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聚焦AI教学,全球高校《人工智能导论》师资培训班召开

作者: | 发布时间:2020-06-03 07

[ 导读 ] 2018年12月14▨至16日,由中国人工智能学会、永泰县人民政府主办,中国科学技术出版社协办的第二期全球高校《人工智能导论》师资培训班在福州永泰县召开。

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2018年12月14至16日,由ↀ中国人┐工智能学会、永泰县人民政府主办,中国科学技术出版社协☆办的第二期全球高校《人工智能导论》师→▀资培训班在福州永泰县召开。作为支持单位Ⅹ进行报道。

据了解,本次培训主☎要面向高校老师,围绕《人工智能导论》这本书的知识体系进行授课讲解。该∈书由中国科协策划并组织,中国人工智能学会专家团参与♀撰写,介绍了人工智能涉及的基本概念@以及有关智能搜索技术、机器学习、神经网络、计算机视觉、语言智能、机器人等在内⿻的不同领域的应用实践结果。它旨在推动人工智能人才培养,为全国智能科学教育事业的发展起示范作用。

北京交通大学人工智能研究院常务副院长于剑、中国人工智能青年工作←委员会主任哈尔滨工业大学(深圳)计算机学院院长王轩、南京航空航天大学计算机与科学技术学院副院长张道强、浙江工业大学计算机科学与技术学院院长王万良、南京大学计算机科学与技术系副主任高阳、北京大学教授刘宏、清华大☼学计算机系教Ч授马少平、文因互联CEO鲍捷、中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授吉建民等九位来自人工智能各领域的专家学者进行了授课,分┗享人ⓔ工智能行业发展的最新动态与前沿信息。

教育需跟上,高校纷纷开设AI课程

人工智能已经成为了引领科技发展的重要驱动力。在全球人工智能人才竞争的大背景下,我国对人工智能高等教育也愈发重视。

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在政策层面上,2017年,国务院印发的《新一代人工智能发展规⊕划》,提出了要完善人工智能领域人才培养体系,完善学科布局、加强专业建设、教材建设以及人才培养。为具体落实这一规划,╠╡今年4℃月,教育部印ↆ发了《高等学校人工智能创新行动计划》҉,为人工智能领域人才培养做准备。

据教育部公开信息显示,截至2017年12月,全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科

继2017年中国科学院大学、西安电子科技大学等高校设立人工智能学院之后,2∴018年,清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学等一批高校也纷纷设立人工智能学院和研究院。

但是,高校的课程主要以开设专业课为主,面向计算机类或者工科〗类的学生,缺少了针对非计算机类的本科生的课程,也缺少能教这门课的教师。

于剑在接受专访时表示,这本书历经了6个月的撰写时间,在8月份成功出版,已经在一些高校中得到使用。因为非计算类的学生缺少一定的先修课程基础,一开始学较深的教材会比较吃力。国内高校目前也缺乏面向非计算机类的本科生的通用教材。通过这次的培训∏,希望高校教∠师们在开设这一门课程后,能够让非计算机‥类的学生们至少能正确理解人工智能的相关概念和一些具体应用场景。

王轩,现任中国人工智能学会的常务理事、广东省计算机学会常务理事,同时也是微软拼音的主要发▷明人之一。王轩告诉,目前人工智能最大的问题在于数据集不够多,不够全以及不够精准。这就是所谓的“非完美”状态。

张道强的主要研究方向为机器学习、模式识别技术和脑影像/脑网络智能分析及脑疾△病早期诊断应用。在授课现场,他针对机器学习和计算机视觉两大内容进行讲解。与不少人将人工智能比喻为一门魔术不同,张道强认为人工智能其实更像一┑门园艺学。↔他提出这么一个比喻,算法是种子,数据是养料,我们自己则是园丁,种植过程则更像是程序。

王万良在人工智能领域深耕了30余年,他总结了自己过去教学AI课≈程的经验,向现场的教师们提出了一些建议,同时指出了关于人工智能的误区。他表示,人工智能的内容虽然很多,但是教师完全可以合理选择人工智能的教学内容,不必按照教材顺序讲解。另外,针对♤本科生的教学也应该精选基本理论与实用方法,而不是像研究生教学那样追求前沿理论和方法。

业内外对人工智能能否替代人的的讨论经久不衰,针对这个问题,高阳向表示,一方面,从AↅI技术来看,人不会被机器所取代,除非有新的物种◇出现。另一方面,从具体工种来看,有些工种可能会被取代,有些则不会。

刘宏在课上表示,机器人伤害人类其实近在咫尺。拿机器人三大原则来说,如果有黑客入侵,或者意外事故等因素,导致有关机器人三大原则的代码遭到篡改或者控制部分遭到破坏,那么机器人就容易失控。但是我们也不能因为它失控就不再使用它,未来机器人一定会成为人类不可或缺的部分。他表示,未来几十年,机器人将会替代人80%以上的人类劳动。

马少平长期从事人工智能研究相关技术的研究工作,在信息检索研究方面也取得了一系列的研究成果。作为《』人工智能导论》一书中专家系统章节的撰写者,他指出了专家系统的几大局限。一方面,知识获取的瓶颈问题一直没有得到解决,基本依靠人工专家经验和获得知识,这一点同时也是困扰专家系ч统使用的主要障碍之一。另一方面,知识库是有限的,它也不能包含所φ有的信息。因此,在知识库涵盖的范围内,专家系统可能会很⿺好地求解问题к,但是如果偏离了哪怕一※点点,系统的性能可能就急剧下降,这也暴露了系〥统的脆弱性。此外,知识驱动的专家系统只能描述特定的领域,不具有通用箱,因此难以处理常识问题。

鲍捷在现场深入浅出地介绍了与知识图谱的相关的理论和方法,以及它在金融行业的一些应用。据了解,文因互联是一家智能金融解决方案提供商,利用知识图谱技术,用机器阅读和提取文本中的知识和数据,整合金融机构内外部数据,从而实现智能监管、智能审计、智能风控等场景的自动化。

作为最后一个讲演者,吉建民除了介绍与机器人相关的知识之余,还给现场学员提供了一个值≮≯得关注的机器人方向。他表示软体机器是我们未来值得关注的一个领域,因为与现有机器人相比,它具有成本低、安全性能更好的优势。

值得一提的是,会议期间,于剑、高阳、王万良、鲍捷在会议期间分别接受了的专访,从自身的研究领域出发,就人工智能的一些热点话题阐述了自己的观点。后续也将整理放出,尽请期待。

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