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人大附中高中生學Python獲資料探勘競賽一等獎,將去曠視科技實習

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本文授權轉自光明社教育家(微信ID:jyjzzwx)

作者 | 翟小寧 武迪

朱星宇是人大附中2011級早培班的一名學生,現在在高三出國班上課。他在學校的身份不只是學生,同時也是計算機視覺與深度學習研學和人工智慧與資料探勘校本選修課的助教,負責兩門課的幾乎全部程式設計技術以及部分理論知識的教學。但不瞭解他的人都不會知道,現在距離他開始系統性學習Python程式設計才剛剛一年左右。

在2016年九月,因為參加數學建模比賽的需求,他選擇了高階數學建模作為校本選修。在這門課上,他的老師是比他大一屆的學長孫逸瀟同學。之前,他只會一些簡單的C語言,可以被認為是沒有什麼基礎。但是在學長的帶領下,他很快掌握了Python的基本功能與語法,這是一門對他來說全新的程式語言。開始學習Python一個月後,他就直接參加了HiMCM的數學建模比賽,負責組內所有程式的編寫。雖然因為經驗並不豐富,比賽的結果並不完美,但是這個經歷讓他深入建模與演算法的學習與實踐,為之後的人工智慧研究與創新打下了基礎。

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在2017年1月,他開始準備“登峰杯”資料探勘競賽。準備期間,在老師的引導與自學下,他接觸到了深度學習,一種較為流行的機器學習演算法,並且開始著迷於神經網路可以控制結構又無法詳細瞭解運算過程的“黑箱”特質。在初賽中他和他的隊友們使用深度學習演算法,綜合歷屆奧運會的獎牌榜資料以及各個參賽國家的經濟、國民體質、財政投入情況等大量的資料得到了一種預測奧運會獎牌榜的演算法。他們團隊的準確率甚至超過了網上公佈的預測排行榜中最準確的使用傳統方法進行分析預測的高盛集團。他們通過通訊賽選拔,順利進入了全國總決賽。在2017年8月舉辦的全國總決賽上,他們依然使用了深度學習演算法,對電視劇線上播放與電視端收視率進行了預測,在可靠的模型和堅實的資料基礎上,他們的團隊又順利拿到了總決賽的一等獎。

得力於人大附中早培班提供的研修平臺,朱星宇在八年級的時候就加入了清華大學天體物理中心的科研團隊,進行恆星光譜的研究,但由於技術限制一直沒有做出什麼特別的工作。在接觸了深度學習演算法之後,他意識到了機器學習與天體光譜學交叉研究的潛力,於是在自己的鑽研下開發了一套基於深度學習的光譜特徵提取與分類程式,在速度上大幅度超過了國家天文臺現有的分類方法,得到了他在清華的導師很高的評價,並且在北京市青少年科技俱樂部針對全北京市高中生科研的評議中獲得“突出”評級。

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高三剛開始時,他欣然接受武迪老師讓他擔任課程助教的邀請,他希望像帶他入門的孫逸瀟學長一樣,帶領更多的學弟學妹們感受計算機程式設計與人工智慧之美。現在他已經拿到了曠視科技公司的實習崗位,將在申請季結束之後前往這個“北京平均智商最高”的公司,開展他對於人工智慧技術和機器學習演算法的進一步探究。

當然,朱星宇並不是個例,而這一切都與人大附中創新課程實踐離不開關係。

今年10月,中國人民大學附屬中學組織了中小學人工智慧課程建設專家座談會,邀請了來自清華、北大、中科院、航天科技、人工智慧前沿企業等十幾位專家教授前來指導。在專家們的指導建議下,結合人大附中實踐,從面向全體的普及教育,到部分選修的跨學科實踐應用,再到少數的深入動手做研究,梳理了金字塔形的中小學“STEAM+人工智慧教育”課程體系,重構了與人工智慧本身感知、認知、創新三個層次相對應中小學人工智慧教育課程體系。

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感知層,即中小學普及教育,重在培養基本的“人工智慧+”思維和興趣。這一層次具體落地於中小學資訊科技課,將高質量科普資源融入日常科學課、資訊課和一些選修課。把人工智慧內容滲透到常規課堂的引入環節,介紹人工智慧推動各學科領域發展的前沿成果,培養學生的交叉學科創新思維。人大附中的“STEAM+”人工智慧普及教育的核心要素之一是建模模擬教育。

人工智慧有三個支柱——大資料、計算能力和建模演算法。而中學階段最能夠落地培養的就是建模和演算法,這也是數學和資訊這兩塊新課標的直接體現。因此,人工智慧+”人才培養的第一步,就是培養其建模和模擬這一核心競爭力。在人大附中,數學和資訊教研組建立了強大的教學共同體。

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建模模擬能力的培養,不僅落實在課堂,也滲透在普及性的建模活動和比賽中。比如,人大附中學生在參加國際數學建模挑戰賽時,就新高考下的排課問題深入挖掘資料,建立模型,考慮了各種約束條件和優化因素,提出了一種新高考排課問題的智慧解決方案,榮獲中華區特等獎。在建模模擬能力的普及性培養過程中,學校還充分融合國際課程精華,如IBDP國際文憑專案,其培養目標是終身教育、全人培養,其課程體系中,建模能力培養不是侷限在數學課上,各個學科都放入實實在在的課程內容,如電腦科學課程中,建模模擬是課程模組之一,高等級要求60個學時,標準等級要求45個學時。 

學校重視建模能力和跨學科素養的培養,融入國際課程精華,創新本土課程,開設各種型別和層次的建模相關選修課,普及“STEAM+人工智慧教育”,為“人工智慧+跨學科”人才培養打下很好的基礎。

第二層是認知層,重在跨學科應用實踐。比如在計算機課上,讓學生與視覺藝術選修課的同學合作開發DIY智慧濾鏡軟體,把人工智慧專案式學習的具體目標落實到STEAM各個學科領域。此外,科學跨學科綜合實踐活動是以建模為核心的“STEAM+AI”解決實際問題的高質量學習平臺,即不同學科的同學組成一個小組,從不同學科角度分析同一個問題,建立模型,通過團隊合作,解決實際問題。在國際文憑專案的核心課中,創新服務實踐活動,拓展論文和跨學科認識論都需要學生用跨界思維解決實際問題,對“人工智慧+X”的人才培養具有積極推動作用。

認知層的教學,在技術課及選修課中將人工智慧開放平臺介紹給學生,學生利用這些開放平臺,做自己的跨學科實踐應用。比如周涵之同學參加IEEE優必選中國機器人大賽獲得銀獎的兒童陪護機器人,就使用了曠視科技開放的人臉識別平臺。

第三層是研究與創新。目前,人大附中的學生已經能夠將人工智慧演算法應用到其他領域進行交叉創新。例如朱星宇同學將機器學習演算法與天體物理課題相結合,實現了光譜分類速度數量級上的突破。他還是人工智慧兩門課的課程助教,深入淺出地給學弟學妹們把人工神經網路講得非常清楚,並且手把手帶著他們進行實踐——這是對學生創新能力的另一維度的培養。

人大附中還把學生送到人工智慧公司進行實習。今年剛畢業的科學實驗班學生孫逸瀟,之前推薦他去曠視科技實習,7個月下來,他獲得了公司團隊很高的評價。人大附中把學校的拓展、特長類課程與產業界、學術界連結起來,給同學們提供更加廣闊的平臺。

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