2022年8月18日,由中国人工智能学会、北京工业大学主办的中国人工智能院长与名师论坛将通过线上、线下融合举行。论坛聚焦人工智能教育历史沿革,顶尖人才培育,产教融合创新等主要内容,设主论坛及人工智能学院院长、人工智能产教融合两个平行分论坛。特邀潘云鹤院士、李德毅院士、朱松纯教授等嘉宾带来主题报告。从“计算+”迈向“智能+”,届时,将发布中国人工智能学会组织编制的《人工智能知识点全景图:迈向智能+时代蓝皮书》。


为进一步团结全国广大人工智能教育工作者,开展相应活动,促进人才链、产业链和创新链的更有效衔接,推动构建人工智能领域教学教育、科学研究、人才成长的良好生态,根据《中国人工智能学会教育工作委员会管理办法》相关要求和中国人工智能学会理事长工作会议决定,论坛下午,还将召开中国人工智能学会教育工作委员会换届会议。为此,由潘云鹤院士、李德毅院士、郑南宁院士、戴琼海院士、蒋昌俊院士、王怀民院士、焦李成教授、刘成林研究员、周志华教授组成中国人工智能学会教育工作委员会战略专家组,把脉人工智能一流人才培育前沿发展方向。


组织架构

主办机构:

中国人工智能学会

北京工业大学


承办机构:

中国人工智能学会教育工作委员会

北京工业大学北京人工智能研究院

浙江大学中国科教战略研究院


协办机构:

信息技术新工科产学研联盟

《高等工程教育》编辑部

北京人工智能学会

浙江大学上海高等研究院


指导支持:

中国人工智能2.0发展战略研究项目组

中国工程教育战略与改革路径研究项目组


活动时间:2022年8月18日(星期四)09:00-18:15


直播平台

中国人工智能学会

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活动议程

主持嘉宾:刘成林

09:00-09:10嘉宾致辞:戴琼海

09:10-09:20嘉宾致辞:乔俊飞


09:20-10:00报告嘉宾:潘云鹤

主题报告:培养AI顶尖人才

主持嘉宾:尹宝才


10:00-10:40报告嘉宾:李德毅

主题报告:薛定谔+维纳+图灵=?

主持嘉宾:吴  飞


10:40-11:20报告嘉宾:朱松纯

主题报告:为机器立心,为人文赋理

主持嘉宾:刘  挺


11:20-11:50报告嘉宾:吴飞

主题报告:《人工智能知识点全景图:迈向智能+时代蓝皮书》发布与解读

主持嘉宾:刘成林


13:30-15:30中国人工智能学会教育工作委员会换届会议(内部会议)

主持嘉宾:陈恩红


15:30-15:40嘉宾致辞:李晓理

主持嘉宾:邓志鸿   马楠


15:40-16:55人工智能学院院长论坛(15min/人)

胡清华:天津大学人工智能学院院长

耿新:东南大学研究生院常务副院长

杜博:武汉大学计算机学院院长

李智勇:湖南大学机器人学院常务副院长

彭艳:上海大学人工智能研究院执行院长

主持嘉宾:侯彪  黎铭


16:55-18:25人工智能产教融合论坛(15min/人)

田奇:华为云人工智能领域首席科学家

肖俊:浙江大学人工智能研究所副所长

戴娟:上海人工智能实验室智能教育中心主任

梅涛:京东集团副总裁

计湘婷:百度高校合作部副总监

王士进:科大讯飞副总裁、教育技术首席科学家


开幕式嘉宾

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戴琼海,国务院参事、CAAI理事长、中国工程院院士、清华大学信息学院院长、教授、CAAI Fellow。从人工智能立体视觉、计算成像到脑与认知开展了基础理论与关键技术系列研究。承担了 国家“973计划”、重大仪器和基础科学中心等项目。在Cell、Nature Biotechnology、Nature Methods、Nature Photonics 等发表论文百余篇,培养研究生百余名。曾获国家技术发明一等奖、国家科技进步奖二等奖、全国高校黄大年式教师团队。


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乔俊飞,北京工业大学教授。北京工业大学副校长、长江学者、国家杰青、国家百千万人才工程入选者、北京学者计划入选者,享国务院特殊津贴专家。现任智慧环保北京实验室主任、智能感知与自主控制教育部工程研究中心主任。兼任中国人工智能学会常务理事、中国自动化学会理事,《自动化学报》、《电子学报》等期刊编委。主要从事智能计算与智能优化控制领域研究工作,在智能特征建模、自组织控制和智能优化方面取得系列成果。主持和承担国家自然科学基金创新群体项目/重大/重点/杰青等在内的国家级、省部级项目20余项。研究成果获得国家科技进步二等奖、教育部科技进步奖一等奖等国家级、省部级科技奖励10余项。发表学术论文200余篇,获得授权美国、中国发明专利100余项。


特邀报告嘉宾

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报告嘉宾:潘云鹤,中国工程院院士、浙江大学教授、计算机应用专家。原中国工程院常务副院长、浙江大学校长。兼任国家教材委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会主任、中国人工智能产业发展联盟理事长、中国创新设计产业战略联盟理事长、中国战略性新兴产业发展专家咨询委员会副主任、中国图象图形学学会名誉理事长等职。潘云鹤院士是中国智能CAD和计算机美术领域的开拓者之一。他长期从事人工智能、计算机图形学、CAD和工业设计的研究,在计算机美术、智能CAD、计算机辅助产品创新、虚拟现实和数字文物保护、数字图书馆、智能城市和知识中心等领域,承担过多个重要科研课题,创新性地提出跨媒体智能、数据海、智能图书馆、人工智能2.0、视觉知识、多重知识表达等概念,发表多篇研究论文,取得了一系列重要研究成果,多次获得国家科技奖励。


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报告嘉宾:李德毅,中国工程院院士、国际欧亚科学院院士,指挥自动化和人工智能专家。军事科学院系统工程研究院研究员,中国人工智能学会名誉理事长,中国指挥控制学会名誉理事长。李德毅院士是中国改革开放以来第一位人工智能专业博士学位获得者,长期致力于军队信息化和作战智能化工作。李德毅院士在认知模型、智能控制、不确定性推理、数据挖掘、无人驾驶等方面取得国际领先成果,我国不确定性人工智能的主要开拓者、中国无人驾驶的积极引领者、人工智能产学研发展的重要推动者,曾荣获吴文俊人工智能最高成就奖。


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报告嘉宾:朱松纯,北京通用人工智能研究院院长,同时担任清华大学与北京大学讲席教授,并任北京大学智能学院院长、北京大学人工智能研究院院长。全球著名计算机视觉专家,统计与应用数学家、人工智能专家。在国际顶级期刊和会议上发表论文300余篇,三次问鼎计算机视觉领域国际最高奖项——马尔奖,两次担任国际计算机视觉与模式识别大会主席。在1990年代率先将概率统计建模与随机计算方法引入计算机视觉研究,提出了一系列图像与视频的结构化解译的框架、数理模型和统计算法,发展了广义模式理论(General Pattern Theory)。在认知科学领域,如视觉常识推理、场景理解等领域做出重要贡献。曾在美国洛杉矶加州大学(UCLA)任统计系与计算机系教授,计算机视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。


会议嘉宾

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尹宝才,北京工业大学教授,国家杰青,北京工业大学北京人工智能研究院院长,多媒体与智能软件技术北京市重点实验室主任,中国计算机学会多媒体技术专业委员会委员,ACM北京分会副主席。长期从事多媒体技术、跨媒体智能、视频编码方向的研究工作,主持10余项国家和省部级科研项目。“多源高维数据协同表征及应用”获吴文俊人工智能科技进步一等奖;“基于多功能感知理论的中国手语识别与合成的研究”荣获国家科技进步二等奖;“基于WEB的手语播报系统与手语普适终端”获高等学校科技进步一等奖,所领导的研究团队获科技奥运先进集体,本人获科技奥运先进个人。参与国家音视频编码标准(AVS)研究工作,2项技术提案被AVS标准采纳,50余项国家发明专利获授权,获得中国标准创新贡献奖和信息产业重大技术发明奖。在相关领域的重要国际期刊和国际会议发表学术论文200余篇。


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李晓理,北京工业大学教授,北京人工智能学会理事长,北京工业大学信息学部主任,教育部新世纪优秀人才,北京市科技新星。主要研究方向为智能控制、复杂系统建模、优化与控制。在IEEE Trans on AC、Automatica、IEEE Transactions on Cybernetics、自动化学报等重要期刊发表人工智能与自动化领域文章100余篇,完成国家自然科学基金、科技部重点研发计划等多项科研项目。现兼任中国仪器仪表学会物联网工作委员会副理事长、中国人工智能学会理事等。


《人工智能知识点全景图:迈向智能+时代蓝皮书》即将发布


在中国人工智能学会组织下,由中国人工智能学会教育工作委员会负责,来自工委会的吴飞、刘挺、陈恩红、邓志鸿、侯彪、黎铭、马楠、杨洋、李阳阳、陈勋、顾锞、申富饶、陈雯柏、张伟男及多位全国高校、科研院所和企业的专家,结合教育部计算机领域本科教育教学改革试点工作计划(简称101 计划)中《人工智能引论》课程建设结果,对人工智能教与学的知识点历史发展和建设思路进行思考,联合组织编制了《人工智能知识点全景图:迈向“智能+”时代蓝皮书》。潘云鹤院士、李德毅院士、郑南宁院士、戴琼海院士、蒋昌俊院士、王怀民院士、焦李成教授、刘成林研究员、周志华教授、朱松纯教授、John Hopcroft教授(Cornell)、Bart Selman教授(Cornell)、Stuart Russell教授(UC Berkeley)、Jun Zhang教授(University of Michigan)等在蓝皮书形成过程中予以指导帮助。


《人工智能知识点全景图:迈向“智能+”时代蓝皮书》包括了人工智能达特茅斯启航号角与新一代人工智能强健步伐、人工智能人才培养体系、计算机专业课程体系知识点演变、ACM和IEEE-CS制定的新版人工智能知识点、101计划中人工智能知识点、K12教育中的人工智能等内容,届时,将在中国人工智能院长与名师论坛重磅发布。


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《人工智能知识点全景图:迈向“智能+”时代蓝皮书》主要内容


当前,计算机教育正从“知识本位教育”(Knowledge Based Education)转向“能力本位教育”(Competency Based Education),从而实现知和行的统一。与此相适应,人工智能教育也正在以“厚基础、强交叉、养品行、促应用”为理念,加强AI专业人才和AI+X交叉人才培养。认知是人类智能的重要表现,其基石和燃料是规范化的知识(如概念、属性和关系等),基于规范化知识就可形成对学习对象的理解和分类。认知这个单词“cognition”来源于拉丁语“cognitio”,表示学习和知识。古希腊哲学认为人类理解世界的途径源于“学习技能”和“解释已得知识”两种途径,从而“开始知道”。


对人工智能所涵盖内容分类越细致周全,明晰不同内容之间的边界和联系,那么对人工智能的理解就越清晰。为此,需要将不同知识概念有序组织起来,这是涉及到知识概念分类体系的规范化研究。早在13世纪末,加泰罗尼(现西班牙境内)诗人、哲学家、逻辑学家雷蒙·卢尔(Ramon Llull)提出了对知识进行规范化描述的“知识树”,这是目前最早的一种知识规范化努力。


“志于道,据于德,依于仁,游于艺”,借此次发布,衷心希望人工智能知识点能够激起学习人工智能的兴趣、了解人工智能的知识、乐于掌握人工智能的技能、形成人工智能伦理品行!


本文由CAAI教育工委会供稿

中国人工智能学会
2022年08月12日


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