智識·致遠(yuǎn) 高等院校人工智能教學(xué)研討會分享與討論

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面向不同學(xué)科的學(xué)習(xí)需求，課程框架內(nèi)容搭建、知識體系和實踐體系的建設(shè)都值得共同討論。

近日，由北京大學(xué)光華管理學(xué)院主辦、矩池云協(xié)辦的“智識·致遠(yuǎn) 高等院校人工智能教學(xué)研討會”在線上召開，會議吸引了約500余名老師、學(xué)生和工程師參與。本次研討會以跨學(xué)科人工智能課程教學(xué)為背景，討論不同院校AI課程開設(shè)的教學(xué)經(jīng)驗和遇到的挑戰(zhàn)，拆解與討論學(xué)生進(jìn)行人工智能課程實踐所遇到的難題。

本次研討會邀請了來自北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中國人民大學(xué)、上海財經(jīng)大學(xué)、中央財經(jīng)大學(xué)、矩池云等高校和企業(yè)的多位著名教授和專家進(jìn)行報告。與會嘉賓和觀眾分享了他們最新的教學(xué)實踐心得，并與線上觀眾進(jìn)行了深入討論。

本次研討會首先由北京大學(xué)光華管理學(xué)院商務(wù)統(tǒng)計與經(jīng)濟(jì)計量系教授，系主任王漢生進(jìn)行開場致辭。他認(rèn)為，大數(shù)據(jù)和人工智能是國家既定的重要戰(zhàn)略，高校老師都希望緊跟戰(zhàn)略升級教學(xué)內(nèi)容、為社會培養(yǎng)優(yōu)秀的人才，但是面向不同學(xué)科的學(xué)習(xí)需求，課程框架內(nèi)容搭建、知識體系和實踐體系的建設(shè)都值得共同討論。中央財經(jīng)?學(xué)統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院副教授潘蕊老師主持了本次研討會。

研討會的第一個報告來自復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院的青年研究員付彥偉老師，他帶來的分享主題是“以模塊化內(nèi)容為核?實踐的深度學(xué)習(xí)課程教學(xué)經(jīng)歷與反思”。

付彥偉老師認(rèn)為，如果教師僅把教材、流行的深度學(xué)習(xí)框架、模塊進(jìn)行羅列教學(xué)，學(xué)生的學(xué)習(xí)和思考很難得到提升。課程的目標(biāo)和關(guān)鍵點在于，培養(yǎng)學(xué)生以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的思想方法、處理并解決實際大數(shù)據(jù)問題的能力。

因此在課程設(shè)計上，他提出了三點課程設(shè)計原則：以實際場景出發(fā)設(shè)計知識模塊；著眼于深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)變化中每一個創(chuàng)新模塊的設(shè)計思路；平衡學(xué)術(shù)前沿與經(jīng)典內(nèi)容的比例，鼓勵學(xué)生進(jìn)行前沿技術(shù)探索。

第二位演講嘉賓為巴比特副總裁、矩池云負(fù)責(zé)人江漢儒先生，他分享的內(nèi)容是“AI+知識體系與?程實踐相結(jié)合的思考”。

江漢儒指出，AI與各個學(xué)科結(jié)合的過程中，能為學(xué)科注入更多的可能性以及新的思路，但是多學(xué)科背景的同學(xué)們在實踐中會遇到大量的工程實踐細(xì)節(jié)難題。面對工程難題，一方面學(xué)生可以系統(tǒng)化學(xué)習(xí)計算機(jī)工程知識，從根本上提升源頭設(shè)計、實際運行到追蹤優(yōu)化的效率；另一方面則可以在大量工程實踐中對效率與結(jié)果進(jìn)行權(quán)衡。從平臺的角度，則可以針對一些具備特定規(guī)律的工程難題進(jìn)行優(yōu)化和探索，以構(gòu)建學(xué)習(xí)框架為目標(biāo)，與行業(yè)共同打造知識庫，最終為產(chǎn)業(yè)提供更多的創(chuàng)新力量。

接下來，北京大學(xué)光華管理學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)系翁翕教授，進(jìn)行了主題為“人工智能與社會經(jīng)濟(jì)課程講授經(jīng)驗分享”的報告。

翁翕老師基于經(jīng)濟(jì)學(xué)視角，開設(shè)人工智能與社會經(jīng)濟(jì)學(xué)的跨學(xué)科課程。翁教授的授課內(nèi)容涉及人工智能和宏觀經(jīng)濟(jì)、人工智能和市場設(shè)計、人工智能和政府政策等方面，課程目標(biāo)是協(xié)助學(xué)生構(gòu)建對人工智能思考框架。

他認(rèn)為，課程要跳出傳統(tǒng)的知識講授型課程范疇，課程的展開實際上是老師和同學(xué)們共同探索的過程。他同時認(rèn)為，學(xué)生需要更深入地理解技術(shù)，才能對行業(yè)與技術(shù)的結(jié)合有更好的理解，在AI技術(shù)和社會經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容進(jìn)行關(guān)聯(lián)講授方面，仍需進(jìn)一步探索。

復(fù)旦?學(xué)管理學(xué)院王有為教授，分享報告主題是“為應(yīng)?統(tǒng)計碩?項目開設(shè)深度學(xué)習(xí)課程的教學(xué)經(jīng)歷及反思”。王老師首先談到，來自多專業(yè)的學(xué)生匯聚同一課堂，學(xué)生背景包含統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、商科金融工程、信息管理、財務(wù)管理、工業(yè)工程、電氣工程等專業(yè)。

王老師認(rèn)為教學(xué)要面向?qū)嵺`，在教學(xué)內(nèi)容設(shè)置上一半內(nèi)容為深度學(xué)習(xí)，一半為并行計算。王有為老師對課程構(gòu)建進(jìn)行了幾點反思，理論和實踐的結(jié)合，深度和廣度的平衡，小組作業(yè)內(nèi)容設(shè)計即要貼合課程講授內(nèi)容又要有所延展，小組作業(yè)與個人作業(yè)的比例，這四點在課程設(shè)計中要根據(jù)學(xué)生的情況不斷進(jìn)行調(diào)整。

中國?民?學(xué)統(tǒng)計學(xué)院副教授周靜老師，對自己在教學(xué)中“案例驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)課程建設(shè)經(jīng)驗”進(jìn)行了分享。

周靜老師介紹了在中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院開設(shè)AI課程的經(jīng)驗，課程側(cè)重實踐部分，有50%的時間需要上機(jī)練習(xí)，學(xué)生也著實體會到跑深度學(xué)習(xí)模型時debug和調(diào)參的難度和重要度；作業(yè)以案例為背景，作業(yè)評分兼顧學(xué)生自主訓(xùn)練模型的訓(xùn)練精度，以及學(xué)生對案例問題的思考深度，以加強和實際問題的聯(lián)結(jié)為考察的最終目的。

周靜老師將教學(xué)理念總結(jié)為三點：一、以高度復(fù)雜的非線性回歸分析方法切入介紹深度學(xué)習(xí)，消除學(xué)生陌生感；二、給學(xué)生樹立正確的期待，不要過度依賴深度學(xué)習(xí)；三、課程基于案例，消除學(xué)生對深度學(xué)習(xí)的恐懼感。

上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與管理學(xué)院副教授邱怡軒老師，從統(tǒng)計計算的角度對深度學(xué)習(xí)教與學(xué)進(jìn)行了討論。

邱老師在教學(xué)中意識到，深度學(xué)習(xí)方法理論與實踐之間的跨度非常大，很多學(xué)生對模型核心思想的掌握程度較高，但在實踐動手時會遇到各類阻礙，尤其是想要實現(xiàn)的模型尚未有封裝好的程序時。

邱老師從幾個統(tǒng)計計算實例切入，展示了從公式到實踐過程中，學(xué)生所需要掌握的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和計算方法，指出這類知識點是散落在實踐過程中的。他認(rèn)為在了解了這些統(tǒng)計計算的原理之后，學(xué)生能在解決新問題時更加游刃有余。

上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與管理學(xué)院副教授周帆老師所進(jìn)行的分享是“面向應(yīng)用統(tǒng)計專碩的人工智能課程的建設(shè)與經(jīng)驗總結(jié)”。

周帆老師首先指出，專碩同學(xué)的學(xué)習(xí)目標(biāo)更為明確，因此在課程建設(shè)中做了兩點調(diào)整，一是將增加生成對抗網(wǎng)絡(luò)、圖像、自然語音處理、強化學(xué)習(xí)等理論在業(yè)界當(dāng)中的應(yīng)用和落地案例，這將更易于學(xué)生了解自己未來從事的工作方向；二是針對不同的專業(yè)介紹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型，這可充分加強學(xué)生面對開放的問題的解決能力。

周老師同時提出，應(yīng)當(dāng)思考使面向統(tǒng)計學(xué)的人工智能課程更具有統(tǒng)計學(xué)特色，如何在課程面向應(yīng)用的適應(yīng)性與特色上的取舍，這些都值得在課程開設(shè)過程中進(jìn)一步探索。

最后，來自北京大學(xué)光華管理學(xué)院教授王漢生老師，分享了他在光華管理學(xué)院面向MBA學(xué)生教授深度學(xué)習(xí)課程的思考。王漢生教授表示，MBA的學(xué)生大多在企業(yè)擔(dān)任管理崗位，有4到5年以上的工作經(jīng)驗。很多MBA學(xué)生不是理工科背景，但是仍然對深度學(xué)習(xí)抱有極大的熱情，一方面體現(xiàn)在學(xué)生在不斷學(xué)習(xí)和提升編程能力，另一方面體現(xiàn)在時刻思考技術(shù)與自己所在的業(yè)務(wù)線如何進(jìn)行融合。

在MBA學(xué)生背景各異的情況下開設(shè)深度學(xué)習(xí)課程，王漢生老師認(rèn)為首先要將課程基于業(yè)務(wù)場景、面向商業(yè)產(chǎn)品，這是MBA學(xué)生的整體興趣所在；其次是激發(fā)MBA學(xué)生的課程“獲得感”，在課程實踐中不局限于理論和編程本身，更要在課程中實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的“產(chǎn)品化的暢想”。

在研討會結(jié)束前，王漢生教授感謝各位嘉賓、老師和同學(xué)的參與，希望未來能與各位老師緊密討論如何將人工智能這門課開得更好，為國家的大數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略提供作出更多貢獻(xiàn)，本次研討會圓滿結(jié)束。

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