2018年12月25日，我校计算机与信息工程学院2016级软件工程专业学生祝森在校内导师田亮老师及我校特聘教授王尚广老师的指导下，顺利通过华为人工智能方向认证考试，获得华为HCIP-AI HiAI Developer、HCIP-AI EI Developer中级认证证书，成为国内首位通过华为人工智能中级认证的在校大学生。

2014年起，计算机与信息工程学院与华为公司深度合作，签订校企合作协议，成立了“华为ICT(Information and Communication Technology)学院”，建成涵盖IP、IT、CT等技术领域的ICT校内实训基地，将华为认证课程体系植入人才培养方案，探索ICT复合型工程人才培养机制，高度匹配行业人才需求，开辟应用型大学ICT复合人才培养之路。近年来已经培养了13名同学考取华为HCIE（ICT专家）高级认证，60余名同学考取HCIP（ICT高级工程师）中级认证，两项指标在全省11所华为ICT学院中均名列前茅；参加学科专业竞赛，获得省级一等奖、二等奖、团体奖等多项荣誉；通过 “华为ICT人才联盟双选会”等方式，多名学生签约了华为、360、深信服等国内知名IT企业。

计算机与信息工程学院始终把人才培养质量和效果作为检验一切工作的根本标准，坚持学校“以本为本”，推进“四个回归”的总体思想，加快建设高水平本科教育，结合应用型大学实际，提升服务地方经济社会发展能力，为地方经济社会发展提供人才支持。

附：祝森同学学习AI的心得分享！

我是新乡学院的一个普通学生，作为一个本科生想学AI知识去获取华为证书是很困难的，没有师资，没有氛围，没有书籍，但是我们年轻啊，年轻就意味着可能。

最终经过努力，我终于在2018年12月考取了华为AI中级认证证书！

我是从大二开始接触深度学习的，还记得那时候是我们学院人工智能实验室刚刚成立，当时招了三个人，很幸运得到我的导师田亮老师（新乡学院副教授）和王尚广老师（北京邮电博士生导师）的青睐，在实验室一呆就是一年多，各种代码bug，理论几乎都过了一遍。我认为想学好AI，首先理论一定要走在代码前面，HCNA AI提到的tensorflow框架，是一个好东西，但是我觉得不要依赖框架，我们要用python纯代码去写出梯度下降，那么你将会更优秀。

要想学习好AI，一定要学好数学知识，尤其线代和高数（前期），后期的数学都是来自概率论（统计学的比较多），你如果去参加HCNA AI考试你就会发现，几乎所有的数学知识都会涉及矩阵，因为在深度学习在中，预处理的数据我们都会有一个向量化的过程，在python中我们通常使用numpy数组进行矩阵的处理，学好numpy的处理你就会tensorflow得心应手，因为tensor张量的处理大同小异，HCNA AI只是一个基础介绍了RNN,CNN，以及比较经典的VGG模型等，只要你懂得一些常见的机器学习算法（PCA，神经网络等），会简单使用python，有一些数学基础，那么学习HCNA AI对你很轻松。

HCNP AI的知识面则非常广，涉及了三方面的基础知识，CV计算机视觉，ASR自动语音识别和NLU自然语言理解。它的模型理论更加广泛，大部分来自概率论，统计学，像极大似然估计，马尔科夫模型，GMM等都是作为一种数学建模，不过不用怕，他的原理可能相对复杂，我的建议是从应用切入，比如极大似然估计在逻辑斯蒂回归中有过应用，我们可以看一下他的推导过程，我们应该耐心的跟着去推导。

HCNP AI的知识我分为两类，一种是在深度学习没有出来之前的建模方法，一种是深度学习之后的建模方法，这里面的知识面太大，我在这里就不说了，你们可以自行查阅对比一下。我在这里介绍一下如何学习深度学习，深度学习并不难，初学者尽量不要从博客着手，因为基础比较差，推荐从B站看一下免费的视频，大家要有计划的跟着大师的节奏走，去反复推理，不要看懂了就行，比如在矩阵求导中经常有转置，如果你不下去细心去推，你一会就乱了。这时你会有更深的理解，如果你的理论不错的话，那么开始尝试使用tensorflow做一些demo吧，跑个手写数字识别一定会让你欣喜若狂的，不定期给自己定任务比如猫狗识别，迁移学习等，当你非常厉害的时候，下载一下github的源代码吧，读读论文，debug一下代码。当我们对tensorflow做深度学习熟练之后，开始尝试对华为的HIAI产品，这里提供好了接口，不用我们训练。我觉得华为公司发布AI，对同学们是一种鞭策，同学们应该多学习先进的知识，充实我们自己，聚沙成塔，逐渐积累，让我们来一起探索AI的乐趣吧！