“通过对国内20余所高校进行调研，我们发现很多高校的人工智能专业相关人才培养方案设计对算法侧重有余，而数据和算力部分相对薄弱；理论和科研偏重有余，而应用和实践相对不足。”全国政协委员、天津大学副校长张凤宝说。
张凤宝建议，除了注重基础研究领域的人才培养，人工智能领域还要增强对数据工程师的培养。数据处理一方面需要相关的方法、工具和工程经验，另一方面需要涉及行业的交叉知识，而这类人才培养的内容，在目前各类高校的培养方案中都没有充分体现。各类传统学科可增设人工智能知识基础类课程，使相关专业人才理解人工智能的处理方式、输出结果和所需数据的类型。教学工作中注重与具体应用的对接。
