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三
先睹为快
节选自《人工智能交叉人才培养课程体系》第2章
根据人工智能“至小有内（内涵）”和“至大无外（交叉）”的特点，浙江大学人工智能本科专业按照“厘清内涵、促进交叉、赋能应用”原则设置了课程体系（如图2.1）。
厘清内涵指确立专业培养定位和专业培养方向，重视数学与统计知识（如概率论、微积分、线性代数、优化求解和矩阵变换等）、计算机编程和系统能力（如程序设计、算法分析和系统等）以及人工智能基础知识（如逻辑推理、机器学习、强化学习、控制与博弈决策等）；促进交叉指“专、通、交”课程内容贯穿，即核心课程中既要有“专业化”课程（掌握系统而牢固人工智能专业知识）、也要有“通识”课程（拓宽人工智能的知识面）以及体现若干专业学科知识汇聚的“交叉”课程（具备人工智能+X的知识能力），培养人工智能人才的广泛适应能力和可持续竞争力，以应对快速变化的新时代；赋能应用指加强实践体系建设，针对人工智能是应用驱动的特点，在人才培养过程中，与人工智能相关企业合作，加大设置人工智能芯片、工具、系统和平台等课程，加强技术应用能力以及应用场景创新能力的培养。
为了达到通专融合人才培养的目的，在人才培养中形成了“AI赋能、教育先行；创新引领、产学协同”思路，即从以知识点为核心的通专融合课程设计、以产学研汇聚为核心的生态搭建以及以实训平台促进赋能应用三个方面来进行人才培养。
1. 以知识点为核心的通专融合课程设计
当前人工智能专业课程体系与计算机类专业、智能科学与技术本科专业以及控制类专业有一定的联系。鉴于人工智能交叉赋能和支撑引领的特点，需要以知识点为核心设计通专融合的人工智能课程体系，包含概率与统计类数学知识、编程与系统类计算机知识、人工智能基础与应用类AI知识以及专业方向模块类知识（如AI药学、AI制造、AI医学、AI农业等）。
具体而言人工智能课程体系，需要研究人工智能算法、模型、系统、工具及其领域应用（自然语言、机器人、人机交互、计算机视觉、语音等）中知识点，辅以行业应用（搜索、推荐等），巧妙与神经学、认知学、心理学等促进场景人工智能进展的知识点融合。强化专业化意识，避免人工智能知识体系碎片化与空心化，成体系培养人工智能专业人才。
同时，《新一代人工智能发展规划》明确提出“把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的趋势”。在人工智能推进过程中，既要加强人工智能研发和应用力度，赋能实体经济；又要预判人工智能与实体经济拥抱可能对社会各个方面带来的一些新挑战和冲击。当前人工智能所呈现的人机协同和自主智能等特点，使得算法、机器和系统成为人类社会不可或缺的一个组成部分，隐私泄露、大数据杀熟、机器杀手、机器换人等现象出现，给社会治理、法律规范等带来了严峻挑战。在一般意义上，伦理关注人与人之间的道德规范和准则，人工智能伦理则关注人-机、机-机以及人-机共融所形成社会形态应该需要遵守的道德准则，因此在人工智能专业课程中要考虑人工智能伦理等方面的知识点。
将知识点组织为课程体系时要突出“专、通、交”，即核心课程中既要有“专业化”课程（掌握系统而牢固人工智能专业知识）、也要有“通识”课程（拓宽人工智能的知识面）以及体现若干专业学科知识汇聚的“交叉”课程（具备人工智能+X的知识能力），培养人工智能人才的广泛适应能力和可持续竞争力，以应对快速变化的新时代。在课程设计中，需将人工智能及其相关知识点的基本思想和方法以及应用实践讲授给学生，贯穿以“设计和构造”为特点的“计算思维”，使得学生在遇到实际问题时，能够在其所受熏陶的通识知识基础上进一步拓展学习，有方向性寻找解决思路，设计具体解决方案。
2. 以产学研汇聚为核心的生态搭建
人工智能这一使能技术的典型特点是应用驱动，当今人工智能已经渗透于各行各业，正不断提高实体经济发展的质量和效益。当前，许多领先的IT企业不仅掌握丰富的应用场景数据，而且掌握先进的开发工具和前沿技术。高校人才培养应该与这些IT企业开展产教合作，建立合作基地，形成良好的产教融合关系，给学生创造实习实训机会，使得所培养的人才能够面向丰富场景应用和重大现实问题等发挥应有之力。
在信息化向智能化转型过程中，人工智能人才培养任务艰巨而光荣。人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合协同体，在课程教学中要顶层设计好其“根本”、同时体现一定的灵活度，扎根国家经济、社会、民生和国家安全的需求土壤，与维系土壤生态的产、学、研、政等要素紧密协同育人。
3.以实训平台促进赋能应用
聚焦科研、教学与生态，面向人工智能人才培养提供技术支撑平台、工具和课程核心资源和服务，从资源共享、平台共建、联合科研、人才培养、课程建设、师资培训、学生项目、社区论坛等多方面，构建包含算法平台、硬件平台、系统平台和教学平台在内的开放人工智能人才培养实训平，以将人工智能人才培养由“讲、教、学”提升为由产、学、政合力建设的“赋能、实践和创新”的大平台，在理论教学、实训锻炼和技术创新等方面探索新机制。
2.1 培养目标
以面向科学研究、面向未来、面向世界为教育理念，图灵班将选拔最富进取激情、学业最优秀、动手能力超强、并立志献身计算机基础科学研究事业的学生，借助竺可桢学院拔尖人才培养基地和教育教学改革的试验田的平台，集中计算机学院及相关院系的教学科研力量，培养具备厚基础、高素养、深钻研、宽视野的高素质、创新型本科生，本科毕业后到全球一流高校继续深造，有望在将来成为计算机科学、网络空间安全和人工智能领域世界一流学科引领者和战略科学家。
2.2毕业要求
毕业生应掌握如下知识与具备如下能力：
2.3培养机制
1. 生源选拨
实施优秀学生选拔制度，每年由浙大招办根据考生高考表现择优录取学生，单独编班，成为浙江大学图灵班荣誉学生。图灵班有计算机科学与技术、人工智能、网络空间安全三个专业方向。有浙江大学招办按照考生意愿和实际情况，发放图灵班（计算机科学与技术）、图灵班（人工智能）和图灵班（网络空间安全）三个专业的录取通知书。图灵班学生可以按照学校统一转专业的流程重新选择确认一次感兴趣的专业。
2. 培养机制
图灵班的教育以 “4全一专”教育为特色，全方位培养计算机基础学科卓越人才：
全科式基础强化：为了培养厚基础的卓越人才，图灵班高度重视对学生理论知识和基础能力的培养，在前两年加强通识教育，以及计算机、人工智能、网络空间安全、数学、物理等方面的基础，使得学生具有开阔的全科视野，为优秀学生成长奠定坚实的基础。为此，在课程设置上，参考国内外顶尖计算机系的课程设置方案，设置如下全科培养方式：1）在前两年实施竺可桢学院数学（数学分析、线性代数、概率论和数理统计等）与物理（普通物理）的系列荣誉课程，以及计算机的编程基础课程（程序设计基础、数据结构基础、汇编语言程序设计基础），使得学生具有扎实的数理基础和掌握良好的计算机编程能力；2）设置一系列必修的计算机学科基础核心课程（操作系统、计算机组成、计算理论、高级数据结构与算法分析、信息安全、机器学习等），全面覆盖计算机科学与技术、人工智能与网络空间安全三个计算机专业方向关键核心课程，培养具备计算机全科坚实基础的优秀本科生。
全方位科研训练：为了培养学生的科研思维，图灵班融合世界重点大学计算机专业教育的先进和科学的方法，在后两年专业教育培养中开设广覆盖的研讨性课程，打造基于探索类课程和综合实践的多轮迭代能力培养方案，使得学生具备优秀的研究型学习能力和创新能力。图灵班实施全方位科研训练人工智能课程体系，引导学生进行科研创新活动，设置科研实践I、II、III、IV、V、VI系列选修课程，在专业导师的指导下，循序渐进，进行必要的科研训练，获得相应专业学分。
全程化导师引领：为了选拔培养具有特殊潜力和特别优秀的本科生，图灵班将通过包括院士和图灵奖获得者在内的师资队伍建设和保障，在入学后即给每位学生配备学业发展导师、确定专业后配备专业研究导师。图灵班实施全程化导师引领，因材施教，根据学生所确定的专业方向，在专业导师的指导下制定（后两年）专业选修课程的个性化培养方案，修读计算机科学与技术、人工智能和网络空间安全相关的课程。此外，在专业导师引领下发挥所长，鼓励导师引领学生尝试早期科研实践，不断提高学生的科研创新能力，引领学生进入某一领域的高水平研究大门。
全球化资源导入：为了全面提高拔尖人才的国际学术视野，图灵班建立多方位、多层次的国际学术交流平台，为学生提供到国际顶尖学术科研机构的合作研究与实习机会，并引入国际化师资参与课程计划设计、全英教学和科研训练，促使学生适应国际化教学模式和培养学生的国际化思维方式。
专业化学科培养：人工智能以计算机科学为基础，广泛应用于各专业领域，具有覆盖面广、技术更新快、可持续发展性强等特点。结合上述特点，人工智能专业开设五大课程群。其中，基础课程群包含数学与计算机科学相关的基础知识，为学生奠定良好的学科基础；核心课程群包括人工智能的核心基础技术，是学生根据自身兴趣进一步选择细分方向的通识技术保障；智能感知课程群指导学生如何从诸如视频、文本、网络等大规模数据中提取并识别有价值的结构化知识，并利用其进行推理、决策和创造；智能系统课程群包括如何利用信号处理和编码、智能系统等相关知识，搭建满足不同应用场景的智能系统和平台；设计智能课程群学习如何利用设计认知和设计思维等基础理论，并结合人工智能技术，在设计智能领域开展创新实践。
2.4课程设置与学分分布
1. 通识课程
本模块课程分为思政类、军体类、外语类、计算机类、自然科学通识类、创新创业类、通识选修课程七大类，共修67+5.5学分（见表2.1）。
2 . 专业基础课程
本模块课程共修3 8学分, 表2.2给出专业基础课程设置内容。
3 . 专业课程
本模块课程分为专业必修课程、 专业基础选修课程、 专业选修课程三大类。表2 . 3
给出专业课程设置内容。
4 . 毕业论文( 设计)
本模块共修8学分, 表2 . 4给出毕业论文( 设计) 设置相关内容。
5 .其他模块
跨专业模块(3学分):跨专业模块是学校为鼓励学生跨学科跨专业交叉修读、多样学习而设置的学分。学生修读微辅修、辅修、双专业、双学位的课程或外专业的其他专业课程或经认定的跨学院（系）完成过程性的教学环节等，可认定为该模块学分，同时可计入相应的个性修读课程学分或第二课堂。若学生修读的跨专业课程符合微辅修/辅修条件，可在认定为跨专业模块学分的同时获得微辅修/辅修证书。
国际化模块(3学分):学生完成以下经学校认定的国际化环节可作为国际化模块学分，并可同时替换其他相近课程学分或作为其他修读要求中的课程。
（1）境外交流学习并获得学分的课程；
（2）在境外参加2个月以上的实习实践、毕业设计（论文）、科学研究等交流项目；
（3）经学校认定的其他高水平的国际化课程。
另外还有第二课堂4学分、第三课堂2学分、第四课堂2学分
2.5培养目标-毕业要求
培养目标：以面向科学研究、面向未来、面向世界为教育理念，图灵班将选拔最富进取激情、学业最优秀、动手能力超强、并立志献身计算机基础科学研究事业的学生，借助竺可桢学院拔尖人才培养基地和教育教学改革的试验田的平台，集中计算机学院及相关院系的教学科研力量，培养具备厚基础、高素养、深钻研、宽视野的高素质、创新型本科生，本科毕业后到全球一流高校继续深造，有望在将来成为计算机科学、网络空间安全和人工智能领域世界一流学科引领者和战略科学家。
培养目标分解为：
2 . 6 专业必修课程简介
（摘录，详细内容见图书内容）
人工智能本科专业包括人工智能基础、机器学习、认知神经学和人工智能伦理与安全四门必修课程。下面对这四门专业必修课程进行简略介绍。
1. 人工智能基础
英文名称：The fundamentals of Artificial Intelligence
学分：3.5
周学时：3.0-0.5
预修课程要求：线性代数、数学分析等等。
2. 机器学习
英文名称：Machine Learning
学分：3.5
周学时：3.0-0.5
预修课程要求：线性代数、数学分析、概率论、基础的编程技巧。
3. 人工智能伦理与安全
英文名称：The Ethics and Safety of Artificial Intelligence
学分：2.0
周学时：2.0-0.0
预修课程要求：数学基础课程、机器学习基础课程、编程基础课程、伦理基础课程
4. 神经认知科学导论
英文名称：Introduction to Neural Cognition
学分：3
周学时：3
预修课程要求：具备基本高等数学基础
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