㊀[收稿日期]２０１９Ｇ１０Ｇ０８;㊀[修改日期]２０２０Ｇ０３Ｇ０８㊀[基金项目]江苏省教育厅课题(苏教外办[２０１７]１４号);２０１８年南京工业大学自选课题(
高等教育发展专项) 新工科背景下 学科交叉㊁产教融合 模式的统计类课程教学模式探索 ；南京工业大学２０１９年校级教改课题
大数据背景下线性代数教学改革研究 ;２０１８年教育部产学合作协同育人项目
新工科背景下信科(嵌)㊁应数专业人才培养模式探索(２０１８０１０７２００１) ㊀[作者简介]鲁晓磊(１９７８－)，男，博士，讲师，从事统计机器学习㊁图像处理研究,E m a i l :m a t h _l u ＠１２６．c o m 第３６卷第４期大㊀学㊀数㊀学V o l ．３６,ɴ．４２０２０年８月C O L L E G E MA T H E MA T I C S A u g
．２０２０大数据背景下人工智能发展对大学数学
教学的启示
鲁晓磊,㊀吕学斌(南京工业大学数理科学学院数学系，南京２１１８１６
)㊀㊀[
摘㊀要]大数据时代，以数据为载体的人工智能技术渗透到社会的各行各业，而人工智能技术的发展越来越依赖应用数学学科的进步．在此背景下，大学数学教学改革成为必需，以适应社会新时代的发展．结合自身的教学改革实践，探讨如何从基本的大学数学内容出发，进行拓展，向学生介绍前沿的人工智能技术．从而，增加数学课程教学的趣味性和实用性，加深学生对数学思想方法在人工智能领域应用理解．[关键词]大数据；人工智能；机器学习；大学数学[中图分类号]O １７７．５㊀㊀[文献标识码]C ㊀㊀[文章编号]１６７２Ｇ１４５４(２０２０)０４Ｇ００６０Ｇ０８
１㊀引㊀㊀言
大数据与人工智能相伴而生，现代人工智能方法的发展离不开大数据的获取和分析；相反，大数据的挖掘加速了人工智能技术的成熟．吴军先生在«智能时代»一书中将数据科学看为和实验科学，理论科
学，计算科学平行的科学研究发展的第四种范式[１]，以此强调以数据为载体的人工智能科学在现在科学研究中的重要性．教育部关于印发«高等学校人工智能创新行动计划»的通知中，要求到２０２５年,
高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升；到２０３０年,
高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科
技支撑和人才保障．现代人工智能的发展，机器学习特别是深度学习为其主流方向．著名人工智能专家,
２０１８年图灵奖得主Y o s h u aB e n g i o 认为机器学习是人工智能系统得以实现的唯一途径[２]．我国在２０１８㊁２０１９年举行了两届全国大数据与人工智能科学大会,
机器学习和深度学习都是其主流研究方向．未来社会人工智能技术将会渗透到社会各个领域，如智能医疗㊁智能交通㊁语音识别㊁自然语言处理㊁
无人驾驶㊁智能制造㊁金融大数据等[３]．然而需要注意的是，机器学习特别是深度学习的研究不应该以模拟大脑功能为主要目标．事实上，现代深度学习的发展更多是从应用数学的基本内容，如线性代数㊁概率
论㊁信息论和数值优化中获取更多灵感[２]．既然人工智能的许多方面都是从应用数学学科获取灵感，因此加强大学数学教学在这方面的引导
成为一个亟需解决的问题．目前大学数学教学内容主要包含高等数学㊁线性代数和概率论与数理统计三

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