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「学部で人工知能を学ぶことは、コンピューターや数学を学ぶことほど良いものではないので、慎重に選択してください。」

「人工知能専攻は新たな天坑だ、青北以下には関与しないでください。」

数か月前、重慶市の大学受験生であるチェン・ペンさんは、浙江省の「ダブル・アフリカ」大学の人工知能専攻に応募したいと考えていたが、ソーシャルメディア上の彼のヘルプ投稿のほとんどは、やめるべきというアドバイスだった。多くの「経験者」は、人工知能専攻は登場したばかりで、独自の話題やマーケティング特性を持ち、大学での研修の質もさまざまだと述べた。博士号を取得する決意をしなければ、学士号を卒業した後は失業する可能性が高く、ましてや「年収100万円」はおろか。

2018年に中国の35の単科大学の第一陣が開校して以来、人工知能を専攻する学部が続々と誕生し始めている。 2019年には179の大学が申請に成功し、2020年には130となっています。今年3月、教育省は、2024年秋に入学を開始する人工知能学部専攻を登録する38の大学の新しいリストを発表した。これまでに、中国では 500 以上の大学が人工知能の専攻を提供することが承認されています。これらの学校の中には、トップスクールに加えて、「ダブル非アフリカ」大学や専門学校もあります。

今年8月、教育省高等教育局が主催する人工知能分野の「101計画」取り組み推進会議が北京で開催された。この会議では、人工知能分野の「101計画」構築委員会が設立され、人工知能の優れた学部専攻を促進することを目的として、15の人工知能コアコース、10の拡張コアコース、および2つの総合実験コースが最初に特定されました。 . 優秀な革新的人材のトレーニングの質を向上させるためのトレーニング プログラム。

大学では人工知能専攻がブームになっている一方で、学生が研修中に直面する多くの問題があります。人工知能専攻の次のステップは何でしょうか。インタビューを受けた多くの専門家は、人工知能専攻で何を学び、どのように教え、どのような人材を育成すべきかについての疑問はまだ解決されていないと語った。

ピクチャー/ビジュアルチャイナ

学生に人気

大学における人工知能の熱狂は明らかです。

2022 年、xu li さんは浙江省の「二重非大学」大学に入学し、コンピューターサイエンスとテクノロジーを専攻しました。当時、彼女の大学はまだコンピュータ制御工学部と呼ばれていました。わずか 1 年後、この学校は隣接するデータ サイエンス学部と合併し、現在のコンピューターおよびビッグデータ学部となりました。ちょうど今年、xu li さんの人工知能の学部専攻が承認されました。

xu li氏はチャイナ・ニュース・ウィークリーに対し、入学時、データサイエンスとビッグデータ技術を専攻する学生を除いて、彼女を含む大学の他の学生はコンピュータ専攻のカテゴリーに登録され、専攻は2年生になるまで細分化されなかったと語った。 2年生のときに人工知能専攻が開設され、周りの学生が殺到しました。 xu li さんは、人工知能が新興の専攻であり、将来性があると感じ、興奮し、「トレンドに乗り」、同校の人工知能学部の最初の学生になりました。

コンピューター サイエンス以外の学生の中には、ai の追求に専念したい場合は、専攻を変更する必要がある人もいます。リー・ウェイさんは、江西省の「二本立て」大学の 2020 年度生です。1 年生になったとき、金属材料工学を専攻しました。 2年生のとき、学年で上位にランクインし、全国大学生数理モデリングコンテストに出場し、人工知能のアルゴリズムに触れたこともあり、電子情報工学専攻に出願し、人工知能の方向を選択しました。

浙江大学コンピューター科学技術学部のウー・フェイ氏は、研究室で大学院生を指導しています。写真/取材対象者提供

2020年、リー・ウェイさんの学校は人工知能の学部課程の提供を開始したが、入学できるのは第2段階の学生のみだった。専攻変更時の電子情報工学専攻の編入枠は10人だった。彼が今年卒業するまでに、この専攻の転校生の数は20名に増加し、大多数の学生が人工知能の方向性を理由に転校することになった。

チェンペンさんは最終的に、大好きな学校で人工知能を専攻することを選びました。彼は、トレンドに従うという要素が必然的に存在することを率直に認めた。もう一つの重要な理由は、彼の大学入学試験の得点がたまたまその学校の人工知能専攻の調整ラインに前年まで引っかかっていたことであり、この得点ラインは学校のコンピュータ専攻の調整ラインよりも 10 点近く高いということである。は使用されません。" "。

wu fei は、浙江大学コンピューター科学技術学部の教授であり、同大学の人工知能研究所の所長です。過去 2 年間で、浙江省の多くのトップ大学の人工知能専攻のスコアが、従来のコンピューター専攻のスコアを上回っていることに彼は気づきました。理由は簡単です。ウー・フェイ氏は「チャイナ・ニュース・ウィークリー」に対し、人類はインテリジェント社会の時代に突入しつつあり、「aiなくしてインテリジェンスは存在しない」というのが現在のコンセンサスだと分析した。 chatgpt で表される大規模な言語モデルは、人間と同様の言語対話機能を示します。 「aiを知らない人は淘汰される」未来を前に、学生の「スキル不安」は当然です。人工知能専攻には学力の高い学生が集まり、成績も上がっている。

研究に対する熱意の裏には、この国が人工知能に非常に重点を置いていることが挙げられます。 2017年、国務院は「新世代人工知能開発計画」を発表し、2030年までの人工知能開発の「3段階」の戦略的レイアウトを明確にした。 2021 年の国の「第 14 次 5 か年計画」では、8 つのフロンティア分野の最初に人工知能が挙げられています。さまざまな地域でも、主要産業におけるインテリジェント アプリケーションに関する計画が策定されています。

2022年に文科省が「大学院教育科目目録」を発表し、知的科学技術が学際領域の第一級学問として正式に認定された。現在、人工知能は第一レベルの学問としてリストされておらず、電子情報専攻のカタログにリストされており、インテリジェント科学技術専攻と多くの重複があります。インタビューを受けた多くの専門家は、これは一時的なものであり、将来的には両者が統合される可能性があると述べた。清華大学コンピュータ科学技術学部のliu zhiyuan准教授はチャイナ・ニュース・ウィークリーに対し、これまでソフトウェアエンジニアリングやサイバースペースセキュリティなどの専攻がコンピュータ専攻から分離され、第一レベルの分野になっていたと語った。人工知能専攻が第一レベルの学問となるのは時間の問題です。」これはプロジェクト アプリケーションで確認できます。 2018 年、中国国家自然科学財団は、第 1 レベルのアプリケーション コードと、さまざまな研究部門を含む 10 個の第 2 レベルのコードを含む、人工知能専攻の独立したアプリケーションの方向性を確立しました。

専攻がまだ完全に「自立」していないため、多くの学生が「何を勉強しているのかわからない」と感じています。シュー・リーは自分の専攻について話しながら、少し残念に感じました。 1 年間勉強した後、彼女は、人工知能、情報セキュリティ、モノのインターネットビッグデータを専攻する学生が基本的に同じことを学んでおり、基本的なコンピューターコースと、機械学習や深層学習などの少数の高度な人工知能コースをカバーしていることを発見しました。学ぶ。人工知能専攻のコースのほとんどは、オートメーション、コンピューター、電気専攻のコースを組み合わせたもので、コース名が変わっていないコースもあります。 1 年生のとき、xu li さんは自分が「おざなり」だと感じていました。

2024 年 7 月、サウスウェスト大学の人工知能学部の夏期コースの学生たちは、外国人教師による信号処理コースの入門の授業を聞いていました。写真/取材対象者提供

『チャイナ・ニュース・ウィークリー』は多くの第二大学と第三大学の研修プログラムを調査したところ、新たに開設された人工知能専攻の研修プログラムは元のコンピューター、電子情報、データサイエンスなどの専攻と非常に似ており、そのほとんどが唯一の専攻であることが判明した。コースの違いが 1 つまたは 2 つあります。

「コンピュータ サイエンスは、より幅広い分野をカバーしています。古典的な分野には、システム アーキテクチャ、グラフィックス レンダリングなどが含まれます。それは人間の知能をシミュレートすることではなく、現実世界のシーンのプレゼンテーションと描写を対象としています。人工知能には人間の行動をシミュレートする必要があります。この 2 つの違いはありますが、明確に分ける必要はありません。」ウー・フェイ氏は、人工知能はコンピューターの究極の応用形態であり、コンピューターの専門職と密接に関連していると述べました。

学校の位置づけも異なりますし、人工知能専攻の育成目標も異なります。呉飛氏は、「ダブル一流」大学の育成目標を「無人地帯への勇敢な冒険」と表現し、一流の科学技術イノベーションの人材を育成することであると述べた。一部の大学は、特定の分野での応用や技術革新に基づいて、既存の大学で人工知能の専攻を提供する予定です。 wu fei 氏は、学生が自分の成績によって自分の専攻に「投票」するだろうと信じています。学生の反応が悪く、販路が限られていれば、専攻は消滅するでしょう。インターネットの出現後、ネットワーク大手も同様のプロセスを経験しました。

しかし、人工知能専攻において「何を学ぶか」は無視できる問題ではありません。 500 を超える大学があるため、トレーニング プログラムについての一般的な説明が必要ですか?

各種研修プログラム

「プレッシャーが大きすぎる」と徐李はため息をついた。

同校の伝統的な有利専攻は制御工学であるため、人工知能専攻の研修プログラムも「制御」一色に染まっている。 2 年生の間、彼女はデジタルエレクトロニクス、アナログエレクトロニクス、自動制御などの従来の制御工学コースを完了する必要があり、毎週さまざまな実験に多くの時間がかかりました。彼女は人工知能を専攻しており、将来はアルゴリズムのエンジニアリングと開発を追求したいと考えていますが、ソフトウェアの知識を学ぶ時間がありません。彼女が混乱しているのは、専門コースを考慮しながら、ソフトウェアも主要なレベルまで学ばなければならないということです。そうしないと、そのようなトレーニング計画は本当に合理的でしょうか?

zhao yan はまったく異なる経験をしています。彼女は四川省の「ダブルファーストクラス」大学で人工知能を専攻する2020年の学部生であり、この専攻の第一期生でもある。大学での 4 年間、彼女は機械学習、画像処理と分析、コンピューター ビジョン、自然言語処理などのアルゴリズムのみをほぼ勉強しました。ハードウェアのコースはまったく受講しませんでした。

「人工知能の分野で画期的な進歩を遂げたいなら、ソフトスキルとハードスキルの両方を習得する必要があります。」 サウスウェスト大学人工知能学部副学部長のチェン・フェン氏は、情報理論、機械などの学部コースを教えてきました。学習とコンピュータビジョン。同氏はチャイナ・ニュース・ウィークリーに対し、同校は1993年には人工知能研究所を設立し、2018年には人工知能学部を設立したと語った。 2022年に人工知能学部専攻が正式に入学するまで、同校の電子情報、データサイエンス、ビッグデータ技術専攻は専門課程の人工知能と重複する部分が多い。コンピュータ古典基礎コースや人工知能アルゴリズムコースに加えて、ロボット制御やアナログ電子技術などのコースも提供し、ソフトウェアとハ​​ードウェアの実践と組み合わせへのアルゴリズムの応用に努めています。

トレーニング計画も動的に変化します。陳峰氏は、同校はカリキュラム設定において業界への応用をより考慮し、実際の状況に応じて研修計画や指導要旨を修正する予定で、参加者には専門家や学者に加え、有名企業の上級エンジニアも含まれると述べた。業界。 2019年に人工知能専攻が正式に認定されて以来、研修プログラムは数回にわたって見直され、総授業時間数が削減され、実践科目の割合が増加しました。

南京航空航天大学大学院イノベーション実験競技会「天宮杯」では、参加学生が「受動支援外骨格ロボット」（写真左）と「ウェアラブルセンサーに基づく顔面筋リハビリテーショントレーニング・評価システム」（写真右）をデモンストレーションした。写真/スタッフ記者ヤン・ボー

清華大学学際情報研究所は、同大学の学部長が開講したコンピューターサイエンス実験クラス（つまり「yaoクラス」）、人工知能クラス（つまり「zhiクラス」）、量子情報クラスを2022年に統合すると発表した。研究所、yao qizhi、以降、総称してコンピュータ サイエンス科学実験クラスと呼びます。 liu zhiyuan氏は、統合されたクラスは基本的に「yao class」の1年生と2年生の主要なコンピュータコースに従うことになると述べた。清華大学は今年4月に人工知能学部を設立したが、同校が現在募集しているのは人工知能分野の大学院生のみだ。 「学部レベルで専門分野でしっかりとした基礎を築く必要がある。特に学際的な分野では、どの分野でイノベーションが起こるか分からないからだ」とliu zhiyuan氏は述べた。

コンピュータサイエンス分野における国内の基礎科学研究とイノベーション能力を向上させるため、教育省は2021年末にコンピュータサイエンス分野における学部教育・教育改革試行計画（すなわち「101」）を策定する。 「人工知能入門」や「ソフトウェア工学」などの12専攻の第一級コア科目の構築を目指す「計画」）が正式にスタートしました。すべての基幹科目は、学部コンピュータ専攻上位の 33 大学によって自己申告され、対応する担当大学が最終的に決定されます。 wu fei は「人工知能入門」コースの担当者です。同氏は、全国の500以上の大学の人工知能学部のシラバスはそれぞれ異なり、養成する学生の質にもばらつきがあるため、全国レベルのシラバスが急務であると指摘した。いわゆる「総説」にあたる指導内容を統一する。

コアコース「人工知能入門」を構築する際、wu fei 氏と彼のチームは、米国コンピュータ協会などの学術団体が開発したトレーニング システムを参考にしました。 1962年に米国のパデュー大学が世界初の学部コンピュータ専攻を設立して以来、米国コンピュータ連盟は10年ごとに研修制度を更新しており、人工知能はその研修制度に欠かすことがなく、常に中心的な科目となっている。チームはまた、新世代の人工知能の特性を組み合わせ、専門家の意見を幅広く収集し、最終的に基礎理論、技術的手段からシステム構成、応用まで層ごとに拡張した10のモジュールと63の知識ポイントからなるコースシステムを形成しました。そして倫理。

chen feng は、専門的な学習の文脈を 1 本の線として捉えており、機械学習、ディープラーニング、その他の関連コースの内容は小さな真珠のようなものであり、学生が最初からそれらを完全に理解していなければ、最初から美しい工芸品を作るのは困難です。真珠。それぞれの技術的なつながりを十分に習得した場合にのみ、実際にどの知識が問題をよりよく解決できるかが自然にわかります。最終的なネックレスがどれほど美しいかは、あなたが本当に学び、理解し、応用した真珠の数に依存します。

現在、コンピュータ分野の「101計画」の全12コースが完了し、呉飛氏のチームが執筆した中心教科書「人工知能入門」も今年6月に出版され、正式に使用され、不足分が埋まった。これまでの人工知能に関する体系的な入門書の間で。しかし、ウー・フェイ氏は、すべての大学がこの教科書に従って教えなければならないわけではないと指摘した。さらに、いわゆる「一般的解釈」は「何を学ぶか」を規定しており、「どのように教えるか」の問題に関しては、大学は既存の教材や教材に基づいて独自のプリントを作成することができます。彼ら自身の理解。

導入部と同様に、「同潔」は標準化されたトレーニングの最初のステップにすぎません。 wu fei 氏は、人工知能学部専攻の他のコースはまだ統一されておらず、まだ調査および構築中であると強調しました。これは、前述の人工知能分野の「101プロジェクト」によって完了する必要があります。

教師は「今学び、今販売」

「大学には『どう教えるか』についてさまざまな答えがある」と孟雨氏はチャイナ・ニュース・ウィークリーに語った。

meng yu 氏は、情報工学の学士号を取得して「ダブル一流」大学を卒業し、コンピュータ ビジョンを学ぶためにオーストラリアに渡り、博士号を取得して卒業した後、中国に戻り、情報大学で教鞭をとっています。福建省の「ダブルファーストクラス」大学で、コンピュータービジョン理論を教えている。コンピュータビジョンは人工知能の応用分野です。同氏は、人工知能学部専攻の学習をサポートするサポート教員と優れた学生の学力を備えているのは、トップクラスのトップコンピュータースクールのみであり、学生は出願する際に慎重に選択する必要があると率直に述べた。

彼の見解では、人工知能専攻の中核はコンピュータと数学であり、一般の学生にとって、そのいずれかを大学の 4 年間で十分に学ぶには、通常の工学専攻の数学的基礎以上のものが必要です。 、また、コンピューターエンジニアリング、人工知能アルゴリズム、アプリケーションシナリオ、その他の分野で繰り返しトレーニングを受けた経験も必要です。学部の学位で上記のトレーニングを完了するのは非常に困難です。各リンクを軽視し、異なるものに見せてしまうのは簡単です。これが、人工知能を専攻するほとんどの学生が混乱する理由です。

南京航空航天大学の大学院イノベーション実験コンテスト「天宮杯」で、参加した学生が「多関節連続ロボット」の機能をデモンストレーションした。写真/スタッフ記者ヤン・ボー

levi の学部時代は混乱するのが常でした。 3 年生のときに開講された機械学習コースは、実践を伴わないディスカッションベースのコースであり、li wei さんは得られた実感がないと感じていました。彼は、トレーニング プログラムにはプログラミング言語 python を専門的に教えるコースはなく、機械学習コースには基礎知識を教えるクラスが 1 つしかないことに気づきました。プログラミングの知識がないと、その後のディープラーニングや自然言語処理などのコースはますます難しくなります。そこで、3年生から独学でpythonを学び始めました。 「幸いなことに、機械学習などの分野の知識は高度にオープンソースです。オンラインでは有名な大学教授が教えるオープンコースがたくさんあり、大学のコースよりもはるかに優れています。」

多くの学生がチャイナ・ニュース・ウィークリーに対し、教師のレベルの低さが授業の達成感を制限する重要な要因であると語った。 xu li氏は、人工知能の専門コースの教師は基本的にパートタイムのコンピューター専攻であるため、その多くは人工知能に関する専門的な訓練を受けておらず、時々北京などの大学に行って訓練を受ける必要があると述べた。方法がわかれば、授業中に直接指導ビデオを再生して、生徒が自分で学習できるようにすることができます。」

chatgpt が人気を博した後、meng yu は大学から関連コンテンツをコースに追加するよう依頼されました。彼は大学院での研究中に生成モデルにいくらか触れましたが、それほど多くはなく、それらはコンピュータ ビジョンとは 2 つの異なる方向にありました。基本的な原理は理解できるが、「中学校の教師が高度な数学を教える」のと同じで、教師自身が高度な数学の知識を全く学んだことがないのではなく、新しいことが理解できないのである。理解したらすぐに教える方法。 「後者は長期にわたる消化プロセスが必要だ」とmeng yu氏は語った。

人工知能の分野は日々変化しており、教師が「今学んだことを売り込む」のはよくある現象です。たとえば、chen feng 氏は、ディープラーニングによる人工知能の波が押し寄せた 2010 年頃、音声認識と顔認識が主要な携帯電話アプリケーションを急速に占有したと述べました。ただし、このレベルの認識ではまだ複雑な意味の理解をサポートできません。たとえば、ナビゲーションは「中関村に行く」は理解できますが、「北京で最も価値のあるレストランの 1 つに行く」は理解できません。後者は、2022 年の chatgpt の台頭後に現実になるでしょう。これは、人工知能専攻が学生よりも教師に大きな課題をもたらすことを意味します。

2022年科学技術イノベーション冬季オリンピックカーリング人間対機械対決エキシビション競技中、ハルビン工業大学が独自に開発したインテリジェントカーリングロボットがプロのカーリング選手と対戦した。写真/スタッフ記者 ジャン・ホイ

国内外で人工知能の人材育成において大型モデルが急速に最優先事項となっているため、大学教師もコース内容を常に調整しています。 liu zhiyuan は、清華大学コンピューター サイエンス学部で自然言語処理コースを教えています。このコースは、コンピューター サイエンス学部の大学院生向けの英語コースです。 chatgpt パーティーが登場するとすぐに、liu zhiyuan はコースの教育内容全体を大規模モデルに向けて傾斜させ始めました。同氏は、研修プログラムのプロフェッショナルコアコースは比較的安定しているが、最先端の開発はコース内容に迅速に反映する必要があると指摘した。

教師自身を向上させることに加えて、教師の人材源の視野も開かれるべきである。サウスウェスト大学人工知能学部は、国家レベルの人材や若手教師を導入するだけでなく、産業応用に向き合い、学生の実践的な能力を育成するために、産業経験を持つ二重資格を持つ教師も導入しています。

人工知能にはソフトウェアとハ​​ードウェアの組み合わせが必要なため、大学が学生に提供する実践的なプラットフォームも重要です。 liu zhiyuan が勤務するコンピューター部門には、コンピューター構成原理と呼ばれる古典的な必修コースがあり、このコースの主要な課題では、「コンピューターを構築するのに 20 日間の努力」が必要です。このコースには、学生が自分でコンピュータを組み立てることができる特別な実験台があります。浙江大学は今年、新世代の「wisdom ocean platform」をリリースし、これはさまざまな人工知能学習シナリオのための実用的なプラットフォームであり、学生が自主的にシナリオプログラミングを実装できるようにするものであると紹介した。

練習も同様で、転校するとコツになるかもしれません。リー・ウェイが全国大学生数学モデルコンテストに参加したとき、彼は簡単な花、猫、犬、顔認識を行いました。チームを率いる担当の教師は原理について非常に曖昧で、「コードを実行するだけです。 」

雇用は予想よりはるかに少ない

リー・ウェイさんは4年生のとき、学校の募集には参加せず、直接大学院入学試験を受けることを選択した。以前の学生らは、人工知能関連の職は修士号以上の卒業生のみを採用しており、「ダブルデジタルバックグラウンド」を持つ学部生には「見向きもしない」と語った。同じ専攻の学生の就職はスムーズになっているが、その職位はaiとほとんど関係がない。同省で就職する学生の多くは月給が5000～7000元に過ぎず、これは李偉氏が予想していたよりもはるかに低い。

李偉さんは今年大学院入学試験を受け、湖北省の「ダブルファーストクラス」大学に通い、電子情報の修士号を取得する予定だ。彼は、再試験の際、独学で人工知能のアルゴリズムを勉強したことや競技経験があったため、面接官に好印象を残した、と振り返った。リー・ウェイさんは修士号を取得した後、さらに勉強する気はなく、故郷の安徽省では修士号卒業生の最低年収が非常に高いと聞いたため、アルゴリズムエンジニアとしての職を見つけたいと考えた。 40万元です。

昨年11月、求人プラットフォームmaimaiが発表した「2023年人工知能人材洞察レポート」によると、2023年1月から8月までの人工知能業界の人材需給率は0.39で、これは5つのポジションが競合していることに相当する。 2タラントの場合、タラントの需要が最も高くなります。求人プラットフォームのliepinのデータによると、今年第1四半期における大規模モデルアルゴリズムのポジションの人材需給比はわずか0.17で、これは1人の人材を6つのポジションが争うことに相当する。

liu zhiyuan 氏の見解では、人工知能は将来的にあらゆる階層の知的変革を確実に引き起こすため、人工知能の才能には非常に大きな格差が生じることになるでしょう。国家レベルでは、人工知能を専攻する必要があります。人工知能は、高度なイノベーションと、迅速にアプリケーションを実装できる実践的な人材の両方を必要とします。

さらに、大型モデルの加入により人材間の格差がさらに広がることになる。 liu zhiyuan 氏は、同じプログラミング能力でも、学習能力が高く、ai ツールを積極的に活用する意欲のある人の方が間違いなく競争力が高まると分析しました。大きなモデルはコンピュータをよりスマートにするため、ハイエンドのプラクティショナーの価値は上がり、ローエンドのプラクティショナーの価値は下がります。

2020年9月、国内外の大学、科学技術機関、企業からのハイレベル水中ロボットチーム30チームが、遼寧省大連で開催された全国水中ロボット競技会に参加した。ピクチャー/ビジュアルチャイナ

北京の大手インターネット企業の匿名のプロダクトマネージャーはチャイナ・ニュース・ウィークリーに対し、高給取りのポジションには学歴、論文数、インターンシップ経験などの要件が非常に高く、競争相手はすべて一流大学の大学院生であると語った。本当にプロジェクトを率いて成果を出すポジションで、ごく少数の者に属します。一般的にアルゴリズムエンジニアの仕事内容は、プロジェクトの要件に合わせてモデルやデータパッケージを呼び出してパラメータを調整するだけの可能性が高く、このようなポジションはすぐに飽和してしまいます。

孟宇氏が精通しているコンピュータビジョンの分野では、ハイエンド人材の不足と一般エンジニアの余剰が現実となっている。インターネット、生物医学、自動車セキュリティ、その他の業界にはコンピューター ビジョンのポジションがありますが、学部卒業生のほとんどは入門レベルとみなされます。多くの卒業生の状況は、学校または独学で機械学習とディープ ラーニングのコースを学習し、コンピューター ビジョンに関するいくつかの記事を読み、古典的なモデルについて学び、その結果を実行するためのオープン ソース コードとデータ セットを見つけ、その場合、彼らはすでにこの業界に参入していると考えます。

meng yu 氏は、実際のアプリケーションでは、コンピューター ビジョンが画像の基礎となる情報に細心の注意を払うため、それを本当に把握したい場合は、基本を超えたモデルを直接構築することはできないと考えています。コンピュータ ビジョンの向上は、モデルの継続的な最適化と改善にあ​​ります。この分野のトレーニングは、少なくとも学部レベルではまだ不足しています。

zhao yan さんは 4 年生のときに大学院入学試験を受けたとき、学校の伝統的な得意科目であるデジタル経済に目を向けることを選択しました。同じクラスで人工知能を専攻するクラスメートのうち、大学に進学する数名を除いて、ほとんどが大手インターネット企業で働いている。小さなインターネット工場を退職し、大学院入学試験を受ける準備をしています。趙燕氏は、人工知能の雇用の敷居がまだ一般人に達しておらず、修士号を取得した「ダブル非アフリカ人学生」が適切な職を見つけるのは難しいと感じている。 「下限は保証されておらず、エラー許容率は低い」というのが、人工知能における「経験豊富な」学部専攻者の多くの位置付けです。

学歴は依然として通貨です。西南大学では、人工知能を専攻する学部生の約 50% がさらなる研究を続けることを選択しており、chen feng 氏は、この数は今後も増加すると考えています。呉飛氏はまた、学部生が興味のある分野をより深く掘り下げられることを期待している。現在、浙江大学で人工知能を専攻する学部生の割合は70％に達している。 liu zhiyuan 氏は、清華大学コンピューター サイエンス学部の多くの学部生がすでに 2 年生の科学研究研修に参加するために研究グループに連絡を取り始めており、さらに研究を進めたいという強い意欲を持っていることを発見しました。しかし、だからといって大学を卒業したら就職できないわけではありません。全体として、理論的なブレークスルーを模索する学生はまだ少数であり、より多くの学生が人工知能を使用して応用分野の問題を解決することになるでしょう。

今年9月から浙江大学で人工知能が一般課程となる。少し前に、北京市教育委員会も、9月からすべての市公立大学で人工知能に関する一般コースを開設すると発表した。人工知能の学部専攻はまだ開発と変化の初期段階にあります。 wu fei 氏の見解では、人工知能の学部専攻には 3 つのトレーニング目標があります。生命、1からxまで、他の専攻の研究パラダイムを変え、スマート教育、スマート正義、スマート農業などの新しいビジネスフォーマットを構築します。」

ウー・フェイ氏は、将来的には、人工知能は水や電気と同じように社会的に必要なものとなり、追加の能力ではなく必要な能力になると考えています。人工知能専攻の学部教育は、まず教材の問題を解決し、次に教師、実践的な訓練環境、訓練方法の問題を解決しなければなりません。

(記事中のchen peng、xu li、li wei、zhao yan、meng yuは仮名です)