UCSD新设AI专业，首门课程顺利开课

逾百名本科生投身于加州大学圣地亚哥分校全新设立的人工智能专业，并于冬季学期开启了该专业的首门核心课程——CSE 25：人工智能导论。该课程致力于向学生传授未来四年将频繁涉猎的AI原理，同时兼顾平衡那些已具备自学背景的学生与初涉此领域的同学之间的基础差距。

加州大学圣地亚哥分校的本科AI项目——植根于该校十余载的教学与研究积淀——意在培育计算机科学学子打造下一代AI系统、优化现有AI系统底层架构的能力，并启发学生探讨这些系统及其社会效应所涉及的伦理议题。该AI专业依托于加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系，并与全校范围紧密协作，涵盖Jacobs工程学院内的其他学系及Halıcıoğlu数据科学学院。

在这门首门专业课里，学生得以认知AI的本质，并亲身经历了从问题界定、数据采集直至建模、训练、评测及部署的AI全流程。在这门强调实操的项目制课程中，学员们掌握了训练AI模型的多元策略；运用编程工具与AI模型展开互动；并审视AI的社会与伦理影响。他们在实际应用情境中领悟了AI的核心理念，从零构建小型系统，从而感受模型设计、参数微调及评估过程中的设计难题与数学根基。

"我们的构想是，在AI专业的修读期间，学生将在不同深度层面反复研习这些课题，"Trevor Bonjour表示，他是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学教学教授，主讲CSE 25课程，同时也是AI项目的核心导师之一。"学习离不开重复，因此我们期望通过这门AI导论课，确保所有学生都能掌握现代AI系统的基本概念，涵盖神经网络，以便他们在后续课程中能以此为基石进行深造。"

在为期10周的学习中，学生探究了监督学习、无监督学习及强化学习范式，内容囊括从感知器等经典线性模型至神经网络、语言模型及Q学习智能体等广泛领域。该课程向学生引荐了AI领域的关键数学工具，例如概率论、线性代数与多变量微积分。课程始终贯穿着对数据偏差以及模型部署过程中偏差显现的深入讨论。

Bonjour提到，他惊讶地察觉到约四分之一的学生此前已修读过AI课程，无论是暑期班还是高中阶段。该课程的期末作业——以小组合作形式构建AI智能体——被设计为允许学生依据自身经验水准选择不同深度的课题：具备相关经验的学生可开发更高阶的AI项目，而初次接触这些概念的学生则可借助整个学期提供的支架支持来打造自己的AI智能体。譬如，学生制作了能为指定图片生成描述文字的AI智能体；能检测视频画面中行人的AI系统；以及能教会电脑玩二十一点等游戏的AI系统。

"CSE的大部分机器学习课程都安排在高年级，因此大多数学生入学时对该领域的认知程度参差不齐，"Eric Song说道，他是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学研究生，也是这门AI导论课的助教。"我们的目标是将这些概念尽早引入教学，确保每位学生在起步阶段至少具备一定的基础认知。"

针对期末项目，学生需按会议论文格式提交报告。Bonjour指出，此举旨在让所有学生熟悉计算机科学与AI研究论文的架构，鉴于当前AI与机器学习领域正开展大量研究，学生未来或许会选择投身其中并做出贡献。

这门AI导论课程将于春季学期再次开课，供AI专业的其他学生选修。该课程将由计算机科学教学教授、加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系本科教育副主任Mia Minnes负责讲授，她也是该AI专业的另一位核心教师。