基于“挑戰(zhàn)杯”的人工智能時(shí)代創(chuàng)新人才培養(yǎng)探究

楊真真，楊永鵬

（1.南京郵電大學(xué) 理學(xué)院；2.南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 網(wǎng)絡(luò)與通信學(xué)院，江蘇 南京 210023）

0 引言

近年來，隨著科技的發(fā)展，人工智能等技術(shù)逐漸成為人們研究的熱點(diǎn)，并被廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)等各領(lǐng)域。在人工智能背景下，如何培養(yǎng)一批優(yōu)秀的創(chuàng)新人才成為我國教育行業(yè)亟待解決的問題。自1989 年開展首屆“挑戰(zhàn)杯”全國大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽以來，在共青團(tuán)中央、教育部等領(lǐng)導(dǎo)下，尤其是為了貫徹黨的十九屆五中全會(huì)精神，“挑戰(zhàn)杯”已成為引導(dǎo)高校學(xué)生培養(yǎng)科學(xué)精神和科學(xué)態(tài)度的一項(xiàng)舉足輕重的競賽。作為“挑戰(zhàn)杯”競賽的主戰(zhàn)場，各大高校積極參與，從最初的19所發(fā)展到現(xiàn)如今的1 000 多所高校，為祖國培養(yǎng)大批創(chuàng)新性人才作出了貢獻(xiàn)。南京郵電大學(xué)是一所以信息學(xué)科為特色，始終以培養(yǎng)信息類、創(chuàng)新類人才為己任的綜合類高校。長期以來，南京郵電大學(xué)始終結(jié)合自身的辦學(xué)特色，以“挑戰(zhàn)杯”競賽為契機(jī)，構(gòu)建基于“挑戰(zhàn)杯”的“六位一體”創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，積極提高學(xué)生的實(shí)踐和創(chuàng)新能力，為祖國輸出大批創(chuàng)新性人才，同時(shí)也為其他高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)提供一種借鑒和新思路。

1 “挑戰(zhàn)杯”競賽意義

“挑戰(zhàn)杯”每兩年舉行一次，已歷時(shí)16 屆，被譽(yù)為全國大學(xué)生課外科技創(chuàng)新的“奧林匹克”競賽，已經(jīng)發(fā)展成為國內(nèi)最具影響力、規(guī)模最大、最能孵化科技創(chuàng)新型人才的競賽，為國家輸出創(chuàng)新性人才貢獻(xiàn)積極作用，具有非凡的意義［7-8］。

（1）能夠促進(jìn)以人工智能技術(shù)為代表的現(xiàn)代先進(jìn)科學(xué)技術(shù)發(fā)展。當(dāng)今社會(huì)是智能化的社會(huì)，隨著人工智能等智能化學(xué)科的高速發(fā)展，在人工智能背景下，“挑戰(zhàn)杯”競賽所涉及的科技創(chuàng)新大多與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)。大批擁有銳意創(chuàng)新素質(zhì)的優(yōu)秀創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)將智慧創(chuàng)新的種子撒在祖國的大地上，有效促進(jìn)了我國人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展。

（2）能夠豐富教學(xué)內(nèi)容，完善人才培養(yǎng)機(jī)制。實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，通過將“挑戰(zhàn)杯”競賽中的經(jīng)典案例引入到實(shí)際教學(xué)中，能夠較好地充實(shí)教學(xué)內(nèi)容，完備教學(xué)中的實(shí)踐環(huán)節(jié)，促進(jìn)當(dāng)代大學(xué)生深入理解和掌握當(dāng)前學(xué)科的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用基地?！疤魬?zhàn)杯”競賽作為各大高校廣泛參與的競賽，勢必能為各大高校的教學(xué)變革產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，能積極促進(jìn)各大高校完善人才培養(yǎng)機(jī)制。

（3）能夠培養(yǎng)大批優(yōu)秀創(chuàng)新性人才?！俺缟锌茖W(xué)、追求真知、勤奮學(xué)習(xí)、銳意進(jìn)取、迎接挑戰(zhàn)”是“挑戰(zhàn)杯”的一貫宗旨，通過該競賽可以有效培養(yǎng)大批符合社會(huì)發(fā)展需要的，有理想有抱負(fù)的優(yōu)秀創(chuàng)新人才?！疤魬?zhàn)杯”競賽是培養(yǎng)創(chuàng)新性人才的“搖籃”，為建設(shè)創(chuàng)新型國家奠定良好基礎(chǔ)。

總而言之，“挑戰(zhàn)杯”競賽在促進(jìn)科技發(fā)展、優(yōu)化人才培養(yǎng)模式和促進(jìn)人才培養(yǎng)等方面都增添了亮麗的色彩。

2 人工智能背景下基于“挑戰(zhàn)杯”的創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系

南京郵電大學(xué)結(jié)合自身特點(diǎn)，以“挑戰(zhàn)杯”競賽為依托，積極大力提升該校學(xué)生科技創(chuàng)新能力，不斷提升學(xué)生在人工智能、通信、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、信息安全等高新科技領(lǐng)域的創(chuàng)新水平，不斷改進(jìn)人工智能背景下基于“挑戰(zhàn)杯”的創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系。該培養(yǎng)體系以“挑戰(zhàn)杯”為龍頭，通過創(chuàng)新理念融入、創(chuàng)新課程學(xué)習(xí)、創(chuàng)新項(xiàng)目培育、選拔培訓(xùn)競賽、創(chuàng)新科研以及創(chuàng)新畢業(yè)設(shè)計(jì)和就業(yè)“六位一體”的新型創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，以此引導(dǎo)學(xué)生以賽促學(xué)、以賽促訓(xùn)，并最終打造一批符合人工智能發(fā)展趨勢的、符合國家發(fā)展需要的、具有較強(qiáng)綜合創(chuàng)新能力的新型大國科技型人才。“六位一體”創(chuàng)新人才培養(yǎng)框架如圖1 所示。

Fig.1 “Six in one”innovative talent training framework圖1“六位一體”創(chuàng)新人才培養(yǎng)框架

2.1 “挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)新理念融入

“挑戰(zhàn)杯”競賽的主要目的是促進(jìn)大學(xué)生形成學(xué)以致用的品質(zhì)，發(fā)現(xiàn)并培養(yǎng)大批有作為、有潛力的優(yōu)秀科技儲(chǔ)備人才，進(jìn)一步服務(wù)國家經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)和生態(tài)文明建設(shè)。學(xué)校從學(xué)生踏入大學(xué)校門的那一刻起，就通過創(chuàng)新型教學(xué)模式、導(dǎo)師責(zé)任制和項(xiàng)目引導(dǎo)等形式，將“挑戰(zhàn)杯”競賽等相關(guān)創(chuàng)新理念融入學(xué)生的日常生活和學(xué)習(xí)中。其具體實(shí)施如下：

（1）打造融入思政元素、采用翻轉(zhuǎn)課堂，并結(jié)合項(xiàng)目式教學(xué)方式的新型教學(xué)模式。該新型教學(xué)模式使得學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中，能深入體會(huì)國家對(duì)創(chuàng)新性人才的渴求，樹立“到國家最需要的行業(yè)中”的信念，堅(jiān)定對(duì)創(chuàng)新科技的追求；同時(shí)，在教學(xué)過程中，任課教師積極通過翻轉(zhuǎn)課堂，結(jié)合項(xiàng)目式教學(xué)方式，引導(dǎo)學(xué)生形成創(chuàng)新思維。

（2）在本科階段打造由學(xué)生選擇、教師同意的新型雙選本科生導(dǎo)師責(zé)任制政策。本科生通過導(dǎo)師責(zé)任制，較早進(jìn)入科研團(tuán)隊(duì)，跟隨團(tuán)隊(duì)中的碩士生、博士生開展科研，為學(xué)生營造了一個(gè)良好的課外科技創(chuàng)新氛圍。

（3）學(xué)校定期舉行類似“挑戰(zhàn)杯”等創(chuàng)新競賽的項(xiàng)目推進(jìn)會(huì)，從創(chuàng)新類競賽的前期準(zhǔn)備、作品選題、研究方法、研究過程、項(xiàng)目分工、成果展示以及團(tuán)隊(duì)建設(shè)等方面提供建設(shè)性指導(dǎo)。

2.2 “挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)新理論課程學(xué)習(xí)

以“挑戰(zhàn)杯”競賽為龍頭，覆蓋創(chuàng)新類所有競賽，該校專門開設(shè)了創(chuàng)新類課程，這類課程既包含像人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等創(chuàng)新類理論課程，又包含像數(shù)學(xué)建模等創(chuàng)新競賽類課程。此外，學(xué)校還專門成立各類創(chuàng)新類競賽協(xié)會(huì)，建立創(chuàng)新興趣學(xué)習(xí)小組，積極組織獲獎(jiǎng)學(xué)生講授競賽經(jīng)驗(yàn)和技巧，傳承以老帶新的優(yōu)秀光榮傳統(tǒng)。

2.3 “挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)新項(xiàng)目培育

為了較好地支撐“挑戰(zhàn)杯”競賽，南京郵電大學(xué)積極開展各種創(chuàng)新類孵化項(xiàng)目，例如，“創(chuàng)新杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽、大學(xué)生數(shù)學(xué)建模創(chuàng)新科技競賽、“創(chuàng)青春”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃和大學(xué)生科技節(jié)等創(chuàng)新類競賽，采取每個(gè)學(xué)院負(fù)責(zé)一項(xiàng)競賽，不斷提高學(xué)生對(duì)創(chuàng)新類競賽的興趣和學(xué)生的參與度，提升學(xué)生的創(chuàng)新能力，以及科研項(xiàng)目申請(qǐng)書撰寫、答辯和團(tuán)隊(duì)合作等能力。

2.4 “挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)新項(xiàng)目選拔、培訓(xùn)與競賽

在前期準(zhǔn)備的基礎(chǔ)上，該校采用項(xiàng)目培育、選拔、訓(xùn)練和競賽“四位一體”的賽事指導(dǎo)機(jī)制，推動(dòng)建立全鏈條、全方位的創(chuàng)新賽事育人體系。此外，還通過專家專題培訓(xùn)、專家輔導(dǎo)、備賽集訓(xùn)以及模擬答辯等方式完善學(xué)生科技創(chuàng)新活動(dòng)的頂層設(shè)計(jì)，推動(dòng)創(chuàng)新意志和創(chuàng)新能力，為國家輸出優(yōu)秀創(chuàng)新型人才。

2.5 “挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)新科研

為進(jìn)一步提高創(chuàng)新型人才培養(yǎng)質(zhì)量，該校鼓勵(lì)對(duì)創(chuàng)新科研有興趣的學(xué)生積極參加學(xué)校、省和國家組織的各類相關(guān)競賽。同時(shí)，鼓勵(lì)學(xué)生積極與擁有獨(dú)立創(chuàng)新項(xiàng)目和科研團(tuán)隊(duì)的教師聯(lián)系，并融入到相關(guān)創(chuàng)新科技團(tuán)隊(duì)，鼓勵(lì)學(xué)生積極參與科學(xué)研究、科研論文撰寫、專利和項(xiàng)目申請(qǐng)等科研活動(dòng)，并針對(duì)科研成果給予相應(yīng)經(jīng)費(fèi)支持和獎(jiǎng)勵(lì)。學(xué)生也會(huì)獲得一定的學(xué)分，進(jìn)一步提高學(xué)生參與創(chuàng)新類競賽的熱情和積極性。

2.6 “挑戰(zhàn)杯”創(chuàng)新畢業(yè)設(shè)計(jì)及就業(yè)

該校鼓勵(lì)學(xué)生以“挑戰(zhàn)杯”競賽等創(chuàng)新類作品為基礎(chǔ)，以當(dāng)前國家和各大企業(yè)所需要的技術(shù)為武裝，繼續(xù)完善創(chuàng)新類作品，豐富這類作品的內(nèi)容，并撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)。對(duì)于具有創(chuàng)新性的優(yōu)秀論文作者，可獲得保研乃至本碩博連讀的機(jī)會(huì)，提高此類學(xué)生的學(xué)歷水平，從更高層次上培養(yǎng)該類學(xué)生的創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)創(chuàng)新人才的分層次化培養(yǎng)。

3 “挑戰(zhàn)杯”競賽實(shí)例分析——基于改進(jìn)UNet 網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割

醫(yī)學(xué)圖像分割是圖像處理領(lǐng)域非常有價(jià)值的研究方向之一，是通過一系列分割算法對(duì)復(fù)雜醫(yī)學(xué)圖像中感興趣的區(qū)域進(jìn)行分割，從而突出人體器官中的病灶組織，方便醫(yī)生作進(jìn)一步檢查和分析。醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的興起使得醫(yī)生只需要關(guān)注他們感興趣的區(qū)域，極大減輕了醫(yī)生的工作量，提高了整體醫(yī)療行業(yè)的工作效率。因此，該技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)等許多領(lǐng)域都具有非常重要的意義和巨大的應(yīng)用前景。

近年來，隨著計(jì)算機(jī)和人工智能的飛速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分割受到了人們的廣泛關(guān)注。U-Net 網(wǎng)絡(luò)便是一種具有編碼—解碼結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，被廣泛用于醫(yī)學(xué)圖像分割。本文以基于改進(jìn)U-Net 網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割為例，進(jìn)一步闡述“挑戰(zhàn)杯”競賽對(duì)創(chuàng)新性人才在邏輯分析能力、創(chuàng)新精神、創(chuàng)新能力和團(tuán)隊(duì)合作能力等方面的推動(dòng)作用。

3.1 問題提出

U-Net 網(wǎng)絡(luò)是近年來醫(yī)學(xué)圖像分割中最流行的一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，由卷積層、轉(zhuǎn)置卷積層和池化層組成。對(duì)于特定大小和形狀的分割目標(biāo)，U-Net 網(wǎng)絡(luò)可以獲得良好的性能。然而，醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和可變性給U-Net 網(wǎng)絡(luò)帶來了巨大挑戰(zhàn)，當(dāng)分割目標(biāo)大小發(fā)生變化，目標(biāo)與背景不平衡時(shí)，經(jīng)典U-Net 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)性能就不盡人意了。為了改進(jìn)經(jīng)典U-Net 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的性能，研究者們提出了許多UNet 網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法，例如Ibtehaz 等在U-Net 中加入多分辨率塊，提出通過多分辨率U-Net（Multi-Resolutional UNet，MultiResUNet）網(wǎng)絡(luò)提高圖像分割性能。受此啟發(fā)，提出一種新的改進(jìn)U-Net（Improved U-Net，IUNet）網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)采用密集塊提高特征提取能力，并采用多特征融合（Multi-Feature Fuse，MFF）塊融合不同尺度的特征圖以提高特征提取的準(zhǔn)確性。此外，還結(jié)合交叉熵和Dice 損失函數(shù)各自的優(yōu)點(diǎn)，提出一種新的組合損失函數(shù)以處理目標(biāo)與背景之間的不平衡。

3.2 改進(jìn)的U-Net 網(wǎng)絡(luò)

改進(jìn)的U-Net 網(wǎng)絡(luò)即IUNet 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2 所示，與經(jīng)典的U-Net 網(wǎng)絡(luò)類似，也包括相應(yīng)層之間跳躍連接的編碼和解碼部分。為了提高網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征學(xué)習(xí)能力，將密集塊作為網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)基本單元，編碼部分由密集塊組成以提取圖像特征，解碼部分將不同層次的特征映射向上采樣到原始圖像大小，并在網(wǎng)絡(luò)的不同層次上，采用MFF 塊將不同層次的特征連接起來，以提高特征提取準(zhǔn)確性。此外，還提出一個(gè)新的組合損失函數(shù)，以更好地訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

Fig.2 Improved U-Net network architecture圖2 改進(jìn)的U-Net 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

在IUNet 中，將U-Net 網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)3×3 卷積層替換為密集塊，密集塊是成對(duì)出現(xiàn)，圖2 中的每一行就是一個(gè)密集塊對(duì)。圖3 為密集塊的結(jié)構(gòu)，密集塊由密集連接層、過渡層和剩余連接組成，可以解決過擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集小的問題，并促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)信息的傳播，加快收斂速度。與U-Net 網(wǎng)絡(luò)串聯(lián)的3×3 的卷積層相比，密集塊更容易獲得更多的特征，且不需要像一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣，通過簡單增加卷積層的深度以提高網(wǎng)絡(luò)性能。

Fig.3 The proposed dense block architecture圖3 本文提出的密集塊架構(gòu)

在密集塊內(nèi)部，每一層都與之前的所有層相關(guān)聯(lián)，將前面各層所獲得的特征圖合并，作為后續(xù)各層的輸入。為了使網(wǎng)絡(luò)更易于優(yōu)化，利用密集塊中的剩余連接進(jìn)一步促進(jìn)信息傳播。此外，為了避免過多的特征圖給網(wǎng)絡(luò)帶來的負(fù)擔(dān)，需減少特征圖數(shù)量，在密集塊中插入一個(gè)1×1 的卷積層到所有卷積層末尾的過渡層，以合并所有之前層的特征。不同層的密集塊學(xué)習(xí)了不同層的特征，淺層密集塊傾向于學(xué)習(xí)圖像的底層特征，特征分辨率更高，包含更多的位置和細(xì)節(jié)信息，深層密集塊則提供了更多的語義信息。結(jié)合淺層和深層特征，設(shè)計(jì)了一個(gè)多特征融合塊，以提高特征學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性，提出的多特征融合塊結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

Fig.4 Multi-feature fusion block architecture圖4 多特征融合塊架構(gòu)

此外，隨著醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的發(fā)展，越來越多的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集被開發(fā)出來，這些數(shù)據(jù)集的一個(gè)明顯特征是分割對(duì)象的大小可能比背景小得多，如果在這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中采用交叉熵?fù)p失函數(shù)，很容易出現(xiàn)圖像無法分割的情況。為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，還提出了一個(gè)新的結(jié)合交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice 損失函數(shù)優(yōu)點(diǎn)的組合損失函數(shù)以訓(xùn)練提出的IUNet 網(wǎng)絡(luò)。

交叉熵?fù)p失函數(shù)最后一層權(quán)重的梯度與激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)無關(guān)，只與輸出圖像和標(biāo)準(zhǔn)分割圖像的差異有關(guān)，所以收斂速度快。此外，又由于反向傳播是連乘的，因而整個(gè)權(quán)值矩陣的更新會(huì)更快。交叉熵?fù)p失函數(shù)的定義為：

其中，

N

為圖像像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，

g

為正確分割圖像的像素值，

t

為訓(xùn)練出的圖像像素值。但交叉熵每個(gè)梯度損失函數(shù)的返回對(duì)每個(gè)類別的關(guān)注是相同的，很容易受到類別不平衡的影響，也即在目標(biāo)和背景相差較大的情況下，交叉熵?fù)p失函數(shù)可能無法分割出目標(biāo)。在這種情況下，Dice損失函數(shù)仍然可以執(zhí)行訓(xùn)練損失函數(shù)，但是Dice 的梯度不穩(wěn)定，可能導(dǎo)致訓(xùn)練曲線不可靠。Dice 損失函數(shù)的定義為：

為了兼顧訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性和解決類別不平衡問題，結(jié)合交叉熵?fù)p失函數(shù)和Dice 損失函數(shù)各自的優(yōu)點(diǎn)，提出一個(gè)新的組合損失函數(shù)，更好地解決了目標(biāo)與背景不平衡問題。該新的組合損失函數(shù)定義為：

其中，

λ

(

0

≤

λ

≤1)為參數(shù)。

3.3 醫(yī)學(xué)圖像分割結(jié)果

本文在皮膚鏡圖像數(shù)據(jù)集ISIC-2018 上對(duì)U-Net、MultiResUNet 和提出的IUNet 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行5 折交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5 所示。由圖5 可以看出，與其他兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比，IUNet 保留了更多的圖像細(xì)節(jié)，分割效果也與標(biāo)準(zhǔn)分割圖像最接近，即提出的IUNet 網(wǎng)絡(luò)性能最好。

Fig.5 Results of the medical image segmentation圖5 醫(yī)學(xué)圖像分割效果

“挑戰(zhàn)杯”競賽能夠較好地培養(yǎng)具有創(chuàng)新、創(chuàng)優(yōu)能力的人才，人工智能背景下基于“挑戰(zhàn)杯”的創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系，依托于創(chuàng)新目標(biāo)，人才培養(yǎng)可以分為啟蒙、學(xué)習(xí)、培育、參賽和后學(xué)習(xí)5個(gè)階段。在啟蒙階段需要學(xué)校通過學(xué)習(xí)氛圍熏陶、學(xué)校學(xué)院政策推動(dòng)、教師引導(dǎo)、高年級(jí)學(xué)生影響等綜合性措施促使創(chuàng)新理念與學(xué)生有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)學(xué)生養(yǎng)成良好的崇尚科學(xué)和追求真知的品質(zhì)；在學(xué)習(xí)階段，通過學(xué)習(xí)各門專業(yè)和實(shí)踐創(chuàng)新類課程，例如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等課程，積攢創(chuàng)新能力的厚度，使得學(xué)生養(yǎng)成勤奮學(xué)習(xí)的習(xí)慣；在培育階段，主要通過各大創(chuàng)新類賽事推動(dòng)學(xué)生積極發(fā)散創(chuàng)新思維，投身創(chuàng)新活動(dòng)，促使學(xué)生勤于思考，銳意創(chuàng)新；通過前期學(xué)生努力、學(xué)校政策影響和教師培養(yǎng)，具有優(yōu)秀創(chuàng)新品質(zhì)的學(xué)生進(jìn)入?yún)①愲A段，該階段是對(duì)學(xué)生問題解決能力、創(chuàng)新能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力等的極大考驗(yàn)，通過參賽階段可以極大鍛煉學(xué)生的創(chuàng)新能力和迎接挑戰(zhàn)的自信；后學(xué)習(xí)階段是在前期“挑戰(zhàn)杯”競賽的基礎(chǔ)上，促使學(xué)生將創(chuàng)新知識(shí)、創(chuàng)新理念和創(chuàng)新能力應(yīng)用于畢業(yè)設(shè)計(jì)、科研和就業(yè)中，最終成為服務(wù)國家經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)和生態(tài)文明建設(shè)的優(yōu)秀創(chuàng)新儲(chǔ)備人才。

4 人工智能背景下基于“挑戰(zhàn)杯”的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)成效

人工智能背景下實(shí)施基于“挑戰(zhàn)杯”的創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，南京郵電大學(xué)通過競賽成立了大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)、形成了項(xiàng)目培育、選拔、訓(xùn)練和競賽“四位一體”的賽事指導(dǎo)機(jī)制，建立了全鏈條、全方位的創(chuàng)新賽事育人體系，并獲得了以“挑戰(zhàn)杯”競賽為依托的一些教學(xué)和科研項(xiàng)目。以近幾年的“挑戰(zhàn)杯”競賽為例，南京郵電大學(xué)在2017 年第十五屆“挑戰(zhàn)杯”競賽中，共獲得一等獎(jiǎng)2 項(xiàng)、二等獎(jiǎng)1 項(xiàng)、三等獎(jiǎng)1 項(xiàng)；江蘇省特等獎(jiǎng)1 項(xiàng)、一等獎(jiǎng)3 項(xiàng)、二等獎(jiǎng)2 項(xiàng)、三等獎(jiǎng)2 項(xiàng)；2018 年，首次入圍全國“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競賽發(fā)起高校；2019 年，獲獎(jiǎng)數(shù)量和獲獎(jiǎng)總分創(chuàng)參賽歷史新高，位列全國第13 位，并首次捧得“優(yōu)勝杯”。

5 結(jié)語

當(dāng)今信息高速發(fā)展的時(shí)代是以人工智能為主導(dǎo)科技的時(shí)代，本文以人工智能為背景，以“挑戰(zhàn)杯”競賽為契機(jī)，結(jié)合南京郵電大學(xué)的學(xué)科特色，從創(chuàng)新理念融入、創(chuàng)新課程學(xué)習(xí)、項(xiàng)目培育、選拔培訓(xùn)競賽、創(chuàng)新科研以及創(chuàng)新畢業(yè)設(shè)計(jì)和就業(yè)6個(gè)方面，提出了以“挑戰(zhàn)杯”為龍頭的“六位一體”的新型創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，積極提高學(xué)生的實(shí)踐和創(chuàng)新能力，為國家輸出大批創(chuàng)新性人才，同時(shí)也為其他高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式的完善提供了借鑒。此外，本文以基于改進(jìn)U-Net 網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割為實(shí)踐引例，進(jìn)一步說明“六位一體”的新型創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式實(shí)施過程，并通過南京郵電大學(xué)近幾年的成果驗(yàn)證了以“挑戰(zhàn)杯”為龍頭的“六位一體”的新型創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式的有效性。