“研究生学术交流月”助推学校人工智能领域高质量人才培养
发布于:2024年07月09日 16:03   |   作者:[研究生院] 教学管理办公室   |   浏览次数:3163

       为加快培养人工智能领域拔尖创新人才,学校第九届“研究生学术交流月”活动(以下简称“交流月”)精心谋划,周密组织,搭建起人工智能领域科教融汇、产教融合、交叉融通的多元交流平台,汇聚国内外高校顶尖科学家、知名企业总师和首席专家,邀请40余名人工智能领域知名专家学者走进成电,为我校研究生开设21门人工智能高水平课程和12场专题讲座,推进人工智能领域高质量人才培养工作。

多维度传授:构筑基础、领略前沿

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       国际可靠性专家、意大利米兰理工大学Enrico Zio教授受邀开展“Artificial Intelligence for the Safety of Critical Systems(关键系统安全的人工智能)”专题报告,探讨人工智能在风险评估的框架、维护实践、关键系统等方面的关键作用,通过案例分析人工智能在工业关键系统中的应用和贡献。

       IEEE Fellow、中国科学院大学宗成庆教授进行”大模型研究与创新应用”专题讲座,介绍大模型基本概念和原理,分析ChatGPT在自然语言处理任务上的性能表现,分享对未来人类语言技术发展的认识和思考,洞见ChatGPT背后的语言技术革命。

       国家级青年人才商烁教授开设《大数据交叉科学研究前沿》课程,全面讲授时空大数据、图大数据、教育大数据、大数据与Chatgpt和学术大数据等五类大数据科学研究的前沿进展,引领学生探索多维度大数据交叉学科的最前沿。

阿里研究院人工智能治理中心傅宏宇副教授讲授《人工智能治理》课程,介绍我国和世界主要国家人工智能治理相关政策和实践,探讨如何更好推动人工智能技术的“敏捷治理”。

     “人工智能”系列课程和讲座通专结合,涵盖基础理论、前沿技术等广泛内容,多维度深化学生对AI理论和技术的认识与理解。

交叉与融合:拓宽视野、提升能力

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       商汤科技副总裁、国家级青年人才张少霆教授主讲《人工智能及智慧医疗》,介绍人工智能的基本概念、方法和最新趋势,结合医疗领域的应用需求分享人工智能技术在疾病辅助诊疗方面的研究前沿。

       国家级青年人才、北京航空航天大学李阳教授以“医工深度融合关键技术研究”为题开展报告,以脑疾病的诊断、机理研究为重点介绍人工智能等信息科学技术在医学中的工程应用和医工深度融合发展的关键技术。

       国家级高层次人才、成都飞机工业(集团)首席技术专家刘顺涛正高级工程师讲授《先进飞机制造关键技术概论及工程实践应用》课程,探究讨论人工智能等新一代信息技术在飞机智能制造中的应用场景、应用方法及技术发展趋势。

      航空工业集团公司首席技术专家、三秦学者特聘专家田泽研究员受邀开展专题讲座,围绕“算力、先进计算架构及高算力芯片探索与实践”,分享未来航空装备发展对高算力、AI芯片及微系统的需求和应用,交流最新研究工作的探索和实践。

       国家级高层次人才王华教授讲授《测井数据人工智能处理与解释》课程,从测井数据的特点出发,结合人工智能算法,分享近年来在测井数据人工智能处理解释上的成果。

      课程和讲座内容突出跨学科交叉研究和产学研用深度融合,以最前沿的研究成果和实际应用案例拓宽学生的学术视野,提升解决复杂问题的能力。

教与学互动:激发兴趣、获益匪浅

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       围绕人工智能拔尖创新人才培养需求,交流月以跨学科、多领域、深融合、强交叉的设计和安排开展“人工智能”系列课程和专题讲座。从基础理论到发展最前沿、从多学科交叉研究到产学研用深度融合、从技术应用案例到政策治理实践,多维度、多层次地进行了深入探讨和广泛地互动交流。

       专家们的讲授与报告让参与研究生获益匪浅。“商烁教授的课让我从零基础的‘小白’明白了大数据的知识框架。”电子学院2023级研究生赵立伟从无到有建立了对大数据科学的理解。陈嘉琦同学在参加多场讲座后表示:“系列讲座不仅加强了我对人工智能领域的深入理解,拓宽了我的学术视野,还在跨学科融合与创新思维上给了我很多启发。”

      Enrico Zio教授对上课的同学们评价颇高,“他们学习认真,具备良好的沟通技巧,展现出创新思维。尤其令人印象深刻的是,他们在追求知识技术的同时,也表现出对社会责任的高度关注,这预示着他们具有成为未来人工智能领域负责任且有影响力的领导者的优秀潜质。”

       学校研究生教育准确把握国家发展战略和社会发展需求,深刻认识人工智能教育的重大意义,通过丰富交流月的内涵、提升活动的质量,在探索面向未来智能时代的拔尖创新人才培养路径上“走在前、做示范”,持续推动研究生教育高质量发展,为加快形成以人工智能为代表的新质生产力贡献力量。