为进一步推进学院国际化人才培养，拓宽学生国际学术视野，提升学生人工智能领域的专业素养，2026年暑期，浙江工业大学计算机学院成功举办暑期国际化课程《深度学习与人工智能导论》（Introduction to Deep Learning and Artificial Intelligence）。课程邀请加拿大康考迪亚大学（Concordia University）计算机科学与软件工程系教授Yang Wang担任主讲教师，全程采用英文授课，为学生带来了一场兼具国际视野与学术深度的人工智能学习之旅。

Yang Wang教授长期从事计算机视觉、机器学习和深度学习等领域研究，在国际人工智能领域具有较高的学术影响力。在加入康考迪亚大学之前，他曾于2012年至2022年在加拿大曼尼托巴大学历任助理教授、副教授，并于2020年至2022年担任华为加拿大消费者业务集团计算机视觉首席科学家（技术副总裁）。此外，他还曾在美国伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校（UIUC）担任NSERC博士后研究员，先后获得西蒙弗雷泽大学博士学位、阿尔伯塔大学硕士学位和哈尔滨工业大学工学学士学位。

Yang Wang教授在计算机视觉、机器学习和深度学习等方向取得了丰硕成果，曾荣获应用科学领域Falconer Emerging Researcher Award（2017）、曼尼托巴大学理学院基础科学研究讲席（2019—2022），并带领团队获得ORBIT少样本目标识别挑战赛冠军，其成果在CVPR 2022 VisWiz Workshop进行了展示。近年来，他重点探索突破传统“大规模监督学习”范式的人工智能模型构建方法，围绕元学习（Meta Learning）、测试时训练（Test-time Training）、持续学习（Continual Learning）等方向开展研究，致力于构建更加智能、高效、具有个性化和快速适应能力的新一代人工智能模型，其研究成果已广泛应用于人群计数、异常检测、视频精彩片段提取、图像去模糊、点云分析、视线估计等多个计算机视觉任务。

本课程围绕人工智能与深度学习基础理论、核心算法及典型应用展开，系统介绍了人工智能发展概况、机器学习基础、线性分类器、神经网络结构、反向传播算法，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等主流深度学习模型，并结合图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉典型任务，帮助学生深入理解人工智能关键技术及其应用场景。同时，课程还涵盖人工智能前沿发展趋势、人工智能应用实践、伦理与社会影响等内容，引导学生全面认识人工智能技术的发展方向及其社会价值。

在教学过程中，Yang Wang教授坚持理论教学与实践训练相结合，依托PyTorch深度学习框架，引导学生完成模型搭建、训练与优化，并通过论文阅读、课程项目和团队协作等形式，培养学生的工程实践能力、科研思维、学术表达能力和创新意识，为学生进一步开展人工智能相关研究奠定了坚实基础。

课程期间，Yang Wang教授还在计算机学院大楼会议室为学院师生带来题为“Beyond Scaling: Visual Learning by Adaptation”的专题学术讲座，围绕当前人工智能领域热点问题，重点介绍了视觉学习中“适应（Adaptation）”思想的发展及其在突破传统模型训练范式中的重要作用，分享了团队在元学习、测试时训练、持续学习等方向的最新研究成果，并与现场师生围绕人工智能未来发展趋势展开深入交流。讲座内容前沿、观点新颖，进一步拓展了师生的国际学术视野，激发了大家对人工智能前沿研究的浓厚兴趣。

虽然课程开展期间正值盛夏，持续高温，但同学们始终保持着饱满的学习热情，课堂互动积极，讨论氛围浓厚。大家认真聆听教授讲授，积极参与实验实践和课程讨论，在全英文教学环境中不断提升专业能力和国际交流能力。课程结束后，同学们纷纷表示，不仅系统掌握了人工智能与深度学习领域的基础知识和前沿技术，更提升了英文专业学习能力和科研创新意识，对未来继续深入学习人工智能相关领域充满信心。

此次暑期国际化课程的顺利举办，是计算机学院持续推进国际化办学、深化国际学术交流合作的重要举措。学院将继续依托高水平国际师资，打造更多优质国际化课程，为培养具有国际视野、创新能力和竞争力的高素质计算机人才提供更加广阔的平台。