教育新闻网我们将再次重点关注工程教育领域，重点关注AI和机器学习等技术如何重塑大学课程。他们还向教育工作者提出了新的挑战。
Loring Wirbel深入研究了这些教育机会和难题，包括计算机科学领域的专业如何从传统编程转变为Wirbel所谓的“在垂直领域简单扩展高级软件语言”，例如深度学习和神经网络。 。
作者问道：“大学可以跟上快速发展的学科的步伐吗?”
Wirbel还研究了正在出现的数据隐私问题，这些问题将使试图从开源数据库中收集见解的大学研究人员的工作复杂化。这些“公共”数据集的使用充满隐私问题以及潜在的法律和道德问题。
我们的工程教育软件包还探索了向“绿色AI”迈进的过程，之所以这样称呼是因为编程方法寻找减少能耗的方法，这些能耗与训练神经网络和其他模型所需的大量计算能力有关。Wirbel报告称，大学研究人员可以在实施绿色AI方法中发挥关键作用。
我们再看看社区学院在认证技术人员中的关键作用，这些技术人员要么无法负担四年的工程学位，要么根本无法在拥挤的州立大学校园中获得梦a以求的位置。加利福尼亚社区学院系统已带领美国开发了课程工作，以满足经常抱怨技能差距的公司的需求。该系统的劳动力和经济发展副总理为我们描述了它如何应对这些挑战以及如何扩展其努力。“改变您的生活!”是系统的号角，将对我们来说像是培训下一代美国工人的模板的服务。
在整个池塘中，忧心UK的英国教育工作者正在提议更新的工程课程，以反映学生对AI日益增长的热情。部分原因是英国大学工程系正在以越来越快的速度失去计算机科学的候选人。伦敦的Sally Ward-Foxton解释道。
我们在AI和工程特别项目的结尾处放映了幻灯片，以抽样方式介绍了作为本科工程学位课程的一部分而提供的越来越多的AI课程。
