华五首倡 六校合办 | 重磅推出AI+X 微专业！

人工智能，教育先行。2021年1月16日，浙江大学、复旦大学、中国科学技术大学、上海交通大学、南京大学首倡，并联合同济大学、华为、百度和商汤在上海成立新一代人工智能科教育人联合体，发布了创新性人工智能人才培育项目——AI+X 微专业，以推动中国人工智能人才培养生态建设为目标，探索促进学科交叉融合，探索科教融合、产教协同的人工智能一流人才创新培养模式，为构筑人工智能发展先发优势培养战略资源力量。
2021年AI+X 微专业将面向浙江大学、上海交通大学、复旦大学、南京大学、中国科学技术大学、同济大学六校在校生开放，通过共建共选、学分互认、证书共签和SPOC课程的形式，以培养学习者掌握人工智能核心理论与实践应用能力为核心，使学习者能够灵活、高效地学习和了解人工智能基本知识体系，掌握面向专业应用的人工智能实践能力，提升全球化视野，以便更好地适应新技术、新业态、新模式、新产业的发展趋势。

报名条件及方式

报名方式

微专业每年开设两期，各校统一组织招生，学生自主报名。2021年春季班具体报名要求及方式以本校本科生院或教务处通知为准。

报名时间

2021年春季班报名时间3月16日开始，具体以本校教务处通知为准。

课程及培养方式

课程设置

AI+X微专业培养包含主干课程学习及线下实践活动两大部分，其中主干课程内容体系包括前置课程、基础类课程、模块类课程、算法实践类课程、交叉选修类课程五大类，每门课程学分1-2分不等。

考试要求

课程修读完毕后，将进行考试，形式为线下笔试（部分课程涉及上机考试）。申请缓考的学生，采取下一周期同课程免修不免考；考试不合格学生，不予以重修，可与缓考学生一起申请下一周期同课程补考；每人每门课程仅1次机会缓考和补考。考试作弊者取消AI+X微专业修读资格，并按照各校考试纪律规定进行处理。

结业要求

AI+X微专业结业要求至少获得12个学分，学制建议为1年，最多不超过2年。

证书发放

修完要求的学分并考试合格者将获得“微辅修专业证书”，证书由华东五校共同签章。

注：未合规修满12个学分者，无法获得“微辅修专业证书”，但已修课程考试合格后可转换为自由选修学分。

师资力量

《人工智能前沿和应用系列讲座》

第一期嘉宾：潘云鹤

中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、教育部人工智能科技创新专家咨询组组长。中国人工智能产业发展联盟理事长、中国创新设计产业战略联盟理事长、中国发明协会理事长。中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者之一。长期从事人工智能、计算机图形学、CAD和工业设计的研究，在计算机美术、智能CAD、计算机辅助产品创新、虚拟现实和数字文物保护、数字图书馆、智能城市和知识中心等领域，承担过多个重要科研课题，创新性地提出跨媒体智能、数据海、智能图书馆、人工智能2.0等概念，发表多篇研究论文，取得了一系列重要研究成果，多次获得国家科技奖励。

《人工智能通识导论》

吴飞

浙江大学上海高等研究院常务副院长、浙江大学人工智能研究所所长、浙江大学求是特聘教授，博士生导师。主要研究领域为人工智能、多媒体分析与检索和统计学习理论。科技部重点研发计划项目负责人、主持国家自然科学基金重点项目2项。国家杰出青年科学基金获得者（2016年）、入选“高校计算机专业优秀教师奖励计划”(2018年)、宝钢优秀教师奖（2019年度），教育部人工智能科技创新专家组工作组组长（2018.8-2020.12）、科技部科技创新2030“新一代人工智能”重大科技项目指南编制专家（2018-2022）。目前担任中国工程院院刊《Engineering》信息与电子工程学科执行主编，著有《人工智能导论：模型与算法》（高等教育出版社）和浙教版普通高中教科书信息技术选择性必修教材《人工智能初步》（浙江教育出版社）等教材，开设国家级一流课程（线上课程）《人工智能：模型与算法》。

李纪为

浙江大学研究员、博士生导师。主要研究领域为自然语言处理、深度学习、机器学习、生物信息学。博士毕业于在美国斯坦福大学计算机系，长期从事自然语言和机器学习基础理论及应用研究，曾荣获2020《麻省理工科技评论》“全球35岁以下科技创新35人”、2019“数字中国建设人工智能领军人物”、2018福布斯中国“30位30岁以下精英榜”等荣誉。

况琨

浙江大学计算机学院副教授。2019年获得清华大学计算机科学与技术专业博士学位，2017-2018年访问美国斯坦福大学。主要研究方向包括因果推理、稳定学习、可解释性机器学习以及AI在经济、医疗和法律等领域的相关应用。

《模式识别和机器学习》

邱锡鹏

复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师。于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表CCF A/B类论文70余篇，获得ACL 2017杰出论文奖（CCF A类）、CCL 2019最佳论文奖。主持开发了开源框架FudanNLP和FastNLP，已被国内外数百家单位使用。出版《神经网络与深度学习》并开源发布，Github关注数1.4万。获得国家优秀青年科学基金、首届中国科协青年人才托举工程项目、钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新一等奖、Aminer"2020年度AI 2000人工智能全球最具影响力提名学者"等。培养学生曾获中国中文信息学会优博、中国人工智能学会优博、微软学者、百度奖学金、上海市优博等。

《人工智能编程框架》

翁恺

浙江大学计算机学院副教授。2018年入选中国高校计算机专业优秀教师奖励计划，曾获国家教学成果一等奖、二等奖各1项，浙江省教学成果一等奖2项，获2018年度浙江大学永平杰出教学贡献奖。翁恺老师在中国大学MOOC开设了C语言程序设计、Java语言程序设计等课程，是目前选课人数最多、最活跃的课程之一，是累计选课人数最多的教师之一，累计选课人次300余万，单次选课最高28万人，其中两门课程被认定为国家精品在线开放课程。

《人工智能与深度学习的应用实践》

毕然百度杰出架构师，飞桨产品负责人。专注数据分析、商业战略、机器学习和人工智能等领域。曾担任百度搜索战略分析负责人、视觉搜索算法负责人等，获得首届百度最高奖。出品过《大数据分析的道与术》、《机器学习的思考故事》、《零基础实践深度学习》和《如何系统化的分析业务和战略》等系列课程，其中前三个课程著有同名书籍。

朱强

浙江大学求是特聘研究员、博士生导师、浙江大学“求是工程岗”获得者、教育部人工智能协同创新中心（浙江大学）科研与校企合作主管、中国人工智能学会人机融合智能专委会副主任委员。曾在加州大学圣塔芭芭拉分校、美国微软总部、美国三菱电气研究院等国际知名校企任职，长期从事计算机视觉、机器学习领域的研究，在ICCV、CVPR、MM等顶尖学术会议期刊发表高质量论文20余篇，Google Scholar一作引用率3000多次，两次受邀担任计算机视觉顶级会议ICCV的会议程序委员会成员，为10多个国际性权威会议、期刊杂志担任特约审稿人。

春雨

百度资深工程师，飞桨深度学习框架产品负责人。主要关注飞桨框架和模型库的产品规划设计、生态合作和教育方向等工作。曾任职百度集团IDC运营管理平台架构负责人，关注百度IT基础设施运营的自动化和智能化，其中在百度科技园上线的智能楼宇项目通过节能智能化应用，实现电度节约20%以上，摘得权威国际数据公司IDC评选的2018亚太智慧城市大奖。

《通用视觉框架OpenMMLab》

林达华香港中文大学信息工程系副教授、商汤科技联合创始人、香港中文大学-商汤科技联合实验室主任。毕业于美国麻省理工学院，在计算机视觉、概率推断与深度学习方面有广泛的研究经历，并在多个课题上取得突出成绩。在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/PAMI等计算机视觉与机器学习顶级会议与期刊发表逾150+篇论文。2010年获得机器学习领域最权威国际会议NIPS的最佳学生论文奖，并在2009年与2011年获得计算机视觉最高学术会议ICCV的杰出评审员奖。曾指导香港中文大学的研究团队参加ImageNet、ActivityNet、以及MSCOCO等计算机视觉领域的主要国际竞赛，获得多个冠军。担任CVPR，ECCV，BMVC，ACM Multimedia等主要国际会议的领域主席，以及顶级国际期刊IJCV的编委。

吕健勤

新加坡南洋理工大学副教授、香港中文大学客座副教授。毕业于伦敦玛丽女王大学，研究兴趣包括计算机视觉和深度学习。于2013年-2018年担任香港中文大学研究助理教授。是《国际计算机视觉杂志》（IJCV）和《 IEEE模式分析与机器智能交易》（TPAMI）的编委。曾担任ICCV 2021，CVPR 2021，CVPR 2019和ECCV 2018等顶级会议的区域主席。

刘子纬

新加坡南洋理工大学助理教授，并获得南洋学者（Nanyang Assistant Professor）称号。2013-2017年博士毕业于香港中文大学多媒体实验室（CUHK MMLab），2017-2018年应邀赴加州大学伯克利分校（UC Berkeley）从事博士后研究工作，参与搭建伯克利深度学习自动驾驶平台（Berkeley DeepDrive），2018-2020年担任香港中文大学特聘研究员（Research Fellow）。主要研究包括机器学习中的视觉感知与理解。在国际顶级计算机视觉会议及期刊（CVPR / ICCV / ECCV / TPAMI / TOG）上发表文章50余篇，总引用量超过7000次，获得专利30余项。领导搭建了CelebA和DeepFashion等数个国际知名的计算机视觉基准数据库，同时参与MMDetection和MMFashion等计算机视觉的开源软件的建设。获得多个领域内奖项，包括微软小学者奖，香港政府博士奖以及ICCV青年学者奖等。

《华为人工智能全栈理论与实践》

谭涛华为海思昇腾CANN技术专家，昇腾CANN领域核心布道师，对昇腾开发工具链有较为深刻的理解，在昇腾CANN应用开发领域有丰富的经验。曾为浙大、上交、南大等多家高校提供昇腾CANN相关培训服务，致力于将昇腾解决方案技术推广至各行各业。目前专注于昇腾CANN的生态建设。

杜鹏

华为海思昇腾CANN技术专家，博士毕业于浙江大学CAD&CG国家重点实验室，曾先后在韩国科学技术院、新加坡南洋理工大学、杭州电子科技大学从事科研教学工作，主要研究方向包括图形学、异构计算、深度学习等，在SIGGRAPH、PG、i3D等会议发表论文十余篇，出版深度学习专著一本。

王南

MindSpore布道师，MindSpore前端API主要贡献者之一。对于深度学习云上应用，用户场景等有丰富的经验和理解。

郭志建

在数据处理、存储、数据库等领域有多年经验，担任MindSpore数据处理模块系统工程师，主要负责 训练数据（CV类、NLP类、音频、视频）的高效加载及多样处理，目前主导 数据处理的异构硬件加速、弹性扩容、高效数据缓存等关键特性的设计、开发。王俊

浙江大学博士，2019年加入华为公司，任MindSpore高级工程师，参与主要NLP网络开发调试，拥有丰富的基于MindSpore的模型开发、调试、部署经验，熟悉深度学习图引擎领域相关技术，担任MindSpore布道师，有多次对外宣讲、布道经验。

温凯

MindSpore高级工程师，在深度学习领域有多年经验，目前担任MindSpore调试调优模块系统工程师。

文章来源：浙江大学上海高等研究院、中国科大教务

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