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　　在谈及如何设置人工智能课程时，南京大学人工智能学院院长周志华认为，必须优先考虑人工智能的核心基础，例如机器学习、知识表示与处理；再考虑技术层，有模式识别与计算机视觉、自然语言处理、计算智能等，还有很多相关支撑技术，例如数字信号处理、时序数据分析等。从平台层，机器学习系统平台、机器人、智能系统，再到应用层，涉及智能应用建模、系统设计、行为分析，形成了一个庞大的知识体系。

　　“我们要培养在人工智能领域具备原始创新能力、解决企业关键技术难题能力的人才，这样的人才应具有坚实的数学基础和计算机软件基础，全面深入的人工智能专业知识、丰富的应用实践能力。”周志华说，这一目标基于现有计算机学科的课程体系或在现有学科培养体系框架下修修补补难以达到，必须根据人工智能学科特点从头建设。

　　张钹同样认为，原始创新能力取决于是否拥有善于发现问题的眼睛和提出问题的嘴巴。“企业是技术创新和应用的前沿阵地，只有将学生送到生产第一线，才能让他们遇到大量实际需求，从而引发解决问题的思考，锻炼提出问题的能力。当然,问题不只是从生产实践中产生,还会从技术发展本身产生,因此需要校企紧密合作，相互补充。”