面向機(jī)器學(xué)習(xí)的課程設(shè)計(jì)研究

程步云，梁嫄惠

（黃河科技學(xué)院，河南 鄭州 450063）

0 引言

近年來，各個行業(yè)中機(jī)器學(xué)習(xí)知識與人工智能知識的廣泛應(yīng)用，使社會各界愈發(fā)重視人工智能領(lǐng)域的人才培養(yǎng)工作，而如何為國家發(fā)展與社會建設(shè)培養(yǎng)更多的高素質(zhì)人工智專業(yè)人才，成了我國各高校共同關(guān)注的熱點(diǎn)話題。在黨和國家頒布的《關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中，明確指出了我國人工智能領(lǐng)域發(fā)展的核心關(guān)鍵為對于高端人才的培養(yǎng)與高端人才隊(duì)伍的建設(shè)，并明確要求各高校應(yīng)加強(qiáng)人工智能教育體系的完善，通過大力培養(yǎng)與積極引進(jìn)等方式，加強(qiáng)我國人工智能人才隊(duì)伍的建設(shè)進(jìn)程。雖然各高校已經(jīng)提高了對于人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)工作的重視，但就目前一些本科院校的教學(xué)實(shí)際情況來看，其在機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)踐教學(xué)中，仍舊存在著一些問題與不足之處。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀

作為當(dāng)前最為熱門的研究領(lǐng)域之一，機(jī)器學(xué)習(xí)在世界各國都引起了廣泛的關(guān)注。如全世界最為權(quán)威的兩大學(xué)術(shù)期刊《自然》與《科學(xué)》就相繼推出了多篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的?？⒕蜋C(jī)器學(xué)習(xí)會對世界科研領(lǐng)域所帶來的發(fā)展與改變進(jìn)行了全面、細(xì)致的討論。在工業(yè)領(lǐng)域，McKinsey Global Institute（麥肯錫全球研究院）則提出，在未來，機(jī)器學(xué)習(xí)是提高一個地區(qū)、一個國家創(chuàng)新力、競爭力與生產(chǎn)力的關(guān)鍵因素[1]。在教育領(lǐng)域，已經(jīng)有多所知名大學(xué)新增設(shè)了人工智能新工科專業(yè)，其他一些沒有增設(shè)人工智能專業(yè)的高校，也相繼開設(shè)了以人工智能專業(yè)為核心的《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程。以中國礦業(yè)大學(xué)為例，雖然其暫未開設(shè)人工智能新工科專業(yè)，但其已將《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程作為本校信息工程專業(yè)的一門重要課程，以期提高學(xué)生對于機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識的掌握能力，以及利用機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識解決實(shí)際問題的應(yīng)用能力。目前來看，雖然中國礦業(yè)大學(xué)已經(jīng)開設(shè)了《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程，但更多的是注重理論的教學(xué)，主要是以KNN、決策樹、支持向量機(jī)等經(jīng)典的理論算法教學(xué)為主，缺乏與不同類型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域熱門研究方向相符合的實(shí)踐教學(xué)[2]。縱觀其他高校，也同樣存在著與中國礦業(yè)大學(xué)類似的問題，即《機(jī)器學(xué)習(xí)》的理論教學(xué)部門較為充足，但實(shí)踐教學(xué)部分較為薄弱，一些教師僅僅是利用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在matlab上的方針應(yīng)用作為《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程的實(shí)踐部分，導(dǎo)致學(xué)生無法對機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法進(jìn)行全面的掌握，其利用機(jī)器學(xué)習(xí)知識解決實(shí)際問題的能力也遲遲得不到提升。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐課程設(shè)計(jì)

2.1 課程設(shè)計(jì)思路

2.1.1 教學(xué)大綱修訂

大多數(shù)高校的信息工程專業(yè)在開展《機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)時，其教學(xué)大綱更多地集中在KNN、決策樹、支持向量機(jī)等知識點(diǎn)上，但上述知識點(diǎn)已經(jīng)無法滿足當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展需求，無法滿足當(dāng)前國家對于人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)的需求，因此，在進(jìn)行面向機(jī)器學(xué)習(xí)的課程設(shè)計(jì)時，首先應(yīng)對教學(xué)大綱進(jìn)行重新修訂[3]。在進(jìn)行教學(xué)大綱的修訂時，不僅要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識，同時還應(yīng)包括機(jī)器學(xué)習(xí)所必須的概率論、線性代數(shù)等基礎(chǔ)理論知識，并適當(dāng)增加一些當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的最新知識，并在教學(xué)大綱中增加實(shí)踐環(huán)節(jié)的占比，從而增加學(xué)生利用機(jī)器學(xué)習(xí)知識解決實(shí)際問題的能力。

2.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)施的改造

通過對我國大部分高?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)》課程實(shí)踐平臺的調(diào)研可以發(fā)現(xiàn)，目前許多高校的《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程實(shí)驗(yàn)設(shè)施存在單一、落后等問題，無法滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。為了滿足《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程的實(shí)踐需求，應(yīng)加大人工智能實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)力度，從而配合《機(jī)器學(xué)習(xí)》實(shí)踐環(huán)節(jié)的開展。如增加基于Nvidia GPU加速平臺的通用計(jì)算機(jī)人工智能實(shí)驗(yàn)平臺或基于FPGA的侵入式人工智能實(shí)驗(yàn)平臺等，從而幫助學(xué)生更好、更充分地掌握利用機(jī)器學(xué)習(xí)知識進(jìn)行實(shí)踐的技能[4]。

2.1.3 實(shí)踐教育方法的改革

目前許多高校的實(shí)驗(yàn)課程教學(xué)基本步驟為學(xué)生根據(jù)已有的實(shí)驗(yàn)結(jié)論與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)就行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，學(xué)生的自主實(shí)踐能力無法得到真正的鍛煉，因此應(yīng)對實(shí)踐教育方法進(jìn)行改革。如降低實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書的指導(dǎo)性，增加實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中學(xué)生的自主性，從而充分發(fā)揮出學(xué)生的主體作用，提高學(xué)生的自主實(shí)踐能力。

2.2 課程設(shè)計(jì)內(nèi)容

面向機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐課程設(shè)計(jì)改革，可以采用開放命題與傳統(tǒng)命題相結(jié)合的方式設(shè)置實(shí)驗(yàn)，見表1。

表1 機(jī)器學(xué)習(xí)課程設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)

其中實(shí)驗(yàn)1是利用Tensorflow平臺和FPGA來教授學(xué)生如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的深度學(xué)習(xí)，該實(shí)驗(yàn)的重點(diǎn)在于首先應(yīng)向?qū)W生全面、深入地介紹如何利用Tensorflow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使學(xué)生掌握FPGA中的并行計(jì)算與深度流水線技術(shù)。學(xué)生通過實(shí)驗(yàn)1，可以掌握在對FPGA資源與精度有綜合了解后，如何使用函數(shù)逼近法。所謂函數(shù)逼近法，就是指對激勵函數(shù)通過一系列的線性函數(shù)進(jìn)行擬合，并利用查表的方式將所得系數(shù)表示出來。學(xué)生還可以通過實(shí)驗(yàn)1學(xué)習(xí)到如何將雙曲正切函數(shù)利用多個線性函數(shù)表示出來，由于以原點(diǎn)為中心，雙曲正切函數(shù)的正負(fù)區(qū)間是呈對稱排布的，因此為了節(jié)省資源，可以通過取絕對值代入正值區(qū)間，再乘以-1的方式得到負(fù)值。

實(shí)驗(yàn)2進(jìn)行手寫字符識別時采取Tensorflow平臺搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，對于機(jī)器學(xué)習(xí)來說，TensorFlow的價值在于其可以在5～10行代碼中進(jìn)行模型的構(gòu)建，并且可以利用此模型進(jìn)行產(chǎn)品的制作。通過實(shí)驗(yàn)2，學(xué)生可以掌握如何利用Tensorflow平臺構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫字符[5]。學(xué)生在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)2時，最終得到的結(jié)果為具有百萬級神經(jīng)元的模型，但模型的表現(xiàn)形式并未代碼，而是圖片，這樣學(xué)生不必進(jìn)行額外代碼的編寫，可以有效節(jié)約時間，更加專注于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。另外，操作圖作為模型的表現(xiàn)形式的另一個好處在于，學(xué)生可以將“一部分圖片在這里運(yùn)行、另一部分圖片在其他機(jī)器群上運(yùn)行”僅用一行代碼就可以表達(dá)出來，或者將“數(shù)學(xué)部分的圖在GPU上運(yùn)行、數(shù)據(jù)輸入部分的代碼在CPU上運(yùn)行”等用一行代碼表達(dá)出來。學(xué)生可以通過進(jìn)行實(shí)驗(yàn)2，掌握利用Tensorflow平臺進(jìn)行各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速搭建的能力。學(xué)生在進(jìn)行完實(shí)驗(yàn)1與實(shí)驗(yàn)2的實(shí)踐操作后，可以對機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個初步、直觀的了解，從而為后續(xù)實(shí)驗(yàn)3與實(shí)驗(yàn)4的開展奠定扎實(shí)的基礎(chǔ)。

作為開放式實(shí)踐課程，教師在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)3與實(shí)驗(yàn)4的教學(xué)時，可以引導(dǎo)學(xué)生以小組的方式進(jìn)行實(shí)踐，并結(jié)合之前學(xué)到的機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識與各類平臺的使用方法，自行命題，并通過小組成員間的寫作，共同解決問題，教師要求學(xué)生在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時，將實(shí)驗(yàn)過程詳細(xì)地記錄下來。并在實(shí)驗(yàn)完畢后，每個小組指派一名成員向全班同學(xué)講解自身所在小組是設(shè)置了什么樣的問題、如何解決這個問題的。

3 面向機(jī)器學(xué)習(xí)的課程設(shè)計(jì)成效與總結(jié)

作為一門實(shí)踐性、理論性、應(yīng)用性極強(qiáng)的課程，機(jī)器學(xué)習(xí)課程的課程設(shè)計(jì)是否具有合理性、靈活性與針對性，是提升機(jī)器學(xué)習(xí)課程教學(xué)效果的關(guān)鍵因素，同時，為了全面激發(fā)學(xué)生對于機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)興趣，在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)課程設(shè)計(jì)時教學(xué)內(nèi)容應(yīng)以引導(dǎo)性為主，在向?qū)W生講授課程基礎(chǔ)理論知識后，引導(dǎo)學(xué)生自行進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并選擇自身該興趣的方向作為實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。以中國礦業(yè)大學(xué)為例，該校于2019年便購進(jìn)了各類專用計(jì)算機(jī)開發(fā)平臺對自身的機(jī)器學(xué)習(xí)課程進(jìn)行了創(chuàng)新與改革。為了驗(yàn)證本次面向機(jī)器學(xué)習(xí)的課程設(shè)計(jì)的效果，選取本校信息工程專業(yè)的學(xué)生作為實(shí)驗(yàn)對象，通過實(shí)踐可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)學(xué)生對于本次機(jī)器學(xué)習(xí)課程設(shè)計(jì)的實(shí)施效果非常感興趣，同學(xué)們可以根據(jù)自身的喜好進(jìn)行題目的選擇與方法的選擇，有效激發(fā)了學(xué)生在不同領(lǐng)域的探索與思考能力。通過進(jìn)行實(shí)驗(yàn)1、實(shí)驗(yàn)2、實(shí)驗(yàn)3與實(shí)驗(yàn)4，學(xué)生們表示自身的實(shí)際操作能力得到了大幅的提升，并且在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的過程中，對于基礎(chǔ)理論知識的理解與掌握程度也有所提高。這種開放性實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計(jì)不僅可以有效調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，提高學(xué)生對于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論知識的理解與掌握；同時也可以有效提升學(xué)生的自主實(shí)踐能力，加深對于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論知識的學(xué)習(xí)與思考。

4 結(jié)語

綜上所述，在當(dāng)前我國人工智能領(lǐng)域?qū)τ谌瞬诺男枨蟛粩嘣黾拥那疤嵯?，如何對機(jī)器學(xué)習(xí)課程的教學(xué)進(jìn)行改革，從而提高機(jī)器學(xué)習(xí)課程的人才培養(yǎng)能力，為國家發(fā)展與社會建設(shè)培養(yǎng)更多人工智能領(lǐng)域的高質(zhì)量人才，成為了各高校迫切解決的實(shí)際問題。本文從提高機(jī)器學(xué)習(xí)課程實(shí)踐性的角度，提出面向機(jī)器學(xué)習(xí)的課程設(shè)計(jì)的若干思路，希望可以為相關(guān)院校提供借鑒參考價值。