本实验室归属自动化与电气工程实验中心，面积96m2，主要实验设备有人工智能实验箱，台套数为15套，高性能计算机，台套数为23台，且配置了人工智能相关软件，设备及软件总值约90万元。
通过本实验室的学习和实践，使学生能够了解图像处理算法、机器学习与深度学习算法，掌握常见的机器学习算法设计与开发平台，实现图像处理、机器学习、深度学习等人工智能方法的综合应用。
一、面向课程
本实验室主要面向自动化、智能科学与技术等专业，承担的课程有《数字图像处理》、《数字图像识别》、《机器学习》、《人工智能》等课程实验，《机器视觉实践》、《人工智能实践》、《控制系统实践》、《机器学习实践》等课程设计。
全年完成实验教学学生总人·时约：5400，除外对学生开展课外创新实践活动实施开放。
二、主要实验项目
（1）数字图像处理算法实验。实验属性主要为验证性和设计性实验，通过实验使得学生掌握数字图像处理基本原理，能够运用MATLAB、Python等软件编写数字图像算法程序，对实验结果进行分析处理，实验内容包括数字图像时域分析、频域分析、图像增强、图像锐化、图像分割等。
（2）机器学习系列算法实验。实验属性主要为验证性和设计性实验，通过实验使得学生了解机器学习发展趋势及应用现状，掌握机器学习算法原理，能够运用MATLAB、Python等软件编写机器学习算法程序，并对实验结果进行分析处理。主要实验内容包括回归分析、感知机模型、决策树、贝叶斯模型、支持向量机、聚类分析、主成分分析、神经网络及深度学习模型等。
（3）目标检测与识别。实验属性主要为设计性和探究性实验，通过实验使得学生能够综合运用数字图像处理、机器学习和机器视觉等课程相关算法设计目标检测与识别系统，培养学生灵活运用理论知识解决复杂工程问题的能力。实验内容主要包括人脸检测与识别、车牌车辆检测及其它运动目标检测与分析等。
（4）深度学习算法实验。实验属性主要为设计性和探究性实验，通过实验使得学生掌握典型深度学习模型，能够根据工程实际搭建深度学习模型框架并开展实验研究与分析。实验内容主要包括Alexnet模型、VGG模型、GoogleNet模型、ResNet模型、Yolov系列等模型设计与运用。
（5）人工智能算法实验及综合应用。实验属性主要为设计性和探究性实验，通过实验使得学生能综合运用人工智能、机器学习、数字图像处理及机器视觉算法原理设计人工智能应用系统。
