如何构建人工智能专业的教学体系？人工智能这么普及，你不来学习吗？
人工智能是新一轮科技革命和产业转型的重要推动力。加快发展新一代人工智能是关系到我国能否抓住新一轮科技革命和产业转型机遇的战略问题。高校作为人才培养的摇篮，目前正在国家号召下建设人工智能实验室，完善人工智能学科，设置人工智能专业，推进人工智能领域一流学科建设，为打造人工智能发展的先发优势，建设我国教育科技强国和智能社会提供人才支撑。
2018年7月，中华人民共和国教育部学校规划建设发展中心确定28所学校为建设人工智能学院的“AI+ Smart Learning”试点学校。除了28所试点学校，各大高职院校和本科院校也在准备建设人工智能实验室。现在的人工智能学院建设怎么样？培养的人才是否适合企业的需求？带着这样对高校人工智能建设程度的质疑，记者专门采访了专注于人工智能算法研究的成都列维科技有限公司CEO唐宗。
唐总经理说:“因为很多高校之前没有建设人工智能，所以高校的人工智能实验室建设存在一些问题。目前，高校正在重视人工智能实验室的建设。实验室的研究方向针对最热门的人脸识别、智能音箱、智能机器人等。，而且基本都是购买的这类实验室的硬件设备，但是这类人工智能实验室解决不了市场。对人工智能人才的需求。”原因是我国人工智能应用水平发展优秀。事实上，我国缺乏底层算法人才和原创创新人才。因此，这种基于硬件的人工智能实验室无法解决实质性问题。
“人工智能不同于传统的IT技术行业，只需要一两个简单的演示级项目培训就能培养出合适的人才。为了培养人工智能行业的高端人才，高校必须改变这种状况。”唐总说。“我认为人工智能专业建设的首要任务是构建合理的知识体系。比如目前很多高校需要精简课程体系。很多高校经常将大数据、云计算等课程纳入人工智能的课程体系。而人工智能专业的核心知识体系，如卷积神经网络、循环神经网络等，深度强化学习等知识不教也不放在选修课上，繁杂不精的课程体系让学生很难成为人才。”
“其次，人工智能学习需要合理的实践课程体系，学生不能只用一两个DEMO级别的项目进行实践训练。人工智能技术需要与产业结合，才能真正体现其价值。因此，高校需要对人工智能与产业结合有更深的认识，培养出大量产业结合案例的学生，以满足我国创新型人才的需求。最后，高校需要改进和升级教学方法，更新教学管理制度，用更前沿的教学管理方法来教学生，从而提高教学质量，保证学生能够专心致志地吸收知识。这样三位一体才能培养出人工智能行业的高端人才。”
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国内的人工智能专业大多是新课程，学科建设还有很长的路要走。除了上述问题，还有学科同质化、师资匮乏等问题，需要慢慢调整和解决。人工智能产业现在是我国的战略发展规划，人才的培养是人工智能产业发展的重中之重。为了在2030年达到人工智能理论、技术和应用的世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，高校人工智能学科建设任重道远。
洛阳黛娜作为知名的人工智能培训机构，已经为社会输送了一万多名人工智能人才，但这远远不能满足市场需求，所以我们在仁中培养人工智能还有很长的路要走！
