加州大学圣地亚哥分校学生在首个AI专业课程中接触人工智能

超过100名本科生选修了加州大学圣地亚哥分校新开设的人工智能专业，在冬季学期修读了该专业首门专门课程——CSE 25：人工智能导论。这门课程旨在向学生介绍在接下来四年中将反复接触的人工智能原理，并平衡那些可能已经自学过人工智能课程的学生与那些对此全新领域的学生之间的起点差异。

加州大学圣地亚哥分校的本科人工智能专业——源自该校十余年人工智能教学与研究的积累——旨在培养计算机科学学生构建下一代人工智能系统、改进当前使用的人工智能系统的基础架构，并引导学生思考围绕这些系统及其社会影响的伦理问题。人工智能专业隶属于加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系，同时与整个校园相连，包括Jacobs工程学院内的其他学术系以及Halıcıoğlu数据科学与计算学院。

在首门专业课程中，学生可以了解什么是人工智能，并体验了从问题定义、数据收集到建模、训练、评估和部署的端到端人工智能管道。在这门注重实践的项目式课程中，学生学习了训练人工智能模型的不同方法；应用编程工具与人工智能模型进行交互；并评估人工智能的社会和伦理影响。他们在真实应用场景中理解了人工智能的核心思想，从头开始构建小型系统，以体验模型设计、参数调优和评估的设计挑战和数学基础。

"我们的想法是，在人工智能专业学习过程中，学生将在不同深度层次上反复接触这些主题，"Trevor Bonjour说道，他是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学教学教授，负责讲授CSE 25课程，也是人工智能项目的主要教师之一。"学习需要重复，所以我们希望通过这门人工智能导论课程，确保所有学生都能接触到现代人工智能系统的基础概念，包括神经网络，他们可以在未来的课程中在此基础上继续深入学习。"

在10周的学习过程中，学生探索监督学习、无监督学习和强化学习范式，涵盖从感知器等经典线性模型到神经网络、语言模型和Q学习智能体的各种内容。该课程向学生介绍了人工智能中的关键数学工具，如概率论、线性代数和多变量微积分。课程贯穿始终的是对数据偏差以及这些模型部署过程中偏差表现的探讨。

Bonjour表示，他惊讶地发现大约四分之一的学生此前已经参加过人工智能课程，无论是暑期课程还是高中课程。该课程的最终项目——以小组形式构建人工智能智能体——被设计成能够让学生根据自身经验水平选择不同深度的项目：已有相关经验的学生可以开发更高级的人工智能项目，而首次接触这些概念的学生则可以利用整个学期提供的脚手架支持来创建自己的人工智能智能体。例如，学生创建了能够为给定图像生成说明文字的人工智能智能体；能够检测视频素材中的行人的人工智能系统；以及能够教会计算机玩二十一点等游戏的人工智能系统。

"CSE的大部分机器学习课程都在高年级开设，所以大多数学生入学时对这一领域的了解程度差异很大，"Eric Song说道，他是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学研究生，也是这门人工智能导论课程的助教。"我们的目标是将这些概念更早地引入学习，让每个学生在进入学习时至少有一些基本的了解。"

对于最终项目，学生以会议论文的格式提交项目报告。Bonjour表示，这也是为了让所有学生熟悉计算机科学和人工智能研究论文的组织结构，因为目前人工智能和机器学习领域有大量的研究在进行，学生未来可能会选择为其做出贡献。

这门人工智能导论课程将在春季学期再次开设，供人工智能专业其余的学生修读。该课程将由计算机科学教学教授、加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系本科教育副主任Mia Minnes讲授，也是人工智能专业的另一位主要教师。