人工智能■拒绝简单“拼盘化” AI人才培养探索深度融合新模式( 二 )
对于相关研究生教育 ， 王万森直言：“在AI教育中 ， 研究生教育是高层次人才培养的关键 ， 但现在人工智能没有研究生专业 。 国家基金委已经设立了人工智能研究专区 ， 研究生教育应该向国家基金委学习 。 人工智能教育的正确道路应该是办好本科专业、建立研究生专业 ， 走与研究、应用相结合的道路 。 ”
专业需要面向未来引领产业界
“人工智能专业与其他专业建设的融合程度较高 ， 所以更应重视人工智能专业与其他专业的有机融合 ， 而并非简单的‘拼盘化’ 。 ”王万森表示 。 人工智能人才的培养需要面向未来、面向产业界 ， 需要根据未来5年到10年人工智能产业的发展趋势 ， 相应地改变专业课程体系、实验设计 ， 人工智能专业不仅要跟得上企业发展 ， 甚至要引领产业发展 。
“要让学生了解未来产业趋势 ， 比如在无人驾驶领域 ， 云存储的概念已经提出 ， 学校就应有相应的创新知识；之前设计编码都是规划好的路径 ， 现在都是自主决策；以前单纯讲究车的智能 ， 现在的大趋势是通过车路协同解决问题 。 这些最新的理念和趋势都应该在学生的学习阶段 ， 通过设置相应的课程体系 ， 让学生去了解、学习 ， 为未来的研发打好基础 。 ”李川鹏说 。
以天津大学去年设置的新工科未来智能机器与系统平台为例 ， 其设计理念就是学科交叉、开放式人才培养平台 ， 对产业开放 ， 让企业参与人才培养目标的制定、课程体系和授课内容、基础理论和企业应用交叉授课 ， 也需要企业提供实践资源和开放项目 。 据介绍 ， 新工科体系下的学生们一年级就可以去企业实习 ， 企业向他们开放工厂和实验室 ， 每年寒暑假都可以去企业实习 ， 跟随企业参观高水平的创新大赛 。
“还可以实行企业导师制度 。 ”李川鹏介绍说 ， “有的时候学生在学校学习时 ， 并不清楚企业需要的重点 ， 不清楚怎么把理论应用到实际 。 比如高数 ， 如果学生只知道解题 ， 不知道人工智能算法的应用中 ， 需要哪些高数知识 ， 在实际应用时 ， 就会遇到困难 。 而通过类似企业导师制 ， 让工程师参与教授课程 ， 就能将自身的实践经验传授给学生 ， 帮助学生在未来走上工作岗位后 ， 真正能够做到学以致用 。 ”
（责任编辑： HN666）
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