2018中国高校人工智能人才国际培养计划
2018年中国高校人工智能人才国际培养计划,由教育部国际合作与交流司、高等教育司、科学技术司联合指导,教育部中外人文交流中心、 创新工场AI工程院和北京大学联合发起主办,北京前沿国际人工智能研究院协办,教育部学校规划建设发展中心作为支持单位。培养计划包含两部分,高校教师AI培训班和高校学生DeeCamp AI训练营。围绕师生联动、校企结合、国际合作的三大核心,本次培训项目具有如下特色:
项目亮点
  • 课程导师团队阵容豪华,国际大师级、国际顶尖高校教授和知名公司技术专家联合作为授课老师。
  • 打造全球最大规模AI批量人才培训计划。根据目前规划将在五年内培训顶尖高校至少500位AI教师、5000位AI学生,并帮助这些老师返校开设AI课程,培养更多AI人才。2018年的培训计划计划培养100位教师以及300位学生。
  • 以“创新工场DeeCamp训练营”为基础进行升级,产学融合、学科交叉,整合国内外优质人工智能教育资源和产业资源,为教师和学生创造在实际课题中动手实践的机会。
  • 开创“教师+学生”同步培养模式,教师培训6周与学生培训5周相重叠,相互促进,保障教学质量。
  • 帮助完善中国高校人工智能课程体系建设,并积累课件、习题、参考读物等教学资料,作为AI课程开设的参考。
  • 颁发教育部中外人文交流中心、学校规划建设发展中心,创新工场,北京大学联合盖章的结业证。
  • 完全免费、公益,不收培训费。
2018高校学生DeeCamp 人工智能训练营
  • 以创新工场 DeeCamp训练营为基础,在提供充分的资源和辅导支持的前提下,调动学生积极性、给予学生自由度,实现学生团队的自我管理,强化实践效果。
  • 理论与实践深入结合,尤其强调学生在实际课题上的动手实践,实践课题来自产业一线,知识课与实践课的时间比例为1:4。
  • 为每个学生团队配备“双导师”,其中学术导师将从教师培训班中选取,产业导师将从行业知名的AI技术公司中选取一线技术专家,从学术和产业双方面对学生团队进行全程指导。
  • 学生报名来自全球高校,经过报名资料筛选、在线笔试、面试,最终确定入选名单。
招生对象
  • 不限年级和专业,本硕博均可;
  • 7月23-8月23日,可以全程参与DeeCamp 训练营;
  • AI相关专业的2019届毕业生优先;
  • 有相关竞赛、实践项目经验者、相关论文发表者优先;
截止日期
  • 2018年5月31日
课程阶段日期课程内容
Day 1-6
知识课
2018.07.23 开营仪式
机器学习框架TensorFlow基础与实践
人工智能行业发展趋势
机器学习基础
2018.07.24 AI基础架构:从大数据到深度学习
人工智能在企业效率优化中的应用
机器学习的前沿发展与产业实践
增强学习简介
2018.07.25 计算机视觉基础
计算机视觉的前沿发展与产业实践
2018.07.26 自然语言处理基础
自然语言处理的前沿发展与产业实践
2018.07.27 视觉计算的变革和挑战
自动驾驶基础与工程实践
自动驾驶的前沿发展与产业实践
2018.07.28 智能机器人的控制及学习
智能语音技术原理及最新进展
智能机器人的前沿发展与产业实践
Day 8-32
实践课
2018.07.30 - 08.23 实战课题方向包括(拟定):物品识别、人体识别、聊天机器人、机器翻译、智能写作、情绪分析、量化金融、爆品预测、路径规划、自动驾驶等
Day 312018.08.22 项目展示和评比预赛
Day 322018.08.23 项目展示和评比决赛与颁奖礼
毕业典礼
2018高校教师AI培训班
  • 帮助教师获得在高校开设AI课程、培养应用型AI人才的知识和经验,以及为教师准备相关参考教学课件、习题、参考读物等。
  • 帮助教师获得接触一线产业实践项目的机会,和学生一起进行实际课题的实践,并在过程中和产业专家一起对学生实践进行指导。
  • 获得国际大师,包括图灵奖得主、中科院外籍院士John Hopcroft博士,深度学习发起人之一Geoffrey Hinton博士,创新工场创始人、创新工场人工智能工程院院长李开复博士的亲自授课。
  • 教师学员主要来自教育部指定的Top 50计算机相关专业高校的推荐。
招生对象
  • 2018年秋季可以开设AI相关课程
  • 有一定AI理论基础、发表过AI相关论文或科研成果的老师优先
  • 能够现场参与高校学生DeeCamp AI训练营的老师优先;(训练营时间为5周,鼓励全程现场参与;实际现场参与时间不低于50%,其他时间可在线参与
截止日期
  • 2018年3月8日
课程阶段日期课程内容
Day 1-92018.04.03 中国高校AI人才国际培养计划启动仪式
产业需要怎样的AI教育
人工智能基础与学习
2018.04.04 机器学习概论
人工智能:从学科教学到工程实践
2018.07.16 人工智能的知识体系、算法基础与人才培养
机器学习的理论体系与教学实践
2018.07.17 深度学习的发展与教学实践
深度学习的前沿发展与产业实践
2018.07.18 计算机视觉的发展与教学实践
计算机视觉的前沿发展与产业实践
2018.07.19 自然语言处理的发展与教学实践
自然语言处理的前沿发展与产业实践
2018.07.20 自然语言与语音处理
自动驾驶的基本原理和工程实践
2018.07.21 深度学习的环境搭建、产业交流
2018.07.22 交流与团建
Day 10-16
(选修)
2018.07.23 - 29 观摩参与学生 DeeCamp 训练营知识课
Day 17-40
(选修)
2018.07.30 - 08.23 观摩参与学生 DeeCamp 训练营实践课
Day 412018.08.22 参与学生 DeeCamp 项目展示和评比
Day 422018.08.23 毕业典礼