加州大學圣地亞哥分校學生在首個AI專業課程中接觸人工智能

超過100名本科生選修了加州大學圣地亞哥分校新開設的人工智能專業，在冬季學期修讀了該專業首門專門課程——CSE 25：人工智能導論。這門課程旨在向學生介紹在接下來四年中將反復接觸的人工智能原理，并平衡那些可能已經自學過人工智能課程的學生與那些對此全新領域的學生之間的起點差異。

加州大學圣地亞哥分校的本科人工智能專業——源自該校十余年人工智能教學與研究的積累——旨在培養計算機科學學生構建下一代人工智能系統、改進當前使用的人工智能系統的基礎架構，并引導學生思考圍繞這些系統及其社會影響的倫理問題。人工智能專業隸屬于加州大學圣地亞哥分校計算機科學與工程系，同時與整個校園相連，包括Jacobs工程學院內的其他學術系以及Hal?c?o?lu數據科學與計算學院。

在首門專業課程中，學生可以了解什么是人工智能，并體驗了從問題定義、數據收集到建模、訓練、評估和部署的端到端人工智能管道。在這門注重實踐的項目式課程中，學生學習了訓練人工智能模型的不同方法；應用編程工具與人工智能模型進行交互；并評估人工智能的社會和倫理影響。他們在真實應用場景中理解了人工智能的核心思想，從頭開始構建小型系統，以體驗模型設計、參數調優和評估的設計挑戰和數學基礎。

"我們的想法是，在人工智能專業學習過程中，學生將在不同深度層次上反復接觸這些主題，"Trevor Bonjour說道，他是加州大學圣地亞哥分校的計算機科學教學教授，負責講授CSE 25課程，也是人工智能項目的主要教師之一。"學習需要重復，所以我們希望通過這門人工智能導論課程，確保所有學生都能接觸到現代人工智能系統的基礎概念，包括神經網絡，他們可以在未來的課程中在此基礎上繼續深入學習。"

在10周的學習過程中，學生探索監督學習、無監督學習和強化學習范式，涵蓋從感知器等經典線性模型到神經網絡、語言模型和Q學習智能體的各種內容。該課程向學生介紹了人工智能中的關鍵數學工具，如概率論、線性代數和多變量微積分。課程貫穿始終的是對數據偏差以及這些模型部署過程中偏差表現的探討。

Bonjour表示，他驚訝地發現大約四分之一的學生此前已經參加過人工智能課程，無論是暑期課程還是高中課程。該課程的最終項目——以小組形式構建人工智能智能體——被設計成能夠讓學生根據自身經驗水平選擇不同深度的項目：已有相關經驗的學生可以開發更高級的人工智能項目，而首次接觸這些概念的學生則可以利用整個學期提供的腳手架支持來創建自己的人工智能智能體。例如，學生創建了能夠為給定圖像生成說明文字的人工智能智能體；能夠檢測視頻素材中的行人的人工智能系統；以及能夠教會計算機玩二十一點等游戲的人工智能系統。

"CSE的大部分機器學習課程都在高年級開設，所以大多數學生入學時對這一領域的了解程度差異很大，"Eric Song說道，他是加州大學圣地亞哥分校的計算機科學研究生，也是這門人工智能導論課程的助教。"我們的目標是將這些概念更早地引入學習，讓每個學生在進入學習時至少有一些基本的了解。"

對于最終項目，學生以會議論文的格式提交項目報告。Bonjour表示，這也是為了讓所有學生熟悉計算機科學和人工智能研究論文的組織結構，因為目前人工智能和機器學習領域有大量的研究在進行，學生未來可能會選擇為其做出貢獻。

這門人工智能導論課程將在春季學期再次開設，供人工智能專業其余的學生修讀。該課程將由計算機科學教學教授、加州大學圣地亞哥分校計算機科學與工程系本科教育副主任Mia Minnes講授，也是人工智能專業的另一位主要教師。