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新工科背景下嵌入式人工智能實(shí)踐課程教學(xué)體系的研究

2022-07-21 06:10劉亞軍郭迎九
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2022年7期
關(guān)鍵詞:嵌入式人工智能模塊

周 波,劉亞軍,郭迎九

(北京城市學(xué)院 信息學(xué)部,北京 101309)

0 引 言

自2016年我國(guó)正式加入“華盛頓工程認(rèn)證協(xié)議”后,新工科建設(shè)成為應(yīng)對(duì)全球新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命的又一重大戰(zhàn)略選擇。歷經(jīng)“復(fù)旦共識(shí)”“天大行動(dòng)”“北京指南”等一系列探索實(shí)踐,我國(guó)的新工科建設(shè)向縱深發(fā)展。2018年4月,教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》,要求推進(jìn)新工科建設(shè),重視人工智能與計(jì)算機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科專(zhuān)業(yè)教育的交叉融合,形成“人工智能+X”復(fù)合專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)新模式。

《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報(bào)告(2019-2020)》中指出,目前人工智能產(chǎn)業(yè)人才供需結(jié)構(gòu)不平衡,整體需求缺口較大,人才供給在當(dāng)前面臨的崗位類(lèi)型和技術(shù)方向上與企業(yè)需求之間存在顯著錯(cuò)位的嚴(yán)重現(xiàn)象;人才供需質(zhì)量不平衡,企業(yè)對(duì)創(chuàng)新型、應(yīng)用型、復(fù)合型人才的需求更加突出。

嵌入式人工智能(Embedded Artificial Intelligence, EAI)是以微控制器MCU或應(yīng)用處理器MPU為核心,具備基本學(xué)習(xí)或者推理算法,融合傳感器采樣、濾波處理、邊緣計(jì)算、通信及執(zhí)行機(jī)構(gòu)等功能于一體的嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。目前它的發(fā)展還處于初始階段,其發(fā)展應(yīng)用正與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有機(jī)融合,勢(shì)必會(huì)引起先進(jìn)制造業(yè)的深刻變革。

1 現(xiàn)狀及存在問(wèn)題

1.1 現(xiàn)狀分析

為了搶占科技發(fā)展的制高點(diǎn),各個(gè)學(xué)校都將人工智能作為優(yōu)先發(fā)展的方向,比如清華大學(xué)于2018年成立人工智能研究中心,北京大學(xué)于2019年成立人工智能研究院,中國(guó)科學(xué)院大學(xué)于2019年成立人工智能學(xué)院,北京科技大學(xué)于2019年成立人工智能研究院,北京石油化工學(xué)院于2020年7月成立人工智能研究院。通過(guò)人工智能與相關(guān)學(xué)科的交叉融合,帶動(dòng)智能制造、智能醫(yī)療、智能環(huán)保、智能安全、智能材料、智能商務(wù)、智慧管理等學(xué)科領(lǐng)域的升級(jí)換代。

目前人工智能的人才培養(yǎng)重理論、輕實(shí)踐,注重于機(jī)器學(xué)習(xí)算法理論、通用人工智能、高性能計(jì)算機(jī)模型訓(xùn)練等方面;而在嵌入式人工智能人才培養(yǎng)方面,由于難度大、復(fù)雜交叉性強(qiáng),缺乏完整系統(tǒng)的教學(xué)知識(shí)體系,未能有效地展開(kāi)教學(xué),從而無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前對(duì)人工智能人才的需求。

以本校為例,在2018年修訂了新的培養(yǎng)方案,計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)工程、電子信息工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)均以選修拓展課或者方向課的形式開(kāi)設(shè)了人工智能類(lèi)的相關(guān)課程。這些課程目前只停留在理論和簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)訓(xùn)練層面,無(wú)法形成教學(xué)體系,更談不上實(shí)踐體系的建設(shè)。

隨著近些年人工智能技術(shù)和MOOC課程的迅速發(fā)展,利用線(xiàn)上線(xiàn)下課內(nèi)課外混合式的教學(xué)資源以及豐富的人工智能實(shí)踐平臺(tái),能夠使得大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型獲取變得簡(jiǎn)便。然而,對(duì)于模型的終端部署(嵌入式人工智能)未形成統(tǒng)一的教學(xué)體系,仍然是各個(gè)高校普遍存在的共性問(wèn)題。

1.2 存在問(wèn)題

(1)資源未有效整合

目前,嵌入式人工智能相關(guān)知識(shí)仍分散在各個(gè)專(zhuān)業(yè)、各個(gè)方向,線(xiàn)上線(xiàn)下的資源魚(yú)龍混雜,關(guān)鍵性的核心技術(shù)未有效地公開(kāi),需要進(jìn)行大量的探索,導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)效率極差、無(wú)法整合海量的知識(shí),不能利用相關(guān)的技術(shù)真正解決現(xiàn)實(shí)的工程實(shí)際問(wèn)題。

(2)課程相關(guān)實(shí)驗(yàn)陳舊

無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)等相關(guān)課程,實(shí)現(xiàn)具體的算法時(shí),仍然是以傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)為主,數(shù)據(jù)集經(jīng)典、案例成熟,已無(wú)法適應(yīng)當(dāng)今快速發(fā)展的應(yīng)用場(chǎng)景。由于獲取真實(shí)的數(shù)據(jù)較困難,導(dǎo)致課程授課難度變大。

(3)軟硬件配置無(wú)法有效統(tǒng)一

大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練需要高配置的服務(wù)器資源(高性能的CPU、GPU等),并且模型的輕量化裁剪沒(méi)有統(tǒng)一的流程和方法,嵌入式端的處理能力更是參差不齊,無(wú)法有效地統(tǒng)一,學(xué)生無(wú)法抓住學(xué)習(xí)訓(xùn)練主線(xiàn),導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)心有余而力不足。

2 實(shí)踐教學(xué)研究基礎(chǔ)

2.1 實(shí)踐教學(xué)理念

線(xiàn)上線(xiàn)下和課內(nèi)課外的混合式教學(xué),可以有效解決教學(xué)實(shí)踐中學(xué)時(shí)不足的問(wèn)題。利用現(xiàn)有的線(xiàn)上資源,選擇適合學(xué)生特點(diǎn)的相關(guān)資源進(jìn)行整合,并開(kāi)發(fā)特色實(shí)踐案例。建立起“基本理論-算法分析-數(shù)據(jù)采集-模型訓(xùn)練-輕量化裁剪-模型部署-應(yīng)用測(cè)試”的全周期項(xiàng)目資源鏈條。

以結(jié)果為導(dǎo)向(OBE)的項(xiàng)目制教學(xué),在國(guó)內(nèi)外知名高校早已開(kāi)始廣泛實(shí)施。這一教學(xué)理念特別適用于人工智能實(shí)踐教學(xué),具體流程如圖1所示。

圖1 實(shí)踐項(xiàng)目流程

2.2 實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)

(1)數(shù)據(jù)獲取平臺(tái)

在真實(shí)項(xiàng)目的基礎(chǔ)上,依托物聯(lián)網(wǎng)的感知平臺(tái),獲取大量的真實(shí)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)做初步的加工處理,初步確定數(shù)據(jù)的相關(guān)特征。

(2)模型訓(xùn)練

依托開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)(比如百度飛槳AI Studio、阿里天池),進(jìn)行模型的初步訓(xùn)練,再利用現(xiàn)有的本地算力服務(wù)器資源進(jìn)行模型的再訓(xùn)練,利用訓(xùn)練集進(jìn)行多次測(cè)試調(diào)參。

(3)模型裁剪及嵌入式終端部署

將訓(xùn)練的模型進(jìn)行蒸餾、剪枝等操作,根據(jù)不同的嵌入式終端,找到符合真實(shí)場(chǎng)景的最優(yōu)化模型,進(jìn)行反復(fù)的測(cè)試。

3 實(shí)踐教學(xué)研究?jī)?nèi)容

基于新工科的培養(yǎng)目標(biāo),結(jié)合工程認(rèn)證的相關(guān)理念,建立人工智能理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)體系,不斷完善產(chǎn)學(xué)合作的實(shí)踐教學(xué)方法及課程評(píng)價(jià)方案,研究?jī)?nèi)容主要從課程知識(shí)模塊構(gòu)建、教學(xué)方法、評(píng)價(jià)方案、實(shí)施計(jì)劃等四個(gè)方面展開(kāi)。

3.1 課程知識(shí)模塊

目前我校的培養(yǎng)方案執(zhí)行的是“平臺(tái)課+核心課+方向課+拓展課”的模式,受學(xué)時(shí)限制,部分核心課程或者方向課程開(kāi)設(shè)在拓展模塊,并且執(zhí)行過(guò)程中均是根據(jù)專(zhuān)業(yè)指定相關(guān)拓展課程,失去了制定拓展課的意義。鑒于人工智能在計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)中共有的意義,在拓展課程中構(gòu)建完整的課程群體系具有一定的參考價(jià)值。嵌入式人工智能課程群知識(shí)模塊包括四大部分:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)模塊、基礎(chǔ)算法模塊、核心技術(shù)模塊和創(chuàng)新應(yīng)用模塊,具體見(jiàn)表1所列。

表1 嵌入式人工智能課程群知識(shí)模塊

表1中所列的相關(guān)知識(shí)模塊,實(shí)際上在各專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)方案中均有所涉及,但是未成體系。例如數(shù)學(xué)基礎(chǔ)部分的矩陣和概率相關(guān)知識(shí)在基礎(chǔ)數(shù)學(xué)中均會(huì)涉及到,針對(duì)人工智能領(lǐng)域常見(jiàn)的數(shù)學(xué)方法的概括和再現(xiàn),完全可以放在線(xiàn)上由學(xué)生自主學(xué)習(xí)并完成相關(guān)測(cè)試,但并不是否定基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的重要性。各個(gè)專(zhuān)業(yè)均可以按照自身的培養(yǎng)目標(biāo),合理地選擇相應(yīng)的模塊。

3.2 教學(xué)方法

鑒于表1中所列的課程要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)現(xiàn)有的學(xué)時(shí)安排,可以逐步建立起網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源,供學(xué)生自學(xué)和選學(xué),輔助教師串講答疑即可。這種線(xiàn)上+線(xiàn)下的混合式教學(xué)模式,更加符合學(xué)生實(shí)際選課的個(gè)性化需求,也能解決線(xiàn)下學(xué)時(shí)緊張的問(wèn)題。而對(duì)純實(shí)踐類(lèi)課程,教學(xué)方式以培養(yǎng)學(xué)生能力為導(dǎo)向,面向工程實(shí)際、項(xiàng)目導(dǎo)向,提高學(xué)生創(chuàng)新和動(dòng)手實(shí)踐能力,實(shí)現(xiàn)技能的培養(yǎng)。鼓勵(lì)學(xué)生參加各種學(xué)科類(lèi)開(kāi)放型的競(jìng)賽,以賽促學(xué),比賽的過(guò)程及成績(jī)可以作為考核評(píng)價(jià)的一部分。

3.3 評(píng)價(jià)方案

評(píng)價(jià)考核體系也是課程群實(shí)施的重要一環(huán),這里會(huì)重點(diǎn)研究線(xiàn)上教學(xué)、線(xiàn)上+線(xiàn)下的混合式教學(xué)、純線(xiàn)下教學(xué)等不同模式的考核方式。按照工程教育的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),課程體系的評(píng)價(jià)方法主要從12個(gè)方面進(jìn)行:①工程知識(shí);②問(wèn)題分析;③設(shè)計(jì)/開(kāi)發(fā)解決方案;④復(fù)雜工程問(wèn)題研究;⑤使用現(xiàn)代工具;⑥工程與社會(huì)影響評(píng)價(jià);⑦環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展理解評(píng)估;⑧職業(yè)規(guī)范;⑨個(gè)人和團(tuán)隊(duì)角色承擔(dān);⑩溝通;?項(xiàng)目管理;?終身學(xué)習(xí)。

在評(píng)價(jià)方式方面,重點(diǎn)研究項(xiàng)目+團(tuán)隊(duì)+競(jìng)賽等全方位的考核,不再以單一的考核方式為主。

3.4 實(shí)施方案

(1)線(xiàn)上資源建設(shè)

按照知識(shí)模塊內(nèi)容,分批次建設(shè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)資源,并且可以發(fā)掘?qū)W生“傳幫帶”的作用,鼓勵(lì)學(xué)生開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)資源,開(kāi)展小組式學(xué)習(xí),不斷優(yōu)化相關(guān)資源,并逐步開(kāi)發(fā)測(cè)試題集,對(duì)線(xiàn)上資源的學(xué)習(xí)有相應(yīng)反饋。

(2)開(kāi)發(fā)實(shí)際應(yīng)用案例

以項(xiàng)目制為依托,結(jié)合教師和競(jìng)賽中的實(shí)際應(yīng)用項(xiàng)目,打通從理論到應(yīng)用的通道。比如在《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能》課程中以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為依據(jù),著重培養(yǎng)學(xué)生自主搭建深度學(xué)習(xí)框架的能力,貫穿簡(jiǎn)單的人工智能案例,達(dá)到人工智能與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的高度融合。

依托實(shí)習(xí)實(shí)踐基地,開(kāi)設(shè)相關(guān)知識(shí)的訓(xùn)練營(yíng),引進(jìn)企業(yè)工程師,促進(jìn)真實(shí)案例在企業(yè)落地,引導(dǎo)學(xué)生提前進(jìn)入工程項(xiàng)目的實(shí)際訓(xùn)練,不斷提高項(xiàng)目實(shí)操能力。

(3)以賽促教,賽教融合

以中國(guó)軟件杯大賽、全國(guó)大學(xué)生人工智能大賽、全國(guó)大學(xué)生物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)大賽和挑戰(zhàn)杯、國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽為依托,將參賽過(guò)程的實(shí)際表現(xiàn)融入課程的平時(shí)成績(jī),最終比賽結(jié)果可直接作為考核結(jié)果,學(xué)生在比賽過(guò)程中積累相關(guān)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),反向促進(jìn)教學(xué),真正實(shí)現(xiàn)賽教融合。

4 結(jié) 語(yǔ)

新工科的建設(shè)重在學(xué)科融合和交叉,要打破原有的學(xué)科框架,以培養(yǎng)復(fù)合型、創(chuàng)新型人才為目標(biāo),不斷優(yōu)化理論與實(shí)踐知識(shí)體系。以最終實(shí)現(xiàn)嵌入式人工智能為目標(biāo),打通從硬件到軟件、從理論到應(yīng)用的完整的培養(yǎng)路徑;利用線(xiàn)上線(xiàn)下相結(jié)合、以工程實(shí)際項(xiàng)目為依托的教學(xué)手段,建立起“基本理論-算法分析-數(shù)據(jù)采集-模型訓(xùn)練-輕量化裁剪-模型部署-應(yīng)用測(cè)試”的全周期項(xiàng)目資源鏈條,不斷在創(chuàng)新型人才培養(yǎng)上有突破。嵌入式人工智能的人才培養(yǎng)之路才剛剛開(kāi)始,建立起完整的實(shí)踐教學(xué)體系有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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