在浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院有这样一门课程，该课程以新颖独特的课程内容和优越的课程设计，深受电子与计算机工程、电气工程、机械工程专业学生的青睐，同时也有生物信息学和商学的学生跨学院选课，是ZJUI最受学生欢迎的课程之一。它就是ECE 448 人工智能(Artificial Intelligence)。发轫于与伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区（UIUC）的教学协作项目，伴随课程内容的持续充实与深度拓展，该课程逐步纳入更多前沿技术元素、跨学科知识要点以及实际应用范例。近日，该门课程也成功申请获批校级AI For Education系列实证教学研究重点项目。
ECE 448是由ZJUI教授王宏伟任教的一门介绍人工智能基础理论、关键技术及其在多个专业领域内应用的课程，内容涵盖搜索算法、贝叶斯推理、机器学习及强化学习、自然语言处理等。该课程以极强的学科交叉性、浓厚的趣味性和创新的教学方式，为同学们提供了独特的课堂体验。
1 学科交叉：深植多元学科沃野
课程巧妙借助生成式人工智能（GAI）技术赋能的跨学科项目式学习模式，大力倡导与激励学生巧妙地将人工智能知识迁移并应用至生物学、经济学、心理学等多元学科领域。在这创新学习进程中，学生能够逐步锤炼出以 AI 技术为利刃，广泛且精准地剖析并解决各类复杂问题的卓越才能。不仅如此，这种独特的学习方式大大地激发了学生创新思维与批判性分析能力，使其在知识的碰撞与交融中不断迸发出奇思妙想的火花。
▲ Example 1：人工智能在自动驾驶中的应用
▲ Example 2：人工智能在医学领域中的应用
▲ Example 3：利用贝叶斯网络研究地震（气象学）
▲ Example 4：利用深度学习预测股市走向
2 强力后盾：AI学习助手保驾护航
课程创新性地将生成式人工智能（GAI）融入教学，让AI成为同学们7×24小时的智能学习好帮手。同学们在课程影响下，逐步开始借用以ChatGPT为代表的生成式AI工具来开展课上概念的复习巩固工作，帮助自己深化对所学知识的理解与记忆，进而提升学习成效与知识掌握水平。同时，AI系统还可逼真模拟多元学习情境，助力学生攻克复杂概念难关，建立更为清晰的知识网络，并贴心提供情感支持与关怀，让学习之旅既收获满满知识，又畅享愉悦高效的学习乐趣。
▲ 利用Chatgpt对广度优先搜索算法概念进行巩固学习
▲ 利用Chatgpt对强化学习概念进行巩固学习
3 趣中求学：利用搜索算法进行迷宫求解
ECE448的课程作业是精心规划与真实场景紧密关联的 AI 项目，诸如构建图像识别模型，或设计迷宫路线规划，以寓教于乐、融学于趣的方式来巩固所学算法知识。在此过程中，学生需要借助实际编程项目，把理论知识巧妙运用于现实问题的处置之中。以虚拟的“Pacman”角色为例，同学们需要为其设计一套迷宫路径规划程序。在迷宫情境里，Pacman 从特定的起始位置启程，按序吃掉诸多食物颗粒后抵达目标位置，其间要求在多个搜索策略中选择合适的一种来实现最短路径搜索，这些策略涵盖深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、贪婪最佳优先搜索（Greedy Best-First Search）等诸类搜索算法。通过完成这些项目，学生不但能够熟练掌握编程技能，更能够深入透彻地领悟算法设计与问题解决的全流程与精妙之处。
▲ 迷宫路径规划程序设计
采访时间
听听教授怎么说？
01 课程是如何设计的？
该课程设计秉持兼顾理论与实践的核心理念，致力于使学生在扎实掌握理论知识根基的同时，能够凭借实际动手操作，运用人工智能技术有效化解现实世界中的各类复杂问题。课程内容广泛涉及人工智能的基础概念架构与核心技术体系，并深度探究这些技术在多元领域中的创新应用，如搜索算法、分类技术、逻辑推理机制、机器学习范式、强化学习策略、计算机视觉技术以及自然语言处理方法等细分领域。
课程旨在助力学生在圆满完成学业后，能够娴熟运用编程手段精准解决实际问题，并在此过程中培养批判性思维素养与深度分析能力。借助编程实践练习与专业考试测评，学生将在实践情境中切实锻炼并充分展示上述能力素养。此外，课程全程采用全英文授课模式，鼓励学生用英文进行课堂内外交流，着力培育学生的国际视野格局与跨文化适应能力。最终，该课程促使学生在课程学习中逐步培育跨学科的创新思维模式，进而在工程技术领域中进行创新实践。
02 您认为课程难点在哪里？
首先，人工智能的复杂性不容小觑。像搜索算法、机器学习模型等内容极为抽象、概念深奥，与数学推导和编程结合时，因其对数学和编程能力要求较高，许多学生入门艰难，常面临巨大挑战。
其次，部分同学基础好，能迅速掌握知识，而有些同学零基础或基础薄弱，传统“一刀切”教学难以满足所有需求，所以需要设计个性化教学内容，以适应不同层次学生的学习进度。
再者，平衡理论与实践教学颇具挑战。人工智能需深入理解理论且大量实践，如何在有限课堂时间内兼顾二者，对课程的教学设计与安排是一大考验。
03 您主要是用了什么教学方法或策略以传授知识？
1. 项目驱动学习：通过实际编程项目，帮助学生将理论知识应用到现实问题中。
2. 案例教学：通过分析经典AI案例（如AlphaGo、ChatGPT、自动驾驶等），帮助学生理解AI技术的应用场景及其对社会的影响。
3. 动手实验与编程实践：设计由浅入深的编程任务，从数据预处理开始，到构建神经网络模型，逐步引导学生掌握AI技术的核心要素，培养其编程能力和算法实现能力。
4. 引导式学习：通过鼓励学生主动提出问题和探索答案，培养其自主学习的能力，并逐步完善他们的模型设计。
5. 小组合作：通过小组合作和竞争激发学生的学习热情。
04 对同学们的寄语
欢迎来到人工智能的世界！这是一个充满可能性和无限创造力的领域，注定将改变我们对生活、工作和未来的理解。无论你是初次接触人工智能，还是对它已有一些了解，今天都是你探索这片广阔疆域的重要起点。
在课程学习的过程中，你会发现人工智能不仅仅是代码和算法的堆叠，它更是人类智慧与技术的桥梁。它需要逻辑思维的严谨，也需要想象力的飞跃。我们学习人工智能，不仅是为了掌握一项技能，更是为了思考如何用技术去解决现实世界中的问题，去改善生活，去创造价值。
作为这门课的老师，希望大家能够：
1. 保持好奇心
不断问“为什么”和“如果”，这些问题是推动技术进步的源动力。
2. 勇于尝试与失败
编程和算法优化的过程充满了挑战，但每一次调试和优化都将让你离成功更近。
3. 合作与分享
人工智能是一个跨学科的领域，团结协作、共享知识将让你受益匪浅。
4. 关注技术的责任感
人工智能是一把双刃剑，如何让技术服务于人类是我们每个人需要深思的课题。
期待大家用人工智能为这个世界增添更多的光彩！
听听助教怎么说？
陶舒婷-2021级计算机科学与技术专业直博生
作为该课程的助教，我深切体悟到课程教学设计与实施过程中所蕴含的挑战与意义。首先，这门课程的内容广泛且深入，涉及人工智能的诸多领域，诸如搜索算法、机器学习、计算机视觉以及自然语言处理等方面。对于同学们来讲，起初或许会觉得理论部分颇具难度，特别是在数学推导与编程实践相互结合之际，众多抽象概念对于初学者而言，着实需要耗费大量时间去领会与吸收。而我作为助教，所承担的角色便是助力学生攻克这些难关，借助答疑解惑，促使他们在更优地把握理论知识的同时，领悟其于实际应用当中的关键意义与价值所在。
听听同学怎么说？
唐殿兴-2021级计算机工程专业本科生
《人工智能导论》由王宏伟老师授课，是一门令人受益匪浅且充满趣味的课程。王老师以其深厚的专业知识和生动的教学方法，将复杂的人工智能概念化繁为简，使我们能够轻松理解这一前沿领域的核心原理。
课程中，王老师不仅详细讲解了人工智能的基础理论，如博弈论，机器学习、深度学习等，还通过实际案例分析，让我们直观感受到AI技术在现实世界中的广泛应用，从医疗健康到无人驾驶，再到智能家居，无所不有。这种理论与实践相结合的教学方式，极大地激发了我们对人工智能的学习兴趣。
同时，王老师鼓励大家进行创新性思考，并精心组织了多次小组讨论和实践项目，这不仅提升了我们的团队协作能力，更培养了解决实际问题的能力。此外，他还分享前沿研究成果以及最新技术发展趋向，极大地拓展了我们的认知视野与知识边界。
《人工智能导论》不仅帮助我们建立了扎实的知识体系，更重要的是点燃了我们探索人工智能领域的热情，无论是AI小白还是AI大神，这门课都能让我们受益匪浅。
吴启洋-2021级电气工程及其自动化专业本科生
ECE448人工智能导论系统地引领我们学习人工智能核心概念，并佐以博弈论、马尔可夫决策过程、贝叶斯推断等实际应用，为我们理解AI技术原理与实现方法筑牢根基。
我认为特别值得一提的是课程内容与时俱进地引入了生成式AI（GAI）相关技术。通过学习自然语言处理（NLP）和深度学习等相关知识，我们可以理解如GPT、深度神经网络等现代生成模型的基本理论及其应用。此外，课程通过强化学习与社会影响讨论模块，激发我们去思考AI在社会中的实际应用与潜在挑战。
不仅如此，课程设计结构清晰，理论与实践并重。通过算法实操及项目演练，我不仅掌握了AI技术，还培养了解决实际问题的能力。对于未来希望从事AI开发或研究的同学而言，这门课无疑是一次宝贵的学习体验。
