人工智能技术与微积分、线性代数、概率论与统计、计算机等多种学科相关，存在较高的理解门槛。但身处互联网大浪潮之中，除了专业算法工程师，其他的行业工作人员也希望对人工智能技术做些了解，以便更好地应用在业务之中，获得竞争力。

01 需求背景

当今数字化转型进程中，深度融合人工智能的基础理论和关键共性技术，对传统专业进行智能化升级改造，探索“X+人工智能技术”的模式，可以让人工智能在传统行业赋能。

各大高校逐年重视人工智能技术与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。

因此，如何促进人工智能技术在高校各专业的普及推广是目前面临的最大问题。

02 解决方案

360人工智能实训平台赋能高校降低人工智能门槛，面对专业算法工程及各个专业不同技术水平下的学生，通过集成模型构建全流程的教学实训环境、提供三种不同技术深度下的建模流程，构造了一个综合、可拓展、开放的创新实践平台。

实训平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟化设备，并基于同样开源的Kubernetes架构，实现GPU集群设备的自动管理和调度，以Yarn为核心，构建了资源管理系统，实现计算任务的智能调度与冲突协调。

360人工智能实训平台采用高校统一认证账号登录，利用本地GPU服务器集群为全校师生提供在线教学与实践的云环境。面向高校不同的人才培养目标及教学阶段采用“傻瓜式”、“向导式”、“交互式”三种模式构建模型，为人工智能技术的推广及深化构建了强有力的教学实践平台。

1.“傻瓜式”建模

零基础、零建模的“傻瓜式”是面向非专业用户的自动人工智能建模，不需要用户对算法、模型、调参有深入理解，只需要输入数据集，之后所有的任务都集成在平台作为一种服务。

 2.向导式建模

“向导式”建模，帮助了解人工智能模型且无法独立构建模型的用户快速准备、构建、训练和部署高质量的AI模型;降低AI的成本，以自动化、低代码的方式进行生产和落地，提高效率，实现操作、流程、决策的自动化、智能化，帮助用户灵活实践AI能力。

3.交互式建模

实训平台集成了基于开源的Jupyter Notebook和JupyterLab，可为专业用户提供在线的交互式开发调试工具。无需关注安装配置，在实训平台管理控制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。

如果您的业务有人工智能的方案需求，欢迎联系智汇云，我们团队将为您打造个性化的方案，助力业务发展。

联系邮箱：g-zyun@360.cn