2020年全球人工智能人才培养研究：专业人才培养、科学素养培养、人工智能人才培养现状及展望
人工智能领域人才的需求与培养
人工智能领域人才的需求与培养人工智能（AI）正在带来社会、经济和文化等多方面的巨大影响，开展AI 技术研究与应用是我国国家战略之一。
随着AI在各个行业和领域中的普及与应用，对于拥有AI技术人才的需求也越来越高。
然而，人工智能的高度复杂性与快速发展也给人才培养带来了巨大的挑战。
人工智能领域人才需求的现状在AI技术的应用领域范围内，不仅有大量的AI智能硬件的制造和运营，还有大量的应用开发以及研究生产等环节。
这就对企业和机构的工作人员提出了挑战。
据统计，2018年人工智能人才市场需求上涨了10倍，预计到2020年，我国人工智能市场规模将达到1500亿人民币。
因此，AI技术的人才需求的确是非常巨大的。
AI技术的人才需求还需要涵盖多个区域。
主要可以分为四类：算法工程师、数据科学家、深度学习和自然语言处理专家以及项目管理专家。
其中，算法工程师的需求量最大，超过了50%。
AI技术应用的范围越来越广泛，对人才的需求量也越来越多，未来大量开发者和人才将会加入到人工智能技术研究和应用领域。
涵盖各种人才的 AI 领域技能需求为了更好地把握人工智能的快速发展，培养符合企业和机构需求的技能人才至关重要。
AI领域技能涵盖的内容很多，例如：软件与算法基础知识、Python编程、数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像与视觉识别、语音识别等。
涵盖的领域广泛、内容全面，企业和机构需要根据各自的专业领域和项目需求选择性地培养人才。
AI领域技能需求与人才培养的不平衡性随着AI技术的普及和发展，对于拥有AI技术人才的需求越来越大，与此同时，学习AI领域技能的人也在增多。
AI人才市场中，尽管拥有算法和开发经验的AI人才数量不断增加，然而，当涉及到数据科学和项目管理这样更加商业的职位时，却有人才稀缺的情况。
人才培养的不足与原因在需要于人工智能领域进行人才培养的情况下，由于变化太快，普通教育机构和企业培训机构所教授的课程和速度无法跟上AI技术的脚步。
人工智能技术专业人才培养方案2023版
人工智能技术专业人才培养方案2023版一、绪论随着人工智能技术的快速发展，人们对于人工智能专业人才的需求也越来越大，这对高校人工智能专业的人才培养提出了更高的要求。
因此，需要不断完善人工智能专业人才培养方案，以满足社会对人工智能专业人才的需求。
本文将探讨人工智能专业人才培养方案，旨在为高校相关专业人才培养提供参考。
二、人工智能专业人才需求分析1. 人工智能技术的快速发展随着人工智能技术的不断发展，人工智能已经渗透到各个行业和领域，成为推动社会发展的重要驱动力。
因此，对于人工智能专业人才的需求也越来越大。
2. 人工智能专业人才的技能要求人工智能专业人才需要具备深厚的理论基础和扎实的技术能力。
他们需要掌握人工智能算法和技术的原理，能够独立开展人工智能项目，并具备良好的团队合作和沟通能力，能够将人工智能技术应用到实际问题中。
3. 人工智能专业人才的就业前景随着人工智能技术的不断渗透，人工智能专业人才的就业前景非常广阔。
人工智能专业人才可在互联网、金融、医疗、制造业等领域找到工作机会，并担任人工智能工程师、数据科学家、智能产品设计师等职位。
综上所述，对人工智能专业人才的需求将不断增加，高校人工智能专业人才的培养至关重要。
三、人工智能专业人才培养目标根据人工智能专业人才的需求和就业前景，制定适合高校人工智能专业人才培养方案的培养目标：1. 培养具备扎实的理论基础和技术能力的人工智能专业人才，能够独立开展人工智能项目，并将人工智能技术应用到实际问题中。
2. 培养具有创新意识和团队合作能力的人工智能专业人才，能够在不同行业和领域中发挥作用。
3. 培养具备良好的沟通能力和领导才能的人工智能专业人才，能够成为公司或团队的核心人才。
四、人工智能专业人才培养方案1. 人工智能专业课程设置（1）基础课程包括离散数学、线性代数、概率论与数理统计、微积分、数据结构、计算机组成原理、操作系统等基础课程，为学生打下坚实的理论基础。
人工智能时代人才培养的着力点及政策建议
人工智能时代人才培养的着力点及政策建议人工智能时代已经来临，它不仅给我们带来了前所未有的科技进步，也对人才培养提出了全新的挑战。
在这个充满变革和创新的时代，培养适应人工智能发展的人才成为了当务之急。
本文将着重探讨人工智能时代人才培养的着力点，并提出一些政策建议，希望能够引起社会各界的重视和参与，共同推动人才培养工作向前迈进。
1. 提高基础知识和技能的深度和广度在人工智能时代，基础的科学知识和技术技能是至关重要的。
我们需要将培养学生的基础知识和技能的深度和广度作为重点。
在教育中，应更加注重培养学生的数学、物理、计算机等基础知识，使他们具备坚实的学科基础，同时也要注重培养他们的创新思维和解决问题的能力。
2. 增强跨学科能力随着人工智能技术的迅猛发展，跨学科能力将越来越受到重视。
人工智能领域的发展需要多学科的交叉融合，因此培养具备跨学科能力的人才将成为人才培养的一个着力点。
教育机构应该鼓励学生跨学科学习，培养他们的综合能力，使他们能够更好地适应人工智能时代的要求。
3. 推动人工智能教育的普及在人工智能时代，人工智能教育将成为每个学生的必备知识。
教育部门应该加大对人工智能教育的投入，推动人工智能教育的普及。
通过设置相关的课程和课外活动，让学生能够更早地接触和了解人工智能技术，从而培养他们对人工智能的兴趣和热情。
4. 加强实践能力的培养人工智能技术的应用需要具备一定的实践能力，因此加强实践能力的培养也成为人才培养的一个着力点。
在教育中，应该注重培养学生的实际动手能力，鼓励他们参与科研项目和实验，提高他们的实践能力和创新能力。
5. 强调人文素养和社会责任感人工智能时代的发展离不开人文素养和社会责任感。
在人才培养中，应该注重培养学生的人文素养和社会责任感，让他们能够在人工智能的发展中保持良好的道德品质和社会责任感，为人工智能的发展做出积极的贡献。
二、政策建议政府应该加大对人工智能教育的投入，提供更多的资源和支持。
人工智能时代人才培养的着力点及政策建议
人工智能时代人才培养的着力点及政策建议作者：暂无来源：《信息化建设》 2020年第1期文|马晔风陈煜波吴邦刚对于中国这样长期依赖劳动密集型产业的人口大国来说，在人工智能时代，需要考虑不同地区的就业结构和产业特点，将教育和人才培养改革与当地的数字化转型方向相结合，在政府、企业和个人等层面制定切实可行的改革方案人工智能及技术进步给就业生态带来的影响对世界各国都是一项巨大的挑战，不过就目前的发展现状来看利大于弊。
每个国家应当根据自身的发展特点，制定和落实适合本国的改革计划，对于中国这样长期依赖劳动密集型产业的人口大国来说，需要考虑不同地区的就业结构和产业特点，深入分析本地的就业需求变化、劳动力技能现状和人才培养模式，将教育和人才培养改革与当地的数字化转型方向相结合，在政府、企业和个人等层面制定切实可行的改革方案，帮助不同行业、不同技能特点的就业者更好地应对人工智能所带来的影响和冲击，促进人工智能的健康发展。
人工智能对当前教育和人才培养模式带来的挑战人工智能的发展给就业市场带来全方位的影响和冲击，当前针对就业者的教育和培训支持在诸多方面表现出滞后和不足。
首先，缺乏一个关于人工智能时代教育和人才培养的整体计划，当前的教育和培训主要是支持市场化行为，政策层面为就业者和准就业者提供的学习机会较少且分散。
通过对人工智能社会认知和应用需求的分析可以看出，大众对人工智能的认识正在逐渐加深，但是对于人工智能时代所需的技能尚未建立起清晰的认识，特别是中低技能的劳动者，非常需要增进对就业需求和技能提升的认识和了解。
其次，专业数字技术人才的培养远远不能满足当前的需求。
一方面，在职业教育和高等教育阶段，初级技能数字人才的培养跟不上需求的增长，大学生在校期间的数字技能培养存在不匹配的问题，毕业后的技能水平难以满足企业的要求。
另一方面，科技企业对初入职场的新人也缺乏培养的耐心，新人成长为高级技能人才的时间成本高、难度大。
最后，传统岗位的就职者缺乏数字技能培训的有效渠道和机会。
人工智能人才培养举措
人工智能人才培养举措人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的领域之一，其在各个行业中的应用越来越广泛。
然而，人工智能人才的短缺成为制约其发展的重要因素之一。
为了培养更多优秀的人工智能人才，我们需要采取一系列的举措。
教育部门应加大对人工智能领域的教育投入。
在高等教育中，开设人工智能相关专业的数量和质量都需要得到提升。
同时，学校可以通过组织一些竞赛或项目，为学生提供实践机会，培养他们的实际操作能力和解决问题的能力。
企业和科研机构应加强合作，共同开展人工智能人才培养计划。
企业可以提供实习机会，让学生在实际工作中学习和实践。
科研机构可以与企业合作，共同研发人工智能相关项目，为学生提供更多的实践和研究机会。
政府也应加大对人工智能人才培养的支持力度。
政府可以制定相关政策，鼓励企业和学校开展合作，并为培养人工智能人才提供经费支持。
同时，政府可以组织一些培训班或研讨会，邀请国内外的专家学者来进行授课和交流，提高人工智能人才的专业水平。
人工智能人才的培养还需要注重培养学生的创新能力和团队合作精神。
人工智能是一个高度复杂的领域，需要具备创新思维和团队合作的能力才能取得突破。
因此，学校可以通过开设创新实践课程和组织团队项目，培养学生的创新能力和团队合作精神。
人工智能人才的培养是一个长期的过程，需要各方共同努力。
只有通过教育部门、企业、科研机构和政府的合作，才能培养出更多优秀的人工智能人才，推动人工智能技术的发展和应用。
相信在不久的将来，我们将会看到更多优秀的人工智能人才涌现出来，为人工智能的发展做出更大的贡献。
最新人工智能专业本科人才培养方案(软硬件协同方向)
人工智能专业本科人才培养方案（简写建议版）一、专业名称、专业代码专业名称：人工智能专业代码：080717T专业简介：人工智能专业是一个多领域高度交叉融合的新专业，本专业旨在培养既掌握人工智能基本理论、方法和技术，又熟悉软硬件协同设计与应用，具备创新精神和社会责任感的复合型人才。
通过四年的系统学习，学生将具备坚实的自然科学基础、良好的人文社会科学素养，以及扎实的专业技能和实际操作能力。
二、培养目标本专业学生毕业5年以上，能够达到以下目标：目标1.能够熟练掌握人工智能领域必需的数理科学、工程科学的基本原理，系统掌握人工智能基础理论和基本方法；目标2.具备人工智能系统设计、优化和创新能力，熟悉软硬件协同设计的基本原理和方法，能够在人工智能系统的设计和优化中发挥重要作用。
目标3.具备自主学习能力、终身学习能力，关注人工智能领域技术的革新，能够持续学习新知识、新技术、新工具，不断提高分析和解决问题的能力；目标4.具备健康的身心，拥有科学的人文精神、创新创业精神、团队精神，具有一定的组织能力，具备良好的人际沟通与团队协作能力；目标5.在人工智能工程实践或技术应用中，遵守职业道德和规范，具备服务社会的意愿与责任感。
三、课程体系1. 学科基础课程数学分析、计算机科学概论、Python程序设计、人工智能数学基础（包含线性代数、概率与统计等）、C/C++语言程序设计、面向对象分析与设计、离散数学、数字电路基础、微机原理与单片机、操作系统、人工智能导论、机器学习入门、人工智能英语2. 专业核心课程信息论与编码、数据库系统与大数据处理、数据结构与算法分析、深度学习原理与实践、自然语言处理、图像处理与计算机视觉、人工智能伦理与法律、科技法律与政策3. 模块平台课程（选修）嵌入式系统原理与设计、物联网技术与应用、计算机网络与安全、Python全栈Web开发、鸿蒙移动开发、人机交互原理、用户体验设计4. 特色方向课程（选修，根据学生兴趣和职业规划选择）智能物联网、人工智能芯片、机器学习平台与系统开发、大数据处理与分析平台、机器人操作系统与应用开发、机器人视觉与导航、人工智能项目管理、团队协作与领导力、智能硬件基础、新器件与传感器技术、人工智能安全基础、隐私保护与合规5. 跨学科课程（选修）认知心理学、数字经济与金融科技、人工智能与经济发展、生物信息学四、实践环节1.实验课程：每门专业课程均设置相应的实验环节，通过实验操作和数据分析，提升学生的动手能力和实践能力。
“人工智能+”时代背景下高校人才培养策略及其实践路径研究
“人工智能+”时代背景下高校人才培养策略及其实践路径研究摘要：人工智能时代对于高等教育教学改革而言，无疑是一个全新的课题，而且人工智能教育的发展，对于人才培养也提出了更高的要求。
这其中，既关系到教学理念的创新，也关系到学科之间的交叉与融合，甚至，人工智能技术也会对高校课程思政教育的发展，产生深远而持久的影响。
关键词：人工智能+；教育改革；高校人才培养；创新创业；实践路径一、从“创新创业教育改革”谈起当前，创新创业教育已经成为时代的主题，业已成为高校教育改革的突破口和创新点。
尤其是近年来我国政府也在随着国际潮流在大力推动大众创业，可以说，“大众创业,万众创新”的时代已然到来。
那么，这就对我们高等教育的大学生创新创业训练提出了更高的要求，如何推动大学生创新创业训练计划的有序开展，如何推动相应的教师专业技能培训，如何推动高素质的人才培养改革，如何通过创新创业教育改革与实践的成功案例来进一步探讨课程体系改革和课堂教学改革，等等，这些方面都是推进创新创业教育改革与实践尤须考量的问题，当然，也是与大学生创新创业训练密切相关的问题。
因为这其中关涉到高校的培养模式改革与教学模式改革等具体问题的探讨。
二、创新创业教育改革离不开教学理念创新毋庸置疑的是，创新创业教育应该理念先行，在相应的教学理念指导下，才能取得相应的预期教学目的和教育诉求，从而达到相应的教学成效。
由此来看，高校教师应该有着前沿的创新创业教育理念，惟其如此，才能引领学生树立创新创业的意识和行动。
“育人先育师”阐明的就是这个道理。
创新创业教育是当前高等教育教学改革的一个重要的突破口。
不可否认的是，创新创业教育既是我国高等教育教学改革的重镇，也是我国高等教育教学改革的难点。
从人工智能领域来说，人工智能教育教学改革，以及它在我国经济建设以及当前市场经济发展空间中所展现出无限广阔的前景，这些可以说为我们的创新创业教育改革，提供的相应的契机和平台。
也就是说，在校企结合这方面，人工智能设计教育以及人工智能设计教育改革，都会相应的技术知识支持和相关的人工智能技术人才培养。
人工智能人才培养的现状与未来趋势分析
人工智能人才培养的现状与未来趋势分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当下热门的领域，已经开始在各个行业得到广泛应用。
然而，随着人工智能技术的深入发展，人工智能人才的供需矛盾也逐渐显现出来。
本文将从人工智能人才培养的现状出发，分析人工智能人才培养的未来趋势。
首先，我们需要了解人工智能人才培养的现状。
随着人工智能技术的迅猛发展，对人工智能人才的需求越来越大。
然而，当前的人工智能人才供应并不能满足市场需求的快速增长。
一方面，部分高校的人工智能专业仍处于起步阶段，无法为市场提供足够的人才。
另一方面，由于人工智能是跨学科的领域，涉及数学、计算机科学、统计学等多个学科，所以同一所高校很难提供全面的人工智能人才培养。
因此，当前的人工智能人才培养存在着供需不平衡的问题。
面对人工智能人才供应不足的现状，未来人工智能人才培养将呈现以下几个趋势。
首先，跨学科合作将成为人工智能人才培养的重要途径。
人工智能涉及多个学科的知识和技能，如数学、计算机科学、模式识别等。
在人工智能人才培养中，各学科之间需要加深合作，打破学科之间的壁垒，培养具备多学科背景的人才。
例如，数学专业同学需要学习计算机科学基础知识，计算机科学专业同学也应该学习数学的基础理论。
此外，还需要加强与其他相关学科的交流合作，共同推动人工智能人才培养。
其次，产学研结合将成为人工智能人才培养的重要模式。
人工智能技术的发展需要结合实际应用场景进行研究和开发，高校的人才培养需要与企业和科研机构有更紧密的合作。
通过与企业合作，学生可以接触到真实的项目和实际问题，培养解决实际问题的能力。
同时，与科研机构的合作可以推动人工智能领域的前沿研究，培养具有创新精神和科研能力的人才。
因此，产学研结合的模式将成为人工智能人才培养的重要途径。
此外，人工智能人才培养需要注重综合素质的培养。
人工智能人才除了需要具备扎实的专业知识外，还需要具备良好的综合素质。