人工智能人才培養不能急於求成

隨着人工智能上升爲國家發展戰略，人工智能的發展逐漸展現出聲勢浩大的趨勢。國家戰略需求以及技術人才缺乏等宏觀因素，高校人工智能專業的建設已經提上日程。人工智能作爲一門新型學科，師資隊伍搭建是繞不開的核心問題。如何對現有師資力量，進行轉型培訓及技術提升，是擺在廣大高校面前的迫切課題

近年來校企聯合逐漸緊密，以產業發展需求、專業交叉和融合、服務引領爲嚮導，構建了諸多的校企合作教師培養平臺。由於人工智能學科具有交叉性，涉及多種學科的對教師的知識體系、教研能力、技術水平提出了更高的要求。因此採用通過教師到企業內部，進行技能培訓學習的方式，不僅提升了教師的實際技能應用水平，還拓寬了高校的人工智能技術知識圖譜，同時也給人工智能師資隊伍的成熟、壯大提供了條件。

但由於針對人工智能技術的師資隊伍的培訓體系還不夠完善，在培訓課程中相關知識、實踐課程等方面還存在着不足，大多教師培訓還在以集中化的短期培訓爲主。

通過使用搜索引擎，對“人工智能師資培訓”進行關鍵詞搜索，對近期的新聞資訊翻閱發現，當前校企合作的師資培訓大多都爲五至七天的課程，不同機構的課程內容均不一致，大致包含:Python編程、tensorflow/Opencv框架、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、代碼實操課程等。看似課程專業知識滿滿的背後，由於培訓設計的時間短暫，每個科目的學習時間僅有短短的一天，課程內容極度濃縮，缺乏了專業知識的深度，基本等同於高級知識科普。

人工智能技術應用領域廣泛，知識體系也是龐大的，這非常的考驗教師的綜合能力水平。因此僅僅通過“高級知識科普”的課程學習，是無法真正掌握人工智能技術的。“知其然而不知其所以然”的學習結果，培養出只瞭解一些人工智能簡單應用案例的教師，是無法搭建起高校的師資隊伍，更不可能支撐起人工智能學科的教學體系。

人工智能學科的建設不能急於求成，一名教師只有通過長期，系統化的學習人工智能知識體系，並通過大量的企業項目實踐，才能真正的掌握人工智能技術。以當下師資培訓較爲成功的成都獵維科技有限公司爲例:課程設置上看，從編程到數學、從框架到算法、從圖像到語音、從理論到實踐，基本涵蓋了當下人工智能算法領域的教學體系。課程設置合理，能夠全面具體的講解當下人工智能包含的知識，並在大量實踐項目中讓教師完整掌握人工智能學科知識，而學習時間週期一般爲六到八個月。

除長期培訓以外，還可以採用分批次學習的方式進行培訓。如人工智能專業中包含大量的高數知識，但與應用數學的知識體系有不小的差異，因此，可以專門派本校的數學教師學習人工智能向的數學內容，會將學習時間大幅度降低。同理，如計算機系老師學習編程、框架等內容，會具有很大的優勢，不同科目的老師學習不同的科目知識，彙總形成整個人工智能課程體系。但即便如此，也需要一到兩個月的時間，才能真正掌握人工智能的技術知識。

人工智能學科建設任重道遠，不能急於求成。相信各大高校，在日後人工智能師資團隊搭建的探索中，會摸索出一套高效、可複製、專業的師資培訓方式，提升師資力量的頂層設計能力，打造出具有國際化視野的“高、精、尖”人工智能師資隊伍，爲我國培養出更多高技能人才，進而推動我國人工智能技術的發展。