课程对文理科学生开放
没有专业背景限制
开课第一天
“旁听学生,比选课人数还多”
这便是复旦大学上新的AI大课之一
——《AI考古》
深受学生喜爱
旁听学生,比选课人数还多
“这个模型在区分春秋战国、秦汉时期的金属货币上,识别准确度达到97%。”电子信息专业23级硕士生王昆仑没想到,作为一个理科生,走出实验室,在AI垂域应用课程(AI-Thematic Courses,下文简称AI-T)《AI考古》的课堂上完成自己第一个AI项目。
本学期,复旦大学课表里上新61门AI大课,像这样围绕社会经济发展和产业具体AI应用场景,把课程建设与产教融合、科教融汇结合的AI-T类课程共有17门,涉及网络舆论、知识产权、科技考古、航空器设计、金融风险管控、医学影像、生物组学、分析化学等多个垂域。
通过DNA鉴定、颅面复原等手段,复原山西吕梁无名烈士的容颜,复原北周武帝宇文邕生前面貌……走进考古现场,文物与博物馆学系副教授文少卿发现,“在很多实际应用场景中,AI已不可或缺”。
不同于传统的考古学课程,除了文少卿,一起上这门课 还有两位计算机学院的教授钱振兴、金城。二人分别讲授卷积神经网络以及图像处理、重建修复等内容。
课程对文理科学生开放,没有专业背景限制。开课第一天,文少卿发现选修的学生来自考古、生物医药、中文、类脑等各专业,“旁听学生,比选课人数还多”。
在金城看来,这样的设置可以帮助学生打通考古与AI学科的不同话语体系,让人工智能应用于具体业务。
《AI考古》主要涵盖AI在考古学上应用的简介、考古学中的AI应用场景、文物修复和考古数据库搭建等。“我们会着重让同学们参与出土文物的数据库搭建与分析,鼓励大家上手做一个AI项目。”
对纯文科生来说,想要从零开始,完成一个AI项目不是易事。文博系24级硕士生张馨予主要研究方向是青铜器,结课作业上,更倾向于选择论文的她,在3位老师的鼓励下,尝试做AI项目。 “我试着利用AI深度学习的方法,辨识青铜器的器类、年代、文化归属等信息,向助教求教爬虫和大模型搭建方面的教程。虽然不太成熟,但我想试试看。”
第五周同学们开始AI项目实训后,文少卿与钱振兴两位老师会一同在课堂上解答同学们的疑问。此外,这门课还配备4个助教,其中3位来自计算机专业,他们都有丰富的考古与AI交叉研究的实践经历。
1/4学时是实训课
用业界问题做训练
“如何通过技术手段,提升证券行业的监管效率和合规能力?我给大家讲一些行业的真实案例。”在《智能风险管理实务》课堂上,四川妥妥递科技有限公司创始人、CEO公司创始人姚耀正讲授基于技术创新的证券业监管合规。
在金融领域,AI的触角延伸,已产生很多实际落地的应用,但学界与产业界却有些脱节。为此,主讲教师、经济学院教授刘庆富,将这门课程的1/4学时用来上实训课,让学生真正参与市场模拟和风险管理实务项目。
一学期有8次实践教学,涵盖4次上机、4次大任务以及每堂课的课后练习,借助CFFF智算平台,帮助学生快速处理多模态的非结构化大数据。
编写并测试反欺诈和反洗钱模型,学习如何从金融新闻、分析报告和市场评论中提取有价值的信息,预测市场情绪的变化,分析2015年A股股灾的主要原因,使用AI技术回测风险……
通过案例分析、模拟实践和AI场景实例,课程将产业一线最新应用转化为课程教材,强化学生的实战技能和问题解决能力,培养既懂经济金融理论、又会数理统计,还能玩转大模型的复合型人才。
“我现在在攻关金融大数据分析和金融风险预测管理。我很好奇,现有理论能不能应用到产业和实践中去,也好奇产业界是如何看待这些经典理论。”虽然科研压力不小,但经济学院22级博士生生苗得雨还是来旁听,并全程参与实训与作业练习。
一学期下来,他最大的收获是有了场景化思维。“课上这些真实的案例,让我看到AI在行业的应用已超出我的想象。技术细节最后定位在实务场景中,学会对场景框架做出解释,建立立体思维更为重要。”
2010年,刘庆富便开设《金融时间序列分析与软件应用》等一系列金融大数据交叉课程,积累不少教学经验,也意识到学科交叉的重要性。
因此,他与人工智能创新与产业研究院副院长程远、大数据学院研究院陈钊以及银行、证券等行业一线从业人员等8位教师组成讲师团,整合金融学、统计学、计算机科学和工程学等多领域知识,打造多学科教学团队。
此外,他将自主研发搭建的异常交易智能风控、量化交易建模、财务造假分析、虚假信息识别等的算法系统,作为课堂实训工具,“这些都是上交所、证券行业正在使用的系统。这种实践导向的教学模式,不仅增强了学生的技术应用能力,还将提升他们解决复杂金融问题的能力。”
AI研发到产业落地全流程
探索医学影像课程新路径
在华山医院的CT和MRI操作间,一群来自不同专业的学生正在观摩放射科医生如何运用AI技术开展辅助诊断。体验AI在医学影像诊断中的实际特点,同学亲身上手操作,了解不同AI辅助诊断影像APP在不同临床场景中的适用性和局限性。
作为全新开设的T类课程“AI在医学影像的多场景应用”的设计内容之一,学生们通过参与临床实践,直观感受AI技术在医学影像诊断中的操作流程和应用价值。
这门由华山医院放射科主任医师李郁欣联合10多位不同专业方向专家学者共同开设的课程,对AI研发到产业落地的全流程进行介绍,包括AI影像机器学习算法、基础大模型、前沿技术,以及放射、超声、PET等多场景的AI应用。
课程形式涵盖课堂学习、临床实践及企业参观活动,围绕“产学研”三个维度,帮助学生了解医学影像的前沿动态和产业化路径。
“我现在对这一技术的应用前景更有信心。”选修这一课程的华山医院血管外科24级博士生葛开心表示,自己平日接触AI辅助诊断技术的机会不多,课程对相关数据算法的详细讲解,让他对AI在医学影像应用中的底层逻辑有了深入认识。
在此之前,同学们一起前往上海联影智能医疗科技有限公司,近距离了解多元手术治疗平台如何开展下肢皮瓣移植术等技术,感受AI技术在医学影像诊疗中的创新应用。不少同学表示,这门课程让自己对AI在医学影像中的应用有了更全面、更直观的了解。
这门课围绕医学影像中的“AI技术”“AI应用”和“AI转化”三个模块,层层递进,让学生了解到该领域的行业动态和应用情况,培养学生理论与实际相结合的能力。
AI技术日新月异,课程设计如何与新技术保持同步,在李郁欣看来是教学一大难点。为此,教学团队一方面选取最新的教学书目作为参考,另一方面更强调老师们对未来趋势的洞察。
据李郁欣介绍,该课不仅面向医学生,也面向生物医学工程、人工智能、计算机科学与技术等不同专业的学生。
课程采用开放式分组汇报作为考核方式,同学们既可以自由选择自己感兴趣的AI领域撰写调查报告,也可针对某一疾病或专业领域,设计一个使用AI技术的课题项目。“希望这种形式能引发同学们更深入的思考,提高大家利用AI解决实际问题的能力”,李郁欣说。
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来源:复旦大学
责任编辑:赫兹
校审:林桂人
终审:神小丢
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