“全国中小学人工智能探究性学习训练营”开营

  • 人工智能学院
  • 创建时间: 2022-02-09
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      2月8日上午,“全国中小学人工智能探究性学习训练营”正式开营。中国科学院自动化研究所副所长、中国科学院大学人工智能学院副院长、中国人工智能学会副理事长刘成林研究员出席并代表主办方致辞,本次训练营的专家委员会组长、中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊教授,训练营专家委员会副组长、中国人民大学附属中学信息技术教研组组长袁中果老师以及相关专家出席开营仪式。开营仪式由袁中果老师主持。

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     “全国中小学人工智能探究性学习训练营”(以下简称AI探学营”)由中国人工智能学会和中国科学院大学人工智能学院联合发起,中国人工智能学会中小学工作委员会承办,未来基因(北京)人工智能研究院协办。受疫情影响,原计划线下举办的“AI探学营”改为2月8日至12日在线上举办。“AI探学营”共有770多名中小学生报名,经过线上答卷和面试两个环节后,最终中学组选拔出30名同学、小学组选拔出20名同学,以及2022年“翱翔计划”数学与信息技术科学领域的近30名中学生一起,一起进入为期5天的“AI探学营”学习。

      在开幕式致辞中,刘成林研究员表示,欢迎各位同学来参加这个训练营,也感谢训练营的各位老师精心准备课程内容和授课。他指出,当前人工智能在自身科技不断发展的同时,也不断与其他科学领域交叉融合,如数学、计算机科学、物理化学、生命科学、天文、地球科学等。这种交叉融合,一方面是人工智能从相关学科汲取营养来促进自身的发展,另一方面也为其他学科的发展提供工具和动力。例如,现在物理学、化学、生命科学、地球科学等自然科学的发展越来越依赖于大量的实验和观测数据的分析,而人工智能技术可以大幅加速实验观测和数据分析的自动化。

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      刘成林研究员鼓励“AI探学营”的学员们,“将来不管你们是继续从事人工智能专业的学习研究,还是从事其他学科,掌握人工智能的基本知识和技能,都将为你们的科学和职业生涯形成巨大的助力”。他希望同学们珍惜这次难得的机会,努力提升自己的知识、技能和认识,在训练营过得愉快、有收获。在致辞尾声,他再次感谢训练营的各位组织者和授课老师,并预祝训练营圆满成功。

      随后,袁中果老师介绍了五天“AI探学营”的安排。他指出,本次活动将通过五天的集中学习,让这些选拔出来的有一定基础的中小学生们夯实人工智能通识和专业知识,创新实践人工智能专业方向的项目。袁老师叮嘱大家一定要珍惜这个来之不易的机会,因为还有很多同学想参加这次探学营,但是为了保证探究学习的质量,名额不能扩增。袁老师也感谢老师和专家们牺牲了宝贵的寒假休息时间,来参与教学和指导。

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      本次“AI探学营”的第一天安排了5场讲座, 在后面四天里,中学组和小学组将分小组进行课题探究的项目式学习。开营仪式后,根据日程安排,5个讲座也在当天顺利举办。

     

      讲座1:人工智能概述

      中国科学院大学人工智能学院肖俊教授以深入浅出的讲解为同学们带来人工智能的全面盘点和前沿介绍,他精要地梳理了人工智能的前世今生和当前最热门的技术和研究方向,通过对人工智能现状和未来趋势的分析,鼓励青少年朋友接触人工智能、感受人工智能、学习人工智能,以便更好地融入和拥抱智能时代,更好地实现个人价值,服务社会。同时,希望青少年朋友在学习的过程中,不忘初心,脚踏实地,打好基础,厚积薄发,将来为中国的人工智能事业做出贡献。

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      讲座2:初识机器学习

      中国科学院大学人工智能学院缪青海副教授结合图灵1950年的论文,介绍了机器学习的起源,重点从监督学习、无监督学习和强化学习三个方面,结合水果分类、鸢尾花分类、饮料瓶回收机器人设计等例子,介绍了机器学习的内容、方法和评价指标。

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      讲座3:自然语言处理基础

      中国科学院自动化研究所张家俊研究员首先从日常生活中的智能音箱、搜索引擎和智能翻译笔等工具入手,介绍了自然语言处理的概念和内涵,然后从社会、国家和个人等不同角度阐述了自然语言处理研究的价值和意义,并且介绍了自然语言处理研究面临的各种挑战。随后,他以机器翻译为典型代表介绍了自然语言处理的技术发展历史、各种实现方法,以及未来发展方向。

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      讲座4:机器学习基础

      中科院自动化研究所张森工程师首先概述了机器学习的概念、发展、分类和任务,然后从机器学习的经典算法中选取了线性回归、逻辑回归和K均值三个点加以详细介绍,让同学们明白了预测,识别和归纳在机器学习中的实现方法;最后通过图像识别案例说明了人工神经网络的来龙去脉。

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      讲座5:计算机视觉基础

      艾教授首先以数字图像的获取与存储方式为引导介绍了计算机视觉进行环境感知的流程,然后全面讲解了计算机视觉的概念、任务、以及在监控、医学、遥感、军用等领域中的重要应用,随后重点讲述了计算机视觉技术在智能图像处理与分析、视频与场景理解、VR与AR应用中的关键技术与方法,最后以目标跟踪为应用范例,讲解了其具体实现思路、典型代表方法、面临的挑战及当前的发展趋势。讲解期间与同学们进行了热情洋溢的互动与讨论,对同学们的疑惑进行了细致的解答。

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