贵阳网站维护培训,网络营销的成功案例,网站需要写哪些内容吗,wordpress 防止恶意注册来源#xff1a;光明日报作者#xff1a;李锋亮 庞雅然 人工智能人才培养是变革核心人工智能、基因工程、纳米科学并列为21世纪三大尖端技术#xff0c;是工业革命4.0的变革核心。其中#xff0c;人工智能涉及广泛的知识领域#xff0c;包括技术体系内的数学基础、技术基础… 来源光明日报作者李锋亮 庞雅然 人工智能人才培养是变革核心人工智能、基因工程、纳米科学并列为21世纪三大尖端技术是工业革命4.0的变革核心。其中人工智能涉及广泛的知识领域包括技术体系内的数学基础、技术基础、机器学习方法、问题域以及应用领域内的互联网、智能写作、机器翻译、智慧交通、智慧农业、智慧金融、智慧医疗、机器人、辅助教育、智能制造等。可以说人工智能的科研创新和人才培养决定着一国在国际竞争中的优劣地位。当前全球人工智能领域人才分布极不平衡美国占比近一半我国虽位于第二梯队但差距仍然较大不仅人才储备规模较小顶尖人才更为稀缺。国际上英美等国人工智能研究开展较早发展较好。自20世纪50年代美国人工智能专业形成了初期边界出现了一批研究生参与研究的实验室80年代人工智能研究生专业建立逐步配备了跨学科的软件与硬件支持极大促进了专业人才的培养、技术转化与应用。英国政府近年来也十分关注人工智能领域的研究和应用投入了大量的资金扶持人工智能产业和初创公司通过政策工具鼓励大学进行知识更新、产权转化和人才培养计划自2017年起新增450个与人工智能相关的博士点还支持建立了艾伦·图灵研究所加强关键算法领域的研究。麻省理工学院麻省理工学院在计算机科学和人工智能方面有着深厚的积累从早期的理论到后来的实践已经历了大半个世纪。目前该校没有设立人工智能专业人才培养主要集中在施瓦茨曼计算机学院该院与计算科学与工程中心、电子工程与计算机科学系、数据系统和社会研究所、运算研究中心这五个学院以共享的结构进行协同培养、研究和创新。计算科学与工程中心提供计算科学与工程硕士项目课程涵盖从航空航天到纳米技术、从互联网协议到电信系统设计的知识聚焦于先进的计算方法和应用。计算科学与工程博士项目与八个院系联合开设博士课程专注于与科学和工程学科相关的新计算方法的开发。可选的课程由八个院系提供包括土木与环境工程机械工程材料科学与工程化学工程地球、大气和行星科学航空航天数学核科学与工程。电子工程与计算机科学系的课程主要由电子工程、计算机科学、人工智能与决策三部分内容构成。该系提供面向不同学生层次和需求的若干种学位项目包括计算与认知工程硕士MEng计算机科学博士PhD计算机科学与工程博士PhD计算机科学和分子生物学工程硕士MEng电气工程博士PhD电气工程和计算机科学工程硕士MEng/理学硕士SM/博士PhD等。除了参加学位课程之外学生被要求一学期参加三次行业讨论会、参加行业实习、完成行业联合项目/专利/共同出版物、学生收到行业邀请进行学术分享、在政府实习、在学术机构实习、参加学术培训、提交创业项目。在施瓦茨曼计算机学院授予的项目中哲学博士PhD学位与科学博士ScD学位被视为可以互换授予。计算机科学与人工智能实验室CSAIL是MIT最大的实验室也是世界上最重要的信息技术研发中心。CSAIL的研究领域涉及算法与理论、人工智能与机器学习计算生物学计算机架构图形与视觉人机交互编程语言与软件工程机器人安全与密码学系统和网络是该校特色的交叉培养与研究的平台。卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学是人工智能研究的领导者在本科设有人工智能专业研究阶段的培养分布在多个院系主要集中在计算机学院、软件工程研究所、机器人研究所、人机交互研究所、语言技术研究所、机器学习系。CMU的师资拥有多元的背景近200名教职人员来自11个院系研究范围涵盖从数理到计算机、艺术到经管、多个与人工智能相关的领域。“机器人学”博士项目在计算机学院开展。每个学生必须完成核心课程和专业课程核心课程需要选自四个核心领域专业课程需要由学生选择一个特定核心领域并完成该方向内的48个学分通常需要有四个研究生课程。四个核心领域为感知视觉、图像传感器、距离数据解读、触觉和力传感器、惯性制导等传感器、认知机器人的人工智能、知识、表示、规划、任务调度和学习、运动运动学、动力学、控制、操纵和运动、数学基础最优估计微分几何计算几何和运筹学。自动化科学硕士MSAS是世界上第一个自动化科学专业硕士项目。它主要提供三个方面的培训一是使用科学实验机器人仪器的实践培训二是使用机器学习和相关方法进行数据分析和建模三是使用人工智能选择实验。该项目要求的专业课程包括四个模块分别为背景知识、建模与分析、自动化科学、实习和职业研讨。项目为学生提供专业和研究选项学生在第二年开始之前可以根据其未来进入劳动力市场或进入科研市场的职业发展意向选择进一步的课程模块选择研究的学生将匹配一位研究导师。人机交互硕士MHCI是世界上第一个致力于为与人机交互、用户体验设计和以用户为中心的研究相关的专业学位项目。课程的核心是跨学科性学生来自设计、社会科学、商业和计算机科学等不同背景。在第一学期学生需要在课堂学习核心方法论和技术在第二三学期学生进行选修课并与外部客户共同完成一个重要的行业项目。CMU还通过建立交叉领域的实验室与中心促进人工智能的研究与应用。机器人研究所在1979年成立定期与政府、行业和非营利组织在赞助研究和教育领域合作。伊利诺伊大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校未单独设置人工智能专业培养集中于计算机科学系、电子计算机工程系、信息科学系并设置了人工智能方向。计算机科学系提供学硕、专硕、普博、直博培养项目。项目的课程涵盖编译、AI、生物信息等十个大方向学生首先需要在基础课序列选择三个大方向其次需在基础课所选方向之一选择至少一门进阶课程选修部分可选十个大方向中的至少三门课程以保证学生计科基础的涉猎广度。近年在研究领域校内各学部间、与校外企业协会、政府机构联合开展了多样的AI科研合作建立了多个交叉研究的中心实验室。智能机器人实验室IRL成立于2015年高度联合航空工程、电子工程等工学院七大学部、农学消费者及环境科学学院并与协调科学实验室CS携手打造智能机器人。2019年11月人工智能创新研究中心CAII依托国家超算中心NCSA建设致力于促进AI研究、为学生提供AI就业机会、通过合作科研创新应对行业重大挑战成为校园内链接学术界与工业界的纽带。2020年8月美国国家科学基金会NSF及国家粮食和农业研究所NIFA给予UIUC数字农业中心两千万美元经费以建立智能农场研究所。2021年5月伊利诺伊州、IBM拟与UIUC工学院开展为期长达十年的战略合作斥资2亿美元主要关注AI及混合云等快速发展领域。伦敦大学学院伦敦大学学院在人工智能领域有着良好的学术声誉学部体系庞大、交叉培养特色较强特别是其强化学习和神经计算方向在英国处于优势地位研究与应用涉及数据科学、信息科学、电子电气、生物医药、教育、建筑、脑科学、金融等领域。UCL于2020年加入了欧洲学习和智能系统研究实验室ELLIS并在校内联合计算神经科学组、计算机系统计科学学院和电子电气工程学院建立了UCL ELLIS Unit侧重于基础科学、技术创新和社会影响的研究。该校人工智能相关专业植根于工程科学学院计算机系计算机系下设有人工智能研究中心。中心开设了基础人工智能博士项目、机器学习硕士项目、计算统计与机器学习硕士项目、数据科学与机器学习硕士项目、计算机视觉硕士项目。博士项目的课程注重学科基础与交叉学科的研究训练也有神经科学、创业、人工智能道德准则等方面的选修课程还要求接受演讲与沟通技巧、写作技巧等综合能力训练同时有机会参加艾伦图灵中心开设的专业研讨课和合作组织提供的实习。硕士课程通常由必修课、核心选修课、一般选修课和毕业项目组成。学生选课自由度高非同一专业学生的选课也可以趋近一致。课程对学生的数理基础如线性代数、微积分没有做过高要求而是更加注重人工智能的算法实现及与其他学科的融合发展在应用层面上的发展较为突出。近些年来随着UCL与Deepmind公司在教学和研究方面合作逐渐加深双方合作开设了“深度学习讲座”由多位Deepmind工作人员和UCL的教授共同授课包括用于图像识别的卷积神经网络、变分判断等12个主题是颇为热门的研究生课程。另外UCL为教师和研究人员的职业发展建立了一套学术职业框架该框架设定了四个等级并通过科研/教学活动、核心能力、专业特长和影响力衡量升迁与否。针对人工智能相关专业UCL与校外企业深度合作聘请产业资深人士作为机器学习领域的教授促进理论与实践的互通。以跨学科多元交叉为特色在专业设置方面英美人工智能领域出现早、发展快案例院校中人工智能作为专业已出现在本硕博各阶段但更多还是以跨院系、跨学科的方式进行培养和科研。很多院系提供多种学位授予学生可以根据自身能力与职业规划选择硕士或博士层次、学术学位项目或专业学位项目。在课程结构方面虽然各校模块结构的名称不同但基本是将课程根据领域和方向进行分类允许学生选择若干“宽领域”课程、随后进阶学习“特定领域”课程。这样既可以保证培养的专业性、完成学分硬性要求也可以尽可能满足学生个性化的、更贴近于职业发展的实用需求。相较而言美国课程更注重学生的数理基础英国课程更注重算法实现及与其他学科的融合应用。在培养方案方面相较于学术学位专业学位项目对实践性产出要求更高对学术成果要求更加灵活。一些方案中学生不仅需要完成课程学分和论文、实践、报告等环节学分并达到最低要求的累计GPA有的还需要完成特定的项目如MIT的“专业视角要求”、CMU要求的“顶点行业项目”才能获取学位。在特色课程方面“AIX”的趋势明显出现了愈加细化多元的交叉课程从涉及计算机、机械、电子、机器人扩展到航空航天、生物、医学、语言、社会、经管、建筑、教育、艺术、哲学、人文、土木、交通、农业等领域。有些课程特别注重对学生动手实操的能力培养还会结合社区与产业需求要求学生在现实环境完成特定项目。同时还设置了人文素养、法律、伦理、表达沟通、写作等培养综合能力的课程。在交叉培养方面案例高校均建立了贯通产学研的交叉平台积极与校内多学科的学术资源、社区内的多种产业资源、政府项目资源相结合为人才培养和科研创新提供良好的支撑。在师资队伍方面各高校不断扩充优秀的科研队伍既包括来自多学科、关键领域的教授或聘为终身教职或授予名誉/讲席教授也吸纳很多了解行业产业的资深人士作为兼职教授/企业导。一些学校通过设立新的交叉研究平台创造新的岗位如教学岗位、交叉研究岗位、或校外参与的岗位一定程度上帮助解决了青年学者的教职/科研身份。同时人工智能学科和培养也体现出若干国际趋势。首先院系合作、设立交叉培养平台是促进“AIX”广度和深度发展的重要方式。其次与校外的公司、政府、研究机构紧密合作可以吸纳外部优势资源和力量构建“产学研一体化”的学科生态。再次实践类、项目类、应用类课程增多课程内容更加跨学科、更贴近产业需求同时注重对工科学生的人文素养、综合素质的培养。培养方案的设计愈加体现专业性与灵活性的统一。最后持续扩充多元背景的师资队伍是促进人工智能学科发展的重要基础。作者李锋亮 庞雅然分别系清华大学教育研究院副教授和博士生未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。  如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”