AI4ALL 深度学习课程

源自斯坦福 Li Feifei 老师的 AI4ALL，面向高中生、大学里非 CS 专业的同学，或者具有大学学历的人士，目标是帮助他们获得 AI 相关的第一份实习。这个目标非常特别，因此它的课程内容也就很有特点：

• 深度学习：它跳过传统的机器学习，直接就上到了深度学习
• Fun：有很多好玩的最新的深度学习应用。这是因为国外的大学生和高中生非常喜欢 Fun，所以，提供了很多有意思的活动，以吸引同学的注意。
• 成人化：放弃了 Blockly 那样的可视化编程方法，提供了少量的基于 Colab 的 Python 代码，让同学观察，体验。
• 职业导向：每一部分都介绍和这部分相关的 AI 从业人员，开阔同学视野，达到找到实习的目的。
• 专业水准：因为国外一流大学的背景，所以其内容是一流的、专业的。

它的课程目前已经在美国很多一流大学展开，除了面向大学生，还以“夏校”的方式，提供给高中生。

它的AI 课程材料，包括两部分：

Play

第一部分是 Play，Try a “Byte of AI”，介绍了深度学习的各种应用。包括 6 个单元：

• Drawing
  • Activity: Quick Draw
  • Data
  • Algorithmic bias
  • ML in the world
• Facial Recognition
  • Activity: Webcam face tracking
  • Teachable machine
  • Bias
  • Fight against facial recognition
• Deepfakes
  • Activity: Which face is real, Colab fake image generate
  • Deepfakes
  • Impact, What can be done?
• Environment
  • Collect environmental data, camera trap data, satellite data
  • Wildlife insights: Save biodiversity
  • Teachable machine, computer vision
  • Colab programming, CNN, MNIST handwritten digit recognition, CIFAR image classification
  • Environmental justice
• Dance
  • PoseNet
  • Bill Dancer
  • Art Project
  • How it works: CNN
• Ethics
  • AI, ML, Algorithmic bias
  • Auto essay grader, bias
  • User ethical matrix: fairness, security, fun
  • Ethics framework, Trustworthy AI principle
  • Privacy, FERPA student data protection law
  • Fairness, AI determine grades
  • Explainability
  • Project: Design ethically, effects
  • Ethics audit

工作原理

第二部分是 Model：Learn More About “How It Works”，介绍了深度学习的工作原理。包括 4 个单元：

• NN
  • Activity：Scroobly、Lipsync、Imaginary Soundscape
  • Definition：AI、ML、NN
  • NN
  • Activity： Act like a NN
• CNN
  • Activity：Emoji Scavenger Hunt, Move Mirror, Thing Translator
  • Definition：Object recognition
  • How computer see images: Pixel Viewer, RGB
  • CNN: Convolutonal layers, Pooling layers
• RNN and Transformer
  • Activity：AI Duet, Musenet, Sketch RNN, Text Prompt
  • Definition：RNN, Transformers
  • RNN, Transformer, Attention
  • Activity：Language model
• GAN
  • Activity：X does not exist, AI photo effects, Wombo art
  • Definition：GAN
  • GAN, Find the password, Discriminator, Generators
  • Activity：GAN lab, Paint with GAN

在项目方面，它仅设计了 Teach AI 的项目环节，而没有系统开发的项目。我理解，这是因为该课程的目的是建立大家和 AI 的连接，并不是要大家走上 AI 技术开发的道路。为此，它希望达到的是两部分的连接：1）理解 AI；2）了解 AI 相关职业。所以，它并没有构建系统设计和开发方面的项目，而是让学生“教”学过的内容，以促进学生的主动探索，加深学生对 AI 的理解。

在课堂组织方面，它特别强调研讨。这是因为成年人有主见、讨论能力强，所以特别提供了关于“讨论”的教学方法，激发学生讨论，引起学生参与。在这方面有以下两个指南，很有意思：

• Discussion Strategies
• Online Engagement Strategies

总结

参考

• Our Story，Webpage
• 波士顿大学 AI4ALL 夏令营项目：包括电影、阅读、企业参访