人工智能课程总结

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人工智能课程总结范文第1篇

关键词：人工智能；案例式教学；兴趣引导教学法；问题驱动教学法

中图分类号： TP309 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）03-0599-02

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合性技术学科[1]，是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透、迅速发展且与人类生活密切相关的综合性新学科，其核心研究领域包括模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等等[2]。

语言信息处理是语言学与计算机科学交叉形成的一门新型学科，其课程体系以语言学、计算机应用、应用数学和认知科学为主干，研究内容是自然语言的自动化信息处理技术，是人类语言活动中信息成分的发现、提取、存储、加工与传输[3]。目前该方向的主要应用领域包括机器翻译、文献检索、信息提取、自然语言的人机接口等。由此可见，为语言信息处理专业开设人工智能课程是必须的。该文针对“人工智能”课程自身特点和语言信息处理专业研究生培养目标，并结合笔者多年来的教学经验，分别从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多个方面对该课程的教学改革进行了探索与研究。

1 以“精”“典”为基本要求的教学内容选择

“人工智能”课程的突出特点研究内容涉及面广而学时数较短（大部分高校的研究生专业安排的课程的时数在36到48学时之间）。因而授课时不能追求内容“大而全”，必须“精”，选择重点、核心基础知识进行学习，选择与专业方向最相关的“典”型应用领域进行重点详细介绍，使学生在有限的时间内学到最有用的知识。“人工智能”课程教学内容总体可以分为三大部分。

第一部分是基础理论知识，学习人工智能中知识的表示方式（谓词逻辑表示法、产生式知识表示法、框架表示法、语义网络表示法等）。语言信息处理专业学生本科专业背景不同（有文科，有理工科），所以该部分教学内容难点在于教学进度和难易程度的均衡。本部分内容可安排8～10学时。

第二部分是搜索与推理，对使用特定知识表示方式表达的知识和问题进行推导或搜索，得出相应结论或搜索结果。本部分安排10～12学时，重点在于启发式搜索。

第三部分是人工智能中的典型应用领域。对于该部分内容的选择要以学生专业为中心进行，选择与学生专业相关性较大的领域进行教学，以期能够有助于学生了解并掌握学术的主流发展趋势，从而能够更好地培养自身的科学素养和创新能力。本部分主要学习机器翻译、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、多Agent系统等。本部分安排18～36学时。

2 选择“最合适”的教材

教材是教师教和学生学的主要凭借，教材的好坏在很大程度上决定了教师能否成功“教”与学生能否顺利“学”。教材的选择要以教学对象的特点和教学目标为依据，选择最合适的教材。在广泛研读目前比较热门的人工智能教材的基础上，结合教学目标和教学对象的特点，选则清华大学出版社出版﹑蔡自兴和徐光祐编著的《人工智能及其应用》（第4版）[1]作为教材。该教材总体也可以分为三部分：第一部分论述了人工智能的三大技术， 即知识表示；第二部分论述推理及搜索； 第三部分论述人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比，增加了如本体论和非经典推理、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学等（非常适合笔者的教学对象）。

3 创新型人工智能课程教学方法

“人工智能”课程涉及的知识面广，既包括基础理论，也包括具体应用，即有抽象复杂的计算，也有繁杂的系统实现，为此，如何激发学生的学习兴趣并保持学生的学习兴趣是本课程教学的关键。此外，因为是研究生教学，所以更突出学生的主体地位，注重培养学生的学习兴趣、自主学习的意识和能力。为此，笔者主要采用了以下几种教学方法。

3.1 兴趣引导教学法

常言“兴趣是最好的老师”，如何培养学生对本门课程的学习兴趣，激发学生对本门课程的求知欲，是一门课程首要任务。

为了提高学生的学习兴趣，笔者在第一节课让学生观看美国科幻电影“机器人”的相关片断，通过机器人安德鲁非凡的创造能力、情感表达能力和自学习能力让学生更好地了解人工智能的目标、意义，激发学生探索人工智能的兴趣；在学习“博弈策略”及“极大极小分析法”时，笔者通过让学生来参与“一字棋”对决游戏说明博弈树的层次结构原理，通过“人机对弈”说明“α-β剪枝技术”引入的必要性；通过“啤酒与尿布”的故事说明数据挖掘技术在现实生活中的应用，让学生认识到人工智能并不是虚无抽象的学科，而与人们的生活息息相关，激发起学生用人工智能相关技术解决现实问题的兴趣。

3.2 问题驱动教学法

在讲授基础理论时，如“不确定性推理”、“数据挖掘”等这一类型内容抽象、算法复杂的知识时，采用了问题驱动式的教学方法。

教师首先提出与内容相关的若干问题，并为学生相关的资料或向学生提供找到问题的一些线索，让学生带着问题去思考、分析和讨论等方式来查找答案，主动获取知识，应用知识，教师在必须的时候还需给予一定的引导和帮助。如在讲授产生式知识表示法时，以“动物识别系统”问题原型，给出学生系统模型，让学生编写一个能够用来进行动物识别的应用程序。

此教学法很好地培养学生解决问题的能力，形成研究的态度，提高认知能力。

3.3 实践教学法

“实践是检验真理的唯一标准”。人工智能课程中，能够动手实践的知识一定要让实践。

在讲“专家系统”的构造步骤时，用“营养专家系统”为案例进行介绍，将该专家系统分解为一个个小的具体任务（如知识库构建、规则库的构建、界面设计等），并分配给不同的学生，学生按照专家系统的一般构造步骤去完成相应的任务，最终完成一个完善的系统，从而达到掌握专家系统构建的教学目标。

实践教学法可以提高学生分析、解决问题的能力和动手能力，并可以进一步加深对理论知识的理解。

3.4 案例教学法

案例教学法是将案例讨论的方法运用到课堂教学活动中去，教师根据课堂教学目标和教学内容的需要，通过设置一个具体的案例，引导学生参与分析、讨论、表达等活动，让学生在具体问题情境中积极思考、主动探索，以提高教与学的质量和效果，培养学生认识问题、分析问题和解决问题等综合能力的一种教学方法[4]。案例教学法中教师扮演设计者和激励者的角色，鼓励学生积极参与典型案例的讨论，重点掌握教学进程，引导学生思考，组织讨论研究，进行总结、归纳，同时教师也参与到学生共同研讨。不但可以发现自己的不足，也可以从学生那里可以了解到大量感性资料。该教学法有利于调动学生学习主动性，通过生动具体的案例介绍可以促进学生对知识的理解和实际应用。

人工智能授课中，对于产生式系统和自然语言理解系统的有关概念及系统构成技术，采用了案例教学法。

在介绍产生式系统时，我们以动物识别系统为案例进行介绍。案例教学通常可以分为3个步骤，即案例引入、案例分析和案例总结。案例引入过程介绍产生式的语法和语义、产生式系统的组成及工作原理后，通过屏幕演示动物识别系统的运行过程使得学生能够获得老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁七种动物的一些特征；案例分析阶段通过向学生展示使用Prolog编写的动物识别系统源程序，详细介绍设计思想以及实现过程。该过程是案例教学的关键，教师引导学生进行案例分析，之后由学生进行补充，师生共同讨论力求系统得以更完善；案例总结阶段由老师对学生的讨论情况进行总结，在总结讨论情况的基础上提出一些问题（例如如何进一步提高系统的效率？）。

在介绍自然语言理解系统时，以自然语言情报检索系统LUNAR[5]为例进行介绍。从LUNAR系统的词法分析、语义解释和问题回答三个阶段进行详细分析。经过案例引入、案例分析和案例总结三个阶段，使得学生对LUNAR系统的设计步骤、关键技术及设计思路有深入的了解。之后，要求学生写出案例分析书面过程，并完成课后作业“指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU”。

4 课程考核方式的改革

研究生教育以培养学生的能力和素质为主要目标。人工智能课程的考核方式也以此为目标，采用以考察理解应用为目的的论述题，或结课论文形式进行，同时注重平时考核。平时考核以学生查资料的能力、阅读相关文献即完成课后作业的情况为考核对象。

5 结束语

为了提高人工智能课的教学质量，根据课程及教学对象的特点，结合教学过程实际问题，采用了合适的教材，安排了合适的学时，在教学过程中综合各种教学方法的优点，并采用了适当的考核方式。教学结果表明，通过这些尝试，提高学生学习的兴趣和积极性，取得较好的教学效果，学生能够有意识地使用人工智能中的相关知识、思想来进行学术研究。

参考文献：

[1] 蔡自兴，徐光祐.人工智能及其应用——研究生用书[M]. 第3 版. 北京：清华大学出版社，2004.

[2] 廉师友.人工智能技术导论[M].西安：电子科技大学出版社， 2002.

人工智能课程总结范文第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。

人工智能课程总结范文第3篇

关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设

一研究背景

在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解决的关键问题

作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。

三研究内容

本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：

（一）实践教学的形式多样

可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。

（二）注重提高教师的教学及科研水平

在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。

（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地

企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。

（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设

以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。

四结语

本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。

参考文献

[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.

[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.

人工智能课程总结范文第4篇

关键词：人工智能；教育；新模式；改革；构想

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

人工智能课程总结范文第5篇

先说围棋：围棋如果目标是赢，俗手不俗手就不是判断依据，以前人的算力不足，只能借助模式识别能力来做模糊判断，但方法一模糊，判断的标准也就模糊了，所谓是否俗手的判断力，肯定有些对有些错，但会有大量的僵化的错误运用，最终导致鱼龙混杂……听听，像不像是在说中医！

再说人工智能：训练人工智能已经越来越像培养孩子了，你给他准备好他该上的课程(不是指死记硬背的内容，而是循序渐进的学习框架)，再给他足够的时间练习，持之以恒，孩子的能力一定会逐渐增长的。其实孩子学习不好，绝大多数不是智力问题，而是各种原因导致的情绪问题。机器恰恰不存在情绪问题，只要设计的课程体系对了(在人工智能里就是所谓神经网络)，练习足够充分(在人工智能里就是所谓深度学习)，就一定能掌握好新能力。但是，长辈切忌把自己以为对的方法或知识强灌给孩子，知识是否正确，是在系统引导下、在充分的实践中总结出来的，越人为干涉效果越差。

围棋这个例子说明，人类的能力是有局限性的，在对很多复杂事物的认识上，人类的知识可能根本就是不完备的，甚至有大量谬误，围棋只是一个简单的例子，对很多复杂系统的认识都是如此，比如社会，比如经济，比如企业管理，比如中医养生......

机器战胜人类选手，是围棋历史上的一小步，却是人类历史上的一大步，尤其是AlphaGo和李世石对弈的第二局，证明了机器已经不用靠等人类犯错来取胜了，人类不犯错也赢不了，说明机器对围棋本质的理解超越的人类。人类本来就很难理解到复杂事物的本质，该是人类在机器的帮助下更新对世间万事万物的理解的时候了。

而人工智能的优势在于，只要给定目的，通过自我完善，机器就能做得越来越好，最终成为真正的专家，听听，是不是有点儿进化论的味道？本来嘛，人那么万能的动物，不也是进化来的吗！

因此，AlphaGo战胜人类顶尖围棋选手的意义，不在于什么挑战了人类智力游戏的极限，也不在于未来会让多少人失业，不在于达到了机器超越人类智力的奇点，而在于它宣示着另一种奇点的到来--人类可以借助非人类的认知能力去理解复杂事物的本质规律了。

不过对于人这种总喜欢清楚地了解因果的动物来说，人工智能能通过做得比我们好的结果来说明它们掌握了复杂事物的规律，但它们却不能清楚地详细道出其中的因果，因为多因素的综合作用，即使你能预测结果，也无法清晰地表述因果，人不行，机器也不行。

所以虽然有了个强力的助手，却不能增进我们对事物的显现知识的了解，至少不是详细的了解，但却不妨碍我们把事情做得越来越好。当然，这没什么大不了的，其实我们早就生活在一个自己无法完全了解的世界里了，想想相对论，想想量子力学，想想大脑的认知结构，你真的掌握了相关的专业知识吗？你确信自己不只是在重复科学家们、课本里、甚至只是媒体上的观点而已吗？多数人之所以相信相对论是正确的，并不是自己能做出清晰的证明，而只是知道爱因斯坦被公认为20世纪最伟大的科学家，并因此对他的言论产生的信任甚至盲目崇拜吧。

未来，AlphaGo(阿法狗)和Watson之类的智能工具将无处不在，人类将进入人仗狗势的时代。我们将能借助人工智能总统回避掉满嘴跑火车的川普；我们将能借助人工智能总经理提升公司业绩，甚至做到基业长青；我们将能借助人工智能管家管理我们的生活，让我们专注于最富创造力、最能彰显人性的事情上。当然，前提是，你不光要会利用人工智能，和人工智能亲密合作，还要像信任爱因斯坦一样信任人工智能。