MODULE / 01
多框架支持
兼顾主流深度学习框架，拓宽学生的技术视野与就业面。
01 / TEACHING POSITIONING
面向课程与实训的
产品定位
深度学习算法实训以能力训练和项目实践为主线，把原理讲解、代码实验、数据资源和综合任务组织为可落课的教学内容。
课程可与智学云平台及人工智能实验设备配套，也可以结合学校现有环境实施。教师可根据学时、学生基础和专业方向调整实验深度。
人工智能技术应用专业计算机与软件相关专业需要补充项目化资源的课程团队技能竞赛与创新实践教学
02 / SYSTEM CAPABILITIES
从单项实验到多模态联动
硬件模块不是孤立陈列，而是围绕真实数据、算法推理与实体执行组织成可组合的教学系统。
MODULE / 02
模型及代码
提供最新的预训练模型与代码，方便学生进行实验与研究。
MODULE / 03
目标检测实训
围绕YOLO等主流检测算法开展训练与推理实践，掌握从数据标注到模型评估的完整流程。
MODULE / 04
工程部署优化
结合模型压缩与推理加速方法，训练学生将深度学习模型高效部署到实际应用环境。
05 / PROJECT PRACTICE
可开展的实验与项目
- 多框架支持
- 模型及代码
- 目标检测实训
- 工程部署优化
06 / DELIVERY
从方案到首次开课
- 1
实施前确认课程目标、班级规模、场地网络和现有设备条件。
- 2
交付时完成环境部署、样例验证、账号或设备初始化及使用培训。
- 3
提供配套文档、实验资源和技术支持渠道，协助教师完成首次开课。
- 4
支持基于学校课程与项目需求进行内容扩展，具体范围以确认后的方案为准。
FAQ / SUPPORT
常见问题
深度学习算法实训适合哪些学校和课程？
适合需要开展人工智能理论与实践结合教学的本科、高职和职业院校。具体课程应根据深度学习算法实训的功能、学生基础和学校人才培养方案确定。
是否支持教师二次开发？
产品和课程重视开放接口、样例代码与可扩展实验。具体可开放范围、开发语言和接口清单可在方案确认阶段说明。
如何确定采购数量和配置？
建议结合班级人数、小组组织、周课时、共享课程数量和现有环境测算。风扬信息可在需求调研后提供分层配置建议。
是否提供安装培训和教学支持？
可提供部署调试、样例验证、教师使用培训与后续技术支持，详细交付范围以项目方案和合同为准。