AI嵌入式大模型应用实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。
平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。
面向专业和课程
面向专业：人工智能、智能科学与技术、物联网工程、自动化等专业。
适用课程：机器学习、深度学习、Python编程、数字图像处理、计算机视觉、语音识别、嵌入式系统及应用、传感器技术及应用、智能机器人。
平台特点
1）支持本地开发
配备17寸高清显示屏和板载标准键盘，出厂预装debain操作系统，集成Python3、深度学习、机器视觉、自然语言等开发环境，开箱即用，无需额外配置。
2）内置大量深度学习模型案例（含多模态大模型）
内置MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等模型在内的大量案例，尤其包括多模态大模型智能应用案例，开箱即用。
3）场景化实物组件
平台集成深度相机、二自由度云台、多轴机械臂、微型输送机、工业相机、麦克风阵列等实物组件，结合多模态大模型智能体可迅速搭建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等场景。
4）加速传感器应用开发
平台提供强大的支持，允许开发者使用简洁的Python语言快速进行传感器应用的开发，轻松构建各种应用场景。传感器模组采用创新的磁吸式设计，实现了快速的拆装和更换，极大地提升了开发效率。此外，我们提供超过20种不同类型的传感器，包括手势传感器、空气质量传感器和颜色传感器等，满足您对多样化传感需求的全方位支持。