清帆科技： NVIDIA RAPIDS加速AI全流程，打造AI课堂教学分析系统

案例简介

利用人工智能的技术对课堂教学过程进行智能、快速、全面的分析。清帆科技的使命是成为全球领先的教育科技公司，为下一代创造更好的教育。
清帆在产品研发与应用的整个流程中，都深度的使用了Nvidia的产品。在训练过程使用Nvidia DGX-1系统，在部署与实施环节，使用Nvidia TESLA V100 + Nvidia Docker + Nvidia TX2架构。训练环节中的DGX-1能够答复提高算法优化与迭代的效率，将算法更新速度提升7倍。
部署与实施环节中的Nvidia TESLA V100 + Nvidia Docker + Nvidia TX2架构提供大幅优化的部署流程以及提高用户体验，将清帆的部署实施环节速度提高了30%，将硬件成本降低了70%。

Case Introduction

Qingfan implement AI technology to provide the smart, fast and comprehensive analysis for educational process. Qingfan aims to be the leading educational technology company, to create better education for the next generation.
Qingfan has used the products of Nvidia in depth. Nvidia GDX-1 system was used during training, and Nvidia TESLA V100+ Nvidia Docker + Nvidia TX2 architecture was used during deployment and implementation. The dgx-1 system in the training process can improve the efficiency of algorithm optimization and iteration, and increase the update speed of algorithm by 7 times.
The Nvidia TESLA V100 + Nvidia Docker + Nvidia TX2 architecture in the deployment and implementation segment provides a substantially optimized deployment process and improved user experience, increasing the deployment and implementation speed of Qingfan by 30% and reducing hardware costs by 70%.

背景

清帆科技是一家专注于教育的人工智能公司，致力于通过情感计算、身份特征识别、人体行为分析和自然语言理解等人工智能技术实现全面、快速、全自动的课堂教学分析，为学校和企业提供全面解决方案和技术服务。
清帆科技为石家庄市第一中学在全校范围内部署及应用了清帆科技自主研发的“EduBrain教学分析系统”，基于高性能计算工作站、智能数据分析云平台和智能手机助理，实现每天数百节课的课堂教学过程数据采集、分析及可视化，教学管理者、教研人员和教师课后可通过电脑和手机查看每节课的教学分析报告，方便快捷地获取课堂客观数据反馈，为学校提供更精细的教学反馈，为教师提供更好的教学体验，为学生提供更个性化的学习指导。

挑战

据统计，在中国每天会发生超过1亿小时的课堂教学过程，因为其存在的普遍性，课堂教学过程的分析有以下特点。1. 场景复杂；2. 课堂教学过程起始时间统一；3. 课堂教学过程分析具有时效性和高频性。这些为技术的应用带来了相应的挑战。
复杂的场景需要使用丰富的算法进行多维度分析；由于课堂教学过程的起始时间比较统一，自然带来了高并发的大量待分析视频；由于课堂教学过程的时效性和高频性需要分析能够准实时的完成。针对以上这些挑战，清帆科技选取了Nvidia的产品在计算过程中进行全方面的支持。以保障业务能够高效的运行。

方案

清帆科技推出的EduBrain教学分析系统是应用人工智能技术的教学辅助产品，能够实现更精细的教学评估、更优质的教学体验和更个性化的学习指导。具体来说包含三大方面：
a.细粒度课堂行为观察。自动统计发言人数、发言时间、发言占比等数十项基本参数，并综合多维度信息计算课堂活跃度，将原本需要密集人力的指标统计工作自动化，大大提高教师听评课工作效率。
b.课堂内容自然语言理解与分析。自动识别课堂中每个学生的人脸特征，并与学生人脸库中的信息进行匹配，自动统计课堂出勤学生数量，为学校教务人员考勤工作提供智能辅助，同时也实现学生数据在走班制教学中的关联。
c.课堂动态情绪与契合度分析。自动分析教师和学生的面部表情和语音情绪，深入了解教师的授课风格和学生在学习过程中的情绪变化，通过对课堂整体情绪的分析还可了解单个学生情绪与课堂情绪的契合度。
清帆在产品研发与应用的整个流程中，都深度的使用了Nvidia的产品。在训练过程使用Nvidia DGX-1系统，在部署与实施环节，使用Nvidia TESLA V100 + Nvidia Docker + Nvidia TX2架构。训练环节中的DGX-1能够答复提高算法优化与迭代的效率，将算法更新速度提升7倍。
部署与实施环节中的Nvidia TESLA V100 + Nvidia Docker + Nvidia TX2架构提供大幅优化的部署流程以及提高用户体验，将清帆的部署实施环节速度提高了30%，将硬件成本降低了70%。