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人工智能课程论文大全11篇

时间:2023-04-06 18:39:00

人工智能课程论文

人工智能课程论文篇(1)

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)16-3865-02

1 概述

2008年11月16日,中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上,“五个10”系列评选活动,即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是:基因修饰技术;未来家庭机器人;新型电池;人工智能技术;超高速交通工具;干细胞技术;光电信息技术;可服用诊疗芯片;感冒疫苗;无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为,诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动,可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习,使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握,并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究,启发学生对人工智能技术的兴趣,培养知识创新和技术创新能力,并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程,其涵盖范围广,涉及知识点多,知识更新快,内容抽象,不容易理解,理论性强,而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科,怎样将理论运用到实践中,使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题,这也是该课程需要解决的问题之一。

因此,对《人工智能技术》课程教学来说,我们要了解课程的最新信息,把握课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的创新思维能力,提高学习兴趣,该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1) 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快,知识更新最快,最前沿的学科之一。在教材选用方面,我们采用了蔡自兴教授等主编,由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写,借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处,该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术,材料新,易于理解,兼顾基础及应用[2]。

此外,我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料,其中包括参考书目,如:Russel S, Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书,人工智能技术国内外期刊,如电子学报,计算机学报,人工智能与模式识别,Artificial Intelligence,Journal of Artificial Intelligence Research,Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence,AAAI: American Association for AI National Conference等人工智能技术会议,使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态,提高学习兴趣。

2) 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程,实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外,还注重实验教学,培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先,每个章节设置相应的实验,而实验内容经过严格的考虑,如:五子棋游戏,产生式系统,旅行商问题,传教士和野人问题,BP神经网络实现简单的分类,遗传算法、人工生命程序等,要求学生运用所学章节的知识,独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法,给出程序设计流程图,源程序清单,实验结果及分析等内容,通过这种方式,进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强,涉及面广,传统的教学方法手段单一,缺少交流,课堂气氛沉闷,激发不起学生的学习兴趣,教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象,如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题,也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学,以此来激发学生的学习兴趣。

1) 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题,主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中,有目的的提出这些问题,鼓励学生思考,提出自己的想法和解决方案,并进行分析和比较,这样强化学生的主动学习意识,提高学习积极性[3]。

2) 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别,由于他们每个人的基础不同,有的计算机知识比较匮乏,因此有必要针对每个学生的学习进度,课堂作业和实验报告情况进行及时评估,对学生提出个性化的教学。例如:在实验教学中,要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验,从而引导学生发挥个性的空间,而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验,更注重基础知识的学习和夯实,这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析,进一步提出学习建议,并进行有针对性的指导。

3) 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂,提纲挈领,便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合,注重课程中的关键词用英文表示,并适当指定英文参考书,使学生能够接触国外文献资料,加深对学习内容的理解,获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术,如动画、声音、图像,通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程,使人工智能技术中抽象的知识形象化,在课件中融入了文学,历史等其他学科的相关知识,便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4) 师生互动和课内外答疑。在教学中,改变了传统的老师讲,学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性,适当提问,收集学生学习情况,尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程,对于实验的讲解,学生可以提出疑问,然后在课堂上展开讨论,学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程,让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题,还设有课后答疑,使学生能将所有的问题都理解透彻。

5) 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上,注重学生的理论研究和动手能力,适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文,可以培养学生钻研问题的兴趣; 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能,可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践,使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点,也能了解算法的设计具体运行过程,并对其进行验证,提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6) 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题,本课程应采用多种综合考试方法,注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩,实验实践教学成绩、提交课程论文成绩,以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法,促进学生主动学习,提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性,论文结构、思路是否严谨,论文内容科学性、正确性,能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程,学生如何学习这么课程,也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代,形成于60、70年代,发展至今,人工智能技术只有短短60多年的历史,它是一门不断发展和完善的崭新学科,还有许多课题处于探索中,理论和技术还远未成熟,我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生,除了课堂听讲之外,还应该课下自学该课程的先修课程,如:数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识,如:模式识别需要具有较好的概率论,数理统计知识,另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程,编程语言的掌握必不可少,涉及到SVM算法,粒子群算法,免疫算法神经网络,遗传算法等算法,实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读,多查阅资料,特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文,多了解人工智能技术最前沿的信息,理论联系实际,加深对基本算法的理解,并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域,以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨,教学与实践效果有了显著提高,但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献:

[1] 蔡自兴,徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京: 清华大学出版社,2003.

人工智能课程论文篇(2)

(1)为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天,研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发,不仅是计算机科学的应用,也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入,教育重心必须要下移,即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育,不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能,而且能为学生拓宽专业路径,扩大自主学习空间和发展个性创造条件,同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础,且具综合分析和解决问题能力的环境。? 

(2)为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年,人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术(ICT)课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣,使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力,而且培养了多种思维方式,获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中,将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程,人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定,人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设,教学时间为10周。? 

在我国,多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目,涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月,我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准(实验)》,首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块,标志着我国高中人工智能课程的正式起步。? 

我国的新课程标准颁布后,教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材,并开发了相应的教辅材料,包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施,国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面,一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求,已为师范生开设了与此相关的选修课程。? 

2 人工智能的教育及教学条件现状? 

通过对本人多年的教学过程进行总结,我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点:? 

(1)理论知识充裕。但与实践相脱节,特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛,而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。? 

(2)同其它普通高等院校一样,在本校,人工智能技术的研究与应用尚未普及,甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。? 

(3)缺乏配套实验教材,实验教学内容缺乏,无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目,才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。? 

(4)对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校,我认为在对学生进行基础知识教育的基础上,要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。? 

相对于教育现状,我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些,其状态如下:? 

(1)教材使用部级规划教材,此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术,适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中,也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材,如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。? 

(2)为了促进学生自主学习,我们准备了多种类型的扩充性学习资料,加强学生主动学习的意识,包括:课程相关杂志和书籍目录,以及部分重要的参考文献,与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明,学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计,探讨一些问题,在课堂讨论中展示他们的收获。? 

(3)校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境,能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室,为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面,全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连,这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用,使本课程教学质量得以明显提高。? 

3 人工智能教学方法及手段的改革? 

针对我们现在所采取的教学方法,我认为存在许多不足,如教学方式比较单一,教学内容偏重理论讲解等,为此,提出以下教学方法的改革:? 

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果,直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲,《人工智能》作为一门前沿课程,开始学生学习兴趣很大,当开始接触到抽象理论知识及部分算法时,学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法, 激发和培养学生的学习兴趣,包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解,布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证,降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。? 

(2)进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考,启发学生求解这些问题,鼓励学生提出自己的猜想和解决方案,然后摆出教材中的解决方案,并与同学所提出的观点进行分析和比较,这足以加强学生学习的主动意识和参与意识,提高学生学习的积极性。? 

(3)课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论,讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论,激发了学习潜能,明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多,如邮件互发、QQ留言等,也可在课程网站中的互动平台进行交流。? 

(4)分层次因材施教。 在授课过程中,通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估,对学生提出进一步的学习建议和指导, 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨,可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验,以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生,我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣,实行逐步引导的教学过程。? 

另外,我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时,注重在课程中的关键词同时用英文表示,并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料,加深对学习内容的理解,获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上,注重理论联系实际,将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习,从而使学生了解算法的具体运行过程, 通过参与达到知识的理解,掌握基本方法和技术。? 

 

根据现有的条件,我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法,充分利用多媒体的丰富表现形式,利用网络课程的交互性、情景化等特点,构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识,可通过动画和视频演示,通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景,做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化,通过网络课程的课堂练习和章节练习,教师可以评价学生的学习情况,并给学生提出学习建议,从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像,以使学生看到初高中学生的知识范围及深度;同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果,让学生看到理论背后的实践;也可以播放科幻片,激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程,改进教学方法和手段不仅要靠教师,也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象,一目了然,这样可大大提高学生的学习效率,尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。? 

4 人工智能实践教学设计的探讨? 

我们可以在教学过程中,适量开设一些实验和设计,提高学生的动手能力,并加深他们对理论知识的理解,降低理论的抽象度,提升理论的实用性。在近两年的教学过程中,我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如,在讲解了“野人与传教士过河”等问题后,我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现;在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后,指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响,并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题,并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后,为解决这些问题,学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案,这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。? 

参考文献:? 

[1] 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨[J].宿州学院学报,2008(1).? 

人工智能课程论文篇(3)

一、引言

中南大学的人工智能课程是国内高校最早开设的该课程之一。1987年清华大学出版社出版了我校蔡自兴和清华大学徐光编著的《人工智能及其应用》,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材,为人工智能课程提供了一部好教材,对人工智能在中国的传播和发展起到重大推动作用。

我校人工智能课程自开设以来已培养约30届学生,培养人数超过3000人。授课对象包括计算机、自动化专业的本科生和电子信息类等专业的研究生。2001年,我们研发的“人工智能网络课程”被评为优秀网络课程。2003年和2007年“人工智能”分别被评为首批国家精品课程和全国双语教学示范课程。同时,课程的相关网络资源和知识表示方法的课堂录像陆续上网,向全社会开放,成为学生复习和自学的有力手段和特色环境。

近年来随着国外名校的视频公开课风靡网络,建设我国自己的视频公开课已势在必行。在这种背景下,人工智能课程的等一批国家精品视频公开课应运而生。我们的“人工智能PK人类智能”的视频公开课入选国家精品视频公开课建设计划,已成为首批播出的课程之一,受到公众欢迎与好评。

二、讲授内容选定

人工智能是一门前沿交叉学科,也是一门与人类生活息息相关和公众颇感兴趣的科学。网络视频公开课是以大学生为服务主体,同时面向社会大众,是免费开放的科学与文化素质教育的网络视频课程与学术讲座。由于人工智能属于专业基课程,如何在有限的时间内讲述一个完整的专题,避免艰深的专业知识,让大多数人都能听懂并感兴趣,是安排视频课程内容时需要首先考虑的问题。为此,在内容安排上将重点放在专业史和热点研究介绍上,其目的是通过介绍学科的发展史和一些经典或热点问题的研究情况,激发大家对人工智能研究的兴趣,增进对人工智能知识的了解,认识到前沿科学其实离现实并不遥远。

在上述理念指导下,本视频课程并没有照搬平时上课的内容,而是精选了人工智能领域中一些具有代表性的内容进行介绍。首先概述人工智能的起源与发展历史,以及人工智能领域影响最大的三大流派及其认知观等。然后介绍人工智能中几种经典技术,包括推理证明技术、问题求解技术等。此外,对人工智能中公众最感兴趣的一个应用领域――机器人学进行阐述。最后,对人工智能的一些最新研究发展领域,如计算智能和群智能技术等进行讨论。具体内容安排如下:

第一讲:人工智能的诞生

长期以来人工智能充满了激烈争论,其发展过程不是一帆风顺的,在中国也历经了质疑、批评甚至打压,直至出现希望的曙光,形成今天的可喜局面,其过程可谓艰辛。该讲从不同角度对人工智能的定义进行介绍,分析其异同,介绍人工智能的起源与发展过程,特别是在中国的发展情况,让听众对什么是人工智能有个大致的了解。

第二讲:人工智能的学派

从符号主义为代表的经典人工智能到连接主义、行为主义,人工智能的研究可以说是从一家独秀走向百家争鸣。该讲介绍人工智能的主要学派,各自的理论基和认知观,并论述人工智能对社会、文化、经济等层面的影响。

第三讲:经典人工智能的推理技术

经典人工智能的有关推理技术和方法是早期人工智能研究的主要手段,用于研究基于经典逻辑的自动定理证明等问题,对人工智能学科的发展产生了深远的影响。本讲主要介绍基于数理逻辑方法的推理证明技术,尤其是定理证明方法的代表之一――消解原理。

第四讲:问题求解与搜索

问题求解技术是人工智能研究领域的一个核心问题,涉及问题表示和求解搜索两部分内容。这一讲主要介绍问题求解中的一种常用方法――状态空间法,阐述图搜索方法和求解策略,特别是引入启发式信息的启发式搜索方法。

第五讲:机器人学

机器人是人们听到人工智能时几乎第一时间联想到的事物。机器人学作为一门学科,该讲介绍机器人学的发展过程和机器人的分类,探讨机器人学与人工智能的关系,说明研究开发机器人技术的动机。

第六讲:人工智能的新领域――计算智能

经典人工智能虽在早期占有统治地位,但目前已经不再是研究热点。而计算智能则异军突起,成为智能学科中新的增长点。本讲主要介绍计算智能的几个主要分支神经计算、进化计算、模糊计算和人工生命的一些基知识。

第七讲:人工智能中的仿生学――群智能

人工智能是一门信息科学与生命科学等高度交叉的科学,不仅涉及到计算机、自动化、数学、信息学等学科,还涉及到心理学、脑科学、仿生学等各种学科。群智能就是仿生学在人工智能中应用的典型。该讲主要介绍受到蚁群和鸟群社会行为启发而构建的蚁群算法和粒群算法,将其转换为可计算模型,引入到问题优化求解中。

三、课程建设经验

由于授课对象的不同和授课时间的限制,在只有30分钟的一讲一主题情况下,要像平时上课那样详细讲解是不可能的,为此需要对视频公开课的材料进行重新组织。我们的人工智能课程作为首批国家精品课程,其教学资源还是比较丰富的,具有一定优势。

首先,使用主讲人编著的《人工智能及其应用》作为课程教材。根据教学对象不同,编撰了不同类型的教材,以适应不同层次学生的要求。2003年和2004年在清华大学出版社先后出版了《人工智能及其应用》第三版“本科生用书”和“研究生用书”。2005年在高等教育出版社出版了面向大专院校和网络课程的《人工智能基》,以及在国防科技大学出版社出版了面向管理类学生的《人工智能及其在决策系统中的应用》。2010年又出版了“十一五”规划教材《人工智能及其应用》第四版及《人工智能基》第二版,使教材与时俱进,不断创新,更好地为人工智能教学改革和人才培养服务。这些教材已为高水平课程建设和学科建设做出了重要贡献,也为视频网络课程提供了丰富的素材。

其次,教学资源丰富,知识融会沟通。课程主讲人也是部级教学团队“智能科学基系列课程教学团队”的负责人,团队成员除承担人工智能课程教学外,还负责智能控制、机器人学等相关课程的教学。这些课程也都有对应的自编优秀教材,都可直接作为课程的参考资料。

“人工智能网络课程”具有明显特色(网络化、智能化和个性化),得到专家和同行的认可和肯定,被教育部评为部级优秀网络课程。特别是更新后的向导学习、个性化以及算法实验,采用了人工智能技术本身来实现人工智能网络课程,具有显著的特色和先进性。网站上课程的教学大纲、教案、课件、实验指导书、课堂录像和参考文献一应俱全。人工智能相关的网络资源,如网站、新闻组、BBS等,包括了大量的文献资料、讨论、本领域研究的前沿动态、人工智能课程相关的演示动画

和实验等。

虽然有相当丰富的教学资源,但为了适应视频公开课的需要,在视频公开课材料的组织上仍然花费了大量的时间和精力。本视频公开课课程具有下列主要特色:

(1)材料翔实、图文并茂

人工智能的发展经过几代人的努力奋斗,其在中国的发展尤其曲折。在课程资料组织过程中,对许多重要理论与方法的提出者以及一些会议与纪念活动等介绍,基本上都配以图片。这些图片有的是自己的第一手资料,有些则是从网络搜索得到。这些图片的引入,给本来相当枯燥无味的文字和概念增加了趣味性和对观众的吸引力,也是视频教学优势的一个体现。

(2)深入浅出、直观生动

人工智能作为一门讲述前沿理论的专业基课,其复杂的技术、算法、理论是一般观众很难理解的。视频课程不可能在较短时间内将这些问题讲透,而是通过形象的动画说明基本原理和概念,激发学生进一步学习的兴趣,真正起到带“入门”的作用。这也是视频课程的优势所在。

(3)精选题材、注重趣味

人工智能是一门高度交叉的科学,涉及面极广。为了让观众尽可能全面地了解这门学科,公开课着力于讲授内容的精选。从人工智能的起源开始,分别介绍了经典人工智能的搜索推理技术、当前的研究热点计算智能和群智能技术,以及人们对人工智能最直观的印象――机器人学,形成一定的体系。在这些题材中包括了逻辑学、生物学、脑科学、神经学乃至仿生学等不同的学科交叉,力求使枯燥的科学理论变成美味的知识盛宴。

四、问题与体会

经过紧张的准备和拍摄过程,“人工智能PK人类智能”精品视频公开课终于上网与广大观众见面了。由于时间仓促和经验不足等原因,本视频课程仍存在一些不足之处,值得今后弥补。

(1)考虑到比较通俗易懂的要求,使没有相关专业基的公众也能够基本上听懂,因而将很大一部分内容的重点放在了专业史上,其专业深度不够。

(2)由于每讲必须在30分钟内讲完一个专题,因此难以对相关技术进行深入探讨,只能简要介绍其原理和概念,使观众能知其然,却没法知其所以然。

(3)国外的公开课基本上都是随堂录像,视频课讲的内容就是平时课堂讲授的内容。而我国的视频公开课课程却强调普及性,相应的牺牲了部分专业性,在定位上仍有犹豫。这可能是我们的公开课与国外公开课的一个重要差别。

要把我国的视频公开课建设好,不能盲目追求观看率和点击率。从课程性质上看,文史类课程由于受众面广,容易被更多的人群接受和理解,观看的人就自然会多。理工类课程由于受限于领域基知识,受众面相对较窄,其接受程度肯定较低。要真正建设一门好的视频公开课,还是应该明确定位,内容贵精不贵多,完整清晰的讲述好若干知识点,让观众真正有所收获就是成功的。

参考文献:

[1]傅京孙,蔡自兴,徐光,人工智能及其应用,北京:清华大学出版社,1987

[2]宋健,学科前沿的最精彩成就[C],见蔡自兴,徐光编著的人工智能及其应用(第四版)[M],北京:清华大学出版社,2010

[3]蔡自兴,徐光,人工智能及其应用(第三版),本科生用书[M],北京:清华大学出版社,2003

[4]蔡自兴,徐光,人工智能及其应用(第三版),研究生用书[M],北京:清华大学出版社,2004

[5]蔡自兴,蒙祖强,人工智能基[M],北京:高等教育出版社,2005

人工智能课程论文篇(4)

中图分类号:G643 文献标志码:A 文章编号:2096-000X(2016)03-0021-02

人才是社会发展最重要的资源,而我国最重要的人才培养的地方就是高等学府。研究生培养作为高等教育中更为专业性的顶尖人才培养,在我国人才培养中占有不可或缺的地位。随着经济的快速发展,我国在科技文化等方面也经历了巨大的变革,其中意识形态的变化和科学技术的飞速进步,使得传统的研究生智能理论课程体系中仅仅简单操作计算机的技术已不再能满足当前研究生培养的需要,研究生需通过掌握智能计算并进行智能控制来进行科研工作。但是我国的研究生智能理论课程由于硬件及软件的缺失导致课程开设并不全面,学生对智能控制等理论也是一知半解,不能更好的应用于研究中,使得科研工作进行缓慢而耽误计划中的科研安排。如何让研究生更好的学习智能控制理论并熟练操作计算机,以创新为驱动的理念优化研究生智能理论课程体系是我们需要关注的问题。

一、智能控制理论及研究生的智能理论课

(一)智能控制理论

智能控制理论自上世纪末提出以来经过20多年的发展已经具有初步的模型和规模,应用于不同的模型并结合电脑分析其复杂的结构和功能。传统的经典控制只具有单线性的的输入和输出模式,而经过科技的发展,我们需要分析的模型结构也更为复杂,需要获得的信息也更全面,智能控制理论就是基于这种不确定的被控对象和复杂环境而设。从范围来讲,与传统控制相比智能控制的范围更广阔,从系统的整体出发并包括各种非线性和复杂多变量;从深度来讲,智能控制分别应用于各种专业模型,通过数学演算和智能分析实现专业智能自动化;另外,智能系统还可以自我调节、自我学习、自我适应及自我修复等能力。

(二)研究生智能理论课的必要性

智能理论是最新一代的控制理论,在数学模型、医学模型、工程模型等专业模型方面都具有非常强的应用能力。研究生不仅在专业课程理论方面比本科学生更深入,在应用实践上也应掌握更专业性的操作技术。现代操作技术普遍以计算机模型为依托,数学演算为基本方法,所以研究生在学习专业课的同时也应学习以计算机为基础的专业智能控制理论及操作,掌握智能计算和智能控制基础理论和基本方法,并能够应用所学理论与方法从事智能计算技术的研究工作。

二、研究生培养须以创新为基本理念

我国走的是自主创新的道路,创新是一个国家健康发展的灵魂,支撑着国家的科技、经济、文化等方面建设。研究生教育除了掌握本学科系统专业知识的基本理论和相应的技能外,研究生通过系统的学习和锻炼应具备一定的创新能力才能为国家事业发展做出贡献。培养具有创新精神的学生也是我国高等教育要实现的重要目标。

(一)我国研究生创新人才培养中的问题

研究生在科研学习过程中表现出创新能力不强的原因主要有以下几方面:第一,科研题目没有创新性,学生在开题时没有勇气接受比较难的问题,对已经较为成熟的课题仅作部分改动,不敢做较新颖的课题。第二,研究生针对不同的科研问题,不能具体问题具体待之,而是采用相似问题的解决办法,不能更深入去发现问题的本质及原因。第三,研究生对自己的题目不能提出具有创新性的科研问题,只是模仿别人的关注点,进一步证实别人的观点。再者,现在高校中论文的发表情况成为衡量学校和老师的主要指标,导致有的老师在培养学生时过于追求论文的数量而非质量。这样的环境下大部分的科研成了为了而做,而不是为解决什么问题而探究。另外,随着我国社会经济的飞速发展,整个社会处于一种功利状态,包括研究生教育也不像以前专为培养专业人才为出发点。对于这种现象,学校在招收研究生时应关注学生的动机目的,给真正喜欢科研的学生提供学习的机会。

(二)构建利于培养创新人才的课程体系

良好的课程设置对于培养创新人才有积极的作用。其中最重要的一方面就是加强各个学科之间的跨学科学习。所有学科都起源于我们的生活,学科和学科之间必定存在着某种联系。虽然专业性的研究使学科划分更为细致,但是若想深度理解某一学科内容,相关的学科知识也必须认真学习。多个学科之间的交叉学习不但可以开阔眼界,还可以使研究生在学习过程中发现不同学科之间的隐秘联系性,进而促进学生从多方面思考并发现问题的本质。研究生在初学阶段,更多的接触综合性的课题可以扩大研究视野、更容易抓住问题解决的突破口,提高学生科研能力。同时,在课程设置方面要多考虑更容易活跃研究生思维的课程,比如数学统计和科研方法之类的学科。数学统计这门课程本身具有非常强的的逻辑性,学生较多学习数学课可以联系思辨能力,并且良好的数学统计方法运用也是研究生分析数据时必须熟练掌握的技能。

三、智能理论课程体系及存在的问题与改革

研究生的课程体系是指根据研究生的专业和研究方向进行课程设置和时间安排,此体系需符合研究生阶段的学习目标及研究生的学习能力,研究生需在规定时间内通过必要的课程考试才能结束相关课程学习。智能理论课程体系由相关的计算机及高等数学等课程组成,并配有一定的实践操作课程,研究生在学习期间需掌握基本的智能控制理论并熟练操作智能设备,完成科研工作。

(一)智能控制理论课程设置结构问题

智能控制理论课程属于交叉性的学科,学生在学习这门课程的同时需学习其他的专业性课程以及选修课程。不同课程的时间比例不同,不同学校需根据不同的专业来确定学习课时。专业课程更复杂,所以需要学习的时间也更长;选修课辅助专业课的理解同时拓展知识面,也需要一定的课时比例并且考核。但是经过考察发现,国内几个重点大学的选修课程安排非常全面丰富,时间也较长,学生所学情况也更好,而普通大学选修课程安排时间较少,学生学习情况也不如重点大学。所以全面修订智能控制理论课程体系的培养方案,按情况适当的增加相关选修课程及考核,对于学生学习更有利。

(二)智能控制理论课程设置内容问题

研究生在理论知识方面学习时间不如本科学生长,而且智能控制理论教材中涉及过多的公式推导和和抽象概念,同时智能理论包含的知识面非常广泛,从数学、物理等理科知识到医学知识,每个小知识身后都有复杂的理论概念。所以不但教师在教授过程中非常头疼,学生面对如此庞大的知识量也很难充分理解并应用。尤其在智能理论设计中,学生对设计题目相关专业一无所知,全凭感觉摸索,设计出来的模型当然毫无意义。

(三)智能控制理论课程授课方式问题

由于智能控制理论课程本身偏向于理论方面,再加上枯燥的公式推导,各种多媒体设施在教师授课的过程中很难发挥其作用,大部分的教师只能按照教材理论的发展过程授课,学生听课时也会觉得枯燥无味,更不愿提前预习。还有不少老师会提前把授课内容做成幻灯片的形式在课堂上播放,但是长时间依赖幻灯片而非逐步向同学们解释理论的演变过程,会使学生对所学知识模糊不清,不理解根本原因,更不能应用于实际中。

(四)理论与实践学习时间比例不平衡

我国高校普遍存在注重理论知识学习而忽视实践课程的现象。智能控制理论学科本身在理论上具有概念抽象性,如果不适当的进行智能控制实践,那么所有学到的知识只能是死记硬背而不能灵活运用。现在有许多智能控制相关的软件,学校应加大这部分软件投资,使学生在学习理论的过程中配合软件实践学习,进而加深对智能控制理论的理解。

四、结束语

智能控制理论作为一门新兴学科在社会中所起的作用越来越明显,众多高校中关于智能控制理论的学习也受到越来越多的重视。同时,研究生教育必须把培养创新意识、创新精神、创新品质和创新能力作为教学工作的核心。由于课程体系的设置在创新人才的培养中占有重要的地位,所以通过分析研究生学习智能控制理论学科时存在的诸多问题并改革智能控制理论课程体系,使学生可以更好地学习智能控制理论并从事智能计算技术的研究工作,为我国培养创新型的技术人才打下良好的基础。

参考文献

[1]马彦,洪伟,陈虹.控制理论与控制工程专业研究生课程体系与教学改革研究[A].HubeiUniversityofTechnology,China.Proceedingsof2010ThirdInternationalConferenceonEduca-tionTechnologyandTraining(Volume7)[C].HubeiUniversityofTechnology,2010:4.

[2]李建平,黄建华,谢正.基于创新教育理念的研究生数学课程体系优化[J].高等教育研究学报,2014,1:23-27.

人工智能课程论文篇(5)

1956年,在美国Dartmouth大学,由数学家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同发起一个历时两个月的夏季学术讨论班,他们在此讨论班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)这一术语。人工智能是一门多学科交叉的课程,涉及计算机科学、数学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学及语言学等多个学科,是新理论和新技术不断出现的综合性学科。当前,人工智能领域加强了从人类智能与生命现象中汲取养分的趋势,加快了向分布式系统与复杂系统靠拢的步伐,智能化的应用更为深入,影响更为广泛,其发展已对人类的经济、社会、文化等方面产生了深远影响[1]。

1人工智能导论课程特点

人工智能导论是人工智能领域的引导性课程,介绍人工智能的基本理论、方法和技术,目的是使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法,为进一步学习奠定基础。人工智能是计算机科学与技术学科一门重要的基础课程,需要相关课程作支撑。离散数学、概率论与数理统计等课程是其数学基础,数据结构、程序设计基础、算法分析与设计等课程则为人工智能中知识表示、逻辑推理和问题求解提供了设计与实现手段。与其他软件课程相比,人工智能课程有鲜明的特点,主要表现在思想方法上强调启发性、算法上强调不确定性。同时,由于人工智能是一个新思想和新技术层出不穷的开拓性领域,因此其对学生的训练是鼓励创新的,具有其他课程不可替代的作用。

人工智能导论是计算机相关专业的必修课,在许多信息类相关的本科教学中也有开设,一般开设在第六或者第七学期。我国目前本科教育的定位是专才教育,培养某方面的专业人才。完成公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后,本科高年级学生应该了解本专业的应用领域和发展前景,因此在教学过程中要注意内容的专业性和应用性。由于本科阶段学生缺乏科研意识,初步的科研训练设置在第八学期,即所有课程学习完毕之后的毕业设计,而人工智能课程强调科研性,因此教学难度较大,由此带来的最直接后果就是学生学习兴趣不高。同时,对有志于读研的学生而言,本科阶段的学业也是研究生教育的起点,在教学过程中要适时的进行科研引导,提升学生对科学研究的兴趣,为研究生阶段打下基础。可见,圆满完成人工智能导论课程这一教学任务是重要且极具挑战性的。

2教学内容安排

人工智能的研究和应用领域非常广泛,包括问题求解、机器学习、自然语言理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、机器人学、搏弈、计算智能、人工生命自动定理证明、自动程序设计、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、智能决策支持系统、人工神经网络、数据挖掘和知识发现等。人工智能导论旨在为这些具体领域的研究提供引导和基础保障。

人工智能导论课程涵盖内容较多,因此需要明确“精讲”和“泛讲”的内容,以使教师和学生在教学活动中都有所侧重。当然,首先应和学生说明,泛讲并不代表内容不重要,只是由于课程性质和课时的关系,暂时不作深入探讨。日后如有需要,可在此基础上进一步学习和研究。结合当前人工智能学科的发展状况,根据教学大纲和作者的教学经验,对人工智能导论课程教学内容的精讲和泛讲安排如表1所示。

3提升学生学习兴趣的教学方法

3.1穿插背景故事

为激发学习积极性,针对学生喜欢听奇闻轶事、想象力丰富的心理特点,通过讲述一些与教学内容有关的故事或者趣事来吸引其注意力,辅助思维并丰富联想,使学生在愉悦中完成学习[2]。下面列举几个我们在课程教学中用到的背景故事,通过这些故事,不但传授了知识,也活跃了课堂气氛。

1) 人类智能的计算机模拟与人机大战。

讲授人类智能的计算机模拟时,可以给学生简述一下IBM公司的超级电脑和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫之间的人机大战,以促进学生对人类智能和人工智能的进一步思考。北京时间1997年5月12日凌晨4点50分,在美国纽约公平大厦,当IBM公司的“深蓝”超级电脑将棋盘上的一个兵走到C4的位置上时,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对“深蓝”的人机大战落下帷幕,“深蓝” 以3.5U2.5的总比分战胜卡斯帕罗夫。2003年1月26日至2月7日,卡斯帕罗夫与深蓝的升级版“小深”又进行了一场人机大战,先后进行了6局比赛,最终卡斯帕罗夫以1胜1负4平的结果和“小深”握手言和。这也表明了人工智能和人类智能之间的较量还将持续下去。

2) 问题规约法与老和尚说教。

问题规约法是从要解决的问题出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。本原问题指不能再分解或变换且直接可解的子问题。可见,问题规约的本质是递归的思想。此时,可以给学生简述我们小时候就听说过的老和尚说教的故事,即“从前有座山,山上有座庙,庙里有个老和尚,老和尚对小和尚说,从前有座山……”。

3) 模糊理论与秃头悖论。

模糊推理是一种重要的不确定性推理方式,是指基于模糊理论进行的推理。讲授模糊理论时,可以先讲一下秃头悖论让学生讨论。一个人有10万根头发,肯定不能算秃头,不是秃头的人,掉了一头发,仍然不是秃头,按照这个道理,让一个不是秃头的人一根一根地减少头发,就得出一条结论,即没有一根头发的光头也不是秃头!秃头悖论的出现源于在严格的逻辑推理中使用了“秃头”这一模糊概念,因此需要以模糊逻辑代替传统的二值逻辑解决该问题。

3.2课堂辩论和多媒体教学

人工智能从其诞生之日起就充满争议,各种学派的争论使得人工智能的发展更趋完善,加快了其纵深发展。目前,人工智能的争论主要有两方面,即研究方法的争论和技术路线的争论。前者争论的主要问题有人工智能是否得模拟人的智能;对结构模拟和行为模拟是否可以分离研究;对感知、思维和行为是否可分离研究;对认知与学习以及逻辑思维和形象思维等问题是否可以分离研究;是否有必要建立人工智能的统一理论体系。后者争论的主要问题是沿着什么样的技术路线和策略来发展人工智能。

在课堂教学中,可以充分利用人工智能中存在的争论较多这一特点,针对相关议题组织课堂辩论,如可用议题“机器的反叛――机器的智能会超越人类吗?”。让学生在图书馆或者从网上查阅相关资料,明确自己的论点并准备证据材料,并在课堂上进行辩论。这类辩论无所谓输赢,旨在通过这种活动,增进学生思考[3]。教学中,还可以充分利用多媒体教学的特点,如让学生观摩电影《终结者》系列、《人工智能》、《黑客帝国》等,增强学生对人工智能的直观感受,提高课堂教学效果[4]。

3.3应用实例分析

普遍而言,本科学生对单纯的理论讲解不太感兴趣,因此在教学过程中,适当增加一些实验和设计,提高学生分析问题的能力和实际动手能力。比如,讲解知识的产生式表示法时,给出产生式的概念和基本表示形式之后,可以通过“野人与传教士过河”问题来说明产生式表示法的具体应用过程;讲解计算智能的进化计算部分时,给出进化算法的几种具体形式和算法流程之后,可以通过中国旅行商问题(CTSP)来说明算法求解问题的过程。教师在教学过程中,可以根据需要,选择一些合适的应用实例进行分析。通过这些实例,既能加深学生对知识的理解,又能增加学习的兴趣。下面给出两个实例的简单描述。

1) 产生式表示法求解“野人与传教士过河”问题。

问题:传教士和野人各N人过河,现只有一条船,传教士和野人都会划船,船一次只能载k人,船上野人多于传教士时野人就会吃掉传教士,问如何安全过河?(不失一般性,以N=3,k=2为例求解)。

求解简述:设综合数据库中状态用三元组(m, c, b)表示,其中m、c、b分别表示传教士、野人和船的数目,则有:

0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}

以左岸为参照点,则初始状态和目标状态分别为(3,3,1)和(0,0,0)。据此,可以给出一条产生式规则如下:

IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)

以此类推,把所有可行的规则都求出之后,就可按照规则集和控制策略得到问题的解。

2) 遗传算法求解31个城市的CTSP问题[5]。

问题:给定有限个城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每两个城市之间的距离矩阵D=[dij]m×m,其中m∈N,dij=d(ci, cj)∈Z+,ci、 cj∈C,1≤i、j≤m,求出满足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m),其中π(1),π(2),…,π(m)是1、2、…、m的一个全排列。我们以CTSP问题为例,即求解中国31个城市之间最短巡回路线的问题。

求解简述:路径表示直接使用城市在路径中的相对位置,如有编号分别为1、2、3、4、5的5个城市的一条路径4-1-2-5-3,用路径表示方法直接可写为(4 1 2 5 3)。适应度函数值用路径的实际长度表示。交叉算子采用次序杂交,即选择父体的两杂交点,交换相应的段,其它城市则保持在父体中的相应次序。变异算子采用倒位算子,即随机选择两个位置,然后将它们之间的城市反序。通过运用遗传算法求解,可得最优解为15 404 km,对应的巡回路线为“北京―呼和浩特―太原―石家庄―郑州―西安―银川―兰州―西宁―乌鲁木齐―拉萨―成都―昆明―贵阳―南宁―海口―广州―长沙―武汉―南昌―福州―台北―杭州―上海―南京―合肥―济南―天津―沈阳―长春―哈尔滨―北京”。实例讲解完成后,可要求学生采用相同或者不同的方案自己去实现一下问题的求解过程。

4结语

人工智能是计算机科学与技术专业的一门核心课程,同时也是一门交叉学科,涉及面广,理论性强,教学难度较大,学生的学习兴趣有待提高。本文作者根据自己在人工智能导论课程中的教学实践和课程特点,明确了教学中的精讲内容和泛讲内容,总结了三种提高学生学习兴趣的教学方法,并给出相应的实例说明,旨在为本门课程的教师提供教学参考。

参考文献:

[1] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用(本科生用书)[M]. 北京:清华大学出版社,2003:288-296.

[2] 薛占熬,齐歌,杜浩翠,等. 离散数学的课堂导入法研究[J]. 计算机教育,2010(8):95-99.

[3] 徐新黎,王万良,杨旭华. “人工智能导论”课程的教学与实践改革探索[J]. 计算机教育,2009(11):129-132.

[4] 李春贵,王萌,何春华. 基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J]. 计算机教育,2008(9):53-54.

[5] 杨利英,覃征,贺升平,等. 改进的演化近似算法求解TSP问题[J]. 微电子学与计算机,2004,21(6):126-128.

Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence

YANG Liying

(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)

人工智能课程论文篇(6)

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科,是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发,人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来,大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛,对于管理类人才来说,加强对人工智能知识的深入学习,不断将人工智能技术与管理知识结合起来,对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科,管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力,基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点,通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习,加强学生解决实际问题的能力,为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求,结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见,针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨,以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科,人工智能课程内容及内涵及其丰富,外延极其广泛。学习这门课程,需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才,该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前,中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式,在教学过程中照本宣科,忽略与学生的互动,并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置,如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时,随着章节的知识难度不断增加,单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌,课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知,部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度,导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位,具有多学科的素养,但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识,给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多,涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容,概念抽象,不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程,缺乏一定的关联思考和研究意识,导致课程学习难度增加,产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下,人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域,给学生提供了大量的现实案例,使得人工智能不再是高深莫测的理论,而是现实中可以触及的内容。例如,在机械学科领域,人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源;在医疗领域,是医疗器械的创新生产源动力;在能动领域,是高端能源装备与新能源发展的重要驱动;在光电信息与计算机工程领域,技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而,对于管理类专业的学生来说,现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论,在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法,书本中的应用实例大多纸上谈兵,缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践,加上一些教师授课方法单一,不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外,大学生对知识的理解能力差异很大,教师采用统一的方式教给他们,这使一些学生无法跟上和理解,教师也无法控制学生的学习状况,导致学生缺乏动力。因此,如何结合学生的现实情况,提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言,教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化,而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题,可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用,其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求,通过安排一些具体的教学案例,引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动,是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征,调动学生的学习积极性,并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法,有效理解知识要点及其关联性,适用于管理类专业学生的教学。具体而言,高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点,可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库,虽然这项建设将极具挑战性与耗时性,但具有很强的积极效果:培养学生较强的批判性思维能力,更多地保留课程材料,更积极地参与课堂活动,对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如,通过单一案例教学,让学生掌握相关基础知识原理及应用;通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法;通过综合案例的设计,启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性,在课堂讨论的过程中对学生做出评判,从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上,通过老师与学生、学生与学生的互动,让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中,教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况,可以有针对性地设计教学内容,例如,对于学校积极性不强的学生,将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来,能够极大程度地提高学生学习的自主能力;对于基础知识较为薄弱的学生,可以在教师的指导下查阅相关文献资料,根据自己的理解撰写心得报告,并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望,建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术,人才需求量极大,对教师的教学水平也提出了更高要求,因此,进行有效激励极为重要。在学生激励方面,可以举办各类人工智能竞赛项目,设置相应项目奖学金,吸引学生参与实践,调动学生做研究、发论文的积极性。例如,教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛,围绕新一代人工智能创新主题,激发学生的创新意识,提高学生的创新实践能力,为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式,在各学院乃至全校开展此类竞赛项目,激发学生的创新能力与团队合作能力,鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来,激发其学习兴趣。在教师激励方面,在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分,鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高,学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点,增强管理类人才对学科应用的领悟,可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起,国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件,“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域,人类进入数字经济时代,社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如,基于工业4.0和强国战略,人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识,我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式,进行相关领域知识和发展趋势的讲解,使学生理解更为透彻。此外,在教学实践过程中,还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式,促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解,相互交流、渗透和学习,从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

人工智能课程论文篇(7)

关键词:

多元智能理论;中职;课程设计;整合

一、前言

多元智能理论对于探索中等职业教育礼仪教学、培养学生礼仪知识与技能、提高教学质量具有积极的促进作用。应用“多元智能理论”在礼仪教学中发现学生优势智能,培养学生优势智能方面的潜力,积极引导学生相应的专业发展方向,从而提升学生的就业竞争力。

二、多元智能理论概述

这种智能理论最初是美国的心理发展研究人员霍华德•加德纳(HowardGardner)在1983年提出来的。他认为我们每个人都有着多种主要的智能其中包含:语言的智能还有逻辑的数理智能,与空间的智能还有运动的智能,音乐的智能与进行人际交往的能力,内省的智能与自然的观察智能等。语言的智能主要指的就是口语以及书写文字具体的应用的能力,它与对语言的文字和于洋的意义还有规则和语法能力,与声音还有节奏,音调和诗韵有很大的联系,其中不同的功能在语言的实用能力上都有一定的敏感性。数理的逻辑智能主要指的就是运用数字和推理的主要能力,它关系到了对抽象理论的应用于具体的认知,其主要的成份包含了觉察上的逻辑以及数字样式上的分析能力,还有就是进行普遍的推理能力,还有巧妙的对对抽象分析上的能力。空间的智能其主要指的是对视觉性或者是空间性的一些消息进行感知的能力,还有就是将所感知到的信息进行加工所体现出来的一种能力。其中的主要成份有准确的认知物体还有认知形状的能力,对认知到的物体或者是形状在操作或在心理做出一种空间旋转上的实力,在头脑里组成心像和转换心像的一种能力,对图像艺术所认知的视觉和空间的张力,以及平衡和构成等联系上的一种敏感性等。

三、中职课程设计特点

中职生的智力倾向是形象思维,在内省、空间、运动以及智力观察方面有着很大的优势,展现了“在实践中学习”的教育理念,这对中职人才的培养可以说并不是劣势,反而是其自身的优势;因此我们认为内省对于中职生来讲应被排在第一位,这代表中职生有着十分强大的自我意识与自我反省的能力。另外,中职学校中男生与女生之间的智力,还有不同专业学生的智力彼此存在巨大的差异,所以除认识到中职生的智力倾向外,尤其还要关注个体以及性别之间的差异。同时,中职学校生源的质量也是对其课程设计产生影响的主要因素。面对目前学生基础知识并不强以及学习目的不是很明确、学习缺少动力等情况,笔者认为目前中职学校应根据学生的具体情况,改革课程设计,减轻课程设计的要求与难度,从浅到深,设计与学生智力相一致的课程。并且中职课程还应该对学生的智力特点加以掌握,尊重以及善待学生个体上的差异。

四、多元智能理论与中职课程设计的整合实践探讨

1.调研本文基于中职学校自身的教学内容,将两个班级作为实验班级。并且对所需要的数据采取了文献法。进行调研的主要目标:(一)创新“多元智能理论”在礼仪教学中的应用。(二)“多元智能理论”在礼仪教学中运用“理-实一体化”教学方法的指导。(三)应用“多元智能理论”在礼仪教学中发现学生优势智能,培养学生优势智能方面的潜力,积极引导学生相应的专业发展方向。结果从调查中得出:45%的同学对现在礼仪基础课教学中普遍采用的教师演示、学生跟着教师的操作步骤学习的教学方式不满意,但还有一部分学生虽然愿意接受这种教学方式,但他们认为这种教学方式对培养学生综合素质不利。

2.分析A班要比B班学生的学习的兴趣和学习的主动性,以及对知识的探索性,还有学生合作精神以及与人交流合作的能力等方面都有一定的提升,基本符合了我们操作的理想效果。因此,能够获得基于多元智能理论指导的职业的学校《礼仪》课的课堂教学方法是合理的,实验班学生的整体智能水平有一定的提升,学生的综合素质也获得了极大的提升。

3.研究的意义(一)在当前的中职礼仪课教学中运用多元智能理论,更有助于提高中职礼仪课堂教学的实效性,更有利于学生实践能力和创新能力的培养。(二)突出学生主体地位,锻炼学生独立解决问题的能力,活跃课堂气氛,调动学生学习的兴趣,发展学生的多元智能。

五、结束语

综上所述,加强对多元智能理论与中职课程设计整合的研究分析,对于其良好实践效果的取得有着十分重要的意义,因此在今后的中职课程设计过程中,应该加强对多元智能理论的重视程度,并注重其具体整合实施措施的科学性。

人工智能课程论文篇(8)

2.2面向研究的情境创设

苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。

下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。

综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。

3DBR驱动的教学过程

人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?

DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(Progressive Refinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。

1) 实践环节。

通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。

2) 教学评价。

除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。

通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。

4教学实施效果分析

1) 正效果分析。

中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。

人工智能教学中采用的应用型与研究型情境创设,不仅促进了学生理解接受知识,而且锻炼提高了学生独立分析、解决问题及开发能力。学习也不再局限于课堂,而是拓展到图书馆、互联网等更广阔的空间。学生在学习期间保持了高度的关注,充分发挥了主动性和主体意识,为持续发展奠定了良好的基础。

2) 不足分析。

DBR的方法论能够促使教师在教学过程中不断完善教学设计,融合先进的教学理论及工具,逐步加深学习的理解和设计的提升,切实提高教学效果。然而,仍然存在一些DBR无法解决或完善的问题。具体表现在:

(1) 缺乏合适的教材。目前大多数教材的示例以解答式或推证式为主,设计型或实际项目案例较少。

(2) 投入时间限制。尽管上述教学设计和教学过程都经过精心准备与实施,但是要取得好的成效,还需要教师和学生都投入大量时间交流、研究或开发。而学生课业繁忙造成了实施的瓶颈。

这些不足制约了上述教学方法的实际实施效果,需要今后不断改进。

5小结

本文针对普通工科院校学生特点,将DBR研究成果应用于人工智能课程。教学效果表明,精心设计的应用型与研究型情境有助于维持学生长时间的关注度、主动性和兴趣;强调基于评价的修正使教学过程可调节,学生的学习效果更可靠。希望本文研究能够对人工智能教学及学生培养起到一定的参考作用,下一阶段的主要工作是进行适合的教材建设。

参考文献:

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[2] 曾安,余永权,曾碧. 人工智能课程教学模式的探讨[J]. 江西教育学院学报:综合版,2006,27(6):40-43.

[3] 李鸣华. 案例教学法在高中人工智能课程中的运用研究[J]. 中国电化教育,2008(2):99-102.

[4] 杨种学. 研究型教学法在数据结构课程中的应用研究[J]. 计算机教育,2007(1):55-56.

DBR Utilized Teaching Method for Artificial Intelligence

WANG Lu, LU Xiao-xia

人工智能课程论文篇(9)

中图分类号:G642.0?摇 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2012)12-0053-02

一、引言

《人工智能》是一门跨学科的课程,它的内涵十分丰富,包含了符号学、数理逻辑、神经网络、遗传算法、知识表示和推理、模式识别、机器学习等方面的知识,并且内容抽象,使得一般本科生望而生畏。目前在大多数院校里尤其是二本院校,《人工智能》只是作为一门选修课程。既然是作为选修课程,我们可以不拘泥于传统的教学方式,采取灵活多样的教学形式,培养学生研究这个领域的兴趣,使得学生既能掌握人工智能领域的基础理论,又能了解目前人工智能的前沿课题,扩大知识面,并为今后的研究打好基础。

二、改革教学方法

在传统的教学模式里,教师往往就一本教材从头到尾讲授给学生,教师讲什么,学生就听什么。但是人工智能涉及太多的数理逻辑推理知识,内容抽象,讲解起来不免有点枯燥无味,学生的兴趣就会随着讲课的进程逐渐变得淡薄。另一个问题是在传统的教学模式下,学生接触不到该研究领域的前沿问题。事实上,随着科技的进步,人工智能技术也在不断发展,再加上人工智能本身的特点,即它是一门交叉学科,涉及计算机科学、信息科学、控制科学、认知学、生物学、哲学等等领域。因此当学生了解了当前国内外学者所研究的前沿课题,这样不仅能克服“枯燥无味”的问题,而且会拓宽他们的知识面,从而他们可以将自己所学专业作为人工智能的潜在应用或研究领域。基于以上分析,考虑到人工智能是适合任何专业学生学习的一门选修课,我们设立分专题讲授模式,这些专题包括:人工智能与类人思维,人工智能与机器进化,人工智能与知识表示,人工智能与决策规划等等。下面分别叙述之。

1.人工智能与类人思维。什么是人工智能?Nilsson指出:“人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或更好地完成以上行为的机器……”那么为了这个长远目标,我们应该深入地探讨人类大脑是如何思维的,或者说是如何思考问题的,人类是如何感知、理解以及应付外界庞杂的世界。只有深刻理解了人脑功能原理以后,人工智能才能“贡献出”相应的类人思维模型。这相当于空气动力学,人类飞行器只是根据空气动力学的原理构造的,它并不要求人类制造像鸟儿一般的飞行工具。因此在这部分教学过程中,可以先提出“大脑是如何思维的”问题,让学生自己动脑思考,相互探讨:人脑的结构是什么?人类思考问题分层次吗?什么是智力?智力的本质是什么?……课后,学生可以带着这些问题查阅资料文献,分组讨论,甚至可以写一些文章来阐述自己对思维的理解。这样既充分调动了学生学习的积极性,又培养他们的兴趣。然后,我们在课堂上进行具体讲解,讲解内容自然而然地引入了人工智能的定义,人工智能历史知识,图灵测试方法以及认知模型方法,接着再介绍目前国内外类人思维模型的研究现状。这样的教授过程,一开始就使得学生不排斥这门课,在了解人工智能基础知识外也接触到认识论方面的知识,培养了学生查阅文献和撰写科技论文的能力。

2.人工智能与机器进化。这部分专题主要给学生讲解遗传算法方面的知识,比如遗传算法的产生与发展,遗传算法的基本操作,遗传算法的应用情况。并且在教学过程中结合实例来讲述。实例可以从最基本的简单函数优化到复杂的旅行商问题。学生可以自己设计函数优化的解决方案,指出初始种群大小、进化代数、交叉率等因素对求解结果的影响,并要求学生自己编写程序来分析和理解这些问题。这些实验和设计极大地提高了学生的动手能力。

3.人工智能与知识表示。知识表示可看成是一组描述事物的约定,在人工智能里,它研究怎样把“人类知识”表示成机器能处理的数据结构。经典人工智能的主要表示方法有:一阶谓词逻辑表示方法,这是最基本的表示方法,具有严谨的公理体系;产生式规则表示方法,这是使用最广泛的表示方法;语义网络、框架、脚本表示方法,这是结构化的表示方法,等等。但是学生在学习这部分的知识时,对于逻辑推理觉得非常枯燥无味。我们的想法是在介绍这部分的知识时,不仅透彻阐述各种表示方法的精神实质,而且建议学生阅读Sowa所编著的《知识表示》一书,该书提供了知识表示方面广泛的知识,是这一领域的公认权威著作。Sowa在介绍新思想的同时捕捉到这一领域的最新成就,并且将逻辑学、哲学、语言学和计算机科学结合到知识表示,并将其转换为可计算形式。该书中还包含了大量的哲学和语言学的知识,阅读该书可以使得学生知识面得以拓宽,加上该书目前没有翻译版本,鼓励学生阅读英文原著,对学生各方面能力的提高都有所帮助。

4.人工智能与决策规划。在决策规划中,着重介绍增强学习、偏好理论等基础知识,由于我们在这个方面上做了许多工作,因此在讲解时联系自己的研究进行一些专题探讨,例如双马尔科夫过程决策模型,协同算法,超滤偏好模型,朴素描述逻辑在中医理论上的应用等等,并欢迎学生和我们共同研究这些专题,这样做无疑会增加师生之间的学术交流,促进学生的研究兴趣,形成良好学术氛围。

5.丰富多样的教学形式。除了以上的专题外,还可以开设其他的人工智能专题。事实上可以针对不同专业的学生确定专题的内容和形式。例如对于工程类的学生,可以着重讲述神经网络,进化计算等方面的内容,并且借助于Matlab提供的相关工具箱进行实验设计。因为大多数工程类的本科生都学习过Matlab语言,该语言在科学研究和工程实践中应用广泛,在教学过程中也要充分发挥这些优点。如是文科类的学生,教学方面可以着重讲述人工智能的符号学,哲学等方面的知识,这让文科学生从另一个角度去理解人工智能。课堂上,充分利用多媒体教学,采取多样的教学手段,激发学生的兴趣和好奇心。还可以播放国际机器人大赛等录像片段,增强课堂的教学效果。

三、结束语

总之,将人工智能分专题来讲授,让学生立刻能接触到当前人工智能的前沿研究问题,并且领会其中的实质。再加以多元化的教学手段,使得学生好学,乐学,更好地实现教学目标,提高教学水平。

参考文献:

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[2]John F. Sowa.Knowledge Representation:Logical,Philosophical,and computational Foundations[M].北京:机械工业出版社,2003,6.

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[5]李春贵,王萌,何春华.基于案例教学的“人工智能”教学的实践与探索[J].计算机教育,2008,(9):53-54.

[6]曾安,余永权,曾碧.人工智能课程教学模式的探讨[J].江西教育学院学报(综合),2006,27(6):40-43.

人工智能课程论文篇(10)

随着智能电网、绿色能源席卷全球,电力行业迎来了蓬勃发展的新时期,电力不但要信息化还要智能化,电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又有电力专业背景的人才,这给电力大学计算机专业人才培养带来机会和挑战。结合电力大学的大电力特色,为培养智能电网急需的高素质复合型人才,开展计算机专业电力特色教学模式的研究和实践具有重要的意义。为了培养智能电网急需的信息人才,需要开展计算机专业的电力特色教学,首先要开设“电力信息化”课程。

一、我国电力信息化现状及智能电网的目标

电力信息化是指计算机、通讯等信息技术在电力工业各个环节应用全过程的统称。我国当今电力信息化现状是实施电力工业生产过程各个环节的信息化,包括电力工业规划、设计、施工、发电生产、输电、变电、配电、用电、电网调度、供电营销、物资及管理等各个环节。由此可见,信息技术是电力信息化的基础,各类电力资源的开发和利用是电力信息化的核心。提高电力企业的经营决策水平和经济效益是电力信息化的宗旨。智能电网将使电力信息化从数字化向智能化发展。智能电网是电力信息化的延续和飞跃。智能电网是飞速发展的信息技术与新能源变革融合在一起的产物。中国的智能电网目标是分三个阶段推进:2009年至2010年为规划试点阶段,重点开展“坚强智能电网”发展规划工作,制定技术和管理标准,开展关键技术研发和设备研制及各环节试点工作;2011年至2015年为全面建设阶段,加快特高压电网和城乡配电网建设,初步形成智能电网运行控制和互动服务体系,关键技术、装备实现重大突破和广泛应用并自主可控;2016年至2020年为引领提升阶段,全面建成统一的“坚强智能电网”,技术和装备全面达到国际先进水平。

通过分析我国电力信息化现状及智能电网的目标可见,各国探索智能电网建设的先行策略是信息技术应用。为实现智能电网的战略目标,电力企业将需要大量高水平的既精通信息技术又懂电力信息化业务的复合型人才,因此,对计算机专业学生开展电力特色教学是非常必要的。

二、电力大学计算机专业电力特色教学模式

面对电力行业信息化飞速发展的形势,特别是智能电网席卷全球,电力大学计算机专业的教学模式在保有原有优势的基础上创建特色,开展以计算机技术为主、电力专业背景为辅的特色教学模式。2010年学校设立了计算机专业电力特色教学模式研究和实践的教改项目,以实现计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养。电力特色教学重点要放在计算机技术和电力专业交叉点上,电力特色教学的先行策略是由电力信息化这门课程承担此重任。2010年学校将电力信息化课程列入433门核心课程中。修改后的2008版教学大纲中电力信息化这门课程是计算机专业学生的必修课程,这不但要求电力信息化这门课程的内容不断优化,同时也要求对电力信息化课程的教学进行改革。

电力大学计算机专业电力特色教学模式的后行策略是在电力信息化这门课程改革和研究的基础上进行课程群建设,开设代表计算机技术和电力专业最新技术交叉点的“电力云平台”、“电力物联网技术”等课程,并将“电力信息化”、“电力云平台”及“电力物联网技术”三门课程纳入到一个课程群来建设。可见电力大学亟待探索并建立适合计算机专业的电力特色及工程应用能力的培养模式。

三、电力信息化课程特点与教学现状分析

1.电力信息化课程的特点

电力信息化这门课程具有如下特点:

(1)涉及面广。电力信息化这门课程内容涵盖电力工业生产发电、输电、变电、配电、用电、电网调度等全过程的信息化与智能化。课程内容包括发电企业的信息化与智能化、变电站的信息化与智能化、电力调度中心信息化与智能化、配用电生产管理信息化和智能化、电力信息安全技术及物联网在智能电网中的应用等。

(2)技术先进前沿。电力信息化这门课程内容涵盖当今信息和电力领域的前沿技术、热点技术。如在讲解变电站的信息化与智能化这部分内容时要详细分析电力领域的热点技术iec61850。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时要详细分析信息领域的热点技术soa和电力领域的热点技术cim及其在电力调度的应用。在讲解物联网在智能电网中的应用这部分内容时要详细分析当今信息和电力领域的前沿技术物联网、智能电网及云平台。

(3)与电力行业实际工程紧密结合。在讲解课程的各部分内容时紧密结合实际工程。如在讲解发电企业的信息化与智能化这部分内容时紧密结合发电企业的实际工程,如水电站厂级监控系统、火电站的dcs系统、发电厂?sis系统、发电厂智能管理信息系统等。

(4)多学科的交叉。电力信息化课程是计算机技术、通讯技术、控制技术、电力系统背景知识的融合与交叉。在讲解课程的各部分内容时处处是多学科的交叉,如在水电站厂级监控系统中涉及计算机的网络通讯技术,涉及控制领域的plc技术和现场总线技术,涉及水力发电特性专业背景知识等。

(5)电力信息化课程的教学内容是动态的,是与时俱进的,随着电力信息化和智能化的发展而不断地补充新内容,没有现成的教材。当今世界电力信息化和智能化发展非常迅速,如国家电网公司已经开展广域全景分布式一体化的电网智能调度技术支持系统研制。在讲解电力调度中心信息化与智能化这部分内容时就必须补充这部分新技术。

2.电力信息化课程教学现状分析

(1)没有现成的教材,课程难度大,师资紧缺。从上述分析的电力信息化这门课程的特点可见,要求老师具备丰富的知识储备及电力工程经验。

(2)课程内容与电力实际紧密结合,学生没有现场工程概念,又是多学科的交叉,学生感觉课程难度大且抽象,学习兴趣不足。很多学生很想学好这门课,但他们中只了解信息技术,没有其他学科技术知识的积累。本课程开设在大三的第六学期,很多学生感觉困难后就放弃了,准备考研复习。

四、电力信息化教学改革的思想和方法

电力信息化这门课程是综合应用课程,教学思想和方法的改革是必要的,具体措施如下:

1.组建一支优秀的教学团队

通过引进发掘培养人才,组建一支优秀的教学团队。吸纳不同学科的拥有前沿的信息技术、丰富的电力背景和工程经验的老师进入团队,可以根据老师的特长安排讲解相应的章节。电力信息化这门课程可由若干老师共同完成。由于国内市场几乎没有相关专著和教材,已经组织讲课团队老师撰写并出版电力信息化教材。教材包含当今电力信息化和智能化最新技术并提供老师们的最新研究成果。该团队的老师需要及时了解电力行业的信息化和智能化最新动态的最新技术。除了合作项目途径外,老师要利用一切机会参加合作、进修和交流。通过团队的力量来解决没有现成的教材、课程难度大的问题。

2.补充课程中需要的其他学科知识

鉴于计算机专业学生的知识结构比较单一,在学习电力信息化课程时先为学生补充必需的计算机控制与通讯基础技术知识,包括计算机控制通道接口技术、plc技术、串行通讯技术、现场总线技术及工业以太网技术等。在学习电力信息化的具体相关内容时为学生铺垫必需的电力背景知识和工程背景内容,如讲解水电站厂级监控系统时要先补充水力发电厂相关内容。通过利用一定的学时补充课程中需要的其他学科知识来降低学生课程学习的难度,使学生能快速全面地了解并掌握电力信息化技术。

3.新技术、新理念的引入

由于没有现场工程概念,学生在学习电力信息化课程时会感觉抽象、难以理解,老师有必要与时俱进地将新的技术和理念引入课堂中。例如可以引入当今电力行业流行的先进仿真培训软件,比如三维变电站仿真培训软件,让学生在软件上仿真漫游变电站并模拟各种操作。通过仿真软件让学生模拟接触电力工业现场,建立对电力工业现场的感性认识,提高学生的学习兴趣。

为了加强学生课后巩固教学环节,帮助学生消化和应用所学知识,可以将新的理念引入课堂中。借鉴西方本科教学及我国研究生培养的经验,本课程课后作业巩固环节可以尝试不同于常规计算机专业课程的方法。本课程要求学生在课后查阅大量的文献资料。每章的作业是查阅与本章相关的文献资料并撰写提交小论文,期末每个学生制作ppt文件并开展讨论。

在学生课后巩固教学环节中老师起着重要的引导作用。指导本科学生查阅相关文献资料时,首先要教会学生如何在海量信息中查找到需要的优秀文献,如何充分利用校图书馆提供的优质库资源,然后指导学生如何读文献,如何写小论文。要求学生在每章节后阅读15篇以上相关文献资料并提交小论文。教师要认真批阅学生的小论文,总结学生容易出现的普遍性问题,在下次写小论文时提醒学生注意。

4.实施案例教学

人工智能课程论文篇(11)

人工智能在国家战略层面地位已然举足轻重。人工智能方面的人才需要掌握系统而庞大的知识体系,涉及脑科学,数学、计算机等多门学科,这已经超出当前狭义计算机专业的培养内容。为加快人工智能方向的人才储备,2018年4月,教育部要求高校在计算机科学与技术学科设置人工智能方向,形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式[3]。2018年,教育部正式批准35所高校首批建设本科人工智能专业,2019年9月首批人工智能专业的本科新生入学。到2020年,基本完成高校科技创新体系建设和学科体系的优化布局以适应新一代人工智能技术发展,在计算机大类专业下以人工智能为视角探讨本学科所应具备的新的内涵与外延。

目前,高校计算机专业采用的宽口径培养模式,在人工智能方面的人才培养具有相当的局限性,以至于高度浓缩到了仅仅给学生做高级科普的程度。学生难以全面深入地掌握人工智能知识技能,难以具备解决企业关键问题、适应产业发展趋势的能力。因此,在计算机大类专业下发展人工智能学科体系,独立建设人工智能专业,培养卓越的领域人才是当下人工智能战略发展的刚性需求。

二、人工智能产业发展现状

我国的人工智能发展仍处于探索阶段。图1显示了2017年全球高科技企业AI团队的规模统计数据。从图1可以看到,谷歌,微软等国外高科技企业,在AI团队上均有千人以上的规模,相较于国内行业领军者百度或腾讯等企业,领先幅度达到数倍之多。这一现象表明,我国在人工智能人才的储备上存在着巨大缺口,如何培养高质量、高水平、高素质的人工智能方向专业人才,是我国当前互联网、信息行业教育方向中一个亟待解决的重要命题。

图1 2017年全球高科技企业AI团队规模

图2 全球AI领域高校数量分布

我国各重点大学早就展开了许多人工智能相关技术的研究,只是当时人工智能一般会放在研究生教育中,作为计算机科学、互联网信息技术等专业的一个研究方向进行具体探索。人工智能领域研究及学科建设方面都有着广泛而坚实的基础,教研成果丰富,师资力量雄厚。响应人工智能国家战略,我国各重点大学责无旁贷。

围绕人工智能专业建设,本文分析了国内外人工智能相关专业招生和就业现状,提出在计算机大类专业下建设人工智能的专业内涵,明确了人才培养目标,构建出有层次的课程体系架构。期望开拓出一条适应我国人工智能领域发展现状的人才培养模式,为人工智能学科体系布局做出贡献,有望为中国高等教育人工智能人才培养探索一条新的路径。

三、国内外人工智能相关专业招生及人才就业情况

一个领域的竞争归根结底是人才的竞争。人工智能的蓬勃发展造成了人工智能软硬件设计、算法设计、工程管理等各方面人才的稀缺。早在2016年的相关数据显示,中国人工智能的技术人才储备与市场需求之间存在着500万人的缺口。全球AI研究及直接从业者约有30万人,主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。图2给出了截止2017年末,全球在相关人工智能相关领域高校专业的分布情况。全球主要有293所具有人工智能研究方向的高校,其中美国高校较早地开展了人工智能研究,占据全球的57.3%,一枝独秀。加拿大、中国、印度、英国等国家位于第二梯队,有着较大的提升空间。

国内外相关专业招生情况为人工智能专业的建设提供了一条认识与理解的渠道。斯坦福大学在人工智能领域居于世界领先地位,它在人工智能方面的本科教学涵盖的课程全面而前沿,包括计算生物学、语音识别、认知和机器学习等。学校授予计算机科学理学学士学位。加利福尼亚大学伯克利分校在研究生设置了计算机科学理学硕士学位,内置认知科学技术和人工智能相关的课程。卡内基梅隆大学拥有世界首屈一指的机器人技术,其计算机学院设有专门的机器学习系,包括机器学习辅修和统计机器学习专业。目前,国外高校还未直接将人工智能作为专业应用于本科学生培养。

人工智能的就业前景在当前相当广阔,人才市场需求亟大,但是大多集中于计算机视觉和语音识别等热门应用领域,造成其他领域的人才相对匮乏。国内的信息产业升级,互联网行业的转型,服务业、工业的智能研发都需要大量的人工智能专业人才。自2017年5月中国科学院大学成立人工智能技术学院以来,国内很多高校紧跟步伐,在人工智能人才培养上争相布局。清华大学计算机系从大一下学期开始,引导学有余力的学生进入智能技术与系统国家重点实验室或相关科研机构,跟随导师从事科研工作。北京大学开设的智能科学与技术专业主要建设机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。北京航空航天大学、上海交通大学和北京交通大学新设的人工智能研究院均是针对研究生集中培养。南京大学在2018年正式成立人工智能学院,由周志华教授任院长,建设机器学习与数据挖掘和智能系统与应用两个本科专业。

国内外大学本科教育阶段,都还未针对人工智能专业人才进行系统性、独立性地培养。我国每年人工智能方向的毕业生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求。成都市人社局的报告明确指出,在成都市人工智能产业中,AI架构师、算法工程师、仿生机器人研发工程师等9类人才紧缺指数达到最高级别。本科教育阶段是学生掌握基础知识技能、形成科学思维、塑造人生价值观的黄金时期。因此,电子科技大学在本科计算机大类专业下开设人工智能专业进行优势提升和改进,直面国家战略需求,紧贴行业形势,为人工智能领域的发展增强年轻的生命力,为国家社会培养人工智能人才提供优质的平台和孵化园,为学生成材孕育强大的基础和肥沃的土壤。

四、人工智能专业建设探索

(一)把握专业建设内涵,明确人才培养目标

国家战略需求、社会人才缺口等宏观背景,是设立人工智能专业的必然因素。长久发展与传承,把握专业建设内涵和人才培养目标是教育的灵魂所在。在筹备人工智能专业的过程中,首先需要明确在计算机大类下建设人工智能专业的意义。自1956年约翰·麦卡锡等科学家正式提出人工智能学科以来,人工智能已逐渐发展成为一门广泛交叉的前沿科学。以计算机学科门类中各专业为基础,吸收生物科学、数学、哲学、文学等学科关键知识,不断促进人工智能学科的前向延伸和拓展。人工智能虽然是多学科融合发展的领域,但是它强调推理、知识、规划、学习、交流、感知,具备影像辨识、语言分析、人机对抗等计算机领域典型应用场景,与其它专业区分明显。同样的,人工智能的学科交叉特性明显不同于目前计算机大类下分的如大数据、信息安全等其他专业,应当作为计算机下独立的学科分支进行探索与研究。

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图3 人工智能专业人才培养的基本要求

人工智能旨在模拟人的意识与思维过程,智能信息处理是它的主流研究和产业化应用方向。其主要的研究内容包括语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。近年来,人工智能在经济政治决策,控制系统,仿真系统等应用场景中得到了愈加广泛的重视。无论是从科学技术发展历史,还是从当今新时代新经济发展趋势来看,增设人工智能专业具有十分明显的合理性、迫切性。国内的许多高校将相关专业设置于自动化大类下,没有考虑到由于互联网、大数据等新技术领域带来的影响和冲击,难以强调并突出人工智能自身理论和技术应用,不能很好地满足工业界普遍趋势所提出的人才需求。

面向国家“创新驱动发展战略”与“新一代人工智能发展规划”的重大需求,本文详细剖析了相适应的专业人才培养的基本要求。本文创新性地提出人工智能专业人才所需的各项基本要求,如图3所示。优秀的人工智能方向专业人才应当具备个人素养,创新实践,领导才能以及专业技能四个基本方面的能力。从这四个方面出发,全方位引导与培养学生具备良好的个人素养、扎实的人工智能专业技能、突出的创新实践能力和卓越的领导才能,有效地成长为国际一流工程师、科学家和企业家,在我国人工智能产业发展中贡献力量。

(二)构建课程体系架构,明确毕业评价要求

人工智能专业规划必须清晰、目标明确。在课程设置方面,以学生素质为核心完成课程体系架构设置,构建完备的专业人才培养方案。教学任务分配层次分明地落实在课程实施上,开发严整的教学培养体系。课程体系架构有四大类模块,详细分为公共基础课程、计算机学科基础课程、人工智能专业课程和实践进阶课程。四个模块相互依赖,公共基础课程、计算机学科基础课、人工智能专业课程层层深入,筑起坚实的知识体系高墙,教学过程步步为营,培养学生从基础到专业的能力思维。公共基础课程扎实培养学生基础的人文素养和数理知识,掌握数理相关的建模、仿真、测试与评价过程,完成高中到大学的自然衔接过渡。计算机学科基础课程以硬件类、软件类与计算工具类课程为类别划分,从三个方面循序渐进地培养学生掌握计算机领域的核心知识。学科基础课程侧重于对计算机底层知识、人工智能数学基础能力、计算机原理的教学,为大二专业课程打下坚实基础。

人工智能专业课程下分为核心类、技术支撑类和平台类课程,核心类课程引领学生熟悉人工智能知识基础、行业技术和核心理论。在研究人工智能的众多分支领域中,学习技术支撑类课程力助学生把握成熟的技术和模型。平台类课程基于智能机器人研究创新开发平台,进行智能制造和设计。这些理论课程锻炼学生获取知识、应用知识和创新思维能力,使之为从事人工智能理论研究、技术开发与创新实践保驾护航。

实践进阶课程可以检验学生对理论知识的掌握深度。实践课程与教学贯穿人工智能专业学习始终,以开发动手能力、发掘创新思维、塑造科研精神为目的,培养学生在理论实践、创新创业、合作领导多方面的才能。首先,人工智能专业实验全面覆盖所开设专业的课程。其次,综合素质实践、专业实习、基地实践、毕业设计等环节逐渐帮助学生将课堂知识转换为科研与工程能力。此外,鼓励大二以上的学生加入实验室参与科研,使科研与教学相互融合促进。为学生构建创新实践平台,校企合作的实践实训机制保障了学生真实地了解企业发展动态和社会需求。在人工智能理论与技术两方面都能提升学生的创新实践能力,尽早地明确未来发展方向,制定生涯规划。目前,许多高校学生为了快速迎合时代需求,对人工智能领域浅尝辄止,缺乏扎实的基本功与充分的研究成果,急于求成,在求职过程中屡屡碰壁。因此,学校应提供最大帮助与支持,让学生明确研究方向,鼓励学生在国内外继续深造,成为人工智能领域有真材实料的人才。

国家社会的需求在动态发展,学生受到的教育和训练也应有明确的规划。现阶段的专业培养,对学生的要求应当不仅局限于四年知识的系统传授,更多地要求学生锻炼综合知识,专业技能,创新实践,自我修养等几个方面的能力,使学生成为在人工智能领域独当一面的栋梁之才。

综合知识方面,培养学生具备坚实的人文社科基础知识;具有正确的道德观、社会责任感和工程职业道德;具备数学、自然科学以及人工智能相关基础学科的知识,具备在经济学、管理学等可能应用领域的基本知识,培养学生全方面、多元化的科学素养。

人工智能技能方面,培养学生具备扎实的人工智能专业基础知识,能够针对典型应用领域的复杂工程问题和需求,结合人工智能相关原理与技术,设计系统级或单元级的解决方案。了解人工智能技术前沿研究的状态及趋势,能够基于科学原理并采用科学方法对工程问题进行研究,包括建模、算法设计、程序实现及实验、进行实验收集数据、分析与解释数据以及通过信息综合得到合理有效的结论,加强学生对专业知识的深入理解,分析应用能力。

创新实践方面,借助案例分析、项目设计、科学研究、创新实践竞赛等方式,让学生掌握基本的创新方法,具有创新意识和态度,能够提出创新性的技术路线与方案,并具备较强的方案实现与分析能力。从信息产业、医学、生物学、经济学等实际应用出发,锻炼学生结合面对多样化的应用场景的理论结合、模型设计、实验分析能力。

自我修养方面,让学生对学习过程进行不断的探讨与思辨,组织学生参与知识技术的分享讨论,培养学生在知识综述、工程设计和沟通辩论的能力。通过综合性的实践项目,学生具备充分的组织管理能力、语言和文字表达能力、人际交往能力以及在团队协作能力。培养学生对学习的正确认识,不断适应发展的意识,具备国际视野、跨文化交流、竞争与合作能力,最终成长为人工智能产业的高级人才。