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還記得首堂課教授亮出數字分身的大課《走近人工智能》嗎？這門AI通識基礎課，有了新動態。大課近日，大課來自不同學科的大課同學優勢互補、自由組隊，大課進行小組展示：AI算法與現代愛情、大課AI與新聞生成、大課AI與電商平臺智能推薦和個性化營銷……天南地北，大課萬千業態，大課是大課同學們聚焦的議題。課上還鼓勵使用AI工具，大課AI生成圖文成為匯報亮點。大課

【AI大課】AI

接觸AI僅月余，大課這群文社大一新生已能自如運用AI工具，大課探索業界前沿議題。大課“希望同學們在探索不同領域的過程中，更好地理解AI應用的多樣性和潛力。”主講教師、計算機科學技術學院教授黃萱菁這樣闡釋教學目標。

像這樣面向全校開放、幫助零基礎學生入門的AI通識基礎課程（AI-Basic Courses，簡稱“AI-B類課”）還有很多，本學期已開出10門，48個平行班覆蓋文社理工醫2764位學生。尤其對24級本科新生來說，“AI-BEST”人工智能教學專項課程，已成為本科培養“升級打怪”必修的一環。

一次別開生面的答疑課

“做AI作業把系統做沒了……”臨床醫學（八年制）的大一新生李梓銘的朋友圈，最近AI濃度過高：有深夜因作業“跪求萬票”找大佬指點迷津的，也有程序崩了把電腦跑藍屏的——一切只為完成一次AI訓練。

馬興軍為李梓銘答疑

AI-B類課《人工智能基礎》設置豐富的互動和實踐環節。這次李梓銘完成的作業，是一個是基于計算機視覺的圖像識別項目，這是深度學習算法的經典應用，也是AI“理解”圖片內容的第一步。任課教師、計算機科學技術學院青年研究員馬興軍要求學生獨立完成相關任務。

選課的多是大一新生，沒有編程基礎怎么辦？教師助教都是堅強后盾。

馬興軍、助教提供編程指導

“課堂講解之外，我們還有手把手的編程指導。”開課第五周，這一天的課堂不同以往，馬興軍走下講臺，幫大家修起了BUG。“環境變量沒有配置好，文件路徑需要進行轉義，這行代碼要先定義模型結構，優化器初始化參數需要調整……”“這里要注意，ResNet（一種用于圖像識別的深度學習模型）是用在大分辨率上的”……

一同為同學答疑的，有本節課的4位助教，還有其他平行班的幾位助教，“正好有空，就來幫幫忙”。不同于一般課程1名助教的“標配”，AI大課的助教比例達到每節課4名的“豪華配置”。作為開課院系的碩士研究生，助教們利用課余時間和專業知識輔助AI大課課堂教學，深度參與到代碼說明文檔編寫、線上線下答疑的過程中。

助教為新生答疑

這是一場師生的雙向奔赴，最令馬興軍驚喜的是同學們展現的濃厚學習熱情。課后，許多同學圍著教師提問，久久不肯離去，相互討論，甚至主動組建起了學習小組，在課堂之外也相互協助配置編譯環境，解決各類BUG。

“我們就像煉金術師，要在一次次嘗試中，找到正確解法。”課上，馬興軍這樣形容做人工智能研究的過程。他的《人工智能基礎》教學團隊試圖通過教授系統的AI基礎知識，從一開始就培養新生建立AI思維，掌握各類基礎AI模型和算法的應用能力，“走好AI學習旅程的第一步”。

在成功提交第一次作業后，李梓銘很高興：“作為非人工智能專業學生，現在通過學習也能了解基礎代碼運行規則，以后解決本專業問題時就能用AI來探索新思路了。”

幫助學生打好“基礎中的基礎”

跨越學校、來回2公里只為上堂課，是什么體驗？每周二晚，28位同學來到六教階梯教室，開始一場持續兩個半小時的“頭腦風暴”。最遠的從同濟大學而來，距離，只是他們需要“闖過”的第一個關卡。

深度學習作為一切機器學習的基礎，“可以說是人工智能學習的基礎”。《深度學習基礎》這門“基礎中的基礎”也高度抽象概念化，學習需要一定專業門檻和編程基礎。

此前，任課教師、計算機科學技術學院副教授吳祖煊開設的多是面向計算機學院高年級本科生、人工智能研究生的專業課。現在同樣的知識要作為通識課講給全校理工醫科的學生聽，不少還是大一新生，基礎差異較大。因此，對包括吳祖煊在內的教師來說，授課的難點就變成“如何才能讓課堂更易懂”。

“我們做了充足的準備”，增加輔助內容、降低理解門檻，是方法之一。在介紹感知機時，吳祖煊為抽象的迭代算法找了可視化的坐標軸。同學只要輸入任意點數參數，迭代就開始一遍遍執行下去，線性二分的函數隨之變動——這就是人工智能區分事物的底層邏輯，它通過動畫清晰地呈現在學生面前。

感知機可視化課件

為了加深課堂概念的理解，吳祖煊還準備了不少互動插件，連同課件、錄屏、前置基礎鏈接、進階拓展資料一起，供同學預習復習。在充分理解概念后，吳祖煊要求同學們完成兩次上機實操，“要通過實踐，加深對整個課程的理解”。

個人算力不夠，復旦大學智能計算平臺（CFFF）來助陣。本學期，學校根據選課人數，為每堂AI大課配置CFFF算力。學生注冊平臺即可獲得額定算力，再也不用擔心個人電腦配置跟不上AI訓練所需的大量計算。“據我所知，學生們已經在作業中用起來了”，吳祖煊說，“他們對實踐部分很感興趣，特別期待看到數學概念在代碼中的實現”。

“目的是讓學生理解深度學習的基礎概念，并且能夠將這些知識應用到未來的研究中。這對通識類課程來說，就足夠了。”

“青春版”AI入門課，一學期“速通”人工智能

“代碼要寫一行，檢查一行，對咱們初學者來說比較友好。”《人工智能程序設計》的教室在新建成的本科教學實驗中心的電腦機房。

面對非計算機專業大一新生缺乏編程基礎的苦惱，任課教師、計算機科學技術學院青年副研究員戈維峰很樂于在課前課后為初學Python的同學們隨時“支招”，“Python有個特點，多寫寫代碼，花兩個星期就適應了”。

“現有Python算法庫很成熟，不用非常復雜的邏輯就能寫出代碼”，他并不擔心復旦同學的能力，“只需要點撥一下，他們很快就掌握了”。

這門課雖然叫“程序設計”，但人工智能入門該有的數學基礎、編程教學、案例實踐一個不少。“我們跳過了一些跟程設不相關的內容”，任課教師、計算機科學技術學院副教授周雅倩介紹。在課程設計上，把研究生至少學2年才能入門的內容精簡后塞進為一學期的通識課，14周課時安排穩妥滿當，為的就是“讓同學們能‘速通’學習人工智能。”

為此，備課功夫了不少。從今年5月接到開設AI大課的任務起，由戈維峰、周雅倩、信息科學與工程學院青年副研究員王施相三人組成的備課組，在計算機科學技術學院教授周揚帆“老帶新”的指導下，馬不停蹄地開啟任務拆解、輪輪備課。學院層面則調動全院力量，組織教學保障小組、AI大課課程試聽試講、邀請授課經驗豐富的教師講座交流分享，營造良好的備課氛圍。

戈維峰課后為學生“支招”

最佳的課堂效果，則需要師生一同探索。9月開課，學生的加入給備課賦予新活力。一邊了解同學們的現狀，一邊調整課程，是常態。每次提交完作業，同學們還會被邀請問卷反饋感受，最終共同構建起這門“寬視野、淺內容”的AI通識入門課，“一學期下來，學生能完整體驗AI全鏈路，也能完整地學習到關鍵知識點”，構建起AI領域的宏觀視野。

為了照顧不同基礎的同學，周雅倩還在課堂上留足互動時間，“我鼓勵他們當堂就把知識消化掉”。半學期下來，“基本上沒有缺勤的”。同學親口說出“覺得對人工智能越來越感興趣”，是讓周雅倩最感動的評價。

鼓勵挑戰與反思，走向“元宇宙”的第一步

開學第一節課，神秘嘉賓登場！教師頭戴Vision Pro走到講臺上，吸引全場目光。臺下的同學們沒想到，多種不同的新型計算設備將陪伴本學期全程，幫助他們開啟通往“元宇宙”的大門。

趙星手拿Vision Pro講解“元宇宙”

“我們試圖讓年輕人看到新一代信息技術更遠的未來，不只是兩三年，而是二十、三十年。”《智能社會與“元宇宙”》任課教師、大數據研究院教授趙星深知，選課同學多為18歲左右的M世代群體，剛剛脫離傳統的應試教育，對技術發展存在天然的好奇心，接受新鮮事物的能力很強，但對技術演進邏輯的了解可能還不夠。

所以，他安排生動鮮活的社會實踐與前沿場景體驗，帶同學們到線下“元宇宙”場景進行沉浸XR體驗、親身領略到虛擬人數智人的互動，“幫助學生由淺入深、由表及里地全面理解和掌握人工智能等技術以及在各行各業中的應用場景”。

這門課，不僅硬件超前，話題也很前沿。黑神話悟空、AI工作獲得諾獎、貝碧嘉颶風的AI預測與XR呈現、扎克伯格新發布的增強現實眼鏡Orion、馬斯克新發布的自動駕駛汽車與人形機器人……都是課上聚焦討論的話題。

課堂伊始，趙星講解每周時事熱點

每周課，5-10分鐘的“每周時事熱點”是同學們最喜歡的板塊。“既能響應社會面的快速發展與變化，又能與時俱進將時事與課堂知識有機融合。”為此，備課團隊利用暑假時間彎道超車，對課件做了系統升級完善，著重“每周重新補充近一周的新興案例以及相關技術的最新進展”，邀請多位專家圍繞課程內容設計提出的寶貴意見……多方助推，將這門既詳實豐富又多姿多彩的課堂內容，具體地呈現在學生面前。

質疑的精神，在課上很重要。“‘蘿卜快跑’智能駕駛出租車來了，以前的出租車司機怎么辦？”“人工智能是否會帶來‘入不敷出’的種種新問題？”“‘元宇宙’講述的宏大故事，是否真的是全人類想要的未來？”……種種問題與反思，都來自于趙星對通識課程意義的思考：當前社媒發達，00后學生早已習慣網絡學習，針對AI這樣的社會熱點領域，引導學生“挑戰與反思主流觀點”才是通識課程中最需要教師做的事。