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1、南京大学人工智能本科专业教育培养体系的设计南京大学人工智能学院申富饶 教授、博导E-mail:目录人工智能专业的定位需要什么样的人工智能人才怎样培养人工智能人才南京大学人工智能专业课程体系介绍壹贰叁肆人工智能专业的定位什么是人工智能第一部分弱人工智能及强人工智能 弱人工智能(专用AI)借鉴人类的智能行为,研制出更好的工具以减轻人类智力劳动 只要做出能减轻人类智力劳动的工具,就达到目的 人工智能专业的目标 强人工智能(通用AI)研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物 研究目标具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动 智能科学专业的目标人工智能 VS 智能科学 人工智能 更关注“人工”智能 飞机(
2、人工鸟)习近平:要推动“人工智能 和实体经济的深度融合”以计算机科学、数学、工程学为主要基础 已能在实体经济中发挥作用 智能科学与技术 更关注“智能”鸟 以认知科学、神经科学、脑 科学为主要基础 涉及到科学研究的伦理问题 霍金:“人工智能有可能是人类文明史的终结”为什么需要人工智能人工智能:研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术理论、方法、技术及应用系统的技术科学。技术科学。为什么需要人工智能能减轻人类智力劳动搜索引擎、医疗诊断、软件缺陷检测、图像理解、画作鉴别、艺术风格定制、艺术创作、写诗、书法、对联需要什么样的人工智能人才从人工智能任务的实现过程出发第二部分复杂现实任务复
3、杂现实任务现实抽象建模模型算法分析设计编程实现高效扩展人工智能任务的求解过程 人工根据应用场景进行抽象建模数学基础好 人工采集数据和标注数据0基础亦可胜任 人工设计算法算法工程师 机器学习模型(深度学习模型)各类人工智能算法 人工调整算法模型的参数熟练的产业工人 人工进行程序设计软件工程师人工智能领域需要大量的人工,完成不同的任务人工智能离不开人工政府,国防,以及金融、制造、交通、医疗等行业对人工智能技术的需求日益增加,然而人工智能人才缺口巨大,供求比严重失衡根本解决途径:培养人工智能方面的专业人才 现状:人工智能人才供需严重失衡 有工匠精神的“螺丝钉”数据采集、模型调参.有真才实学的“金刚钻
4、”数学建模、算法设计、软件实现.有进取意识的“学习者”探索更为广泛的人工智能理论、应用既需要能“做”人工智能的人才也需要会“用”人工智能的人才人工智能需要的人才怎样培养人工智能人才先确定培养目标第三部分 人工智能作为一个严肃的学科诞生于1956年 经过六十多年的发展,人工智能专业领域已经形成了庞大的知识体系,不再是既有的相近学科的本科教学体系所能覆盖或代替 要培养高质量人工智能专业人才,就必须考虑根据人工智能学科领域自身的特点来建立相对应的培养体系人工智能学科特点 数学基础好数学基础好 计算、程序功底扎实计算、程序功底扎实 人工智能专业知识全面人工智能专业知识全面高水平人工智能人才的知识结构2
5、0182018年,南京大学成立年,南京大学成立c9c9高校第一家人工智能学院高校第一家人工智能学院20192019年年,入选首批教育部入选首批教育部“双万计划双万计划”国家级一流本科专业,是全国唯一入选的国家级一流本科专业,是全国唯一入选的人工智能专业人工智能专业20192019年,率先发布我国首个人工智能本科专业教育培养体系年,率先发布我国首个人工智能本科专业教育培养体系20212021年,年,“人工智能与集成电路教材基地人工智能与集成电路教材基地”入选工信部入选工信部“十四五十四五”规划教材建设规划教材建设重点研究基地(全国重点研究基地(全国1515个)个)20222022年,针对人工智能
6、专业近几年的发展形势及特点,发布第二版人工智能本科年,针对人工智能专业近几年的发展形势及特点,发布第二版人工智能本科专业教育培养体系专业教育培养体系南京大学人工智能学院发展历程 在AI领域具备这类能力的人才:具有源头创新能力具有源头创新能力 解决企业关键技术难题的能力解决企业关键技术难题的能力南京大学人工智能专业培养目标领域先锋学科精英行业金领综合素质高、动手能力强的实践人才理论基础好、善于思考的研究人才视野开阔、勇于探索的创新人才夯实夯实基础基础深化深化专业专业复合复合知识知识加强加强实践实践南京大学人工智能专业特色定位南京大学人工智能专业课程体系第四部分 2016年立项开始研究人工智能本科
7、培养体系 2019年出版南京大学人工智能本科专业教育培养体系(机械工业出版社)国内高校的第一部 框架完整、厚积勃发、交叉融合课程体系结构 2022年出版南京大学人工智能本科专业教育培养体系(第2版)多次研讨,进一步完善组织院系开设的所有课程的任课老师研讨课程建设,梳理了每一门课程 组织19/20/21级三个年级的学生座谈,听取学生对于课程的意见和建议走访兄弟院系、高校,学习优秀经验并听取反馈院系教学委员会召开多次研讨会议,重审课程,严格把关制定过程保持原有课程架构通识课程(选修)14学分通修课程(必修)34学分学科专业课程(必修)65学分多元发展课程(选修)31学分毕业论文/设计(必修)6学分
8、本专业学制四年,学生在学校规定的学习年限内,修完本专业教育教学计划规定的课程,获得规定的学分(150),达到教育部规定的大学生体质健康标准综合考评等级,且通过大学英语六级或学位英语,准予毕业,符合学士学位授予要求者,授予工学学士学位。学制、总学分与学位授予课程类别课程号课程名称学分修读学期学科基础(55学分)30000010A数学分析5130000010B数学分析5230000020A高等代数4130000020B高等代数4230000070离散数学4130000100概率论与数理统计4330000120最优化方法导论2330000060数理逻辑2230000090人工智能导引11300001
9、10数据结构与算法分析4330000080程序设计基础5130000190数字系统设计基础3230000130计算机系统基础5330000030人工智能程序设计4230000200操作系统导论34学科基础课应修学分为55学分,为必修课课程设置(学科基础)专业核心课应修学分为10学分,为必修课课程类别课程号课程名称学分修读学期专业核心课(10学分)30000040人工智能导论2330000150机器学习导论2430000160知识表示与处理2430000170模式识别与计算机视觉2630000180自然语言处理26课程设置(专业核心)课程类别课程号课程名称学分修读学期保研必修(7选6)30000
10、220数字信号处理2530000230高级机器学习2530000330编译原理2530000240计算方法2430000250控制理论与方法2530000270多智能体系统2630000280分布式与并行计算25保研必修 人工智能科研实践25课程类别课程号课程名称学分修读学期专业选修30000210实变函数与泛函分析4430000430矩阵计算2630000320随机过程2630000140数据库概论2530000640人工智能综合基础2630000550信息检索2630000580复杂结构数据挖掘2730000260机器人学导论2430000350认知科学导论2530000360神经科学导论
11、2730000380智能硬件与新器件2630000390人工智能伦理2830000650深度学习平台及应用2522010540计算机数学建模2522010240组合数学2622011120形式语言与自动机3522011180计算机体系结构26以上课程为保研必修课(7选6)+人工智能科研实践课程设置(专业选修、多元发展)本科生提前修读研究生课程课程类别课程号课程名称学分修读学期本科生修读研究生课程081200D81时间序列分析27081200C12强化学习37085401D22神经网络及其应用26081200D70启发式搜索与演化算法27081200B14高级优化37081200C04机器学习理
12、论研究导引28081200C10智能推理与规划27081200B13智能系统设计与应用 28081200C13语音信号处理27081200D83生物信息学27081200D77异常检测与聚类选论27081200B12博弈论及其应用38课程类别课程号课程名称学分修读学期暑期课程程序设计实训(一)1大一暑期程序设计实训(二)1大二暑期本科生提前修读研究生课程&暑期课程暑期课程课程结构拓扑图课程介绍学科基础(15门)数学分析、高等代数、离散数学、概率统计、最优化方法、数理逻辑、人工智能导论、程序设计基础、数学分析、高等代数、离散数学、概率统计、最优化方法、数理逻辑、人工智能导论、程序设计基础、数字系
13、统设计基础、数据结构与算法分析、计算机系统基础、人工智能程序设计、操作系统导论数字系统设计基础、数据结构与算法分析、计算机系统基础、人工智能程序设计、操作系统导论人工智能导论、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、高级机器人工智能导论、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、高级机器学习、控制理论与方法、分布式与并行计算、多智能体系统、机器人学导论学习、控制理论与方法、分布式与并行计算、多智能体系统、机器人学导论计算方法、实变函数与泛函分析、计算机数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学、时间序列分析计算方法、实变函数与泛函分析、计算机数学建
14、模、矩阵计算、随机过程、组合数学、时间序列分析数字信号处理、数据库概论、编译原理、形式语言与自动机、计算机体系结构、高级优化、概率图模型数字信号处理、数据库概论、编译原理、形式语言与自动机、计算机体系结构、高级优化、概率图模型人工智能综合基础、强化学习、神经网络、启发式搜索与演化算法、信息检索、复杂结构数据挖掘、人工智能综合基础、强化学习、神经网络、启发式搜索与演化算法、信息检索、复杂结构数据挖掘、机器学习理论研究导引、符号学习、异常检测与聚类、博弈论及其应用机器学习理论研究导引、符号学习、异常检测与聚类、博弈论及其应用认知科学导论、神经科学导论、智能硬件与新器件、人工智能伦理、生物信息学认知
15、科学导论、神经科学导论、智能硬件与新器件、人工智能伦理、生物信息学深度学习平台及应用、智能推理与规划、智能系统设计与应用、深度学习平台及应用、智能推理与规划、智能系统设计与应用、语音信号处理、人工智能导引、程序设计实训(一)、程序设计实训(二)语音信号处理、人工智能导引、程序设计实训(一)、程序设计实训(二)专业方向(10门)数学拓展(7门)学科拓展(7门)专业拓展(10门)交叉复合(5门)应用实践(7门)两版培养体系书籍的转变内容更新 体系重构通识通修课程根据学通识通修课程根据学校规定进行了更新和校规定进行了更新和调整调整。最优化方法最优化方法更改为更改为最优化方法导论最优化方法导论。在20
16、22版教学计划中改设最优化方法导论课程,从矩阵求导开始,讲授人工智能专业本科生所应该掌握的常用优化方法和基础思想,而一些高级内容则放到本研共修的高级优化课程中,供有志于未来专门从事人工智能基础算法理论研究的高年级学生进一步学习。两版培养体系书籍的转变内容更新 体系重构这5门课在原培养方案中是学科基础课,22级培养方案中改为专业核心课。人工智能导论机器学习导论知识表示与处理模式识别与计算机视觉自然语言处理两版培养体系书籍的转变内容更新 体系重构这八门课在17版培养方案中是分方向的专业核心课,22级培养方案中不再分方向,这八门课改成专业选修课;其中数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论与方
17、法、多智能体系统、分布式与并行计算改为保研必修课。数字信号处理高级机器学习计算方法控制理论与方法多智能体系统分布式与并行计算实变函数与泛函分析机器人学导论两版培养体系书籍的转变内容更新 体系重构这11门课为本科生可以提前修读的研究生课程。将研究生优秀课程系统引入,为本研贯通准备条件。提升课程体系的两性一度。时间序列分析强化学习神经网络及其应用启发式搜索与演化算法高级优化机器学习理论研究导引智能推理与规划智能系统设计与应用 语音信号处理概率图模型生物信息学符号学习异常检测与聚类选论博弈论及其应用两版培养体系书籍的转变本研贯通课程的丰富化人工智能导引将人工智能导引课程作为项目制课程,依托该项目制课
18、程,基于京东、科沃斯、旷视、地平线、字节跳动等我国重要的人工智能企业在南京大学附近设立的研究院或产业化公司所建设的人工智能学院学生实训基地,让学生能够在学院高水平教师指导下开展实践学习,实现课程学习与业界应用的无缝对接,形成学科发展、人才培养与企业创新能力提升的良性互促。依托项目制课程人工智能导引,实现课程学习与业界应用的无缝对接人工智能算法的设计与实现需要较人工智能算法的设计与实现需要较强的程序设计能力作为基础支撑强的程序设计能力作为基础支撑通过密集的算法训练和编程实践提通过密集的算法训练和编程实践提升学生的程序设计和问题求解能力升学生的程序设计和问题求解能力新增新增程序设计实训(一)程序设
19、计实训(一)程序设计实训(二)程序设计实训(二)程序设计能力程序设计能力有利于学生计算思维有利于学生计算思维的养成和后续人工智能课程的学习的养成和后续人工智能课程的学习加强实践能力课程中增设教学实验、技能训练、工程训练、科研训练、社会实践与创新训练模块:增加项目类大作业比例主要从人工智能程序设计语言基础、科学计算与数据分析、人工智能基础理论和方法主要从人工智能程序设计语言基础、科学计算与数据分析、人工智能基础理论和方法以及人工智能应用等方面进行理论和实践教学;将编程、理论、应用三者紧密结合。以及人工智能应用等方面进行理论和实践教学;将编程、理论、应用三者紧密结合。依据人工智能专业培养目标整合数
20、据结构与算法的教学内容,合理精简、突出重点,让学生依据人工智能专业培养目标整合数据结构与算法的教学内容,合理精简、突出重点,让学生对常见数据结构、经典算法设计与分析技术在了解的基础上能初步灵活使用,并通过实践练对常见数据结构、经典算法设计与分析技术在了解的基础上能初步灵活使用,并通过实践练习持续锻炼学生的编程能力。习持续锻炼学生的编程能力。对人工智能高级语言程序中的数据类型及其运算、语句和过程调用等是如何通过计算机系统对人工智能高级语言程序中的数据类型及其运算、语句和过程调用等是如何通过计算机系统实现这一根本问题建立全面认识,在此过程中有效提升学生的计算机系统实践能力。实现这一根本问题建立全面
21、认识,在此过程中有效提升学生的计算机系统实践能力。对人工智能有更全面、更深入地体会和准确地理解,在面对一个人工智能相关的问题时,对人工智能有更全面、更深入地体会和准确地理解,在面对一个人工智能相关的问题时,能进行归纳、总结,探索问题背后的规律。能进行归纳、总结,探索问题背后的规律。学会如何在实践过程中将机器学习方法、技术与具体数据、任务相结合,以进行学习模学会如何在实践过程中将机器学习方法、技术与具体数据、任务相结合,以进行学习模塑的构建和对输出结果的评估,从而独立完成机器学习模型构建来解决实际问题。塑的构建和对输出结果的评估,从而独立完成机器学习模型构建来解决实际问题。人工智能程序设计 数据
22、结构与算法分析 计算机系统基础 人工智能导论 机器学习导论向本科生开放科研组01有意向的学生可在导师的指导下,完成论文有意向的学生可在导师的指导下,完成论文并在期刊及会议上发表,或者参加各类学科并在期刊及会议上发表,或者参加各类学科相关的竞赛项目,提升自身的科研水平。相关的竞赛项目,提升自身的科研水平。对于有保研意向的同学,通过发表论对于有保研意向的同学,通过发表论文及参加竞赛获取保研学分绩的加分文及参加竞赛获取保研学分绩的加分资格,为顺利保研提供助力。资格,为顺利保研提供助力。02对于出国及找工作的同学,导师对于出国及找工作的同学,导师的指导经验也对学生之后的发展的指导经验也对学生之后的发展
23、道路大有裨益。道路大有裨益。03特 色课程体系紧扣“培养在人工智能领域具备源头创新能力、具备解培养在人工智能领域具备源头创新能力、具备解决关键技术难题能力决关键技术难题能力的人才的人才”这一根本宗旨;共开设数学拓展、学科拓展、专业拓展、交叉复合、应用实践五五大门类共计大门类共计2525门门极具特色的多元发展课程,供不同发展类型的学生修读;新增实践课程,在课程中增设教学实验、技能训练、工程训练、科研训练、社会实践与创新训练等模块,实行本科生进组政策,将实践教学贯穿整个培养方案将实践教学贯穿整个培养方案;设置设置1414门本硕贯通课程门本硕贯通课程,实现本科生培养方案和研究生培养方案的有效衔接,形成完备的学生培养课程体系和模式,提升课程体系的两性一度。人工智能专业的定位人工智能专业的定位以减轻人类智力劳动为目的以减轻人类智力劳动为目的需要什么样的人工智能人才需要什么样的人工智能人才“用用”还是还是“做做”AIAI的人才的人才怎样培养人工智能人才怎样培养人工智能人才基于培养目标来设计基于培养目标来设计南京大学人工智能专业课程体系介绍南京大学人工智能专业课程体系介绍抛砖引玉抛砖引玉人工智能专业本科教育培养体系的设计敬请批评指正南京大学人工智能学院申富饶 教授、博导E-mail: