新工科背景下电子通信专业“人工智能技术基础”课程改革

张 珂， 戚银城， 孔英会， 赵振兵

(华北电力大学 电子与通信工程系，河北 保定071000)

0 引言

为了适应“新工科”建设的需求，实现传统的电子、通信专业与人工智能(AI)技术的交叉融合[3]，华北电力大学电子与通信工程系电子、通信类本科深度学习等AI技术，以应对人工智能技术发展对电子、通信专业人才培养带来的挑战。

专业适时地开设了“人工智能技术基础”课程，旨在让电子、通信专业本科生了解并应用机器学习和尽管已有的“人工智能技术基础”课程取得了一定的教学效果，但其与电子、通信专业“新工科”建设的要求存在很大差距，主要的问题反映在以下三个方面：

(1)课程内容设置方面：传统的人工智能课程教学更偏重人工智能技术本身，知识点多、学时长，缺少针对相关交叉学科(电子、通信专业)或行业应用(电力行业)方面的内容；而电子、通信专业“人工智能技术基础”课程需要的学时短、应用性强，且应考虑电子、通信专业和电力行业的特色。

(2)人才培养的前沿性方面：人工智能发展迅速，研究热点更迭较快，传统的人工智能课程教学侧重人工智能基础理论知识的讲授，而对最新的AI前沿技术涉及较少，这不利于学生对本专业前沿的把握，也不利于其前沿AI技术应用能力的培养。

(3)培养人才实践创新能力方面：传统人工智能课程实验环节的内容多为基础实验，与企业的人才需求差距较大，这是由于深度学习实验案例较为复杂、难度大、实验耗时长，通常需要GPU工作站的支持，然而传统人工智能课程缺少硬件资源，无法引入真实的人工智能案例，导致基础实验任务设置简单，“学”与“用”脱节。

早春二月,既有春寒料峭,又有无限生机,《二月》书信里的问句较为集中地体现了彼时交往理性的某种“早春二月”,情侣之间应该有建立在真诚、平等基础上的对话,应该符合交往理性,《二月》中的萧涧秋和陶岚之间有建立交往理性的动机,有其萌芽,无奈因为他们自身和环境的局限,未及开花结果。

为了切实解决以上电子、通信专业“人工智能技术基础”课程存在的问题，应对新一轮科技革命和产业革命对电子、通信专业人才培养带来的新机遇、新挑战，我们立足于电子、通信专业学生自身的专业特点和行业背景，借助华为公司全栈AI技术，从授课和实验两个环节入手，对“人工智能技术基础”课程进行一系列改革，在优化课程内容、丰富教学方法和创新考核办法的同时，满足“新工科”教育在学科交叉融合、人才培养前沿性以及人才实践创新能力等方面的要求。在课程改革顺利实施的基础上，开展了丰富的人工智能课外实践活动，进一步提升了学生的实践创新能力。“人工智能技术基础”课程改革和人工智能课外实践活动的实施方案如图1所示，课程改革包括授课环节改革和实验环节改革，课外实践包括大学生创新创业项目、大学生双创比赛和AI训练营等，课程改革和实践环节改革均已华为AI全栈技术为支撑。

图1 电子、通信专业“人工智能技术基础”课程改革与人工智能课外实践方案

1 “人工智能技术基础”课程改革

“人工智能技术基础”课程改革以实现多学科交叉融合、知识的前沿性、人才实践创新能力为基本目标，培养具备一定AI实践能力、创新能力以及学科交叉理念的电子、通信专业本科生。下面将从授课和实验两个环节对课程改革方案进行介绍。

1.1 授课环节改革

(1)授课内容方面：与人工智能、计算机等专业[4]的人工智能课程相比，“人工智能技术基础”课程属于电子信息科学与技术、通信工程本科专业限选课，课程学时相对较少(共32学时，其中授课28学时、实验4学时)，在短时间内无法系统、完整地讲述人工智能的基本理论和方法，且电子、通信专业“人工智能技术基础”课程目标更侧重人工智能技术的学科交叉与应用。

根据以上课程特点，本次课程改革将传统“人工智能导论”课程与“机器学习”、“深度学习”等前沿应用型AI课程的内容相结合，一方面，根据电子、通信专业学生的知识背景，对课程内容进行了大幅调整，简化复杂的理论分析，强调实际应用，精简内容的同时，引入必须的编程教学弥补学生知识背景的不足；另一方面，挖掘电子、通信类学科与人工智能技术的交叉点，强调人工智能技术在电子、通信专业中的融合应用，同时引入人工智能在电力行业中的应用场景，突出电力人工智能的行业特色。最终，将“人工智能技术基础”的授课内容划分为四个部分：人工智能基础、机器学习基础，深度学习以及人工智能技术应用案例。

教学内容与学时安排如表1所示，其中人工智能基础部分主要讲授人工智能的基本概念、发展过程、研究现状和发展趋势等；机器学习基础部分主要讲授机器学习的基本概念和典型的机器学习算法，并针对电子、通信专业学生未开设“Python语言”课程，加入2学时“Python语言基础”教学，介绍Python数据类型和基本语句；深度学习部分详细讲授深度人工神经网络模型与训练方法，典型的深度神经网络模型，常用的人工智能框架与华为ModelArts AI平台；人工智能技术应用案例部分则结合“电子+AI”、“通信+AI”以及“电力+AI”等电子、通信学科交叉和电力行业研究领域的最新研究成果，进行人工智能技术应用案例教学，应用案例包括电子专业相关的 “采用华为HiLens嵌入式AI平台实现智能人脸识别系统”、通信专业相关的 “基于人工智能的无线资源分配技术”以及电力行业相关的 “基于深度学习的输电线路智能巡检技术”等。通过以上四部分内容的讲授，帮助学生建立人工智能技术的基本知识结构，掌握深度学习的基本方法，熟悉人工智能技术在电子、通信专业及电力行业中的应用方向。

表1 教学内容与学时安排

最后，通过合理地优化电子、通信专业“人工智能技术基础”课程教学内容，修订了“人工智能技术基础”课程教学大纲，制定了具有电子、通信专业和电力行业特色的《人工智能技术应用案例手册》。

(2)教学方法方面：一方面，借鉴人工智能技术培训机构的“培训式”教学方式，以理论讲解为根，公式推导为辅，侧重基本概念的理解以及实际应用的需求；另一方面，将课程理论部分与应用案例部分的讲授相结合，采用“启发式”、“问题式”和“案例式”的教学方法，将应用案例贯穿教学始终，组织学生进行分组讨论，加强教师和学生之间的互动；再一方面，重视学生编程实践能力的培养，鼓励学生带笔记本上课，组织学生进行课上实操练习，增强学生的参与感和获得感。

(3)考核方法方面：授课环节的考核方式，除期末理论课笔试外，引入开放性问题考核。建立与人工智能技术应用案例相关的开放性、应用型问题库，由学生自由选择与专业相关的开放性、应用型问题，并根据问题的特点选择恰当的人工智能技术予以解决，并给出解决方案，任课教师根据解决方案的质量评定成绩。

1.2 实验环节改革

(1)实验内容方面：实验环节主要包括两次上机实验，分别是AI基础实验和华为ModelArts AI实战营实验。首先，修订了“人工智能技术基础”课程的基础实验内容，并制定了完善的《人工智能技术基础实验手册》，基础实验题目为“基于Python实现BP神经网络，基于TensorFlow平台实现深度神经网络手写数字图像识别”，该实验以授课内容为基础，以加深学生对人工神经网络以及深度学习算法的理解为目标，同时让学生熟悉Python语言以及TenorFlow平台的使用。然后，采用华为公司提供的全栈AI技术进行AI应用型实验，华为公司为该实验提供了完整的实验指导书，应用型实验题目为“ModelArts AI实战营案例”，该实验以基于深度学习的计算机视觉和自然语言处理技术为主要内容，使学生了解并掌握人工智能的典型应用。深度学习实验对计算资源的要求较高，需要配备多台高性能GPU工作站，然而现有实验室环境无法满足需求，为了解决这个关键问题，本次课程改革申请并获得了华为沃土AI人才培养计划项目的大力支持，由华为公司向每位选课学生账户提供华为云代金券500元，学生可免费利用华为ModelArts AI平台的存储和算力资源，完成深度学习相关实验，在实验案例方面华为公司提供了华为 ModelArts AI实战营活动，给出了具有代表性的AI案例资源以及配套指导资料。

ModelArts是华为公司推出的面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型。为了帮助AI学习者快速掌握人工智能应用技能，华为公司基于ModelArts AI平台设计了人工智能实战营，该实战营提供了包括自动学习案例、Notebook案例和综合AI开发案例三类共16期实验，具体案例设置如表2所示。其中自动学习案例让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署，依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型；Notebook案例可为AI开发者提供在线的交互式开发调试工具，开发者通过创建开发环境，可以自行编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练；AI开发案例在ModelArts AI平台上完成端到端从数据准备、模型开发、模型训练、模型部署发布、模型共享(AI市场)等全流程的AI模型开发和AI应用实践。

表2 ModelArts AI实战营案例设置

由于“人工智能技术基础”课程实验学时短，而深度学习模型代码复杂、模型训练时间长，所以学生无法在实验课上完成所有实战营案例。本次课程改革采用“课上”和“课下”相结合的方式解决该问题，将第一、二期实战营实验作为实验课上必选实验，其余十四期实战营实验作为课下可选实验，供对AI感兴趣、能力强、学有余力的学生借助ModelArts AI平台在课下自主完成。

(2)教学方法方面：第一，以理论结合实践为指导思想，强调动手操作，将AI基础实验与AI应用实验相结合，以代码落地为目标，提升学生的实践动手能力；第二，为了解决现有实验学时不足与模型训练耗时长之间的矛盾，充分发挥华为ModelArts AI平台的算力优势，采用“课上+课下”的实验方式，利用课下时间开展AI实战营活动，采用真实生动的AI应用案例激发学生的学习兴趣；第三，除实验课上教师面对面指导外，成立了华为AI实战营实验指导小组，建立了实战营微信群，除任课教师外还邀请了华为资深工程师作为企业导师、优秀研究生担任实验助教，实验指导小组在微信群中通过图、文和语音交互，对学生进行在线答疑；第四，引入“奖励”机制，华为公司为AI实战营提供了完善的积分奖励机制，学生完成每期实战营可将实验结果截图提交至华为开发者论坛，验证合格后可获得相应积分，课程结束后学生可利用华为积分兑换华为产品(如鼠标、键盘等)，在一定程度上激发了学生的学习热情。

(3)考核方法方面：在基础实验考核中，根据学生代码演示的效果以及实验报告的撰写质量进行考核；在实战营实验考核中，任课教师根据每位同学获得的华为积分分值对其进行考核。

1.3 课程改革成效

采用以上课程改革方案，在2019年下半年“人工智能技术基础”课程中进行实践，取得了明显的成效，尤其是华为AI实战营的引入为学生带来全新的实践体验，灵活多样的在线学习方式让学生耳目一新。课程结束后，任课教师对全班48名同学进行课程问卷调查，并对华为AI实战营实验完成情况进行了统计。

1)问卷调查

通过问卷调查让每位同学对课程进行评价，给出自己的心得体会以及问题建议。下面列出了三位同学对“人工智能技术基础”课程的评价。

梁同学：课程引入华为ModelArts AI平台的实战营实验很合理，让我提高实践能力的同时，更加深刻地理解了人工智能图像识别的相关技术，华为AI平台是一个将理论与实践相结合，让我们动手去操作得到结果的学习平台。在该平台上做各种模型训练的过程中，我们理解了实现模型的每一个步骤，同时该平台提供的一些开放性设计也提高了我们的思考和动手能力。

叶同学：对人工智能技术很感兴趣，尤其是人工智能在电子和电力中的应用前景介绍让我受益匪浅。采用华为ModelArts AI平台以及实战营案例，给予了我一次云计算的体验，同时可以见识更多的示例代码，了解“人工智能有哪些方向？可以用来实现哪些功能？”，通过运行代码来观察实验现象，无疑可以激发兴趣和扩宽视野。另外，还要感谢华为公司提供的积分奖励，这是一个惊喜。

华同学：人工智能课程重点讲授了关于机器学习、深度学习，计算机视觉等方向的基础知识，引入了较多实操实验，通过实验加强了对课程内容的理解。华为ModelArts AI平台操作简便，资源丰富，可以提供海量数据的处理，半自动化标注，大规模训练和自动化模型生成等功能，通过实现案例，我更直观地感受到了深度学习的运行过程。

以下是学生对“人工智能技术基础”课程所提最多的两条建议：

1,课程总学时少，希望延长课程教学时间，实验学时偏少，希望增加实验学时比重。

2,AI实战营案例代码较为复杂，虽然能够调通程序，跑出实验结果，但总感觉一知半解，希望课上对案例代码进行详细讲解，或者给出具体注释，便于学生理解实现细节。

2)AI实战营实验情况统计

统计结果如表3所示，有四分之一学生完成了10期以上案例(其中8名学生完成所有案例)，超过三分之一学生投入1周以上时间参与AI实战营实验。

表3 ModelArts AI实战营完成情况

问卷调查和AI实战营统计结果表明一部分电子、通信专业学生对人工智能技术具有强烈的学习兴趣，但课程学时偏少无法满足其学习需求，他们只能通过课下自学完成实战营实验。为了给这些学生提供深入学习的机会，我系在“人工智能技术基础”课程基础上开展了形式多样的人工智能课外实践活动。

2 人工智能课外实践

本次“人工智能技术基础”课程改革的成功实施，挖掘了一批对人工智能技术感兴趣、能力强的优秀本科生，为了进一步提升其AI技术水平，培养电子、通信学科交叉型AI人才，我系有针对性地开展人工智能课外实践活动。人工智能课外实践活动的内容与方法如下：

(1)“大学生创新创业项目”：利用每年两次申报“大学生创新创业项目”的机会，为优秀本科生提供前沿的人工智能相关大创课题以及华为全栈AI技术平台的支持，并将优秀研究生作为助教引入本科大创项目中，由其参与指导与其科研相关的大创项目。目前已有5项相关大创项目立项，分别为：“基于深度学习的输电线路红外视频过热缺陷检测方法”，“基于HiLens慧眼的智能安全帽检测系统”，“基于HiLens慧眼的人脸检测与识别系统”，“基于ModelArts平台的垃圾分类方法”以及“基于华为AI平台的变压器振动图像信号特征分析方法”。

(2)大学生双创比赛：目前，国家正在积极推进“互联网+”、“人工智能+”等新兴经济模式，要求用新思、维新模式、新技术融入到创业之中，改变传统创业模式和内容，“互联网+”创新创业比赛、“创青春”创业大赛和“挑战杯”竞赛等相关赛事为大学生提供了难得的实践机会。目前已依托华为全栈AI技术申报“创青春”创业大赛1项，项目名称为 “闪电鸟-电力无人机智能巡检一体化平台”。

(3) “AI训练营”：针对课程学时短的问题，利用寒假或暑假时间，开设“AI训练营”。根据“人工智能技术基础”课程表现以及训练营面试结果，选拔10-15名优秀本科生入营。训练营提供AI进阶课程，华为全栈AI技术平台支持，以及前沿的科研项目或实际的工程实践课题，为优秀本科生提供进入导师研究室、参与导师研究课题的机会，进一步培养其科研创新和工程实践能力。

3 结语

以实现“新工科”背景下多学科交叉融合、知识的前沿性、人才实践和创新能力的培养为目标，借助华为全栈AI技术，针对电子、通信专业学生的特点，从授课和实验两个方面对“人工智能技术基础”课程进行了一系列课程改革，激发了学生的学习热情、改善了教学质量、培养了学生的实践能力和创新能力。“人工智能技术基础”课程与人工智能课外实践活动相结合，形成了层次化电子、通信类专业人工智能技术人才培养的新模式，对探索电子、通信专业“新工科”改造和升级具有重要的现实意义。