教育部印发高校人工智能计划:中小学普及人工智能教育,2020年建100个特色专业

作者: 芥末堆看教育 2018-04-11 11:10:37
 

教育部印发高校人工智能计划:中小学普及人工智能教育,2020年建100个特色专业

图片来源:摄图网

芥末堆 4月10日讯,近日,教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,从科研、人才培养、成果转化三方面对高校做出要求。

三个节点:到2030年高校成为人工智能发展人才高地

《计划》中为高校设置了三个人工智能发展节点。

  • 2020 年,基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局。

  • 2025 年,高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升。

  • 2030 年,高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。

这并非国内首份与人工智能人才培养相关的文件。芥末堆了解到,2017年7月,国务院发布的《新一代人工智能发展规划》和2017年12月,工信部印发了的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》中,也均提到开发基于大数据智能的在线学习教育平台,完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业等内容。

此外,4月3日,由教育部中外人文交流中心、创新工场人工智能工程院和北京大学联合主办的中国高校人工智能人才国际培养计划启动仪式在北京大学举行。会上提出,计划在5年内培养500名教师和5000名学生。

人工智能人才培养的发展,正在随着政策推进而逐渐进入快车道。

加强人工智能基础理论研究

《计划》首先对高校在人工智能方面的创新研究做出要求。其中提到,高校需加强人工智能基础理论研究、核心关键技术创新、和人工智能科技创新基地建设,并鼓励高校建设新型科研组织机构,开展跨学科研究。

同时,在前沿创新方面,《计划》中为高校提到了四点要求。

  • 1.强化人工智能基础理论研究。

  • 2.加强人工智能核心关键技术研究。

  • 3.促进人工智能的技术体系构建。

  • 4.加强人工智能协同创新和战略研究。

在研究领域方面,《计划》要求高校促进人工智能、脑科学、认知科学和心理学等领域交叉融合;重点推进大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、和量子智能计算等基础理论研究;加快机器学习、计算机视觉、知识计算、自然语言理解、智能芯片等核心关键技术研究,

此外,《计划》还要求高校需加快人才队伍和创新团队的建设,鼓励、支持高校牵头或参与建设人工智能领域战略研究基地,加大国际学术交流与合作力度。

到2020 年建设 100 个“人工智能+X”特色专业

在人才培养方面,《计划》为高校提出了四点要求,同时要求在中小学阶段引入人工智能普及教育,并在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人工智能相关内容,培养人工智能应用领域技术技能人才。

  • 1.加快人工智能领域学科建设。支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向,推动人工智能领域一级学科建设。

  • 2.加强人工智能领域专业建设。到2020 年建设 100 个“人工智能+X”复合特色专业;推动重要方向的教材和在线开放课程建设,到 2020 年编写 50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设 50 门人工智能领域国家级精品在线开放课程

  • 3.加强人工智能领域人才培养。到 2020 年建立50 家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

  • 4.构建人工智能多层次教育体系。构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系;建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台,积极参与科普工作。

在高校人工智能人才培养的具体方面,《计划》要求高校在完善学科布局、加强专业建设、加强教材建设、加强人才培养力度、开展普及教育、加强国际交流与合作等方面进行投入,同时支持大学生在人工智能方向的创新创业。

在学科布局中,人工智能基础理论、计算机视觉与模式识别、数据分析与机器学习、自然语 言处理、知识工程、智能系统等相关方向是《计划》重点关注的学科研究方向。同时,《计划》也提出,在专业建设方面,高校需重视人工智能与其他专业教育的学科融合,并要求高校通过产教融合协同育人等方式来加强人才培养力度。

芥末堆了解到,在近日公布的首批“新工科”研究与实践项目名单中。其中,“新工科”专业改革类就涵盖了包括人工智能类、智能制造类等项目群。

实施人工智能技术成果转化

《计划》提到,教育部将实施“人工智能+”行动,来支持高校在智能教育、智能制造等方面进行科技成果的转化。《计划》还提到,将要通过人工智能技术的发展军民深度融合、鼓励创新联盟建设和资源开放共享、并支持地方和区域创新发展。

在智能教育方面,《计划》提到在数字校园的基础上向智能校园演进,并探索基于人工智能的新教学模式。同时,还要求学校建立基于大数据的多维度综合性智能评价,支持学校运用人工智能技术实现校园精细化管理,最终实现终身教育定制化。

人工智能 机器学习 大学专业
上一篇:2020年中国人工智能发展前景预测 下一篇:深度学习战争:Facebook支持的PyTorch与Google的TensorFlow
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

AI行业寒潮下,智能物流机器人产业迎来“风口”

“人工智能,前景很好,但‘钱’景不好 ” 、“2018年,人工智能的进展就是没有进展”、“2019年的AI行业已如石墨烯一样,尽显疲态”……一篇《投资人逃离人工智能》文章又给人工智能行业泼了一身冷水。人工智能融资难、“寒冬论”再一次戳痛每个人工智能从业者的心,激起大众的焦虑情绪。

AI报道 ·  13h前
人工智能应用在智慧社区五大场景

物联网、云计算、大数据、人工智能正逐步从概念走向应用。越来越多的传统产业也开始探索和创新,积极拥抱互联网和新技术。未来,人工智能技术可能会颠覆社区管理。

有熊 ·  13h前
基于PyTorch的CV模型框架,北大学生出品TorchCV

在机器学习带来的所有颠覆性技术中,计算机视觉领域吸引了业内人士和学术界最大的关注。

张倩、泽南 ·  14h前
高位截瘫患者重新行走:靠意念指挥外骨骼,法国脑机接口新突破

依靠介入头部的 2 个传感器,法国里昂的一名瘫痪男子 Thibault 实现了操控外骨骼装备来助力行走。

孙滔 ·  18h前
2008 年预测 2020 年生活方式:基本都实现了

美国皮尤研究中心曾在 2008 年预测 2020 年的生活方式,目前来看,该研究的预测基本已经实现。而对于未来 10 年,也就是 2030 年左右人们的生活,在 2017 年底的世界经济论坛上,800 多名信息和通讯技术领域的技术高管和专家给出了如下预测。

佚名 ·  18h前
机器学习的正则化是什么意思?

正则化的好处是当特征很多时,每一个特征都会对预测y贡献一份合适的力量;所以说,使用正则化的目的就是为了防止过拟合。

佚名 ·  18h前
为什么我的CV模型不好用?没想到原因竟如此简单……

机器学习专家 Adam Geitgey 近日发布了一篇文章探讨了这一简单却又让很多人头痛的问题,并分享了他为解决这一问题编写的自动图像旋转程序。

机器之心 ·  19h前
中文自动转SQL,准确率高达92%,这位Kaggle大师刷新世界纪录

首届中文NL2SQL挑战赛上,又一项超越国外水平的NLP研究成果诞生了。在NL2SQL这项任务上,比赛中的最佳成绩达到了92.19%的准确率,超过英文NL2SQL数据集WikiSQL目前完全匹配精度86.0%,执行匹配精度91.8%的最高成绩。

郭一璞 ·  19h前
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载