文章主题：伊利诺伊理工大学, 比尔吉奇教授, CS480人工智能导论课程, 国际数据挖掘会议
在这个学期，伊利诺伊理工大学的穆斯塔法·比尔吉奇（Mustafa Bilgic）教授所开设的CS480人工智能导论课程已成功落下帷幕。
2010年以来，Bilgic一直担任伊利诺伊理工大学计算机科学教授。
他曾在国际数据挖掘领域顶级会议之一——ACM SIGKDD 上荣获最佳学生论文奖。这一殊荣每年都颁发给来自诸如杜克大学、麻省理工学院等知名学府的优秀学生。
注：国际数据挖掘会议为数据科学界极为重要的会议，被称为不可错过的知识发现与数据科学盛宴。
他被Chicago Inno评选为在芝加哥大学任教的顶尖企业家和创新者之一。
在Bilgic教授的领导下，我们的机器学习实验室致力于深入挖掘多个研究领域，其中包括可解释文本分类、细胞图片的深度学习分类、空域时域模型的预测性模型推论以及可解释图像分类等关键领域。这些研究不仅涵盖了广泛的学术领域，也为实际应用提供了有力的支持。
在广阔无垠的森林中无法找寻一片独特的绿叶，就像在浩瀚无垠的问题中不知如何开始探寻答案。
在第一节课中，Bilgic教授以“人工智能是什么”的最小化视角展开讲解，从最基础的词典解释入手，逐步深入到论文中涵盖的各种不同含义。
将人工智能拆解为无数个小分支，从各个小分支发散再集合阐释人工智能在不同领域的含义。
将大问题细分化，从微小的问题角度切入，就像学习树干的组成，先从树枝讲起。
Bilgic教授的授课方法独树一帜，深受学生喜爱。他采用细腻且富有引导性的教学方式，通过图文并茂的方式，将抽象复杂的知识生动形象地呈现给学生。
在向学员们的讲解中，Bilgic教授并未将传感器的概念抽象化，反而将其具象化为自身感官的体验。他不仅从机器在日常生活中的应用角度进行阐述，更深入地从知觉、味觉以及四肢的感知等方面，详细地向大家解析了传感器的含义。
他的教学目标，不只将学到的知识存于理论基础之中，还要将其转化为适用的实践技能。
他将自主学习的模式，包括主动推理，融入到教学课程中，通过提出简单的问题，引导学生们发散性思考，进而拓展思维广度。
教授细致的授课方式，由浅入深再到深入浅出地引导思维，受到了学生的喜爱。
在Rate My Professor网站上，下图是学生们对他的课程评价。
Bilgic教授主要研究兴趣是机器学习、信息获取和决策理论等广泛领域。
他明确表示，对于积极主动的学习方式、逻辑推理能力、以及交互式的机器学习技术，包括统计学上的关系分析、集体的分类方法以及概率图模型，他都保持着浓厚的兴趣。
Bilgic教授在TED上的演讲“Transparent & Interactive AI ”（透明和交互式人工智能）（约8分钟）很好的说明了教授的兴趣所在。
Bilgic教授于2008年与其他教授共同发布在AI杂志上的《网络数据的集体分类》期刊论文，截止目前已被引用次数高达1559次。
主动学习即以更少的训练样本训练出性能尽可能高的模型，其研究领域包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等诸多内容，深度主动学习已经被广泛的应用在了各个领域，例如图像识别、目标检测等。
学者们通过一些技术手段或者数学方法来降低人们标注的成本。
第一，主要解决专业知识领域数据标注成本高的问题。
第二，解决数据量巨大、难以全量训练或训练机器时间有限的问题。
自2008年《网络数据的集体分类》论文发表后，此论文引用次数逐年上升。尤其在2019—2020年两年间，引用次数骤升。
Bilgic教授将自身研究的领域带入课程，在当下帮助学生们在研究人工智能领域时更快的入门，省下更多时间，获得最大化的便利。前沿的研究领域也让同学们具有更开阔的视野，使同学们的逻辑思维得到提高。
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