高校AI人才培養(yǎng)的思考

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［摘要］面對AI技術(shù)的快速發(fā)展，國家政策的支持及企業(yè)對于AI人才的需求，高校作為人才的主要來源，面臨著機遇和挑戰(zhàn)。文章分析了ai技術(shù)人才的類別、高校AI人才培養(yǎng)的優(yōu)勢，從夯實數(shù)學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養(yǎng)、自主學習能力的培養(yǎng)四個方面闡述了高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

［關(guān)鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術(shù)人才

一國家對于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國家對AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。2017年7月20日國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]?！兑?guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設立人工智能專業(yè)，推動人工智能領(lǐng)域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關(guān)學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業(yè)教育的交叉融合。加強產(chǎn)學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機構(gòu)合作開展人工智能學科建設。

二企業(yè)對于人工智能人才的需求

市場上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復合增長率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機器學習等職位平均月薪資超過2.5萬元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學科、高層次人才集中的特點，具備計算機與多學科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學校都開設有數(shù)學、物理等基礎學科，具備夯實數(shù)學理論基礎的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國開設人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設立了智能科學與技術(shù)專業(yè)[6]。面對AI發(fā)展的火爆，國家對于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對于AI人才的嚴重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來源，是不是應該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應用型人才，呈金字塔性。當下已經(jīng)有一批名牌大學開展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學圖靈班、中國科技大學人工智能技術(shù)學院、西安交通大學人工智能拔尖人才培養(yǎng)實驗班，南京大學計劃成立人工智能學院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機器學習工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學基礎好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎，且有自主學習的能力。本文從夯實數(shù)學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養(yǎng)、自主學習能力的培養(yǎng)四個方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實的數(shù)學基礎

在學習AI技術(shù)時，幾乎所有專家學者都提出需要扎實的數(shù)學功底，數(shù)學功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠。高等院校計算機專業(yè)都開設有“高等數(shù)學”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學課程，但是課時、難易程度不足，學生對于數(shù)學不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學習效果并不十分理想，因此加強數(shù)學基礎的工作刻不容緩?？梢酝ㄟ^必修和選修等方式開設“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計機器學習”“凸優(yōu)化”等課程；通過微課或者MOOC等方式鞏固數(shù)學基礎的學習；通過優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學生興趣；通過開展校內(nèi)學術(shù)討論、數(shù)學競賽等方式促進學生學習數(shù)據(jù)的動力，逐步達到夯實數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設

很多高校計算機專業(yè)課程中只開設有《人工智能》導論，有的甚至沒有。智能科學與技術(shù)專業(yè)開設有“人工智能”“計算機視覺”“機器人學導論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長路線圖”[7]，通過專業(yè)路徑和實戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學習機器學習課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機器學習算法工程師、數(shù)據(jù)科學家等10個崗位AI人才應具備專業(yè)知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費課程，如“AI導論”“數(shù)據(jù)科學會用到的Python語言-導論”“AI領(lǐng)域運用的數(shù)學概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學概要”“機器學習法則”“深度學習”“強化學習”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學習網(wǎng)站開設有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學習概念、機器學習工程、機器學習現(xiàn)實世界應用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機器學習基礎”“深度學習基礎”和“TensorFlow基礎”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機器學習的課程，且用比較通俗的語言講解機器學習中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設了5門深度學習課程[10]。綜上所述，不同的研究機構(gòu)都著眼于AI編程基礎、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗，通過三個階段分層次的開展相應的課程。

3實踐能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養(yǎng)學生的實踐動手能力。（1）設計教學環(huán)節(jié)時多從工程應用的角度來介紹，激發(fā)學生的興趣，培養(yǎng)學生解決問題的能力。要求學生新手編程編程實現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實現(xiàn)的過程。（2）在掌握一定的機器學習知識后，鼓勵學生盡早走進實驗室，接觸科研工作?？梢詮囊恍〢I應用方向作為入手，使學生了解自己的興趣點、培養(yǎng)科學研究能力。（3）鼓勵學生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競賽等。通過參加競賽刺激學生學習AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學生到工業(yè)界實習。很多專家都指出AI人才應該具備一定工程基礎。確實，學術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟效益和解決問題的有效性。到企業(yè)學習可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過程。

4自主學習能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)發(fā)展速度很快，要求不斷地學習才能跟上節(jié)奏。可以從以下幾個方面來培養(yǎng)學生的自主學習能力。（1）平時教學中，可以給出一些小型的項目，讓學生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績的依據(jù)之一。（2）提供給學生免費的AI慕課資源，讓學生更好的學習和鞏固相關(guān)知識。（3）課外可以開展學術(shù)討論或者通過社團等方式開展AI方向的研討，交流，給學生一個學習的平臺，讓學生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會議內(nèi)容，開闊學生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動態(tài)。（4）鼓勵高年級學生訂閱Arxiv，關(guān)注機器學習的頂級會議，如ICML/NIPS等。通過研讀論文，動手完成論文中的實驗發(fā)現(xiàn)新問題；或者擴展感興趣的論文的實驗部分；或者嘗試尋求論文中有價值的地方，找到自己的研究方向。

四結(jié)語

高校是人才的主要來源，面對AI人才的短缺，高校對于AI人才培養(yǎng)具有得天獨厚的優(yōu)勢。本文從夯實數(shù)學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養(yǎng)、自主學習能力的培養(yǎng)四個方面闡述了對于高校AI人才培養(yǎng)的一些思考。AI人才不是靠開設幾門課程或者短期的培訓就可以稱之，而是在人工智能領(lǐng)域具備源頭創(chuàng)新能力，具備解決企業(yè)關(guān)機技術(shù)難題能力的人才，需要一個長期的培養(yǎng)過程。但是高?？梢詮幕A層次為高質(zhì)量的AI人才打下扎實的基礎，為其今后的發(fā)展提供一個更高的平臺。

作者：張海玉 單位：南陽師范學院計算機與信息技術(shù)學院