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助力高校AI人才培养_中博软件学院

时间:2019-07-17 10:29来源:南京北大青鸟 作者:南京北大青鸟 点击:
2019年北京大学Ed.D论坛在北京大学教育学院召开,以面向未来的智慧教育:转型、发展与蝶变为主题,论坛邀请到多位北京大学教育博士出席活动。 2012届北京大学Ed.D、肖睿受邀出席论

  2019年北京大学Ed.D论坛在北京大学教育学院召开,以“面向未来的智慧教育:转型、发展与蝶变”为主题,论坛邀请到多位北京大学教育博士出席活动。

  2012届北京大学Ed.D、肖睿受邀出席论坛,并发表“人工智能教育:技术、产业、人才、本科专业建设”主题演讲,以一名教育博士的身份,结合多年经验畅谈人工智能高校人才培养模式,与在场嘉宾们畅想人工智能教育未来。

中博软件学院

高校AI人才培养要重视专业课程教学

时下,人工智能已经成为继大数据、云计算和物联网之后的又一颠覆性IT技术,许多国家已经把发展人工智能置于战略地位。

随着相关产业的发展,人工智能技术正加快运用到各个传统行业中,国内外巨头纷纷布局,该领域人才也愈显紧缺,相关调查显示,我国人工智能人才缺口达超过百万,巨大的人才缺口催促国内人工智能教育提速,也为人工智能教育带来了发展契机。

肖睿演讲

作为一名亲历了近20年来人工智能发展历程的人,肖睿博士对人工智能认识深刻。他认为,当前火热的人工智能教育主要分为三类:一是“AI+”教育,即AI赋能人工教育,以提高教育效率,促进公平;二是人工智能知识普及,包括青少年AI知识、成人AI工具使用知识普及;三是人工智能人才培养,主要分为企业培养和高校培养。

人工智能

在谈到高校人工智能人才培养时,肖睿从高校教书育人的功能出发,聚焦人工智能专业课教学,他认为:“任何一个教学课程体系的设计,无外乎解决两个核心问题,一个是学什么,一个是怎么学。人工智能人才培养也是如此。”

软件2.0时代,AI是一种数据智能

人工智能专业课应该学什么?肖睿博士从人工智能概念、人工智能产业现状,人工智能人才需求三个角度进行分析解读。

“当前取得突破的人工智能,主要是一种数据智能。”在肖睿看来,今天的人工智能主要是指基于大数据的深度神经网络系统,以及基于统计学习方法的机器学习技术。如当前人工智能的机器学习、深度学习、表示学习及人工神经网络等研究基础都是数据,都是通过数据获取软件的功能(知识)和性能提升,属于软件2.0。他从教育的角度解释:“人工智能正在向教育学习,教育是提高人的智能,人工智能是提高机器的智能,让机器也具备学习能力。” 当前,随着算法、算力和数据的巨大突破发展,人工智能已广泛应用于声音处理、计算机视觉、预警风控等多场景,可以预见,未来人工智能还将快速应用于更多场景。

“基于数据的人工智能,在感知领域有超出人类的效率和质量。”肖睿直言。当然,受限于当前理论、数据不完备和安全等因素,人工智能还存在非常大的改进空间。而这需要大量的AI科学家、AI算法工程师及AI应用工程师一起合力推进。

产教融合+新工科,助力AI人才培养

  此前,教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》,要求推进“新工科”建设,重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学等学科专业教育的交叉融合,形成“人工智能+X”复合专业培养新模式,积极开展“新工科”建设和完善人工智能协同育人机制,到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业。

  针对当前高校人工智能人才培养,肖睿表达了他作为一名IT和教育两栖人的观点:本科人工智能人才培养应重点着眼于算法工程师和应用工程师,研究生阶段则着眼于人工智能科学家培养。在他看来,人工智能人才最大的需求来自于企业,而企业需求最多的是应用工程师和算法工程师,科学家和算法研究者更多的流向高校和研究所。

  基于此,他认为高校人工智能人才培养应该以市场需求为导向,深化产教融合校企合作,推广实施人工智能领域产学合作协同育人项目,与企业一起强化学生的创新创业教育以及实践能力的培养。同时高校还应大胆创新,建立新工科人才培养体系和教育信息化体系,重建人工智能专业学科,实现学科间的有机组合,打造专业师资队伍,培养新一代具备互联网信息技术知识技能、拥有实践工作经验工程技术人才。

 

(责任编辑:小糖豆)
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