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爱心小猪
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Cupnightsky

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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ,欢迎阅读!

对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,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》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

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

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

[2]路小英,周桂红,赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2007,9(4):66-68.

[3]马建斌,李阅历,高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报:农林教育版,2011,13(3):330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息,2011,(7):541.

[5]张廷,杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学,2009(11):133-134.

本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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冷月无痕MNG

人工智能来临,有人在担忧失业,有人在憧憬未来,有人在发掘行业机会,也有人在研究围棋。在讨论这些之前,也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了,那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情,需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人(汉朝人)穿越到公元1600年(明朝),尽管跨越了1600年,但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张,只不过换了几个王朝,依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国,看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去,这个人可能直接被吓尿了,这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年,听说一颗炸弹可以夷平一座城市,这个人可能直接吓傻了,130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢?这个人会不会被吓哭呢?如果35年前的人,几乎完全无法想象互联网时代的生活,那么人类文明进入指数发展的今天,我们怎么能想象35年后的时代?超人工智能,则是35年后的统治者。首先,我们明确一下人工智能的分类:目前主流观点的分类是三种。弱人工智能:弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗,能够在围棋方面战胜人类,但你要问他李世石和柯洁谁更帅,他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑,看似聪明,其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能,所以在弱人工智能发展的时代,人类确实会迎来一批失业潮,也会发掘出很多新行业。强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰,都算是往强人工智能的探索,通过庞大的数据,帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来,人类会有很多新的乐趣,也会有很多新的道德观念。超人工智能:各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后,会不断加速学习,这个过程可能会产生自我意识,可能不会产生自我意识,唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高,这其中包括创造能力(阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现,普通手机版的围棋,电脑棋路其实就固定的几种)。我们距离超人工智能时代,到底有多远呢?首先是电脑的运算能力,电脑运算能力每两年就翻一倍,这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps,也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机,中国的天河二号,其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了,但是,按照目前电子设备的发展速度,我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能,目前有两种尝试让电脑变得智能,一种是做类脑研究。现在,我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑,这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元,听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了,蚂蚁的大脑也不远了,接着就是老鼠的大脑,到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程,让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据,让人工智能不断学习新的东西,并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力,可以进行几段连续的对话,可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多,但是这种能力的变化是一种质变。

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