凝心聚力，加快油氣人工智能復合型人才培養 | 中石大召開油氣人工智能教育教學工作會議
發布時間:2021-01-15 | 來源：人工智能學院 | 作者：馬超 | 攝影：楊利 | 瀏覽量：
1月14日，中國石油大學召開油氣人工智能教育教學工作會議，貫徹落實研究生教育會議精神，推動人工智能學院又好又快發展。校長張來斌，校長助理劉植昌，教務處、研究生院負責人，人工智能學院教學專家組、學位委員會成員，油氣人工智能校內授課教師和研究生指導教師等現場參會。會議同步網絡直播，瀏覽量超過2000人次。
張來斌充分肯定了人工智能學院成立兩年來取得的成績。他指出，新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，在這樣一個重大歷史機遇面前，作為油氣頂尖高校的中石大，敏銳搶抓機遇，成立人工智能學院。兩年來，人工智能學院堅持“高起點、高層次，新體制、新機制，小實體、大平臺”思路，大膽創新，精心設計并實施涵蓋本、碩、博不同培養階段的人才培養體系，組建專兼職結合的高水平師資隊伍，承擔國家重點研發計劃項目及中石油重大戰略合作項目，在油氣人工智能基礎和應用基礎研究方面取得多項創新成果，發起成立油氣人工智能產學研創新聯盟，全面開展產學研科教融合等工作，受到社會各界廣泛關注，顯著提升了學校社會影響力，是學校“強優、拓新、創一流”發展理念的具體實踐，也是復合型人才培養模式的有力探索。
他表示，學校將一如既往全力支持人工智能學院發展，希望學院牢牢抓住油氣人工智能復合型人才培養這一任務，在科學研究和教育教學雙向發力，堅守陣地，改革創新，乘勢而為，繼續凝聚優質師資隊伍，推進油氣人工智能系列教材和 “金課”建設，推動油氣人工智能原創科研成果呈現，努力建成學校復合型人才培養的示范基地，成為油氣人工智能領域的“風向標”“領航員”。
人工智能學院院長肖立志主持會議，并介紹、傳達了學校關于人工智能學院的改革方案。他表示，改革方案的制定，充分體現了學校對學院發展的高度重視，從目標定位、建設思路、組織架構、運行模式等方面為學院下一步發展指明了方向，理清了思路，提供了根本遵循。學院將遵循改革方案，不忘初心、砥礪前行，為把學院建成國內領先、國際一流、行業認可的油氣人工智能領域高層次復合型人才培養的主要基地和重要科技成果的發源地而不懈努力。
人工智能學院副院長宋先知匯報了學院“油氣人工智能”復合型創新人才差異化培養體系建設過程和成效，從課程體系建設、教師團隊建設、教學質量保障、師生實踐交流、教學改革項目、招生選拔、論文開題等方面對油氣人工智能教育教學工作進行了回顧和總結，表示學院將進一步完善“人工智能”專業核心課程體系建設，聚集人工智能授課教師師資，健全覆蓋石油石化全產業鏈的“油氣人工智能”實踐平臺和虛擬仿真實驗室，更好地支撐“油氣人工智能”復合型人才培養。
人工智能學院教學專家組組長張寶生教授對學院教育教學情況進行了深入分析，表示教學專家組將充分發揮教學質量控制與督導作用，希望油氣人工智能授課教師能夠夯實“油氣+人工智能”專業知識基礎，發揮“雙一流”特色學科優勢，站在學校整體發展高度去認識人工智能教育教學工作，精心設計課程結構和知識內容，不斷提高教學水平，用“真材實料”育“真才實學”，實現內容與形式的有機統一。
人工智能學院學位委員會副主席徐懷民教授針對油氣人工智能學科建設提出了意見和建議，希望深化油氣人工智能學科發展理念和內涵，開拓國際學術視野，建立健全體現學科交叉融合的油氣人工智能高精尖缺人才培養體系，統籌發展學位、非學位教育，大力發展“人工智能+”非學位培訓，加快油氣人工智能科研和教學實驗室建設。
油氣人工智能研究生指導教師代表宮敬教授圍繞“高質量培養交叉復合型人才”同與會人員進行了交流。授課教師代表袁三一、朱丹丹分享了在課程建設方面的新思路、新方法和新舉措。2017級油氣人工智能本博一體化培養學生代表羅剛從個人和班級建設的角度，匯報了近兩年來的成長與收獲。
中石大于2018年12月12日成立石油石化及能源資源領域首個人工智能學院。學院聚焦石油石化領域人工智能復合型人才培養和核心科學問題、關鍵技術研究，引領油氣人工智能教育教學和科學技術發展。學院已招收油氣人工智能本博一體化培養兩屆共50名品學兼優本科生、46名碩士和博士研究生，同中國海油聯合培養20名油氣人工智能復合型創新人才，開設油氣人工智能前沿系列課程。學院目前聘有校內授課教師26人、碩士研究生指導教師77人、博士研究生指導教師62人，以及由校外知名專家學者組成的兼職教授40人。目前承擔國家重點研發計劃項目“復雜油氣智能鉆井理論與方法”、中石油戰略合作重大項目“物探、測井、鉆完井人工智能理論與應用場景關鍵技術研究”，以及中海油人工智能預研課題7項。2020年12月12日，聯合中國石油、中國石化、中國海油、華為、五季數據、金山云等27家單位，發起成立“油氣人工智能產學研創新聯盟”，促進“產、學、研、用”的深度融合，成為推動我國油氣行業數字化轉型和智能化建設進程的重要力量。
（編輯 丁遠朋）
