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大家好，我是YESLAB人工智能课程的曹鑫磊老师，关于上海交大的课程交付已经完成。事实上，一开始我们都觉得很忐忑，毕竟是国内名校如果课程的知识含量上不去，势必会觉得我们在作秀，抑或完成任务。而如果知识含量太大搞得学生都弄不懂，则会反应出老师的不专业。而YESLAB人工智能导师江老师从第一节课前就嘱咐过我，“现场授课的好处就在于能与学生沟通，得到学生及时的反馈。”换句话说，这就是战场，你不能上了战场才露出怯懦，必须掌控整个战局才能获得胜利！ 第一节课我们初始化了自己的教学变量，读取了熟悉的节奏进行教学。然而我们很快就看到了学生眼里的渴望与不满，于是江老师拿出了很多段子与知识，而我则庆幸已经提前写了一些复杂的实验，总算可以不负众望拿下第一场。 之后我与江老师进行了多次沟通，我们使用各自见解中的共同点不断拼凑着一些线索，包括学生们的学习实力与已具备的技术基础等。结合已有数据，我们将课程进行了调整。 第二节课同学们听的非常起劲，之后有位老师跟我讲，这一节课让他真正感受到了那个已经踏人工智能大门的自己。同时我们在第二节课时就对学生的最终项目做了铺垫性的讲解，当大家听到原来最后是有项目的，每个人都眼睛里都充满了光芒。 接下来的第三节课是围绕深度卷积网络（CNN）这一技术展开讲解的，江老师的笑脸识别案例让学生真实感受到了“我学到东西似乎马上就可以派上用场”，这一次江老师特意将LeNet-5纳入了CNN的理论课中，可以说为我下午的讲解打下了非常好的基础。到了下午我使用江老师为本次课程特意购买的教鞭，向学生认真讲述了从 AlexNet到ResNet的发展（感兴趣的同学可以翻看往期文章，有过连载）。 课后学生们的提问数量达到了顶峰：“我应该按江老师讲解的知识新搭建一个模型好，还是直接使用最新的模型好呢？”，“太深的CNN模型是否只能用GPU运行呢？”自由提问时间几乎持续了一个小时，并且多数人觉得他们可以利用这一节课的内容做很多创新实践了。而事实也确实如此，到第四节课时已经有同学与老师尝试使用人工智能在熟悉的领域做实践了，我只能说未来真的离不开你们！ 第四节课江老师将理论课程带入到循环神经网络技术中，现场真的有学生跟着江老师的步骤做一些数学演算，实验课程也继续将人工智能推送到更加真实的应用，艺术风格的迁移学习、股票预测等让同学们觉得趣味横生，直到当天晚上，我还收到一些同学发来的实验结果，想沟通一些技术细节。 似乎任何美好的事情都像极了那高斯分布的钟形曲线，当我们不断收到交大学生们最后项目的提交内容时，我们也看到了本次课程交付的尾声。留给学生的项目是Cifar10的图像分类挑战，这算是一个老项目，作为HCNA-AI课程的结尾我们都觉得很合适，毕竟我们分析到有一些学生可能会被项目卡住，大多数学生可能会集中在70%左右的识别率。 不过交大精英们就跟上海的天气一样，完全出乎意料，我去了四节课，每次都带伞，但遇到的却都是同样的晴朗。几乎所有的学生都超过了80%的准确率，而第一名的队伍使用了ResNet的变种 Wide ResNet，加上他们自己的优化，双手奉上了超97%准确率的好成绩。 不过最让我感到开心的是学生们课后的表现，大家谁也没有私藏自己的答案，他们开始了一波又一波的代码分享，就像热闹非凡的篝火晚会一样，都在享受人工智能带给他们的欢乐。而未来，正在等待他们的，是成功。
（End.）
后续的HCNP-AI课程将会推出，配套的微课也将会上线，敬请关注。
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发表于 2018-12-20 11:31:40
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