關于高校AI人才培養的思考

張海玉

[摘 要] 面對AI技術的快速發展，國家政策的支持及企業對于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。文章分析了AI技術人才的類別、高校AI人才培養的優勢，從夯實數學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養、自主學習能力的培養四個方面闡述了高校關于AI人才培養的一些思考。

[關鍵詞] 人工智能；人才培養；AI技術人才

[中圖分類號] G640 [文獻標志碼] A [文章編號] 1008-2549（2018） 12-0039-03

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）概念從1956年Dartmouth學術會議上的提出到今天的發展，經過了兩起兩落[1]。隨著大數據、高性能計算的發展使得AI再一次席卷而來，特別是Alpha Go戰勝圍棋冠軍李世石、柯潔后，更是讓AI家喻戶曉。近幾年來，AI在自然語言處理、計算機視覺、無人駕駛、醫療、語音和人臉識別等領域發展迅猛。例如，微軟研發的機器翻譯系統[2]達到可與人工翻譯媲美的水平。Allen Institute for Cell Science訓練出了兩套能夠精準展示和預測細胞各部分形狀、位置及工作狀態的算法模型，助力觀察人類活體細胞，使得癌癥治療看到新曙光[3]。Facebook推出了人工智能聊天機器人“BOTS On Messenger”，微軟人工智能機器人小冰還出版了詩集，百度研制了無人駕駛汽車Apollo。AI技術已經滲透并影響到了生活的方方面面，新的一輪AI浪潮正風起云涌。

一 國家對于高校人工智能教育的發展的重視

面對AI技術如火如荼地發展，我們國家對AI人才和人才培養都非常重視。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濟深度融合。2017年7月20日國務院發布《新一代人工智能發展規劃》[4]。《規劃》指出完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，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教育內容，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式，重視人工智能與數學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合。加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設。

二 企業對于人工智能人才的需求

市場上AI技術人才非常稀缺，據騰訊研究院聯合boss直聘發布的《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、京東等互聯網巨頭都在挖掘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越條件；且大部分學校都開設有數學、物理等基礎學科，具備夯實數學理論基礎的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進發展AI技術的人力條件。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專業[6]。面對AI發展的火爆，國家對于AI人才發展的重視以及企業對于AI人才的嚴重需求，高校作為人才培養的主要來源，是不是應該思考AI人才的培養呢？

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。當下已經有一批名牌大學開展了AI方向拔尖人才的培養，如北京大學圖靈班、中國科技大學人工智能技術學院、西安交通大學人工智能拔尖人才培養實驗班，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技術人才，如應用開發人員、數據工程師、AI和機器學習工程師、AI系統架構師、AI產品經理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數學基礎好、專業理論全面、具備一些工程基礎，且有自主學習的能力。本文從夯實數學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養、自主學習能力的培養四個方面闡述高校關于AI人才培養的一些思考。

1 奠定扎實的數學基礎

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

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。智能科學與技術專業開設有“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技術人才應具備哪些專業能力呢？如何從專業角度培養AI技術人才呢？

2018年1月CSDN發布了“AI技術人才成長路線圖”[7]，通過專業路徑和實戰路徑兩方面介紹了AI技術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、數據科學家等10個崗位AI人才應具備專業知識和能力。

微軟公司也推出AI人才培養的10門免費課程，如“AI導論”“數據科學會用到的Python語言-導論”“AI領域運用的數學概要”“數據和分析所需要的道德與法律”“數據科學概要”“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 在人工智能學習網站開設有《Machine Learning Crash Course（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學習概念、機器學習工程、機器學習現實世界應用示例三個部分組成。

Intel近期也發布了三門免費的AI課程，分別是“機器學習基礎”“深度學習基礎”和“TensorFlow基礎”[9]。

Andrew Ng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Deeplearning.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驗，通過三個階段分層次的開展相應的課程，如表1所示。

3 實踐能力的培養

AI技術不能紙上談兵，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學生的實踐動手能力。

（1） 設計教學環節時多從工程應用的角度來介紹，激發學生的興趣，培養學生解決問題的能力。要求學生新手編程編程實現模型，充分理解算法的含義和原理到實現的過程。

（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。可以從一些AI應用方向作為入手，使學生了解自己的興趣點、培養科學研究能力。

（3）鼓勵學生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰賽，國內阿里天池大數據競賽等。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，學術界往往追求算法的性能，而工業界更重視經濟效益和解決問題的有效性。到企業學習可以快速了解行業發展的框架，掌握算法轉化到產品的過程。

4 自主學習能力的培養

AI技術發展速度很快，要求不斷地學習才能跟上節奏。可以從以下幾個方面來培養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知識。

（3）課外可以開展學術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會議內容，開闊學生的眼界，使其了解AI發展的動態。

（4）鼓勵高年級學生訂閱Arxiv，關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現新問題；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人才培養具有得天獨厚的優勢。本文從夯實數學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養、自主學習能力的培養四個方面闡述了對于高校AI人才培養的一些思考。AI人才不是靠開設幾門課程或者短期的培訓就可以稱之，而是在人工智能領域具備源頭創新能力，具備解決企業關機技術難題能力的人才，需要一個長期的培養過程。但是高校可以從基礎層次為高質量的AI人才打下扎實的基礎，為其今后的發展提供一個更高的平臺。（責任編輯：張宏玉）

參考文獻

[1]大 數 據.人 工 智 能 的 歷 史[EB/OL].[2017-08-24]. http：//www.36dsj.com/archives/23411.

[2]微軟研究院頭條.微軟人工智能又一里程碑：微軟中-英機器翻譯水平可“與人類媲美”[EB/OL].[2018-03-14]. https：//blog.csdn.net/Y2c8YpZC15p/article/details/

79562929.

[3]DavidZh.癌癥治療新曙光：AI助力科學家更好地觀察人類活體細胞[EB/OL].[2018-05-13].https：//blog.csdn.

net/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/80288520.

[4]國 務 院.新 一 代 人 工 智 能 發 展 規 劃[EB/OL].[2017-

08-24].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/

20/content_5211996.htm.

[5]騰訊研究院.《2017全球人工智能人才白皮書》發布丨解讀世界頂級AI牛人的秘密[EB/OL].[2017-12-01].http：//www.tisi.org/4960.

[6]大學生必備網，2018開設智能科學與技術專業的大學有哪些[EB/OL].[2018-5-5].https：//www.dxsbb.com/

news/10451.html.

[7]CSDN. AI技術人才成長路線圖[EB/OL].[2018-04-01].

https：//blog.csdn.net/eNohtZvQiJxo00aTz3y8/article/d

etails/79776075

[8]馬文，克雷格.【谷歌機器學習課程公開了！】Google AI 教育項目今起免費開[EB/OL].[2018-03-01]. http：//www.sohu.com/a/224635375_473283.

[9]AI科技大本營. Intel發布AI免費系列課程3部曲：機器學習基礎、深度學習基礎以及TensorFlow基礎[EB/OL].[2018-03-13]..https：//blog.csdn.net/

dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/79544228.

[10]人工智能頭條.斯坦福課程：深度學習理論[EB/OL].

[2018-05-15].https：//mp.weixin.qq.com/s/

BqmRc7pWUyM8I5C0yqmJjA