《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程項(xiàng)目實(shí)踐方案研究

◆蘇向東 劉娜

（1.內(nèi)蒙古大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 內(nèi)蒙古 010021；2.河套學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)系 內(nèi)蒙古 015000）

1 引言

隨著智能時(shí)代的到來(lái)，人工智能技術(shù)研究被確立為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略，人工智能技術(shù)人才的培養(yǎng)工作受到國(guó)內(nèi)高等院校廣泛關(guān)注。作為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)主要講解設(shè)計(jì)和優(yōu)化人工智能模型的原理和方法，使應(yīng)用模型具備類似人類的智能，從而將該模型應(yīng)用于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和平臺(tái)，完成現(xiàn)實(shí)生活中的分類、回歸、序列生成等預(yù)測(cè)和決策任務(wù)。由此可見(jiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能所依賴的重要基礎(chǔ)，是各類智能化應(yīng)用的核心構(gòu)成，是實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用的主要途徑。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)理論的快速發(fā)展，其已經(jīng)被大規(guī)模應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)生活的多種智能化平臺(tái)和信息系統(tǒng)，推動(dòng)了相關(guān)行業(yè)和產(chǎn)品技術(shù)改造升級(jí)，帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。目前，《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程受到高等院校重點(diǎn)關(guān)注，已經(jīng)成為人工智能相關(guān)方向?qū)W生的主干課程，掌握相關(guān)理論和原理的人才備受企業(yè)和行業(yè)青睞。

《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程中很多算法都融合了矩陣論、凸優(yōu)化、微積分、信號(hào)處理、程序設(shè)計(jì)等學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)，并在不斷發(fā)展中汲取其他學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展成果，要求學(xué)生具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和良好的高級(jí)語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)能力。《機(jī)器學(xué)習(xí)》原理和方法能夠?yàn)閷?shí)際問(wèn)題提供解決方案，可以被直接被應(yīng)用于信息系統(tǒng)中，提升相關(guān)系統(tǒng)的智能化水平。

由于《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程具有理論基礎(chǔ)要求較高、涉及專業(yè)知識(shí)面廣、課程學(xué)時(shí)緊湊等特點(diǎn)，單純課堂授課模式缺乏項(xiàng)目實(shí)踐活動(dòng)，學(xué)生僅僅記住了理論原理，未能參與具體項(xiàng)目實(shí)踐活動(dòng)，缺乏解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題的能力，降低了課程教學(xué)效果。因此，本論文提出了解決《機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)中存在的項(xiàng)目實(shí)踐不足的問(wèn)題的方案，緊貼智能化時(shí)代應(yīng)用需求，提出行之有效的項(xiàng)目實(shí)踐和評(píng)估方案，創(chuàng)建學(xué)生項(xiàng)目實(shí)踐的計(jì)算機(jī)硬件和編程環(huán)境，建立有效的項(xiàng)目實(shí)踐評(píng)估方案，實(shí)現(xiàn)《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程從單純理論學(xué)習(xí)到全面項(xiàng)目實(shí)踐的轉(zhuǎn)換，提升計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量。

2 國(guó)內(nèi)外教學(xué)領(lǐng)域現(xiàn)狀

國(guó)外計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的《機(jī)器學(xué)習(xí)》教育主要有四種形式：一是《機(jī)器學(xué)習(xí)》技術(shù)課程，其中課堂授課與項(xiàng)目實(shí)踐占多數(shù)，學(xué)生要想獲得學(xué)分，除了參加考試以外，還必須完成相關(guān)的實(shí)驗(yàn)與設(shè)計(jì)項(xiàng)目，根據(jù)教師要求搭建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用系統(tǒng)，對(duì)智能系統(tǒng)中涉及的算法在深刻進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，提升其性能；二是課外競(jìng)賽活動(dòng)，類似我國(guó)的綜合實(shí)踐類課程，學(xué)生這類課程期間無(wú)需參加課堂學(xué)習(xí)，只需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成相關(guān)的比賽項(xiàng)目即可，理論學(xué)習(xí)可以自行靈活安排，并針對(duì)比賽要求進(jìn)行有選擇性的補(bǔ)充；三是《機(jī)器學(xué)習(xí)》沙龍等活動(dòng)；四是《機(jī)器學(xué)習(xí)》輔助應(yīng)用，將《機(jī)器學(xué)習(xí)》技術(shù)作為一種工具來(lái)提升其他課程教學(xué)實(shí)踐活動(dòng)，在這個(gè)過(guò)程中完成《機(jī)器學(xué)習(xí)》技術(shù)的學(xué)習(xí)，提升學(xué)生能力。很多國(guó)外高校逐步開(kāi)設(shè)了《機(jī)器學(xué)習(xí)》相關(guān)課程，并將其作為學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用于高校其他課程教學(xué)活動(dòng)，與機(jī)器學(xué)習(xí)理論有關(guān)的課程包括《機(jī)器學(xué)習(xí)》原理、《機(jī)器學(xué)習(xí)》設(shè)計(jì)競(jìng)賽、《機(jī)器學(xué)習(xí)》編程競(jìng)賽，特別是利用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)參加各類比賽成為《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論實(shí)踐的一種重要手段和學(xué)生能力考核的方法。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)高校對(duì)《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程越來(lái)越關(guān)注，部分院校組織學(xué)生出國(guó)參加國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大賽，提升學(xué)生實(shí)踐應(yīng)用能力。為了提高我國(guó)人工智能技術(shù)水平和應(yīng)用能力，使人工智能技術(shù)更好地為經(jīng)濟(jì)建設(shè)服務(wù)，有必要進(jìn)一步提升《機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)熟練掌握相關(guān)原理和方法的后備力量。

3 《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程項(xiàng)目實(shí)踐方案

本文將從《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程當(dāng)前存在的項(xiàng)目實(shí)踐缺乏的現(xiàn)狀，分別從項(xiàng)目實(shí)踐的軟硬件需求，項(xiàng)目實(shí)踐方案和課題設(shè)計(jì)，項(xiàng)目實(shí)踐效果的評(píng)估這三方面提出具體解決方案。在結(jié)合其他課程教學(xué)方法的基礎(chǔ)上，對(duì)《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程進(jìn)行教學(xué)改革，在現(xiàn)有理論授課的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)拓展加強(qiáng)項(xiàng)目實(shí)踐活動(dòng)，提高該課程的教學(xué)質(zhì)量，提升學(xué)生理論應(yīng)用能力，具體方案如下。

3.1 《機(jī)器學(xué)習(xí)》項(xiàng)目實(shí)踐配套的軟硬件環(huán)境建設(shè)

《機(jī)器學(xué)習(xí)》項(xiàng)目實(shí)踐需要依賴于高性能GPU服務(wù)器，學(xué)生設(shè)計(jì)的智能化模型需要在內(nèi)存大于32G、顯卡的顯存大于8G的服務(wù)器經(jīng)過(guò)幾十到上百個(gè)小時(shí)的優(yōu)化過(guò)程，普通的臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦無(wú)法提供足夠的算力支撐，無(wú)法保障學(xué)生完成《機(jī)器學(xué)習(xí)》中智能算法和模型的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。因此，大學(xué)需要在現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，搭建滿足項(xiàng)目實(shí)踐要求的軟硬件平臺(tái)的合理方案。

通過(guò)調(diào)研國(guó)內(nèi)其他高?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)》課程的項(xiàng)目實(shí)踐的軟硬件環(huán)境，結(jié)合Tensorflow、Pytorch、Keras等開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架的硬件需求，參考計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生數(shù)量，確定完成《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程項(xiàng)目實(shí)踐的基本GPU服務(wù)器硬件配置需求。

在硬件平臺(tái)具備基礎(chǔ)上，按照項(xiàng)目實(shí)踐課題內(nèi)容，在硬件平臺(tái)上安裝配置《機(jī)器學(xué)習(xí)》項(xiàng)目實(shí)踐的軟件環(huán)境，如GPU驅(qū)動(dòng)，開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù)，矩陣運(yùn)算庫(kù)等軟件依賴包，提供項(xiàng)目實(shí)踐的底層機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)支撐。利用Jupiter Notebook開(kāi)源軟件包，搭建《機(jī)器學(xué)習(xí)》項(xiàng)目實(shí)踐的在線代碼開(kāi)發(fā)環(huán)境，使學(xué)生無(wú)需安裝Python編程環(huán)境，即可利用服務(wù)器軟件環(huán)境進(jìn)行智能模型設(shè)計(jì)和編碼，并實(shí)時(shí)進(jìn)行調(diào)試工作。

3.2 《機(jī)器學(xué)習(xí)》項(xiàng)目實(shí)踐方案和課題設(shè)計(jì)

現(xiàn)在《機(jī)器學(xué)習(xí)》技術(shù)在各類智能應(yīng)用系統(tǒng)得到廣泛應(yīng)用，如推薦系統(tǒng)、智能客服、智能助手等。目前，相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用的人才還存在很大缺口。為提升計(jì)算機(jī)研究生《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論的應(yīng)用能力，加強(qiáng)具體項(xiàng)目實(shí)踐能力，我們將制定緊貼實(shí)際應(yīng)用的項(xiàng)目實(shí)踐方案和實(shí)踐課題。項(xiàng)目實(shí)踐方案將緊密貼合《機(jī)器學(xué)習(xí)》在實(shí)際生活的應(yīng)用現(xiàn)狀，根據(jù)任務(wù)中數(shù)據(jù)形態(tài)（語(yǔ)音、圖像、文本），結(jié)合任務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模大?。ǖ蛿?shù)據(jù)資源任務(wù)、數(shù)據(jù)資源充足任務(wù)），設(shè)計(jì)多種項(xiàng)目實(shí)踐課題（語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別、智能問(wèn)答、機(jī)器翻譯等），采用多種項(xiàng)目實(shí)踐形式（獨(dú)立實(shí)踐、分組實(shí)踐、互聯(lián)網(wǎng)比賽），完成項(xiàng)目實(shí)踐活動(dòng)，并評(píng)估項(xiàng)目實(shí)踐效果。

首先，我們按照目前《機(jī)器學(xué)習(xí)》在人工智能方面的熱點(diǎn)應(yīng)用，選取出5種熱門的應(yīng)用，分析背后所依賴的技術(shù)方案，制定項(xiàng)目實(shí)踐課題。每個(gè)課題包括任務(wù)、目標(biāo)、服務(wù)對(duì)象、數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)格式、源數(shù)據(jù)、基線模型方案、成果形式、評(píng)價(jià)指標(biāo)、依賴軟硬件環(huán)境等完整的內(nèi)容。學(xué)生依據(jù)課題詳細(xì)描述，結(jié)合所學(xué)《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論和方法，制定項(xiàng)目實(shí)踐技術(shù)路線，設(shè)計(jì)和優(yōu)化核心智能模型，并開(kāi)發(fā)相應(yīng)的應(yīng)用系統(tǒng)，書(shū)寫(xiě)項(xiàng)目實(shí)踐報(bào)告，完成項(xiàng)目實(shí)踐。

其次，我們將根據(jù)項(xiàng)目實(shí)踐類型，確定項(xiàng)目實(shí)踐類型，如獨(dú)立項(xiàng)目，分組項(xiàng)目，互聯(lián)網(wǎng)比賽項(xiàng)目等，根據(jù)不同項(xiàng)目類型，進(jìn)行實(shí)踐效果考核，給出項(xiàng)目實(shí)踐評(píng)估結(jié)果，并結(jié)合項(xiàng)目實(shí)踐評(píng)估結(jié)果反向指導(dǎo)《機(jī)器學(xué)習(xí)》內(nèi)容授課和實(shí)踐內(nèi)容調(diào)整補(bǔ)充。例如，結(jié)合國(guó)際法律文書(shū)翻譯需求，設(shè)計(jì)法律文書(shū)翻譯項(xiàng)目實(shí)踐課題。課題數(shù)據(jù)來(lái)源為由學(xué)生從互聯(lián)網(wǎng)采集并人工校對(duì)后的漢英平行句對(duì)，數(shù)據(jù)規(guī)模不低于20萬(wàn)句對(duì)，翻譯模型采用基于元學(xué)習(xí)的序列化機(jī)器翻譯模型，翻譯效果評(píng)估指標(biāo)為BLEU，項(xiàng)目實(shí)踐方案為分組項(xiàng)目實(shí)踐。

圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)

3.3 多維度項(xiàng)目實(shí)踐效果評(píng)估

為結(jié)合《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論考核，合理評(píng)估學(xué)生項(xiàng)目實(shí)踐效果，需要研究制定項(xiàng)目實(shí)踐效果評(píng)估方案，給出項(xiàng)目實(shí)踐效果評(píng)估等級(jí)，并反饋優(yōu)化學(xué)生項(xiàng)目實(shí)踐環(huán)節(jié)。項(xiàng)目實(shí)踐的目的是提升計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力，加深對(duì)《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論的理解和掌握，使其能夠在工作崗位上勝任人工智能研究和開(kāi)發(fā)工作需要。因此，項(xiàng)目實(shí)踐效果評(píng)估要處理好與學(xué)業(yè)成績(jī)、能力發(fā)展、興趣培養(yǎng)、工業(yè)應(yīng)用之間的關(guān)系，結(jié)合課程授課內(nèi)容和項(xiàng)目類型，分類型分層次進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐效果考核評(píng)估。

項(xiàng)目實(shí)踐效果評(píng)估遵循導(dǎo)向性原則。評(píng)價(jià)項(xiàng)目實(shí)踐效果不是為了給出簡(jiǎn)單的結(jié)論，而是通過(guò)設(shè)定項(xiàng)目實(shí)踐的目標(biāo)，對(duì)照一定的標(biāo)準(zhǔn)，給出定性與定量的評(píng)估結(jié)論，并根據(jù)這一結(jié)論發(fā)現(xiàn)《機(jī)器學(xué)習(xí)》學(xué)習(xí)過(guò)程中存在的知識(shí)缺口，進(jìn)一步提升學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，實(shí)現(xiàn)高層次人工智能人才的培養(yǎng)。

具體考核過(guò)程要按照項(xiàng)目實(shí)踐課題難度（容易、中等、困難）、理論創(chuàng)新性（理論應(yīng)用、微創(chuàng)新、中等創(chuàng)新、較大創(chuàng)新）、應(yīng)用價(jià)值、人員任務(wù)分工等方面進(jìn)行綜合評(píng)分。課程最終成績(jī)由理論考試和項(xiàng)目實(shí)踐成績(jī)共同構(gòu)成，側(cè)重于對(duì)學(xué)生基本原理的理解、算法模型掌握程度，以及應(yīng)用能力、創(chuàng)新能力等綜合素質(zhì)的考核，建立知識(shí)考察與能力考核并重的考核標(biāo)準(zhǔn)，客觀全面體現(xiàn)學(xué)生在《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程掌握的知識(shí)、能力和水平情況。除對(duì)利用理論進(jìn)行課題實(shí)踐結(jié)果和結(jié)論分析能力考核外，增加《機(jī)器學(xué)習(xí)》文獻(xiàn)閱讀、機(jī)器學(xué)習(xí)方法調(diào)研、開(kāi)放性問(wèn)題分析能力的綜合評(píng)定。

4 結(jié)論

本文從《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程當(dāng)前存在的項(xiàng)目實(shí)踐缺乏的現(xiàn)狀，分別從項(xiàng)目實(shí)踐的軟硬件需求，項(xiàng)目實(shí)踐方案和課題設(shè)計(jì)，項(xiàng)目實(shí)踐效果的評(píng)估這三方面對(duì)該課程的教學(xué)改革提出解決方案。在《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論授課基礎(chǔ)上，拓展加入項(xiàng)目實(shí)踐內(nèi)容，制定緊貼智能化應(yīng)用的項(xiàng)目實(shí)踐方案和課題，確定合理可行的項(xiàng)目實(shí)踐效果評(píng)估方法，激發(fā)學(xué)生課程學(xué)習(xí)興趣，提升學(xué)生《機(jī)器學(xué)習(xí)》理論掌握水平和實(shí)踐應(yīng)用能力，提升教學(xué)效果和學(xué)生綜合能力水平。