教学製品

中軟国際の実践研修クラウドの建設目標は「産、学、研、用」一体化の考えとモードを全面的に実行し、教学、実践、科学研究と使用の多方面から専門人材と特徴のある人材の育成を重視します。具体的な目標は以下の通り：

1、スマートな学習の基礎環境を構築し、コンピュータ関連の専攻教育資源を提供し、大学のコンピュータ関連の専攻の学習環境を満たします。

2、大学のコンピュータ関連の課程の実験要求を満たし、学生はビッグデータ実験室を通じ、理論教育と結び付けてビッグデータ関連の実験を行うことができます。

3、企業のリアルな実験と科学研究環境を構築し、理論課程で学んだ理論知識を実際の開発過程に応用し、学生の着手操作とプロジェクト実践能力を向上させます。学生の学習と企業プロジェクトの人材需要を満足させ、学生の実践研修を満たし、リアルな実験環境を利用して革新創業と科学研究を行い、学生が社会に向かうために強固な基礎を打ち立てます。

4、実践研修クラウドを基にした学習実験室を建設し、産業、学校、科学研究及び実際のプロジェクトにおいて互いに協力し、優位性を発揮し、生産、学習、科学研究、実践運用のシステム運営モードを形成させます。教師は開放的なプラットフォーム環境の下で科学研究活動を展開し、教師の研究革新能力を向上させ、十分に「研」の成果を高めることができます。

中軟国際スマート教育クラウド・プラットフォーム

　「中軟国際大学スマート教育クラウド・プラットフォーム」は主に高等学院のソフトウェア類専門応用型人材育成に使われています。このプラットフォームは「宅客学院（学院版）」を頼りに、「就職サービスプラットフォーム」と「人材評価プラットフォーム」を統合し、「HUAWEIソフトウェア開発クラウド」と「中軟国際クラウドソーシング・サービスプラットフォーム——ジョイントフォース」を通じ、「5+7」生態チェーンを構築しました。5つのものが一体化になったクラウドプラットフォームで7つのスマート機能を実現し、学校教育システムを技術で再構築するとともに、教師の教学の改善、学生の学習の改善を助力します。

プラットフォームの設計理念

1.人材育成を中心に、成果指向教育（OBE）を重視し、「素質＋知識＋能力」教育を強化し、知行合一を実現します。

2.ビッグデータを支えにし、教、学、測、評、職、創の6つの過程を通じ、自己駆動、自己循環、自己進化を実現します。

3.「新工科」の建設要求を指導とし、企業化の事例資源に基づき、学生の快速な学習能力と革新能力を育ちます。

　プラットフォームはHUAWEIの先進的な開発理念と中軟国際のソフトウェア開発エンジニア・トレーニング・システムを融合させ、「システム＋プロセス＋案例駆動」のモードで、大学の大型ソフトウェアプロジェクトの実践教学開発プラットフォームの欠乏という典型的な難題を解決し、確実にクラウド開発を実現しました。学生が思学合一、作学合一、知行合一の三つの过程を経験することを導き、共に理念が先進的で素質がしっかりとしており、実戦能力が强いソフトウェア開発エンジニアを育成します。

ビッグデータ実験室

　中軟国際のビッグデータ実験プラットフォームは「教育、実験、実践、科学研究」を一体化にし、企業レベルのビッグデータプロジェクトの経験に基づいて研究開発し、学院のビッグデータ専攻の教師のオンライン授業準備、教室での授業と科学研究革新を満たし、学生のオンライン学習、オンライン宿題、オンライン実験、カリキュラムの設計と総合実践研修をサポートし、ビッグデータ専門的人材の育成に対してフルセットのソリューションです。

人工知能実験室

　人工知能実験システムは学院の教育、実践研修及び競技に相応のカリキュラム、実験、プロジェクト案例、データセット及びハードウェアの基礎施設を提供します。目標は以下の通り:

• ビッグデータ、人工知能関連専攻の学生のカリキュラム学習、実験、実践研修などの分野の人材育成ニーズを満たします。

• 教師と学生が各種ビッグデータ、人工知能競技に参加するためにハードウェア、データサポート及び技術指導全体案を提供します。

人工知能実験システムは基礎ハードウェア、カリキュラムと実験、プロジェクト実践研修、競技、中軟国際実践研修クラウドと教育内容資源などの部分から構成されています。以下の図の通り：

• 基礎ハードウェア：ビッグデータ計算、分析及び人工知能の深度学習モデルトレーニングに必要な計算能力、メモリ能力及び応用サービス能力を提供します。

• スマート教育プラットフォーム：オンラインの教育内容資源管理、オンライン教育（カリキュラムと実験）、実践研修プロジェクト管理を提供し、「プロジェクトの実践研修」と「カリキュラムと実験」の一部の内容を統一したポータルに統合してユーザーが利用できるようにします。

• コースウエア教材と実験：学生にオンライン学習と実験の一連のカリキュラムを提供し、カリキュラム、コースウエア、ビデオ、実験指導マニュアルなどを含みます。

• 課程設計案例庫：学生に個人またはグループ単位でカリキュラムの設計実践研修を行うために必要なプロジェクト案例、ソースコード、指導マニュアル及びオンライン実践研修管理システムを提供します。

• 仮想実験システム：仮想マシンの形式で提供し、相応の開発運行環境と実験指導マニュアルを一つの仮想マシンに融合させ、直接に学生が実験を行うことができるようします。

• 業界級の応用実例：企業級のリアルなプロジェクトの改編、裁断から来ており、学生がチーム方式で3~4週間のプロジェクトを実戦、またはこれを基礎にした上で革新プロジェクトの開発を行うことができます。

• 競技：教師と学生が各種競技に参加するために必要なデータセット及び競技指導を提供します。

技術説明

人工知能実験システムは下記の典型的なAI技術とフレームワークをサポートしており、深度学習モデル設計、トレーニング、検証、モデル配置及び人工知能アプリ開発など多くの分野をサポートできます。

• 　LinuxとWindowsのPython開発環境に基づき、Visual Studio Code、MySQL、　　Python 3.x，numpy、scipy、scikit-sklearn、pandas、matplotlib、Flaskなどを含みます。

• 　深度学習のフレームワークとライブラリ、Tensorflow(CPU、GPU）、PaddlePaddle，PyTorch及び高層のKerasを含みます。

• 人工知能アプリの分野に関するフレームワークとライブラリ、OpenCVコンピュータ視覚ライブラリ、NLTK自然言語処理ライブラリ、チャットロボット開発ライブラリ、モデルパッケージ配置フレームワークtensorflow servingなどを含みます。

• 　ビジネス知能フレームワークとライブラリ、Kylin,  Superset，SmartBIなどを含みます。

• 　典型的な深度学習アルゴリズム、例えば、CNN、RNN/LSTM、seq2seqなど