下课铃响过，3教409教室里，计算与智能创新学院教授尚笠的《机器学习系统》课程刚刚结束。几个学生没走，围在讲台前接着提问，关于大模型时代的科研方向、AI系统架构还有没有新路可走等问题。
这是这门课第三次开课，也是第一次以全英文形式面向学生。
2025年初，计算与智能创新学院特聘教授窦德景看到学校征集全英文课程的通知。作为在美国俄勒冈大学计算机系正教授回国后担任创新学院拔尖班负责人的“资深海归”，他的第一反应是，“只提一门课意义不大，要做就做一个完整的微专业。”
他找到了同样从美国科罗拉多大学海归的同事尚笠教授。“我俩背景很像，都在美国已经拿到了终身教职又回来的，知道真正的AI英文教育应该是什么样。”
他们联合其他5位有海外留学和工作经历的年轻教师共同执教，用半年多时间，设计出全英文人工智能微专业，面向全校非计算机专业学生和留学生开放。
“这个领域变化太快，旧的讲不出口”
全英文人工智能微专业一共有9门课。从《人工智能导论》《机器学习理论》《数据挖掘》到《具身智能导论》《人机交互》《机器学习系统》《计算机视觉》《自然语言处理》等，覆盖AI从底层系统到前沿应用的全链条。
“我们初期计划共6门课，讨论后又延伸为9门，这样的话，从专业课角度基本上就没有什么遗漏的地方。”窦德景说。“我们的想法很简单，把在美国教了十几年的那套课程方法，原汁原味搬到复旦。”
他上学期主讲的《人工智能导论》用的是全球最流行的AI教材Russell和Norvig的Artificial Intelligence: A Modern Approach（第四版），连授课方式、作业设计、项目要求都跟他过去在美国教学时一模一样，“我几乎是把在美国教课的整个过程在复旦重做了一遍。”
《机器学习系统》作为微专业的第二门课，由尚笠在本学期主讲，他的这门课每学期更新30%以上的内容。“这个领域变化太快，旧的讲不出口。”他的课从GPU硬件架构讲到CUDA编程，再讲到编译器、大模型训练推理、模型优化，覆盖整个AI底层的端到端认知。
“这不是一门容易教的课。”尚笠坦言，“课程覆盖领域特别广，而且变化特别快。”但正因为如此，它很重要。“学完这门课，学生会对整个机器学习系统会有一个全面的认识，这个‘大愿景’（big picture）很关键。”
他希望学生构建的知识体系，不再是只懂软件和硬件，而是软件、硬件和算法相结合。“在这个时代，有了大模型之后，人获取领域知识的门槛变得很低。”尚笠说，“原来我们希望成为knows everything of something的领域专家，现在这个时代不是了，现在是knows something of everything，创新往往是把很多看起来无关的东西有机得结合在一起。”
为什么一定要全英文？
“为什么一定要全英文微专业？”这是这个微专业最核心的问题，也是两位老师被问得最多的问题。
他们的回答很一致，用英文学习才能无缝隙对接国际前沿。
“很多专业术语的中文翻译并不统一，学生用中文概念学完，出去看论文、听报告，反而对不上号。”窦德景说。他的课堂上，从PPT到作业，从提问到回答，全部都要用英语。
“学生问问题，必须用英文问；我回答问题，也用英文。”他说，“既然是全英文课程，课下大家又开始讲中文，那意义不大了。”
在尚笠看来，“全世界AI从业者一半以上是华人，这个领域目前以中美为双主场，用英文教学，不是增加难度，而是帮学生提前适应未来的科研和工作环境。”
他并不回避全英文教学给学生带来的挑战：“对英文水平没那么好的同学来说，选修全英文课程确实是一种挑战。但从另一个角度来看，这也有助于大家能力的提升。如果你觉得这件事对自己有价值，那正说明自己目前还不会，而既然不会，自然需要付出更多努力去学。”他笑着说，“我们复旦的同学都很努力，我觉得稍微有点门槛，克服一下也就过去了。”
“更重要的是真正的国际化，不是单向地把中国学生送出去，也不是简单地把留学生招进来，而是在同一个课堂里，让不同文化背景的学生真正对话、互相激发。”窦德景说。
他对此有清晰的判断：“一个学生来复旦，如果不懂中文就没法学习、没法生活，那不叫真正的国际化。应该让他用英文就能在校园里生活和学习，这才叫国际化。”
“课程体系只是个推手。我们最终的目标，是形成一个国际化的学习社区，让中国学生和留学生坐在一起讨论问题，让我们的学生从他们身上看到不同的思维方式，也让留学生真正理解中国。”尚笠认为，未来甚至可以主动吸引俄罗斯等数学强国的学生来华，“他们来了，和复旦的学生在一起，互相学习、彼此激发，这才是真正的国际化。”
从听不懂到手搓A*搜索算法
学生们的感受也印证了两位老师的判断。
朱岩松是计算与智能创新学院的大三学生，上学期刚从多伦多大学交换回来，他选修了尚笠的《机器学习系统》。他的评价毫不吝啬：“这是我在复旦上过最好的课。”
“我之前在加拿大也学了一些AI相关的课程，对全英文环境还算适应。”他说，“但尚老师的课不一样，他不只讲知识本身，还讲了很多超越知识的东西。”
他印象最深的是，尚笠在课上播放了两段演讲，一位工程师在入职英伟达前、后的两场报告，时间跨度近十年。
“这两段演讲放在一起，你能清晰地看到一个领域、一家公司、一个人的演化轨迹。”朱岩松说，“老师传递的不是知识点，而是对领域本质的理解，是对什么方向值得做、什么方向从定义上就是错误的判断力。知识本身随处可得，但老师传递的思维方式、学术品味，以及对领域本质的理解，才是真正稀缺的。”
他课后经常留下来，单独跟尚笠讨论。“我带着问题来的，是一些超越知识本身的问题，比如当前AI发展这么快，我做的研究方向到底还有没有前途？老师会从哲学的高度、从整个领域演化的逻辑来帮我分析。这些东西，你在哪里都学不到。”
如果用三个词形容这门课，朱岩松的选择是：国际视野、实用、有魅力。
“国际视野，是因为授课形式和内容都超越了知识本身，连接到了更广阔的东西；实用，是因为讲的东西确实有帮助，不是形式主义；有魅力，是因为老师本身是一个很有魅力的人，很好的学者。”
对于大一的吴知岳来说，选修《人工智能导论》的挑战比想象中大。他来自智能材料与未来能源创新学院，完全是跨专业选课。“最大的挑战是用全英文学习人工智能，使用全英文表述的专业知识构成了双重挑战，理解之前要先加一步翻译。”但他坚持到了最后，期中项目手搓了A*搜索算法，期末则借助外部库完成了大语言模型的应用开发。
吴知岳在期中考试中手搓了A*搜索算法
对于这门课的内容，他总结为“介于概览式入门和沉浸式细节之间的平衡”。“比如讲大语言模型，窦老师不是泛泛而谈，会拆开来讲各个算法部分怎么运作、怎么配合，但又不会陷入太深的代码细节。对跨学科入门来说，刚刚好。”
跨专业、全英文学AI，对他来说并不是一个轻松的选择。但他觉得值得：“理工科肯定要融合AI、融入国际的最前沿，况且AI底层代码也用的是英文，习惯用英文思考和表达，时刻接触这些，很有帮助，这是一门虽难但可以一举两得的宝藏课，能让我在AI浪潮中，多一份自信。”
小步快跑，动态演化
采访过程中窦德景透露，学院正在讨论2027年正式招收全英文人工智能本科专业学生，计划设有20多门全英文课程，从高等数学、操作系统、数据结构到人工智能专业核心课全覆盖，主要面向留学生，也欢迎中国学生修读。他将出任这个新专业的负责人。
这个专业的筹建，某种程度上正是因为有了全英文人工智能微专业的支撑。计算与智能创新学院副院长彭鑫说：“正是因为窦老师和尚老师设计的这9门课，让我们有了信心去建设完整的全英文人工智能本科专业。”
从6门课到9门课，从9门课到20多门，这个“滚雪球”的过程，窦德景自己也始料未及。“最初做微专业的时候，没想到会有这样一个效果。但现在回头看，很自然。”
对此，尚笠反复强调了一个词：动态演化。
“这些课程都是新的，一定会有教训，但重要的是往前走。”他说，“我们正在和学院教学负责人一起，反复讨论课程设置、内容衔接、师资配置。就像软件迭代一样，小步快跑，不断优化。”
