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    智識·致遠 高等院校人工智能教學(xué)研討會分享與討論

     2021-08-25 09:35  來源:互聯(lián)網(wǎng)  我來投稿 撤稿糾錯

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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 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)濟計量系教授,系主任王漢生進行開場致辭。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)濟學(xué)系翁翕教授,進行了主題為“人工智能與社會經(jīng)濟課程講授經(jīng)驗分享”的報告。

    翁翕老師基于經(jīng)濟學(xué)視角,開設(shè)人工智能與社會經(jīng)濟學(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、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)濟學(xué)的內(nèi)容進行關(guān)聯(lián)講授方面,仍需進一步探索。

    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,本次研討會圓滿結(jié)束。

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