人工智能学习报告

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能学习报告范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能学习报告范文第1篇

>> 研究生人工智能系列课程教学改革 研究生人工智能课程教学探索 研究生“人工智能”课程教学改革探索 人工智能实验课教学改革研究 人工智能课程全英文教学改革 创新型人工智能教学改革与实践 《人工智能》硕士课程教学改革的研究与实践 落实科学发展观,深化“人工智能”课程的教学改革 面向人工智能的信息管理与信息系统专业教学改革 人工智能课程教学方法研究 人工智能的应用研究 日本巨资扶持人工智能研究 人工智能系列课程研究 高中人工智能教学初探 《人工智能》双语教学初索 人工智能双语教学建设 人工智能实验教学探讨 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常见问题解答 当前所在位置：l(美国人工智能协会)、caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等，它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源，学员可及时了解人工智能最新发展动态，进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。

2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002:1.

[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

人工智能学习报告范文第2篇

关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2　调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。

进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。

另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。

3　加强课程立体化建设和系列教材研究

在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。

为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。

包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。

4　改革与创新教学模式和教学方法

在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，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。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。

(2)面向问题的启发式教学

人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。

(3)课堂辩论与交互式教学

组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。

(4)个性化学习与因材施教

在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。

(5)多媒体与网络教学的使用

本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。

(7)理论与实践结合

在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。

我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。

5　运用多样化的教学手段和考核方式

5.1　多样化的教学手段

采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，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，进行教学。采用的方法包括：

(1)抽象知识内容的多媒体表示

通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。

(2)通过PPT撰写教案

精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。

(3)开发与应用网络课程

“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。

(4)先进实验系统的观摩与演示

利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。

教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。

5.2　作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。

(2)改革考试方式与方法

如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。

人工智能学习报告范文第3篇

关键字：人工智能；案例教学；学科分支；双语教学

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学的一个重要分支，是当前科学技术发展中的一门前沿科学，它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，被认为是计算机发展的一个根本目标。

人工智能课程作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，其地位正在随着该技术的不断发展和广泛应用而得到迅速提高。目前，国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究，许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。

本文通过多年的人工智能教学实践，对人工智能教学的方法进行了初步的实践和探索。中央民族大学在人工智能课程建设和教学过程中，针对计算机学科的发展趋势，提出摈弃传统讲、学、考模式，注重学生能力培养的措施。在教学和实践过程中，不断进行探索，既从计算机学科本科的教学理念出发，从人工智能这门学科特点出发，以计算机学科分支的角度认知人工智能，组织教材的知识架构并进行教学。用计算机学科的观点分析人工智能的基本原理与方法时，重点强调的是这些基本原理与方法与其他的计算机分支的共同点和不同点。共同点是强调计算机学科的本质，不同点是强调人工智能的本质。本文就针对我校人工智能课程教学的一些基本问题加以初步总结。

2　从计算机学科分支的角度认知人工智能

人工智能属于计算机科学分支的学科，同时又是一门涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多学科交叉的课程。我国高等院校计算机学科的本科教学所设置的人工智能课程一般只有40课时左右，以什么角度组织教材内容，提高教学效果，才能使学生较容易地理解和掌握人工智能的原理与技术，是我们值得探索的问题。

人工智能处理的对象是知识，知识处理则需采用知识表示。因此，若以计算机分支的角度也就是用计算机学科的观点看待人工智能，人工智能课程的教学内容应以知识为主线，以知识表示和搜索为基石进行组织。反映到实际教学中，就是人工智能的各个分支的介绍，这包括知识库系统、自然语言理解、规划、机器人等。总之，教学内容可分成两个部分，第一部分是基础理论和基本方法，包括：逻辑表示与归结推理方法、搜索原理，知识表示(包括产生式系统、语义网络、框架)、推理(包括不确定性推理、非单调推理)、机器学习。第二部分是实用技术，包括知识库系统、高级搜索、自然语言理解。

3　优化和更新教学内容、加强双语教学

人工智能作为一门新学科，在1988年前，国内外均未见有教学大纲和教材，开设本课程面临的首要问题就是确定教学内容，包括人工智能的知识表示和推理以及人工智能的应用两个部分。前者是人工智能的重要基础，后者讨论几种人工智能应用系统，包括专家系统、机器学习、自动规划和机器视觉等系统。这些内容只是给出了人工智能课程的初步框架。

随着人工智能研究的进一步深入， 到20世纪90年代中期，人工智能也从符号(逻辑)主义一枝独秀发展到符号主义、连接主义和行为主义多家争鸣的新局面， 模糊计算和神经计算作为新内容列入到人工智能课程，充实了人工智能课程的内容。进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们及时对教学内容进一步优化和更新：把人工智能分为基础部分和扩展应用部分。

在教学和实践过程中，考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展， 在目前高校提倡双语教学的环境下，将《人工智能》教材逐步改为全英语教材，这样可以更快地掌握学科的发展动态， 掌握最先进的技术， 与国际发展趋势接轨。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美国Stanford大学计算机系本科教材，该教材体系比较符合学生的认知规律，便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识；同时这本书内容丰富、取材新颖，适合作为该课程的英文教材。

4　注重案例教学、改革教学方法

案例教学首创于哈佛大学商学院，在经贸、管理、法学等学科领域的相关专业得到应用并取得显著绩效，然而目前工科专业还较少运用案例教学方法。人工智能的每一部分内容均包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往被动“听讲”；并且涉及很多的数理逻辑知识，有些显得难以理解，并且往往让学生感到比较枯燥，学生的学习兴趣就渐渐淡薄，难以获得预期的教学效果。鉴于这一现实问题，我们将案例教学方法引入到该课程的教学之中。

例如在逻辑推理技术和搜索技术这两方面的教学过程中，我们使用参考教材《人工智能：一种现代方法》，并利用其中基于JAVA的教学开发工具包AIMA进行案例设计和实验教学，在教学过程中结合AIMA中的案例来讲解，使比较枯燥的知识以有效、实用和具体的形式表现出来，做到理论与实践相结合。在讲解搜索技术时，以“八皇后”问题为案例，结合AIMA中的设计实现，以讲解和讨论相结合的方式，学习盲目搜索、启发式搜索等算法，使学生不仅能理解状态空间的产生方法，而且能设计算法、实现算法，提高了学生的学习兴趣和实践能力。在学习神经网络、模糊逻辑、进化计算等方面的内容时，我们主要借助于Matlab提供的相关工具箱。

5　加强教学队伍建设、改革考核方法

建立一支爱岗敬业、富有战斗力的教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。教学人才资源是教学的第一资源。在学校有关部门的领导和学院的支持下，我们组成一支知识结构和年龄比较合理的教师队伍。

在教师队伍的建设过程中，积极引导鼓励教师对考试方法的改革。一方面这样可以打破以往应试教育的弊病；另一方面，也可以使学生从繁重的死记硬背中解脱出来。结合这门课的特点，我们加强平时思维能力的考核，注重学生实验能力和动手能力的培养，在学习中大量采用写读书报告的形式。在此基础上加大平时成绩的比例，使得平时成绩占到总成绩的40％左右，杜绝依靠一次考试决定成绩的状况。这样，既迫使学生重视平时的学习思考，也减轻有些学生想通过考试作弊完成学习任务的侥幸心理。

人工智能学习报告范文第4篇

【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用

1前言

信息化时代背景下，人们对于信息处理提出了许多新的要求，作为信息处理主力的计算机技术也因此得到了突破性的发展，开始逐渐向着智能化及人性化的网络服务技术转变。将人工智能应用到计算机网络技术中，可以实现对于网络信息的智能化跟踪，对于提升网络信息安全管理水平有着非常积极的意义。

2人工智能的概念和优势

人工智能(ArtificialIntelligence，AI)属于一种新的技术科学，是对模拟、延伸以及拓展人的智能的相关理论和方法进行研究的科学，属于计算机科学的分支。人工智能学科的基本思想及目标，是通过对人类智能活动规律的研究，构筑起相应的人工智能系统，利用计算机来完成原本需要借助人的智慧才能够胜任的工作，简单来讲，就是利用计算机硬件和软件系统的相互配合，实现对于人类某些智能行为的模拟［1］。人工智能的发展与计算机网络技术的发展是密切相关的，两者可以相互影响，相互促进，而将人工智能应用到计算机网络技术中，具有相当显著的优势:首先，人工智能可以完成对于不规则、不确定信息的有效处理，帮助人们更好的掌握系统资源的局部和整体状况，及时应对系统资源的变化，为用户提供可靠的信息支持;其次，人工智能具备较好的资源整合能力，可以实现网络资源的高度共享，其本身所具备的协作及网络管理能力可以有效提高计算机网络管理的效率和水平;然后，人工智能具备较好的学习和推理能力，将其应用到计算机网络管理中，能够提高信息处理的准确性及效率，结合记忆功能，可以构建相应的信息库来完成信息的收集、整合和处理，结合得到高级信息来进一步提升网络管理的层次。

3人工智能在计算机网络技术中的应用

计算机网络在信息化技术的带动下得到了广泛的普及，在人们的日常工作及生活中扮演着越发重要的角色。而与此同时，网络信息安全也成为了社会各界关注的热点问题。大数据的出现，不仅使得计算机网络中的数据量呈现出了几何递增的趋势，同时也进一步增大了数据的不规则性和不确定性，单纯依靠早期的计算机逻辑分析，并不能对数据的真实性做出准确判断，也无法从海量的数据中筛选出有用信息，在这种情况下，想要保证计算机网络信息安全，真正实现计算机网络的安全管理就变得非常困难。人工智能技术的应用，可以构建起完的智能化管理系统，完成对于数据的自动收集和整理分析，也能够及时对计算机网络运行中存在的故障做出诊断，通过自动处理实现网络的恢复。因此，将人工智能应用到计算机网络技术中，是非常必要的［2］。

3．1人工智能在计算机网络安全管理中的应用

在计算机网络安全管理中，人工智能的应用非常广泛，主要体现在以下三个方面:(1)智能防火墙系统:智能防火墙是利用人工智能技术构建的防火墙，因此与常规的防火墙在结构上存在的较大的差别，主要是基于智能识别技术，如统计、记忆、决策、概率等方法，对网络中的数据信息进行智能化识别和处理，不仅有效降低了数据匹配检查工作对于计算机内存的占用，而且可以更好的发现网络有害行为，对有害信息予以拦截，并且做好相应的访问限制。相比较传统的防御软件，智能防火墙系统在功能、安全性以及效率等方面有着非常明显的优势，可以有效的解决传统防御软件在运行中出现的拒绝服务共计等问题，对计算机病毒的传播以及黑客入侵等都有着可靠的防范能力。(2)反垃圾邮件系统:智能化的反垃圾邮件系统主要是在传统反垃圾邮件系统的基础上，引入了人工智能技术，并不只是单纯的对系统中的垃圾邮件进行清除，而是充分利用了人工智能技术的学习和记忆功能，在不影响用户体验以及用户信息安全的前提下，对所有发往用户邮件系统的邮件进行实时监测，对垃圾邮件进行分类并且提醒用户及时将之清除，有效规避了垃圾邮件带来的安全问题［3］。(3)入侵检测系统:入侵检测是对防火墙的一种补充，可以在防火墙无法完成对有害信息的完全过滤时，实现对入侵信息的检测和拦截。同时，入侵检测技术可以对拦截的入侵方式和病毒类型进行总结，建立相应的数据库，使得计算机在遭遇相同类型的入侵时，能够迅速做出反应。计算机网络入侵检测系统的正常运行直接影响着计算机网络资源的完整性、可靠性和安全性。入侵检测系统的基本原理，是对数据信息的采集、整理、分类和总结等进行智能化识别与检测，形成完整的报告，向用户反映计算机网络信息所处的安全状态。人工智能在入侵检测系统中的应用，主要集中在人工神经网络、专家系统以及模糊识别系统中。

3．2人工智能在计算机网络系统管理中的应用

人工智能在计算机网络管理和网络系统评价中的应用，需要与信息技术相互结合，以保证良好的管理效果。例如，运用人工职能技术中的问题求解技术或者专家知识库，可以完成对于计算机网路的综合管理。在计算机网络管理中，网络本身所具备的瞬变性以及动态性的特征，使得管理工作变得越发困难，要求管理的及时性。在这种情况下，传统的管理方法暴露出许多问题，计算机网络管理开始向着智能化的方向发展，以专家级决策及支持方法为例，其就是在人工智能的基础上产生和发展起来的，并且在计算机网络管理中得到了应用和普及。专家系统属于一种智能化的计算机程序，主要是通过对某一个专业领域中尽可能多的专家学者的理论知识和经验进行整理，经归纳总结后，形成相应的信息资源，存储到系统中，使得系统可以利用这些知识与经验，对相应的专业问题进行分析和解决，达到类似专家分析的效果。因此，在进行计算机网络管理以及系统评价的过程中，可以运用相应的专家系统实现，在提供工作效率和工作水平的同时，也能够在很大程度上节约管理成本［4］。

4结语

总而言之，伴随着信息技术的飞速发展，计算机网络在越来越多的行业和领域得到了普及，也面临着许多新的要求，需要能够为人们提供更加智能化、人性化的网络服务。对此，相关技术人员不仅需要加快对于计算机网络技术的开发和研究，还必须重视人工智能技术的完善，并将其应用到计算机网络的安全管理和系统评价中，推动计算机网络的智能化发展。

参考文献:

［1］熊英．人工智能及其在计算机网络技术中的应用［J］．技术与市场，2011，18(2):20．

［2］张彬．探讨人工智能在计算机网络技术中的应用［J］．软件，2012，33(11):265～266．

［3］李阳．人工智能及其在计算机网络技术中的运用［J］．通讯世界，2015(6):100．

人工智能学习报告范文第5篇

关键词:数据挖掘;用户偏好;考试系统;入侵检测

中图法分类号:TP274文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)22-6231-02

Survey on Data Mining Technology

WANG Wen

(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

Abstract: Data Mining technology is an important part of modern computer technology. Using Data Mining can solve many problems in artificial intelligence. In this article, the development and the principle of Data Mining are introduced. Some of the newly application of Data Mining are involved. This article also have the expects for the future development of Data Mining.

Key words: data mining; user preference; examination system; intrusion detection system

随着时代的发展,计算机科学在以飞快的速度前进着。在计算机科学的众多领域中,人工智能是最富有挑战性和创造性的一个领域。近几十年来,随着人工智能技术的日渐成熟,人们对人工智能的研究更加深入,对人工智能更加重视。科学界对于人工智能的重要性也已形成共识。

自进入21世纪以来,电子数据获取与计算机技术方面的不断发展以及网络的广泛普及与应用,人们日常生活中接收的数据和信息较以往正以飞快的速度增加,因而形成了独特的知识爆炸时代。就在最近几十年很多超大型数据库的产生使得整个社会发生着天翻地覆的变化,遍及银行存款、超级市场销售、粒子物理、天文学、化学、医学以及政府统计等领域。在这个数字化、信息化时代,这么大规模的数据库以及以后可能诞生的更大规模的数据库的数据管理问题将会是以后对数据处理的一个重要关注点。众多科技工作者共同关注的焦点集中在了如何从这些大型数据库中发现有用的、信息、模式以及如何实现有效的数据处理方法。因而“数据挖掘”(Data Mining) 的新领域逐渐走进了人们的事业,并且在人们的关注和不断研究下飞速发展,这是一个与统计学、人工智能、模式识别、机器学习、数据库技术以及高性能并行计算等领域都有很大相关的新学科,正是计算机学科的一个研究重点。

1 数据挖掘的一般过程

数据挖掘一般分为如下四个步骤(图1)。

1.1 数据预处理

收集和净化来自各种数据源或数据仓库的信息,并加以存储, 一般存于数据仓库中。

1.2 模型搜索

利用数据挖掘在数据库中匹配模型,这个搜索过程可以由系统自动执行,自下而上搜索原始数据以发现它们之间的某种联系;也可以进行用户交互,由分析人员发问,自顶向下寻找以验证假设的正确性。一个问题的搜索过程可能用到许多模型,如神经网络、基于规则的系统(决策树)、机器学习、基于实例的推理等。

1.3 评价输出结果

一般来说,数据挖掘的搜索过程需要反复多次,当分析人员评价输出结果后,它们可能会形成一些新的问题,或者要求对某一方面作更精细的查询,通过反复的搜索过程即可满足分析人员的这种需求。

1.4 生成报告

知识的发现过程可以由数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示等几个步骤组成。数据挖掘可以与用户或知识库交互,把用户关心的模式提交给广大用户,或作为新的知识存放在知识库中。

2 数据挖掘应用

2.1 数据挖掘在实现网站用户偏好度的应用

数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。使数据能够被更加高效的利用,对无用的数据加以摒弃,是数据挖掘技术最主要的实现形式,也是其最重要的应用方式。传统的数据库中的数据相对于Web的数据而言,其结构性很强,是完全结构化的数据,而半结构化则是Web上的数据最大特点。因而,面向单个数据仓库的数据挖掘较之面向Web的数据挖掘比要简单许多。据统计,网站上的绝大部分内容对绝大部分用户来说是无用的信息。事实是对于某个特定用户来说,其关心的内容仅是网站上极小部分的内容,而网站上提供的更多的内容对于这个用户来说是其不感兴趣的,并且过多的信息往往会掩盖有用的信息,使得用户的查询效率降低,并且对于网站也不是一件利事。

对于Web数据挖掘技术而言,半结构化数据源模型和半结构化数据模型的查询与集成问题是应当首要解决的问题。解决Web上的异构数据的集成与查询问题,有一个模型来清晰地描述Web上的数据是很必要的。因此,针对数据半结构化的Web数据的特点,寻找一个半结构化的数据模型至关重要。并且除此定义一个半结构化数据模型之外,一种半结构化模型抽取技术(自动地从现有数据中抽取半结构化模型的技术)也是应当提出的。因而半结构化模型和半结构化数据模型抽取技术是面向Web的数据挖掘实现的重要前提。

用户浏览网站上的内容时,他会被很的多因素影响,网页的外观,信息标题,网页链接以及个人的兴趣和习惯等等。我们可以设定合理的假设,建立他们之间的模型,利用以上提到的方法解决用户偏好度的问题。

2.2 数据挖掘在在线考试系统方面的应用

数据挖掘在在线考试系统方面的应用最主要体现在题库的构建,下面分别介绍题库的构建中数据挖掘的应用情况。

在设计数据库方面,数据库主要由题库、答案库和答案关键字库构成,题型库又涵括科目、题号、题型、题目、难度、分值等字段;答案库中包含科目、题号、分值、答案以及在同一题中有不同答案时应提供的不同答案序号等字段;答案关键字库中有题号、答案序号、权重和答案关键字。此后在将答案录入答案库。对于客观题而言,仅仅需要录入唯一的答案;但对于主观题而言,则需要尽量给出多个参考答案并将每个答案的关键字及其所对应的权值、答案序号输入答案关键字库。

通常有两类数据挖掘方法:①统计型,应用概率分析、相关性、聚类分析和判别分析等技术得以实现;②通过人工智能中的机器学习,经过训练以及学习输入大量的样品集,以得出需要的模式或参数。由于每一种方法都根据其特点都有其优势以及相应的引用领域,最后结果的质量和效果将受到数据挖掘技术选择的影响,采用多种技术结合的方法,其各自的优势可以达到互补的要求,从而实现最佳配置。下面介绍了两种数据挖掘方法: ①决策树算法:为每个问题的答案构造一个二叉树,每个分支或者是一个新的决策点,或者是一个叶子节点。在沿着决策树从上到下的遍历过程中,对每个问题的不同回答导致不同的分支,最后到达一个叶子节点,每个叶子节点都会对应确定的权值,通过对权值的计算判定得分;②模糊论方法:利用模糊集合理论,对实际问题进行模糊判断、模糊决策、模糊模式识别、模糊簇聚分析。由于主观题答案很灵活,答案不可能完全匹配,采用此方法将考生答案与答案库中的答案进行对照,以确定答案的正确度,从而更客观准确地评定主观题分数。

2.3 数据挖掘在网络入侵检测系统方面的应用

入侵检测就是通过运用一些分析方法对从各种渠道获得的反映网络状况和网络行为的数据进行分析、提炼,再根据分析结果对这些数据进行评价,从而能够识别出正常和异常的数据或者对潜在的新型入侵做出预测,以保证网络的安全运行。

基于分布式数据挖掘的入侵检测系统要对一个网段上的信息进行全面而细致的监测,同时在网络上多个点进行数据采集,如网关和特别需要保护的服务器等。整个系统构成分为本地分类器、规则学习模块和集中分类器三块基本构件。本地分类器负责对从网络上各个点采集到的数据通过预处理模块去除掉无效数据,并将原始数据处理成为以后进行数据挖掘算法可识别的格式,以实现对数据的初步检测和处理。本地分类器有2个输出:一个输出为分类数据,用于提交给规则学习模块,另外一个为数据摘要,用于提交给集中分类器。规则学习模块负责对标记过的分类数据进行深层次的数据挖掘,从而学习到新的知识。学习到的知识被直接录入到规则库中,这样保证了规则库可以根据网上的变化可以随时达到更新的需求。另外一种方式是通过规则学习模块实现人工训练系统,从而实现升级规则库的需求。最后将分布式数据挖掘的结果形成数据摘要发送给集中分类器,由集中分类器对各点数据摘要进行汇集,从而做出综合判断,达到有效地检测协同攻击的效果,最后将检测结果提交给决策模块。

3 结束语

数据挖掘技术是人工智能学科的一个重要分支,也是现代计算机科学的一个研究重点。现在基于数据挖掘技术的科研可以说是硕果累累,自从人工智能这个概念被提出来之后,其发展一直是计算机学科的热门而且其分支广而泛,都在不同的领域发挥着十分重要的作用。相信在计算机研究人员的不断努力下数据挖掘会在更多的方面服务人们,并且期待着新的理论的提出。

参考文献:

[1] 何克抗.建立题库的理论[M].长沙:国防科技大学出版社,1995.

[2] 刘波,段丽艳.一个基于Internet的通用题库系统的设计与实现[J].华南师范大学学报:自然科学版,2000(1):39-44.

[3] 王实,高文.数据挖掘中的聚类方法[J].计算机科学,2000,27(4):42-45.