Ai创想实验室是专门为中小学AI教育开发的教学平台，包含了值计算、图像分类、音频分类、文本分类、数值回归、图像回归、图像分类+回归、平衡杆、手写数字生成、文本生成等中小学人工智能学习类项目。无需编程基础、无需添加硬件、无需购买算力、无隐私担忧、无需师资培训即可进行教学实践。

一、数据获取

        在飞浆社区可以下载到该实验使用的原始数据，其许可为CC0。

        将数据在批量转换工具中进行转换：

        而后，将数据导入到数据管理器：

        注意顶部的图像大小不大于批量转换工具设置的大小——缩小再拉伸不如批量处理时就设置较大值。如果你对最终模型不够满意，那么应设置的稍大一些——100*100是个比较好的选择。

二、模型设计

        通过多层卷积提取特征：

最后给一个适当的正则化就可以输出了：

三、训练

        导入训练数据、模型，开启全部数据增强配置，而后点击“开始训练”：

        从训练日志可以看到，仅需十几秒即可训练一轮，训练十轮左右即可达到80%以上准确率。

四、预测

        由于我使用的是64*64的图片，对于这样的任务来说稍小，并且训练轮次较少所以模型的置信度较低，可以通过批处理时设置更大的大小、增加数据量、增加训练轮次、降低学习率等一些方法来进行改善。当然，整个实验过程中模型设计、参数调整、数据清洗方式等对训练效果的影响都是很好的授课素材，经历这样的过程学生会更深刻理解和掌握AI相关知识；纸上谈兵，走马观花从来都不会让学生真正的掌握技能。

        在AI创想实验室中，我们无需编程基础，不用学习框架，不用配置环境，无需购买费用高昂的显卡，更不用为云端算力付费，使用当前已有的各种硬件：仅有核显的个人、办公、机房电脑，希沃白板等都能达到理想的教学效果。操作简单但AI核心知识样样俱全，无需师资培训就可以进行教学且能取得理想的教学效果。如果加入试点或合作方那么只需要一台局域网服务器（无需显卡、服务器不用供算力）即可一次投入永久使用全部项目和功能，通过后台管理一分钟即可创建一个本地化、校本化的项目实例。

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