人工智能实践报告总结
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篇人工智能实践报告总结范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能实践报告总结范文第1篇
人工智能（Aritificial Intelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等；第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
（一） 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
（二） 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段；让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。
（三）提倡课堂辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验报告。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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人工智能实践报告总结范文第2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。
人工智能实践报告总结范文第3篇
刘佳辉
（河北大学 管理学院 唐山 063000）
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management
Liu Jiahui
(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)
ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.
Key words： Artificial intelligence Business management Enterprise Development
引言：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
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人工智能实践报告总结范文第4篇
关键词：埃博拉疫情；互联网；智能决策支持系统
埃博拉出血热是由埃博拉病毒（Ebola virus，EBV）引起的一种急性出血性传染病[1]，是人类目前已知最烈性的传染病之一，该病病死率最高可达90%[2]，随着大量人员频繁来往于中非之间，埃博拉疫情对于我国也构成了公共卫生意义上的威胁[3]，据WHO的报告[4]，截止到2014年8月19日，报告的病例数2240例，死亡1229例，且仍有继续蔓延之势。
1 研究目的
在信息技术突飞猛进的今天，为了更好地防控EBV的疫情，我们研究一种能预防埃博拉病毒疫情的智能决策支持系统。应运用智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System，IDSS），将先进的人工智能计算机技术与DSS技术结合起来，应用一个实际的Horn逻辑系统-PROLOG系统，建立具有智能知识获取功能的EBOV知识库，使其具有元推理、演绎能力和语义完整性维护功能，消除冗余、检查相容性，以便在知识消化和调节中达到自动知识获取之目的。而基于案例推理的研究，也包含人工智能的理论和技术，它可以确定新问题到底与哪些经验相似或应将以前的经验做什么调整，最后得出结论。这些工作将有利于推动EBOV疫情防御工作更好、更完善地实现决策和支持。
2 基本思路与方法
自1976年在非洲中部扎伊尔（现刚果民主共和国）和苏丹暴发流行后，已在非洲中部形成地方流行，主要包括乌干达、刚果、加蓬、苏丹、科特迪瓦、利比里亚、南非等国家于20世纪70年代在非洲首次发现，每每有类似的报道都会给人们带来恐慌，为此，本研究开发的智能决策支持系统将解决这一问题。见图1。
3 技术关键和主要技术指标
本系统采用了B/S架构，采用了MVC的设计模式，将数据层，逻辑层，表现层三层进行了分离。
3.1数据层-收集信息，建立MySQL 5.5知识库。运用MySQL是开源的成熟的关系型数据库软件。最大可以容纳百万级的数据量存储。根据埃博拉的几次大流行，人们总结出埃博拉病毒的临床症状[1]，收集信息数据，建立知识库。
3.2逻辑层-采用了JAVA语言和PROLOG语言相结合的方式消除冗余的算法和完整性约束实现。采用了JAVA语言和PROLOG语言相结合的方式，各取所长。利用了JAVA的一次编写，到处运行的特点，使系统能够运行在Windows，Linux甚至MacOS等多种平台上，利用PROLOG在人工智能方面的优势，通过turoProlog框架在Java环境中实现PROLOG。
3.3表现层-埃博拉病毒知识库中的案例推理 通过SpringMVC实现Ajax和HTML展现。由于采用B/S架构，所以，对客户端只需要通过浏览器便可以访问系统，不需要安装额外的客户端软件。在实际问题求解时，知识处理需要对非精确的数据和知识进行"非精确"处理。基于案例的推理（Case Base Reasing CBR）的工作原理就是人们的认知心理过程-假定人们总是利用已有的经验和知识来解决具有相似的新问题。它把知识工程的任务减少到特征的描述、术语定义、案例的收集与分类，并将增添新知识简化为案例库中增加新案例，从而获得埃博拉病毒知识库中的案例推理流程，见图2。
3.4埃博拉病毒知识库在知识消化中消除冗余的算法和完整性约束的实现。采用了JAVA语言和PROLOG语言相结合的方式以及知识消化的基本概念。 JavaEE的核心是EJB3.0，其提供了更兼便捷的企业级的应用框架。
总之，知识消化的作用就是假定已存在的知识库中的知识是正确的，不能被外部知识所修改，将适合用户意图的知识存贮到知识库中，而用户意图则由完整性约束来定义。
3.5基于JAVAEE的B/S架构在智能知识调节在埃博拉病毒知识库中的实现。如何从浩如烟海的信息中自动获取信息，从而更完善地构建具有智能化的埃博拉病毒知识库是人们要想解决的问题之一。这里介绍一种基于基于AVAEE的B/S架构学习框架，JavaEE的核心是EJB3.0，其提供了更加便捷的企业级的应用框架。在埃博拉病毒知识库中，此算法只要输入有限的事实就可得到一种理论输出。
3.5.1知识获取的概念知识获取就是在知识库中通过消化和调节收集知识。其中，归纳机制被看作是利用PROLOG在人工智能方面的优势，通过tuProlog框架在Java环境中实现PROLOG，它在知识获取中的作用是：生成适合用户意图的知识；修改已存在的知识（主要是规则和事实）；知识的自我组织。
3.5.2知识调节知识调节是知识获取的方法之一。知识调节前题是假定新的知识（规则）和事实是正确的，用新的知识去检验、修改知识库中已存在的知识。其作用是更新和修改知识库中已经存在的知识；消除冗余（取决于用户意图）；由于发现矛盾而恢复知识库。
EBV（K，[K/T]）：-true.
EBV（K，[K1/T]）：-EBV（K，T）.
谓词是EBV，它有两个变量，第一个变量是非表形式K，而第二个变量是表的形式L且其取数值范围为U，即L U，L是U的一个子集。可见，只要前一个变量是后一个变量中的成员，则前一个变量所表示的病症就是"埃博拉病毒病症"。
由图3可见，此智能知识获取系统正确地归纳出EBV谓词的规则描述。所以说此系统具有"归纳学习"的机器学习功能。另外，在子句生成测试系统的工作完成后，可删除原来用于帮助模型推理的一些事实和辅助信息，从而恢复知识库。
3.5.3基于案例推理（CBR）它是基于人们的认知心理过程-假定人们总是利用已有的经验和知识来解决具有相似的新问题。
一般来讲，一个典型案例包括的信息有：问题的描述P；问题环境的描述E；问题的求解描述O；问题解决方案S；专家评价V。所以案例是5元组C=（P，E，O，S，V）。在实践中，构造覆盖整个问题域的案例是不现实的，但要尽可能多地覆盖问题空间，如果CBR方法不能覆盖的部分要结合其他方法如基于规则（RBR）的方法来弥补。
综上所述，本系统利用人工智能的技术，简便快捷的让用户在短时间内，得到精准的"结果"。基于互联网的埃博拉疫情防御控制系统能对EBV疫情达到预演的目的，尽快了解其相关特性，从而制订出针对性的防御措施显得尤为重要。
参考文献：
[1]XU Li-li，QIN Chuan.Progress on Animal Models of Ebola Hemorrhagic Fever[J].CHINESE JOURNAL OF COMPARATIVE MEDICINE，2010，20（9）：67-71.
[2]Zhang Yawei.Ebola Hemorrhagic Fever an Animal Infectious disease[J].modern journal of animal husbandry and veterinary medicine，2014，10：37-40.
[3]江华，潘海霞，孙明伟，等.基于计算流行病学的埃博拉出血热的传播与爆发仿真研究[J].13-17.
人工智能实践报告总结范文第5篇
关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能
0引言
不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！
为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。
从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。
1基本模型
为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。
在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。
不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。
人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。
在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。
由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。
鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。
图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。
因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。
2基本方法
概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。
考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。
这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。
有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。
由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。
基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。
和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。
基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。
十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。
这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。
事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。
由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。
同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：
智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术
如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：
智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术
在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。
3基本课程
北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？
由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。
为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。
（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？
（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。
（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。
（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。
（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。
编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。
5结语
