AIoT時代,高校人工智能專業(yè)如何建設(shè)?
時間:2019-08-08 來源:華清遠(yuǎn)見
人工智能經(jīng)歷了三個“寒冬”期,終于扛起了新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革重要驅(qū)動力的大旗,一路高歌猛進(jìn),在無人駕駛、同聲直譯、生物醫(yī)學(xué)、城市管理、交通管理、安保智能化的應(yīng)用領(lǐng)域獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。

人工智能技術(shù)方向及前景:

科技為發(fā)展提供核心動力,每年人工智能人才的缺口是100萬,AI高等人才的培養(yǎng),順理成章地成為了關(guān)乎國運(yùn)的大事件了。目前,經(jīng)國家教育部正式批準(zhǔn)設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)的高校已達(dá)35個,既有上海交通大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)這樣的雙一流名校,也有安徽工程大學(xué)這樣專業(yè)特色鮮明的地方高校,甚至還有華南師范大學(xué)和長春師范大學(xué)2所師范類高校。
華清遠(yuǎn)見在為高校人工智能做專業(yè)建設(shè)時總會被問及:AI專業(yè)建設(shè),是依托服務(wù)器做發(fā)生在數(shù)據(jù)中心的單一計(jì)算?還是應(yīng)該在集網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的智能的開放平臺上加入計(jì)算和應(yīng)用創(chuàng)新?人工智能技術(shù)的概念和范疇在不斷擴(kuò)大,需要考慮到當(dāng)前及未來的智能化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展形勢。
AIoT時代,萬物互聯(lián),相比僅具備計(jì)算的云端大腦(服務(wù)器或帶GPU的計(jì)算機(jī)),人工智能技術(shù)最后項(xiàng)目落地或?qū)嵤┦秋@然不夠的。還需要依賴能與云端大腦不斷地交互的一個個超級智能硬件,小到一個個傳感器、嵌入式設(shè)備、智能手機(jī)(華為、蘋果、高通開發(fā)相應(yīng)的人工智能應(yīng)用芯片產(chǎn)品)、可穿戴設(shè)備,大到智能機(jī)器人、無人汽車……
這些集網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的智能硬件,它們往往靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),就近提供最近端服務(wù)。這樣能夠減少請求響應(yīng)時間、減少網(wǎng)絡(luò)寬帶的同時,保證數(shù)據(jù)的安全性。
了解一下智能硬件邊緣計(jì)算的特性:
1、低延時:因?yàn)檫吘売?jì)算靠近數(shù)據(jù)接收源頭,所以能夠?qū)崟r獲取數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
2、高效率:邊緣計(jì)算是相對于云計(jì)算更靠近設(shè)備端,可以在邊緣節(jié)點(diǎn)處實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析和處理,不需要等待數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間,所以效率會更高。
3、更安全:邊緣計(jì)算在獲取數(shù)據(jù)之后,可以對數(shù)據(jù)加密之后再進(jìn)行傳輸,大大提升了數(shù)據(jù)的安全性。
4、緩解流量壓力:邊緣計(jì)算在進(jìn)行云端傳輸時通過邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一部分簡單數(shù)據(jù)處理,當(dāng)面對大量數(shù)據(jù)時,可以通過壓縮算法,提取到有用信息之后再進(jìn)行傳輸,這樣可以降低帶寬資源消耗。
智能硬件的這些邊緣計(jì)算特性,讓AI在真實(shí)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中突破了受限于數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量、傳輸時效等多方面影響因素的技術(shù)重圍。尤其是使用封閉式自動化操作來維護(hù)高可用性的場景,響應(yīng)時間必須保證在幾十毫秒內(nèi),而這種條件如果沒有邊緣計(jì)算是無法達(dá)成的。例如:目前比較火熱的自動駕駛汽車對實(shí)時信息交互和數(shù)據(jù)傳輸、交互的延遲指標(biāo)要求非常嚴(yán)格,萬一系統(tǒng)響應(yīng)慢,輕則自動駕駛的體驗(yàn)度將大幅降低,重則會發(fā)生交通事故。
邊緣計(jì)算的重要性逐漸凸顯,隨著邊緣計(jì)算的進(jìn)步,本地設(shè)備的運(yùn)算能力將不斷增強(qiáng),使得人工智能算法能夠在離開訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端的情況下正常運(yùn)行。清華大學(xué)發(fā)布的《人工智能芯片技術(shù)白皮書(2018)》更加確切地強(qiáng)調(diào)了嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)等智能硬件協(xié)同訓(xùn)練對于人工智能技術(shù)發(fā)展的重要意義。
華清遠(yuǎn)見利用嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)經(jīng)驗(yàn),針對高校本科專業(yè)的人工智能教學(xué)率先開展了“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式,在自主研發(fā)的多種形式的教研平臺,如FS_AIARM人工智能實(shí)驗(yàn)箱、FS_ROBOTA、FS_ROBOTB機(jī)器人上開展機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的實(shí)踐和應(yīng)用,讓人工智能技術(shù)依托智能硬件設(shè)備在產(chǎn)業(yè)布局、應(yīng)用創(chuàng)新,以快速適應(yīng)人工智能+產(chǎn)業(yè)人才的需求。
結(jié)合相關(guān)專業(yè)按領(lǐng)域劃分為:
AI嵌入式:嵌入式設(shè)備運(yùn)行人工智能,實(shí)時性高,便攜,項(xiàng)目易落地。
AI物聯(lián)網(wǎng):讓邊緣設(shè)備與訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云端連接,構(gòu)成一個巨大的AI處理網(wǎng)絡(luò)。
AI機(jī)器人:機(jī)器人為人工智能提供了新的載體。
AI云計(jì)算大數(shù)據(jù):云計(jì)算為人工智能構(gòu)架智能化計(jì)算資源,大數(shù)據(jù)為智能化處理提供分析依據(jù)。
教學(xué)資源上來看,許多與AI相關(guān)學(xué)科還是需要有深厚的理論研究背景,產(chǎn)業(yè)端的高端人才搶奪態(tài)勢下,有能力從事人工智能研究的教師資源也并不容易快速到位,給高校人工智能專業(yè)教學(xué)的開展帶來不小阻力。華清遠(yuǎn)見作為全國首批開展智能硬件教育的專業(yè)教育集團(tuán),研發(fā)實(shí)力和師資力量雄厚,有完善的課程體系,產(chǎn)學(xué)合作輸出項(xiàng)目豐富,可以通過共享教學(xué)師資資源、先進(jìn)教研設(shè)備,把系統(tǒng)的教學(xué)體系,結(jié)合高校自身辦學(xué)特色,上馬相關(guān)專業(yè),縮短專業(yè)建設(shè)時間和難度,起到事半功倍的效果。

圖為獲批人工智能專業(yè)院校及專業(yè)名稱
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