填补百万AI人才缺口,高校的人工智能专业就该这样教!

来源: 云巴巴 2022-11-21 11:04:16

2020年两会,“新基建”正式写入政府工作报告,人工智能作为代表性技术之一,将发挥“头雁效应”,赋能各行各业智能化转型,助力数字经济高质量发展。

愈演愈烈的人工智能产业竞争

作为新一轮产业变革的核心驱动力量,人工智能产业竞争是国家综合实力的竞争。目前各国政府在基础设施搭建、基础科研、人才培养、资助研发、合作交流等方面都给予了高度关注和支持。资本和企业也积极寻求商业落地场景,协助技术转化。

这场全球竞赛中,中国的优势在于拥有海量数据和实践经验——国务院《新一代人工智能发展规划》指出,到2025年中国人工智能核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元——但在基础科研、基础技术、前沿拓展方面仍存在薄弱环节。其中,作为重要“软性”支撑的高端人才缺乏,进一步制约了人工智能的发展应用。因此,推动国内高校开展相关课程,加快科教体制改革,建立市场化、多层次的产学研协作体系,加强培育本土人才,成为了我国抢占人工智能技术制高点的关键。

AI人才培养的挑战与困局

我国智能科学技术本科教育的开端,可以追溯到2003年北京大学智能科学与技术专业的建立。自2017年起,国家层面就下发了多个支持人工智能发展以及推广人工智能教育的政策文件,至今已有43所高校成立人工智能学院,35所大学新增人工智能专业。新一轮科技革命背景下的高校人工智能人才培养迫在眉睫,却也挑战重重。

首先,要应对知识更新速度带来的挑战。人工智能作为前沿的交叉学科,其技术不断快速迭代演进,高校在课程体系设计、师资力量等方面面临极大挑战。

其次,面对丰富的人工智能应用,高校人才培养面临“无数据无场景”的现实问题,缺乏真实的业务场景和行业数据,人才培养无法满足企业实际需求。

最后,要应对学科体系变化带来的挑战。人工智能、5G等新一轮科技革命核心技术的“赋能万物”特性,既为各个领域研究能力跨越式提升提供了更高效的技术工具,也进一步加剧了未来学科体系的交叉、融合与新生,我国当前的学科设置仍有很大的改革布局空间。

实战赋能,迎接AI未来

联想人工智能实训实战平台,是联想数据智能基于联想企业级人工智能平台LeapAI所打造的全新AI实训教学平台。集成实训系统的海量课程资源,与实战平台丰富的实践项目经验,降低高校AI教学门槛,培养适应市场需要的实践性高阶人才。

实训系统

联想人工智能实训系统开设教学管理模块、学习模块和实验操作模块三大板块,拥有海量视频、实验资源和经典案例应用,满足教学需求。其核心优势——虚拟计算资源架构(Grid vGPU)拥有三大功能:

“化整为零”:支持将一块物理GPU细粒度切分成多块虚拟GPU,然后分配给多虚拟机或者容器,帮助用户高效地共享GPU资源,从而提高资源利用率,降低成本。

“化零为整”:用户可以将多台服务器的GPU资源聚合后提供给单一虚拟机或者容器使用 ,为AI应用提供数据中心级的海量算力。

 “隔空取物”:帮助用户实现数据中心级的GPU资源池,用户的应用可以无障碍地部署到数据中心内的任意服务器之上, 并且能够透明地使用任何服务器之上的GPU资源。

实战平台

实战平台以联想企业级人工智能平台LeapAI为基础,提供强大的实验平台能力,满足高校教学的实验实战需求。

数据处理能力:预置大量面向AI的数据预处理和特征工程算法,用户可以通过拖拉拽的方式构建数据预处理模型。

AutoML:全自动化机器学习工具,迅速建立 AI 学习能力,无需机器学习相关背景也可以通过机器学挖掘数据价值。

自定义模型开发工具:对算法进行优化和封装,有一定专业基础的用户可以通过拖拉拽的图形化操作方式,对模型开发加入自己的设计理念。

算法库/模型库:算法库提供近百种统计学、机器学习、深度学习算法,融合多个主流学习框架;模型库支撑模型全生命周期管理。

行业/通用模板:平台提供多种深度学习及行业通用模板,并可以进行可视化展示。

个性化的开发环境:秒级创建个性化开发环境,满足用户不同需求。

十年树木,百年树人,我国工智能人才培养任重而道远。联想人工智能实训实战平台,通过全面的课程及实验内容,灵活的习题与考试系统,实验操作自动评分功能,让AI教学变得容易;基于能力模式的实训体系,以任务为驱动,有目标、有路径,通过项目实践解决“如何学”的问题,最终助力高校加速培养更适应社会需求的实践型高素质人才。

*数据来源《2019年中国AI&大数据人才报告》、《新一代人工智能发展规划》、《2020年新基建产业人才发展报告》

6月联想数据智能将发起"大数据及人工智能实战实训师资培训",面向高校任课教师,以直播的方式进行大数据及人工智能相关理论与实践实战培训,内容包括Python语言、数据分析、Java数据采集、可视化、Python语言、网络爬虫、大数据生态组件等,敬请关注!

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