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引导高校加强人工智能人才培养

发布：达内培训班
来源：互联网
时间：2018-04-11 17:57

《计划》明确了高校人工智能创新行动“三步走”的目标：到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用；到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显着提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设；到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。
《计划》提出了高校人工智能创新行动的三大类18项重点任务。

第一类任务是优化高校人工智能领域科技创新体系，包括加强新一代人工智能基础理论研究、推动新一代人工智能核心关键技术创新、加快建设人工智能科技创新基地、加快建设一流人才队伍和高水平创新团队、加强高水平科技智库建设、加大国际学术交流与合作力度6项具体任务。其中，加强新一代人工智能基础理论研究，聚焦人工智能重大科学前沿问题，促进人工智能、脑科学、认知科学和心理学等领域深度交叉融合，重点推进大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、高级机器学习、类脑智能计算和量子智能计算等基础理论研究。推动新一代人工智能核心关键技术创新，围绕新一代人工智能关键算法、硬件和系统等，加快机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理、群智计算等核心关键技术研究，在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，形成新一代人工智能技术体系。加快建设人工智能科技创新基地，围绕人工智能领域基础理论、核心关键共性技术和公共支撑平台等方面需求，加快建设教育部前沿科学中心、教育部重点实验室、教育部工程研究中心等创新基地。

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第二类任务是完善人工智能领域人才培养体系，包括完善学科布局、加强专业建设、加强教材建设、加强人才培养力度、开展普及教育、支持创新创业、加强国际交流与合作7项具体任务。其中，完善学科布局包括加强人工智能与计算机、控制、量子、神经和认知科学以及数学、心理学、经济学、法学、社会学等相关学科的交叉融合。加强专业建设包括加快实施“卓越工程师教育培养计划”（2.0版），推进一流专业、一流本科、一流人才建设，根据人工智能理论和技术具有普适性、迁移性和渗透性的特点，主动结合学生的学习兴趣和社会需求，积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索“人工智能+X”的人才培养模式。加强教材建设包括加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设，特别是人工智能基础、机器学习、神经网络、模式识别、计算机视觉、知识工程、自然语言处理等主干课程的建设，推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程等。加强人才培养力度包括完善人工智能领域多主体协同育人机制、深化产学合作协同育人、支持建立人工智能领域“新工科”建设产学研联盟等。
第三类任务是推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用，包括加强重点领域应用、推进智能教育发展、推动军民深度融合、鼓励创新联盟建设和资源开放共享、支持地方和区域创新发展5项重点任务。其中，加强重点领域应用包括实施“人工智能+”行动，支持高校在智能教育、智能制造、智能医疗、智能城市、智能农业、智能金融、智能司法和国防安全等领域开展技术转移和成果转化，加强应用示范等。推进智能教育发展包括推动学校教育教学变革，在数字校园的基础上向智能校园演进，构建技术赋能的教学环境，探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断，建立基于大数据的多维度综合性智能评价，精准评估教与学的绩效，实现因材施教等。鼓励创新联盟建设和资源开放共享，包括鼓励、支持高校联合企业、行业组织、科研机构等建设人工智能产业技术创新联盟，积极参与新一代人工智能重大科技项目的实施和人工智能国家标准体系建设与国际标准制定等。

此外，《计划》还提出了相关政策措施加以保障，如教育部将成立人工智能科技创新战略专家委员会，指导和协调《计划》的实施；通过面向国家重大战略需求适当增加研究生招生指标、在“长江学者奖励计划”等国家重大人才工程中加大向人工智能领域优秀人才的倾斜力度等来优化资源配置；通过中国高校科技成果交易会等方式加强对高校重大科技成果的宣传和推广。

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