人工智能基礎教學

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人工智能基礎教學范文第1篇

關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。

人工智能基礎教學范文第2篇

人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變教育教學。2020年2月26日，教育部在印發的《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》第24條“培養提升教師和學生的信息素養”中明確提出：完善義務教育階段課程設置，加強信息科技教育。建設普通高中人工智能樣板實驗室，保障中小學校具備開設人工智能課程的環境條件。開展人工智能相關教學與師資培訓，搭建區域間人工智能教學成果交流平臺。繼續推進中小學人工智能教育課程建設、應用與推廣工作。中小學人工智能教育課程包(初中版和高中版)和支持服務系統并推廣應用。

我校是青島市人工智能實驗學校。在工作中我們借助教研、教學平臺，積極推動人工智能課程開展和教師教研、集備工作，根據興趣導向、應用驅動，學用結合，強化實踐的原則，組建了實驗班，按照上級對于高中段開課部署每兩周開設1課時，開展人工智能教育教學工作。

在課堂上組織實驗班的學生觀看了人工智能的《開學第一課》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等內容，很有收獲。但是在觀看過程中發現很多的人工智能相關聯的知識，比如JAVA、大數據、Python、人工智能、物聯網、數據分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C語言、單片機、C++等解根本看不懂，發現自己的很多方面都需要補課，不然每次培訓老師講解的專業東西還是理解不了，這對于我們教師和學生都是一個難點。也斷斷續續參加了各種形式的培訓，和同仁們交流起來總體感覺是沒有系統化，特別是參加了祁榮斌博士組織的磨課，和同事們討論起來感覺層次太高，有些內容也是理解不了！學生和學生的學習和生活環境比較起來也存在地域差異性導致了學生接受人工智能相關教育程度深淺不一，而且面向高中生的課本難度很大，很希望能有個機會從零基礎開始系統化學習人工智能，這樣才能更好的教好學生，這一點線下交流的時候是很多老師的心聲，期望能在領導和專家的引領下實現。

通過斷斷續續的學習，比如Python基礎知識，由于實戰少，只能閱讀別人的文章里附帶的相關算法的實現代碼，這樣的學習效果不明顯。很多算法的實現，難以從代碼級去理解其設計思路；對于很多算法比如隨機森林，決策樹，SVM等常見算法，雖然看了相關文章很多遍但是還是一知半解的。

人工智能基礎教學范文第3篇

關鍵詞：人工智能；研究生教學；教學內容；啟發式教學

作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學計算機科學與工程學院，講師。（江蘇?鎮江?212003）

基金項目：本文系江蘇科技大學引進人才科研啟動項目（35301002）的研究成果。

中圖分類號：G643.2?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）28-0074-02

人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規律的一門學科，中心任務是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學科誕生以來，其研究成果已廣泛應用于政治、經濟、文化、教育等諸多領域，并對社會發展產生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發展成了高等院校信息類專業廣泛開設的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領域廣泛、內容抽象、實踐性強。[2]

目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學階段講授，前者注重學生對基本概念、基礎知識的掌握，并使其能應用所學知識進行簡單的開發實踐，而后者更加注重學生自主學習能力、創新能力以及科研能力的培養，因而二者的教學與培養目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養目標，并結合筆者多年來的教學經驗，分別從課程內容設定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。

一、“人工智能”課程教學內容的設計

“人工智能”課程的突出特點是研究領域過于廣泛，而學時數卻較短（據筆者了解，各高校相關研究生專業開設該課程的時數為32～48學時不等），因而在講授該課程時，追求授課內容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學內容，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。

鑒于大部分學生在本科階段已簡單學習過該課程，因此可適當減少基本概念和基礎知識的授課時數，如知識表示、知識推理及搜索技術等，這部分知識點只需安排共6～8學時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統（該技術興起于20世紀八九十年代，目前相關研究已很少見），可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數。課程的重點應放在新興且實用的人工智能技術上，如計算智能、機器學習、模式識別、數據挖掘、多Agent系統以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內容更新快且抽象，與實際應用聯系緊密，極有可能成為學生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學生了解并掌握學術的主流發展趨勢，從而能夠更好地培養自身的科學素養和創新能力。

當然，授課教師在實際授課過程中也應根據學科的研究進展，學生的基礎﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學內容作出調整，真正做到理論聯系實際、與時俱進。

二、精選“人工智能”課程教材

在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數十本人工智能教材，并結合我校研究生的特點，選定了由清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學習、詞法分析以及路徑規劃等很多新內容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規劃教材，輔有國家級精品課程建設網站，是一部經典的人工智能教材。

與此同時，筆者還為學生推薦了多本經典的參考書，如清華大學出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現代方法》（第3版）、科學出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數篇經典和最新的文獻，力求反映各相關領域的國內外研究現狀﹑發展趨勢以及存在的問題等，以供學生參考。

三﹑教學方法的改革

相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎、接受能力和求知欲，因而在教學過程中應避免傳統“填鴨式”的教學方法，要充分突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣以及自主學習的能力。為此，筆者結合該課程的特點，對教學方法進行了如下探索。

1.多樣化的教學手段

“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應用性強、內容抽象且學時數短，因此有必要充分發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，筆者精心設計了整套多媒體教學課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現給學生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現。課堂教學中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優點，改善了教學效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數視頻、機器人地震現場搜救視頻等，當講解相關專題時，作為應用實例為學生播放，充分吸引了學生的注意力，提升了他們的學習興趣。

2.啟發式的課堂教學

人工智能基礎教學范文第4篇

關鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構想

教育是著眼于未來的事業，教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展，我國已經開始將人工智能應用于教育領域，并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中，工程科學與臨床醫學不斷融合，相互進步。近幾年，隨著人工智能技術，機器人技術，虛擬與增強現實技術，3D打印技術與醫學不斷的融合發展，衍生出一系列的醫學診療技術，儀器，大大推進了醫學發展。從2013年到2017年，國務院、發改委、FAD連續發文，多次提及醫療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨，因此，為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。

一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況

智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科，研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。

智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論，對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術，應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密，學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時，由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下，缺乏必要的臨床經驗，因而學生不能很好的把握新技術的應用。

而國內相關人才缺口還非常大，目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫學教育的必要性探究

2.1技術進步對醫療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大，對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫生來說卻有負面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫學的進步也是非常困難的，因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。

上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術，對于大量的醫療數據進行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術，建立完備的醫療數據庫，幫助醫生進行診療。據調查，美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器，其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數據。

2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響

人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據，一方面加強了學生的感性認識，加強了對所學知識的理解和掌握，從而提高了教學質量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計，使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程，從而提高教學效率。正如前面所述例子，智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學生們的學習空間和時間，可極大地提高醫學學習效率和教學質量。

教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用，下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。

三、交叉醫學人才的培養

3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性

目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡，臨床醫生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產業界熱情高漲，卻未必能踩準點，所以產業界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫療資源緊張。目前，國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。

3.2醫學人才培養體系初步構想

據悉，目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育，旨在彌補上述缺口，相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程，應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學，電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識，充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練，具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。

人工智能基礎教學范文第5篇

關鍵詞：人工智能計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破，人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能，人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說，就是將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式，也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統，計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊，體現了教學系統開發的全部內容，擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用，具有極大的科研和應用價值，它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題，作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上，早在1982年，美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果，由此，掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前，醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用，從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中，并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類；專家運用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全是我們關心的重點，因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級AI通用和專用語言，和應用環境以及開發專用機器，而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強大的問題求解能力，它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述，而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干，有直接來自周圍世界的經驗，他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置，也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前，國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣，足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統，是一個多機器人協作自治系統，同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻：

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