简介：今天，首席CTO注释要与您分享如何进行人工智能课程设计。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
在我国的人工智能基础水平上缺乏研究能力是严重的。最根本的原因是在这方面缺乏人才教育。在2018年中期，作者陈·云宁（Chen Yunzheng）在中国大学提供了“智能计算系统”课程。这项课程受到学生的欢迎，许多学生和许多学生都无法接受。t选择整个学期遵循上课。
关键词：智能计算系统人工智能专业课程
编者注：五年前，本文作者的作者陈·云兴（Chen Yunzheng）被邀请发表一篇题为“系统结构研究人员的梦想”的文章，1在CCCF专栏中。学习处理器方向的旅程（该文章后来被包括在“精选的CCCF出色文章”中。经过5年的辛勤工作，陈·云宁（Chen Yunzheng）在深度学习处理器的方向上做出了国际认可的贡献：他的学术论文被四分之一以上的论文引用了四分之一以上的论文。顶级会议ISCA'18，他的技术结果适用于华为和Shuguangamong，将近1亿个智能手机和服务器（例如Ali.He）被Science Magazine的“先驱”和“领导者”评为“先驱”和“领导者”。处理器已成为学术和工业界的热点，陈云再次转向，转向人工智能系统课程的新阶段。这篇文章将分享随着您他前往这个新舞台的旅程。
智能计算系统课程的开放
我是中国科学院计算机技术研究所的年轻科学研究人员，主要从事计算机系统结构和人工智能交叉的基础研究。查看本文的标题和作者部门，每个人都可能感到有点奇怪：作者和人工智能专业课程做什么？由于传统意义，课堂是大学教师的责任。中国科学院的员工没有义务上课，除非他们自愿担任中国科学院（国立科学技术大学）教授。
推动我主动考虑人工智能专业课程设计的主要原因是一个如此众所周知的现象：人工智能越多（算法层，应用程序层，请参见图1），越多，研究人员对世界对世界的贡献的贡献；底部（系统层，芯片层）越少，中国研究人员的贡献就越少。但是，这些算法模型中的大多数都是在CUDA 2编程语言，Tensorflow编程框架和GPU.Among中开发的，中国研究人员为世界做出了很多贡献。不仅会拖回我国人工智能的基础研究，而且更重要的是，它将使我国的智能行业成为空的塔楼，踏上了旧道路，在该道路上，信息行业受到核心芯片和操作系统的限制。
图1人工智能研究的粗略水平
我国缺乏人工智能的原因很多。我认为最根本的原因是该地区缺乏人才教育。没有肥沃的土壤，您无法种植高耸的树木。杰夫·迪恩（Jeff Dean）等智能计算系统，也不会以国际竞争力生产智能系统产品。因此，在培训人工智能专业的培训中，我们应该采取主动行动来改变情况。
2018年，我国有35所大学建立了人工智能本科专业。这是重新思考和整理人工智能培训系统的主要机会。作为我当前的理解，在考虑人工智能课程系统时，大多数大学都会使用纯算法和纯应用的教学思想。以这种方式培养的学生仍然偏向于上层应用程序的开发，以及缺乏智能计算系统的集成。
实际上，在各种学院和大学中都有很多洞察力，并且该系统课程通常在课程设计中遇到三个主要客观困难：一个是，中国的人工智能系统课程并不多，可以参考，并且另一个是中国缺乏人工智能的是，中国缺乏人工智能是，在Chinathird中缺乏人工智能，系统课程的教师是缺乏人工智能系统课程在国际上进行国际化的教科书。
根据我自己的研究背景，我有一些浅薄的人工智能算法和系统。具有系统性的思维和能力？
因此，在2018年中，我申请了中国科学院大学的人工智能专业系统，称为“智能计算系统”（曾经被命名为“智能计算机”）。（包括基本的智能算法，智能算法，计算编程框架，智能计算编程语言，智能芯片架构等）理解的整合。这门课程受到学生的欢迎，许多无法选择遵循整个学期的学生，让我特别感动的是，来自其他研究机构的学生自发地从中古，到Huairou倾听了班级。最后一堂课来了三个小时。返回中古的深夜。这可能表明，这门课程对学生有一定的吸引力，每个人都在聆听方面有真正的收获。
人工智能专业的培训和课程系统
人工智能专业的课程设计应为学生的培训目标提供服务。
这个问题可能没有一个统一的答案。
当我们的计算机专业的高级专业成立了六十多年前，他设计了一种软性硬件的解决方案，以培养计算机或子系统研究人员，设计师和制造商。六十年后，该计划仍然维护原始计划。这是一年的意图。多元大学的计算机专业的大满贯基本上已经为计算机组成原理，操作系统，编译原理和计算机架构开设了强制性课程（见图2）。换句话说，尽管大多数计算机学生都参与在毕业后的软件开发中，他们仍然对计算机硬件系统有基本的了解。
图2计算机专业培训计划NetEase Cloud Class 3
人工智能学生的培训目标应成为人工智能系统或子系统的研究人员，设计师和制造商。仅通过实现这一目标，大学才能不断地支持我国家的工业和人工智能的行业和研究。目标，人工智能专业的课程设计应包括两个软件和硬性线条（例如计算机专业）。如果人工智能专业仅提供机器学习算法，视听应用程序等课程，那么最佳数量只能是被视为“人工智能应用专业”或“人工智能算法专业”。毕竟，该算法只是冰山的一个角落，可以暴露水，而90％的冰山仍然是硬件和系统。
带Google是一家拥有世界上最大的AI算法研究团队的公司，Google董事长John Hennessy是计算机建筑科学家，也是Turing Award的获得者；Google AI Jeff（Jeffdean）的负责人是计算机系统研究人员；Google AI的三个最显着的三个进度（Tensorflow，Alphago，TPU）是一个系统，而不仅仅是一种特定算法。因此，从人工智能国际学术主流的角度来看，该系统的重要性不低于该算法。
只学到算法的学生可能非常适合模型参数，但是他们不会感觉到算法的时间消耗和功耗。必须使用算法来满足延迟和能耗的限制）。
只有加入系统系列，学生才能真正了解人工智能的运作方式，包括人工智能算法如何称呼编程框架，如何使用操作系统处理编程框架，以及一个步骤中的操作员在编程框架中如何如何处理编程框架。在芯片上的踩踏。像学生可以建立复杂的系统或子系统，他们在科学研究中具有更大的潜力，并且他们在行业中也将具有更强的竞争力。行业的乌云密布。它将设计TensorFlow每年赚取300,000美元。”
许多老师和我说：“人工智能专业的专业确实应该有一些系统的课程。但是，中国从未有这样的课程，没有合适的教科书。我们的大学缺乏相应的老师来教授此类课程。”这是三个实际的目标。困难，但不应影响我们人工智能专业的课程设计。
从学生的角度来看，人工智能专业的课程应该取决于国家和企业需要什么，而不是现在老师的课程。，为了计算两枚炸弹和一颗恒星等任务，我的国家仍然建立了中国科学院计算办公室，并在计算机研究所的计算机教师培训课程中。）开设一门计算机专业，今天在我的国家拥有庞大的计算机行业。
从教师的角度来看，人工智能的系统研究已成为国际学术热点。教学课程是一个教学过程，可以帮助教师到国际学术领域。本年度，TOP4大学（斯坦福大学，卡内基·梅隆大学，加利福尼亚大学伯克利大学和麻省理工学院）以及许多其他国际单位共同发布了联合发布白皮书。在这个新兴和流行的方向上，许多年轻教师无疑有助于改善改善大学和大学在人工智能中的影响的影响国家。
因此，无论是人工智能还是教师的学生，开放系统课程都是必要和实际意义的。
什么是智能计算系统
简而言之，智能计算系统是人工智能的材料载体。在本阶段，智能计算系统通常是一个不合能的系统，可以整合常见的CPU和智能芯片（NVIDIA GPU或CAMBRIAN MLU等），并为开发人员提供开发人员智能计算编程框架和编程语言。在GM CPU之外添加智能芯片的原因主要是因为一般CPU难以满足人工智能计算的速度和能耗需求。例如，2012年，Google的大脑使用了16,000 CPU要跑步几天来训练如何识别猫面，这对于工业应用很难接受。明显地，为了真正使用人工智能技术，您必须使用异类的智能计算系统。为了减少编程难度异质的智能计算系统，需要编程框架和编程语言E用于智能计算。
实际上，智能计算系统已以各种形式扩展到我们的生活中。IBM的超级计算机峰会使用机器学习方法来进行天气预报。BAT的数据中心运行了大量的广告推荐任务。华为的手机集成了寒武纪深度学习处理器，以处理图像分析和语音识别。特斯拉来自特斯拉。
智能计算系统的开发并不是一夜之间。在1980年代，针对象征意义的智能处理的特殊计算机（Prolog和Lisp机器）可以视为第一代智能计算系统。，人工智能缺乏实际应用，算法还不成熟。当时，摩尔的法律仍处于快速发展阶段。通用CPU每年可以使专用计算机的性能增加一倍，但没有太大的优势。因此，第一代智能计算系统逐渐从历史阶段逐渐退出。
“智能计算系统”课程重点关注第二代智能计算系统，主要是面向机器学习任务（例如深度学习）的计算机。30年前，与第一个构造智能计算系统相比可以描述为遇到时间和地点。人工智能应用程序，例如当前的图像识别，语音识别，自然语言理解，游戏和广告建议，已经开始着陆，深度学习算法的发展速度尤其是尤其是。一般CPU性能的发展已经停止。为了支持深度学习算法的持续发展，我们必须依靠智能计算系统。因此，深度学习智能计算系统将在很长一段时间内成为学术和行业关注的焦点。“智能计算系统”课程将是帮助学生深入了解深度学习智能计算系统。
第二代智能计算系统主要支持机器学习任务，例如深度学习。在未来，如果人类确实想在通用人工智能的道路上迈出又一步，那么第三代智能计算系统需要的算法就需要支持未来的未来将远远超出机器学习的范围。了解智能算法。我亲自推测，第三代智能计算系统可能是孵化通用人工智能的虚拟世界环境。“智能计算系统“课程可能会激发学生的好奇心，并吸引学生将来在第三代智能计算系统中学习。
智能计算系统课程的概述
“智能计算系统”课程主要是人工智能，计算机和软件工程的高级本科生或研究生。课程的目标是培养学生对智能计算完整软件和硬件技术堆栈的综合了解（包括基本的智能算法，智能，智能，计算编程框架，智能计算编程语言，智能芯片体系结构等），并成为智能计算系统（子系统）和开发人员的设计师。
该课程的预订课程包括C/C ++编程语言，计算机组成原理和算法简介（或机器学习）。课程小时相对灵活。它可以是大学的上学期（40小时，课程大纲如表1所示）。它可以是每周（20小时）的小学集中注意力，也可以将其嵌入其他机器学习课程中。计算系统，主要用于实际操作；对于40个小时的长期学习，该课程希望学生可以“知道为什么”，索特克关于该机制。
表1智能计算系统课程大纲（40小时）
在课程教学中，应遵守两个原则。第一个是应用程序驱动程序。应使用良好的工程学科的过程，尤其是“智能计算系统”等课程。如果您只在完成后才学习一些定理和公式，那基本上没有效果。另一个原则是完整的堆栈。过去，计算机专业课程的设计存在问题，即显而易见的细分操作系统和计算机体系结构的计算机体系结构，对操作系统提出计算机体系结构的要求以及对操作系统的计算机体系结构的支持。没有一扇门。这些课程都是这些。“智能计算系统”作为高级本科（或研究生）课程，有义务帮助学生追逐过去的所有人工智能软件和硬件知识，以形成整体理解。
对于“智能计算系统”课程，驾驶员的示例是一个起点。当科学技术大学的课程中，我们选择视频样式迁移作为驱动程序示例。简而言之，样式迁移可以保留每个框架的基本内容在视频中，但会更改图片的绘画风格（例如从普通照片迁移到毕加索风格或中国墨水绘画样式等。图3）。对于学生来说，这是一个非常有趣的示例，在范围内能力。
图3从普通照片到毕加索风格迁移的驱动程序示例
能源效率和准确性的优势和缺点，然后是系统的封闭环迭代优化。最终，我将为您提供智能计算系统的实验环境，包括摄像机和智能芯片开发委员会，学生可以实现“半决赛”- 摄像机拍摄的视频应用程序的产品。
结论
我的母亲是一名中学老师。在成长过程中，陈鸟根，胡韦瓦和徐齐维（Xu Zhiwei）非常帮助我，也是一位享有声望的老师，他们全年都沉浸在教学中，并拥有出色的教学热情。从童年到整个童年，这些长者的言语和教育使我深深地觉得教育是一个可以深刻改变学生，改变行业，改变社会，改变国家并改变人类的伟大原因。我们教导的人工智能知识今天可能会影响明天聪明的时代我们国家的竞争力。因此，尽管手头上有许多基础研究任务，但我仍然愿意将培养人工智能作为我未来的最重要使命的系统才能处理，并花费我在各个大学的“智能计算系统”课程上自己的时间和精力。
非常高兴的是，尽管存在许多缺陷，例如“智能计算系统”，尽管仍然有很多缺陷，但它得到了许多老师和学生的支持和鼓励。我们将共同在大学中提供本课程中国北京大学北京大学北京大学北京大学北京大学，天津大学，中国科学技术大学，南卡大学，北京科学技术大学以及瓦兹港科学与技术大学。PPT，讲座，教科书，视频，代码，云平台和开发委员会为教师批评和纠正它们。我非常欢迎向我发送电子邮件并发表宝贵的意见。
将来，我们希望与大学和大学合作，为更多的人工智能专业学生合作，参加人工智能系统课程的交流和讨论，并共同提高人工智能系统的教学水平。每个人的努力，它肯定会解决人工智能系统课程开放的实际困难，以便将来在我国训练的人工智能才能没有技术缺陷。
作为一名年轻的老师，我与许多教育能力和经验的教育领域的前辈都有巨大的差距，我需要学习更多。这部“智能计算系统”课程，以培养我国的人工智能系统能力，也是如此正如卢Xun先生在“热风·句子四十 - 一个”中写信给青年的作用。还会在黑暗中发出一点光...如果有的话，如果有火炬火，当太阳熄灭时，我们自然而然地...欢乐地赞美火炬或太阳；因为他占领了人类， 即使是我。 ”
脚注：
1本文发表在2014年《中国计算机协会新闻通讯》（CCCF），第5号；_ ack = 1。
2 CUDA：计算统一设备体系结构，计算统一的设备体系结构。
3见。
关于作者：
Chen Yunzheng
CCF杰出成员，CCF年轻科学家奖获得者，CCCF编辑委员会。中国科学院计算学院的研究者。年轻的人才”和中国科学院的年轻人才奖。主要研究方向是计算机架构。cyj@ict.ac.ac.cn
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1.内容和要求
在以下3个选择中，作为课程设计内容：
1）生成系统实验
a）系统设置，包括系统名称和系统谓词，赋予谓词名称及其含义。
b）编辑知识库，通过输入规则或修改规则建立规则库，等等。
c）建立事实库（集成数据库），并输入多个事实或结论。
d）操作推理，包括积极的推理和反向推理，提供相应的推理过程，事实领域和规则领域。
2）A*算法试图解决迷宫搜索问题
a）用A*算法绘制迷宫的最短路径的流程图。
b）设置不同的地图以及不同的初始状态和目标状态，记录了A*算法的解决方案结果，包括最短路径，节点的数量，节点数量和算法的运行时间。
c）对于相同的初始状态和目标状态，设计不同的灵感功能，比较不同灵感功能对迷宫速度的改进效果，包括扩展节点，生成节点的数量和算法操作时间。
3）使用卷积神经网络分类界数据集
a）从互联网（由培训编写的网络）下载零售商数据集，需要每次迭代的损失价值记录；
b）更改卷积神经网络卷积层的数量和合并层的数量，并观察分类的准确性。考虑网络层数量的类别准确性数量的影响；
c）改变卷积神经网络的卷积核心，并观察分类的准确性。考虑卷积芯对分类准确性的影响。
内容和进度安排
1.内容和要求
①使用numpy库中的多项式处理函数来计算当x = 2和x = 5的值时，计算函数f（x）= x5+2x3+1，并输出第一个阶导数和第二阶导数f（x）。
②使用Matplotlib库中的Pyplot模块绘制[10，10]的值间隔上的F（X）函数，第一阶导数和第二阶指南编号。
（a）绘制三个子数字，并放置上述三个图形。
（b）第一个子图区域，标题是多项式，用红色实线绘制。
（c）第二个子图区域，标题是第一个衍生物，用蓝色虚线绘制。
（d）第三个子图区域，标题是第二个衍生物，用绿色的固体点绘制。
①阅读文件Python测试分数和学生文件。
②使用Merge（）将两个文件与学校号码或名称合并，以生成新的DataFrame对象学生。
③根据低到高的学生对学生的总体评估得分进行排序，并添加一系列“排名”。
④基于名称的小组小组，出口男孩和女孩的平均成果，以及男女的得分最高。
⑤绘制总评估得分的框线图。
①分析文本“水边缘.txt”，分割单词并计算单词的本质（与内容密切相关）。
②将“水缘”中的高频单词插入单词云中。
③分析每一章的“喜悦与悲伤”方向。
④分析水边缘36天的社会关系网络。
结论：以上是如何进行人工智能课程设计和首席CTO注释的摘要的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?