第5章 AI+ X 微专 业 5.I+ X 微专业背景 1A 2019 年5月,由浙江大学倡议,联合上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学 技术大学等高校共同发起了长三角研究型大学联盟,这也是自2018 年发布“华五共 识”,成立教学协同中心后,“华东五校”的又一次重要合作。 2021 年1月16 日,浙江大学、复旦大学、中国科学技术大学、上海交通大学、南京 大学、同济大学、华为、百度和商汤在上海成立新一代人工智能科教育人联合体,发布 AI+X 微专业(见图5.以推动中国人工智能人才培养生态建设, 1), 促进学科交叉融 合,探索科教融合、产教协同的人工智能一流人才培养模式。 图5. 1 AI+ X 微专业 AI+X 微专业将首先在华东五校教学协同中心组织下面向浙江大学、上海交通大 学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学和同济大学的学生开放。华东五校教学协 第5章AI+ X 微专业 同中心通过共建共选、学分互认、证书共签和SPOC 授课形式运行AI+X 微专业,这 一模式创新了面向长三角高等教育深度合作形式,保证了微专业课程的高质量与高水 平,为构筑人工智能发展先发优势培养战略资源力量。 为了推动资源共享,采取一边建设、一边共享的原则,AI+X 微专业中所有课程将 以MOOC 形式向其他高校、行业和社会开放。 1. 培养目标 AI+X 微专业以培养学习者掌握人工智能核心理论与实践应用能力为核心,通过 灵活的课程组织和先进的授课形式,使学习者较为全面了解人工智能基本知识体系, 掌握面向专业应用的人工智能实践能力,提升其全球化视野,适应新技术、新业态、新 模式、新产业的发展趋势。 2. 培养对象 浙江大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、中国科学技术大学、同济大学各专 业在读本科生、硕博研究生,具备一定数理基础,对人工智能理论知识、实践应用以及 人工智能学科前沿发展趋势感兴趣。 3. 培养形式 1)招生方式 每年开设两期,各学校统一组织招生,学生自主报名。如果报名学生人数超过了 线下考试和实训培训的物理空间承担上限,则结合报名先后次序和已完成课程情况予 以录取。 2)教学形式 以开放在线课程为主,结合直播课、前沿讲座、实训营等形式,开展线上、线下融合 教学 3 。 )授课师资 浙江大学、复旦大学、上海交通大学、南京大学、中国科学技术大学、同济大学等高 校人工智能及相关领域优秀教师及国内外人工智能头部科技企业联合授课。 4)学制及结业要求 推荐学制:建议1年,最多不超过2年。 人工智能交叉人才培养与课程体系 结业学分:学习者须至少获得12 学分。 结业证书:申请修读AI+X 课程期间,无任何未解除的违法违纪处分,所修课程 达到修读学分要求后学习者将被授予由浙江大学、复旦大学、上海交通大学、南京大 学、中国科学技术大学共同签章的“AI+X 微专业”证书。 5.课程体系 2 AI+X 微专业培养包含主干课程学习及线下实践活动两大部分,其中主干课程内 容体系包括前置课程、基础类课程、模块类课程、算法实践类课程、交叉选修类课程五 大类。 在AI+X 微专业中,2学分的线上课程教学周期一般为16 周,每周视频总时长一 般不超过90 分钟。1学分的线上课程的授课学时和授课周数可酌情减半。每门课程 安排有一定次数的直播课时,并布置一定量的线上作业和测验,具体要求以相关课程 的教学大纲为准。 1. 前置课程 前置课程(见表5.为非必修。该类课程为人工智能的学习在编程基础、 1) 数据结 构与算法设计方面做好准备。学习者可根据自身情况及已有基础,在正式学习人工智 能微专业前自行选择完成前置课程的学习。 表5.前置课程 1 课程名称授课教师授课单位备注 数据结构陈越、何钦铭浙江大学国家精品在线开放课 程序设计入门———C语言翁恺浙江大学国家精品在线开放课 计算机问题求解基础何钦铭浙江大学 Python程序设计翁恺浙江大学 面向程序设计—Java语言翁恺浙江大学 第5章AI+ X 微专业 2. 基础类课程 基础类课程(见表5.分为人工智能与机器学习、编程框架及前沿热点讲座3个 2) 类别,帮助学习者更好掌握人工智能基础理论脉络体系及领域前沿热点。基础类课程 最低学分修读要求为6学分,以上3个类别分别修读至少2学分。 表5.基础类课程 2 课程类别课程名称授课教师学分授课单位备注 人工智能与机器学习 (选择1门) 人工智能导论 吴飞、李纪为、 况琨2 浙江大学 国家级一流本 科课程 模式识别和机 器学习 邱锡鹏2 复旦大学 如需要,可后续添加其他合适课程 编程框架 人工智能编程 框架 翁恺2 浙江大学 前沿热点讲座 脑与认知及人 工智能前沿和 应用系列讲座 负责人:姜育 刚、卢策吾、何 斌、乔宇、吴飞 2 校企联合师资 3. 模块类课程 模块类课程(见表5.目前分为智能感知及认知、智能设计、智能决策、 3) 智能系统、 智慧城市、机器人六大类别,学习者可根据自身基础及研究兴趣方向自行选择。最低 学分修读要求为4学分,学习者须至少从中选择2个类别修读,每个类别至少完成一 门课程的学习。 表5.模块类课程 3 课程类别课程名称授课教师学分授课单位备注 自然语言处理刘挺、汤斯亮2 哈尔滨工业大学、浙 江大学 智能感知 及认知 计算机视觉卢策吾、李玺2 上海交通大学、浙江 大学 脑科学导论潘纲、唐华锦、李骜2 浙江大学、中国科学 技术大学 人工智能交叉人才培养与课程体系 续表 课程类别课程名称授课教师学分授课单位备注 智能感知 及认知 智能语音及语言交互俞凯2 上海交通大学 数字图像处理张军平2 复旦大学 虚拟现实姜忠鼎2 复旦大学 智能系统 人工智能芯片与系统 陈云霁、王则可、梁 晓峣2 中国科学院计算技术 研究所、浙江大学、上 海交通大学 人工智能算法与系统吴超、杨洋、况琨2 浙江大学 自主智能无人系统何斌等2 同济大学 可视化导论陈为2 浙江大学 智能设计设计思维与创新设计 张克俊、孙凌云、柴 春雷2 浙江大学 国家级一流 本科课程 人工智能与数据设计曹楠、石洋、陈晴2 同济大学 强化学习俞扬、黎铭2 南京大学 智能决策 博弈论 邓小铁、张国川、陆 品燕2 北京大学、浙江大学、 上海财经大学 智慧城市 智能城市规划前沿吴志强等2 同济大学 物联网张伟2 同济大学 机器人智能机器人 王祝萍、刘成菊、陈 启军2 同济大学 4. 算法实践类课程 算法实践类课程为实践课程,每门课程为1学分,以培养掌握学习者实践实训能 力为核心,由华为、百度、阿里巴巴、商汤、英特尔、微软等名企与高校老师合作开设,帮 助学习者了解、掌握人工智能在工业场景中的实践与应用。 最低学分修读要求为1学分,即要求学习者从中至少选择一门课程学习并完成相 关实践训练。 5. 交叉选修类课程 交叉选修类课程(见表5.涵盖多学科领域, 构建 4) 以期打破学科之间的藩篱壁垒, 第5章AI+ X 微专业 学科交叉体系。培养学习者在学习中厘清不同学科之间依存的内在逻辑关系,掌握不 同学科理论交叉、融合和渗透,提升科学视野。学习者可根据自身兴趣及精力,从中选 择相关课程的学习。 最低学分修读要求为1学分,即要求学习者从中至少选择一门课程学习。 表5.交叉选修类课程 4 课程名称授课教师学分授课单位备注 智能医学郑加麟1 同济大学 人工智能与数字经济王延峰1 上海交通大学 人工智能药学范骁辉、周展1 浙江大学 人工智能法学郑春燕、魏斌1 浙江大学 可计算社会学吴超1 浙江大学 智能财务陈俊1 浙江大学 智能公共管理黄萃1 浙江大学 人工智能伦理潘恩荣1 浙江大学 人工智能伦理陈小平1 中国科学技术大学 6.AI+ X 微专业线下实训实践活动 AI+X 微专业线下实训实践活动为特色活动环节。为了进一步提升学习者的人工 智能工程应用与实践能力,每年暑期将组织邀请高校及产业界知名专家组成师资力量, 采取报名、选拔的方式组织学习者参与暑期集训活动。围绕科技创新与实践落地开展主 题实训,打通学术、产业边界,构建系统性知识训练。该环节为选修,不设置学分要求。 5.课程实训平台 3 以人工智能教育为核心的实训以人工智能理论为基础,以数据导向为原则,以大 量实验为要求,这就需要在开展人工智能教育实训时,依托充足的实验资源,用人工智 人工智能交叉人才培养与课程体系 能理论指导实践,在具体应用上实现人工智能理论与实践的结合。然而,当前开始有 效的人工智能实验一是需要海量的数据,二是需要足够的算力,这两点对高校而言无 疑是个巨大的挑战。因此,开展校企合作,依托企业的数据规模与算力支撑,高校能够 最大限度地发挥人工智能理论知识的前沿性、创新性与可用性,并为开展人工智能教 育实训提供现实的实践条件与环境。 基于人工智能理论、数据与算力急需相互结合的现实需要,国内外已经涌现很多 企业主导开发、校企协同使用、社区广泛参与的人工智能一体化实训平台。这些平台 为高校开展人工智能教育提供了可持续、可扩展的实验基础与实训环境。 表5.5可见, 5为当前国内外若干典型的人工智能实训平台概述。由表5.当前人 工智能实训平台仍然以国内外大型科技企业为主,这体现了人工智能发展的技术前瞻 性。同时,各企业研发的实训平台有助于人工智能学科的下沉,推动AI+X 的实现,使 得人工智能真正成为一门具有普遍服务性的学科,赋能多学科发展新范式。 表5.当前国内外若干典型的人工智能实训平台概述 5 平台简介企业主体算力课程实践平台 BaiduAI Studio 依托百度大脑,AIStudio是面向AI 学习者的 一站式开发实训平台,平台集成了丰富的免费 AI 课程,深度学习样例项目,各领域经典数据 集,云端超强GPU 算力及存储资源,更有奖金 丰厚的精英算法大赛。AIStudio让AI 学习 更简单,体系化课程开启AI 学习之旅 百度公有云√ √ ModelArts ModelArts是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 Training、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, 管理全周期AI 工作流 华为公有云√ √ JDAI NeuFoundry 基于京东丰富场景的最佳实践,为企业提供 一站式AI 开发平台,“私有化AI 能力的铸造 厂”JDAINeuFoundry,以帮助企业用户快速 低成本地构建起自己的智能中台,完成智能 化的升级转型。JDAINeuFoundry覆盖从数 据标注-模型开发-模型训练-服务发布-生态市 场的人工智能开发全生命周期,并预置高净 值的脱敏数据、经实战验证的成熟模型以及 典型项目场景,同时提供多种安全、灵活可定 制的部署及交付方案 京东公有云√ √ 第5章AI+ X 微专业 续表 平台简介企业主体算力课程实践平台 阿里云机器 学习平台 阿里云机器学习PAI 包含3个子产品,分别 是机器学习可视化开发工具PAI-STUDIO, 云端交互式代码开发工具PAI-DSW,模型在 线服务PAI-EAS,3个产品为传统机器学习 和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服 务部署到预测的一站式服务 阿里公有云√ √ 腾讯AI 开放平台 腾讯AI 开放平台汇聚顶尖技术、专业人才和 行业资源,依托腾讯AILab、腾讯云、优图实 验室及合作伙伴强大的AI 技术能力,升级锻 造创业项目 腾讯公有云√ √ Amazon SageMaker AmazonSageMaker是一项完全托管的服务, 可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、 训练和部署机器学习模型。SageMaker完全 消除了机器学习过程中每个步骤的繁重工 作,让开发高质量模型变得更加轻松 亚马逊公有云√ √ Momodel 智海-Mo 是一个支持模型快速开发训练与部 署的人工智能在线建模平台。它以机器学习 初学者为目标用户,构建以开发者为核心的 生态圈,同时汇聚需求者和使用者。Mo 致力 于降低AI 技术开发与使用门槛、缩短学习曲 线,是一个为实现“人工智能民主化、应用普 及化”目标而生的交互式线上数据模型开发、 训练与部署平台 Mo 公有云√ √ GoogleAI Platform GoogleAIPlatform 可让机器学习开发者、数 据科学家和数据工程师轻松快速、经济高效 地将机器学习项目从构思阶段推进到生产和 部署阶段。从数据工程到“无锁定”的灵活 性,GoogleAIPlatform 的集成工具链可帮助 您构建并运行自己的机器学习应用 谷歌公有云√ √ AI+X 微专业中“人工智能导论”“模式识别和机器学习”和“人工智能编程框架” 等课程以“智海-Mo 平台”作为算法实训平台。 人工智能交叉人才培养与课程体系 5.I+ X 微专业首期开课 4A 2021 年4月9日,AI+X 微专业第一期正式开班。中国工程院院士、科技部新一 代人工智能战略咨询委员会组长、教育部人工智能科技创新专家组组长潘云鹤担任 AI+X 微专业项目指导委员会主任。潘云鹤院士对AI+X 微专业提出殷切希望,还 亲笔题字赋予:“ 发扬人工智能引领效应,培育学科交融创新人才!” 的发展理念。 潘云鹤院士作为AI+X 第一课开讲嘉宾,为300 名同学带来了“人工智能走向 2.0”的主题分享。潘云鹤院士寄语AI+X 微专业2021 春季班的同学:“ 要成为新一 代的AI 创新英雄,为人类做出重大贡献!” 第一期首先开出了前置课程、基础类课程及算法实践类课程,参与开课的专家有 来自浙江大学的吴飞教授、翁恺教授,复旦大学的邱锡鹏教授,华为海思昇腾CANN 技术专家谭涛老师,百度杰出架构师、飞桨产品负责人毕然老师,商汤联合创始人林达 华老师等20 余位老师,将开展为期12 周的线上教学。 人民网、光明网、中新网、中国教育电视台、文汇报及浙江卫视聚焦AI+X 微专 业,对此进行了报道。AI+X 微专业汇聚前沿技术和产业资源,联动政校企力量,推动 人工智能人才培养、学科交叉和生态建设,从而实现交叉学科范式变革,赋能场景 应用。 第6章 K12 人工智能教 育 6.高中信息技术新课标 1 2017 年12 月,教育部印发《普通高中课程方案和语文等学科课程标准(2017 年 版)》通知,决定从2018 年秋季学期起开始实施《普通高中课程方案和语文等学科课程 标准(2017 年版)》。与2003 年颁布的《普通高中信息技术课程标准(实验稿)》相比, 新课标中增加了数据与计算等必修内容,以及数据结构、人工智能、开源硬件设计等与 AI 相关的选修课内容。 《普通高中课程方案和语文等学科课程标准(2017 年版)》明确指出高中信息技术 学科核心素养由信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个核心要素 组成,如表6. 1所示。它们是高中学生在接受信息技术教育过程中逐步形成的信息技 术知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的综合表现。四个核心要素互相支持、 互相渗透,共同促进学生信息素养的提升。 表6.高中信息技术核心素养 1 核心素养内涵备注 “信息”最早出现在唐代陆龟蒙诗 个体对信息的敏感度和对信息价值的判断力。信 作“望尽南飞燕,佳人断信息”中。 增强 息意识是人们对客观事物中有价值信息的感知、古人对“信息”所赋予的含义是 信息意识 理解、规划、反馈和运用能力的综合体现 “人言务经自心悟之”,体现了强 调信息的可信度