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北京大学《人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设》（PDF文件）

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Chimy

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《人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设》回顾了人工智能从1.0（深度学习）到2.0（大模型）的发展历程，分析了大模型的特点、局限及最新进展。报告指出，大模型具备强大的生成和推理能力，也面临数据依赖和高成本等问题。在人才需求方面，报告强调应用人才、IT专业人才和AI专业人才的不同能力要求，提出针对不同层次人才的教育路径。报告详细介绍了人工智能通识教育课程的设计理念和实施方法，包括课程目标、内容、教学方法和资源，通过通识教育提升全民的AI素养和人机协作能力。

人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设

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人工智能发展历程

  • AI 0.0（1956-2006）：该阶段基于规则和专家系统，依赖人工特征工程，可解释性强但泛化能力弱。
  • AI 1.0（2006-2020）：该阶段以深度学习为核心，CNN/RNN/Transformer架构推动计算机视觉、自然语言处理领域取得突破性进展，仍需依赖大量标注数据进行训练。
  • AI 2.0（2020-至今）：本阶段进入大模型时代，以GPT/Stable Diffusion为代表的多模态生成模型实现文本、图像、视频的跨模态交互，同时推理能力显著提升（如DeepSeek R1模型）。

人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设

大模型的特点和局限

  • 大模型的特点
    • 强大的生成能力：大模型能生成高质量的文本、图像、视频等多种内容，为创意产业、内容创作等领域带来了前所未有的变革。
    • 多模态融合：将语言、视觉等多种模态数据相结合，使模型能够更全面地理解和表达世界，为智能交互、自动驾驶等应用提供了更强大的技术支持。
    • 复杂推理能力：基于长链推理技术，大模型能逐步分解复杂问题并进行多步骤逻辑推理，处理更复杂的任务和场景。
  • 大模型的局限
    • 数据依赖：大模型的训练需要海量的数据支持，数据的质量和多样性直接影响模型的性能和生成结果的准确性。
    • 高算力需求：训练和推理过程对计算资源要求极高，导致研发和应用成本居高不下，限制了在一些资源受限场景中的广泛应用。
    • 幻觉问题：生成的内容可能存在与事实不符的情况，需要进一步的验证和筛选，确保信息的真实性和可靠性。

人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设

大模型的发展观察

  • 跃进期（2020-2022）
    • ChatGPT的发布：2020年ChatGPT的推出迅速引发全球对大模型的关注和研究热潮，其强大的语言生成能力和交互体验让人们看到大模型的巨大潜力。
    • GPT-4的推动：2022年GPT-4的发布进一步提升大模型的性能和应用范围，推动大模型在更多领域的探索和实践。
  • 繁荣期（2022-2023）
    • 多模态模型的爆发：Stable Diffusion、Mid-Journey等多模态模型相继问世，将大模型的应用从文本领域拓展到图像、视频等视觉领域，为创意设计、影视制作等行业带来了新的机遇。
    • 国内大模型的崛起：国内企业纷纷加快大模型的研发步伐，文心一言、通义千问等首批模型相继发布，展现了国内在人工智能领域的技术实力和发展潜力。
  • 深化期（2023-至今）
    • 推理模型的突破：DeepSeek-R1、QwQ-32B等推理模型的出现，显著提升模型的推理能力和效率，为复杂问题的解决提供更有力的支持。
    • 性能提升与开源生态：国内模型性能持续提升，如Qwen2.5、GLM-4等不断更新优化。同时，开源生态蓬勃发展，如Baichuan、Qwen等系列模型的开源，推动大模型技术的普惠化和行业应用的加速落地。

人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设

大模型时代的人才需求

  • 应用人才
    • 思维要求：具备利用AI技术和工具解决实际问题的能力，能够将AI应用于工作和生活的各个方面，提升效率和质量。
    • 能力增加：增强问题定义、独立思考、沟通表达等能力，更好地与AI协作完成任务。
    • 教育需求：通过AI通识教育，普及AI基础知识和应用技能，培养全民的AI素养和人机协作能力。
  • IT专业人才
    • 思维要求：掌握数据思维和模型思维，以数据为核心进行系统设计和优化，为行业赋能。
    • 能力增加：提升机器学习、深度学习、数据工程等方面的能力，适应AI时代对IT人才的新要求。
    • 教育需求：开展新IT教育，更新IT专业课程体系，融入AI相关技术和应用内容，培养既懂传统IT又掌握AI技术的复合型人才。
  • AI2.0专业人才
    • 思维要求：具备数学思维、好奇心和试错精神，热爱探索人类智能的本质和奥秘。
    • 能力增加：掌握数据工程、底层软硬件工程、大模型范式（如Transformer、Diffusion、RL等）能力，能够从事AI前沿技术研发和创新。
    • 教育需求：构建AI专业教育体系，培养具有深厚理论基础和创新能力的AI专业人才，推动人工智能技术的持续发展和突破。

人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设

人工智能通识课

  • 课程目标：培养学习者对人工智能的全面认知，掌握生成式AI的应用能力，提升人机协同与批判性思维，为未来的学习和工作打下坚实基础。
  • 课程内容：涵盖人工智能基础、核心技术（如Transformer架构）、应用领域（金融、医疗、教育等）以及面临的挑战与未来发展方向，构建完整的知识体系。
  • 教学方法：采用案例分析、动手实操、项目制学习和跨学科融合等多样化方法，提升学习者的实践能力和创新思维。
  • 教学资源：提供PPT课件、微课视频、教学演示案例以及实战任务与作业题，支持线上线下混合式学习，满足不同学习者的需求。

人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设

人工智能赋能教育

  • 人工智能赋能教学：通过AI辅助教学工具和智能学情分析，提升教学效率和个性化学习体验，推动教育的智能化发展。
  • 课程创作工具：利用AI辅助课程设计和无代码工程交付，降低课程创作门槛，提高教学资源的开发效率和质量。
  • 人工智能通识课的实施：通过通识课、通育课和通用课的分层设计，逐步提升学生的AI素养、人机协作能力和专业应用能力，实现人工智能教育的普及与深化。

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