人工智能让机械不再仅仅是执行人类下令的工具 ，而是能够思索、解决问题的智能体 ，作为当今科技领域最受关注、热度最高的数字手艺应之一 ，人工智能正在逐步的改变着我们 的生涯方法和天下的生长名堂 ，已经成为各国科技立异竞争的重中之重。
计划配景
随着人工智能大模子的爆火与飞速前进 ，深度学习在各领域的应用日益深入 ，其与工业的融合也日益深入和专业化。日前 ，基于QG刮刮乐处置惩罚器平台的AI教育解决计划已经在华南理工大学工程训练中心AI实验室顺遂安排上线。该计划进一步完善了学校的AI教学模式 ，能够资助学生模拟和探索AI在真实场景中的应用 ，举行机械视觉、自然语言处置惩罚、深度学习等方面的实践。
深度学习的落地是一个重大的系统工程 ，企业举行自主研发 ，必需从零最先 ，建设一个团队 ，这就意味着要支付高昂的人力价钱 ，还要战胜许多手艺难题 ，并且很难确保模子的适用性 ；在定制开发模式上 ，保存“一个场景对应一个模子”造成的定制本钱高、开发时间长、不可自主迭代、泛化能力差、营业数据保密性高等诸多难题。
计划简介
针对企业安排深度学习应用人力本钱高、手艺难度大、开发周期长、迭代能力差等问题和难点 ，QG刮刮乐与算能团结SOPHON.TEAM生态配合构建了一套可高效落地的整体解决计划。
该计划支持以QG刮刮乐开胜KH-40000系列效劳器处置惩罚器及算能自研算力产品（包括算能TPU处置惩罚器、推理微效劳器、智算卡等）为硬件底座 ，以AutoML零代码自动化训练平台为基础 ，能够资助用户通过简朴的操作 ，自主完成模子建设、数据标注、模子训练、模子测试、模子安排等全流程的历程 ，实现快速、高效的深度学习工程化落地。
计划架构
计划分为硬件层、软件层、数据层。硬件层安排训练效劳器及算能推理微效劳器、智算卡等产品 ；软件层安排训练平台和推理平台 ；数据层通过视频收罗、数据洗濯、数据标注等操作 ，为推理平台和训练平台推理训练数据。
计划价值
一体化交付
集算法训练与推理安排等能力于一体 ，周全解决深度学习项目落地历程中从数据处置惩罚、模子训练、应用安排到事务上报全流程的问题 ，能力更周全、体验更流通、性能更完整、性价比更高。
场景智能+营业导向
面向真实营业场景的实战型解决计划 ，可基于用户数据特征、场景特征、营业需求智能化推荐响应的模子结构、无邪设置营业参数 ，在更小的资源投入下 ，实现更好的应用效果和更高的处置惩罚器使用率。
无邪的算法定制能力
该计划在稳固的硬件基础上 ，实现了专业、无邪的算法生产 ，用户可凭证现实需求自主生产、安排所需算法 ，并凭证营业场景需求自动化迭代精度 ，显著优于硬件与牢靠算法绑定的古板计划。
应用场景
构建现代立体化视频图像巡检系统
接纳数据增强战略 ，针对性天生移动小目的识别等相关深度学习算法 ，多帧过滤、多次检测 ，填补无人机视角下移动目的过小、检测难度大等缺乏 ，举行精准识别 ，可以快速、准确地识别出巡检区域内的特定目的。
提升网络基础设施智能化治理
及故障危害预警能力
通过智能化监测系统 ，网络基础设施的运行数据 ，并借助AutoML自动化训练平台对机房和基站等场景的基础设施举行数据剖析和建模 ，从而实现故障和清静隐患的展望和预警 ，进一步提前对爆发故障和危害事务的可能性举行判断和扫除。
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