人工智能與自動化學(xué)院開展學(xué)生黨支部大調(diào)研


  人工智能與自動化學(xué)院開展學(xué)生黨支部大調(diào)研

 人工智能與自動化學(xué)院開展學(xué)生黨支部大調(diào)研

  (通訊員 王澤楠)4月23日至4月26日,人工智能與自動化學(xué)院學(xué)生黨支部第一階段調(diào)研活動順利開展。學(xué)院黨委副書記朱平帶領(lǐng)輔導(dǎo)員組成調(diào)研小組與全體本科生黨支部、研究生低年級黨支部開展調(diào)研座談。

 人工智能與自動化學(xué)院開展學(xué)生黨支部大調(diào)研

  在前期支部自查,形成自查報告的基礎(chǔ)上,確立以學(xué)生黨支部工作中存在的問題和需求為主題進行調(diào)研座談。參與調(diào)研的支部書記結(jié)合支部情況,從支部設(shè)置、支委會建設(shè)、“三會一課”活動開展、黨員發(fā)展工作、黨員教育管理和支部作用發(fā)揮等幾方面進行交流,分享經(jīng)驗和做法,反映支部工作的困難之處。同時,調(diào)研小組也針對支部工作存在的不足之處提出了一些建議。通過研討,黨員代表共同為學(xué)院學(xué)生黨建工作的改革和發(fā)展建言獻策。

 人工智能與自動化學(xué)院開展學(xué)生黨支部大調(diào)研

  碩士低年級學(xué)生黨員代表普遍表示,研究生黨員群體中普遍存在黨員積極性低,黨員聲音不響亮等共性問題,并提出是否可以讓導(dǎo)師參與到支部建設(shè)中,積極引導(dǎo)黨員發(fā)聲。同時,組織生活不能夠脫離專業(yè)空講政治、脫離實際開展工作,要保證微黨課主題貼近時事熱點和專業(yè),讓學(xué)生樂于學(xué)、記得住、領(lǐng)悟深。本科生黨員代表提出讓入黨積極分子與黨支部結(jié)對培養(yǎng),將他們納入到支部建設(shè)過程中,以解決入黨積極分子到發(fā)展對象這一培養(yǎng)過程中教育模式單一的問題。本科生支部書記也表示在本科高年級黨支部黨員發(fā)展人數(shù)較多時,可以采用黨小組的學(xué)習(xí)形式,由支委擔任組長,充分發(fā)揮支委的模范帶頭作用。

  朱平充分肯定了各黨支部取得的成績,但各支部間也存在差異,取得成績的同時也要看到問題。此次調(diào)研就是為了解最真實的學(xué)生黨建狀況,明晰問題,商討對策。他對參與座談的支部提出了三點要求:一是要做好支委隊伍建設(shè)工作,支部書記要充分利調(diào)動支委積極性,共同打造“強力火車頭”;二是要拓寬開展組織生活的思路,不要被“困”在會議室中,而是要思考更貼近師生生活、學(xué)習(xí)的活動形式;三是要學(xué)會溝通和自省,多與其他支部交流,找不足,學(xué)經(jīng)驗,結(jié)合實際摸索出一種適合自身發(fā)展的支部建設(shè)模式。朱平表示,調(diào)研小組會將調(diào)研結(jié)果向?qū)W院黨委進行專題匯報,在學(xué)院黨委的指導(dǎo)下進一步加強和完善學(xué)生黨支部建設(shè)工作,讓學(xué)生黨支部成為師生最貼心、最信賴的組織依靠。

  據(jù)悉,此次活動是人工智能與自動化學(xué)院根據(jù)學(xué)?!包h支部建設(shè)年”工作部署,落實黨委組織部的黨建工作調(diào)查摸底工作要求的系列工作之一,學(xué)院還將在此基礎(chǔ)之上,繼續(xù)做好各項黨建工作。

  人工智能專業(yè)前景如何?

  極其好。如果說計算機專業(yè)是上個時代的老大,那么人工智能專業(yè)就是下個時代的龍頭。因為:

  1. 大數(shù)據(jù)、芯片計算能力、5G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使得AI人工智能得以高速發(fā)展。目前在自動駕駛、智能家居、工業(yè)制造等很多領(lǐng)域,人工智能都在快速突破。例如預(yù)計5-10年后,美國有50%的車輛將是無人駕駛。

  2. 真正的人工智能公司發(fā)展?jié)摿艽螅? 人才更容易脫穎而出。如人工智能芯片公司“深鑒科技”,由四名清華高手僅僅創(chuàng)立2年后被收購,收購價3-4億美元。當然,該專業(yè)的工資也很高,真正的人工智能崗位年薪百萬比較容易。

  人工智能專業(yè)的要求高么?

  很高。該專業(yè)的前景有多好,對應(yīng)的專業(yè)要求就有多高。 人工智能是計算機+數(shù)學(xué)建模的結(jié)合,該專業(yè)要求有極其好的數(shù)學(xué)邏輯能力,能把該專業(yè)真正學(xué)明白的估計沒多少人。 例如給你1萬張手機自拍人臉照片,讓你通過編程,建立一個數(shù)學(xué)模型識別出照片中哪些人臉是高興的表情。你需要把照片轉(zhuǎn)化為計算機可處理數(shù)據(jù),例如不同格式不同尺寸的圖片如何統(tǒng)一處理;你需要搭建模型來判斷數(shù)據(jù)有什么規(guī)律是表示高興,例如計算嘴角的弧度、眉頭的皺紋等等,同時要考慮不同年齡不同人種的臉部特點;模型要經(jīng)過大量訓(xùn)練來優(yōu)化,這會需要大量的計算機處理能力(例如幾十臺服務(wù)器),需要設(shè)計優(yōu)秀的程序來保證訓(xùn)練過程盡量減少計算機的消耗以及減少計算時間(如并行計算)。

  因此,基本是絕對的數(shù)學(xué)學(xué)霸可以真正搞定該專業(yè)。


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