被北大刷脸迎新的AI圈粉？北大信科计算机科学前沿交叉系列暑期课程了解一下

八月末新生报到，燕园推出刷脸迎新，“智慧迎接，刷脸报到”不仅形式新颖还极大提高了工作效率，相信你也被AI圈粉了吧？

再言平时生活中，你是否曾接收到postmaster的P大邮箱垃圾邮件提醒？

你是否也曾在无聊时与siri，cortana亦或是QQ小冰聊天

这些的背后都是以计算机技术技术特别是AI为支撑的，但是信息科学的发展远不仅限于此。

21世纪以来随着科学技术的发展，计算机科学在包括AI领域和许多其他前沿专业领域方面融合、交叉催生出新产业、新业态和新模式，推动经济社会从数字化、网络化向智能化加速跃升，并对人们的日常生活方式、思维方式乃至人类的生存方式和价值观都在产生前所未有的深刻影响。

教育必须为智能化社会的到来培养更为优秀的人才。为此，北京大学信息科学技术学院于今年暑期推出计算机科学前沿交叉系列暑期课程，特邀请多位国外知名教授学者教授，开设了人工智能，大数据，计算，深度学习等19门课程。系列课程重点聚焦电子工程和计算机科学的前沿，如人工智能和博弈论、大数据和深度学习，以及交叉学科的健康科学、社会科学、经济学和艺术等方面，吸引了北京大学各院系学生和国内外众多知名高校的学生踊跃参与。

图为2018年暑期信息科学技术学院开设的课程

一流教师，师生互动频繁

此次暑期课程的海外学者来自斯坦福、加州大学伯克利分校、杜克大学和爱丁堡大学等知名大学，他们分别与信息科学技术学院的老师们合作开课。在授课过程中，教授们不局限于理论和书本知识，而是更多援引生活实例由浅入深的进行讲解辅助同学们理解：《计算、经济学和数据科学》的蔡洋老师在授课伊始，就先通过一个日常拍卖的例子吸引了大家的兴趣，循序渐进、深入浅出的讲授，思路清晰，给大家留下了深刻的印象；有些教授还在教学中教授还设计一些小环节，增加同学的参与度，提高师生间的互动，更准确的体会学生的想法，并适时调节讲课方式；有些小班课，更是利用其优势与学生共度课余闲暇时间，《计算博弈论》的Dan Garcia教授组织了午餐学术讨论，在与学生共进午餐的同时交流学习，师生关系和谐融洽。

图为《计算博弈论》授课场景

多维教学，思维互动碰撞

有些课程内容可能有些晦涩，学生背景知识掌握水平有所不同，因而教授授课时灵活引入新的教学方法，利用多维教学帮助同学理解内容，在授课伊始教授就先通过之前准备好的问卷统计了同学们的专业分布与计算机代码与应用能力的掌握情况，并根据结果及时调整实践课程的难易程度，保证每一位同学都能有所收获。

图为唐建教授与部分《深度学习》课程学生留影

教学不局限于课堂，在授课过程中有些教授还根据授课情况组织了实地考察活动，便于学生理解课程内容，提高同学的实际应用能力和创新思维。《生物医学工程创新与创业》课上在学习了相关知识后，Robert Chang教授指导学生对北医三院眼科中心进行了实地考察，同学们据此针对性的为青光眼患者设计出了两款产品，切身参与到生物设计的整个过程，学以致用。

不仅在授课方面，考核方式上也有创新，为了更好的检查学生的学习质量，避免应试教育，老师会特意安排真实的竞赛，作为考核内容之一。刘燕教授《机器学习与时间序列分析》课程的大作业是组队参加Kaggle Competition，运用课程所学知识解决该竞赛中的一项时间序列预测问题，并以最终相对排名为参考计算课程分数。令人欣喜的是，全世界总计1161个队伍，前十名有两个是本次暑期班上的队伍，前50名有10个，班上最后一个队伍也排在177位。

《机器学习与时间序列分析》课程师生留影

顶级课程，授课内容丰富

本次开设的19门课程当中，既包含基础性的《计算机伦理学》、《人工智能》，也包含了一些实际应用方面的课程。人工智能的实际应用大致可分为水平应用场景，和垂直应用场景两个方面，其中水平应用是指继续革新计算机技术并更新算法，实现机器学习、计算机视觉、语音识别&自然语言的处理；垂直应用则是指计算机技术纵向延伸与其他领域相结合，在金融科技、医疗健康、网络安全等方面做出更多成效，在开课过程中信息科学与技术学院有倾向的针对这两个分支分别开设了课程，内容丰富而有实际意义。

《计算机视觉中的机器学习》的Carlo Tomasi教授以图像识别、人体检测、人体建模、光流估计为例，分别介绍了2012年之前的计算机视觉中的传统机器学习算法以及2012年之后的深度学习算法，帮助同学们对计算机视觉有了初步的理解。

图为CarloTomasi教授与参加课程的全体学生合影

张彦春教授、尹晓霞博士和马建钢博士开设的《健康信息学——大数据方法》暑期课程，结合健康信息学和数据挖掘技术，介绍在医疗健康已进入大数据时代的新时期如何在医疗健康领域利用现有的计算机、数据库技术和现代通信技术来提高医疗诊疗手段和水平，向同学们初步介绍了电子健康领域的有关内容，激发同学的研究兴趣。

图为张教授正在介绍健康信息学

夏立荣教授开设的《经济与计算》课程作为经济学、计算机科学和人工智能的多学科交叉领域的课程，夏教授向同学们系统讲授了博弈论、机制设计与社会选择理论，并集中了介绍该领域解决问题的原理和方法论，帮助学生更好了解计算机如何考虑和模拟人的行为。

图为夏老师与学生热烈讨论

此次前沿交叉系列课程通过各顶级学者的倾情教导，帮助同学们对于人工智能、大数据、计算、深度学习等领域有了较为深入的学习，同时对于这些领域的实际应用以及科研和工业现状都建立了较为系统的认识。

编辑：武征宇 冯思媛

来源：公众号”北京大学教务部“