美国华盛顿大学人工智能专业课程体系研究

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  [摘           要]  人工智能活躍于各种各样的研究领域,美国华盛顿大学是一所世界顶尖的著名大学,人工智能专业颇有建树,与当代生活息息相关。故主要对美国华盛顿大学人工智能专业,从发展情况、课程体系内容构成、课程体系的启示三个方面进行研究,以期对我国的人工智能专业的课程建设有所帮助。
  [关    键   词]  华盛顿大学;人工智能;课程体系
  [中图分类号]  G642                 [文献标志码]  A            [文章编号]  2096-0603(2019)25-0162-02
   一、美国华盛顿大学人工智能专业的发展情况
   (一)美国华盛顿大学简介
   华盛顿大学创建于1861年,坐落在美国西雅图,是一所世界顶尖的著名大学,2017年度世界大学排名:路透社世界最具创新力大学排名第5位,US News 全球最佳大学排名第11。华盛顿大学具有世界一流的商学院、法学院、医学院、教育学院、海事学院、药学院等。为了引领全球科技,华盛顿大学和清华大学联合于2015年在美国西雅图创建了全球创新学院,2016年习近平主席专程访问了全球创新学院,华盛顿大学校长安娜热情接待了习主席。
   (二)美国华盛顿大学人工智能专业的发展现状
   人工智能组研究智能活跃于各种各样的研究领域,包括机器学习、自然语言处理、概率推理、自动规划、机器阅读和智能用户界面。UW CSE是全球领先的人工智能研究中心之一,在该领域的顶级会议上取得的成绩、个别学生和教师的荣誉,以及与艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence, AI2)的合作等备受瞩目的研究成果都证明了这一点。
   1.专业教师介绍
   (1)Emily M. Bender
   主要研究方向是多语语法工程、语言内部和跨语言的变异研究以及语言学和计算语言学之间的关系。语法工程工作集中在术语语法矩阵上,这是一个开源的入门工具包,用于开发广泛覆盖的精确的HPSG语法。聚合项目正在研究利用语法矩阵从IGT中自动创建语法,以便于语言文档。
   (2)Jeffrey Bilmes
   华盛顿大学西雅图电子工程学系副教授,主要研究计算机科学、工程和语言学。从2011年3月开始,一个全新的源代码发布和新的文档即将发布。这是由国家科学基金会资助的,也是来自英特尔和微软的礼物。离散优化,特别是应用于机器学习的子模函数。子模函数是一类离散函数,它一方面强大、灵活,适用于实际问题,但另一方面也不是无限制的,因此需要放弃对高效算法的期望。
   2.近期成果
   (1)新星:我们能造出大脑吗?在“真正智能”的人工智能发展中,研究我们所处的位置以及我们的方向。这个长达一小时的节目由奥伦·埃齐奥尼(Oren Etzioni)、阿里·法尔哈迪(Ali Farhadi)和佩德罗·多明戈斯(Pedro Domingos)教授主持。
   (2)《纽约时报》(New York Times)上的一篇报道称,科技巨头们正在为稀缺的人工智能人才支付巨额费用。这篇报道的主题是吸引来自学术界的专家,其中包括Oren Etzioni教授和Luke Zettlemoyer教授。
   (3)凯文·詹姆森(Kevin Jamieson)加入艾伦学院(Allen School),担任格斯特林(Guestrin)人工智能与机器学习教授。《纽约时报》报道了由UW CSE和AI2开发的二元权重网络和xnorn网络以及Imsitu公司。
   (4)UW CSE机器学习衍生产品Turi被苹果公司收购。Dan Weld教授在GeekWire的嘉宾专栏中讨论了人工智能的真正威胁。
   二、美国华盛顿大学人工智能专业的课程体系构成
   (一)基础课程(部分):
   1.CSE 100:信息技术的流利性引入了有效利用信息技术所必需的技能、概念和能力。包括逻辑推理、管理复杂性、计算机和网络的操作以及当代应用,如有效的网络搜索和数据库操作、伦理方面以及信息技术的社会影响。提供:与INFO 100联合提供。
   2.CSE 131:数码摄影的科学与艺术涵盖数码摄影的基础,包括计算影像、摄影构图和设计的要素以及互联网摄影的未来。
   计算机编程为基本的编程能力和概念,包括程序编程(方法、参数、返回、值)、基本的控制结构(序列,if/else, for loop, while loop)、文件处理、数组和定义对象的介绍。适合没有编程经验的学生。提供:AWSpS。
   3.CSE 143:计算机编程Ii CSE 142的延续。数据抽象和封装的概念,包括堆栈、队列、链表、二叉树、递归、复杂指令和预定义集合类的使用。先决条件:CSE 142。提供:AWSpS。
   4.CSE 154:Web编程涵盖了开发交互式和动态Web页面的语言、工具和技术。主题包括页面样式、设计和布局,客户端和服务器端脚本,网络安全,以及与数据库等数据源的交互。先决条件:CSE 160、CSE 142或CSE 143的最低等级为2.0。
   (二)理论课程(部分):
   1.CSE 331:软件设计和实现探索在现代高级语言中设计和构建可靠和可维护的软件系统的概念和技术、程序结构和设计、程序的正确性的方法,包括测试以及事件驱动编程(例如:图形用户界面)。包括丰富的项目和软件团队经验。先决条件:CSE 143。    2.CSE 333:系统编程包括在暴露机器特性和低层次数据表示(例如:C和C++)的语言中丰富的编程经验、显式的内存管理、与操作系统交互服务、支持缓存和编程。先决条件:CSE 351。
   3.CSE 344:数据管理介绍引入数据库管理系统和编写使用这些系统的应用程序、数据模型(如关系、半结构化)、查询语言(如SQL、XQuery)、语言绑定、概念建模、事务、安全性、数据库调优、数据仓库、并行性和Web数据管理。先决条件:CSE 311。
   4.CSE 352:硬件设计和实现包括数字电路设计、处理器设计、系统集成和嵌入式系统问题,包括大量的硬件实验室。先决条件:CSE 311;CSE 351。
   (三)实践课程(部分):
   1.CSE 456:计算机动画的故事设计原理和故事开发设计的制作。设计、开发和生产几个故事线,这是一个工具为预先制作动画特征和短片。学生使用创作工具来展示完成的作品。
   2.CSE 458:计算机动画介绍计算机生成动画的基本原理。关注动画角色的造型和灯光。来自艺术、CSE和音乐系的学生组成了一个项目,该项目将建立在可获得的商业模型和照明设备上。先决条件:CSE 457、建议、老师的许可。
   3.CSE 459:合作设计动画短片的前期制作。深入分析经典和计算机生成的作品。人物设计和预先计划、模型板、角色操纵、故事线和动画、人物动作、多人物的设计和动画的原则应用于人物动作和效果。先决条件:CSE 458。
   4.CSE 460:Animation Capstone运用之前动画课程的知识制作一部动画短片。主题包括场景规划、数字摄影、生物和硬表面建模、动画和基本的角色动画和渲染技术。先决条件:CSE 458、CSE 459。
   三、美国华盛顿大学人工智能专业课程体系的启示
   (一)加强人工智能教材体系建设
   人工智能目前在各高校中使用的人工智能教材的种类比较繁多,内容上有不少差别。在对多个版本的教材进行比较会发现,有些教材不太适合实际教学情况,有些内容讲得太模糊,有些内容讲得太深奥。在教学过程中经常要对教材进行各种补充和解释,究其原因在于有些教材不是面向学生学习,而变成教师晋升职称的一种手段。
   对本科类的学生,应该选用偏重原理性的新教材,内容除了包括人工智能的基本原理及基本技术之外,还应该包含机器学习、知识发现等新内容。研究生阶段的教材尽量引进经典性、高水平教材,同时在教学内容上尽量避免与本科阶段的重复。博士研究生阶段的教材可能比较少,应在学科前沿的探索基础上,形成有前沿性的教学讲义,要与硕士研究生、本科生的课程有明显的区别,深度和难度要有所增加。
   (二)注重教學的针对性
   在确定好教材的同时,根据不同层次人才对课程的要求,结合我国和院校自身人工智能的教学、科研和应用开发的需要,根据专业学生的实际情况,制订一个具有学科特色的分阶段教学计划。
   在本科生阶段开设人工智能课程,主要是为了让学生通过学习,对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解, 掌握一定的主要技术及应用方法,启发学生对人工智能学科的兴趣,培养知识创新和技术创新能力,为以后深入学习人工智能、智能控制等相关理论,进行人工智能研究和应用打下良好的基础。
   在硕士研究生阶段,围绕提高研究生学员实践能力,较大幅度地提高实验教学的课时比例, 明确各项实践教学环节的设置和学分要求;走好校内实践教学和校外实践教学相结合的路子,大力开展各类以研究生为主体的自主创新实践活动、高水平的学术交流活动以及教学、科研等实践活动。
   在博士研究生阶段,应该围绕人工智能研究的热点问题开展教学计划,立足学科前沿、开展创新研究,培养人工智能研究领域的高级人才,对前沿问题如环境认知、智能推理等进行大纲设计,突出创新能力培养。
   (三)合理安排各阶段的教学重点
   经过本科生阶段教育,要求学生掌握人工智能的基本实现技术,选择合适的人工智能方法应用于特定的工程问题,并比较准确地评价方法的适用性。研究生的课程学习是在理论专业知识学习过程中,达到激发自身学习动机,积极地探索复杂问题,培养研究生独立担负技术工作的能力。实践因素对教师教学能力的培养具有重要的作用,只有实践型的导师才能培养具有实践能力和创新能力的学生。
   参考文献:
   [1]UW.About the UW[EB/OL].http://www.washington.edu/about/.
   [2]UW.The History of Artificial Intelligence[EB/OL].https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf.
   [3]UW.Artificial Intelligence[EB/OL].https://www.cs.washin-gton.edu/research/ai/.
   [4]UW.The Capstone Experience[EB/OL].https://www.cs.wa-shington.edu/academics/ugrad/courses/capstones.
   [5]UW.Academics[EB/OL].https://www.cs.washington.edu/ac-ademics.
   [6]UW.Courses in Computer Science and Engineering[EB/OL].https://www.cs.washington.edu/education/courses.
  编辑 李 静
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