进入大学学习AI之前,高中生应掌握哪些基础知识?

来源:analyticsindiamag

作者:Richa Bhatia

智能观 编译

将人工智能引入高中课程能弥补技能差距吗?专家们认为,这一举措将有助于建立可持续化发展的劳动力队伍,能够利用变革性技术,确保社会的发展和包容性的增长,符合政府的发展理念。

从这一点说,在高中阶段加强数学概念的学习,有助于提高学生将来对数学的理解。例如,统计在数据最小化中起着至关重要的作用,它提高了计算速度。

那么,在大学学习人工智能之前,高中生需要掌握哪些知识呢?Matroid公司首席执行官、斯坦福大学兼职教授Reza Zadeh在推特上说,数学中的概念——微积分、线性代数、概率和统计,可以为那些希望在人工智能领域发展的学生提供良好的基础。

在人工智能领域发展需要有坚实的数学基础。初学者常问的一个问题是:“一个人在尝试学习人工智能之前,应具备什么水平的数学能力?” Yann LeCun在2016年评论说,学生要想在人工智能出类拔萃,需要的是“数学和更多的数学”。

一位计算机科学家称,线性代数、概率、统计和微积分III应该被纳入教育领域——越快越好。

为什么中学课程要整合更高水平的数学?

以下是为什么学校课程应该整合更高水平的数学,这是理解核心计算机科学概念的先决条件:

考虑到微积分和线性代数是理解人工智能算法的关键,高中课程应该增加微积分III和概率。

大多数编程语言也依赖于代数和对离散数学的深刻理解。

在学校建立一个坚实的数学基础,可以帮助学生决定他们的目标是人工智能领域的哪些专业。

至少,需要微分学、线性代数、统计学和基本概率来理解最优化的概念。

同时,矩阵代数和运算以及矩阵乘法都需要线性代数。

不仅人工智能需要扎实的数学基础,计算机科学课程也需要它的基础知识。

即使学生的学习方向是机器学习和数据挖掘,也需要复习微积分和概率论,才能开始学习。

事实上,学生擅长的数学领域可以决定他/她应该专攻人工智能的哪一分支。

微分学——理解如何取函数的导数——基本上是理解最优化概念的关键。

中国和加拿大在高中阶段就引入了人工智能

那么,如何才能让高中生对这个行业感兴趣呢?从实践和社会角度来看,首先要做的是,让学生轻松、愉快地学习。

数学和物理课程,应该从人工智能的角度重新编排和教学。教师要将课程与现实世界中的应用进行对比,让学习变得有趣,互动性更强。

除了中国规定高中生要进行人工智能学习外,加拿大布莱斯学院也为高中生开设了人工智能课程。

前景

根据NITI Aayog的一份文件,美国、中国和日本已经在前沿研究方面处于领先地位。美国的卡内基梅隆大学、麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学-伯克利分校等大学在人工智能研究领域处于领先地位,并由一流的教师提供一流的机器学习课程。

同样,中国的清华大学和北京大学等学校目前也在竞争中处于领先地位,它们发表的研究论文数量最多,拥有大规模的公共资金,并与企业建立了研究合作关系。

该文件的另一个重点是,全球各国正通过与大学合作、设计新课程,加大对STEM人才开发的投资,以增加培养未来劳动力的资源。例如,英国计划到2025年通过图灵奖学金(Turing fellowship)培养1000名博士研究人员,以推动人工智能的发展。

https://analyticsindiamag.com/how-high-school-math-can-be-the-key-to-building-a-strong-ai-workforce/

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