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斯坦福大学十年人工智能课程分析:课程数量增加了两倍,吴恩达的深度学习课程是最受欢迎的 西部矿业集团

课程,斯坦福大学,人工智能,深度,数量,分析,学习,吴恩达时间:2021-03-10 17:06:56浏览:141
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原标题:斯坦福十年AI课程分析:课程数量增加了两倍,吴恩达深度学习课程最受欢迎

大数据摘要工作

作者:米奇

众所周知,人工智能正在改变世界,斯坦福大学肯定有引领它的地方。

多年来,斯坦福大学不仅在人工智能方面产生了许多重大研究突破,还培养了许多教员,成为该领域的先驱。从李菲菲教授到吴恩达教授,都在斯坦福大学任教,也成为了一代ai人的人工智能启蒙者。

近日,斯坦福日报数据团队的数据团队精心设计了一个项目,分析了斯坦福近十年来所有与人工智能相关的计算机科学课程,以了解这个行业是如何变化的,并窥见这个行业近十年的发展。

人工智能相关课程增长图

经过分析,研究小组得出了一些非常有趣的结论,例如:

与ai相关的计算机课程在过去十年里从25门增加到77门,增长了一倍多; 其中,自然语言课程的增长速度越来越快,计算机视觉课程的增长速度正在放缓; 机器学习课程CS229是近十年来最热门的课程,学生人数从318人增加到869人; Ai相关课程从最初的基础课程开始,现在逐渐向交叉学科发展。 让我们看看我们还有哪些精彩的发现。

人工智能课程的数量和学生的数量都在增加

在过去的十年里,计算机科学系的人工智能课程和学生的数量一直在增加。学生人数大幅增加,很多课程将是学校最热门的课程,直到2020年。

在过去的十年里,与人工智能相关的计算机科学课程总数从25个类别增加到77个类别,增长了两倍多。经过2014年的首次跃升,课程数量自2015年以来稳步增长。增长最快的是最近一个学年,从2018年到2020年。

在过去的10年里,与机器学习相关的课程数量一直保持着最高水平。机器学习也提供了相对固定的课程数量,从不到10门到将近40门。这可能是因为其他类别(如自然语言处理或深度学习)属于机器学习的大范畴。

2014年,斯坦福大学首次开设深度学习相关课程,但课程数量迅速超过自然语言处理和计算机视觉课程。2016年以来,自然语言处理课程增长越来越快,而计算机视觉课程增长越来越慢。

课程类别的变化趋势也很有意思,其中人工智能的基础课程最多,但是跨AI子课题的课程更多。

胜者为王:许多热门课程的规模进一步扩大

虽然开设的课程数量大幅增加,但是录取率最高的课程(很多都强调机器学习)排名还是比较稳定的。然而,这些类别中有许多在规模上成倍增长。

例如,吴恩达教授的热门机器学习课程CS229是过去10年最受欢迎的课程,从2010-11年的318名学生增加到2019-20年的869名学生。同样受欢迎的还有计算机科学课程:人工智能:原理与技术,CS 109:计算机科学家导论,从不到300人增加到700多人。

增长的驱动因素是学生需求的爆炸式增长。

计算机科学与语言学系教授、斯坦福人工智能实验室(SAIL)主任克里斯托弗·曼宁博士说:“这显然是由所有学生的需求驱动的。只反映了最近AI的巨大突破和学生学习这方面知识的巨大热情。”

需求增加的部分原因是学习计算机科学的学生数量增加,特别是那些专门研究人工智能的学生。

斯坦福大学计算机科学教授兼教育副总裁梅兰·萨阿米(Mehran Sahami)说:“在过去的十年里,我们当然看到学生对计算机科学的兴趣大大增加了。“他估计,从2007年开始,这个专业增长了300%到400%,成为斯坦福大学最受欢迎的本科专业。

在计算机科学系的众多方向中,人工智能方向是最多的。

Sahami说:“我们看到AI方向的规模随着时间的推移而增加,这是目前最流行的方向,类似于硕士项目。”

此外,计算机科学系以外的学生越来越多地在该系学习人工智能课程。

“博士学位的数量开始增加。所有系的学生都需要机器学习技能,”曼宁说,例如,学习商业、教育或法律的学生。

另一方面,CS 223A:机器人学导论在2010-11年排名第五,在本课程中排名有所下降。虽然2010-11年有92名学生入学,但2019-20年只有64名学生入学。

CS 224N(以前是自然语言处理,现在是深度学习的自然语言处理)和李菲菲的CS 231N课程:视觉识别的卷积神经网络,这门课程的招生人数在2016-17年达到顶峰,然后略有下降,尽管这门课程仍然相对热门。CS 224N在达到巅峰的那一年改了课程名称。

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在相关报道中,数据分析小组还采访了人工智能领域的学生,询问了他们决定走这个方向的各种原因。21级计算机专业大二学生Nik Marda表示,自己一直对政治和数学有着双重兴趣,这让她对未来从事人工智能政策制定工作充满期待。

计算机科学专业的大四学生马南·沙阿(Manan Shah)说,他利用深度神经网络参加了医学和健康领域的几个研究竞赛。沙阿说:“我一直相信使用AI可以完成很多有意义的事情。”

萨哈米说,学院更多的招生可以为学生提供更多的课程,帮助“满足更多学生的需求”。萨哈米说,学生兴趣的增加以及教师和工作人员的数量“表明了计算机科学这一领域越来越重要”。"

曼宁认为,2010年也是“更多事情开始发生”的时候。“我认为基本上人工智能开始成功了——各种机器学习将有时间投入使用。”

“在本世纪头十年,第一次真正的变化发生了。因此,概率模型在人工智能中得到了极大的重视,概率被认为是在不确定的世界中对不确定思维进行建模的一种方式,”曼宁补充道。"之后,我们开始看到机器学习的兴起."

曼宁还提到“2010年以来又发生了一次巨大的变化”——神经网络方法和深度学习方法。曼宁说:“现在,这两种方法横扫一切,包括斯坦福大学的大部分课程,大部分研究人员现在都在使用神经网络进行人工智能处理。”

“斯坦福大学提供的人工智能课程并不总是顺利的,”马尔达补充道。“他们在某种程度上是行业驱动的;他们与行业有关;他们被别人利用。我认为所有这些都会影响我们看到的增长。”

参考链接:

https://www . Stanford daily . com/2021/02/04/the-rise-of-ai-in-Stanford s-cs-courses/回搜狐看看更多

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