在当今科技飞速发展的时代，“人工智能 +”的热潮正席卷而来。各种与人工智能 + 相关的政策如雨后春笋般不断涌现。从“人工智能 + 医疗”助力疾病诊断与治疗，到“人工智能 + 教育”开启智慧教学新模式，再到“人工智能 + 金融”为金融行业带来高效风险评估与决策支持，人工智能 + 的发展可谓如火如荼。
有数据显示，全球人工智能市场规模预计将从 2022 年的 3991.1 亿美元增长到 2028 年的 18118.8 亿美元，复合年增长率为 29.4%。如此庞大的市场规模和高速的增长态势，充分说明了人工智能在各个领域的渗透力和影响力。在我国，政府也高度重视人工智能的发展，出台了一系列政策，如《新一代人工智能发展规划》，明确了我国人工智能发展的战略目标和重点任务，为人工智能 + 的发展提供了坚实的政策支持。
那么，人工智能发展的核心要素是什么呢？
首先是数据。数据是人工智能的“燃料”。没有大量、高质量的数据，人工智能算法就无法进行有效的训练和学习。例如，在图像识别领域，需要大量标注好的图像数据来训练模型，才能让模型准确地识别出不同的物体。据统计，一些大型的图像数据集包含数百万甚至数十亿张图像。而且，数据的多样性也至关重要，只有涵盖各种场景和情况的数据，才能使人工智能模型具有更强的泛化能力。
其次是算法。算法是人工智能的“大脑”。它决定了人工智能系统如何处理和分析数据，从而得出有价值的结果。目前，深度学习算法是人工智能领域最主流的算法之一，它通过构建多层神经网络，让计算机自动学习数据中的特征和规律。例如，在自然语言处理中，循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等算法，能够处理序列数据，实现机器翻译、语音识别等功能。
最后是人才。人才是人工智能发展的关键。只有具备专业知识和技能的人才，才能推动人工智能技术的不断创新和应用。这些人才需要掌握数学、统计学、计算机科学等多学科的知识，并且能够将这些知识应用到实际的项目中。
针对以上核心要素，高校应如何形成有效的人才培养方案呢？
加强教材建设
高校应加强人工智能相关教材的建设。传统的教材往往侧重于理论知识的讲解，而忽视了实践能力的培养。在“人工智能 +”时代，教材应更加注重项目 + 实训的结合。可以将所学的知识融合在具体的项目与实训中，让学生在实践中学习和掌握知识。
例如，编写教材时，可以引入实际的人工智能项目案例，如智能安防系统的开发、智能客服机器人的设计等。在每个项目中，详细介绍项目的背景、需求分析、设计思路、实现步骤以及遇到的问题和解决方案。同时，安排相应的实训环节，让学生亲自动手完成项目的部分或全部内容。通过这种方式，学生不仅能够深入理解理论知识，还能提高自己的实践能力和解决问题的能力。
加强实训
合理运用实训实验教学设备也是高校人才培养的重要环节。高校应加大对实训实验教学设备的投入，建设先进的人工智能实验室。这些实验室应配备高性能的计算机服务器、图形处理器（GPU）等硬件设备，以及各种人工智能开发软件和工具。
在实训过程中，教师应引导学生合理运用这些设备和工具。例如，让学生使用深度学习框架 TensorFlow、PyTorch 等进行模型的训练和优化。同时，组织学生参加各种实践活动和竞赛，如全国大学生人工智能创新大赛等。通过这些活动和竞赛，学生可以接触到最新的技术和应用，拓宽自己的视野，提高自己的创新能力和团队协作能力。
此外，高校还可以与企业合作，建立校外实习基地。让学生到企业中进行实习，了解企业的实际需求和工作流程，积累实践经验。企业也可以为高校提供实际的项目和数据，促进高校教学与企业需求的紧密结合。
在“人工智能 +”时代，人工智能的发展已经势不可挡。高校作为人才培养的重要基地，应充分认识到人工智能发展的核心要素，加强教材建设和实训环节，培养出更多适应时代需求的人工智能专业人才。只有这样，才能推动我国人工智能技术的不断发展和应用，让人工智能更好地服务于社会和人类。相信在高校、企业和社会各方的共同努力下，人工智能 + 的未来将更加美好。
