소식

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

“학부 시절 인공지능을 공부하는 것은 컴퓨터나 수학을 공부하는 것만큼 좋지 않으니 신중하게 선택하세요!”

"인공 지능 전공은 새로운 tiankeng입니다. qingbei 이하에서는 관여하지 마십시오."

몇 달 전, 충칭의 대학 입시생 chen peng은 저장성에 있는 '이중 아프리카' 대학의 인공 지능 전공에 지원하고 싶었지만 소셜 미디어에 올린 그의 도움말 게시물은 대부분 그만두라는 조언을 받았습니다. 많은 "경험이 있는 사람들"은 인공 지능 전공이 이제 막 등장했으며 자체적인 화제와 마케팅 특성을 가지고 있으며 대학의 교육 품질도 다양하다고 말했습니다. 박사학위 공부를 마음먹지 못하면 학사학위 졸업 후 '연봉 100만 달러'는 고사하고 실업자가 될 가능성이 크다.

2018년 중국 내 1차 35개 단과대학이 개교한 이후 인공지능 전공자들이 대거 등장하기 시작했다. 2019년에는 179개 대학이 성공적으로 지원했고, 2020년에는 130개 대학이 지원했습니다. 올해 3월 교육부는 2024년 가을부터 등록을 시작할 인공지능 학부 등록 대학 38개 대학의 새로운 목록을 발표했습니다. 현재까지 중국 내 500개 이상의 대학이 인공지능 전공을 제공하도록 승인되었습니다. 일류 학교 외에도 이들 학교에는 "이중 비아프리카" 및 직업 대학도 있습니다.

올해 8월에는 교육부 고등교육부가 주관한 인공지능 분야 '101플랜' 업무 추진 회의가 베이징에서 열렸다. 이번 회의에서는 인공지능 분야 '101플랜' 구축위원회가 발족됐다. '101플랜'에서는 인공지능 우수 학부 전공 육성을 목표로 인공지능 전공핵심과목 15개, 핵심과목 확장 10개, 종합실험과목 2개를 먼저 확정했다. . 최고의 혁신 인재 양성의 질을 향상시키는 교육 프로그램입니다.

한편으로는 대학에서 인공지능 전공에 대한 열풍이 있고, 다른 한편으로는 학생들이 훈련에 직면한 문제가 많습니다. 인공지능 전공의 다음 단계는 무엇입니까? 인터뷰에 응한 많은 전문가들은 인공지능 전공에서 무엇을 배우고, 어떻게 가르칠지, 어떤 인재를 양성해야 하는지에 대한 질문은 여전히 ​​답이 필요하다고 말했다.

사진/영상 중국

학생들 사이에서 인기

대학에서 인공지능에 대한 열풍은 명백합니다.

2022년 xu li는 저장성의 '이중 비대학' 대학에 입학하여 컴퓨터 과학 기술을 전공했습니다. 당시 그녀가 다니던 대학은 여전히 ​​컴퓨터 및 제어공학부로 불렸습니다. 불과 1년 뒤, 인접한 데이터사이언스학부와 합병해 현재의 컴퓨터빅데이터학부가 됐다. 바로 올해 xu li의 인공 지능 학부 전공이 승인되었습니다.

xu li는 china news weekly에 등록할 때 데이터 과학 및 빅 데이터 기술을 전공하는 학생을 제외하고 자신을 포함한 대학의 다른 학생들이 컴퓨터 전공 범주에 등록했으며 전공은 2학년 때 세분화되었다고 말했습니다. 2학년 때 인공지능 전공이 개설됐는데, 주변 학생들이 서둘러 등록을 하게 됐다. xu li는 인공 지능이 신흥 전공이고 매우 유망하다고 느꼈고 흥분하여 "유행을 따라" 학교 인공 지능 학부 전공의 첫 번째 학생이 되었습니다.

컴퓨터 과학을 전공하지 않은 일부 학생의 경우 ai 추구에 전념하려면 전공을 바꿔야 합니다. li wei는 장시성에 있는 '이중 기능' 대학의 2020년생 학부생입니다. 그는 신입생 때 금속 재료 공학을 전공했습니다. 2학년 때 성적이 우수하고 전국 대학생 수학모델링 대회에 참가해 인공지능 알고리즘을 접했기 때문에 전자정보공학과로 전환 지원에 성공했고 인공지능의 진로를 선택하게 됐다.

wu fei의 절강대학교 컴퓨터과학기술대학원은 연구실에서 대학원생을 지도하고 있습니다. 사진/인터뷰 대상자 제공

2020년 리웨이가 다니는 학교에서는 인공지능 학부 과정을 개설하기 시작했지만 2급 학생들만 입학했다. 전공을 바꾸었을 때 전자정보공학과 편입 정원은 10명이었다. 올해 졸업할 즈음에는 이 전공 편입생 수가 20명으로 늘어나, 인공지능 방향으로 인해 편입생이 거의 두 배 가까이 늘어났다.

chen peng은 마침내 자신이 가장 좋아하는 학교에서 인공지능 전공을 선택했습니다. 그는 필연적으로 추세를 따르는 요소가 있음을 인정했습니다. 또 다른 중요한 이유는 그의 대학 입시 점수가 지난 몇 년간 학교의 인공지능 전공 적응선에 정체되어 있었는데, 이 점수선이 학교 컴퓨터 전공의 적응선보다 10점 가까이 높다는 점이다. 사용되지 않습니다." ".

우 페이(wu fei)는 저장대학교 컴퓨터과학기술대학원 교수이자 이 학교 인공지능 연구소 소장입니다. 그는 지난 2년 동안 저장성의 여러 명문 대학에서 인공지능 전공자의 점수가 기존 컴퓨터 전공자의 점수를 능가했다는 사실을 발견했습니다. 이유는 간단합니다. 우페이는 '차이나 뉴스 위클리'에 현재 인류가 지능사회 시대로 진입하고 있다는 공감대가 형성돼 있으며 "ai 없이는 지능도 없다"고 분석했다. chatgpt로 대표되는 대규모 언어 모델은 인간과 유사한 언어 상호 작용 기능을 보여줍니다. “ai를 모르는 사람은 도태된다”는 미래를 앞두고 학생들의 “실력 불안”은 당연하다. 학업 능력이 뛰어난 학생들이 인공지능 전공으로 몰려들고 있고, 성적도 오르고 있다.

공부에 대한 열의 뒤에는 우리나라가 인공지능을 크게 강조하고 있다는 점이다. 2017년 국무원은 2030년까지 인공지능 개발을 위한 '3단계' 전략 레이아웃을 명시한 '차세대 인공지능 개발 계획'을 발표했습니다. 2021년 중국의 '14차 5개년 계획'에서는 인공지능을 8개 개척 분야 중 첫 번째로 지정했습니다. 다양한 지역에서도 핵심 산업의 지능형 애플리케이션에 대한 계획을 세우고 있습니다.

2022년 교육부는 '대학원 교육 과목 목록'을 발표했고, 지능 과학 기술은 공식적으로 학제간 범주의 1급 학문이 되었습니다. 현재 인공지능은 1급 학과로 등재되지 않았으나 전자정보전공 목록에 등재되어 지능과학기술전공과 중복되는 부분이 많다. 인터뷰에 응한 많은 전문가들은 이는 일시적일 뿐이며 향후 두 가지가 통합될 가능성이 있다고 말했다. 칭화대학교 컴퓨터과학과 부교수인 liu zhiyuan은 china news weekly와의 인터뷰에서 이전에는 소프트웨어 공학, 사이버 공간 보안과 같은 전공이 컴퓨터 전공에서 분리되어 1급 학문이 되었다고 말했습니다. 인공지능 전공이 1급 학문이 되기까지는 시간 문제다. “시간 문제다.” 이는 프로젝트 애플리케이션에서 볼 수 있습니다. 2018년 중국 국립자연과학재단은 다양한 연구 부문을 포함해 1급 응용 코드와 10개의 2급 코드로 인공지능 전공에 대한 독립적인 응용 방향을 수립했습니다.

전공이 아직 완전히 '자립'되지 않았기 때문에 많은 학생들이 '무엇을 공부하고 있는지 모르겠다'는 느낌을 받습니다. xu li는 자신의 전공에 대해 이야기하면서 약간 후회했습니다. 1년 동안 공부한 끝에 인공지능, 정보보안, 사물인터넷 빅데이터를 전공하는 학생들이 기본적인 컴퓨터 과정과 머신러닝, 딥러닝 등 소수의 고급 인공지능 과정을 다루며 기본적으로 동일한 내용을 배우고 있다는 사실을 알게 됐다. 학습. 인공지능 전공 과목은 대부분 자동화 전공, 컴퓨터 전공, 전기 전공 과목을 하나로 엮은 경우가 많고, 일부 과목은 명칭도 바뀌지 않았다. 1학년 때 xu li는 자신이 "형식적"이라고 느꼈습니다.

2024년 7월, 사우스웨스트대학교 인공지능 학부 여름학기 학생들은 외국인 교사들이 신호처리 과정 입문을 가르치는 것을 듣고 있었습니다. 사진/인터뷰 대상자 제공

"china news weekly"는 많은 제2, 제3대학의 교육 프로그램을 검색한 결과 새로 개설된 인공지능 전공의 교육 프로그램이 원래의 컴퓨터, 전자 정보, 데이터 과학 및 기타 전공과 매우 유사하며 대부분은 단지 하나 또는 두 개의 과목에 차이가 있습니다.

"컴퓨터 직업은 더 넓은 범위의 영역을 포괄합니다. 고전적인 분야에는 시스템 아키텍처, 그래픽 렌더링 등이 포함됩니다. 이는 인간 지능을 시뮬레이션하는 것이 아니라 실제 장면을 표현하고 묘사하는 것입니다. 인공 지능에는 인간 행동 시뮬레이션이 필요합니다. 둘 사이의 차이점은 있지만 아주 명확하게 나눌 필요는 없습니다." 우 페이는 인공지능이 컴퓨터의 궁극적인 응용 형태이며 컴퓨터 직업과 밀접한 관련이 있다고 말했습니다.

학교의 포지셔닝도 다르고, 인공지능 전공자의 훈련 목표도 다르다. wu fei는 '이중 일류' 대학의 훈련 목표를 '무인의 땅에 용감하게 도전하는 것'이라고 설명했는데, 이는 일류 과학 기술 혁신 인재를 육성하는 것입니다. 일부 대학에서는 특정 분야의 응용이나 기술 혁신을 기반으로 기존 대학에 인공지능 전공을 제공할 예정입니다. wu fei는 학생들이 자신의 성과를 통해 전공에 '투표'할 것이라고 믿습니다. 학생의 피드백이 좋지 않고 판매처가 제한되어 있으면 전공은 사라질 것입니다. 인터넷이 등장한 이후 네트워크 전공자도 비슷한 과정을 겪었다.

하지만 인공지능 전공에서 '무엇을 배울 것인가'는 무시할 수 있는 문제가 아니다. 500개 이상의 단과대학과 종합대학이 있는데, 교육 프로그램에 대한 일반적인 설명이 필요하십니까?

다양한 교육 프로그램

"압력이 너무 커요." xu li가 한숨을 쉬었습니다.

제어공학이 그의 학교의 전통적 우세 전공인 만큼, 인공지능 전공을 위한 교육 프로그램도 '제어'라는 색깔로 물들어 있다. 2학년 때는 디지털 전자공학, 아날로그 전자공학, 자동제어 등 전통적인 제어공학과목을 이수해야 했고, 매주 다양한 실험에 많은 시간이 걸렸다. 인공지능을 전공한 그녀는 앞으로 알고리즘 엔지니어링과 개발을 추구하고 싶지만 소프트웨어 지식을 배울 시간이 없습니다. 그녀는 전문 과정을 고려하면서 소프트웨어도 주요 수준까지 배워야 하며 그렇지 않으면 탈출구를 찾기 어려울 것이라고 혼란스러워합니다.

zhao yan은 완전히 다른 경험을 했습니다. 그녀는 쓰촨성 '이중 일류' 대학에서 인공 지능을 전공하는 2020년 학부생이자 이 전공의 1학년이기도 합니다. 그녀는 대학에서 4년 동안 기계 학습, 이미지 처리 및 분석, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등과 같은 알고리즘만 거의 공부했습니다. 그녀는 하드웨어 과정을 수강한 적이 없습니다.

"인공 지능 분야에서 획기적인 발전을 이루려면 소프트 스킬과 하드 스킬을 모두 파악해야 합니다." 사우스웨스트 대학교 인공 지능 학부 부학장인 chen feng은 정보 이론, 기계 등 학부 과정을 가르쳤습니다. 학습, 컴퓨터 비전. 그는 china news weekly에 학교가 이르면 1993년에 인공지능 연구소를 설립했고 2018년에는 인공지능 학교를 설립했다고 말했습니다. 2022년 인공지능 학부 정식 입학을 앞두고 본교의 전자정보, 데이터사이언스, 빅데이터 기술 전공은 전문과목에서 인공지능과 겹치는 부분이 많았다. 컴퓨터 고전기초과목, 인공지능 알고리즘 강좌 외에 로봇제어, 아날로그 전자기술 등의 강좌도 개설해 알고리즘을 응용해 소프트웨어와 하드웨어를 결합하는 실습에 힘쓰고 있다.

훈련 계획도 역동적으로 변화하고 있습니다. chen feng은 학교가 커리큘럼 설정에서 업계 적용을 더 많이 고려하고 실제 상황에 따라 교육 프로그램과 강의 계획서를 수정할 것이라고 말했습니다. 참가자에는 전문가와 학자 외에도 유명 기업의 수석 엔지니어도 포함됩니다. 산업. 2019년 인공지능 전공이 정식으로 승인된 이후 교육 프로그램을 여러 차례 개편해 총 수업 시간을 줄이고 실습 과목의 비중을 늘렸다.

난징항공우주대학교 '천궁컵' 대학원 혁신 실험 대회에서 참가 학생들은 '수동 보조 외골격 로봇'(왼쪽 사진)과 '웨어러블 센서 기반 안면 근육 재활 훈련 및 평가 시스템'(오른쪽 사진)을 시연했다. 사진/양보 기자

칭화대학교 학제간정보연구소는 2022년 학원장이 개설한 컴퓨터 과학 실험 수업('야오 클래스')과 인공지능 수업(예: '지 클래스'), 양자정보 수업을 통합한다고 발표했다. yao qizhi는 앞으로 총칭하여 컴퓨터 과학 과학 실험 수업이라고 합니다. liu zhiyuan은 통합된 수업이 기본적으로 1학년과 2학년 때 '야오 클래스'의 핵심 컴퓨터 과정을 따를 것이라고 말했습니다. 칭화대는 올해 4월 인공지능학과를 설립했지만 현재는 인공지능 분야 대학원생만 모집하고 있다. liu zhiyuan은 "학부 수준에서는 학문 분야의 탄탄한 기반을 마련해야 합니다. 특히 학제간 과목에서 어떤 분야 혁신이 일어날지 모르기 때문입니다."라고 말했습니다.

컴퓨터 과학 분야의 국내 기초 과학 연구 및 혁신 역량을 향상시키기 위해 2021년 말에 교육부의 컴퓨터 과학 분야 학부 교육 및 교육 개혁을 위한 시범 작업 계획(예: "101") '인공지능개론', '소프트웨어공학' 등 12개 전공을 일류 핵심과목으로 구축하는 것을 목표로 하는 계획')이 공식 출범했다. 모든 핵심과목은 컴퓨터 전공 학부 상위권을 보유한 33개 대학에서 자체 선언하고 해당 담당 대학이 최종 결정됩니다. wu fei는 "인공지능 입문" 과정을 담당하고 있는 사람입니다. 그는 전국 500개가 넘는 대학의 인공지능 학부 전공마다 강의 계획서가 다르고, 그들이 훈련하는 학생들의 질도 고르지 않기 때문에 국가 차원의 강의 계획서가 시급하다고 지적했다. 소위 "보편적 설명"인 교육 내용을 통일합니다.

wu fei와 그의 팀은 핵심 과정인 '인공지능 입문'을 구성할 때 american computer society와 같은 학술 기관에서 개발한 교육 시스템을 참조했습니다. 1962년 미국 퍼듀대학교가 세계 최초로 학부 컴퓨터 전공을 신설한 이후 미국컴퓨터학회는 10년마다 교육 시스템을 업데이트해 왔으며, 인공지능도 여기에 빠지지 않고 늘 핵심 과목으로 자리잡았다. 또한 팀은 차세대 인공 지능의 특성을 결합하고 전문가 의견을 광범위하게 수집하여 최종적으로 10개 모듈, 63개 지식 포인트로 구성된 코스 시스템을 구성했습니다. 이는 기본 이론, 기술 수단, 시스템 구성, 응용에 이르기까지 계층별로 확장되었습니다. 그리고 윤리.

chen feng은 전문 학습 맥락을 선으로 간주하며, 머신 러닝, 딥 러닝 및 기타 관련 과정의 내용은 학생들이 처음부터 완전히 이해하지 못하면 처음부터 아름다운 수공예품을 만들기 어려울 것입니다. 진주. 각 기술 링크를 충분히 숙달한 경우에만 실제로 어떤 지식이 문제를 더 잘 해결할 수 있는지 자연스럽게 깨닫게 될 수 있습니다. 얼마나 많은 진주를 진정으로 배우고, 이해하고, 적용하느냐에 따라 최종 목걸이의 아름다움이 달라집니다.

현재 컴퓨터 분야 '101 플랜' 12개 과정이 모두 완료됐다. 우페이 팀이 집필한 핵심 교과서 '인공지능 입문'도 올해 6월 출간돼 정식으로 활용돼 공백을 메웠다. 공백의 인공지능에 대한 이전의 체계적 입문 교과서 사이. 그러나 wu fei는 모든 대학이 이 교과서에 따라 가르쳐야 하는 것은 아니라고 지적했습니다. 또한, 소위 '일반 해석'은 '무엇을 배울 것인가'를 규정하고 있으며, '어떻게 가르칠 것인가'에 대해서는 교사들이 기존 교재와 자료를 바탕으로 스스로 유인물을 작성할 수 있는 권리를 갖고 있다. 그들만의 이해.

입문 소개와 마찬가지로 "tongjie"는 표준화된 훈련의 첫 번째 단계일 뿐입니다. wu fei는 인공지능 학부 전공의 다른 과정이 아직 통일되지 않았으며 계속해서 탐색 및 구축되고 있다고 강조했습니다. 이는 앞서 언급한 인공지능 분야의 '101 프로젝트'를 통해 완성되어야 한다.

교사들 "지금 배우고 지금 팔아라"

meng yu는 china news weekly와의 인터뷰에서 "대학에는 '가르치는 방법'에 대한 다양한 답변이 있습니다."라고 말했습니다.

meng yu는 정보 공학 학사 학위를 취득하고 "이중 일류" 대학을 졸업한 후 호주로 건너가 컴퓨터 비전을 공부하고 박사 학위를 취득한 후 중국으로 돌아와 정보 대학에서 가르치고 있습니다. 복건성 '이중 일류' 대학, 컴퓨터 비전 이론 강의. 컴퓨터 비전은 인공 지능의 응용 분야입니다. 그는 인공지능 학부 전공 연구를 지원할 수 있는 지원 교수진과 뛰어난 학생들의 학업 능력을 갖춘 상위권 컴퓨터공학과들만이 지원을 할 때 신중하게 선택해야 한다고 솔직하게 말했다.

그가 보기에 인공지능 전공의 핵심은 컴퓨터와 수학이다. 일반 학생들이 대학 4년 안에 그 중 하나를 잘 배우기란 매우 어렵다. 그러나 인공지능을 잘 배우기 위해서는 수학적 기초 이상의 것이 필요하다. 일반 공학 전공 컴퓨터 공학, 인공 지능 알고리즘, 응용 시나리오 및 기타 분야에 대한 반복 교육을 경험하십시오. 학부 과정에서 위의 훈련을 완료하는 것은 매우 어렵습니다. 각 링크를 생략하고 다르게 보이게 만드는 것이 인공 지능을 전공하는 대부분의 학생들이 혼란스러워하는 이유입니다.

난징 항공 우주 대학의 "tiangong cup" 대학원 혁신 실험 대회에서 참가 학생들은 "다관절 연속체 로봇"의 기능을 시연했습니다. 사진/양보 기자

levi의 학부 시절에는 혼란이 일반적인 일이었습니다. 3학년 때 제공한 머신러닝 강좌는 실습이 없는 토론 중심 강좌였고, 리웨이는 자신에게 이득감이 없다고 느꼈다. 그는 훈련 프로그램에 프로그래밍 언어 python을 특별히 가르치는 과정이 없었고, 머신러닝 과정에서 몇 가지 기본 지식을 가르치는 수업이 단 하나뿐이라는 것을 발견했습니다. 프로그래밍 지식이 없으면 딥러닝, 자연어 처리 등 후속 과정이 점점 어려워질 것입니다. 그래서 그는 3학년 때부터 스스로 python을 배우기 시작했습니다. "다행히도 머신러닝과 같은 분야의 지식은 오픈소스 수준이 높습니다. 유명 대학 교수들이 온라인으로 가르치는 공개 강좌가 많아 대학 강좌보다 훨씬 좋습니다."

많은 학생들은 china news weekly에 교사의 낮은 수준이 수업의 성취감을 제한하는 중요한 요소라고 말했습니다. xu li는 인공 지능 전문 과정의 교사가 기본적으로 시간제 컴퓨터 전공이기 때문에 그들 중 많은 수가 인공 지능에 대한 전문 교육을 받지 못한 채 가끔 베이징에 있는 대학과 기타 장소에 가서 훈련을 받아야 한다고 말했습니다. .방법을 알면 수업시간에 직접 강의 영상을 틀어서 학생들이 스스로 학습하게 할 수 있어요.”

chatgpt가 인기를 얻은 후 meng yu는 대학으로부터 과정에 관련 콘텐츠를 추가해 달라는 요청을 받았습니다. 그는 대학원 과정에서 생성 모델을 어느 정도 접했지만 그다지 많지는 않았으며 컴퓨터 비전과는 두 가지 다른 방향을 제시했습니다. 기본 원리는 이해하지만 가르치는 데에는 자신감이 없다. 마치 '중학교 선생님이 고급 수학을 가르친다'는 말처럼 선생님 자신도 고급 수학 지식을 전혀 배운 적이 없는 것이 아니라, 새로운 것을 이해하지 못한다는 것이다. 그것을 이해한 후 즉시 가르치는 방법. "후자는 장기적인 소화 과정이 필요합니다."라고 meng yu는 말했습니다.

인공지능 분야는 날이 갈수록 변화하고 있는데, 교사들이 '지금 배운 것을 팔아버리는' 현상은 흔한 현상이다. 예를 들어, chen feng은 2010년경 딥 러닝을 통해 인공 지능이 등장한 후 음성 인식과 얼굴 인식이 빠르게 주요 휴대폰 애플리케이션을 점령했다고 말했습니다. 그러나 이러한 인식 수준은 복잡한 의미론적 이해를 지원할 수 없습니다. 예를 들어 내비게이션은 "중관촌에 가다"를 이해할 수 있지만 "베이징에서 가장 가치 있는 레스토랑 중 하나에 가십시오"는 이해할 수 없습니다. 후자는 2022년 chatgpt의 등장 이후 현실이 될 것입니다. 이는 인공지능 전공이 학생보다 교사에게 더 큰 도전을 안겨준다는 뜻이다.

2022년 과학기술혁신 동계올림픽 컬링 인간-기계 대결 전시 대회에서 하얼빈공업대학교가 독자적으로 개발한 지능형 컬링 로봇이 프로 컬링 선수들과 경쟁을 벌였습니다. 사진/기자 강휘

국내외 인공지능 인재양성에 있어 대형 모델이 급속도로 최우선 과제가 되면서, 대학 교사들도 끊임없이 강좌 내용을 조정하고 있다. liu zhiyuan은 칭화대학교 컴퓨터과학과 대학원생을 위한 영어 과정인 자연어 처리 과정을 가르치고 있습니다. chatgpt 파티가 등장하자마자 liu zhiyuan은 전체 과정 교육 콘텐츠를 대형 모델에 기울이기 시작했습니다. 그는 훈련 프로그램의 전문 핵심 과정은 상대적으로 안정적이지만, 최첨단 발전이 과정 내용에 빠르게 반영될 필요가 있다고 지적했다.

교사 자신을 향상시키는 것 외에도 교사의 원천에 대한 지평도 열어야합니다. 남서대학교 인공지능대학원은 국가 수준의 인재와 젊은 교사를 소개할 뿐만 아니라 산업 경험을 갖춘 이중 자격을 갖춘 교사를 도입하여 산업 응용에 더 잘 대처하고 학생들의 실무 능력을 배양합니다.

인공지능에는 소프트웨어와 하드웨어의 조합이 필요하기 때문에 대학이 학생들에게 제공하는 실용적인 플랫폼도 중요하다. liu zhiyuan이 근무하는 컴퓨터 과학과에는 컴퓨터 구성 원리라는 고전적인 필수 과정이 있습니다. 이 과정의 주요 과제는 "컴퓨터를 만들기 위해 20일 동안 투쟁"하는 것입니다. 이 과정에는 학생들이 스스로 컴퓨터를 만들 수 있는 특별한 실험대가 있습니다. zhejiang university는 올해 차세대 'wisdom ocean platform'을 출시했습니다. wu fei는 이것이 다양한 인공 지능 학습 시나리오를 위한 실용적인 플랫폼이라고 소개했습니다. 여기에는 많은 오픈 소스 코드와 공개 사례가 포함되어 있어 학생들이 독립적으로 시나리오 프로그래밍을 구현할 수 있습니다.

연습도 마찬가지다. 다른 학교로 옮기면 트릭이 될 수도 있다. 리웨이는 전국 대학생 수학모형대회에 참가했을 때 간단한 꽃, 고양이, 개 인식, 얼굴인식을 했다. 팀을 이끄는 담당 교사는 원리에 대해 매우 모호하며 "그냥 코드만 실행하면 된다. "

고용률은 예상보다 훨씬 낮습니다.

4학년 때 li wei는 학교 모집에 참여하지 않고 대학원 입학 시험을 직접 선택했습니다. 이전 학생들은 그에게 인공지능 관련 직위는 석사 이상의 졸업생만 모집하고, '이중 디지털 배경'을 가진 학부생은 '보지도 않는다'고 말했다. 같은 전공 학생들이 취업을 더 원활하게 하고 있지만, 그 자리는 ai와 관련이 거의 없습니다. 이 지역에 취업하는 많은 학생들의 월급은 5,000~7,000위안으로 리웨이의 기대보다 훨씬 낮습니다.

li wei는 올해 대학원 입학 시험을 치르고 후베이의 '이중 일류' 대학에 가서 전자 정보 석사 학위를 취득할 예정입니다. 그는 재시험 당시 인공지능 알고리즘에 대한 자율 학습과 경쟁 경험으로 인해 면접관에게 좋은 인상을 남겼다고 회상했다. 석사 학위를 마친 후 li wei는 자신의 고향인 안후이에서 석사 학위 졸업생의 최저 연봉이 매우 높다는 소식을 듣고 더 이상 공부하기를 원하지 않았고 알고리즘 엔지니어로 일자리를 찾기를 희망했습니다. 400,000위안 입니다.

지난해 11월 채용 플랫폼 마이마이가 발표한 '2023년 인공지능 인재 인사이트 보고서'에 따르면 2023년 1월부터 8월까지 인공지능 산업 내 인재 수급 비율은 0.39로, 5개 직위가 경쟁하는 수준이다. 2 재능에 대한 수요가 가장 큽니다. 채용 플랫폼 리핀(liepin)의 자료에 따르면 올해 1분기 대형 모델 알고리즘 직위의 인재 수급 비율은 0.17에 불과해 6개 직위가 인재 1명을 두고 경쟁하는 수준이다.

liu zhiyuan의 견해에 따르면, 인공 지능은 미래에 모든 계층의 지능적 변혁을 촉발할 것이 분명하므로 인공 지능 재능에는 매우 큰 격차가 있을 것입니다. 국가 차원에서는 인공지능 전공자를 양성하는 것이 필요하다. 인공지능은 컴퓨터와 마찬가지로 높은 수준의 혁신과 빠르게 응용할 수 있는 실무 인재를 모두 필요로 한다.

게다가 대형 모델의 합류로 실력차도 더욱 벌어질 전망이다. liu zhiyuan은 동일한 프로그래밍 능력을 가지고 있으면 학습 능력이 뛰어나고 ai 도구를 적극적으로 수용하려는 의지가 있는 사람이 확실히 더 경쟁력이 있을 것이라고 분석했습니다. 큰 모델은 컴퓨터를 더 똑똑하게 만듭니다. 이는 고급 실무자의 가치가 증가하고 저가 실무자의 가치가 하락한다는 것을 의미합니다.

2020년 9월, 랴오닝성 다롄에서 열린 전국 수중 로봇 대회에 국내외 대학, 과학기술 기관, 기업의 고급 수중 로봇 팀 30개가 참가했습니다. 사진/영상 중국

베이징의 한 주요 인터넷 회사의 익명의 제품 관리자는 china news weekly에 고임금 직위는 학업 자격, 논문 수, 인턴십 경험에 대한 요구 사항이 매우 높으며 경쟁은 모두 일류 대학의 대학원생을 대상으로 한다고 말했습니다. 실제로 프로젝트를 주도하고 결과를 만들어내는 직위는 극히 소수에 속합니다. 일반적으로 알고리즘 엔지니어의 업무 내용은 모델이나 데이터 패키지를 호출하고 프로젝트 요구 사항에 따라 매개변수를 조정하는 것뿐일 가능성이 높습니다. 이러한 직책은 곧 포화될 것입니다.

meng yu가 잘 알고 있는 컴퓨터 비전 분야에서는 고급 인재의 부족과 일반 엔지니어의 과잉이 현실이 되었습니다. 인터넷, 생물의학, 자동차 보안 및 기타 산업 분야에 컴퓨터 비전 직책이 있지만 대부분의 학부 졸업생은 초급 수준으로만 간주될 수 있습니다. 많은 졸업생의 상황은 학교에서 또는 스스로 머신러닝과 딥러닝 과정을 공부하고, 컴퓨터 비전에 관한 몇 가지 기사를 읽고, 클래식 모델에 대해 배운 다음, 오픈 소스 코드와 데이터 세트를 찾아 결과를 실행하고, 그러면 그들은 업계에 진출했다고 생각합니다.

meng yu는 실제 응용 분야에서 컴퓨터 비전이 이미지의 기본 정보에 큰 관심을 기울이고 있다고 믿습니다. 실제로 이해하려면 기본을 넘어서 모델을 직접 구축할 수 없습니다. 컴퓨터 비전의 개선은 모델의 지속적인 최적화와 개선에 있습니다. 이 분야에 대한 교육은 일반적으로 적어도 학부 수준에서는 부족합니다.

zhao yan은 4학년 때 대학원 입학 시험을 치르면서 학교의 전통적인 강점 과목인 디지털 경제로 전환하기로 결정했습니다. 같은 반에서 인공지능을 전공하는 동급생 중 대학에 계속 진학하는 소수를 제외하면 10명 이상이 인터넷 대기업에 취업하거나 직접 고시를 치르거나 취업을 선택했다. 작은 인터넷 공장에서 사직을 준비하고 대학원 입학 시험을 치릅니다. zhao yan은 인공 지능의 고용 기준이 아직 일반 사람들에게 도달하지 않았으며 "이중 비아프리카 학생"의 석사 학위를 가진 사람들이 적합한 직업을 찾는 것이 어렵다고 생각합니다. "하한이 보장되지 않고 오류 허용 비율이 낮다"는 것은 인공 지능 분야에서 많은 "경험이 있는" 학부 전공자들의 포지셔닝입니다.

교육 자격은 여전히 ​​화폐입니다. southwest university에서는 인공 지능을 전공하는 학부생 중 약 50%가 추가 연구를 선택하며 chen feng은 이 숫자가 계속 증가할 것이라고 믿습니다. wu fei는 또한 학부생들이 관심 있는 분야를 더 깊이 탐구할 수 있기를 바랍니다. 현재 저장대학교에서 인공지능을 전공하는 학부생의 비율은 70%에 달합니다. liu zhiyuan은 tsinghua university 컴퓨터 과학과의 많은 학부생이 이미 2학년 때 과학 연구 훈련에 참여하기 위해 연구 그룹에 연락하기 시작했으며 더 많은 연구를 하려는 강한 열망을 갖고 있음을 발견했습니다. 하지만 그렇다고 해서 대학 졸업 후 취업이 불가능한 것은 아닙니다. 전체적으로 이론적 돌파구를 탐구하는 학생은 아직 소수에 불과하며 응용 분야의 문제를 해결하기 위해 인공지능을 사용하는 학생이 더 많아질 것입니다.

올해 9월부터 인공지능(ai)이 저장대학교 일반과목으로 전환된다. 얼마 전 베이징시 교육위원회도 9월부터 모든 시립 공립대학에서 인공지능에 관한 일반 강좌를 제공할 것이라고 발표했습니다. 인공지능 학부 전공은 아직 발전과 변화의 초기 단계에 있습니다. wu fei의 견해에 따르면 인공 지능 학부 전공에는 세 가지 교육 목표가 있습니다. “0에서 1까지 인공 지능에 대한 새로운 이론과 패러다임을 제안하고, 인공 지능 기술을 사용하여 모든 분야에서 응용 혁명을 활용합니다. life; 1 to x, 다른 전공의 연구 패러다임을 바꾸고 스마트 교육, 스마트 정의, 스마트 농업과 같은 새로운 비즈니스 형식을 구축합니다.”

우 페이는 미래에는 인공지능이 물이나 전기와 마찬가지로 사회적 필수품이 될 것이라고 믿습니다. 인공지능 전공 학부교육은 먼저 교재 문제를 해결해야 하며, 다음으로 교사의 문제, 실습 환경, 훈련 방법 문제 해결부터 시작해야 한다.

(chen peng, xu li, li wei, zhao yan 및 meng yu는 기사에서 가명입니다)