点宽虚拟仿真介绍丨（2）基于人工智能算法的深度学习虚拟仿真系统

基于人工智能算法

深度学习虚拟仿真系统

Sim-lab

项目背景

为了响应国家“高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地”的号召，点宽与湖州师范理学院携手合作，开发了“基于人工智能的深度学习虚拟仿真实验系统”（以下简称系统）。

该实验系统将“交互式体验教学”和“探索式教学”相结合，依托《深度学习理论及应用》课程，结合真实场景，让学生在虚拟仿真环境下完成目标检测与自然语言处理的理论学习和案例实践，加深学生对深度学习模型的理解和运用。

系统共分为四个模块:

1. 项目简介

2. 案例实践

3. 实验考核

4. 实验报告

一

项目简介

该模块包含实验简介视频和实验指导视频以及实验背景、实验目的和实验原理等内容。用户可以通过该模块了解整个实验的概览。

二

案例实践

该模块主要包含目标检测与自然语言处理两个部分，每个部分都有对应前置理论知识的学习，涉及到Python语法知识学习，深度学习概述、卷积神经网络、循环神经网络、以及对应的计算机视觉与自然语言处理等内容。教师可以利用这一部分资源进行课程教学，满足课时需求。课后学生也可以自主浏览该模块的资源达到复习和巩固的效果。本模块所有资源支持下载和放大查看。在学习完理论知识后，会分别有对应现实案例应用与代码解决办法。案例包括以检测校园内行人速度为目的的目标追踪实现过程，以及LSTM、Transformer、GPT等模型下的自然语言处理案例。方便学生理解深度学习知识。

三

案例考核

该模块旨在检验学生的知识点掌握情况，学生完成第二模块的实践案例后，可前往实验考核。考核题目的知识点涉及OpenCV的函数、NLP模型的运用等。学生提交考核后，教师可以在教学管理模块进行批改。

四

实验报告

该模块旨在查看学生的实验完成情况，实验报告主要由流程得分和考核得分两部分构成。报告会详细地记录学生已完成步骤页面、未完成页面，支持下载到本地。

此外，本实验重点在于深度学习的Python代码实现。我们将用Python做数据分析所需要的知识点拆分成12节基础课程，这部分涉及的知识点非常详细，超越很多现有教材及教学视频内容，目的是为了强化Python基础。通过本虚拟仿真学习，学生不仅了解深度学习的实现原理，更能知道现实中如何使用深度学习的框架和模型，为未来进入深度学习数据科学领域夯实基础。

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