清華大學：2022人工智能深度學習課程高校調研報告（28頁）.pdf

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1、人工智能深度學習課程高校調研報告i前言近年來，深度學習逐漸成為人工智能領域的研究熱點和主流發展方向，各行業都有著強烈的需求。高校更應抓住機遇，迎接挑戰，推進這一領域的發展。為了了解高校人工智能及深度學習相關課程的開設情況，以便更好地配合學校開展實踐教學及校企合作，我們發起了此次調研。本次調研形式為網絡問卷調查。選取的學校分為以下兩類：已申報人工智能專業的高校；未申報過人工智能專業，但參與過清華大學出版社舉辦的人工智能及相關方向師資培訓課程、在清華大學出版社官網或公眾號申請過相關教材的學校。調研主要面向這些學校的人工智能、計算機及相關專業的教師。本次調研時間為 2021 年 12 月 17 日至

2、 2022 年 1 月 20 日，我們共收集到來自 421 所高校的有效數據。本報告首先展示 421 所高校人工智能專業及相關課程的開設情況，分析人工智能課程現有的不足，并總結優質課程應具備的特點；然后分析“人工智能概論”和“深度學習”課程建設情況以及原因分析；接著分析校企合作模式以及學校對企業的具體需求；此外，介紹百度與清華大學出版社合作出版的人工智能及深度學習相關的圖書出版情況；最后對本次調研情況進行總結，并針對百度推廣飛槳框架提出建議。ii目錄一、 人工智能課程開課情況及課程群建設.11.1 開課情況. 11.2 課程群建設情況分析.6二、“人工智能概論”課程開設情況.92.1 開設情況

3、. 92.2 原因分析.11三、“深度學習”課程開設及實踐平臺情況. 123.1 平臺選擇情況.123.2 深度學習實踐平臺選擇.123.3 深度學習的框架選擇及原因分析.133.4 AI Studio 在高校人工智能專業教師中的普及情況.143.5 飛槳在高校人工智能專業教師中的普及情況.15四、人工智能校企合作情況.17五、人工智能相關圖書出版情況.195.1 已出版的深度學習圖書.195.2 已出版的人工智能實踐圖書.20六、人工智能深度學習調研情況總結及建議.216.1 調研情況總結.216.2 針對推廣飛槳框架的可操作性建議.23參考文獻. 24附錄 A 調研學校名單. 251一、人

4、工智能課程開課情況及課程群建設1.11.1 開課情況開課情況通過查閱教育局公布的普通高等學校本科專業備案和審批結果， 將 20182020 年度開設人工智能專業的高校整理如表 1表 3 所示。表 1 2018 年度普通高等學校本科專業（人工智能）備案和審批結果（共 35 所）表 2 2019 年度普通高等學校本科專業（人工智能）備案和審批結果（共 180 所）2表 3 2020 年度普通高等學校本科專業（人工智能）備案和審批結果（共 130 所）2018 年，共有 35 所高校成功申報了人工智能專業。2019 年，共有 180 所高校成功申報了人工智能專業。2020 年，共有 130 所高校成

5、功申報了人工智能專業。截至 2021 年，共有共有 34345 5所高校成功申報了人工智能專業所高校成功申報了人工智能專業。越來越多的高校申報了人工智能專業，可見，選擇申報人工選擇申報人工智能專業已成為國內高校的主流趨勢智能專業已成為國內高校的主流趨勢。人工智能是一門新興的技術科學，它具有多學科綜合、高度復雜的特征，以及滲透力和支撐性強等特點，深度交叉融合了信息科學、認知科學、腦科學、神經科學、數學、心理學、人文社科與哲學等學科1。人工智能課程研究的主要內容包括知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面2。各高校一般

6、依托計算機、電子、軟件、自動化、大數據等專業基礎，根據新一代人工智能的發展趨勢和應用特點，開始新一代人工智能基礎課程，拓展專業課程設置，延伸專業應用，從而獲得新的專業特色和優勢3。楊博雄3等人將新一代人工智能學科的專業建設與課程設置概括為以下三部分。（1）理論課程建設。專業基礎課上除了微積分、線性代數、概率與統計等基礎數學課，還要有數學分析、凸優化等對人工智能很重要的內容，以及矩陣運算、監督學習與非監督學習的應用數學基礎。在專業核心課程設置上，除開設計算機專業的核心課（如 Python、C/C+、操作系統、數據結構、算法分析、智能硬件和分布式并行計算 FPGA 開發等）及平臺課程外，相關3的核

7、心課程還包括人工智能導論（含腦科學、生命科學與認知科學）、機器學習、深度學習、大數據處理與云計算、機器人開發、模式識別、自然語言處理等，實驗平臺支持人工智能硬件實驗平臺、大數據處理與云計算平臺、機器學習與深度學習平臺等。（2）實驗建設。實驗課程設計可以根據人才培養目標和教學計劃安排分為 Python 開發、機器學習、深度學習、智能化應用等模塊進行展開，例如機器學習實驗、深度學習實驗、人臉識別實驗等。（3）實訓課程建設。實訓課程應結合當前的熱點應用進行設計，部分參考案例包括智能機器人、智能金融、智能醫療、無人控制、智能搜索、智能教育、智慧旅游等。下面詳細介紹 4 所高校的人工智能專業課程的設置情

8、況。（1）西安交通大學人工智能本科專業課程采用“人工智能+X”復合專業模式，分為數學與統計、科學與工程、計算機科學與技術、人工智能核心、認知與神經科學、先進機器人技術、人工智能與社會和人工智能工具與平臺八大課程群，共包含 37 門課程，其中必修 25 門、選修12 門（完成所需學分需要選修其中 7 門）1。此外，還特設了“專業綜合性實驗”課程群，以培養學生解決實際問題的能力，詳細課程設置如表 4 所示1。表 4 西安交通大學人工智能本科專業課程設置1課程群課程名稱(學分)必/選修數學與統計(必修 29 學分、選修 2 學分)工科數學分析(12)必修線性代數與解析幾何(4)計算機科學與人工智能的

9、數學基礎(6)概率統計與隨機過程(4)復變函數與積分變換(3)博弈論(2)選修(二選一)信息論(2)科學與工程(必修 21 學分)大學物理(含實驗)(10)必修電子技術與系統(5)數字信號處理(3)現代控制工程(3)計算機科學與技術(必修 9 學分、 選修 2 學分)計算機程序設計(2)必修數據結構與算法(3)計算機體系結構(3)理論計算機科學的重要思想(1)3D 計算機圖形學(2)選修(二選一)智能感知與移動計算(2)4人工智能核心(必修 15 學分、選修 23 學分)人工智能的現代方法(5)必修自然語言處理(2)計算機視覺與模式識別(4)強化學習與自然計算(4)人工智能的科學理解(1)選修

10、(三選二)游戲 AI 設計與開發(1)虛擬現實與增強現實(2)認知與神經科學(必修 6 學分)認知心理學基礎(3)必修神經生物學與腦科學(2)計算神經工程(1)先進機器人技術(必修 5 學分、 選修 1 學分)機器人學基礎(3)必修多智能體與人機混合智能(2)認知機器人(1）選修(二選一)仿生機器人(1)人工智能與社會(必修 2 學分)人工智能的哲學基礎與倫理(1)必修人工智能的社會風險與法律(1)人工智能工具與平臺(必修 2 學分、選修 23 學分)機器學習工具與平臺(2)必修三維深度感知(1)選修(三選二)人工智能芯片設計導論(2)無人駕駛平臺(1)專業綜合性實驗(必修 4 學分)機器人導

11、航技術實驗(1)必修自主無人系統實驗(1)虛擬現實與仿真實驗(1)腦信號處理實驗(1)（2）北京交通大學人工智能專業結合人工智能技術與計算機科學與信息技術， 旨在培養系統掌握人工智能基礎理論、核心技術并具有創新意識、實踐能力、團隊協作精神和國際視野的人工智能領域專業技術人才。學科基礎核心課程包括大學物理、物理實驗、離散數學、電工技術、計算機類專業導論、C 語言程序設計、程序設計分組訓練、工程經濟與項目管理4。專業核心必修課程包括數字系統基礎、數據結構、計算機組成原理、人工智能導論、操作系統、機器學習、知識表示與處理、智能計算系統、數據庫系統原理4。（3）西安電子科技大學為國家首批開展人工智能建

12、設的高校之一， 其人工智能專業的主干課程包括人工智能概論、機器學習（雙語）、知識工程、模式識別、腦科學基礎和人工智能系統實驗等5。（4）東南大學是國家首批申報并設立人工智能專業的學校之一， 其人工智能學院在人工智5能基礎理論和智能化系統及應用方面具有深厚的研究基礎，包括機器學習、知識工程、計算機視覺、自然語言處理、多智能體、圖像處理等主干課程，形成了 AI+影像、AI+法學、AI+機器人、AI+交通等特色方向6。已備案的 345 所高校中，有 313 所高校參加了本次調研，覆蓋率達 90.7%。此外，我們還額外調研了 108 所高校的人工智能相關課程的開展情況。參與本次調研的完整高校名單參見附

13、參與本次調研的完整高校名單參見附錄錄 A A。通過對收集的有效數據進行整合分析，高校開設人工智能方向課程的詳細情況如圖 1 所示。圖 1 421 所高校的人工智能課程開課情況可以看出，所有參與調研的高校（所有參與調研的高校（100%100%）都開設了人工智能相關課程）都開設了人工智能相關課程。其中，覆蓋率最高覆蓋率最高的三門課程依次是人工智能概論、機器學習和深度學習的三門課程依次是人工智能概論、機器學習和深度學習，占比分別為 85.5%（360 所）、79.8%（336 所）和 66%（278 所）。其他被提及的課程還有計算機視覺、人工智能技術基礎、自然語言處理等。被提及率最低的課程是強化學習

14、，僅有 50 所高校開設了該課程，占比為 11.9%（注：由于開課情況在本次調研中設置為多選，所以各選項加和大于 100%）。61.21.2 課程群建設情況分析課程群建設情況分析進一步分析 421 所高校目前的課程建設情況，發現現有的課程體系仍存在很多不足，如圖2 所示。在本調研中，課程不足的選擇設置為多選，因此采用柱狀圖的方式進行展示。圖 2 421 所高校的現有課程的不足現有的課程不系統、缺乏與其他課程的聯系是絕大多數高校教學面臨的問題。因此，建立建立系統的課程群是很有必要的系統的課程群是很有必要的。在課程中加入實踐有助于加深學生對理論的理解，但有 87 所高校的教師指出，其所在學?；局?/p>

15、開設了理論課程，沒有實踐。而在課程中已經加入實踐的高校中，大部分教師認為實驗項目同質化嚴重，基本都是網上公開項目，還有部分教師認為現有實驗環境差。由此可見，為了更有效地開展教學為了更有效地開展教學，不僅要在課程中加入實驗不僅要在課程中加入實驗，還要保證實驗內容還要保證實驗內容，提升實驗環境。提升實驗環境。對現有課程的不足進行分析后， 如何更好地建設和發展人工智能課程群也成為關注的焦點。通過數據整理，總結出好的人工智能課程應有的特點如圖 3 所示。7圖 3 421 所高校認為好的人工智能課程的特點調查顯示，絕大多數高校（384 所，占比 91.2%）的教師認為，好的人工智能課程應注重結合理論與實

16、踐，講解如何使用人工智能技術解決實際問題；有 362 所高校（占比 86%）的教師認為，在教學中可以融入更多行業案例，讓學生體驗人工智能技術真實的落地流程；有 245 所高校（占比 58.2%）的教師提出，人工智能課程還可以與智能硬件相結合，增加課程的趣味性；小部分高校（153 所，占比 36.3%）的教師認為，好的人工智能課程應注重理論講解與公式推導（注：由于特點選擇在本次調研中設置為多選，所以各選項加和大于 100%）。由此可見，大部大部分開設人工智能課程的高校已經意識到融入實踐和行業案例對于人工智能課程建設和發展的分開設人工智能課程的高校已經意識到融入實踐和行業案例對于人工智能課程建設和

17、發展的重要性。重要性。針對行業知識及案例的融入，進一步調研全部高校對適當加入一些行業基本知識是否有助于更好地解決行業問題的看法，發現幾乎所有高校幾乎所有高校（417417 所所，占比占比 99%99%）都認為都認為加入一些行業基加入一些行業基本知識本知識對對解決行業問題解決行業問題是有幫助的是有幫助的，如圖 4 所示。8圖 4 421 所高校對是否加入行業知識的看法9二、“人工智能概論”課程開設情況2.12.1 開設情況開設情況本次調研中，有來自 421 所高校的 421 位教師提交了關于在大一開設“人工智能概論”課程的信息。調查顯示，在本次參與調研的教師中，有 344 位教師（占總數 82%

18、）認為在大一開設“人工智能概論”課程非常有必要；有 60 位教師（占總數 14%）認為在大一開設“人工智能概論”課程可有可無；另外 17 位教師（占總數 4%）選擇了沒有必要，如圖 5 所示。圖 5 在大一開設“人工智能概論”課程的必要性（421 位教師參與調研）在此基礎上，統計教師對“人工智能概論”課程最想了解的課程內容，得到的結果如圖 6所示。10圖 6 教師對“人工智能概論”課程最想了解的課程內容如圖 6 所示，人工智能產業落地案例介紹是多數教師（占總數 80%）想了解的內容。社會AI 人才需求與人才模型、人工智能發展史與標志性事件、AI 相關利于技術原理介紹（非數理）和人工智能算法原理

19、（數理）在具體內容中被選擇的概率為 71%、67%、61%、33%（注：由于想了解的課程內容在本次調研中設置為多選，所以各選項加和大于 100%）。根據圖 5 的分析結果，可見在大可見在大一開設一開設“人工智能概論人工智能概論”課程課程是非常有必要的，是非常有必要的，“人工智人工智能概論能概論”作為一門重要的專業基礎課作為一門重要的專業基礎課，在學生整體的學習體系中起到引導作用在學生整體的學習體系中起到引導作用，在大一開設可在大一開設可以激發學生興趣，使其對人工智能技術有基本的認知。以激發學生興趣，使其對人工智能技術有基本的認知。但因其內容貫穿多個學科，學生理解起來比較困難，因此一些教師認為在

20、大一開設“人工智能概論”課程沒有必要或可有可無。根據圖 6 的分析結果， 可見很多高校教師想更多地了解人工智能產業落地案例和社會 AI 人才需求與人才模型，而對原理介紹等內容進行簡單了解。這是因為人工智能在多行業的落地持續推進，高校需要充分了解社會人才需求，培養掌握相關技術、人工智能產業所需的應用人才。112.22.2 原因分析原因分析一些教師認為在大一開設“人工智能概論”課程沒有必要，對此我們也進行了調查與分析。舉例如下。在西安電子科技大學人工智能專業（本科）的教學進程計劃表中，第一學期和第二學期主要開設高等數學、大學物理等基礎課，以及計算機導論、高級語言程序設計等專業基礎課，人工智能概論課

21、程則在第五學期開設。西安交通大學人工智能專業（本科）的學期安排如下：在第一學期、第二學期和第三學期開設工科數學分析、線性代數與解析幾何、計算機科學與人工智能的數學基礎等課程；在第四學期和第五學期開設人工智能的現代方法等人工智能相關課程?？梢钥闯?，科學、技術與工科學科交叉，相輔相成。人工智能專業培養定位強調“厚基礎”“重交叉”，因此一些高校為使學生掌握扎實的數理基礎、熟悉人工智能的基本方法等交叉學科知識，在內容設置與課程安排上，第一、二學年開設數學等基礎課程，第二、三學年開設人工智能課程。12三、“深度學習”課程開設及實踐平臺情況本次對 421 所高校院校代表提交的 471 份問卷進行調研。由于

22、部分教師提供的問卷存在填寫不完全的情況，故而該部分涉及的有效樣本量與前文所述略有差異。具體的樣本量會在每一節的開頭進行描述。3.13.1 平臺選擇情況平臺選擇情況在本次調研所覆蓋的 421 所高校中，共有 332 所高校的教師表示開設了“深度學習”課程，并且在教學中融入了實踐教學環節，占被調研高校的 79%。與 2020 年調研結果顯示的 236 所高校采用實踐教學方式相比，同比增加了 40.7%（如圖 7 所示），可見越來越多的高校教師也注意到了，實踐教學是實踐教學是“深度學習深度學習”課程中不可或缺的一部分課程中不可或缺的一部分。圖 7 開展深度學習實踐教學的高校情況（2021 年及 20

23、20 年）3.23.2 深度學習實踐平臺選擇深度學習實踐平臺選擇在 3.1 節中提及的 332 所采用了實踐教學方式的高校中，我們又進一步調查了國內高校相關專業的教師在“深度學習”課程中所選擇的實踐平臺。調查顯示， 在深度學習實踐教學中， 被提及率較高的實踐平臺有被提及率較高的實踐平臺有 AIAI StudioStudio （提及率提及率為為 45%45%） 、實驗樓實驗樓（提及率提及率為為 34%34%）、EducoderEducoder（提及率提及率為為 22%22%）等，其他提及的平臺有阿里天池、Kaggle、ModelArts、Colab 等。132020 年曾統計的數據顯示，AI S

24、tudio 提及率為 29%，由于在實際的課程開設中學校經常使用不止一種實踐平臺，在本調研中實踐平臺的選擇設置為多選，因此采用柱狀圖的方式展示實踐學習中在線平臺的選擇情況，如圖 8 所示。圖 8 高?！吧疃葘W習”課程實踐選擇的在線平臺（2021 年及 2020 年）3.33.3 深度學習的框架選擇及原因分析深度學習的框架選擇及原因分析在 332 所采用實踐教學方式的高校中， 我們統計了各高校老師們對于深度學習框架的選擇。清除無效數據（未選擇任何框架）后，得到了 321 所學校在深度學習實踐教學中使用的框架數據。 在這 321 組數據中， 8 81 1% %的教師將谷歌的的教師將谷歌的 Tens

25、orFlowTensorFlow 作為課堂教學中選用的深度學習框架作為課堂教學中選用的深度學習框架。國內最早開源國內最早開源，也是當前唯也是當前唯一一一一個功能完備的深度學習平臺個功能完備的深度學習平臺飛槳飛槳（PaddlePaddlePaddlePaddle），在普在普及程度上有不錯的表現，在高校教學中的提及率位列第及程度上有不錯的表現，在高校教學中的提及率位列第二二，為，為 5050% %。PyTorchPyTorch 和和 TorchTorch 也是經也是經典的主流深度學習框架，在本次調研中應用于高校教學的提及率達到典的主流深度學習框架，在本次調研中應用于高校教學的提及率達到 4949%

26、 %（注：由于深度學習框架在本次調研中設置為多選，所以各選項加和大于 100%）。其他被高校教師提及的深度學習14框架還有 Keras、Caffe2、MindSpore、MXNet 等。關于高校實踐教學中深度學習框架選擇的詳細結果（2021 年和 2020 年）如圖 9 所示。圖 9 高校深度學習實踐教學選擇的框架（2021 年及 2020 年）由此可見，對于想了解深度學習實踐教學的高校教師而言，針對于某種框架的宣傳推廣和對于想了解深度學習實踐教學的高校教師而言，針對于某種框架的宣傳推廣和培訓可以成為吸引教師在教學中使用該框架的方式。培訓可以成為吸引教師在教學中使用該框架的方式。3.43.4

27、AIAI StudioStudio 在高校人工智能專業教師中的普及情況在高校人工智能專業教師中的普及情況AI Studio 是基于百度深度學習開源平臺飛槳的人工智能學習與實訓社區，為開發者提供了功能強大的線上訓練環境、免費 GPU 算力及存儲資源。本次調研中，共有來自 421 所高校的 471 位教師填寫了關于是否聽說過并了解 AI Studio 的內容。調查顯示，本次參與調研的教師中，有 140（31%）人選擇了“聽說過并且正在使用或學習”，268 人（56%）選擇了“聽說過，但沒用過”，63（13%）人選擇了“沒聽說過”，如圖6 所示?？傮w來說，大多數高校老師對于 AI Studio 有所

28、了解，如圖 10 所示。15圖 10 AI Studio 在高校教師中的普及情況3.53.5 飛槳在高校人工智能專業教師中的普及情況飛槳在高校人工智能專業教師中的普及情況飛槳(PaddlePaddle)是中國首個開源開放、技術領先、功能完備的產業級深度學習平臺，由百度公司出品。本次調研中，共有來自 421 所高校的 471 位教師填寫了關于是否聽說過并了解飛槳（PaddlePaddle）的內容。調查顯示，本次參與調研的教師中，有 222 人（占比 53%）聽說過飛槳且正在學習； 有 142 人 （占比 34%） 聽說過飛槳， 但尚未有機會使用； 另外 57 人 （占比 13%）選擇沒聽說過，如

29、圖 11 所示。圖 11 飛槳（PaddlePaddle）在高校教師中的普及情況（2021 年）16值得一提的是，2020 年的調研中， 僅有 27%的被調研教師選擇了“聽說過且正在學習或使用”，39%的教師選擇了“聽說過，但沒用過”，34%的教師尚未聽過飛槳。2020 年的數據如圖12 所示。由此可見，飛槳（PaddlePaddle）在高校教師中已經逐漸普及，并樹立起不錯的口碑。圖 12 飛槳（PaddlePaddle）在高校教師中的普及情況（2020 年）17四、人工智能校企合作情況本次調研中，有來自 421 所高校的 421 位教師提交了關于人工智能的校企合作信息。如圖13 所示，在校企

30、合作的公司選擇方面，主要公司有華為（提及率為 46%）、百度（提及率為 34%）和騰訊（提及率為 15%）。對其他情況再進行分析，可分為兩類：一類是科大訊飛、阿里、中軟、云創、谷歌和東軟等公司；另外一類是該教師所在高校的人工智能專業尚在起步階段，還未選擇校企合作的公司（注：由于校企合作的公司在本次調研中設置為多選，所以各選項加和大于 100%）。圖 13 人工智能校企合作方面的公司統計由此可見， 針對人工智能專業尚在起步階段的高?？梢约哟笮Ｆ蠛献鞯男麄髁Χ柔槍θ斯ぶ悄軐I尚在起步階段的高?？梢约哟笮Ｆ蠛献鞯男麄髁Χ?。 特別地，在調查結果中，一位老師提到“尚未有合作企業，優先考慮百度”。我們也對

31、校企合作模式進行了調研，調研結果如圖 14 所示。校企合作模式的本質在于通過學校與企業間的合作， 實現資源共享與優勢互補。 最主要的合作模式有課程共建 （提及率為 51%）和比賽組織及培訓（提及率為 40%）。實驗室軟硬件（支持）、專業共建、校級戰略合作和科研合作的提及率分別為 39%、36%、35%、33%，可以看出這 4 種合作模式在普及程度上也有不錯的表現（注：由于校企合作模式在本次調研中設置為多選，所以各選項加和大于 100%）。18圖 14 416 位教師選擇的校企合作模式本次調研中，共有來自 416 所高校的 416 位教師填寫了目前人才培養最需要企業給予支持的方向的內容。調查顯示

32、，在本次參與調研的教師中，有 186 位教師（占總數 44%）認為企業需要在案例和數據方面給予充分支持；選擇課程內容及資源、科研項目、實習就業機會、企業師資和軟硬件支持的教師分別為 64 位、52 位、50 位、41 位和 36 位，如圖 15 所示。圖 15 人才培養最需要企業給予支持的方向（416 位教師參與調研）由圖 15 可見， 高校在教學過程中存在案例及數據不足的情況高校在教學過程中存在案例及數據不足的情況， 而擁有足夠資源的企業正好而擁有足夠資源的企業正好可以彌補這一不足可以彌補這一不足。19五、人工智能相關圖書出版情況5.15.1 已出版的深度學習圖書已出版的深度學習圖書清華大學

33、出版社目前出版了深度學習圖書 59 種。其中，大部分圖書面向的讀者群體是想要入門深度學習的人工智能專業相關學生和研究者，適合用作高年級本科生及研究生的教材；少部分圖書作為學術專著出版， 面向更為專家級的讀者。 在 59 種圖書中， 僅有高隨祥等編著的 深度學習導論與應用實踐及畢然等編著的深度學習零基礎實踐是專門基于百度飛槳框架編寫的，占所有深度學習圖書的 3%，如圖 16 所示。前者于 2019 年 9 月出版，面世 2 年以來，已經重印 7 次；后者于 2020 年 12 月出版，已重印 3 次?？梢娫谑袌錾蠈κ褂?PaddlePaddle 框架進行實踐的深度學習教材有一定的需求。由清華大學

34、出版社的例子可以看出，在目前的圖書市場上，有關飛槳框架的圖書品種還不是非常多，因此和飛槳有關的圖書有比較大的市場和出版潛力。圖 16 清華大學出版社基于飛槳框架出版的 2 種圖書205.25.2 已出版的人工智能實踐圖書已出版的人工智能實踐圖書百度針對人工智能教學編寫了 3 種圖書，已于 2022 年 1 月出版。書中涵蓋了大量源自百度飛槳平臺的實踐案例素材，以期通過真實的產業界實戰練習，幫助初學者更好地理解、應用相關知識點，更好完成從理論到實踐的進階，成為真正符合市場需求的應用型人工智能人才，如圖 17 所示。期待這 3 種圖書被更多的師生閱讀、使用。圖 17 已于 2022 年 1 月出版

35、的 3 種人工智能實踐圖書21六、人工智能深度學習調研情況總結及建議6.16.1 調研情況總結調研情況總結我們將本次調研情況總結為以下方面。（1）人工智能課程開課情況及課程群設置。選擇申報人工智能專業已成為國內高校的主流趨勢。截至 2021 年，共有 345 所高校已經成功備案人工智能專業。絕大多數未申報人工智能專業的學校也已經開設或正在積極籌備人工智能相關課程。人工智能課程建議設置為理論課程建設、實驗建設和實訓課程建設三部分。為了更好地開展教學，建立系統的課程群、在理論教學中融入實踐和行業案例都是很有必要的。（2）“人工智能概論”課程開設的情況。很多教師（占總數 82%）認為在大一開設“人工

36、智能概論”非常有必要，因為“人工智能概論”在大一開設可以激發學生興趣，使其對人工智能技術有基本的認知。一些高校為使學生掌握扎實的數理基礎、熟悉人工智能的基本方法等交叉學科知識，也會選擇在第二、三學年開設人工智能課程。人工智能產業落地案例介紹是多數教師（占總數 80%）想了解的內容，這是因為人工智能在多行業的落地持續推進，高校需要培養掌握相關技術、人工智能產業所需應用人才的特點。（3）“深度學習”課程開設情況及課程設置。深度學習已逐漸成為人工智能領域的核心，參與本次調研的絕大多數高校已經開設了對應的“深度學習”課程，也已經意識到“深度學習”課程中實踐部分的重要性。本次調研的高校中，79%已經開設

37、了“深度學習”課程，且引入了實踐環節?！吧疃葘W習”課程建議結合學生的知識背景和學習特點，區分對不同層次學生的教學，從而達到更好的學習效果。（4）“深度學習”課程實踐教學中的平臺和框架選擇。22越來越多的高校教師意識到，代碼實踐教學是“深度學習”課程中不可或缺的一部分。使用純理論教學深度學習內容的高校已不足 10%。百度公司的 AI Studio 人工智能學習與實訓社區在國內高校教育中普及率和使用率較高（提及率達到 45%），是較多高校選擇的實踐教學平臺。參與調研的教師在其深度學習實踐教學中常用的框架為 TensorFlow （提及率為 81%） 、和飛槳（提及率為 50%）。飛槳（Paddle

38、Paddle）開源深度學習平臺在國內高校教師群體內已小有名氣（有 87%參與調研的教師聽說過飛槳），且越來越多的高校教師表示愿意在教學中使用飛槳作為框架。（5）人工智能校企合作情況。一些高校選擇華為（提及率為 46%）和百度（提及率為 35%）作為人工智能校企合作的公司。針對人工智能專業尚在起步階段的高?？梢约哟笮Ｆ蠛献鞯男麄髁Χ?。參與調研的高校最主要的人工智能校企合作模式有課程共建（提及率為 51%）和比賽組織及培訓（提及率為 40%）。在本次參與調研的 421 位教師中，有 186 位教師（占總數的 44%）認為企業需要在案例和數據方面給予充分支持。高校在教學過程中存在案例及數據不足的情況

39、，而擁有足夠資源的企業正好可以彌補這一不足。（6）人工智能相關圖書出版情況。市面上人工智能理論書籍已越來越多，但是實驗類書籍非常缺少。百度已出版 3 種圖書，期待可以出版更多圖書，系統地覆蓋人工智能專業課程群建設需求，讓更多的師生受益。236.26.2 針對推廣飛槳框架的可操作性建議針對推廣飛槳框架的可操作性建議為了更好地推廣飛槳框架，結合調研情況給出以下五點建議。（1）學術會議一般都具有權威性、高知識性、高互動性等特點，好的學術會議、論壇等活動，會吸引很多高校教師。持續參與計算機教育相關的全國性會議、論壇，加大對飛槳的宣傳和推廣力度，可以讓更多高校教師了解飛槳框架的功能和特點。（2）對于高校

40、教師而言，參與課程研修班是在實踐教學中使用飛槳框架的重要過程。持續舉辦全國性的師資培訓活動，可以讓更多的高校教師迅速深入了解飛槳框架。（3）組織比賽、評比活動，可以讓師生共同參與活動，深入了解飛槳框架。目前在“中國計算機實踐教學論壇”中，已舉辦兩屆的人工智能類案例評比活動，已吸引很多教師參與。建議持續組織案例評比、比賽等活動。（4）在深度學習相關的圖書市場中，與飛槳框架相關的圖書種類較少，具有較大的出版潛力。將更多產教融合的先進經驗和技術出版為教材，走進校園，可以讓更多師生了解、使用飛槳框架。在計算機與電子信息類圖書的出版方面，清華大學出版社具有相當成熟的經驗，擁有廣闊的高校渠道和教師資源，百

41、度公司可選擇與清華大學出版社合作，推出以 AI Studio、飛槳為主題的深度學習教材。在高校教師選擇“人工智能”“深度學習”課程教材時，百度公司的相關產品可以借由這些教材獲得更多曝光率，更容易被各種層次的高校選用，從而更好地滲透到高校教師和學生群體中。（5）高校的“人工智能”“深度學習”課程建設與相關領域的人才培養密不可分。建議加大校企合作力度，幫助學校完成課程共建、實驗室軟硬件支持、科研合作、聯合師資培訓等。由于教育具有傳遞和傳播文化的功能，將飛槳深度學習框架大力推廣到高校教師群體，使之將其應用于教學中，可以使高校學生這一群體快速了解和熟悉飛槳框架，并在走向社會后更多將飛槳應用于未來的科研

42、或工作中。24參考文獻1 鄭南寧. 人工智能本科專業知識體系與課程設置M. 北京：清華大學出版社,2019.2 曹耀欽, 秦旗, 余文革. 應用型智能科學與技術專業建設的幾點思考J. 計算機教育,2017(10): 75-77.3 楊博雄, 李社蕾.新一代人工智能學科的專業建設與課程設置研究J.計算機教育,2018(10):26-29.4 北京交通大學計算機與信息技術學院. 2021 級培養方案EB/OL. (2021-12-13) 2022-01-19. http:/ 西安電子科技大學本科招生信息網. 人工智能學院EB/OL. (2020-05-26) 2021-01-19.https:/ 東南大學人工智能學院. 培養概況EB/OL. 2022-01-19. https:/ A 調研學校名單本次調研，我們共收集了來自 421 所高校的數據，名單整理如表 A-1 所示。表 A-1 參與本次調研的全部高校（共 421 所）