关于高校AI人才培养的思考

张海玉

[摘 要] 面对AI技术的快速发展，国家政策的支持及企业对于AI人才的需求，高校作为人才的主要来源，面临着机遇和挑战。文章分析了AI技术人才的类别、高校AI人才培养的优势，从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述了高校关于AI人才培养的一些思考。

[关键词] 人工智能；人才培养；AI技术人才

[中图分类号] G640 [文献标志码] A [文章编号] 1008-2549（2018） 12-0039-03

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）概念从1956年Dartmouth学术会议上的提出到今天的发展，经过了两起两落[1]。随着大数据、高性能计算的发展使得AI再一次席卷而来，特别是Alpha Go战胜围棋冠军李世石、柯洁后，更是让AI家喻户晓。近几年来，AI在自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、医疗、语音和人脸识别等领域发展迅猛。例如，微软研发的机器翻译系统[2]达到可与人工翻译媲美的水平。Allen Institute for Cell Science训练出了两套能够精准展示和预测细胞各部分形状、位置及工作状态的算法模型，助力观察人类活体细胞，使得癌症治疗看到新曙光[3]。Facebook推出了人工智能聊天机器人“BOTS On Messenger”，微软人工智能机器人小冰还出版了诗集，百度研制了无人驾驶汽车Apollo。AI技术已经渗透并影响到了生活的方方面面，新的一轮AI浪潮正风起云涌。

一 国家对于高校人工智能教育的发展的重视

面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校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，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

二 企业对于人工智能人才的需求

市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘发布的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。

三 高校AI人才培养的思考

高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作為人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？

AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。

1 奠定扎实的数学基础

在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。

2 人工智能方向课程的建设

很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？

2018年1月CSDN发布了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。

微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。

Google 在人工智能学习网站开设有《Machine Learning Crash Course（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。

Intel近期也发布了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。

Andrew Ng在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearning.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。

综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程，如表1所示。

3 实践能力的培养

AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。

（1） 设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。

（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。

（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。

（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。

4 自主学习能力的培养

AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。

（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。

（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。

（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。

（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。

四 结语

高校是人才的主要来源，面对AI人才的短缺，高校对于AI人才培养具有得天独厚的优势。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述了对于高校AI人才培养的一些思考。AI人才不是靠开设几门课程或者短期的培训就可以称之，而是在人工智能领域具备源头创新能力，具备解决企业关机技术难题能力的人才，需要一个长期的培养过程。但是高校可以从基础层次为高质量的AI人才打下扎实的基础，为其今后的发展提供一个更高的平台。（责任编辑：张宏玉）

参考文献

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

[2]微软研究院头條.微软人工智能又一里程碑：微软中-英机器翻译水平可“与人类媲美”[EB/OL].[2018-03-14]. https：//blog.csdn.net/Y2c8YpZC15p/article/details/

79562929.

[3]DavidZh.癌症治疗新曙光：AI助力科学家更好地观察人类活体细胞[EB/OL].[2018-05-13].https：//blog.csdn.

net/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/80288520.

[4]国 务 院.新 一 代 人 工 智 能 发 展 规 划[EB/OL].[2017-

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

20/content_5211996.htm.

[5]腾讯研究院.《2017全球人工智能人才白皮书》发布丨解读世界顶级AI牛人的秘密[EB/OL].[2017-12-01].http：//www.tisi.org/4960.

[6]大学生必备网，2018开设智能科学与技术专业的大学有哪些[EB/OL].[2018-5-5].https：//www.dxsbb.com/

news/10451.html.

[7]CSDN. AI技术人才成长路线图[EB/OL].[2018-04-01].

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

etails/79776075

[8]马文，克雷格.【谷歌机器学习课程公开了！】Google AI 教育项目今起免费开[EB/OL].[2018-03-01]. http：//www.sohu.com/a/224635375_473283.

[9]AI科技大本营. Intel发布AI免费系列课程3部曲：机器学习基础、深度学习基础以及TensorFlow基础[EB/OL].[2018-03-13]..https：//blog.csdn.net/

dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/79544228.

[10]人工智能头条.斯坦福课程：深度学习理论[EB/OL].

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

BqmRc7pWUyM8I5C0yqmJjA