随着人工智能技术的迅猛发展,高等教育领域正迎来前所未有的变革。桂林理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院积极响应国家对人工智能专业人才的战略需求,以“AI技术赋能、学科交叉融合、产教协同创新”为核心理念,积极探索并实施了全新的研究生人才培养模式,旨在培养具备深厚学术功底、卓越实践创新能力和社会责任感的未来科技精英。
一、
AI技术驱动课程重构
,
打造多维课程链
桂林理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院紧跟教育部《人工智能领域研究生指导性培养方案》的要求,以AI技术为核心,重构研究生课程体系。学院整合了计算机科学、数学、工程学等多个领域的前沿知识,开设了一系列深度交叉的课程,包括深度学习、图像处理及机器视觉、算法设计与分析、大数据分析技术、Python程序设计等,这些课程不仅涵盖了人工智能的核心技术,还注重培养学生的算法设计和模型优化能力,系统提升学生在相关领域的核心竞争力。
学院通过建设“AI核心课程群”,联合华为等知名企业共同开发实战案例库,将理论教学与实际应用紧密结合,确保学生能够掌握人工智能的基本理论和技术,并具备解决实际问题的能力。此外,学院特别强调道德伦理和法律的学习,开设了“工程伦理”等课程,通过人脸识别技术滥用等真实案例,引导学生深入思考技术应用的边界,培养他们对技术应用的社会责任意识。未来,学院将继续深化AI技术在教育中的应用,探索更多创新教学模式,为培养适应未来科技发展的高素质人才奠定坚实基础。
二、学科交叉融合,构建多元知识体系
学院积极探索学科交叉融合的新路径,致力于构建多元化的知识体系,培养具备跨学科素养的复合型人才,以满足人工智能时代对人才的多样化需求。学院通过课程设置的创新,将人工智能与计算机科学、数学、环境学、材料学、旅游学等多个学科深度融合,打破传统学科界限,为学生提供全方位的知识储备。
在课程体系中,学生不仅学习人工智能的核心课程,如机器学习、深度学习、自然语言处理等,还会接触到高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础课程,以及数据结构、算法设计与分析等计算机科学核心课程。此外,学院还开设了“材料信息学导论”等跨学科课程,让学生能够从不同角度理解和应用人工智能技术。这种多元化的课程设置不仅拓宽了学生的知识面,还培养了他们的跨学科思维能力和创新意识,使他们能够适应人工智能在各个领域的广泛应用需求。之后,学院将继续深化学科交叉融合,进一步完善多元知识体系。学院将加强与其他学科的合作,拓展跨学科研究领域,探索更多学科交叉的应用场景,为解决复杂的人工智能应用问题提供有力支持。
三、产教协同创新,实践与创新并重
学院积极探索产教协同创新模式,将实践与创新紧密结合,致力于培养适应人工智能时代需求的高素质复合型人才。学院与多家知名企业、科研机构建立了长期稳定的合作关系,通过联合实验室、实习基地、科研项目合作等多种形式,为研究生提供了丰富的实践机会和创新平台。
在参与与企业合作的科研项目当中,研究生能够接触到行业前沿的技术需求和实际应用场景,参与企业的真实项目研发。此外,学院还鼓励研究生参与科研成果转化和创新创业活动。通过举办创新创业大赛、技术路演等活动,学生能够将科研成果与市场需求紧密结合,培养创新思维和创业能力。近年来,学院研究生团队在多项创新创业大赛中获奖,如互联网+大学生创新创业大赛、“挑战杯”大学生课程科技作品竞赛、“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛、中国大学生计算机设计大赛、睿抗机器人开发者大赛(RAICOM)、广西大学生人工智能设计大赛、广西大学生程序设计大赛、英语竞赛等。这些成绩不仅展示了学院学生的创新能力和实践能力,也体现了学院产教协同创新模式的显著成效。
桂林理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院通过AI技术赋能、学科交叉融合、产教协同创新等多方面的创新举措,探索出了一条独具特色的研究生人才培养模式。这种模式不仅为学生提供了全面、多元的学习和发展机会,还为人工智能领域的前沿研究和应用创新培养了一批高素质、具有国际竞争力的研究生人才。未来,学院将继续深化研究生人才培养模式改革,加强与企业、科研机构的合作,拓展国际合作渠道,为推动人工智能技术的发展和应用贡献更多力量,为培养更多适应未来科技发展的高素质人才而不懈努力。(郑辉林 谢晓兰)
责任编辑:kj005