基于云服務(wù)的“人工智能”課程實(shí)驗(yàn)改革探索

　　【摘要】 針對(duì)“人工智能”課程實(shí)驗(yàn)中存在的各種問(wèn)題，提出在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中引入企業(yè)云服務(wù)平臺(tái)，支持實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)等實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)的方法。在云平臺(tái)的支持下，可以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量、高運(yùn)算能力要求的AI算法實(shí)驗(yàn)。云端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的引入豐富了教學(xué)手段，解決了實(shí)驗(yàn)算力不足、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量不足、實(shí)驗(yàn)過(guò)程難以監(jiān)控，以及實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果難以評(píng)價(jià)的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的引入有助于激發(fā)學(xué)生的主觀能動(dòng)性和創(chuàng)新實(shí)踐能力。

　　劉麗玨; 陽(yáng)春華; 陳白帆; 王雅琳; 高琰， 工業(yè)和信息化教育 發(fā)表時(shí)間：2021-10-22

　　【關(guān)鍵詞】人工智能;云實(shí)驗(yàn);ModelArts;AI平臺(tái);交叉學(xué)科

　　0 引言

　　人工智能主要研究如何利用計(jì)算機(jī)和自動(dòng)機(jī)去模擬、延伸、創(chuàng)造和擴(kuò)展生物的智能，設(shè)計(jì)和建造具有擬人智能水平的智能系統(tǒng)[1]，并把這類(lèi)系統(tǒng)應(yīng)用到科學(xué)技術(shù)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和人民生活的各領(lǐng)域。“人工智能”課程涉及認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、生物信息學(xué)、數(shù)學(xué)、人工生命、腦科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)和哲學(xué)等學(xué)科，是一門(mén)綜合性強(qiáng)、實(shí)踐性強(qiáng)、創(chuàng)新性強(qiáng)、應(yīng)用領(lǐng)域廣、多學(xué)科高度交叉的前沿課程[2]。

　　中南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院設(shè)有智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，擁有國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)——智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)。“人工智能”課程已開(kāi)設(shè)30余年，是國(guó)家級(jí)精品課程、國(guó)家級(jí)資源共享課、新世紀(jì)網(wǎng)絡(luò)課程、國(guó)家級(jí)雙語(yǔ)教學(xué)示范課程、國(guó)家級(jí)精品視頻公開(kāi)課、中南金課、中南大學(xué)開(kāi)放式精品示范課堂。“人工智能”課程以人工智能和智能系統(tǒng)理論為指導(dǎo)，以智能機(jī)器人、智能識(shí)別和智能信息處理系統(tǒng)為應(yīng)用背景，依托精品課程群，發(fā)揮了示范作用[3]。

　　1 “人工智能”課程教學(xué)中存在的問(wèn)題

　　隨著新一代深度感知、高速傳輸、海量存儲(chǔ)和智能處理等技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟[4]，人工智能技術(shù)不再是紙上談兵的理論，這對(duì)課程的實(shí)踐環(huán)節(jié)提出了更高的要求。受學(xué)校實(shí)驗(yàn)室環(huán)境和設(shè)備的限制，綜合性、前沿性實(shí)驗(yàn)難以開(kāi)展，主要表現(xiàn)在如下3個(gè)方面。

　　(1)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容過(guò)于簡(jiǎn)單，缺乏綜合性實(shí)驗(yàn)。課程實(shí)驗(yàn)往往只注重對(duì)知識(shí)點(diǎn)的強(qiáng)化，而忽略了其實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。多數(shù)實(shí)驗(yàn)均為演示型、體驗(yàn)型實(shí)驗(yàn)，無(wú)法真正讓學(xué)生領(lǐng)會(huì)到實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題并培養(yǎng)解決問(wèn)題的能力。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)中，只能通過(guò)演示型實(shí)驗(yàn)讓學(xué)生了解網(wǎng)絡(luò)迭代優(yōu)化的過(guò)程，而對(duì)較重要的應(yīng)用場(chǎng)景——圖像識(shí)別的實(shí)驗(yàn)卻難以支撐。

　　(2)實(shí)驗(yàn)設(shè)備老舊，無(wú)法滿足新技術(shù)要求。學(xué)校的實(shí)驗(yàn)室設(shè)備仍然停留在單臺(tái)計(jì)算機(jī)的水平，且實(shí)驗(yàn)室的設(shè)備只能在學(xué)生實(shí)驗(yàn)期間使用，學(xué)生一旦離開(kāi)則不能繼續(xù)運(yùn)行。與此相對(duì)應(yīng)的，是以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為代表的主要靠數(shù)據(jù)、算力和算法支撐的新一代人工智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)需求，其中很多實(shí)驗(yàn)需要學(xué)生長(zhǎng)時(shí)間自行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。老舊設(shè)備無(wú)法承載大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高速運(yùn)算的需求，實(shí)驗(yàn)室管理辦法也沒(méi)有跟上新的需求。即便是進(jìn)行簡(jiǎn)單的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別實(shí)驗(yàn)，1臺(tái)實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)完成1次實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練也需要15~30分鐘。

　　(3)實(shí)驗(yàn)考核困難，難以定量分析。由于條件限制，以往的實(shí)驗(yàn)只能是驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，且由于單機(jī)的形式，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)環(huán)境難以統(tǒng)一，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算基礎(chǔ)不一致，教師對(duì)學(xué)生實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)的表現(xiàn)多半只能通過(guò)實(shí)驗(yàn)報(bào)告來(lái)評(píng)價(jià)。這里面摻雜了很多主觀因素。例如，對(duì)于回歸分析的實(shí)驗(yàn)，每名學(xué)生1份數(shù)據(jù)，每人的機(jī)器都有區(qū)別，導(dǎo)致最后只能從擬合程度來(lái)判斷實(shí)驗(yàn)效果，而無(wú)法對(duì)時(shí)間性能、空間性能進(jìn)行更全面的評(píng)價(jià)。且數(shù)據(jù)量受到單機(jī)存儲(chǔ)量限制，只能進(jìn)行小樣本實(shí)驗(yàn)，無(wú)法再現(xiàn)實(shí)際工作中可能出現(xiàn)的問(wèn)題。

　　2 云實(shí)驗(yàn)的引入與設(shè)計(jì)

　　在高校實(shí)驗(yàn)環(huán)境建設(shè)相對(duì)落后的同時(shí)，很多科技企業(yè)開(kāi)始布局人工智能領(lǐng)域[5]，并且推出相應(yīng)的云端計(jì)算服務(wù)平臺(tái)。ModelArts是華為公司面向開(kāi)發(fā)者提供的云端AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端— 邊—云模型按需部署能力，幫助快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。中南大學(xué)于2018年底申請(qǐng)教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目，與華為公司達(dá)成協(xié)同育人協(xié)議，將ModelArts引入“人工智能”等相關(guān)課程的實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，為課程實(shí)驗(yàn)提供云端算力支持。

　　2.1  ModelArts應(yīng)用背景

　　ModelArts是華為公司針對(duì)AI開(kāi)發(fā)者面臨的一系列困難設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，所謂 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在 ModelArts上完成。從技術(shù)上看，ModelArts底層支持各種異構(gòu)計(jì)算資源，開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)需要靈活選擇使用，而不需要考慮底層的技術(shù)。同時(shí)， ModelArts支持Tensorflow、PyTorch等主流開(kāi)源的AI開(kāi)發(fā)框架，也支持開(kāi)發(fā)者使用自研的算法框架。面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開(kāi)發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI 應(yīng)用;面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開(kāi)發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用;面向AI工程師，提供多種開(kāi)發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開(kāi)發(fā)者編碼擴(kuò)展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。對(duì)不同層次使用者的支持，正好符合課程實(shí)驗(yàn)中不同需求何難度的實(shí)驗(yàn)要求，非常適合作為實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)。 ModelArts中典型的AI算法訓(xùn)練和發(fā)布流程，如圖1所示。

　　ModelArts預(yù)置了大量已標(biāo)注數(shù)據(jù)集，可以支持目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別等多種任務(wù)，還支持用戶上傳自建的數(shù)據(jù)集，并提供了標(biāo)注工具;在算法開(kāi)發(fā)過(guò)程中，Tensorflow、PyTorch等主流框架均已集成進(jìn)去，并有大量預(yù)置算法模型供使用者選擇使用，有利于快速實(shí)現(xiàn)課堂上介紹的各種框架和算法，便于學(xué)生對(duì)之建立起感性認(rèn)識(shí);至于訓(xùn)練模型，平臺(tái)提供分布式集群進(jìn)行訓(xùn)練，遠(yuǎn)超老舊實(shí)驗(yàn)設(shè)備所能提供的計(jì)算資源，大大縮短了訓(xùn)練時(shí)間，另外零編程的自動(dòng)學(xué)習(xí)方式方便課堂演示實(shí)驗(yàn)效果，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣;訓(xùn)練后的模型可以很容易地進(jìn)行部署，提供預(yù)測(cè)推理功能，支持各類(lèi)應(yīng)用。

　　2.2  課程實(shí)驗(yàn)安排

　　“人工智能”課程作為智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課，在涉及機(jī)器學(xué)習(xí)部分的教學(xué)中主要關(guān)注學(xué)生的基本理論學(xué)習(xí)和應(yīng)用體會(huì)。學(xué)生在這部分學(xué)習(xí)中主要需要了解學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)建過(guò)程及可能遇到的各種問(wèn)題，讓學(xué)生在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中對(duì)技術(shù)的應(yīng)用先有整體認(rèn)識(shí)，以便在后續(xù)的“模式識(shí)別”“機(jī)器學(xué)習(xí)”等課程中更加關(guān)注具體的技術(shù)和方法。結(jié)合ModelArts功能和課程實(shí)際情況，課程實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)如下。

　　(1)回歸分析。①分析胚胎發(fā)育B超測(cè)量數(shù)據(jù)，利用ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境中的Notebook自編代碼，建立合適的回歸模型，進(jìn)行胚胎發(fā)育情況的趨勢(shì)模型編寫(xiě)，并對(duì)指定測(cè)試集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè);②前列腺癌預(yù)測(cè)，利用ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境中的Notebook自編代碼，對(duì)前列腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，統(tǒng)一測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試。

　　(2)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。①利用ModelArts上的 Minist手寫(xiě)數(shù)字集，訓(xùn)練和測(cè)試手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別; ②將回歸模型稍加修改，遷移到美國(guó)郵政編碼手寫(xiě)數(shù)字集的數(shù)字識(shí)別上，檢測(cè)識(shí)別率并進(jìn)行改進(jìn)。

　　(3)找校徽。請(qǐng)學(xué)生搜集校園中各處出現(xiàn)的中南大學(xué)校徽?qǐng)D片，統(tǒng)一形成數(shù)據(jù)集上傳ModelArts，利用平臺(tái)標(biāo)注工具為數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，仿照云平臺(tái)中的“找云寶”實(shí)驗(yàn)，完成找校徽實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)從易到難，先完成線上編程，再完成從數(shù)據(jù)到應(yīng)用的完整實(shí)驗(yàn)流程，讓學(xué)生在實(shí)踐過(guò)程中不斷提高解決問(wèn)題的能力。實(shí)驗(yàn)以分組形式完成，每名學(xué)生均需完成所有實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，但可取最好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果作為本組的最后成績(jī)。實(shí)驗(yàn)完成后組織集體匯報(bào)，學(xué)生以組為單位匯報(bào)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與結(jié)果，同時(shí)統(tǒng)計(jì)每組最終成績(jī)，公布排行榜。每名學(xué)生在每個(gè)實(shí)驗(yàn)部分的得分按照其個(gè)人在組內(nèi)排名和整組排名綜合計(jì)算。

　　3 云實(shí)驗(yàn)教學(xué)特色

　　(1)課堂教學(xué)手段更加豐富。以往受制于計(jì)算資源，課堂上的案例都只能給出過(guò)程描述和結(jié)果截圖，引入云端資源后，即便是在教室的機(jī)器上，也可以通過(guò)實(shí)操來(lái)向?qū)W生展示教學(xué)案例的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，使其對(duì)其中的問(wèn)題和解決辦法有更直觀的認(rèn)識(shí)。

　　(2)實(shí)驗(yàn)安排更加靈活。專(zhuān)業(yè)課的授課學(xué)生普遍較少，其中的實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)就更少了。以往2學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)的安排及集中在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行的方式都使得大規(guī)模綜合性實(shí)驗(yàn)難以開(kāi)展。云實(shí)驗(yàn)的出現(xiàn)，使學(xué)生可以不受空間和時(shí)間的限制，同時(shí)擴(kuò)大了實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的范圍。

　　(3)學(xué)生學(xué)習(xí)更加主動(dòng)。隨著實(shí)驗(yàn)內(nèi)容綜合性、實(shí)用性的提高，學(xué)生完成實(shí)驗(yàn)的熱情也逐漸提高。演示型、體驗(yàn)型實(shí)驗(yàn)學(xué)生只能被動(dòng)參與，云實(shí)驗(yàn)由于只限定了輸入、輸出及基本辦法，具體的處理過(guò)程和方法細(xì)節(jié)都可以由學(xué)生設(shè)計(jì)，臺(tái)可為培養(yǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用型人才提供重要保障，滿足師生多元化與多終端的需求。