12月20日，百度邀請南開大學計算機學院講師王剛在WAVE SUMMIT+2020深度學習開發者峰會現場進行分享。作為百度與高校聯合發起的深度學習師資培訓班第六期的學員，王剛在經歷高強度的理論加實踐課程學習后，基于百度飛槳和AI Studio打造了面向全校開設的人工智能基礎課程，目前已在南開大學成功開課，覆蓋超過120名學生。以下內容根據王剛《基于飛槳打造特色人工智能課程》演講整理。

　　技術產業要發展，人才培養必須先行。人工智能技術在短短十幾年間，已給人類社會帶來了革命性的改變，而這場遍及人類生活各個領域的“科技革命”需要國家、企業、高校共同發力，通過AI人才培養的推動創造更大價值。作為人才的“培養池”，各大高校也在積極推進人工智能課程體系的建設。我將從自身開課的經歷，與大家分享推進AI課程創建過程中遇到的困難和解決方法。

　　(WAVE SUMMIT+2020深度學習開發者峰會現場 王剛演講)

　　AI通識教育課程建立面臨三大難題

　　開課初期，我們對學生進行了前期調查，在調查過程中發現除了計算機、人工智能專業，許多文科專業對AI也有一定程度的需求。因此我們開始計劃打造一個面向AI通識教育的課程體系，這個計劃也讓我們成功申請了天津市市級教學成果獎的培育項目。通過討論以后，我們根據這個項目的設計，計劃以此為基礎，分階段分批次打造一系列課程體系。

　　我負責首批開設課程里人工智能基礎課程的建設，在開課準備時遇到了諸多難題：

　　第一，滿足不同需求。由于是面向全校開設的通識選修課，所以選修課程的同學專業不同，對于AI的需求也不同，在數學學科和程序設計的基礎也不一樣。

　　第二，確定授課內容。除了制定大綱、制作課件和授課資源，AI課程偏重于實踐。因此，教學效果的好壞在很大程度上依賴于案例的質量，而開發和設計一些應用背景比較好的案例工作量比較大。

　　第三，搭建實驗環境。人工智能的實踐環境搭建比較復雜，特別是深度學習的環境，而且造價也相當高，大多數學生的個人電腦無法完成這種深度學習的項目訓練任務。

　　正當我對以上的痛點一籌莫展時，偶然收到了同事轉發的百度深度學習師資培訓班報名通知。看了具體的通知后，2019年的暑假我便報名了在西安舉行的第六期全國高校深度學習師資培訓班。這是我第一次接觸基于飛槳的AI Studio學習平臺，也讓我與AI Studio結下了不解之緣。回憶起當時的感受，整體課程安排得非常緊湊且內容充實，課程偏重于實踐，在過程中還穿插著不同的實戰比賽。包括我在內的許多老師為了“刷榜”，期間幾乎都是通宵達旦在“煉丹”，雖然過程比較辛苦，但確實收獲了開課過程中所需要的實際內容。在今年6月，為了改進課程，我還在線“二刷”了第十期全國高校深度學習師資培訓班。

　　基于飛槳和AI Studio平臺實現“一站式開課”

　　對于新開一門課程而言，工作量是巨大的，由于AI課程注重應用的特性，尋找有一定背景的案例并激發學生的興趣非常容易消耗教師的精力。但在師資培訓班學習了如何使用百度飛槳和AI Studio開課后，我像是走進了一個資源的“大型超市”，可以按需選取合適的資源。原先準備一門新開課程前后至少需要三個月以上的時間，后續還需要不斷修改和完善;這次依托飛槳和AI Studio平臺準備的課程，大概只用了不到一個月的時間，只要在這個“超市”選取所需資源，配合課程進行修改，就可以直接上課使用。這些在平臺的課程、案例都是經過了百度自身多輪的迭代，具備較高的可靠性，也較側重于應用。

　　我將AI Studio開課稱為“一站式開課”，它提供了系統的備課材料、豐富的實踐案例、方便的實驗環境以及免費的計算算力。百度為每位參加師資培訓班的老師都提供了一個開課禮包，便于教師快速開課。禮包包括完整的一套課件，既有理論部分，也有實踐部分。除此以外，還有豐富的經典實踐案例和面向應用的實戰案例，同樣節省老師巨大的工作量，而且代碼完整，注釋清晰，非常適合給初學者開課。

　　此外，AI Studio平臺還提供成體系的系列課程，學生可以根據自己的需要在課程中選取內容進行自學。百度還為每位開課老師和選課同學都提供了免費算力。免費的算力和在線的開放平臺不但節省了搭建平臺的時間，還省去了很大一部分費用。在通過其他幾款類似平臺的對比后，從產品線的完整性、平臺的易用性和集成度、理論和實踐資源的豐富程度、以及對教師和選課同學的支持力度來看，百度飛槳和AI Studio都是我們的不二之選。到目前為止，我們在南開大學開設了兩個學期的人工智能通識課程，共有120名同學完成課程學習，而且在疫情期間，這門課程幾乎完全沒有受到影響，保證了正常開課。

　　(南開大學人工智能通識課課堂)

　　引領多專業學生進入人工智能的世界

　　人工智能通識課程一共包含34個學時，其中分為18學時理論部分，16學時實踐部分。基于AI Studio在線建班開課的支持，我們采用線上線下混合式的教學方式，在線布置學習內容，學生課前先預習課程內容，然后通過線下進行重點和難點的講解，學生回到線上完成作業并提交。

　　(南開大學人工智能通識課)

　　經過兩個學期的教學，學生結合自身的興趣以及專業也獲得了一定的成果。其中一位學生使用PaddleHub完成了遠程視頻換背景的項目，其他的學生則利用課程的知識解決他們現實的問題，例如金融專業的學生完成了“基于主成分分析和機器學習的多因子選股模型”。很多同學都在最后總結時提及，有了飛槳和AI Studio，特別是PaddleHub等工具，讓他們體會到了人工智能的樂趣，讓他們知道人工智能能夠做什么、怎么做，非常感謝這門課程帶他們走進了人工智能的世界。

　　經過兩個學期的探索，我也思索到了一些課程改進的方向。首先，由于是面向全校多專業的通識課程，所以一定要以實踐項目做引領，輕理論、重實踐。其次，在課程中增加像PaddleHub這種易于上手的工具，讓學生快速上手，激發他們的興趣，易于他們實踐中應用。最后要充分發揮多專業的特點，可以根據專業的不同給學生“結伴拉伙”，分工合作完成一些結合學生各自專業的綜合性應用，去解決他們實際的問題。

　　AI人才培養，需依靠產教融合。百度深度學習師資培訓班筑起了一座連接校園與行業的橋梁，截至目前，高校師資培訓班已舉辦13期，培養了1800多位老師，支持200+高校開設AI學分課。明年3月，百度深度學習師資培訓班將會繼續為高校教師傳遞AI知識火種。期待各大高校的老師，在飛槳和AI Studio的幫助下，讓培養AI人才的火把燒得更旺，為科技發展添增能量。

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