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加强师资培养力度,探索专业发展道路——我校教师参加A.I.+工程认证专题研讨会

时间:2020-08-22作者:讯飞人工智能学院浏览:

8月19日,我校讯飞人工智能学院唐立力、李冰彦老师受邀参加了由安徽省电子学会与科大讯飞股份有限公司联合举办的A.I.+工程认证专题研讨会。研讨会邀请国内顶尖人工智能专家杨善林等作最为前沿的人工智能领域的报告,同时邀请了工程认证领域资深专家针对工程认证新标准的解读、结合专业认证等相关问题作针对性的指导。

经过短暂的开场致辞,杨善林院士作关于大数据与人工智能的报告,介绍了大数据与人工智能发展史,采取基于模拟方式介绍了人工智能的发展的三个阶段,指出新一代人工智能的实现方法侧重于数据驱动对人类的模拟、延伸、扩展。杨院士着重介绍了他与他的团队完成的较为成功的案例——人工智能技术在微创手术中的应用,分析了14亿人口的分级诊断需求、深蓝海军的舰艇卫勤需求、突发事件的急救需求等实际的问题。亦介绍了达芬奇手术机器人在实际外科手术中的应用,但目前该技术局限于单价高、耗材贵、对医生操作要求较高等问题。最后介绍了碎片知识体系化和群体智能协作创造的相关应用。

华中科技大学的曾志刚教授作了《类人类情感生成与演化的忆阻电路设计》的研究讲座。从基于功能为主导的传统人工智能,到基于结构为主导的类脑算法的新时代人工智能,提出新一代人工智能应该让机器像人一样思考、理解和反馈。介绍了两项关于生物神经学方面的研究,提出了联想记忆(网络)的概念,进而引出情感智能是认知智能阶段最重要的研究课题,例如人机情感交互、类脑计算等。由此深入到情感智能及其应用,如智能教育、情感动态调节等。最后对于这种类脑模型提出了未来的研究方向——情感陪护机器人,通过情感优化,个性化定制专属的陪护机器人,帮助孤寡老人。

南京理工大学的杨健教授带来了《以人为中心的视觉感知》的研究汇报,由四种基础的图像识别方法引入,从提取人脸的几何特征到提取人脸的代数特征,介绍了图像识别技术的发展。基于深度学习的物体检测方法主要包括单发多框检测和双发人脸识别技术,而近段时间以来的防疫工作要求即使戴着口罩也能实现人脸识别,所以杨教授提出超分辨率,即利用基于人脸图像分解的稳健矩阵回归,把模糊的变清晰,利用人脸本身的结构特征实现遮挡识别。另一种方式就是基于注意力机制的Guided Attention在CNN中的应用,利用注意力机制的特性聚焦能被“看到”的人脸部分,从而实现有遮挡的人脸识别。最后介绍了行人检测与再识别、行人搜索以及基于生成对抗网络的人体姿态估计。

针对工程认证开设了相关专题讲座,集中介绍了相关知识,首先由北京工业大学的蒋宗礼教授详细解读工程认证的基本概念,提出背景,剖析了细则要求的具体内涵。工程认证是当前大学工科教育的迫切需求,其发展的内涵是基于OBE(Outcomes-Based Education)的先进教育理念,引入内部质量监控机制,进行CQI(Continuous quality improvement),形成回路机制,巩固本科基础教育的地位。蒋教授提出:培养目标主要考察其合理性,明确度和达成情况,毕业要求主要考察其有效性以及学生是否清楚这一要求,课程体系对毕业要求的支撑作用尤为重要,必须充分认识专业及其主干学科,理解学科内涵,以先进的理念系统设计教育体系,并按照设计实施教学活动,并对其进行评价。随后详细解释了十二条基本标准的具体内涵,以及认真分析了根据以往的审查经验中,普遍存在的问题,聚焦了“何为复杂的工程问题”、“达成评价不等于理性评价”等实际申报中的常见问题。

随后由合肥工业大学的黄志云教授和安徽工业大学的郑啸教授分别分享了在实际工程认证的申报中实施的指南和遇到的问题。黄志云教授提出工程认证就是以学生为中心,以产出为导向,持续改进的一种机制。以五年后的培养目标,指导课程体系、师资队伍、支持条件等方面的建设,底线的要求就是持续改进。郑啸教授就毕业总目标的分割,如何对应各个课题以及具体执行方案和现场考察措施等发面做了详细报告。

经过学习,不仅了解了人工智能与大数据最前沿的研究方向,拓展了视野,为今后的教学、科研有很好的引领作用。另外,学习交流了有关工程认证的相关背景、知识、现状及已经开展相关工作的申报指南,为我校工科专业走工程认证道路提供了良好的思路。

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