印度大學迫切需要更新過時的計算機科學課程
今天，許多印度學生渴望成為人工智能專家——構建尖端模型、掌握機器學習算法，並跟上全球研究趨勢。這種渴望主要受到全球人工智能熱潮和印度學校及大學所傳遞的夢想推動，這些學校和大學都在其課程中引入人工智能和機器學習。
AIM Research最近發佈了一份報告，列出了2025年印度提供人工智能課程的前50所學院，突顯出越來越多的大學在其碩士課程中引入人工智能課程。這一趨勢是由於業界需求的增加和企業合作夥伴關係的推動，旨在為學生提供人工智能/機器學習的實際應用並提升其相關技能。
然而，根據多位行業專家的說法，印度大學在其計算機科學領域提供的這些課程的課程設置似乎不合時宜。課程內容與行業需求之間存在很大的不匹配。
過多的課程內容會造成問題嗎？
比爾特斯·皮拉尼校區副校長V Ramgopal Rao告訴AIM，儘管許多大學開始引入人工智能，但這些課程往往缺乏深度。深度學習、強化學習和高級人工智能應用等主題要麼是選修課，要麼僅僅淺嘗輒止。
“對於實踐項目或接觸現實問題的重視有限，而這對於人工智能的發展至關重要，”Rao說。“人工智能是一個快速發展的領域，而課程中對於研究和創新的缺乏強調限制了學生對全球進步的貢獻能力。”
他強調，人工智能需要對認知科學、倫理學和特定領域專業知識（例如醫療、金融）有一定了解，而這些內容在計算機科學課程中鮮有涉及。“大學需要與行業合作，在現有框架內納入實踐性的人工智能項目、實習機會以及現實應用的接觸，”他說。
同樣的觀點也被安德拉邦克里亞大學的計算機科學訪問教授Chiranjib Sur所表達，他告訴AIM，目前大多數大學的人工智能課程專注於使用Python庫來構建人工智能模型，這一點需要改變。
“我認為我們需要調整課程，教授更多基礎知識，”Sur說，他提到教授這些庫背後的科學和數學，以及如何構建它們的重要性。這將確保學生和專業人士知道在不同問題上應該使用哪些技術。
Sur認為，強調基礎數學和計算機科學的核心知識（系統、架構、編譯器等）是必不可少的。
“雖然我教授計算機科學或某些人工智能技術，但重點是學習這些技術並解決特定領域的問題，”他補充道，強調了學習計算機科學基礎，例如數學，而不僅僅是人工智能應用的必要性。
南卡羅來納州人工智能研究所的研究助理Ritvik G告訴AIM，印度大學遵循的課程過於重視課堂學習和理論考試，對實踐實驗室工作或現實項目的關注有限。
“與人工智能相關的課程通常專注於傳統主題，如自然語言處理、計算機視覺和算法。然而，針對高級人工智能工作負載的基礎架構，例如神經架構搜索、企業人工智能或神經形態計算，則很少在課程中出現，”他說。
Ritvik進一步指出，教育系統的設置旨在培養開發者和專注於找工作的個體，而不是適應不斷變化的需求。“四次考試主要集中在一本書和幾張幻燈片上，而不是直觀思考，任何超出答案鍵的內容都被視為錯誤答案，對於任何接近但完美的答案沒有分數，”他補充道。
印度大學的計算機科學學位確實需要改變。“在第一年教授數學、統計學、編程基礎和軟技能。第二年應該專注於使用生成式人工智能工具的各種項目。解決問題比編碼更為重要，”AtomCamp的聯合創始人Naveed Iftikh說。
印度大學應該為人工智能提供不同的課程嗎？
“我注意到許多學院開始設立獨立的‘人工智能與機器學習’專業，與計算機科學分開。課程內容呢？80%與計算機科學相同，只是添加了一些流行詞，例如‘神經網絡’和‘TensorFlow’，”Nielsen的產品經理Chaitanya Athukuri在LinkedIn上發文說。
他補充道，儘管人工智能和計算機科學並不是本質上分開的領域，但教育提供者卻能夠很好地將其推銷出去。
與此同時，許多人工智能專家建議人們學習計算機科學，必要時參加生成式人工智能的速成課程。
意見也有所不同。南卡羅來納州人工智能研究所的主席及創始主任Amit Sheth告訴AIM，他認為人工智能在本世紀已經發展和擴展到如此程度，將其納入計算機科學課程已不再理想。
“在我看來，除了計算機科學之外，還有必要提供人工智能的學位和基於技能的認證。在四年的課程中，可能適合有一到兩年的共同課程，但在人工智能的基礎、轉化和應用層面上有太多知識需要學習，”Sheth說。
軟件工程師Priyankar Kumar表示，課程在全球範圍內大致相同——問題在於它專注於考試而非實際應用。
AIM還訪問了兩位來自班加羅爾RNS技術學院的計算機科學應屆畢業生，他們一致認為新的人工智能課程未能跟上當前行業的要求。他們表示，雖然BTech有一個獨立的人工智能-機器學習專業，但課程內容往往重疊。同時，他們認為這兩個獨立的專業是必要的，因為從大學二年級開始，主題就有所不同。
同樣，Tensoic的創始人Adarsh Shirawalmath早前告訴AIM，儘管他的學院提供了幫助，但在所追求的研究類型上仍然落後多年。
根據幾個線上論壇的討論，人們希望在BTech課程中學習人工智能、機器學習和數據科學，但總是發現課程過時。此外，許多學生也質疑人工智能作為一門獨立學科的想法，因為該課程與計算機科學專業非常相似。
評論與思考
這篇文章揭示了印度高等教育在人工智能領域的急迫需求，表明當前的計算機科學課程未能有效應對不斷變化的行業需求。這不僅是一個學術問題，更是影響到學生未來職業生涯的關鍵因素。學校和大學需要重新審視其課程設置，並積極與行業合作，確保學生具備實用技能和創新思維。
此外，文章中提到的對於人工智能和計算機科學的界限問題也值得深入探討。是否應該將人工智能獨立出來，還是應該將其納入計算機科學的廣泛範疇中，這是一個需要更多討論的議題。最終，教育體系的變革不僅僅是課程的更新，更是對未來科技發展的前瞻性考量。
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