新疆研究生機器學習課程的實踐與探索

哈里旦木·阿布都克里木

摘要：本文將結合教學實踐來探討新疆研究生機器學習課程的教學方法。首先，介紹機器學習的重要性及意義；其次，講述新疆研究生機器學習課程教學中存在的問題；最后，講述如何通過教、學和研結合的方式解決新疆研究生機器學習教學中存在的問題。

關鍵詞：機器學習；教學；研究

前言

機器學習是近年來最前沿的技術之一。人們在生活中離不開各種各樣的機器學習算法。如百度（Baidu）或必應（Bing）搜索引擎，這些搜索引擎由谷歌（Google）或微軟（Microsoft）實現的PageRank模型所支持，這種模型可以“學會”如何對網頁進行排名。如今機器學習在自然語言處理、計算機視覺、數據挖掘、醫學診斷、語音和手寫識別、無人機和無人車等很多領域都得到了成功應用。機器學習發源于人工智能領域①。

人工智能在當今社會引起了很大反響。國家也提出了未來要人工智能發展的方針和政策。人工智能的熱潮越演越烈，但是人工智能人才極其短缺。為了能夠培養更多的人工智能人才，全球對于人工智能教育的呼聲不斷。日前，全球首本人工智能基礎（高中版）正式被發布。而人工智能背后所支持的算法是機器學習[1]。

一、存在的問題

1.課堂內容重原理輕應用，學生興趣缺失。目前，由于課時的限制，新疆研究生機器學習課程主要講述各種智能技術的數學原理及模型，幾乎不涉及實際應用。在實際教學中，一味的講解各類算法理論和模型，使得課堂內容較為枯燥，并且與實際應用相距太遠，學生感到乏味，難以提起學習興趣[2]。

2.欠缺掌握機器學習前沿技術的教師隊伍。計算機專業目前無論在國外還是在國內都是比較熱門的一個專業，就業前途很好。很多跨國IT公司和國內著名的IT企業都在沿海一帶，大部分人工智能領域的人才都積聚在比較發達的沿海城市，西部地區人才流失嚴重，掌握人工智能前沿技術的人才更是缺乏，雖然這幾年國家通過援疆政策（如：少數民族骨干計劃政策等）大力支持西部地區高等教育的發展，對口支援高校，每年選派優秀老師到新疆高校培養一批優秀的博士生并就培養人才方面提出寶貴的建議和意見，但是需求遠遠大于供給，因此很多計算機專業的學生未能及時掌握人工智能領域的前沿技術。

3.硬件配置的要求。現在機器學習方法中最熱門的深度學習方法對硬件的要求很高。比如，125萬的中英數據訓練標準的神經翻譯系統必須要在GPU上運行，而且需要4、5天才能收斂。再比如，谷歌的DeepMind團隊提出的圍棋人工智能程序--AlphaGo②和AlphaGo Zero③，它們都是深度學習的應用。然而這兩個模型對硬件的要求非常高。其中，AlphaGo 模型需要在48個TPU上訓練，耗時幾個月才能打敗人類。雖然第二個版本AlphaGo Zero在很大程度上降低了硬件要求并縮短了訓練時間，但是也至少需要4個TPU。那么如果AlphaGo 的單機版和人對弈，每次對弈需要使用8 塊GPU 和48 塊CPU。而很多科研院所沒有能力負擔如此耗資巨大的硬件設備。因此即使是研究生學會了最前沿的深度學習方法，如果沒有好的硬件配置很難超過傳統的方法。所以說要想讓深度學習更加實用，最新的技術更快落地，就需要在硬件和時間上進行大量的改進。

二、解決方法

1.教學內容方面。使用理論和實踐相結合的方式。可以將當前最前沿的機器學習技術應用到實踐中，并將理論和實踐同步進行，讓學生在理解理論的基礎上，結合實際問題，讓學生自己去編寫出所對應的程序。比如，機器學習中的神經網絡方法可以進行雙語句子之間的翻譯。理論方面，我們可以給學生講解經典神經網絡原理，如反向傳播算法和梯度下降算法等。另外，讓學生們自己去查找神經網絡機器翻譯方面的最新技術。實踐方面，可以安排上機課，帶領學生們理解現有的神經網絡機器翻譯系統的代碼，并讓學生們自己編程實現神經機器翻譯系統。這樣的講課方式不僅能夠讓同學們掌握前沿的機器學習技術的原理，同時還能學習對應的應用，讓學生們學以致用，這樣也可以提高學生們的興趣。在此基礎上，我們更加鼓勵研究生們結合自己的研究方向選定一個感興趣的任務，用機器學習技術去解決[3]。

2.機器學習教師稀缺問題。可以購買網上的在線學習教程，首先是老師自己學習，掌握機器學習。或者是派老師到國內外參加機器學習培訓班或研討會，提升老師的機器學習知識。

3.加強本地研究生與對口支援高校的聯合培養力度，條件允許的情況下周期性選派優秀研究生前往北京上海的支援高校聯合培養，這樣本地研究生及時掌握人工智能領域的前沿技術有利于提高研究生的綜合專業水平。寒暑假可以派遣研究生去知名IT企業實習，或參加各類學習班和相關學術會議，開闊研究生的視野，為研究生提供更好的學習與科研環境。

4.加強對研究生基礎知識儲備的培養。在這方面，我們鼓勵學生進行自我學習。與課程相關的內容，可以安排自學作業，如安排學生自學一些必備的數學知識，或者閱讀最新論文。我們希望通過這種方式克服學生對數學和英語的恐懼心理，增強研究生的自學能力。

注釋：

① https：//www.coursera.org/

②https：//baike.baidu.com/item/%E9%98%BF%E5%B0%94%E6%B3%95%E5%9B%B4%E6%A3%8B/19319610？fromtitle=AlphaGo&fromid=19315265&fr=aladdin

③https：//baike.baidu.com/item/AlphaGo%20Zero/22168629？fr=aladdin

參考文獻：

[1]袁鼎榮. 淺談《機器學習》的課程教學方法[J]. 廣西經濟管理干部學院學報， 2010， 22（4）：99-101.

[2]曾憲華， 李偉生， 于洪. 智能信息處理課程群下的機器學習課程教學改革[J].計算機教育， 2014， No.223（19）：60-62.

[3]曲衍鵬， 鄧安生， 王春立，等. 面向機器學習課程的教學改革實踐[J].計算機教育，2014， No.223（19）：88-92.