新工科教育改革最本质的核心目标是要培养具有研究和实践能力，能够解决现实工程问题、具有人文情怀和高度社会责任感的工程创新型人才。新时代的工程创新人才不仅是能够掌握、应用跨学科专业技术的复合型人才，还需要有较强的创新能力、变化能力、自主学习能力以适应未来的技术变革，而且更重要的是，必须具有充实而丰盈的内心世界，才能用科技去实现和履行对人类社会高度的人文关怀和社会责任感。

人工智能（AI）作为新工科的一门学科，受到了全社会的普遍关注，被提升到国家战略的高度。 各国为了实现国家发展战略，纷纷把发展人工智能教育与工程人才培养结合起来。2017年国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。为响应国务院的号召，面对新一轮人工智能发展的机遇，2018年4月，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求从发展新工科的战略高度系统规划AI学科和专业，培养掌握技术研发和应用能力的AI新型人才。而且要加强开发以“AI+新工科”导向的新课程和新教材建设，深化产学研协调育人平台。

人工智能全面教育的时代已经到来，为成为符合我国创新驱动战略发展的智能科技工程创新人才，必须具备人工智能素养，包括三个方面，一是正确理解人工智能的科学伦理观，二是提升对人工智能技术的理解力，三是人工智能落地场景的洞察力。新时代要求我们学习人工智能技术，培养人工智能素养，使自己成为一名了解人工智能的复合型人才，以便在这个智能时代找到自己的方向和定位。

本课程《人工智能创新项目设计》以创新创业实践为导向，以项目学习模式为框架，以设计人工智能产品为主线，实现智能语音、机器视觉、自然语言处理、深度学习、知识计算和知识图谱等人工智能基础理论学习和创新产品设计。以学生为主体、以项目为主导、以实践为中心，融合各个专业的学生组建不同项目团队，洞察人工智能行业链条上的最大、最核心的需求，挖掘目标客户对产品的智能化需求。整合技术、利用生态、开发独特的人工智能产品，开创出人工智能在艺术、文创、旅游、医疗、教育、法律、交通、体育等场景的商业应用创新。

《人工智能创新项目设计》是一门针对各个专业同学开设的工程类通识教育课程。本课程采用线上教学+线下见面课的综合授课模式。其中线上教学可以让学生们学习到人工智能创新项目设计所需要的全方面知识，包括人工智能产品介绍、行业分析、项目学习流程、人工智能核心算法、人工智能硬件设计、人工智能路演技巧、人工智能项目培育途径等。而线下见面课则开展企业考察、团队建设、项目汇报、项目路演、项目孵化等交流与实践活动。

通过本课程同学们能掌握一种快速使用人工智能技术实现创意项目的方法，能像拼装积木一样拼装AI应用，实现AI应用集成开发。应用是用户自己创造出来的，比如语音对话机器人。本课程项目设计能降低用户的准入门槛，提高用户的参与度，并且像游戏一样觉得有趣。

课程项目如果想进一步研究和进展下去，可以获得资金、空间、配套政策、竞赛方面的扶持；也可以获得政府创业资金和创业空间等资源支持；也可以获取合作企业（如云知声）的培育。

AI比赛列举如下：

1、“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛（俗称大挑，中国大学生奥林匹克竞赛，1989年创办） 主办单位：团中央、中国科协、教育部、中国社会科学院、全国学联，2000多所高校参与）

2、”创青春”全国大学生创业大赛（创业大赛、创业实践赛、创公益大赛 （俗称小挑，1998年创办）主办单位：团中央、教育部、人社部、中国科协、全国学联

3、中国“互联网+”大学生创新创业大赛竞赛（2015年） 主办单位：教育部、中央网信办、发改委、工信部、人社部、中国工程院、团中央

4、 其他相关专业赛事（“华为杯”中国大学生智能设计竞赛，福建省嵌入式智能设计大赛，全国物联网应用创新大赛，福建省锐智杯智能设计大赛，中国计算机设计大赛等）

通过以赛促赛，以赛促学，改进项目成果，促进转化落地，提升同学们的创新技能。

祝愿站在人工智能风口上的你，也能顺利起飞、自在遨游！

通过本课程，同学们将从知识、技能和品质三方面收获成长。在知识方面掌握了项目学习理论、人工智能创新创业知识、人工智能核心算法和产品开发技术。在可迁移的技能方面，将学习到团队建设、项目规划、技术路线设计、产品原型设计、产品交互设计、项目路演学习等技能；在品质方面，将培养人文素养、创新素养和AI素养。最终培养具有创新精神、实践能力、国际视野、社会责任感的新一代AI工程创新人才。

本课程是将一门以往针对计算机专业的核心课程开设成一门面向各个学科各个专业的同学都可以选修的通识教育课程。本课程没有必须的先修课，若对Python编程语言有所了解更佳。对人工智能感兴趣的任何同学都可以选修本课程。

[1]       连诗路.《产品经理进化论：AI+时代产品经理的思维方法》，电子工业出版社，2017。

[2]       李开复, 王咏刚. 《人工智能》文化发展出版社.2017

[3]       陈玉琨,汤晓鸥.《人工智能基础（高中版）》华东师范大学出版社.2018。

[4]       李德毅.《人工智能导论》中国科学技术出版社.2018

[5]       肖仰华等.《知识图谱：概念与技术》，讲义，2018

[6]       斯坦福大学计算机视觉实验室. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, https://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/index.html ,2016年.

[7]       Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence – A Modern Approach (3rd ed)”, . Prentice Hall, Dec. 11, 2009.

[8]       李四达.《交互与服务设计—创新实践二十课》，清华大学出版社，2017。

[9]       顾晓英等.《人工智能》慕课，上海大学，超星平台。

[10]    陈斌.《人工智能与信息社会》慕课，北京大学，中国大学mooc。