人工智能背景下應用本科高校計算機類人才培養

黎文娟　邢婷婷　林菡

摘要：深入分析了人工智能背景下計算機類人才培養方案向人工智能方向調整的重要性以及人工智能人才培養存在的困難。提出通過整合應用本科高校資源，微調課程設置、新增實踐設置，加強人工智能競賽的參與等來進行教學改革，培養人工智能方向就業的計算機人才。

關鍵詞：人工智能;人才培養;計算機類專業;應用本科高校

中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8228（2020）08-115-03

0 引言

十九大報告提出“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，建設網絡強國、數字中國、智慧社會”的發展目標[1]。2017年7月，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》[2]，把人工智能提到國家戰略的層次。2019年中央網絡安全和信息委員會成立，強化了黨中央對網信事業的集中統一領導，加強了移動互聯網（包括5G）、物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術的創新和部署。《高等學校人工智能創新行動計劃》要求2020年基本完成新一代人工智能發展的高校優化布局;高校要在較長一段時間內為國家乃至世界人工智能儲備人才[3]。

數據表明，2017年人工智能人才的市場需求量已經達到2016年的近2倍，2015年的5.3倍，市場需求量非常大，但能符合要求的人工智能人才嚴重缺乏[4]。2019年5月，《中國新一代人工智能發展報告2019》在上海發布，數據表明中國的人工智能產業正在飛速發展[5]。

在這樣的背景下，不論是出于響應國家號召還是出于為學生畢業的就業前景考慮，各個專業都在探討如何利用人工智能賦能[6]。計算機科學與技術專業作為人工智能關系相對密切的專業，更應制定培養計劃，為國家儲備人工智能的人才。

1 計算機類專業人工智能方向人才培養探索的關鍵問題分析

1.1 人工智能涉及的專業范疇廣

人工智能是研究是用計算機來模擬人的行為的學科，最終目的是達到替代人的某些應用。其研究領域核心涉及到計算機科學與技術、信息技術、通信工程、數學、傳感器與儀器等眾多專業的核心科學技術。

2018年4月教育部制定《高等學校引領人工智能創新行動計劃》[7]，2019年3月，教育部在《教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》公布了人工智能專業的課程群分為以下幾類：計算機科學核心課程群、數學與統計課程群、認知與神經科學課程群、人工智能倫理課程群、科學和工程課程群、先進機器人學課程群、人工智能平臺與工具課程群、人工智能核心課程群[8]……

其中計算機科學核心課程群是重要的人工智能專業課程群，因此計算機類專業開展人工智能方向課程是可行的，但人工智能的課程群非常多，學科交叉且互相融合、內容相對抽象、算法相對復雜、理論性過強且枯燥，導致學生對人工智能理論積極性不高，造成理論教學效果差[9]。

1.2 人工智能對數學和計算機基礎要求高

人工智能是一門理論比較強的科學，涉及到的數學知識也非常豐富，包括：高等數學、線性代數、概率論、數理統計等。幾乎囊括了大學本科甚至研究生階段所有計算機類專業涉及到的數學必修課和數學選修課，人工神經網絡算法、遺傳算法、深度學習算法等人工智能領域的重要算法都需要這些數學知識作為支撐[10]。大學數學已經成為人工智能算法工程師必須精通掌握的主要工具。

另一個方面，在現階段，人工智能需要以計算機作為載體，以程序作為表達方式運行。因此計算機的軟硬件知識成為人工智能人才需要熟練掌握的必備技能[11]。其中包括程序設計基礎、計算機網絡、Python語言、C語言、計算機組成原理、數字圖像處理等。對計算機類專業也幾乎囊括了大部分的專業選修課和專業必修課。

1.3 人工智能對于學校的硬件設施要求高

人工智能對于計算機GPU要求非常高，特別是深度學習算法在訓練的時候，需占用大量的GPU資源[12]，還需要消耗大量的時間，大部分人工智能的公司都是專門買服務器支持深度學習的訓練。對于學校而言，買大量的服務器用于學生訓練模型顯然不現實，另外數據集的訓練通常都需要運算很長時間，不利于老師組織課堂教學和實驗教學以及實驗室管理。

2 教學改革設計方案

應用型本科的目標還是培養面向就業的大學生，所以面向人工智能的教學改革設計方案是使得部分學生可以應用人工智能的算法，并能夠找到相關的工作。重中之重就是在簡化人工智能課程內容的同時保證學生能夠應用人工智能處理問題。

教學改革方案設計分三個部分：課程設置為學生打好相關的理論基礎，實踐設計以項目為驅動給學生應用人工智能理論的機會，競賽培養為對人工智能有濃厚興趣的同學提供學習和發揮的空間。

2.1 課程設置

人工智能作為計算機類專業選修方向之一，需要一定的先修基礎知識，可以考慮高年級增設人工智能概論，增加計算機類專業對人工智能理論的了解。

表1為人工智能課程設置[14]，這是結合自身應用類本科院校的特點，寫下的人工智能概論課程設置。共32學時。其中，AI倫理和AI展望在人工智能理論課中加入思想政治內容。AI展望讓同學們認識到中國的人工智能發展浪潮的同時，了解學習人工智能不僅僅是就業，更是緊跟國家的步伐，為建設社會主義事業做貢獻。

Python語言以其語法簡潔、可擴展性強以及強大的第三方庫，而成為最受歡迎的計算機語言。目前，市場上大部分人工智能產品的開發用的是Python語言編程[15]，Python中有大量人工智能相關的框架和庫，其中TensorFlow和Keras當下比較流行。目前，一般計算機類專業的課程安排里有“Python語言程序設計”，在人工智能的背景下，僅需要對Python課程設置做相應修改。增加一些人工智能的框架和庫的學習。

2.2 實踐設置

在選修了2.1的兩門課程的基礎上，為了加強學生的動手能力，以項目為驅動，讓學生實現一些模式識別算法，熟練掌握數字圖像處理的基本處理流程，進而實現比較復雜的模式識別算法。

目前的人工智能以深度學習為主，開設基于Python的深度學習的一種框架開設的人工智能實踐課，以項目驅動的方式加深學生對人工智能框架使用能力。

由于深度學習算法的計算過于龐大，一般的計算機的GPU無法承受這樣龐大的計算量，在企業當中，通常是購置服務器完成深度學習的搭建的。但學校由于管理能力有限，以及服務器資源有限，無法承受龐大的開銷，為了平衡人工智能平臺搭建和通用計算機計算能力不足的問題，挑選GPU開銷不大，優化相對成熟的框架進行運行和學習。

2.3 競賽培養

除此之外，為了讓學習掌握較好的學生有更高的發揮空間，應參加更多的深度學習相關的競賽。

人工智能的競賽繁多，其中線上比賽由于更加方便參加，方便組織，還可以提供運行的資源，得到更多青睞，表2摘選3個深度學習重要競賽。

3 結束語

本文中，面對人工智能蓬勃發展的大背景下計算機類專業進行人才培養設計。通過微調課程設置，增加人工智能實踐部分，以及鼓勵參加人工智能競賽的方式培養人工智能方向人才。初步實踐表明，通過教學改革，我校計算機相關專業學生對人工智能的認識有一定的加深，部分學生專業傾向于人工智能方向。未來課程難度仍然較高，有很大的改進空間。

參考文獻（References）：

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[2]國務院.國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知[EB/OL].（2017-07-20），2019.

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[4]中國產業信息網.2018年全球AI人才發展概況及市場需求預測【EB/OL].（2018-03-22），2019.

[5]中創產業研究院.解讀《中國新一代人工智能發展報告2019》[EB/OL].（2018-06-12），2019

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[7]劉德建.人工智能賦能高校人才培養變革的研究綜述[J]電化教育研究，2019.11.

[8]教育部.教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知[EB/OL].（2019-03-25），2019-07-03.

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[10]史維娟.人工智能在大學數學教學中的應用模式探討[J].智庫時代，2019.38.

[11]張睿，楊吉斌，李志剛.陸軍人工智能專業人才培養[J].國防科技，2019.40（4）.

[12] Stuart R， Peter N. Artificial intelligence：A modernapproach[M].New Jersey：Pearson Education Inc，2010.

[13]劉光潔，張崳，姚亦飛.地方本科院校人工智能專業建設研究與實踐[J].計算機教育，2019.10.

[14]羅定生等.北京大學人工智能課程教學改革與實踐[J].計算機教育，2019.10：1672-5913

[15]楊迎.人工智能背景下的Python教學探索[J].信息系統工 程，2019.304（4）：177

基金項目：福建農林大學東方學院教改項目（DFJG2018005）

作者簡介：黎文娟（1991-），女，福建龍巖人，碩士，助教，主要研究方向：圖像處理、人工智能。