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Data Science and AI for COVID-19 with Professor James Zou and Dr. Irena Fisher-Hwang
2020/5/13
Last Week in AI
I
Irena Fisher-Hwang博士
J
James Zou教授
James Zou教授：创建这门课程的目的是为了让学生参与到对COVID-19有实际影响的研究项目中，并创建一套关于COVID-19的教育材料，尤其针对数据科学家和AI研究人员。课程项目涵盖了病毒的生物学特性、疫情的社会影响、医疗资源分配等多个方面，学生们运用各自的背景和兴趣做出贡献，项目成果期望能超越标准课程项目，例如发表论文、撰写博客文章，甚至开发成实际应用的网站或仪表盘，直接影响世界各地。
James Zou教授还谈到了线上教学的优缺点，以及如何利用线上会议的优势来更好地组织学生项目。他认为，虽然缺少面对面互动，但线上会议的结构化安排，例如为每个项目组安排专门的会议时间，可以提高效率。此外，他还分享了课程中一些具体的项目案例，例如利用Twitter数据分析信息传播、利用移动数据建模疫情传播，以及与制药公司合作优化医疗资源分配等。
James Zou教授认为，AI领域需要更多跨学科的合作，才能更好地应对像COVID-19这样的复杂问题。他以Twitter数据分析为例，说明了如何将NLP分析、时间序列分析和动态系统模型结合起来，并最终将结果以易于理解的方式传达给非技术人员。他还谈到了疫情期间科学传播的重要性，以及如何利用各种渠道，例如YouTube上的公开讲座，来向公众传播科学知识。
最后，James Zou教授谈到了疫情期间的个人生活调整，以及他对未来在线教育和学术合作的展望。
Irena Fisher-Hwang博士：这门课的开设非常及时，因为它能帮助人们在疫情初期信息混乱的情况下理清思路，并了解医院在应对疫情时面临的挑战。线上教学对项目式课程来说是一个挑战，因为学生们难以进行面对面的交流与合作。但是，她对学生的积极性和教授的教学方式表示肯定。她还分享了自己在担任助教期间的经验和感受，以及对线上教育的看法。
Irena Fisher-Hwang博士还谈到了疫情期间信息传播的重要性，以及如何平衡信息量和信息质量。她认为，在复杂的现代世界中，需要更多具备跨学科背景的人才，尤其是在技术领域和新闻传播领域，才能更好地解释和传播复杂信息。
最后，Irena Fisher-Hwang博士也谈到了疫情期间的个人生活调整，以及她对未来新闻传播和跨学科合作的展望。
Andrey Kurenkov：作为访谈主持人，Andrey Kurenkov主要负责引导话题，并对两位嘉宾的观点进行总结和补充。他关注了课程的跨学科性质、项目成果的实际应用价值、线上教育的挑战与机遇，以及疫情期间信息传播的复杂性等方面。
Deep Dive
The class was created to involve students in high-impact COVID-19 research projects and to produce educational materials accessible to the broader public.
Shownotes Transcript