清华大学计算机科学与技术系的实践教学

清华大学计算机科学与技术系以探索和研究为基础,注重培养高质量的复合型人才.本文介绍了清华大学计算机科学与技术系的实践教学体系,并针对其中部分环节存在的不足提出了几点建议.

智圆行方的过去、现在和未来——清华大学计算机科学与技术系成立50周年

清华大学是我国最早成立计算机专业课程的学校之一，清华大学计算机科学与技术系诞生和发展的50年，也见证了中国计算机事业的发展历程，他们将计算机系的文化归纳为“智圆行方”，将50年历程划分为五个阶段，六位历史见证人一同回顾了这段历史，本刊遴选和摘录部分内容以飨读者。

创新领军工程博士培养质量保障体系的探索与实践——以清华大学计算机科学与技术系为例

清华大学计算机科学与技术系在工程博士培养与管理方法上不断探索,在招生环节严格把控选拔标准;在培养过程中注重个性化,增设“调研报告与选题设想”环节;在论文撰写阶段,配合导师对学生的研究内容进行合理引导,注重学科交叉,工程科研相融合;论文评审增加系级论文预查环节,规范论文标准,保障论文写作质量;学位审批阶段进行论文抽检,确保论文从形式到内容均达到培养目标的要求。逐步形成了一套行之有效的质量保障体系,为高质量的工程博士培养奠定了良好的基础。

清华大学计算机科学与技术学科本科专业教育培养体系

ISBN：9787302253785定价：48.00元出版社：清华大学出版社本书阐述了清华大学计算机科学与技术系在高水平专业人才培养上的定位和目标以及人才培养理念和培养模式,在计算机科学与技术专业的知识体系、专业能力、课程体系、指导性教学计划和第二课堂教育等方面。

构建支持大模型训练的计算机系统需要考虑的4个问题

支持大模型训练的计算机系统有3种类型,其中基于国产AI芯片系统的生态系统不是很好,要想改变这个局面,需要做好AI编译器、并行加速等10个关键软件;基于超级计算机的系统需要做好软硬件协同设计,从而更好地服务于大模型训练。针对如何搭建大模型的基础设施,提出4点平衡设计,以确保系统的性能、可靠性和可扩展性。

清华大学计算机专业本科人才培养的实践探索

依据"价值塑造、能力培养、知识传授"的育人理念,从价值教育模式、课堂教学模式以及学生志趣培养3个方面探索计算机专业本科人才培养,并提出改进建议。

培养计算思维,笃行创新实践——清华大学计算机公共课程改革探索

清华大学自1990年开始将计算机课程纳入基础课范畴并作为校重点课程进行建设和管理，在全国率先提出3个层次的课程体系（计算机文化基础、计算机技术基础和计算机应用基础）以及相应的课程建设与改革思路。

清华大学计算机辅修专业人才培养实践

介绍清华大学计算机辅修专业在招生、培养方案、课程设置以及师资配置等方面取得的办学经验,总结出一套适合非电子信息类学生的、促进学科融合的、培养兼具专业知识与信息技能的复合型人才的教学体系,并且针对课程体系建设及学生管理的新需求和新样态提出改进建议。

计算机组成原理课程建设

针对计算机组成原理课程在理论教学、实验实践以及与其他课程衔接方面的不足,提出“101计划”背景下的计算机组成原理课程建设思路,从课程内容更新、理论与实践同步、课程之间衔接等方面具体介绍建设的实施情况,并说明实施效果。

面向计算机视觉系统的对抗样本攻击综述

对抗样本攻击是近年来计算机视觉领域的热点研究方向,通过对图像添加细微的噪声,对抗样本使计算机视觉系统做出错误判断.对抗样本攻击的研究起初重点关注于图像分类任务,随着研究的深入逐步拓展到目标检测、人脸识别等更加复杂的计算机视觉任务中.然而,现有的对抗样本综述缺乏对新兴图像分类攻击方案的梳理总结以及针对目标检测、人脸识别等复杂任务攻击的分析总结.本论文聚焦于计算机视觉系统中的对抗样本攻击,对其理论与前沿技术进行了系统性的综述研究.首先,本论文介绍了对抗样本的关键概念与敌手模型.其次,分类总结和对比分析了对抗样本存在原因的三大类相关假设.再次,根据数字域与物理域两大应用场景,分类概述和对比分析图像分类系统中的对抗样本攻击技术.根据不同的敌手模型,我们进一步地将图像分类任务数字域的攻击方案划分为白盒和黑盒两种场景,并重点总结梳理了新兴的攻击类别.同时,在目标检测、人脸识别、语义分割、图像检索、视觉跟踪五类复杂计算机视觉任务上,根据适用场景分类总结各类任务中的对抗样本攻击方案.进一步地,从攻击场景、攻击目标、攻击效果等方面对于不同攻击方案进行详细地对比分析.最后,基于现有对抗样本攻击方法的总结,我们分析与展望了计算机视觉系统中对抗样本的未来研究方向.

盲人用计算机软件系统中的语音和自然语言处理技术

本文介绍了智能技术与系统国家重点实验室开发的“北极光”盲人用计算机软件系统中涉及的语音和语言处理技术。该系统能够获取和分析需要反馈的屏幕信息 ,通过语音合成平台将其内容朗读出来 ,对用户进行语音提示 ;与汉语自动分词、语言模型等自然语言处理技术的结合 ,使系统能够进行汉字和盲文的转换 ,反馈信息可以通过盲文点显器输出 ,使用户能够摸读盲文点字来获取所需要的信息 ,用户也可以采用盲文输入法进行输入 。

微型计算机系统接口技术课程实验探索

针对面向全校研究生开设的微型计算机系统接口技术课程,研究如何根据研究生与本科生的不同学习特点以及如何面向不同专业和不同起点的学生开设实验课程,以便课程的实验设置能够满足学生的学习需求并达到更好的教学效果。

研究型大学计算机程序设计系列课程体系建设

提出以培养计算思维为主线、以激发学术志趣为核心、以引领计算人生为目标的指导思想,构建以学生为中心的多维度、多层次、系统连贯的计算机程序设计系列课程体系,介绍系列课程中各个教学环节的具体改革措施。

讲席教授组机制是培养计算机科学与技术拔尖创新人才的现实手段

清华大学正在为实现建设世界一流大学的宏伟目标而奋斗。根据学校制定的发展战略，到2011年，学校应力争跻身世界一流大学行列，到2020年，应努力在总体上达到世界一流大学水平。显然，目前正处在这个发展战略实施的一个关键时期。

“101计划”之计算机网络课程建设实践

在网络技术飞速发展的形势下,针对计算机网络课程建设面临的一系列新挑战,提出筑牢基础、强化理解、培养创新的建设理念,从课程知识体系顶层设计、计算机网络体系结构的整体统筹、兼顾网络核心功能和新协议新技术、推进高水平教材建设、打造虚拟教研室几方面具体介绍“101计划”中计算机网络课程的建设方法与建设过程。

从BERT到ChatGPT:大模型训练中的存储系统挑战与技术发展

以ChatGPT为代表的大模型在文字生成、语义理解等任务上表现卓越,引起了工业界和学术界的广泛关注.大模型的参数量在3年内增长数万倍,且仍呈现增长的趋势.首先分析了大模型训练的存储挑战,指出大模型训练的存储需求大,且具有独特的计算模式、访存模式、数据特征,这使得针对互联网、大数据等应用的传统存储技术在处理大模型训练任务时效率低下,且容错开销大.然后分别阐述了针对大模型训练的3类存储加速技术与2类存储容错技术.针对大模型训练的存储加速技术包括:1)基于大模型计算模式的分布式显存管理技术,依据大模型计算任务的划分模式和计算任务间的依赖关系,设计模型数据在分布式集群中的划分、存储和传输策略;2)大模型训练访存感知的异构存储技术,借助大模型训练中的访存模式可预测的特性,设计异构设备中的数据预取和传输策略;3)大模型数据缩减技术,针对大模型数据的特征,对模型训练过程中的数据进行缩减.针对大模型训练的存储容错技术包括:1)参数检查点技术,将大模型参数存储至持久化存储介质;2)冗余计算技术,在多张GPU中重复计算相同版本的参数.最后给出了总结和展望.

量子计算系统软件研究综述

量子计算理论上有望解决诸多经典难解问题,近年来量子计算机的快速发展正推动这一理论进入实践.然而,当前硬件中繁多的错误会造成计算结果出错,严重限制了量子计算机解决实际问题的能力.量子计算系统软件位于应用与硬件之间,充分挖掘系统软件在硬件错误减缓方面的潜力,对于近期实现有实用价值的量子计算而言至关重要.由此,近期涌现了一批量子计算系统软件研究工作.将这些工作归纳入编译器、运行时系统和调试器3个范畴,通过对它们的分析总结,梳理量子计算系统软件的研究现状,揭示其在硬件错误减缓方面的重要作用.并对未来的研究方向进行展望.

面向系统能力培养的计算机专业课程体系建设实践

系统能力培养是提高计算机专业本科教学质量和水平的一个重要方向。本文提出了系统能力培养的基本概念和内涵,介绍了清华大学计算机科学与技术系在计算机系统能力培养方面所做的工作和实践效果,讨论了课程体系建设和改革的关键内容,给出了一种加强计算机系统能力培养的教学方案。

计算机系统脆弱性评估研究

在计算机安全领域 ,特别是网络安全领域 ,对计算机系统进行脆弱性评估十分重要 ,其最终目的就是要指导系统管理员在“提供服务”和“保证安全”这两者之间找到平衡 .脆弱性评估方法的发展经历了从手动评估到自动评估的阶段 ,现在正在由局部评估向整体评估发展 ,由基于规则的评估方法向基于模型的评估方法发展 ,由单机评估向分布式评估发展 .该文阐述了脆弱性评估所要解决的问题 。

计算机系统与计算机网络中的动态优化:模型、求解与应用

动态优化是计算机系统与计算机网络中进行资源分配与任务调度等方面研究所采用的主要理论工具之一.目前,国内外已开展大量研究,致力于深化动态优化的理论研究与工程应用.文中从模型、求解与应用3个角度,对马尔可夫决策过程动态优化理论模型进行了综述,并重点介绍了将动态优化理论与随机Petri网理论相结合的马尔可夫决策Petri网和随机博弈网模型,详细讨论了这些模型的建模方法、求解算法与一些应用实例.最后,对全文进行了总结,并对未来可能的研究方向进行了展望.