关于举办CCF WCET“聚焦未来·智汇创新”教师论坛的通知

唐卫清

主题：《新时代大学工程教育体系介绍》

唐卫清博士，CCF秘书长、会士，中国科学院计算技术研究所研究员。主要研究方向是计算机图形学、CAD、工业智能，曾任北京中科辅龙计算机技术股份有限公司董事长，公司核心产品是流程工厂CAD软件。他曾是CCF的长期志愿者，是CCF YOCSEF第一批学术委员，在理事会、专委、工委等多个机构分别任职，曾获CCF卓越服务奖和杰出贡献奖。

报告摘要：建国以来，我国的工业经历了补课期、全面追赶期、同步并行期。2010年，我国制造业增加值首次超过美国，位于世界第一；2013年党的十八大以后，我国工业化战略和政策更加强调新型工业化、城镇化、信息化和农业现代化“四化”同步发展，标志着我国工业进入创新引领的新时期。社会对我国的工业提出了更高的期待，希望从工业大国发展为工业强国，希望解决一系列“卡脖子”问题。作为工业的排头兵，我国现已建成了世界最大规模的工程教育体系，我国工程学科在学总人数占所有本科生的34%、全球工程教育总规模的35%。本次讲座将侧重于如此大规模的体系是如何建成的，体系内部有何种细分和构成，我国体系与世界其他国家有何异同，以及计算机在整个工程教育体系中是什么位置等问题。

林衍凯

主题：《从信息竞赛到预训练大模型的研究》

林衍凯，CCF专业会员、中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授。2014年和2019年分别获得清华大学学士和博士学位。主要研究方向为预训练模型。曾在ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、IJCAI、NeurIPS等顶级国际会议上发表论文50余篇，Google Scholar统计被引用次数达到10000余次。曾获评教育部自然科学一等奖和世界互联网领先成果。

报告摘要：随着OpenAI在2022年底推出其大规模预训练模型ChatGPT，我们见证了一个新时代的到来：这些模型不仅能深入理解语言，还能进行复杂的规划和推理，甚至模仿人类行为。这一突破向我们展示了利用大型预训练模型构建通用人工智能的巨大潜力。本次讲座将重点介绍预训练大模型的最新进展，并将从自身经历的信息学奥林匹克竞赛（OI）的视角出发，尝试探讨预训练大模型在研究问题、解决方案以及实际应用方面与算法竞赛的相似之处和差异，希望能够启发听众思考如何将自己在OI竞赛中获得的技能应用于未来的人工智能研究。

郑子杰

主题：《未来5年的中学人工智能课程构想》

郑子杰，CCF专业会员、北京大学学士、博士，信号与信息处理专业。北京市十一学校数学教师，人工智能课程负责人，帮助学校开发人工智能相关的课程体系。与学校信息技术教师共同开发的人工智能普及课程“人工智能技术与应用”，在2021年4月被认定为北京市第一批普通高中特色课程。在各类学术期刊和会议上发表论文40余篇。

报告摘要：随着神经网络的芯片和大语言模型的广泛应用，人工智能进入了一个新的发展周期。许多领域知识和模型生成的速度超越了人类学习的速度。因此，作为承担培养未来潜在人才任务的中学，如何顺应时代趋势将人工智能作为课程内容加入到现有的教学体系中成为了至关重要的问题。本报告将基于北京市十一学校人工智能实验课程、中国自动化学会探究性学习训练营项目式课程、深圳市云端学校大数据与人工智能课程等课程样例，尝试列举部分当前中学人工智能课程在实施过程中积累的经验和遇到的瓶颈。并据此对当前人工智能发展周期内即未来5年内的全国乃至世界范围内的中学人工智能课程开发和生态构建进行畅想。