人工智能時代下面向本科生的深度學(xué)習(xí)課程建設(shè)與探析

王浩，賀鈺昕，何志權(quán)，曹文明

(1.深圳大學(xué)廣東省多媒體信息服務(wù)工程技術(shù)中心，廣東深圳 518060；2.深圳技術(shù)大學(xué)城市交通與物流學(xué)院，廣東深圳 518000)

0 引言

人工智能技術(shù)已經(jīng)深入到人們的生產(chǎn)和生活的方方面面，為人們帶來了許多便利。在生產(chǎn)方面，人工智能已被廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、金融、醫(yī)療等多個領(lǐng)域。例如，制造業(yè)中的智能制造系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的自動化，極大提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在金融領(lǐng)域，人工智能可以被用于風(fēng)險管理、投資決策等方面。在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能可以被用于醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷和輔助治療等場景中。在生活方面，人工智能也已經(jīng)深入人們的家庭、娛樂和教育等各個領(lǐng)域。例如，智能家居系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)家庭設(shè)備的自動化和智能化控制。在娛樂領(lǐng)域，人工智能可以用于游戲開發(fā)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等方面。在教育領(lǐng)域，人工智能也可以用于個性化教育和輔助教學(xué)[1-2]。

由于人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能相關(guān)人才的需求也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長[3]。人工智能的人才培養(yǎng)涉及多個學(xué)科和專業(yè)，需要具備跨學(xué)科的綜合素養(yǎng)和專業(yè)知識。反之，加強(qiáng)人工智能相關(guān)人才的培養(yǎng)，提高其專業(yè)技能水平和綜合素質(zhì)，對于推動我國人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會的創(chuàng)新具有重要意義。

我國在人工智能人才教育培養(yǎng)方面也采取了多種措施，包括在高校中逐步開設(shè)人工智能專業(yè)，建設(shè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)室、設(shè)立開展人工智能相關(guān)課程，舉辦各種人工智能競賽和活動等[4]。目前，許多為研究生制定的人工智能課程，也已逐步面向低年級本科學(xué)生開放[5]。

深度學(xué)習(xí)是目前人工智能技術(shù)的研究核心之一，它利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的高效處理和分析，相關(guān)技術(shù)已在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著成果。在企業(yè)中，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專業(yè)人才也備受追捧，能夠快速處理和分析大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)工程師和研究人員已成為企業(yè)中的熱門崗位[6]。因此，在高校人才培養(yǎng)上深度學(xué)習(xí)也是人工智能方向的重點(diǎn)課程?，F(xiàn)在越來越多的大學(xué)開設(shè)了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的課程和專業(yè)，培養(yǎng)學(xué)生對于深度學(xué)習(xí)算法、模型的理解和應(yīng)用能力。總而言之，目前深度學(xué)習(xí)已成為人工智能技術(shù)的研究核心，也是人工智能方向人才培養(yǎng)的重點(diǎn)學(xué)科。

1 課程特點(diǎn)和問題分析

深度學(xué)習(xí)是一門涉及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、優(yōu)化理論、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)處理等多個方向的交叉學(xué)科。深度學(xué)習(xí)課程的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求高：深度學(xué)習(xí)需要使用大量的數(shù)學(xué)知識，如線性代數(shù)、概率論和微積分等，因此，學(xué)生需要具備較高的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。而較高的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)也會導(dǎo)致直接推進(jìn)該項(xiàng)課程在本科學(xué)生中的開展存在一定的困難。

2)理論與實(shí)踐相結(jié)合：深度學(xué)習(xí)課程通常會涉及大量的理論知識，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練算法等，同時該課程的學(xué)習(xí)也需要大量的實(shí)踐操作，如基于計(jì)算圖結(jié)構(gòu)搭建深度學(xué)習(xí)平臺，使用TensorFlow、Pytorch 等框架搭建模型并進(jìn)行訓(xùn)練等。這些特點(diǎn)要求我們在教學(xué)過程中必須理論與實(shí)踐相結(jié)合。

3)數(shù)據(jù)驅(qū)動：深度學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，因此深度學(xué)習(xí)課程會涉及大量的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)可視化等。此外，深度學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)和部署也要求同學(xué)們要能夠更好地認(rèn)識數(shù)據(jù)、理解數(shù)據(jù)。

4) 多學(xué)科交叉：深度學(xué)習(xí)涉及了多個學(xué)科的知識，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、優(yōu)化理論、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)處理等，因此深度學(xué)習(xí)課程的教學(xué)過程也需要將多個學(xué)科的知識相互交叉融合，這樣才能夠讓學(xué)生更全面地理解深度學(xué)習(xí)的算法和理論。但以課程形式系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)上述學(xué)科知識，就需要開設(shè)大量相關(guān)課程，對本科生教學(xué)而言存在一定的困難。若完全交由學(xué)生在課前查找自學(xué)相關(guān)知識，有可能導(dǎo)致由于學(xué)生對于相關(guān)知識的理解不夠，因此無法充分理解授課內(nèi)容。

5)知識更新迭代快：和其他傳統(tǒng)課程不同，深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論體系還不完善，且相關(guān)方法仍在快速的發(fā)展迭代中。因此，深度學(xué)習(xí)的教育大綱必須緊跟技術(shù)發(fā)展前沿，進(jìn)行快速的更新和迭代。而且一些傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式并不適用于這種知識快速更新迭代的場景之中。

6)技術(shù)規(guī)范和思政內(nèi)容必不可少：深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步無疑會帶來巨大的生產(chǎn)力提升，但該項(xiàng)技術(shù)也是一把雙刃劍。以ChatGPT 為例，該項(xiàng)技術(shù)不僅會為人們帶來智能客服、智能搜索、編程輔助等便利，與此同時也使得虛假新聞、虛假課業(yè)的成本極大降低。謠言和虛假新聞創(chuàng)作成本的降低將會給人們的生產(chǎn)生活帶來巨大的沖擊，例如真實(shí)新聞極容易被虛假信息淹沒，資本將利用算法重新在信息高地上起到?jīng)Q定性作用。因此，在人工智能的人才培養(yǎng)階段，必須要對學(xué)生進(jìn)行技術(shù)規(guī)范和引導(dǎo)，需要在課程中添加一定的思政內(nèi)容，借此減少未來人工智能產(chǎn)業(yè)人員利用技術(shù)手段實(shí)施違背倫理、道德、法律的行為。

深度學(xué)習(xí)課程的人才培養(yǎng)目標(biāo)主要包括以下幾個方面：

1)理論基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)課程旨在加強(qiáng)學(xué)生對深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)的理解和掌握，培養(yǎng)學(xué)生對于知識理論框架的構(gòu)建能力，快速高效地進(jìn)行知識查找和分析的能力、跨學(xué)科的知識融合能力。具體而言，相關(guān)理論知識主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，模型調(diào)優(yōu)方法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、生成對抗模型構(gòu)建等。

2) 實(shí)踐能力：深度學(xué)習(xí)課程重視學(xué)生的實(shí)踐能力，希望能夠培養(yǎng)學(xué)生在實(shí)際生產(chǎn)生活中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法解決問題的能力，具體來說包括基于深度學(xué)習(xí)的編程能力、數(shù)據(jù)預(yù)處理能力、模型構(gòu)建與訓(xùn)練能力、模型優(yōu)化改進(jìn)能力等。

3)創(chuàng)新思維：深度學(xué)習(xí)課程應(yīng)著力于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維。深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展日新月異，在人才培養(yǎng)上不僅要求學(xué)生能夠充分掌握現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)算法，還應(yīng)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新和探索，在算法落地上不斷發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用場景和解決方案，并在算法和模型提升上進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新。

4)團(tuán)隊(duì)協(xié)作：隨著深度學(xué)習(xí)在各種交叉學(xué)科和其他行業(yè)中的應(yīng)用，相關(guān)算法的開發(fā)和落地基本是一個團(tuán)隊(duì)合作的過程。在這個過程中，必然會涉及多個方面的知識和技能。因此，深度學(xué)習(xí)課程的教學(xué)和實(shí)踐中應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作和溝通能力，以便使得他們在未來的工作中能夠更好地與他人合作。

5)專業(yè)素養(yǎng)：深度學(xué)習(xí)課程還要求學(xué)生具備較高的專業(yè)素養(yǎng)，包括對相關(guān)法律、倫理和社會責(zé)任的認(rèn)知和理解，以及良好的職業(yè)道德和責(zé)任感。因此，深度學(xué)習(xí)課程的開設(shè)須融入行業(yè)規(guī)范和思政內(nèi)容。

2 課程設(shè)計(jì)與改革方案

2.1 課程設(shè)計(jì)要點(diǎn)

結(jié)合深度學(xué)習(xí)課程的特點(diǎn)和具體的人才培養(yǎng)目標(biāo)，本課程的規(guī)劃與設(shè)計(jì)應(yīng)遵循如下幾個要點(diǎn)：

針對本科生教學(xué)需要確立清晰的學(xué)習(xí)目標(biāo)和教學(xué)大綱：深度學(xué)習(xí)是一門涉及多個學(xué)科的綜合性課程，需要確立明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)和教學(xué)大綱，使學(xué)生能夠系統(tǒng)性地掌握深度學(xué)習(xí)的核心理論和技術(shù)。針對本科學(xué)生的自身特點(diǎn)，教學(xué)大綱應(yīng)清晰標(biāo)注基礎(chǔ)知識和進(jìn)階知識，在教學(xué)過程中注重基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)。此外，深度學(xué)習(xí)理論的快速發(fā)展又要求課程大綱具有可擴(kuò)展性，我們采用樹狀結(jié)構(gòu)來構(gòu)建動態(tài)的課程知識體系。具體而言，課程知識樹按照如下原則進(jìn)行構(gòu)建：①知識樹應(yīng)覆蓋本課程的所有知識點(diǎn)以及其他學(xué)科的相關(guān)必要知識；②盡可能地將相關(guān)知識點(diǎn)進(jìn)行細(xì)分，將無法再分的知識點(diǎn)作為樹的葉子節(jié)點(diǎn)，若葉子節(jié)點(diǎn)為授課所需的先驗(yàn)知識應(yīng)做成線上短視頻，要求學(xué)生在課前進(jìn)行觀看，并對相關(guān)知識的掌握情況進(jìn)行考核；③知識樹整體結(jié)構(gòu)務(wù)必清晰，能夠引導(dǎo)學(xué)生按照從根到葉，由淺入深地展開學(xué)習(xí)。知識樹樣例如圖1 所示。這樣構(gòu)建的知識樹不僅能夠幫助學(xué)生建立整體的知識架構(gòu)，而且可以很好地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的跨學(xué)科知識體系。此外知識樹中的葉子節(jié)點(diǎn)以線上短視頻的形式輔助課堂教學(xué)，使學(xué)生可以利用碎片化的時間完成學(xué)習(xí)，并依據(jù)自身情況和利用知識樹結(jié)構(gòu)有側(cè)重地學(xué)習(xí)知識，提高學(xué)習(xí)效率。

圖1 深度學(xué)習(xí)課程的知識體系結(jié)構(gòu)樣例

提供多樣化的教學(xué)資源：深度學(xué)習(xí)的課程教授應(yīng)為學(xué)生提供多樣化的教學(xué)資源，如板書、講義、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)、案例分析、編程實(shí)踐等，讓學(xué)生能夠通過不同的教學(xué)方式深入理解深度學(xué)習(xí)的理論知識和相關(guān)應(yīng)用。另外，應(yīng)當(dāng)充分利用相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品輔助教學(xué)工作：人工智能的發(fā)展和應(yīng)用衍生出了大量的相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品可以用于輔助教學(xué)，特別是在深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識的學(xué)習(xí)和培養(yǎng)過程中，針對本課程的特點(diǎn)適當(dāng)使用這些輔助教學(xué)工具可以極大地提升教學(xué)效果。例如Google的TensorFlow、FaceBook 的Torch 等人工智能平臺，可以為學(xué)生提供強(qiáng)大的計(jì)算資源和機(jī)器學(xué)習(xí)工具，幫助學(xué)生快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型，讓學(xué)生能夠輕松地開展深度學(xué)習(xí)實(shí)踐。再比如Coursera 和Udacity 等平臺的在線課程和視頻教程可以提供豐富的學(xué)習(xí)資源和教學(xué)內(nèi)容，幫助學(xué)生在課下進(jìn)一步深入理解深度學(xué)習(xí)的理論知識。

提供實(shí)時的指導(dǎo)和反饋：深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)需要學(xué)生掌握復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論并具有一定的算法編程能力，因此需要提供實(shí)時的指導(dǎo)和反饋，幫助學(xué)生解決學(xué)習(xí)過程中遇到的實(shí)際問題和困難。為達(dá)到這個目的，學(xué)生可以利用ChatGPT 等自助問答與代碼修正平臺實(shí)現(xiàn)高效的代碼自糾錯，而且可以對課業(yè)中遇到非系統(tǒng)性問題進(jìn)行快速問答。

提供實(shí)踐機(jī)會和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：深度學(xué)習(xí)需要實(shí)踐和實(shí)戰(zhàn)的支持，因此需要提供實(shí)踐機(jī)會和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，讓學(xué)生能夠深入了解深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景和實(shí)踐技巧。針對項(xiàng)目實(shí)踐，除了在線下提供包含深度學(xué)習(xí)平臺的實(shí)驗(yàn)機(jī)房外，還可以充分利用Google的Colaboratory等虛擬實(shí)驗(yàn)室平臺，讓學(xué)生可以通過在線編輯器和云端GPU 資源，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)，并基于計(jì)算機(jī)來模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果。本課程會依據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)程開設(shè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)，這樣做的不僅能夠加深學(xué)生的動手實(shí)踐能力，而且可以幫助學(xué)生更好地理解課程知識。

培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新和團(tuán)隊(duì)合作能力：深度學(xué)習(xí)是一門涉及多個學(xué)科的綜合性課程，課程教育應(yīng)該注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)合作精神，讓學(xué)生在實(shí)踐中不斷提升自己的能力。因此，本課程的期末課程設(shè)計(jì)項(xiàng)目和部分實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目以團(tuán)隊(duì)形式展開，充分激發(fā)學(xué)生進(jìn)行團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

2.2 具體授課流程

具體來說，針對深度學(xué)習(xí)課程本文提出的授課流程如下：

1)課程準(zhǔn)備期

教師依據(jù)課程內(nèi)容構(gòu)建知識樹，并基于最新發(fā)展前沿修改、完善知識樹。對當(dāng)前課程所需的相關(guān)基礎(chǔ)知識進(jìn)行準(zhǔn)備，并基于各個細(xì)分知識點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)課短視頻錄制。

設(shè)計(jì)線上考核試題對所需先驗(yàn)知識的掌握情況進(jìn)行檢測，檢測不合格學(xué)生可再次學(xué)習(xí)網(wǎng)課重新進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果以一定比例記入期末總成績。

2)授課初期

首次課程，教師從項(xiàng)目實(shí)踐和行業(yè)應(yīng)用前沿出發(fā)引入深度學(xué)習(xí)課程，發(fā)布課程知識樹帶領(lǐng)同學(xué)了解課程知識全景，也可邀請業(yè)內(nèi)專家舉行講座，激發(fā)學(xué)生對課程的學(xué)習(xí)熱情。隨后，利用一到兩節(jié)課時間對深度學(xué)習(xí)所需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)進(jìn)行快速回顧。確保學(xué)生掌握必要的知識基礎(chǔ)，若學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中若遇到基礎(chǔ)不牢的問題，可基于知識回顧相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行快速地查找和學(xué)習(xí)。

授課教師針對特征分類、圖像處理、時序預(yù)測、自然語言處理、注意力機(jī)制應(yīng)用、生成對抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用這六大任務(wù)設(shè)計(jì)構(gòu)建項(xiàng)目庫，并依據(jù)學(xué)生專業(yè)特點(diǎn)選擇課程實(shí)踐項(xiàng)目。

3)每節(jié)課上課前

上節(jié)課結(jié)束后發(fā)布下次課程對應(yīng)的線上課堂，要求同學(xué)們需要依據(jù)課程內(nèi)容進(jìn)行基礎(chǔ)知識的網(wǎng)課學(xué)習(xí)，并完成線上測試。這可以幫助授課教師確定學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和對上節(jié)課程知識的掌握情況，在課前依據(jù)學(xué)生的具體情況調(diào)整課程重點(diǎn)和課程難度。

4)每節(jié)課上課時

授課教師依據(jù)課程知識樹，將本節(jié)課所涉及的主要知識點(diǎn)依據(jù)課程自身層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行講解。在知識講解過程中依據(jù)相關(guān)技術(shù)的實(shí)際落地情況分析利弊，引導(dǎo)學(xué)生遵守行業(yè)規(guī)范，正確使用相關(guān)技術(shù)。

主要知識講解后，將學(xué)生結(jié)成小組，對學(xué)習(xí)過程中遇到的問題進(jìn)行小組討論。各小組需要將討論后仍無法解答的問題進(jìn)行總結(jié)提煉。

教師對各小組的問題進(jìn)行作答。課堂教學(xué)結(jié)束前，授課教師需要總結(jié)課程知識點(diǎn)，并依據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)度發(fā)布實(shí)踐項(xiàng)目，闡述這些知識點(diǎn)如何在具體項(xiàng)目中落地使用。

5)每節(jié)課課后

學(xué)生將本節(jié)課所學(xué)內(nèi)容融入項(xiàng)目實(shí)踐中，實(shí)操檢測不同算法模型的具體效果。

6)學(xué)期末

要求同學(xué)在學(xué)期末完成課程設(shè)計(jì)項(xiàng)目，將解決方案上傳至kaggle上進(jìn)行排名，并撰寫項(xiàng)目報(bào)告。

7)考核

依據(jù)學(xué)生課前內(nèi)容學(xué)習(xí)成績、日常項(xiàng)目的完成情況、課程設(shè)計(jì)得分綜合評定學(xué)生成績。

3 結(jié)束語

人工智能技術(shù)的發(fā)展和普及使得相關(guān)人才的培養(yǎng)成為當(dāng)代高校新工科人才培養(yǎng)的重要方向。而深度學(xué)習(xí)課程是人工智能技術(shù)的關(guān)鍵核心之一。為應(yīng)當(dāng)人才培養(yǎng)需求，越來越多的高校開始在本科學(xué)生中開始深度學(xué)習(xí)課程。本文針對深度學(xué)習(xí)的課程特點(diǎn)和本科學(xué)生的知識基礎(chǔ)，對本科生的深度學(xué)習(xí)課程建設(shè)展開討論。具體而言，我們利用線上網(wǎng)課的教學(xué)方式來解決課程內(nèi)容廣、知識點(diǎn)多、基礎(chǔ)要求高的問題，以翻轉(zhuǎn)課堂混合教學(xué)來提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，以項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)來提升學(xué)生的實(shí)踐動手能力，以課前測試、項(xiàng)目實(shí)踐的形式綜合評定學(xué)生成績。課堂實(shí)踐表明，本方案可以很好地激發(fā)同學(xué)們的學(xué)習(xí)興趣、加強(qiáng)學(xué)生對知識的理解，并提升學(xué)生的實(shí)踐動手能力。本項(xiàng)目對其他交叉融合學(xué)科的教學(xué)改革具有重要的參考意義。