学会动态丨第二期全国高校《人工智能导论》师资培训班成功举办

2018 年 12 月 16 日 中国人工智能学会


2017年12月14-16日,由中国人工智能学会联合永泰县人民政府主办、中国科学技术出版社协办的第二期全国高校《人工智能导论》师资培训班在福州成功举办。开班仪式由中国人工智能学会秘书长王卫宁研究员主持,永泰县张青雅副县长、中国人工智能学会副理事长马少平教授致辞,9位来自人工智能各领域顶尖的学者和专家,为此次培训的近百位高校教师和企业高管授课。


《人工智能导论》师资培训班


CAAI秘书长王卫宁(左)、CAAI副理事长马少平(中)、永泰县副县长张青雅(右)


为了响应党中央的号召,紧跟人工智能发展步伐,在中国科协策划和组织下,中国人工智能学会专家团编写了《人工智能导论》这本兼具理论性和应用性的专业基础教材,旨在推动人工智能人才培养,为全国智能科学教育事业的发展起到示范作用。


本期培训班在第一期北京培训班的基础上,瞄准人工智能的发展热点,总结教学经验,拓展受众群体,走出大城市,积极培养和发展边远地区掌握人工智能理论和技术的“领头羊”。于剑、王轩、张道强、王万良、高阳、刘宏、马少平、鲍捷、吉建民9位专业领域的专家学者立足人才教育理念,围绕《人工智能导论》的知识体系,以严谨的学术思维、详实的案例分析、生动的授课技巧,向学员们传授教学方法和经验,分享行业发展最新动态与前沿信息。


北京交通大学人工智能研究院常务副院长于剑教授


中国人工智能学会青年工作委员会主任,哈尔滨工业大学(深圳)计算机学院院长王轩教授


南京航空航天大学计算机与科学技术学院副院长、国家优秀青年科学基金获得者张道强教授


浙江工业大学计算机科学与技术学院院长、软件学院院长王万良教授


南京大学计算机科学与技术系副主任,人工智能教研室/实验室副主任高阳教授


中国人工智能学会副理事长,北京大学刘宏教授


中国人工智能学会副理事长,清华大学计算机系马少平教授


文因互联 CEO,联合创始人鲍捷


中国科学技术大学计算机科学与技术学院副吉建民教授


三天精炼朴实、通俗易懂、内涵丰富的系统培训,以及与专家们零距离沟通交流,学员们有效解决了在教学科研工作中遇到的诸多难题和困惑,开拓了学术眼界,构建了知识结构,对人工智能这一前沿科技领域有了更加直观、深刻的认知,对《人工智能导论》的教学要义、技巧有了系统的学习和提升。


全体培训学员合影


登录查看更多
0

相关内容

中国人工智能学会(Chinese Association for Artificial Intelligence,CAAI)成立于1981年,是经国家民政部正式注册的我国智能科学技术领域唯一的国家级学会,是全国性4A级社会组织,挂靠单位为北京邮电大学;是中国科学技术协会的正式团体会员,具有推荐“两院院士”的资格。
【哈佛《CS50 Python人工智能入门》课程 (2020)】
专知会员服务
111+阅读 · 2020年4月12日
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
电力人工智能发展报告,33页ppt
专知会员服务
125+阅读 · 2019年12月25日
哈工大SCIR2019级研究生开学典礼成功举办
哈工大SCIR
11+阅读 · 2019年9月2日
CCF@U: 刘挺、秦兵走进天津大学
中国计算机学会
4+阅读 · 2018年11月20日
国内高校人工智能教育现状如何?
大数据技术
9+阅读 · 2018年4月24日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
Arxiv
11+阅读 · 2019年1月24日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Auto-Context R-CNN
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月8日
Arxiv
7+阅读 · 2018年5月23日
VIP会员
相关VIP内容
【哈佛《CS50 Python人工智能入门》课程 (2020)】
专知会员服务
111+阅读 · 2020年4月12日
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
电力人工智能发展报告,33页ppt
专知会员服务
125+阅读 · 2019年12月25日
相关论文
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
Arxiv
11+阅读 · 2019年1月24日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Auto-Context R-CNN
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月8日
Arxiv
7+阅读 · 2018年5月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员