12月20日，百度邀请南开大学计算机学院讲师王刚在WAVE SUMMIT+2020深度学习开发者峰会现场进行分享。作为百度与高校联合发起的深度学习师资培训班第六期的学员，王刚在经历高强度的理论加实践课程学习后，基于百度飞桨和AI Studio打造了面向全校开设的人工智能基础课程，目前已在南开大学成功开课，覆盖超过120名学生。以下内容根据王刚《基于飞桨打造特色人工智能课程》演讲整理。

技术产业要发展，人才培养必须先行。人工智能技术在短短十几年间，已给人类社会带来了革命性的改变，而这场遍及人类生活各个领域的“科技革命”需要国家、企业、高校共同发力，通过AI人才培养的推动创造更大价值。作为人才的“培养池”，各大高校也在积极推进人工智能课程体系的建设。我将从自身开课的经历，与大家分享推进AI课程创建过程中遇到的困难和解决方法。

（WAVE SUMMIT+2020深度学习开发者峰会现场 王刚演讲）

AI通识教育课程建立面临三大难题

开课初期，我们对学生进行了前期调查，在调查过程中发现除了计算机、人工智能专业，许多文科专业对AI也有一定程度的需求。因此我们开始计划打造一个面向AI通识教育的课程体系，这个计划也让我们成功申请了天津市市级教学成果奖的培育项目。通过讨论以后，我们根据这个项目的设计，计划以此为基础，分阶段分批次打造一系列课程体系。

我负责首批开设课程里人工智能基础课程的建设，在开课准备时遇到了诸多难题：

第一，满足不同需求。由于是面向全校开设的通识选修课，所以选修课程的同学专业不同，对于AI的需求也不同，在数学学科和程序设计的基础也不一样。

第二，确定授课内容。除了制定大纲、制作课件和授课资源，AI课程偏重于实践。因此，教学效果的好坏在很大程度上依赖于案例的质量，而开发和设计一些应用背景比较好的案例工作量比较大。

第三，搭建实验环境。人工智能的实践环境搭建比较复杂，特别是深度学习的环境，而且造价也相当高，大多数学生的个人电脑无法完成这种深度学习的项目训练任务。

正当我对以上的痛点一筹莫展时，偶然收到了同事转发的百度深度学习师资培训班报名通知。看了具体的通知后，2019年的暑假我便报名了在西安举行的第六期全国高校深度学习师资培训班。这是我第一次接触基于飞桨的AI Studio学习平台，也让我与AI Studio结下了不解之缘。回忆起当时的感受，整体课程安排得非常紧凑且内容充实，课程偏重于实践，在过程中还穿插着不同的实战比赛。包括我在内的许多老师为了“刷榜”，期间几乎都是通宵达旦在“炼丹”，虽然过程比较辛苦，但确实收获了开课过程中所需要的实际内容。在今年6月，为了改进课程，我还在线“二刷”了第十期全国高校深度学习师资培训班。

基于飞桨和AI Studio平台实现“一站式开课”

对于新开一门课程而言，工作量是巨大的，由于AI课程注重应用的特性，寻找有一定背景的案例并激发学生的兴趣非常容易消耗教师的精力。但在师资培训班学习了如何使用百度飞桨和AI Studio开课后，我像是走进了一个资源的“大型超市”，可以按需选取合适的资源。原先准备一门新开课程前后至少需要三个月以上的时间，后续还需要不断修改和完善；这次依托飞桨和AI Studio平台准备的课程，大概只用了不到一个月的时间，只要在这个“超市”选取所需资源，配合课程进行修改，就可以直接上课使用。这些在平台的课程、案例都是经过了百度自身多轮的迭代，具备较高的可靠性，也较侧重于应用。

我将AI Studio开课称为“一站式开课”，它提供了系统的备课材料、丰富的实践案例、方便的实验环境以及免费的计算算力。百度为每位参加师资培训班的老师都提供了一个开课礼包，便于教师快速开课。礼包包括完整的一套课件，既有理论部分，也有实践部分。除此以外，还有丰富的经典实践案例和面向应用的实战案例，同样节省老师巨大的工作量，而且代码完整，注释清晰，非常适合给初学者开课。

此外，AI Studio平台还提供成体系的系列课程，学生可以根据自己的需要在课程中选取内容进行自学。百度还为每位开课老师和选课同学都提供了免费算力。免费的算力和在线的开放平台不但节省了搭建平台的时间，还省去了很大一部分费用。在通过其他几款类似平台的对比后，从产品线的完整性、平台的易用性和集成度、理论和实践资源的丰富程度、以及对教师和选课同学的支持力度来看，百度飞桨和AI Studio都是我们的不二之选。到目前为止，我们在南开大学开设了两个学期的人工智能通识课程，共有120名同学完成课程学习，而且在疫情期间，这门课程几乎完全没有受到影响，保证了正常开课。

（南开大学人工智能通识课课堂）

引领多专业学生进入人工智能的世界

人工智能通识课程一共包含34个学时，其中分为18学时理论部分，16学时实践部分。基于AI Studio在线建班开课的支持，我们采用线上线下混合式的教学方式，在线布置学习内容，学生课前先预习课程内容，然后通过线下进行重点和难点的讲解，学生回到线上完成作业并提交。

（南开大学人工智能通识课）

经过两个学期的教学，学生结合自身的兴趣以及专业也获得了一定的成果。其中一位学生使用PaddleHub完成了远程视频换背景的项目，其他的学生则利用课程的知识解决他们现实的问题，例如金融专业的学生完成了“基于主成分分析和机器学习的多因子选股模型”。很多同学都在最后总结时提及，有了飞桨和AI Studio，特别是PaddleHub等工具，让他们体会到了人工智能的乐趣，让他们知道人工智能能够做什么、怎么做，非常感谢这门课程带他们走进了人工智能的世界。

经过两个学期的探索，我也思索到了一些课程改进的方向。首先，由于是面向全校多专业的通识课程，所以一定要以实践项目做引领，轻理论、重实践。其次，在课程中增加像PaddleHub这种易于上手的工具，让学生快速上手，激发他们的兴趣，易于他们实践中应用。最后要充分发挥多专业的特点，可以根据专业的不同给学生“结伴拉伙”，分工合作完成一些结合学生各自专业的综合性应用，去解决他们实际的问题。

AI人才培养，需依靠产教融合。百度深度学习师资培训班筑起了一座连接校园与行业的桥梁，截至目前，高校师资培训班已举办13期，培养了1800多位老师，支持200+高校开设AI学分课。明年3月，百度深度学习师资培训班将会继续为高校教师传递AI知识火种。期待各大高校的老师，在飞桨和AI Studio的帮助下，让培养AI人才的火把烧得更旺，为科技发展添增能量。

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