2019年7月23-27号,“第20届高校师资交流会——人工智能方向”即将在京举办。本次师资班在工信部软件与集成电路促进中心和教育部教育管理信息中心指导下,将由华清远见教育集团主办、软件行业协会嵌入式系统分会协办,并联手ARM、百度、ST、NXP共同举办。
针对高校人工智能专业建设,此次交流会,将聚焦师资培训、人工智能实验室建设、人工智能教学体系搭建、人工智能项目案例开发等多方面入手,提供人工智能专业建设产学研一体化解决方案。会议上,将重点围绕人工智能教学体系搭建,进行全面的技术培训。同时,通过开展TensorFlow、PaddlePaddle框架下的深度学习教研平台实训,将理论结合实践深入结合,让高校老师快速掌握人工智能AI知识体系和深度学习原理。
众所周知,人工智能AI技术经过数十年的迭代更新,现在发展到机器的“深度学习”阶段。它让机器通过构建的神经网络学习系统,来过滤、分类和分析数据,并作出精确的决策。同时,它还拥有超快的速度,秒杀人类。它能够大幅提高生产力,高效精准地解决很多需要依赖人去处理的问题。不仅如此,人工智能在经历三个“寒冬”期后,终于扛起了新一轮科技革命和产业变革重要驱动力的大旗,在无人驾驶、同声直译、生物医学、城市管理、交通管理、安保智能化等应用领域独领风骚。
人工智能AI,它的应用落地非常广泛,所以它将为整个世界带来巨大的改变。

图为:人工智能应用领域
人工智能AI之所以能被广泛运用起来,除了科技为发展提供核心动力,还有一系列国家政策支持,促使人工智能更快地走进我们的生活、学习与工作。
据了解,为大力培养人工智能专业人才,教育部于2019年3月公布了2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,呼声极高的人工智能专业被列入新增本科专业名单,全国共有35所高校获首批建设资格!既有上海交通大学、同济大学这样的双一流名校,也有安徽工程大学这样专业特色鲜明的地方高校,甚至还有华南师范大学和长春师范大学2所师范类高校。

图为:35所高校获批名单
如今,高校对人工智能相关方向的人才培养逐渐重视起来,国家、企业也在大力支持人工智能AI技术。前有国家出台《中国制造2025》、《“十二五”物联网发展规划》、《新一代人工智能发展规划》等一系列政策,后有百度阿里小米腾讯华为众多名企前仆后继,全面布局AIoT产业,越来越多的事情都指向了「人工智能」。
国家政策的支持、企业、高校的大力发展,让人工智能越来越火热。每年人工智能人才的缺口是100万,AI高等人才的培养,顺理成章地成为了关乎国运的大事件了。

图为:人工智能技术方向及前景
纵观全局,虽然人工智能技术越来越受欢迎,但关键还是在于有人员进一步开发这项技术,因此,如何推进高校人工智能课程建设,培养专业的人工智能人才成为尤为重要的一点。
目前,许多与AI相关学科还是需要有深厚的理论研究背景,产业端的高端人才抢夺态势下,有能力从事人工智能研究的教师资源也并不容易快速到位,给高校人工智能专业教学的开展带来不小阻力。
活动举办方华清远见,是全国首批开展智能硬件教育的专业教育机构,拥有100余套实验平台和套件、200余名优秀讲师,研发实力和师资力量雄厚,在嵌入式/物联网/人工智能多学科建设、多技术融合方向拥有深厚的教学及研发积累。同时,华清远见还拥有完善的课程体系,产学合作输出项目丰富,已有近500余项产学合作协同育人项目成功获批。人工智能师资培养交流会上,参会教师可获得专业的技术培训、体验人工智能教研设备,同时共享教学资源,让老师快速提升人工智能专业技术水平及教学能力,帮助高校老师快速的开设人工智能相关课程。产学研相结合的强大优势,也将为高校AI课程的建设与教学实践提供教学体系/实验平台/项目案例/师资培养/实验室建设/在线课程等的一体化的解决方案,全面推进高校人工智能学科建设。
以下为华清远见第二十届暑期人工智能师资班详细内容:
一、开班时间
2019年7月23日-7月27日
二、课程亮点
1.掌握全新热门技术:AI人工智能、嵌入式AI;2.理论结合实践,快速掌握人工智能的体系以及开发方法;3.基于TensorFlow、paddlepaddle等机器学习系统;4.专为嵌入式AI研发的AI创新实训套件及配套教程;5.项目案例分析讲解,体验人工智能模型训练到实际应用的完整流程;6.帮助高校老师快速开设人工智能相关课程。
三、课程大纲
【第一天】

【第二天】

【第三天】

【第四天】

【第五天】

四、实训项目
为期五天的学习,各高校老师可体验华清远见新研发的人工智能AI项目,分别是人工智能分拣系统项目、人工智能机器人项目。


五、报名详细信息

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“养龙虾”到底要花多少钱?这个问题可能是大家最关心的。我们把成本拆成三部分:服务器租用费+大模型API调用费+杂项开销。第一部分:服务器租用费。最省钱的方案当然是本地旧电脑自托管——零新增成本,电费忽略不计。但如前所述,你需要接受“不是7×24小时在线”的局限性。如果选择云服务器,成本差异就很大了。
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