Stanford 10年AI課程分析：吳恩達深度學習課最受歡迎

轉自：大數(shù)據(jù)文摘

作者：mickey

 

眾所周知，人工智能正在改變著世界，而要說其中的引領者，斯坦福大學一定有一席之地。

 

多年來，斯坦福大學不僅產出了人工智能方面的許多重大研究突破，還培養(yǎng)了不少教職員工，成為了該領域的開拓者。從李飛飛教授到吳恩達教授，都在斯坦福大學任教，也成為了一代ai人的人工智能啟蒙人。

 

 

最近，斯坦福Daily’s Data Team數(shù)據(jù)團隊精心設計了一個課題，對十年來斯坦福所有與人工智能有關的計算機科學課程進行了分析，想要了解這個行業(yè)是如何變化的，以一窺這個行業(yè)十年來的發(fā)展。

 

AI相關課程的數(shù)量增長圖

 

分析后，團隊得到了一些非常有趣的結論，比如：

• 與ai相關的計算機課程在過去十年從25門增加到了77門，漲了兩倍以上；

• 其中，自然語言類課程增長速度越來越快，計算機視覺類漲速趨緩；

• 機器學習課程CS229是過去十年最火的課程，學生人數(shù)從318名增加到869名；

• ai相關的課程從最初的基礎課程開啟，目前開始逐漸向跨學科發(fā)展。

一起看看還有哪些精彩發(fā)現(xiàn)。

 

人工智能課程數(shù)量和學生數(shù)量都在增加

在過去的十年中，計算機科學系的人工智能課程以及在校學生的數(shù)量都在增加。人數(shù)規(guī)模顯著增加，許多課程直到2020年都是學校最熱的課程選擇。 

 

在過去的十年中，與人工智能相關的計算機科學課程總數(shù)從25個類別增加到77個類別，增長了兩倍多。在2014年首次躍升后，自2015年以來，課程的數(shù)量一直穩(wěn)定增長。增長最快的是最近的學年，即2018年至2020年。

 

在過去10年中，與機器學習相關的課程數(shù)量一直保持最高水平。機器學習還提供了相對恒定的課程數(shù)量，從少于10種增加到將近40種。這可能是因為其他類別（例如自然語言處理或深度學習）屬于機器學習的大類。

 

2014年斯坦福，首次提供了與深度學習相關的課程，但課程數(shù)量迅速超過了自然語言處理和計算機視覺課程。自2016年以來，自然語言處理課程的增長速度也越來越快，而計算機視覺課程的增長速度卻越來越慢。  

 

課程門類變化趨勢也很有趣，其中，人工智能基礎課程最多，不過，跨AI子主題的課程也更多。

 

勝者為王：許多熱門課程的規(guī)模進一步擴大

盡管提供的課程數(shù)量大量增加，但入學率最高的課程（其中許多課程強調機器學習）的排名仍相對穩(wěn)定。但是，其中許多類別的規(guī)模成倍增加。

 

比如吳恩達教授大熱的機器學習課程CS229：機器學習是過去10年來最受歡迎的課程，從2010-11年的318名學生增加到2019-20年的869名學生。同樣火爆的還有計算機科學課程：人工智能：原理與技術，以及CS 109：計算機科學家概論，都從不到300名學生增加到700多名學生。 

 

 

增長的驅動因素是學生需求的爆炸性增長。

 

計算機科學和語言學系教授，斯坦福人工智能實驗室（SAIL）主任Christopher Manning博士說：“這顯然是所有學生需求驅動的，這只是反映了最近在AI方面取得的巨大突破以及學生學習這一知識的巨大熱情?！?nbsp;

 

需求增加的部分原因是學習計算機科學的學生數(shù)量增加，尤其是專門研究人工智能的學生。 

 

斯坦福計算機科學系教授兼教育副主席 Mehran Sahami說：“在過去的十年中，我們當然已經(jīng)看到學生對計算機科學專業(yè)的興趣大大增加了?！?nbsp;他估計，自2007年以來，該專業(yè)已增長了300％至400％，成為斯坦福大學最受歡迎的本科專業(yè)。 

 

在計算機科學系中存在的多個方向中，選擇人工智能方向的是最多的。

 

Sahami說：“我們已經(jīng)看到AI方向的規(guī)模隨著時間的推移而增加，這是目前最受歡迎的方向，與碩士課程類似?！?nbsp;

 

此外，計算機科學系以外的學生越來越多地在該系學習人工智能課程。 

 

“博士學位的數(shù)量開始有所增加。各個部門的學生都需要機器學習技能，”Manning說，例如正在學習商業(yè)、教育或法律的學生。 

 

另一方面，CS 223A：《機器人學概論》曾在2010-11年度排名第五，在該課程中排名下降。雖然在2010-11年度有92名學生入學，但在2019-20年度只有64名學生入學。

 

CS 224N（以前是自然語言處理，現(xiàn)在是帶深度學習的自然語言處理）和李飛飛老師的CS 231N課程：用于視覺識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，這門課程的注冊人數(shù)在2016-17年達到頂峰，之后略有下降，盡管課程仍然相對受歡迎。CS 224N在達到頂峰的那年改掉了課程名稱。 

 

“ [2010年代中期左右]，我們開始為NLP和[計算機]視覺課程提供深度學習內容。然后突然之間，自然語言處理和[計算機]視覺正在教500到600名學生上課，”Manning說。 

 

還出現(xiàn)了新的流行類，例如CS 230：深度學習。該課程首次出現(xiàn)在2017-18學年，自開設以來，一直以來已有800多名學生。

 

Manning認為，如今在本科生中很受歡迎的許多人工智能課程“最初主要是作為研究生水平的AI課程（設計的）”。 

 

一直很受歡迎的課程CS 229最初也是為進行機器學習研究的博士生設計的。

 

Manning說：“這反映了直到幾年前班級的性質，當時班級主要是像老式的數(shù)學班一樣在黑板上寫字。”

 

上升源自學生需求和整個行業(yè)的變化

 

在相關報告中，數(shù)據(jù)分析團隊也采訪了人工智能領域的學生，詢問了他們決定走這個方向的各種原因。Nik Marda是21級修讀計算機科學的大二研究生，他說他對政治和數(shù)學一直懷有雙重興趣，而這也讓她期待未來可以從事人工智能政策制定相關工作。

 

Manan Shah是計算機科學領域大四本科生，他說他參加了使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡在醫(yī)學和健康領域的多個研究競賽。Shah說：“我一直認為，使用AI可以完成很多有意義的事情?！?nbsp;

 

Sahami表示，該學院更多的招生可以為學生提供更多的課程，并幫助“滿足了更多的學生需求”。Sahami說，學生興趣和教職員工人數(shù)的增長“表明了計算機科學這一領域的重要性日益提高?！?/span>

 

Manning認為，2010年也是“更多事情開始發(fā)生”的時候?！拔艺J為基本上是AI開始成功-會有各種各樣的機器學習投入使用的時間?！?/span>

 

“在2000年代的十年中，發(fā)生了第一次真正的變化。因此，在人工智能中極大地強調了概率模型，而概率被視為在不確定的世界中對不確定的思維進行建模的方式，”Manning補充道?！霸谀侵螅覀冮_始看到機器學習的興起?！?nbsp;

 

Manning還提到“從2010年開始，又發(fā)生了另一次巨變” ——神經(jīng)網(wǎng)絡方法和深度學習方法。Manning說：“現(xiàn)在，這兩種方法已經(jīng)席卷了一切，包括斯坦福大學的大部分課程，而且大多數(shù)研究人員現(xiàn)在都在使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行人工智能處理?！?nbsp;

 

“斯坦福大學的AI類課程開設并非一帆風順，” Marda補充說。“它們在某種程度上受到行業(yè)的推動；它們與行業(yè)有關；它們被其他人使用。我認為所有這些都會影響我們所看到的增長?！?nbsp;

 

參考鏈接：

https://www.stanforddaily.com/2021/02/04/the-rise-of-ai-in-stanfords-cs-curricula/

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