人工智能原理
为积极响应国家低碳环保政策，2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。
电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。
完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。
认证证书申请注意事项：
1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。
2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。
人工智能课程心得
我第一次听说人工智能这个词源自初中的时候AlphaGo与李世石的围棋比赛，印象中的AlphaGo以大比分的优势击败了李世石，后来经过了解知道了在2016年比赛时的李世石是近十年来获得世界冠军最多的棋手。从表面上来看，李世石当时是和一台机器下棋，实际上也是与历史上所有的围棋高手下棋。在2017年AlphaGo再次挑战我国棋手柯洁，以3：0击败了柯洁，此时是AlphaGo2.0。在1.0时代并不是真正的人工智能，只是基于大数据是一些查询的检索，在他的棋路够熟，反应够快的前提下，是有机会能赢得。AlphaGo2.0就完全不同，它像人一样有学习能力和思考能力，能够通过一些基本规则，通过不断的学习，得到异于人类的能力。能够像人类一样去学习，思考和行动，才叫真正的人工智能。通过强大的算力和先进的算法，人工智能可以在短时间完成人类在几千年都不能完成的事情，所以，运用好人工智能，就可以让人类社会产生巨大的进步，这种进步在以前是无法想象的。
通过一个学期的人工智能课程的学习，自己也只是浅浅的入门了，了解了人工智能这门学科的应用，一些知识的表示方法，真正人工智能的核心部分我还没有完全的接触到，一个是这门课程的安排仅仅靠这些课时学懂一人工智能这门学科显然是不可能的，另一方面自己在这方面花费的时间精力去深入了解也是完全不够的。
人工智能是一门十分有发展前景的同时对我来说具有挑战性的科学，想要学好这门课程必须要懂得计算机知识以及基本的算法认识。人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。虽然这个课程中上机题并不完全是自己独立完成的，在网上找到了一些代码，学习这些算法的每一个代码块的意义从而有了一定的理解和认识。可以说是反向学习的过程，从已有的代码学习其用法，再到对宽度优先搜索以及遗传算法有了自己的认识。即使网上相关的代码十分的多，但是在学习代码的过程中我也有自己的调试以及修改，使其更符合上机的要求。经过反复的调试，在期间不断的思考以及理解，才对一开始对上机要求中的文字的陌生到代码实现后对算法有了更加清晰的思路。
十四五”规划建议列举出的几大前沿科技中，人工智能位列第一，预示着其未来的良好发展前景。图灵提出“机器可以具有智能”的观点受到了各种批判,其中有关“机器能否具有意识”的观点引起了学界讨论,塞尔通过“中文屋”思想实验与图灵测试进行类比,指出机器没有智能的原因在于缺少产生意向性的生物基础。计算机将会向网络化，智能化，并行化方向发展，人工智能的总趋势，通过理论联系实际，与其他学科交叉，逐步走向应用，在应用中体现人工智能的理念。
在机器学习这一章节的学习中，我了解过基于人工智能与医学影像方面的交叉应用，科技从人民中来，又回到人民中去，个人觉得十分有意义并且有发展前景。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心，基于人工智能在医学影像方面[1]突破了传统方法的技术壁垒，是近些年发展最快的领域之一。医学影像+AI目前已应用于临床，在病灶识别和诊断、疗效评估等方面辅助医师做出了出色的成果，大大提高了医师的诊断效率。本文对医学影像+AI的发展历程，现状和未来可能的发展方向进行综述，辅助相关人员进一步了解该领域。医学影像作为临床和科研的一种可视化手段，在医疗健康领域发挥着极为重要的作用。人工智能技术的发展有可能从根本上改变医学实践的方式，将会在很大程度上推动个性化医疗和精准医疗的发展。
22中山大学人工智能学院 上岸经验分享帖
文章目录前言考研成绩个人情况核心问题1.为什么要考研2.考不上的话怎么办3.怎么选学校备考建议备考过程建议数学数学建议第一轮：3月上旬-7月上旬第二轮：7月下旬-9月份中下旬第三轮：10月份-考研结束408复习方法第一轮（4月份-8月中下旬）第二轮（9月份-11月上旬）第三轮（11月中旬-考研结束）英语考研英语核心：单词+长难句翻译单词学习：长难句第一阶段（5月份-8月份上旬）第二阶段（8月下旬-11月）第三阶段（11月-考研结束）政治复试判断自己是否进复试如何准备英语前言考研成绩我2022届上岸中山大学人工智能学院，初试总分是389分排名第三，复试424分，总分813排名第三。虽然对比起很多的大神不算什么，但是对于大学期间都在摆的的同学来说感觉我的经历还是有一定的参考价值的。我的分数情况政治76，英语89（专业第一），数学113，408是111。分数很平均。
个人情况我本科是广东一所普通211软件工程的学生，本科期间基本就是摆子。每天都在玩耍和焦虑中度过。前三年，绩点都是属于中流水平不高不低没有挂科记录，但是真实能力没有多少，高数卷面挂科，靠平时分被老师硬生生拉起来，英语也是在及格线徘徊；英语4级飘过（469），6级没过；拿了个蓝桥杯国赛3等奖，还有个微信小游戏比赛三等奖；参加了很多的社团活动。
核心问题1.为什么要考研为什么要考研？这个恐怕是很多正在准备考研都没有想明白的问题。
是要提升自己的学历？是喜欢追求科研？还是因为前三年都浪费了需要读个研究生来缓冲？如果要想自己沉下心来准备考研的话，需要自己好好地想好这个问题的答案。
我个人觉得如果能够找到大厂的工作的话，在大厂工作三年有可能比读三年的研究生收益更大吧。
2.考不上的话怎么办这问题是我在考之前想地最多的问题。也是最让我焦虑的问题。
考研只有两种结果：什么都有or一无所有。毕竟考研不像高考和找工作，这家上不了我们去下家，考研是一次性的。至于说调剂，如果你的目标是比较高的，本来就是211及以上的学生来说的话，想调剂回一个比自己本科院校好的学校还是比较难的。所以说要是选择考研是要明白这一点的。考不上的话大概率会选择二战，或者说你本身基础比较好的同学也有可能找工作上大厂。
我当时的想法是考不上的话就去二战，所以自己基本上是破釜沉舟背水一战。
3.怎么选学校择校也是一个很重要的点。如果你的目标只是有书读的话，建议考回自己的本校；如果想考比自己本科好的院校，需要慎重掂量自己有几斤几两。
个人建议：尽量避开热门的院校，或者选择热门985的非热门学院。（后者个人感觉最优选，只是个人建议，还是需要同学们自己权衡的）
原因如下：
985院校肯定是全中国的学子都想挤进去的，我们不能保证自己真的有那个能力打败一众的学霸，所以报考985的压力肯定是很大的，一些实力强劲的双非也是我们很好的选择比如深圳大学计算机。虽然我们不能保证自己能打败一众的学霸，但是我们有时候可以选择一些小聪明的手段。比如说我是考中大计算机类的，很多人会自然联想到就是计算机学院，然后去搜计算机学院的分数是多少。21年中大计院22408的平均分是399，这一看直接吓傻了。很多人就会去放弃进一步深挖。其实像中大有很多个计算机类的学院。珠海的软件工程学院，人工智能学院，还是就是深圳的网络安全学院。这些学院都是近几年才成立的，但是老师大多都是从计院调过去的，所以师资水平也不会差。近几年很多的985都新成立了人工智能院与网络安全院，同学们都可以考虑一下。还有一个取巧的建议就是同学们可以考虑下不是很热门，成立没多久，而且上一年分数小炸的学院。这些有可能会有捡漏的可能。当然，再多的技巧也没有我们踏踏实实的复习，实实在在的实力重要，技巧只能锦上添花，并不能雪中送炭。这些建议只是个人的一些思考结果，同学们还是需要结合自身的情况去权衡。
备考建议备考过程建议个人强烈建议备考期间每一天复习时间一定要规律。我是每天的安排是：8：00起床洗漱吃早餐，8:30左右去到图书馆开始学习。8:30-12:00复习数学；13:30-17:00复习专业课；17:00去踢足球与吃饭；19:00-22:00前期是全部英语，后期是政治英语相互协调；22:00-23:00在学校边逛边背单词。
虽然这里明面上算是11个小时的学习时间，但是毕竟我不是铁人，学习过程中肯定会有开小差的（期间不会碰手机）。我个人感觉满打满算应该会有7，8个小时左右的真正学习时间吧。
有几点一定要注意的是：
学习期间不要碰手机！不要学个20分钟就说休息一下，那样是在骗自己的。每天玩手机时间不要超过3个小时！背单词除外哈。一周可以选一两个下午晚上休息一下，出去看看电影吃个饭什么的，但是尽量不要休息个一整天。因为人的惰性，玩了一天之后，第二天很难马上回到之前学习的状态。还需要浪费时间来调整自己的状态，反而起不到劳逸结合的效果学到崩溃的情况是肯定会有的，越到考前越频繁。我建议最好放松的方法不是玩手机放松，最好的方法是去做运动出汗。这一招屡试不爽！！！学习时候真正学进去人是会感觉很开心，分泌很多多巴胺。数学因为本人的数学水平比较平庸，所以准备的时候比较长。我考的是数二包括高数和线性代数（下面的讲解的数学统一包括高数和线代）
数学建议现在高数部分的考察是越来越趋向于考察学生对于各种公式的理解，趋向于考基础，而不是以前那种千遍一律的题型。最好的学习方法就是理解每一个公式他的原理，理解是怎么来的。而不是像以前那样只是某一类的题型做得烂熟，但同一个知识点换一种题型就不会做。22年数二的选择题就是一个很好的例子。
虽然说数学刷题很重要，但是在刷题之余一定要学会停下来，思考每一道题的考点，为什么要这么考，不要觉得停慢慢思考就亏了，鲁莽地刷题反而会学不到真东西。
对于那些经典的，多次重复错误的一定要做错题！。做错题时候要将题目记录下来之后在旁边自己独立做一次，切忌只是单纯地将参考答案抄一遍。
做错题千万不要自我感动，做得很精致，在一道题目上花一两个小时修的很精致，这个没必要，自己复盘时候能够看懂就足够了。错题是让自己复习回忆知识点用的，而不是给别人欣赏用的！
第一轮：3月上旬-7月上旬入了汤家凤的1800并跟汤的基础视频，但是可能汤的风格是比较像传统的老师。很多时候是喜欢用传统的代数方法来推导知识点，不太喜欢用直观的画图方法来讲解，我个人感觉不太适合我自己。其次是1800题目属实有点太多了，写着写着就会心烦，而且相邻的很多道题目都会是相似重复的，所以我做的时候就不由自主得直接套用上一道的题目中用到的方法，而没有去思考这道题目为什么用这个方法，导致了感觉自己前期的复习效率低下。（当然也有可能是自己摆了太久不知道怎么学习了，没有喷汤老师的意思）后面第一轮做完了1800的基础部分就没有继续做提高部分了。
第二轮：7月下旬-9月份中下旬第二轮我主要是做武忠祥的严选题和李永乐的线性代数严选题。严选题是真的好东西，里面还有留有空间给我们做笔记，记录没有弄清楚的知识点。在做完后可以重点看笔记来二刷或者三刷自己的错题。
个人推荐高数部分可以全程跟武忠祥，特别是提高的时候必须武忠祥。武忠祥的严选题，如果可以每一题都弄懂的话，一定会受益匪浅的。线性代数：线性代数部分我看了一圈感觉汤家凤和李永乐都挺不错的，同学们可以自己两个都看看来选择跟哪一个。
第三轮：10月份-考研结束这段时间就是在不断地刷各种试卷。首先最重要的是近10年的真题，其次是李林的6+4和合工大的卷子。李林的卷子真的强烈推荐，李林卷子难度适中，个人感觉难度非常贴切近几年的考研真题，考题的题型风格也是很贴切，个人觉得比16年之前真题更加贴切近些年的真题难度；合工大的卷子难度则会高一点，但是因为发货太晚了，最后也没有做完。除此之外我还刷了张宇的八套卷和4套卷感觉难度适中，出乎意料的会题型较多。
考前的一个星期就停下来，每天做几道练练手即可，重点放在自己以前的错题上面了。
408个人建议能考408就考408
改考408肯定是计算机考研的大趋势，要是你选定的院校在你准备到9月份的时候突然改考408的话会让你措手不及，预先准备408让我们能选择学校学校更多。我有个朋友在一开始是准备厦大的自命题的，9月份简章出来的时候突然改考408，也让他有点措手不及，最后只能改考一个普通的211。把408学好了，后面纵使考研失败了也不愁找工作的，中小厂的面试题目大多都是与408和数据库相关，大厂就有难度了。有了408的底子，找工作也不至于措手不及。各大院校复试问题也是围绕408展开的。所以说考计算机的学生准备408一定不会亏。因为前三年基本都是摆子学生，我也很感谢自己当初没有怕辛苦选择了准备408.
复习顺序：数据结构（1个月）->计组（1个半月）->操作系统（1个月）->计算机网络（1个月）
复习方法试着用自己的话来总结知识点（费曼学习法）。不要仅仅听课，听完课自己停下来理顺一下思路，408的知识点比较多，不理顺的话容易会混乱。学有余力的话可以看看我们本科教材和经典的黑书，王道书本知识点有很些地方没有说得很细致，但是408考试时候有时候会考到。所以想追求120分以上的同学不能只拘泥于王道书本。个人觉得408考试是泛，但普遍不会很深（有几题考细致执行来增加区分度）。如果知道知道知识点的话一般都是做得出来，一般不会像数学那样知道考点也做不出来的情况。所以不用太过于担心，难度大概就是我们高考理综生物化学的难度。第一轮（4月份-8月中下旬）第一轮使用王道的4件套，先一章一章或者一节一节听王道的课程，边听边在王道书上做笔记。然后完成王道每一章节的课后习题选择题，学有余力的建议可以把大题也做了，第二轮就会印象更加深。
有iPad或者是Mac的推荐使用marginnote，将王道中重点的图截图记录起来。因为王道ppt上的图很多时候会比书本上的通俗易懂很多。在第二轮与复试复习中都很有帮助。
第二轮（9月份-11月上旬）这个时候前面做下来的笔记就有作用了。重新认真看书和看自己前面做笔记。自己复习一遍然后做后面的习题。重点是大题和第一轮的错题。因为第一轮的基础，第二轮每一门的复习大概是两个星期做一点就可以做完了。复习过程中可以自己独立去讲述一下各个重点的模型。比如过文件系统执行过程，中断，分页系统等等。
第三轮（11月中旬-考研结束）这段时间就是大量刷题。这段时间是我感觉自己进步最快的时候，从卷子里面可以发现我们很多缺失的知识点。因为408的难点就是他的知识点很多，所以刚刚开始刷题时候肯定会发现我们自己有很多不懂或者忘记的地方的。可以先做09年到19年的卷子，剩下的三套留着考前两个星期做总模拟。卷子可以两天一套，第一天完成卷子并对答案，然后第二天去复盘每一道错题，分析考点，找到自己不足的地方。强烈建议：每一套卷子都是计时3个小时内完成，切忌不计时分开做。
真题做完之后可以试着找王道的8套卷和研芝士的预测4套卷来做。王道的8套卷选择题还不错，大题一般般可以有选择地跳做，但是王道8套卷里面会有一些不严谨的错题，搞懂知识点就好不必太较真，真题不会出现这种情况；研芝士4套卷值得一做，特别是近22年添加了新的考点但是22年没有怎么考的情况下，研芝士有新增考点的题目，可以让我们有个底，卷子也更加接近真题。唯一缺点就是有点小贵。
考前的一两个星期就不要大量刷题了，保持手感就好，重点看自己以前没有理清楚的知识点与错题。
英语同学们在上面也可以看到，我的英语基础不好，英语6级也没有过，但是最后反而是英语考得最好。这有运气的因素，但我考研期间探索出来的英语学习方法也是有很大的原因的。
考研英语核心：单词+长难句翻译单词学习：背单词的时候不能只背单词，一定要结合语境来背单词。很多单词中文意思相近，但是用法表达的情感是完全不一样的。背单词时候多点注意长得差不多的单词，用笔记本记录起来！！这个很重要！考研单词有5000多个，经常因为记混了，得出了完全相反的句子意思。下面是我记录相近单词的笔一些笔记。考试前重点复习这个相近单词本。下图是我做记录长相相似单词的笔记。3.近年真题出现的英语单词一定要全部都会！考研英语经常会复现之前考过单词。
长难句背作文：背作文是学习长难句的绝佳伴侣。背作文不是死记硬背，我们可以买一些考试专门的作文书（最好是句式稍微复杂点的，嵌套从句，多个of连用，有中文翻译的那种）。先通读英语作文，然后看着中文用英语作文中的句式来翻译出这片作文，最后是脱离稿子，用一种翻译的思维来背诵出这篇文章。这样可以让我们真正学会如何用那些长难句而不是纸上谈兵的理论，也因为我们会运用它，所以在做阅读遇到长难句找句子主干也会更加得心应手。同时也是在为后面的英语作文做准备，一石二鸟。大概背个十左右篇就会有很明显的提高了。翻译以前的真题。可以试着翻译以前的真题，特别是长难句。这个东西只能练出来。第一阶段（5月份-8月份上旬）重点放在00年到10年考研真题的阅读上面和背单词上面。每天精读里面的考研真题的阅读和完形一篇到俩（我是每天一篇）。不要急着做题目，翻译里面的每一个句子，然后找出不会的单词。刚刚开始肯定会有很多的单词不会的，不用担心，只要不是英语大佬谁都是这样。坚持个十来篇就会有很明显的效果。
下图是我精读时候做的一些笔记：每天抽半个小时到一个小时来背单词，单词量视自己水平而定，一般需要过两到三次。
我当时是用扇贝每天50个新单词，然后复习150个旧单词，后面觉得进度有点慢就加到了60个新的，180个旧的。
第二阶段（8月下旬-11月）开始计时做英语真题。因为从10年开始分英语一、二了，我是先做英语一的阅读和完形。每一篇都开始规定时间做，因为英语比较差，一开始是25分钟一篇，后面是20分钟，最后大概是15分钟左右可以做一篇了。一开始是一篇一篇做，后面慢慢加上去变成一次性做两到三篇。每次做完之后都要像阶段一时候那样认真精读复盘。
最好把英语一和英语二的后两三套留下来最后模拟。在做完之后可以选择从头开始二刷一遍，按自己的节奏而定。
相较于英语一，英语二的难度是明显底很多的。所以在经历完英语一的拷打之后，我再做英语二明显就感觉自己的正确率上去了。每一张卷子阅读都是错2-4个左右，完形错4-6个。
9月份中旬左右开始背作文。我用的是王江涛的作文书，大概背了20篇左右吧。里面有分类英语一和英语二应该背哪些的指引。
当然单词不能停！这个差不多开始背第二轮单词了。
第三阶段（11月-考研结束）这个时候就可以开始翻译和作文。说是现在开始，但是前面精读阅读的过程就是在不断练习翻译题了。所以这个时间段翻译真题会很快上手的。
前面留下来的几套英语卷子认真计时完成，计时3个小时完成包括翻译作文的整套卷子，这个一定要练习，很多同学会抱着侥幸的心态，只做阅读，不做作文，真正到了考场时候很容易会手忙脚乱。
以前准备的相似单词，高频出现单词也在这个时间段重新复盘，确保上战场前前几年出现过的单词自己都是很熟悉的。
背作文和背单词这两件事，不到考研结束不能停！
政治政治是开始地最晚的一门，我差不多是10月份才真正地全身心地准备政治。政治感觉除了原来就是马克思学院或者文科的学生第一遍都是觉得一脸懵逼听不懂的，这是很正常的。
第一遍我们可以把它当成是刷剧那样，选择徐涛或者是腿姐都可以，可以在吃饭或者学累了去看看提高班的视频。第二遍强推腿姐的技巧班。第一遍听完之后我们会感觉脑子很懵逼，听到的知识点完全串不起来的样子。腿姐的技巧班会帮你把重点知识点串起来，并且给出很多听起来很对但是其实是错的“经典错误，标准0分”例子。过完腿姐技巧班，保持每天都刷50到100道题选择题（刷题也要做错题标出不会的知识点），11月份左右每天跟着腿姐带背。
11月中旬时候，各个老师的模拟题都会出来。优先把肖秀荣8套卷选择题都每一个知识点都弄懂，大题基本不用看。然后也可以做做其他老师比如说腿姐的腿四选择题。
肖四12月上旬左右会出来，然后每天晚上就背肖4大题，一个b站up主空卡的带背我感觉还不错的，他会运用图画来让我们更加容易背诵肖四的知识点。睡觉之前抽空用小程序刷几十道政治选择题一直到考研。
上战场时候可以选择买考研尺，对于卷面的整洁度确实有很大的帮助。
最后我的选择题38分，大题也是38分我已经很满意了。
复试判断自己是否进复试考完之后立刻对答案，个人建议不要说想玩开心点而不对答案，这个可不利于你后面的规划。这个时候你答案是会记得很清楚的，对于自己记得不是很清楚的题目，一般判错。如果对出来的分在你报考院校上一年分数线以上的话，就大概率可以进了。如果说还是不是很稳的话，也可以选择一边准备找工作。找工作的很多八股文也都是408里面的内容，也是在无形之中复习了复试内容。如何准备询问师兄师姐，知乎等找上一年的模式来准备。
像中大的话就重点看以前本科的内容,还有做过的项目，一直以来的风评是特别喜欢问数学相关的问题的。高数，线代，离散，概率论，408，数据库，人工智能，软件工程都可以着手准备。（确实很多）
英语大多院校是英语口语或者是英语翻译。
对于英语口语一定要开口练习，可以找身边考过雅思的朋友帮你联系英语口语。试着用英语与你朋友交流，让你朋友用英语询问常见的复试英语问题。
-----------------后面内容日后再写，开摆打游戏去了[doge]-----------------
站在人工智能的肩膀上适应未来
11月12日，“人文与科技：第二届新时代人工智能通识教育全国教学研讨会”在上海大学召开。专家学者围绕“新时代人工智能通识教育”展开研讨，旨在积极打通学科门类，推进“新工科”“新医科”“新农科”“新文科”建设。会议由上海大学教务部和上海大学出版社主办，超星集团、顾晓英工作室和“智能社会及其伦理建构”创新团队联合承办。
上海大学党委常委、副校长聂清，上海市社会科学界联合会党组成员、副巡视员、研究员陈麟辉，教务部常务副部长彭章友，教务部副部长顾晓英，计算机学院副院长李晓强，文学院教授谭旭东，法学院副院长芦雪峰，生命学院、医学院副院长肖俊杰，理学院物理系副系主任张永平，马克思主义学院副院长焦成焕，复旦大学高教所原所长熊庆年，华东师范大学教育信息技术系主任顾小清，中国高等教育学会大学素质教育研究分会秘书长、海南师范大学通识教育中心主任董宇艳，上海大学出版社董事长、社长戴骏豪，超星集团教学设计总监、教师信息化教学培训专家赵玉霞等围绕主题作了相关报告。会议开幕式由上海大学教务部常务副部长彭章友教授担任。上海高校思政课名师工作室主持人、上海大学教务部副部长顾晓英教授主持后两个节段的学术交流环节。
上海大学党委常委、副校长聂清在致辞中发问，“人工智能在全人教育当中的内核是什么”？“为什么人工智能教育对未来的学生而言是必须的、必要的”？“我们如何在课程形态当中体现人工智能教育的交叉性”。随着人工智能时代的到来，我国率先应对时潮出台战略规划和战略方案。上海大学紧随国家步伐率先提出人工智能通识教育，这对于上海大学这样一个综合性大学来讲意义重大。人工智能通识教育课程教学，既对接世界趋势和国家战略，也对我们人才培养体系、课程建设、教学方法的改革有着特殊意义。这组人工智能通识课程，从“德”“智”“体”“美”“劳”各层面对人工智能展开讨论，融合多学科交汇授课模式，真正意义上实现通识教育的理念。通过通识课程的传播，使大学生跟紧时代潮流，率先思考与体会如何站在人工智能的肩膀上迎接未来挑战。这些课程的成功，有利于增强上海大学及其他高校学生对于未来、对于未来人类社会生活空间、生产空间的好奇和探索。聂清建议人工智能系列课程不仅仅辐射本科教育，还要考虑本硕博连接，更多考虑可持续开设等问题。她希望本次会议能够形成一些共识，产生一些火花，开启一些智慧，打开更多的视野，能够让人工智能通识教育越办越好，努力培养一代有想象力、有创新精神，有家国情怀的建设者和接班人。
上海市社会科学界联合会党组成员、副巡视员陈麟辉研究员致辞，肯定了上海大学人工智能系列课程的成功。以报刊、媒体“人工智能热”为切入点，他指出近年来随着人工智能推广带来政府政策催生及高校进行的一系列研究等，包括出台了政府的产业规划和推进相关学科建设的要求。面对人工智能的不断渗透，人们对待人工智能的态度，一是不过赞也不担忧，二是要保持一颗敬畏之心，三是平常之心坦然接受。人工智能不会威胁人类的生存与发展，恰恰相反，智能技术必然参与到社会的发展中去，推动人类社会的进步，更好服务于人类。“人文与科技：第二届新时代人工智能通识教育全国教学研讨会”切合时代的发展，在通识教育领域，为培养和规范新时代接班人对待人工智能的理解和态度作出贡献，期待上海大学人工智能通识教学的探索与创新一如既往走在全国乃至世界前列。
上海大学教务部副部长顾晓英教授认为，大学教育应该是全人培养。借通识教育的平台，可以引领学生明大势；把多学科优秀教师串联起来，采取优势学科到课堂的“项链模式”授课，用学科把思政融入学生的心田。人工智能系列课程紧密对接国家战略，有效落实了教育部“四新”要求尤其是新工科建设要求和《高等学校人工智能创新行动计划》的要求。2018年春季学期起，上海市课程思政教学科研示范团队“顾骏团队”和上海高校思想政治理论课名师工作室——“顾晓英工作室”联袂策划，率先在上海大学的通识教育版图里首创“人工智能”系列课程。以人工智能专业知识为载体，思政教育为“催化剂”，把“培养什么人”“怎样培养人”“为谁培养人”无痕融入课程教学，给学生深度学习的场景体验和跨学科思维训练，可以激发想象力，增强学生养成纵横交错的宏观视野与把握大势的格局。学校致力于人工智能系列课程教学创新，多次举办直播课、工作坊和全国性教学交流会，这组课程成果业已受到了广泛关注。学校还注意成果固化，做到见人、见课、见书、见文章。随堂录制的5门系列课程全部上线成为慕课，通过。这一切归因于这一系列课程融入了“人文”，渗透了“课程思政”。
“智能文明”“人文智能”“智能法理”“生命智能”和“量子世界”五门课程的负责教师分别作了课程建设交流。他们是上海大学计算机学院李晓强副教授，儿童文学作家、文学院谭旭东教授，法学院芦雪峰副教授，生命学院、医学院肖俊杰教授，理学院物理系张永平教授分别带来“‘智能文明’的思考与探索”“在人文和智能间拎上一个创造力的螺丝：‘人文智能’课程思考”“科技的进步法律的应对：‘智能法理’课程建设与思考”“将生命教育融入智能：‘生命智能’课程的创立与实施”以及“‘量子世界’中的科学精神及思政元素”主题报告。
大学出版社的使命就是引领先进文化的发展，服务学校教学科研创新前沿。上海大学出版社董事长戴骏豪社长介绍了如何服务人工智能系列通识课程的教材出版。2014年，从《大国方略》《大国方略课程直击》开始，系列课程教学团队就和出版社紧密合作，实现无缝对接深度融合、同向同行，形成了“一课两书”的品牌效应，得到了各级重视，社会认可。在“一院一大课”系列课程教材出版引领下，面上各门课程思政领航课、示范课也在逐渐对接出版社。出版社将力争做好服务国家战略的主题图书出版与发行工作，打破常规，精兵强将全心投入，做到精益求精，力争宣传到位。去年7月，上海大学“人工智能”系列课程丛书已签约国外知名出版商，推进通识课程思政教材走向世界，填补出版界的空白。
复旦大学高教所原所长熊庆年教授带来题为《面向未来的大学生核心素养》的报告。核心课程就是塑造一个学生的基本素养的过程。素养是指学生应具备的，能够适应终身发展和社会发展的必备品格和关键能力。未来的通识课程就是要让大学生具备这样的必备品格和关键能力。谈到未来人工智能给社会带来一系列的挑战，他认为可能有正面的，也有负面的。社会与哲学分支的变革是意义深远的，同时也隐含着巨大的威胁。上海大学率先开设的“人工智能”系列课程正是在面对着这一威胁，迎接挑战，克服困难，致力培养学生应对未来挑战的基本素养。熊教授指出，通识教育本质上是面向未来的，借助智能教育课程载体能指引学生找到自己人生的路，在未来不迷路。高校通识教育应该要“用历史告诉未来，用文化浸润未来，用科学洞察未来，用艺术审视未来，更要用新的思维去前瞻未来、拥抱未来。”
华东师范大学教育信息技术学系主任顾小清教授的报告题为《关于智能教育博士通识课程的设计与思考》。她介绍了该校已开始实施的智能教育博士通识课程设计方案和探索思路。她介绍，华东师范大学智能教育研究院已经为跨学科的博士研究生开设了人工智能通识课程，在充分发挥该校教育学科和信息技术学科优势的基础上，进一步发挥教育、人工智能等学科在培养复合型人才，推动人工智能影响教育、影响未来、影响发展的积极作用，为人工智能与教育的深度融合提供关键支撑。顾老师介绍了针对不同学科背景在攻博智能教育博士学位需要修读的5门“人工智能”通识课程。她也指出了新课建设中所面临的问题与挑战，如学生学科背景与学科能力不均衡，授课教师学科交叉背景存在不足等。
中国高等教育学会大学素质教育研究分会副秘书长、海南师范大学通识教育中心主任董宇艳教授发表了题为《有灵魂的通识教育》的报告。她首先引入2018年召开的全国教育大会习近平总书记对教师的定位和要求，即教师承载着传播知识、传播思想、传播真理与塑造灵魂、塑造生命、塑造新人的时代重任。新时代的通识教育同样应是人文、人格和人生的教育，倡导做人第一，修业第二。我们要尊重学生需求，文理融合，学科交叉，在广博的基础上求深度，将创新、创造融入通识教育，对接国家战略，做到有灵魂有层次有前瞻，进一步把通识教育专业化，把专业教育通识化。
上海大学马克思主义学院副院长焦成焕教授认为，智能技术与思政教学间可以做到相得益彰。焦成焕提出在通识教育推广的大环境下，马克思主义学院要坚持思想政治理论课程的主阵地作用，不断探索将现代信息技术深度融入思政课教学的授课新模式，做到将现代化教学技术对接马克思主义学院开设的“四加一”门思政课教育教学过程，实现教材体系向教学体系的转化，并以微课的形式镶嵌在课程逻辑体系中，探索基于问题逻辑的思政课微课程在线教学模式，改进中加强高校思想政治理论课教育教学，真正让党的创新理论入眼、入耳、入心、入脑、入行。
有灵魂的通识教育，把育人放在第一位。通识教育育人理念和育人成果的推广，得到会议承办方之——超星集团的大力支持和帮助。作为上海大学网络教学平台合作者，“大国方略”系列课程、“人工智能”系列课程的推广平台，超星集团教学设计总监、教师信息化教学培训专家赵玉霞向大家介绍了“一平三端”，即信息技术助力智能类通识课程教学的实践与发展。在超星平台的帮助下，短短两年，上海大学“人工智能”系列课程已被全国200多所高校3万多名学生修读，真正实现了跨校间优秀教学成果的推广与优质教学资源的共享。
报告结束后，与会者就自己对通识课及课程思政教研探索中遇到的问题，聚焦制度保障、课程规划、课程建设等方面进行了深入交流，现场讨论气氛活跃融洽。
早在2018年春季学期，学校在原有“大国方略”系列课程建设基础上，开拓新定位，首创一组“人工智能”系列通识课程。本次“人文与科技：第二届新时代人工智能通识教育全国教学研讨会”是在上海大学本科教育大会召开之后的一次教学学术研讨会，也是上海大学人工智能通识教育的第二次高层次全国研讨会，体现了学校深入落实立德树人根本任务，体现了学校坚持传承钱伟长教育思想，体现了学校始终坚持面向国家和上海重大需求，矢志持续推进本科教育教学改革。
“一院一智能大课”。这组人工智能系列课程凝聚了一支跨学科教师队伍，其中有多名国家杰青和优青，有资深教授也有后生才。三年多来，教师们始终深耕在人工智能系列通识课程建设领域，教学相长，相得益彰，系列课程教学给教师们的学术研究和教学研究带来新的前沿展拓，成为上海大学通识教育质量提升工程中的一大亮点。
人工智能联姻人文，势必会产生直指人心的效果。这组人工智能系列课程，打通文理、古今和中西，兼有知识传授、能力培育与价值导向三维目标，成为上海市课程思政精品领航课程。课程紧密融合“教”“学”与“研”，将高等教育高质量发展理念落地到一流本科课的建设，鼓励大学生打开脑洞，放飞想象，勇于发现未知，乐于探索未来。
“人工智能”到底对我们的学习生活有什么影响
0分享至人工智能，也称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通电脑实现的智能。人工智能目前尚且是一个高科技技术，还没有形成完整的产业，但是就像几百年前人们发现电一样，当时也是一种新兴的技术，而现今也早已发展为人类不可或缺的一个产业，人工智能不仅离不开电力，它还和电力有着千丝万缕的联系，它正在像电力一样慢慢地侵入并改变着我们的生活。
人工智能的飞速发展，不禁让很多人产生疑问：“人工智能作为一个高科技会给我们的学习生活带来怎样的变革？”看到这个问题，让我想起斯坦福人工智能实验室的主任吴恩达所说的：“100年前电能改变了很多不同行业，包括农业、冰箱甚至通信，现在人工智能也可以改变更多的行业，例如自动驾驶、金融、医疗行业。”目前人工智能正在一点点的挑战那些机器所不擅长的领域，而好多恰恰是人类最简单的感知，但是正是这些最基础、最简单的感知被机器慢慢取代的过程，让人工智能慢慢地融入人类的学习和生活，并慢慢地改变着我们的生活。
1积极意义
1.1提高学习和工作生活效率
由于云计算和API的普及，2019年人工智能将开始为企业带来和提供更有意义的价值，人工智能将会让工作更有效更高效，同时发现更多新的机遇和新的工作方式。就好比清华大学的“云课堂”，过去，学生需要用笔记本手写一个个记录重点，教师使用花名册点名，而大学生在课堂上使用的云课堂app，将能直接理解和保存教师传授的知识点，而教师也能直接在软件签到上更有效率的监督学生的出勤和听课效率等。
同时，随着人工智能在工作场所扮演的角色越来越多，人们不仅会根据它的智商，还会根据它的情商，也就是感知和理解人类所有事物的能力来进行评判。能够理解人类情感和认知状态的能力将成为评估人工智能标准的一部分，从而让公司为工作场所选择哪种人工智能，甚至让消费者决定在家中用哪种虚拟助手或智能扬声器。
“人工智能将超越炒作和媒体的头条新闻。实用的人工智能将专注于让购物变得更容易、让病人更好地参与诊疗、让律师更聪明、让网络安全更强大。我们不会看到永远不会撞车的自动驾驶汽车，但人工智能将在2019年以全新的有趣方式提高工作效率。”企业聊天机器人的创始人RamMenon这样说道。
1.2丰富学习资源与数据
“2019年将是各个组织机构基于自身数据构建专门人工智能系统的一年。考虑到各个组织机构拥有的专有数据量有限，其将会意识到他们需要工具来轻松在内部创建高质量的人工智能数据。”深度学习公司的联合创始人在谈到人工智能与大数据时，这样说道。
同时，随着社会的快节奏步伐的加快，人们对自己记忆力知识储量的要求越来越高，这就要求我们合理安排时间进行有效率的学习和复习。而人工智能的出现，将会带来更多有效率的产品出现，帮助我们丰富学习资源，提高自己的知识储量。例如我们在学习中外新闻史的发展历程的时候，在整个知识框架面前，我们将可以看到各个国家各个年代的新闻发展状况，倘若我们想要悉知民国时期的报业发展，那么这时我们便可以借助人工智能的学习系统来帮助我们填补这一空缺，这样一来，人工智能不仅能丰富我们的学习资源，还能帮助我们省去更多的珍贵时间。
1.3促进部分专业就业的发展
谈到人工智能对专业就业的影响，尤其是在农业专业领域并不缺乏担忧和焦虑。未来的精准农业以及种植更好作物的关键将依赖于人工智能、图像和传感器，这些传感器将能够收集千英亩农场的种植信息并进行学习。随着人们对粮食的需求正在增加，虽然农业学家和农民面临严重劳动力短缺和专业知识匮乏等多种问题，但由于农业经营需求的规模化和多样性，农业从业者需要密切关注劳动力积极性和管理水平，因此，世界各地的农场可以用人工智能技术填补劳动力缺口，而不是取代工作岗位。
2消极意义
2.1网络学习生活的安全存在隐患
随着越来越多的企业依赖人工智能提升自己的产品，不法分子也将利用类似的能力实施大规模欺诈计划，甚至会给企业人员造成数亿美元的损失。一旦自动化落入网络攻击者之手，就能够使用更简单的工具来获取访问权限并渗透进网络，进而干扰我们的网络学习生活。
过去几年，人工智能和机器学习一直是安全行业的杀手锏。恶意行为者也正在注意到这一点。就像是去年十分恐怖的全球多国爆发电脑勒索病毒，受害者电脑会被黑客锁定，提示支付价值约合人民币2069元的比特币才可解锁。
2.2影响部分传统媒体专业的就业和发展
虽然人工智能在许多行业发挥着越来越重要的作用，覆盖从文本翻译、为工业无人机提供动力到患者诊疗等多个领域，但是毫无疑问，任何事物都是具有两面性的，就好比在新闻学下传统媒体的就业与发展将受到很大的影响，许多大学生在对他进行选择时，会有更多的迟疑性心理。
首先，机器新闻写作高效、全天候的模式使它能够生产海量新闻内容。智能写稿机器人较之于编辑记者，更擅长对枯燥的海量数据进行有效的处理，在整体性、精确性和高效能方面，机器人比人具有更多优势。
其次，在突发事件的报道中，人工智能下的机器人新闻写作正在扮演着越来越重要的“守望者”角色。《南方都市报》写稿机器人“小南”首篇春运报道作品共300余字，报到生成用时不到一秒，还写出了“基本都是无座票，一站到底，路途会比较辛苦”这样充满人情味的文字。当人类记者面对突发事件还在惊愕中时，机器人写手已经迅速完成了数据描述和分析、以及进一步的数据价值挖掘、最后迅速完成自动写稿的全过程。因此，人工智能的发展会影响部分传统媒体专业的就业和发展。
人工智能技术是一把双刃剑，有利有弊。人工智能的学习系统能提高学习生活效率，丰富我们的学习资源和数据，促进部分专业行业的发展，但其也会使得网络学习生活存在隐患，影响传统媒体的发展。对于消极影响，我们必须趋利避害，采取积极的措施应对，让人工智能在外面的学习生活中发挥最好的作用。
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