隨著萬物互聯(lián)時代的到來，人工智能技術(shù)正處于爆發(fā)期，在5G、低延時等技術(shù)的加持下，AI應(yīng)用的能力得到了跨越式的提升，越來越多的場景和行業(yè)正在被AI改寫，整個社會的生產(chǎn)力水平也得到了極大的釋放。
在我國，早在2017年就將人工智能教育作為培養(yǎng)復(fù)合型人才的國家戰(zhàn)略之一。在2019年發(fā)布的《關(guān)于推薦遴選“基于教學(xué)改革、融合信息技術(shù)的新型教與學(xué)模式”實驗區(qū)的通知》中，教育部再次強調(diào)，要面向?qū)W科教學(xué)和跨學(xué)科教學(xué)的信息化融合應(yīng)用，探索學(xué)生跨學(xué)科思維與創(chuàng)新能力提升，并將“人工智能教育”、“智慧課堂”等列為關(guān)鍵詞。人工智能成為基礎(chǔ)教育，甚至是高等教育中的重要組成部分，已是不可逆的趨勢。
放眼全球，這一趨勢則更為明顯，根據(jù)斯坦?！?019年度AI指數(shù)報告》，人工智能成為了最受北美計算機科學(xué)博士生歡迎的學(xué)科，相比排名第二的學(xué)科“安全/信息保障”學(xué)習(xí)人數(shù)多了兩倍。
在這一背景下，為了助力高校人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)及學(xué)科建設(shè)，并為業(yè)界百萬的AI專業(yè)人才缺口提供持續(xù)輸入，華為發(fā)起了“華為昇騰師資培訓(xùn)沙龍”系列活動。本活動面向廣大高校教師提供昇騰全棧全場景AI技術(shù)知識點培訓(xùn)，通過理論講解和案例實操為高校及教師群體提供體系化的AI解決方案及教學(xué)方案，降低了AI學(xué)習(xí)的門檻。
在昇騰師資培訓(xùn)沙龍·成都場中，華為成都研究所所長李健談到，昇騰生態(tài)的建設(shè)需要國內(nèi)高校及產(chǎn)業(yè)界的伙伴共同參與，華為接下來也會跟一些高校簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，開設(shè)華為專班。同時在引進人才方面，華為可以助力高校提供更有競爭力的薪酬；同時，冷門專業(yè)人才的引入也將是未來的一個大方向，例如芯片制造專業(yè)等。
華為成都研究所所長 李健
電子科技大學(xué)自動化工程學(xué)院副院長程洪教授介紹了電子科技大學(xué)機器人研究中心的核心使命，即研究與人類和諧相處的新一代社會機器人系統(tǒng)；圍繞創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈互融的學(xué)術(shù)研究，建立學(xué)術(shù)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、機制協(xié)同創(chuàng)新的平臺；建設(shè)社會機器人示范應(yīng)用平臺。他提出的“中國人工智能2.0”是基于重大變化的信息新環(huán)境，實現(xiàn)新目標的新一代的人工智能，并指出新一代的人工智能主要的5大研究方向分別是：大數(shù)據(jù)智能、跨媒體智能、混合增強智能、群體智能和自主智能，其中混合增強智能（即人機智能）尤為重要，康復(fù)醫(yī)療、智能汽車、智能制造、國防軍事等都是人機智能的典型應(yīng)用場景。
電子科技大學(xué)自動化工程學(xué)院副院長 程洪
華為計算產(chǎn)品線高校教學(xué)合作總監(jiān)李鵬認為人工智能已成為了新的通用目的技術(shù)（GPT），將深刻推動社會發(fā)展進程，對于高校師生來說，人工智能則可以助力其未來的職業(yè)發(fā)展和科研發(fā)展。從產(chǎn)業(yè)角度來看，人工智能的這股浪潮，要靠專業(yè)的人才來推動，同時AI開發(fā)也需要高效的算力平臺。作為人工智能領(lǐng)域重要的參與者之一，華為基于昇騰人工智能平臺，推出一系列的扶持計劃，例如沃土計劃，希望聯(lián)合高校、開發(fā)者、初創(chuàng)企業(yè)以及合作伙伴，共建昇騰AI生態(tài)。經(jīng)過兩年的發(fā)展，沃土計劃已經(jīng)與70多家高校開展合作，并為他們提供了設(shè)備、課件、在線課程等資源，幫助教師更好地開展人工智能教學(xué)計劃。
華為計算產(chǎn)品線高校教學(xué)合作總監(jiān) 李鵬
華為助力高校人工智能教育
作為在人工智能領(lǐng)域深耕多年的企業(yè)，華為不僅擁有豐富的人工智能應(yīng)用與實踐經(jīng)驗，在助力高校人工智能教育方面也開展了一系列活動。在本次為期兩天的師資賦能活動中，華為人工智能高級培訓(xùn)講師王豪聰帶來了主題為《人工智能課程套件簡介》的分享，系統(tǒng)講述了華為在高校人工智能領(lǐng)域課程套件建設(shè)方面的進展與成果，包括課程設(shè)計、試驗手冊、線上課程、認證等。
華為人工智能高級培訓(xùn)講師 王豪聰
自2018年教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》中明確提到“加強人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)”以來，一年后（2019年）就有35所高校第一批開設(shè)了人工智能專業(yè)，到2020年，全國開設(shè)人工智能專業(yè)的高校已經(jīng)達到了179所。
然而作為一個全新的專業(yè)，人工智能的特點是多學(xué)科融合，不僅包括高等數(shù)學(xué)，還包括線性代數(shù)、概率論等，這給課程的教授和內(nèi)容建設(shè)都帶來了巨大的挑戰(zhàn)。為了解決這些難題，華為利用自身在人工智能領(lǐng)域豐富的實踐經(jīng)驗，結(jié)合其核心技術(shù)，為高校提供一站式多領(lǐng)域的案例集和豐富的實驗環(huán)境。在此基礎(chǔ)上，華為推出了10門課程的套件，分別為：人工智能導(dǎo)論、人工智能程序設(shè)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、模式識別、計算機視覺、自然語言處理、語音識別、智能系統(tǒng)與應(yīng)用和智能芯片原理與應(yīng)用。
由于各高校對于同一門課程的命名有可能并不一致，例如人工智能導(dǎo)論，有的學(xué)校則命名為人工智能基礎(chǔ)，而人工智能程序設(shè)計，有的學(xué)校則命名為Python程序設(shè)計，因此華為推出的10門課程套件可以基于具體內(nèi)容與高校課程進行寬匹配。
4個方面，打造專業(yè)共建體系
在確定了課程之后，應(yīng)該在哪些方面去助力這些專業(yè)的落地呢？華為提出了4個方面，分別為：算力、案例、MOOC、認證。
1. 算力
在算力方面，華為可以為高校提供Atlas開發(fā)套件、MindSpore開發(fā)框架和ModelArts一站式AI開發(fā)平臺。
Atlas開發(fā)套件基于昇騰310和昇騰910 AI處理器，在推理和訓(xùn)練方面有著強大的能力，可以滿足高校教學(xué)在模型訓(xùn)練方面的眾多需求。同時，Atlas 200 DK和Atlas 300 DK系列產(chǎn)品可以為高校提供超強的算力支撐，只要將其連接電腦，就能很方便的運行起來。
在軟件方面，華為為高校提供MindSpore開發(fā)框架，這是一款與PyTorch和TensorFlow對標的產(chǎn)品，它可以讓開發(fā)中的所有流程均可實現(xiàn)自主可控。
在硬件和軟件之外，搭建試驗環(huán)境也是經(jīng)常困擾老師和同學(xué)的障礙之一，學(xué)生熬夜搭建的實驗環(huán)境，往往還是會出現(xiàn)各種bug和報錯。ModelArts就是要解決這個問題，只要通過華為云賬號進入ModelArts，即可快速創(chuàng)建AI開發(fā)環(huán)境。
也就是說，在算力方面華為為高校提供了覆蓋軟件、硬件、開發(fā)平臺、實驗環(huán)境的全方位的支持。
2. 案例
案例是人工智能課程套件的核心，每一門課的課程套件都相當(dāng)于是一個案例集。華為將每一門課的知識點和案例打包成“實驗手冊”的形式提供給教師，而實驗手冊的特點之一就是所有的實驗都是以項目的形式來進行。與高校編程模式中代碼從import到模型測試的流程不同，企業(yè)往往是以“項目分工”來完成任務(wù)，例如一個人負責(zé)做圖像預(yù)處理生成代碼包后提供給他人調(diào)用。項目模式可以讓學(xué)生更適應(yīng)企業(yè)的節(jié)奏，同時培養(yǎng)學(xué)生實際解決問題的能力。
第二個特色是實驗可以按知識點自由選擇。華為在編寫實驗手冊時充分考慮到了案例使用的靈活性，一方面將每門課程按照知識點來分，每個知識點形成實驗手冊；另一方面對每個實驗的難度進行初中高等級標記，老師在開設(shè)課程選擇實驗內(nèi)容時，可以根據(jù)班級和學(xué)生的具體情況，靈活組合。
3. MOOC在線學(xué)習(xí)
MOOC在線學(xué)習(xí)是以視頻課程的形式提供，主要是通過華為的技術(shù)和產(chǎn)品來展現(xiàn)人工智能的相關(guān)知識，它不僅能輔助教師拓展知識面，也可以幫助學(xué)生做好預(yù)習(xí)的工作。
4. 認證
與在線課程相對應(yīng)的是華為的認證體系，目前華為在人工智能領(lǐng)域推出兩種認證：
通過這些認證，學(xué)生可以提前適應(yīng)真實工作場景下的工作流程和技術(shù)要求，同時也能提前了解在企業(yè)環(huán)境中自己應(yīng)該具備怎樣的知識框架，提升自己的職業(yè)發(fā)展競爭力。
理論+實踐：課程套件的使用
介紹完課程套件的整體思路和組成部分之后，王豪聰舉了幾個具體的例子，幫助大家理解課程套件的使用。正如上文所說，課程套件是以知識點為單位打包而成的實驗手冊，其中包含課程知識結(jié)構(gòu)、理論課件、實踐手冊、開發(fā)平臺介紹、認證體系和MOOC在線課程資源等。那么，拿到這套套件究竟該如何上手呢？
以《深度學(xué)習(xí)》和《計算機視覺》為例，深度學(xué)習(xí)基本上是每個開設(shè)人工智能專業(yè)的高校所教授的重點課程之一。拿到套件后首先可以看到華為為這門課規(guī)劃的知識結(jié)構(gòu)，這個知識結(jié)構(gòu)是基于4本業(yè)界權(quán)威的書籍來編寫的，如《深度學(xué)習(xí)》（作者：Ian Goodfellow、and Yoshua Bengio、Aaron Courville）等。除了基礎(chǔ)知識之外，課程還特別增加了TBE算子開發(fā)的內(nèi)容，因為算子是調(diào)動硬件資源的核心，了解算子的底層邏輯可以讓學(xué)生實現(xiàn)更優(yōu)的模型訓(xùn)練。
基于這套知識框架，華為提供了全套的打包方案，詳細列舉了每個知識點所需要的課時數(shù)，同時也列舉了每個知識點下面所對應(yīng)實驗，實驗的難度和所用到的知識點，層層遞進。
例如，在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一知識點中，第一個實驗是汽車里程數(shù)回歸預(yù)測，它是要求學(xué)生用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去完成一個回歸任務(wù)；第二個實驗，手寫體圖像識別，是要求學(xué)生去做一個分類任務(wù)，目的是讓學(xué)生了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以完成回歸任務(wù)也可以完成分類任務(wù)。在完成這兩個實驗之后，則進入到Fashion Mnist圖像分類實驗，在這一實驗中沒有代碼提供給學(xué)生，也就是說在受限圖像識別的情況下，考驗學(xué)生是否可以完成實驗任務(wù)。
計算機視覺同樣是基于對4本權(quán)威書籍的梳理后形成了一個完整知識結(jié)構(gòu)，與深度學(xué)習(xí)不同的是，作為近幾年發(fā)展較快的技術(shù)領(lǐng)域，這門課程的設(shè)計不僅按基礎(chǔ)知識和進階任務(wù)做了劃分，同時還按照知識點顆粒度的粗細做了分別，例如學(xué)生可以先了解詞向量等一些“小技術(shù)”，進而再學(xué)習(xí)自動問答系統(tǒng)、機器翻譯系統(tǒng)等一些“粗顆粒度”的內(nèi)容。
計算機視覺同樣提供了相應(yīng)的方案包，理論課程、認證體系、MOOC、軟硬件支持等都與深度學(xué)習(xí)無異，唯一的區(qū)別只有實驗手冊部分。實驗手冊會根據(jù)每門課程和知識點的具體內(nèi)容來進行設(shè)置。
除了深度學(xué)習(xí)和計算機視覺，其他的課程打包方案都與之類似。未來會有更多的優(yōu)質(zhì)案例持續(xù)補充進來，讓學(xué)生可以通過這些實驗獲得充分鍛煉。不僅如此，針對套件所提供的軟硬件本身，華為也將分別提供相應(yīng)的介紹材料，內(nèi)容覆蓋：ModelArts開發(fā)平臺、MindSpore開發(fā)框架、HiLens慧眼、Atlas 200 DK、MindStudio集成開發(fā)環(huán)境。
除此之外，華為聯(lián)合“新一代人工智能系列教材”編委會、計算機類專業(yè)教指委、高等教育出版社立項了人工智能專業(yè)實踐系列教材。目前，《昇騰AI處理器架構(gòu)與編程》、《深度學(xué)習(xí)與MindSpore》兩本教材已經(jīng)發(fā)布?！稌N騰AI開發(fā)基礎(chǔ)指南》、《HCIA-AI華為認證工程師教材》也正在編纂中，不久就可以與廣大師生見面。
昇騰萬里，與高校同行
從智慧城市、智能制造、智慧醫(yī)療，到邊緣端智能化的崛起，人工智能已成為產(chǎn)業(yè)升級的首要選擇。在這樣一場變革前，未來對于人工智能人才的需求會越來越多。華為昇騰賦能高校，把人才輸送到千行百業(yè)，讓千行百業(yè)重新定義未來。
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