芜湖在线学少儿计算机编程

　　芜湖在线学少儿计算机编程，童程在线是达内教育集团旗下青少儿教育品牌，凝聚美国纳斯达克上市公司16年编程教学经验，专注于7-15岁少儿编程教育及服务，形成了Scratch启蒙编程，Python人工智能编程，NOIP信息学奥赛编程等核心课程，从低龄孩子的图形化编程到适合大年龄段孩子的代码编程课程全覆盖，助力孩子从没有基础到精通，终成为信奥特长生助力。

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　　随着诸多行业转向人工智能领域，该领域的人才需求量十分巨大。传统IT企业全面向人工智能转型，纷纷选择智能产业制高点，如谷歌、IBM等。诸多非IT企业也开始布局人工智能产业，这与人工智能逐渐深入各行各业迫使它们不得不向该方向做转型有关，比如碧桂园就不惜重金招人工智能博士帮企业布局新发展。很多学物理化学材料专业的学生也开始学人工智能技术，希望可以通过交叉做出一些新的东西。据TalentSeer和AI人才社区Robin.ly联合发布的数据显示，2016-2019年，人工智能人才需求年均增长达74％，而我国工业和信息化部人才交流中心数据显示，当前我国人工智能产业内，有效人才缺口达30万。可见，人工智能的人才培养已是刻不容缓。

　　人工智能高等教育人才培养面临的问题及解决思路

　　01追求短平快，建设、各方协作不足

　　我国目前的人工智能高等教育主要存在三方面的问题。一是建设不健全。人工智能非一级，国内现在有几个专业都在做人工智能人才培养，包括智能科学与技术、数据科学和大数据、机器人工程等，没有明确规定人工智能人才必须在哪个系统或者哪个学院培养，导致培养体系不健全，目前每所高校的方案都不一样。二是要警惕“短平快”导向偏差。现在人人都来跨专业学人工智能，简单学一些深度学习算法和Python编程等基本能力就出去找工作。这种浅层次学习和人才培养其实不一定需要由高校承担。高校的人才培养需要贯彻落实“百年树人” 思想，不能追求短平快。三是产学研协作不足。人才培养定位和目标不明确、校企供需对接不够、学校招生需求与就业脱节。

　　02做好人才培养的分类

　　人才培养需要执行“三个面向”方针，即面向世界科技前沿，面向重大需求和面向国民经济主战场，对人才做好分类培养。针对人工智能人才培养定位和目标不明确、校企供需对接不够、学校招生需求与就业脱节等问题，首先应面向不同需求做好分类，比如学术和职业教育层面就应区分开。研究生层面应设立创新型人才培养与技术应用型人才培养互补，专业化培育与定制型培育相结合的培养体系。职业教育层面，要充分发挥高职高专的职业教育优势，尤其是要与新公布的人工智能新职业工种和标准做好衔接。此外，人工智能教育培训市场目前也存在一定的泡沫，社会化培训也需要进一步规范，培养人才的初衷不能变。面向成人的教育，可以以技能培训为目标，并与职业资格考试结合。许信顺将高等教育人工智能人才培养划分为三个层次：一是研究人才培养，主要做核心算法、核心理念创新的工作，还有产业研发等；二是应用型人才培养，主要是把人工智能算法和具体产业相结合落地，使用现有人工智能工具，根据场景解决具体问题，做规模化、产业化；三是人工智能人才基础素养培养。

　　03注重交叉、数理人文基础教育

　　“交叉”是肖俊谈人工智能高等人才培养的个关键词。针对人工智能培养体系不健全等问题，他认为首先应加快人工智能一级论证，充分考虑和重视人工智能的交叉性，考虑在2020年新增的“交叉”门类下进行设置；第二，应制定规范的人工智能人才培养方案，明确招生目标，合理设置招生专业和课程，充分体现人工智能与计算机科学、控制科学的异同；第三，应区分相关教材和专著，目前是专著多，教材少，应打造真正适合教学、学生使用的人工智能系列教材。针对“短平快”问题，现阶段人工智能方向的研究生应将模式识别、计算机视觉作为选方向，像一些基础性、交叉性方向比如（脑）科学、生物信息学是很好的，但很多学生不一定很感兴趣，他们大多喜欢刷数据集，做应用，调参数，短平快的出成果。当然，出现这一现象也有老师的一部分责任，很多教师的目标在于出“成果”，这个目标本无可厚非，但不应该是人才培养的全部。事实上，不管是人工智能人才培养还是其它的人才培养，既然是人才培养，就一定要遵循自身规律，要注重周期性、流畅和质量。

　　“数理人文基础”是肖俊提出的第二个关键词。在论坛中，他介绍了卡内基梅隆大学（CMU）开设的人工智能本科专业的课程设置。它的课程很有特点，数学与统计学核心课程占6门，人文与艺术占7门，反而像计算机科学和人工智能这类核心课程加一起才8门。可见其非常重视培养学生的数理基础和人文艺术等交叉的整体素养的培养。这也是现在我国很多大学所做的通识教育，比如中国科学院大学的本科，个学期主要在学数理基础。因此，通过国外的做法可以看到，人工智能高等教育应重视对学生数理基础和人文知识素养的培养，为交叉做好准备。因为数学是人工智能核心算法的基础，而人文、伦理是人工智能涉及的重要方面。

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