专家谈人工智能方面的人才培养
（来源：文汇报）
2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出了构建人工智能科技创新体系、把握人工智能技术属性和社会属性高度融合、“三位一体”推进和支撑国家经济社会健康发展四项任务。
同时，《新一代人工智能发展规划》对人工智能人才培养和教育倾注了高度关切，在战略态势、重点任务、保障措施三个方面出现18次“教育”字眼，明确提出了“设立人工智能专业”和“在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成人工智能+X复合专业培养新模式”等要求。
2018年4月，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，将完善人工智能领域人才培养体系作为三大任务之一，并且提出“加强人工智能领域专业建设、加强人工智能领域人才培养、构建人工智能多层次教育体系”。
着眼于为经济社会发展培养人工智能人才，2018年6月，教育部高等教育司发布《关于开展2018年度普通高等学校本科专业设置工作的通知》，针对高校尚无“人工智能”本科专业这一情况，该通知指出要主动服务国家战略和区域经济社会发展需要，可增设乡村振兴、健康中国、人工智能、网络安全、外语非通用语种等领域相关专业。
截至申报截止日期，一共有38所高校申报设置“人工智能”本科专业。
2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，提出要以更大的决心、更有力的措施，打造多种形式的高层次人才培养平台，加强后备人才培养力度，为科技和产业发展提供更加充分的人才支撑。
为了更好建设人工智能本科专业课程，我们围绕专业定位、课程体系和实践体系提出了“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”的人工智能专业课程设置思路。
2018年度普通高等学校拟新设本科专业前20名（来源：一读EDU编辑部制作）
当前，人工智能在经济社会所起的使能能力主要是以数据智能为主，类脑智能蓄势待发。
在人工智能本科人才培养时，要形成数学与统计知识（如概率论、微积分、线性代数、优化求解和矩阵变换等）、计算机知识（如程序设计、算法分析和系统等）以及人工智能知识（如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等）相互结合的核心课程体系。
有条件的学校特别是综合性大学，可从“功能与结构”和“技术与社会”等方面统筹考虑人工智能的发展，将神经认知学和人工智能伦理列入核心课程体系。
不同学校在聚焦人工智能内涵基础上，可结合学校学科发展、人才培养特点和社会需求，确立人工智能人才培养的目标定位，确定专业培养方向。
因此，学校可根据自身特色或优势，围绕人工智能相关技术设立不同培养方向（或模块），如：机器学习与数据挖掘、机器学习与模式识别、语音与自然语言理解、智能机器人与控制决策、交互设计与增强现实；
也可围绕人工智能在不同领域中的应用来设置方向，如：智慧医疗、智慧教育、智慧城市、智能金融经济等；
也可以是两者的结合，如：智能系统与应用，视觉与智能无人系统等。
在厘清内涵基础上，要考虑人工智能渗透力强特点，课程体系设置要体现“专、通、交”，即：
核心课程中既要有“专业化”课程（掌握系统而牢固人工智能专业知识），也要有“通识”课程（拓宽人工智能的知识面），以及体现若干专业学科知识汇聚的“交叉”课程（具备人工智能+X的知识能力），培养人工智能人才的广泛适应能力和可持续竞争力，以应对快速变化的新时代。
在人工智能通识课程讲授中，需将人工智能及其相关知识点的基本思想和方法讲授给学生，避免以工具应用介绍为主，贯穿以“设计和构造”为特点的“计算思维”，使得学生在遇到实际问题时，能够在其所受熏陶的通识知识基础上进一步拓展学习，有方向性寻找解决思路，设计具体解决方案。
从这个角度来看，人工智能通识课程建设仍然任重道远。
人工智能这一使能技术的典型特点是应用驱动，当今人工智能已经渗透于各行各业，正不断提高实体经济发展的质量和效益。
在人才培养过程中，要加大设置人工智能芯片、工具、系统和平台等课程，在课堂上活学活用典型案例，并且设计若干综合性的实践课程，加强技术应用能力以及应用场景创新能力的培养。
当前，许多领先的IT企业不仅掌握丰富的应用场景数据，而且掌握先进的开发工具和前沿技术。
高校人才培养应该与这些IT企业开展产教合作，建立合作基地，形成良好的产教融合关系，给学生创造实习实训机会，使得所培养的人才能够面向丰富场景应用和重大现实问题等发挥应有之力。
人工智能专业人才培养要有区别于其他专业的鲜明内涵，如：
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人工智能本身核心内容（知识表达、搜索求解、机器学习、控制决策、伦理学以及在通识课程中可介绍的神经科学、认知科学和心理学等）
然后不同学校可按照自身特点（如师资、特色研究、跨学科交叉、重大应用等），开设方向相应的模块/方向课程群，辅以若干选修课程以及介绍工具、芯片、系统和平台的课程。
在这样的培养体系下，学生今后能与“智能+X”的经济社会应用进行对接，使得人工智能成为经济社会发展的能动引擎。
在信息化向智能化转型过程中，人工智能人才培养任务艰巨而光荣。
人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合协同体，在课程教学中要顶层设计好其“根本”、同时体现一定的灵活度，扎根国家经济、社会、民生和国家安全的需求土壤，与维系土壤生态的产、学、研、政等要素紧密协同育人。
(以上内容摘自“中国大学教学杂志”微信公众号，作者为吴飞，浙江大学教授、教育部人工智能科技创新专家组工作组组长；杨洋，浙江大学副教授、浙江大学计算机学院人工智能系系主任；何钦铭，浙江大学教授、教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会副主任委员）
早在1986年，西安交通大学就设立了人工智能与机器人研究所，研究所是“视觉信息处理与应用国家工程实验室”的支撑单位，拥有“模式识别与智能系统”国家重点学科，每年在读硕士、博士研究生约170人，是西安交通大学培养高层次人才的重要基地。
经过33年的发展，可以说西交大的人工智能研究和高端人才培养走在了全国前列。
2017年开始，西交大制订了人工智能拔尖学生培养计划。
在这个人才培养方案中，我特别加了一句——培养一流的工程师，因为人工智能本身是一种技术和工程。
当然，我们的工程师不是作坊里的，我们要培养具有科学家素养的一流工程师。我们培养的宗旨就是为学生今后成为人工智能领域的一流工程师、科学家和企业家奠定知识和创新能力的基础。
西安交通大学“人工智能拔尖人才培养试验班”首席教授郑南宁院士在发布西安交大人工智能试验班的2018年全国知名重点中学校长教育论坛上作《人工智能与无人驾驶》主题报告。（来源：西安交通大学本科招生网）
2018 年秋季，我校的人工智能试验班开始正式招生。其中高考招生选拔20人，校内新生选拔25人，少年班选拔10人，共计招生55人。实验班采用动态进出的管理机制，保证人才培养质量。
在课程设置方面，我们经过一年的充分和深入研讨，设计了人工智能人才培养课程体系，涵盖八大课程群，分别是：人工智能核心课程群、计算机科学核心课程群、数学与统计课程群、认知与神经科学课程群、人工智能平台与工具课程群、人工智能伦理课程群、先进机器人学课程群、科学和工程课程群。
每个课程群由一名教授担任群长，由群长组织课程群的任课教师研讨教学。我们把过去行之有效的教学组、教研室的作用充分发挥出来，邀请校内外相关学科优秀教师参与人工智能人才培养工作。
在人工智能核心课程群中，设置有“人工智能的现代方法I”和“人工智能的现代方法II”两门大课，“人工智能的现代方法I”课程包括问题表达与求解，“人工智能的现代方法II”课程包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
认知与神经科学课程群，包括“认知心理学”和“神经科学基础”，“人类的记忆与学习”“语言与思维”以及“计算神经工程”等课程。
先进机器人学课程群，包括“先进机器人控制”“认知机器人”“机器人规划与学习”“仿生机器人”等课程。
人工智能伦理课程群，包括“人工智能、社会与人文”和“人工智能哲学基础与伦理”等课程。
在这些课程中，结合我校的特点，特别是人工智能与机器人研究所30多年来在这方面的研究，开设了人工智能平台与工具课程群，包括“群体智能与自主系统”“无人驾驶技术与系统实现”“游戏设计与开发”“计算机图形学”“虚拟现实与增强现实”等一批特色课程，部分课程还邀请企业参与设计与教学。
因为人工智能很多新的算法需要在交互游戏中得到验证，人工智能很多方法也可以运用于游戏之中，所以我们在人工智能平台与工具课程群里设置了“游戏设计与开发”课程，是2学分选修课。
（“案例”部分摘自“中国大学教学杂志”微信公众号，作者为郑南宁，西安交通大学原校长，中国工程院院士）
西安交通大学人工智能人才培养课程体系（来源：一读EDU编辑部制作）
本文原文由“中国大学教学杂志”微信公众号（微信id：zgdxjxzz）推送，题目为《AI赋能 人才先行——专家谈人工智能专业建设与人才培养》。一读EDU编辑部对原文有所编辑、调整。
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