然語言處理》等課程進行各類算法學習實驗、相關應用案例開發(fā)的開放性計算平臺。
詳細內(nèi)容
平臺簡介
人工智能邊緣計算平臺是為高校人工智能核心課程——《機器學習》、《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》、《計算機視覺》、《自然語言處理》等課程進行各類算法學習實驗、相關應用案例開發(fā)的開放性計算平臺。該平臺包括:人工智能邊緣計算系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、開源機器學習案例庫、開源深度學習框架及案例庫、自然語言處理案例庫、大量訓練與測試數(shù)據(jù)等。本開發(fā)平臺主要解決以上四門課程教學工程實踐問題,真正培養(yǎng)學生具有人工智能專業(yè)技術的實踐項目開發(fā)及應用能力。

硬件參數(shù)
邊緣計算系統(tǒng)
1、CPU:6核64位 CPU + 6MB二級緩存+4MB三級緩存;
2、GPU:384核CUDA內(nèi)核+48個Tensor內(nèi)核;
3、DL加速器:2個NVDLA引擎;
4、視覺加速器:7路VLIW視覺處理器;
5、內(nèi)存:8GB 128位 LPDDR4內(nèi)存;
6、存儲:128G電子硬盤;
7、視頻:視頻編碼—4Kx2K/30Hz;視頻解碼—4Kx2K/60Hz,4Kx4K/30Hz;
8、接口
(1)以太網(wǎng):10/100/1000BASE-T自適應;
(2)無線網(wǎng)卡:802.11ac WIFI + 藍牙;
(4)顯示:HDMI 2.0;
(5)USB:4路USB 3.0 + USB 2.0;
(6)其他:GPIO, I2C, I2S, SPI, UART。
9、電源:DC19V 插孔;
10、機箱:工控專用機箱;
11、顯示器:21寸HDIM接口LCD顯示器;
12、外設:鍵盤、鼠標一套;
13、預裝:預裝ubantu 18.0以上操作系統(tǒng)。

計算機視覺系統(tǒng)
1、200萬像素相機;
2、1/2.7”CMOS傳感器;
3、最大圖像尺寸:1920×1080;
4、RJ45以太網(wǎng)接口或USB接口;
5、電源:DC5V或DC12V。

應用開發(fā)案例
1、計算機視覺基礎案例
   1.1 在圖像上繪制直線、圓及字符串;
   1.2 圖像的灰度處理;
   1.3 圖像的閾值分割及平滑處理;
   1.4 圖像的運算、比較及變化;
   1.5 圖像的顏色提取、拆分及合并;
   1.6 圖像形態(tài)學;
   1.7 圖像形態(tài)學濾波;
   1.8 邊緣檢測;
   1.9 霍夫(Hough)直線、圓形檢測;
   1.10 輪廓提取及缺陷檢測;
   1.11 圖像顏色直方圖分析;
   1.12 圖像多邊形;
   1.13 圖像的矩;
   1.14 模板匹配;
   1.15 圖像特征點檢測。

2、計算機視覺應用案例
(1)視覺定位
     1.1 原點視覺定位;
     1.2 裝配視覺定位。
(2)視覺測量
     2.1 距離與長度測量;
     2.2 角度測量;
     2.3 圓弧與正圓、橢圓測量。
(3)視覺識別
     3.1 產(chǎn)品生產(chǎn)日期檢測;
     3.2 車牌及號碼檢測;
     3.3 條碼、二維碼識別;
     3.4 物料形狀、顏色識別;
     3.5 物料視覺識別與分揀;
     3.6 道路標志識別;
     3.7 人臉識別。
(4)視覺檢測
     4.1 零件缺陷檢測;
     4.2 產(chǎn)品質(zhì)量檢測。

3、機器學習課程開源應用開發(fā)案例
   3.1 眼鏡類型分類的決策樹算法案例;
   3.2 手寫數(shù)字分類k最近鄰算法案例;
   3.3 簡單數(shù)據(jù)集分類的線性模型算法案例;
   3.4 小規(guī)模數(shù)據(jù)點分類的SVM算法案例;
   3.5 留言板侮辱性言論屏蔽的貝葉斯分類器算法案例;
   3.6 距離測量的流行學習數(shù)據(jù)降維算法案例;
   3.7 地圖標記點分類的聚類算法案例;
   3.8 聲納信號分類的隨機森林算法案例;
   3.9 毒蘑菇相似特征分析的Apriori算法學習案例;
   3.10 走迷宮的強化學習案例。

4、深度學習課程開源應用開發(fā)案例(含自然語言處理與語音識別課程開源應用開發(fā)案例)
(1)深度學習主要網(wǎng)絡結(jié)構與應用
     1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及應用;
     1.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及應用;
     1.3 殘差網(wǎng)絡及應用;
     1.4 生成對抗網(wǎng)絡及應用。
(2)深度學習開源框架與搭建
     2.1 基于TensorFlow框架的網(wǎng)絡模型搭建;
     2.2 基于PyTorch框架的網(wǎng)絡模型搭建。
(3)深度學習在自然語言處理的應用
     3.1 中文分詞與詞性標注;
     3.2 句法分析與文本處理;
     3.3 機器翻譯。
(4)深度學習在圖像處理的應用
     4.1 手寫數(shù)字識別;
     4.2 圖像分類;
     4.3 目標檢測識別;
     4.4 人臉識別;
     4.5 圖像生成。
(5)深度學習在語音識別的應用
     5.1 語音識別模型;
     5.2 語音輸入法;
     5.3 語音合成。
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