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本书稿针对当前人工智能人才培养专业建设同质化、知识体系滞后、应用场景固化等问题带来的人才供给不足,为了加快补齐当前我国人工智能人才培养在“质”与“量”上的短板,选取收录了国内外17个人工智能人才培养案例,通过分析其在人工智能人才培养方面的先进典型做法,总结提炼出人工智能人才培养的关键要素,构建了人工智能人才培养的“双循环”理论模型,进而识别出“AI专业研发”“AI场景应用”和“AI技术赋能”三条人工智能人才实践培养路径,从理论和实践层面为科产教融合培养AI人才提供启示建议。
本书稿针对当前人工智能人才培养专业建设同质化、知识体系滞后、应用场景固化等问题带来的人才供给不足,为了加快补齐当前我国人工智能人才培养在“质”与“量”上的短板,选取收录了国内外17个人工智能人才培养案例,通过分析其在人工智能人才培养方面的先进典型做法,总结提炼出人工智能人才培养的关键要素,构建了人工智能人才培养的“双循环”理论模型,进而识别出“AI专业研发”“AI场景应用”和“AI技术赋能”三条人工智能人才实践培养路径,从理论和实践层面为科产教融合培养AI人才提供启示建议。
本书稿针对当前人工智能人才培养专业建设同质化、知识体系滞后、应用场景固化等问题带来的人才供给不足,为了加快补齐当前我国人工智能人才培养在“质”与“量”上的短板,选取收录了国内外17个人工智能人才培养案例,通过分析其在人工智能人才培养方面的先进典型做法,总结提炼出人工智能人才培养的关键要素,构建了人工智能人才培养的“双循环”理论模型,进而识别出“AI专业研发”“AI场景应用”和“AI技术赋能”三条人工智能人才实践培养路径,从理论和实践层面为科产教融合培养AI人才提供启示建议。

