因應企業AI人才荒,CMU宣布設立美國第一所人工智慧專門科系

有需求就有供給,教育界也進一步順應社會需求,開始設立專門的人工智慧科系,美國卡內基美隆大學( CMU )日前宣佈設立美國第一個人工智慧科系,今年秋天就開始招生。
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本篇來自合作媒體  雷鋒網  ,INSIDE 授權轉載。

隨著機器學習,尤其是深度學習在許多複雜問題中大獲成功,大量企業開始把機器學習技術用在自己的業務中,具備相關專業技能的學生和教授在就業市場上變得分外吃香。有需求就有供給,教育界也進一步順應社會需求,開始設立專門的人工智慧科系,美國卡內基美隆大學(CMU)日前宣佈設立美國第一個人工智慧科系,今年秋天就開始招生。

CMU 官網已發出公告
CMU 官網已發出公告

人工智慧專業課程來到 CMU

被譽為「人工智慧大本營」的 CMU ,不僅在依據論文數目評估的電腦科學頂級學校排名(CSRankings)和綜合評估的 US News 高等教育機構排名中名列人工智慧方向第一,在自動駕駛、人臉識別、自然語言處理方面做出了許多開創性的研究,更切切實實地以大批知名教授培養了眾多優秀的碩博士生在整個電腦領域發光發熱。 CMU 的電腦科學學院名氣之盛、影響力之大,以至於調侃科技企業去學校挖人挖的太狠的時候,都首當其中地說「CMU 的電腦學院都要被挖空了」。

對於新設立的人工智慧科系, CMU 電腦科學學院院長 Andrew Moore 在 CMU 官方新聞稿中說道:「人工智慧方面的專家從未如此重要、如此短缺、如此被企業渴求。有很多些學生已經認識到了 AI 的力量可以用來幫助別人,而 CMU 在 AI 方面有無可比擬的深入經驗,這讓就我們尤其地有資格直面這些需求。」

根據此次新的人工智慧專業負責人、機器人和電腦科學研究教授 Reid Simmons 介紹,人工智慧科系的培養目標是讓學生可以廣泛地思考各種不同學科中的任務應該如何解決,學習內容的重點是如何根據視覺、語言、大規模數據庫之類的複雜輸入進行決策或者增強人類的能力。與其他電腦學院的學生一樣,人工智慧專業的學生也需要經過充分、紮實的電腦和數學知識學習。所有電腦學院的學生共同學習了核心的電腦科學課程和一些其他入門課程後,大二時就可以選擇人工智慧、電腦科學或者計算生物學中的一個方向作為自己的科系,選擇了人工智慧方向的學生會有額外的統計和概率、計算建模、機器學習以及符號化計算課程。

Reid Simmons 教授還補充道,道德和社會責任也將會是這個專業方向強調的內容,包括如何用 AI 為整個社會帶來福利的獨立研究。「並不只是簡單地提供 AI 相關的課程,對我們來說這也是一個展示的機會,展示一下人工智慧專業塑造的人才到底應該是什麼樣的。」

人工智慧本科生的課表

詳細的專業課課表也已經發佈在了 CMU 官網 上,四年中需要學習包括數學和統計核心課程、電腦科學核心課程、人工智慧核心課程、道德、 AI 細分方向、人類學和藝術、一般科學和工程學等大類的至少 30 門課程。四年中的固定課程如下。

大一

  • 命令式計算原理;功能式編程原理;
  • 微積分;矩陣與線性變換;積分與逼近;
  • 電腦科學的數學基礎/ 數學的概念,二選一;
  • 解釋與聲明;
  • 計算學;電腦科學中的重要理論思想;

大二

  • 人工智慧:表徵與解決問題簡介;
  • 電腦系統簡介;並行與串行數據結構與算法;
  • 電腦科學的概率論/ 概率與計算,二選一;
  • 機器學習簡介;
  • 道德選修課一門;

大三

  • 電腦視覺簡介/自然語言處理簡介,二選一;
  • 現代回歸理論;

固定的課程當然只是一小部分,從大二開始有一般科學和工程學選修課(選修四門)、人類學和藝術選修課(選修七門),從大三開始有 AI 細分方向可選課程(包含決策和機器人、機器學習、感知和語言、人類與人工智慧交互四個方向,每個方向選修一門)。除此之外還需要學習 5 門自由選修課程。

人類學和藝術選修課包括:認知心理學;人類信息處理與人工智慧;感知;人類記憶;視覺認知;認知建模;語言與思維;人類和機器的學習。

道德選修課包括:新生研討會:人工智慧與人性;計算中的道德和政策問題; AI 、社會與人性。

決策和機器人方向的 AI 選修課程包括:神經計算;事實、正義與算法;認知機器人; AI 的策略推理;機器人的規劃技巧;移動機器人編程實驗室;機器人運動學和動態學;規劃、執行和學習。

機器學習方向的 AI 選修課程包括:深度強化學習和控制;機器學習文本挖掘;高級數據分析;深度學習簡介。

感知和語言方向的 AI 選修課程包括:搜索引擎;語音處理;計算性感知;計算性圖像;視覺傳感器。

人類與人工智慧交互方向的 AI 選修課程包括:設計人類為中心的系統;人類-機器人交互;從人群中學習;智慧產品和服務設計工作室。

可以看到,課程設置中除了正常地涵蓋了數學、電腦和人工智慧的基礎課程之外,不僅有單獨的道德課程,甚至還要學習多達 7 門的人類學和藝術課程。這一方面符合了「CMU 的強項是電腦和藝術」的傳聞,另一面似乎也反襯出亞洲的理工科教育缺少對於人類自己、技術與人類的關係的辨析和反思。另外, 作為本科生的課程設置,廣闊的知識面、多學科交叉內容的安排也對本科階段的思維鍛煉和未來的繼續深造大有裨益。

根據 CMU 電腦科學學院的公告,現階段人工智慧科系的招生規模計劃為每年 30 ~ 50 名學生(整個電腦學院為每年 735 名新生)。此科系成立後,今年秋天一部分已經學習了足夠數量相關課程的大二大三學生就可以申請轉向人工智慧科系了。

Tom Mitchell 教授今年秋天也會開始教授其中的一門深度強化學習和控制課程,對於申請機器學習相關碩士和博士的同學,Tom Mitchell 教授的建議是掌握紮實的數學和程式能力。


日藥本舖攜手 awoo,運用 AI 商品標籤翻倍電商轉換

日藥本舖結合 awoo AMP 運用 AI 商品標籤及分類自動化等技術,理解消費者意圖並精準推薦商品,以數據為顧客量身打造行銷服務,成功創造轉換率成長超過 2 倍的佳績,實踐數據行銷、將電商銷售最大化。
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Photo Credit:阿物科技
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台灣最大日系藥妝通路品牌——日藥本舖,以「日本藥品專業」為經營目標,販售琳瑯滿目的日本製商品,主打日本製的醫藥保健品,多數取得國家級認證。不僅如此,每間門市皆派駐專業藥師,提供優質的藥妝購物體驗。在實體店鋪經營規模穩定且累積不少忠實會員的情況下,日藥本舖發現網路購物的趨勢,因此啟動電商服務,讓消費者也能在線上通路買到適合自己的商品。然而,線上店舖無法像門店一樣有專業藥師提供消費者建議,於是日藥本舖透過 awoo AMP 優化顧客體驗、提升用戶站內行為指標,讓用戶願意在網站停留更久的時間,最終達到轉換率成長超過 2 倍的好成績。

電商與門店邏輯大不同,日藥本舖看到 AI 對購物體驗的重要性

2016 年日藥本舖看到網路購物的趨勢,決定投資電商領域,除了創建官方網站之外,日藥本舖也意識到電商銷售的邏輯與實體門市大不相同,線上通路沒有門店人員的專業服務再加上當時網站體驗不佳,線上銷售的成績一直遇到瓶頸,而消費者對其電商通路的滿意度也下降。重視「顧客至上」服務原則的日藥本舖因而決定重建官網,同時導入 awoo AMP 服務,運用 AI 技術即時掌握消費者意圖,有如實體門市與顧客面對面、親切服務的店員,根據消費者的需求與偏好來推薦適合的商品。

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善用 AI 商品標籤及分類自動化升級購物體驗,用戶站內行為指標大幅成長

電商市場競爭激烈,唯有購物流程順暢、消費體驗優質的電商網站,才能順利留住進站用戶並引導進入轉換。然而,除了優化網站介面與動線(UI/UX)之外,awoo AMP 如何幫助日藥本舖讓電商購物體驗再升級?

  • 深度理解商品,自動產出高關聯性的 AI 商品標籤
    awoo AMP 會針對「關鍵字集、行為特徵、頁面特徵」進行自動特徵提取,大量自動產出「具有商品特性,同時更好被消費者理解」的標籤,分析標籤之間的關聯性。這些「AI 商品標籤」便是提升用戶體驗的基礎,並在電商官網廣泛的應用,譬如產出商品主題集合頁來增加網站入口,或是應用在站內搜尋、標籤推薦、商品推薦等功能。
  • 自動生成商品主題集合頁,用戶站內行為指標均成長
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  • AI 商品標籤讓日藥本舖更懂消費者的心,APP 轉換、客單皆翻倍
    日藥本舖深知會員經營的重要性,透過品牌自有 APP 長期與忠實會員互動、維繫會員關係,累績不少忠實顧客。但有會員經營還不夠,日藥本舖希望能夠像門店專人面對面親切服務、推薦符合他們需求的產品,讓這群忠實顧客能在線上通路也有極佳的購物體驗,而「AI 商品標籤」能讓消費者在電商網站購物時,能夠被看似無關,但實際卻是符合該用戶喜好的商品吸引,而大幅提升顧客體驗及電商轉換率。譬如消費者點選保濕粉底液、補水精華、亮顏隔離素顏霜等商品,接著就會看到「清爽 防曬、美白 補水」等標籤,而 AI 自動生成的標籤和商品屬性十分一致,進而精準推薦,因此轉換率也相對比較高。品牌 APP 養流量池的優勢,結合 awoo AMP 精準推薦、流量掘金,帶動全站轉換率成長近 2.5 倍、訂單金額成長 215%,若是比較經過 awoo AMP 服務與服務外的區隔,轉換率甚至差了超過 7 倍。
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awoo AMP 實現自動化價值,助日藥本舖省時省力也有銷售好成績

「當品項越多,越需要找出關聯性銷售時,awoo AMP 會是很好的選擇。」日藥本舖董事長特助陳睿烽表示,以往行銷團隊必須在電商網站進行大量的商品貼標,同時也需耗費人力製作商品分類頁,而對於上千筆商品數的日藥本舖來說,無疑是浩大工程。且過去多仰賴行銷人員的市場經驗判斷,但面對日趨複雜且破碎化的消費者行為與偏好,日藥本舖希望透過數據來掌握進站用戶的購物偏好,提升行銷精準度,進而帶動整體電商轉換。

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