当前，大数据及人工智能成为国际竞争的新焦点，是引领未来的战略性技术，人工智能的发展与实验报告作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，格物斯坦表示:加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
人工智能教学实训平台基于开源的Docker环境，构建硬件虚拟化设备，并基于同样开源的Kubernetes架构，实现GPU集群设备的自动管理和调度，以Yarn为核心，构建了资源管理系统，实现计算任务的智能调度与冲突协调。一个基础平台的生命力，有赖于系统的基础支撑能力与对外服务能力。在面向人工智能计算需求的建设开发上，必须要考虑如何开发组织系统对外服务的能力。而人工智能研发需求的两个基本要素就是计算和数据。因此，本系统也着眼于组建基础计算能力和基础数据处理能力。在计算能力建设中，系统将传统人工智能计算方法与计算模型、当前流行的人工智能计算模型与框架，完美地融入了整个系统的计算模块中，并且与底层的硬件管理与计算资源的调度，完美地结合在一起。在数据能力的建设中，系统将自建一套以非结构化数据的标记清洗，结构化数据的清洗为主要内容的数据处理系统。
在系统底层硬件管理上，支持CPU、GPU、FPGA、ASIC等通用或专用计算硬件，实现对主流计算硬件的即插即用。在计算集群的设置上，往往也是分布式的，计算集群可以分布在不同机房中，不受空间限制，是人工智能教学实训平台在底层硬件管理上的特点。
在系统最核心的调度算法上，通过系统自身构建的智能化调度策略，针对不同的计算框架和机器学习方法，系统自动分配相应的计算资源，包括处理器数量、内存数量，使计算请求与计算资源的使用达到最优匹配，提高计算资源的利用效率，降低单位时间的运行成本。同时，当用户发起计算请求时，系统会根据用户距离计算中心的“距离”,自动将用户的请求适配到距离用户最近的计算集群上，以便用户可以更快速地获取计算结果，提升用户的计算体验。
在教学管理方面，平台自带人工智能课程推荐功能，可为学生提供个性化课程推荐及AI课程助手，助力学生定向就业。还可以通过大数据分析，自动生成学业报告，为学生就业提供桥梁，并作为教师教学的得力助手，为高校的学生能力培养及教师的工作提供强有力的支持。
综上所述，人工智能实验报告体系下包含了：操作系统、编程语言、Python数据处理、机器学习、数据分析、数据挖掘、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等诸多方面，该报告围绕一个内容展开了多方面知识的学习，与现在教育方式一致，保留了师生们传统的学习授课方法。不仅如此，为满足学校的已有的课程教学资源，老师可以自定义实验内容及实验镜像，将文本类、实操类、视频类课程上传到教学平台上满足教学需求。
