当前，人工智能技术正以前所未有的速度迭代升级，对高等教育人才培养提出了新的要求。
南方科技大学工学院院长陈明伟指出，工科院系学生若在校期间未能系统学习掌握人工智能相关能力，毕业后将面临知识与技能滞后的风险。
这一现实困境成为该校创新人工智能教学的重要背景。
问题的根源在于当前人工智能学习资源的结构性缺陷。
互联网上虽然存在丰富的人工智能学习资源，但大多停留在工具应用层面，缺乏对底层原理的深入讲解。
这种浮于表面的学习方式，难以帮助学生建立系统的知识框架，也无法应对技术快速迭代带来的挑战。
相比之下，支撑人工智能运行的数学原理、数据科学逻辑、计算机工作原理等具有相对的稳定性，掌握这些底层原理的学生才能在技术变革中保持竞争力。
为此，南方科技大学采取了系统性的应对措施。
学校从工学院、商学院和医学院精心抽调15名教授，组建了人工智能通识课教学团队。
这一跨学科、高水平的教学团队，将计算机科学、数学等基础学科知识有机融入人工智能通识课程体系，帮助学生以人工智能底层原理为重点构建知识框架。
同时，学校新开设了人工智能专业，首批25名新生已进入专业学习，并面向大一学生创新开设了"人工智能与应用"系列课程。
在教学方法上，南方科技大学突破了传统理论教学的局限。
工学院教授刘江介绍，授课团队采用"应用驱动兴趣、实践贯通理论"的教学策略，将算法讲解作为教学重点，通过具体的应用案例激发学生的学习热情。
教师还通过定期发放问卷，收集学生对课堂内容的多元化诉求，动态调整教学内容，将学生兴趣点作为教学方案的重要导航仪。
这种教学创新已经取得显著成效。
大一学生朱信怡通过"随机森林算法"课程学习，逐渐意识到人工智能算法是基于计算机工作原理的枚举与迭代，从而锚定了计算机专业的发展方向。
学生兰子毅在深度学习等算法的实践应用中，发现优质数据是"喂养"算法的关键，进而对数据科学专业产生了浓厚兴趣。
值得注意的是，教师在服务产业中也实现了自身成长。
刘江主攻"人工智能+医疗"领域，将自己的科研资源转化为教学资源，将算法知识与医学应用的交叉领域作为授课重点。
他以自己应用"支持向量机"算法分析眼底图像、自动检测青光眼病变的实践经验为例，向学生讲解算法升级如何带动诊断准确率提升，使学生在具体案例中理解算法原理的实际应用价值。
目前，南方科技大学已在学校过半院系中开设了以人工智能、机器学习、深度学习为主题的通识或专业课程。
近日，学校还成立了人工智能学院，加速向人工智能领域的教学、科研与成果转化新阶段迈入，进一步打造多层次、全链条"人工智能+"人才培养模式。
人工智能教育不是“追风口”的短跑，而是面向未来的长跑。
越是技术更新迅速，越需要在数学逻辑、数据思维与计算原理等基本功上打牢地基，并通过高质量实践把知识转化为解决问题的能力。
以更系统的课程体系、更开放的跨学科协同和更贴近产业的实践训练，推动青年学生在理解原理中形成判断、在真实任务中锻造能力，才能让人才培养真正跟上时代、服务国家发展需要。