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人工智能課程總結范文第1篇

關鍵詞：人工智能；案例式教學；興趣引導教學法；問題驅動教學法

中圖分類號： TP309 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）03-0599-02

人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的綜合性技術學科[1]，是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透、迅速發展且與人類生活密切相關的綜合性新學科，其核心研究領域包括模式識別、自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工神經網絡和專家系統等等[2]。

語言信息處理是語言學與計算機科學交叉形成的一門新型學科，其課程體系以語言學、計算機應用、應用數學和認知科學為主干，研究內容是自然語言的自動化信息處理技術，是人類語言活動中信息成分的發現、提取、存儲、加工與傳輸[3]。目前該方向的主要應用領域包括機器翻譯、文獻檢索、信息提取、自然語言的人機接口等。由此可見，為語言信息處理專業開設人工智能課程是必須的。該文針對“人工智能”課程自身特點和語言信息處理專業研究生培養目標，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。

1 以“精”“典”為基本要求的教學內容選擇

“人工智能”課程的突出特點研究內容涉及面廣而學時數較短（大部分高校的研究生專業安排的課程的時數在36到48學時之間）。因而授課時不能追求內容“大而全”，必須“精”，選擇重點、核心基礎知識進行學習，選擇與專業方向最相關的“典”型應用領域進行重點詳細介紹，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。“人工智能”課程教學內容總體可以分為三大部分。

第一部分是基礎理論知識，學習人工智能中知識的表示方式（謂詞邏輯表示法、產生式知識表示法、框架表示法、語義網絡表示法等）。語言信息處理專業學生本科專業背景不同（有文科，有理工科），所以該部分教學內容難點在于教學進度和難易程度的均衡。本部分內容可安排8～10學時。

第二部分是搜索與推理，對使用特定知識表示方式表達的知識和問題進行推導或搜索，得出相應結論或搜索結果。本部分安排10～12學時，重點在于啟發式搜索。

第三部分是人工智能中的典型應用領域。對于該部分內容的選擇要以學生專業為中心進行，選擇與學生專業相關性較大的領域進行教學，以期能夠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。本部分主要學習機器翻譯、機器學習、自然語言處理、數據挖掘、多Agent系統等。本部分安排18～36學時。

2 選擇“最合適”的教材

教材是教師教和學生學的主要憑借，教材的好壞在很大程度上決定了教師能否成功“教”與學生能否順利“學”。教材的選擇要以教學對象的特點和教學目標為依據，選擇最合適的教材。在廣泛研讀目前比較熱門的人工智能教材的基礎上，結合教學目標和教學對象的特點，選則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）[1]作為教材。該教材總體也可以分為三部分：第一部分論述了人工智能的三大技術， 即知識表示；第二部分論述推理及搜索； 第三部分論述人工智能的主要應用領域，包括專家系統、機器學習、自動規劃、分布式人工智能和自然語言理解等。與第三版本科生用書相比，增加了如本體論和非經典推理、決策樹學習和增強學習、詞法分析和語料庫語言學等（非常適合筆者的教學對象）。

3 創新型人工智能課程教學方法

“人工智能”課程涉及的知識面廣，既包括基礎理論，也包括具體應用，即有抽象復雜的計算，也有繁雜的系統實現，為此，如何激發學生的學習興趣并保持學生的學習興趣是本課程教學的關鍵。此外，因為是研究生教學，所以更突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣、自主學習的意識和能力。為此，筆者主要采用了以下幾種教學方法。

3.1 興趣引導教學法

常言“興趣是最好的老師”，如何培養學生對本門課程的學習興趣，激發學生對本門課程的求知欲，是一門課程首要任務。

為了提高學生的學習興趣，筆者在第一節課讓學生觀看美國科幻電影“機器人”的相關片斷，通過機器人安德魯非凡的創造能力、情感表達能力和自學習能力讓學生更好地了解人工智能的目標、意義，激發學生探索人工智能的興趣；在學習“博弈策略”及“極大極小分析法”時，筆者通過讓學生來參與“一字棋”對決游戲說明博弈樹的層次結構原理，通過“人機對弈”說明“α-β剪枝技術”引入的必要性；通過“啤酒與尿布”的故事說明數據挖掘技術在現實生活中的應用，讓學生認識到人工智能并不是虛無抽象的學科，而與人們的生活息息相關，激發起學生用人工智能相關技術解決現實問題的興趣。

3.2 問題驅動教學法

在講授基礎理論時，如“不確定性推理”、“數據挖掘”等這一類型內容抽象、算法復雜的知識時，采用了問題驅動式的教學方法。

教師首先提出與內容相關的若干問題，并為學生相關的資料或向學生提供找到問題的一些線索，讓學生帶著問題去思考、分析和討論等方式來查找答案，主動獲取知識，應用知識，教師在必須的時候還需給予一定的引導和幫助。如在講授產生式知識表示法時，以“動物識別系統”問題原型，給出學生系統模型，讓學生編寫一個能夠用來進行動物識別的應用程序。

此教學法很好地培養學生解決問題的能力，形成研究的態度，提高認知能力。

3.3 實踐教學法

“實踐是檢驗真理的唯一標準”。人工智能課程中，能夠動手實踐的知識一定要讓實踐。

在講“專家系統”的構造步驟時，用“營養專家系統”為案例進行介紹，將該專家系統分解為一個個小的具體任務（如知識庫構建、規則庫的構建、界面設計等），并分配給不同的學生，學生按照專家系統的一般構造步驟去完成相應的任務，最終完成一個完善的系統，從而達到掌握專家系統構建的教學目標。

實踐教學法可以提高學生分析、解決問題的能力和動手能力，并可以進一步加深對理論知識的理解。

3.4 案例教學法

案例教學法是將案例討論的方法運用到課堂教學活動中去，教師根據課堂教學目標和教學內容的需要，通過設置一個具體的案例，引導學生參與分析、討論、表達等活動，讓學生在具體問題情境中積極思考、主動探索，以提高教與學的質量和效果，培養學生認識問題、分析問題和解決問題等綜合能力的一種教學方法[4]。案例教學法中教師扮演設計者和激勵者的角色，鼓勵學生積極參與典型案例的討論，重點掌握教學進程，引導學生思考，組織討論研究，進行總結、歸納，同時教師也參與到學生共同研討。不但可以發現自己的不足，也可以從學生那里可以了解到大量感性資料。該教學法有利于調動學生學習主動性，通過生動具體的案例介紹可以促進學生對知識的理解和實際應用。

人工智能授課中，對于產生式系統和自然語言理解系統的有關概念及系統構成技術，采用了案例教學法。

在介紹產生式系統時，我們以動物識別系統為案例進行介紹。案例教學通常可以分為3個步驟，即案例引入、案例分析和案例總結。案例引入過程介紹產生式的語法和語義、產生式系統的組成及工作原理后，通過屏幕演示動物識別系統的運行過程使得學生能夠獲得老虎、金錢豹、斑馬、長頸鹿、鴕鳥、企鵝、信天翁七種動物的一些特征；案例分析階段通過向學生展示使用Prolog編寫的動物識別系統源程序，詳細介紹設計思想以及實現過程。該過程是案例教學的關鍵，教師引導學生進行案例分析，之后由學生進行補充，師生共同討論力求系統得以更完善；案例總結階段由老師對學生的討論情況進行總結，在總結討論情況的基礎上提出一些問題（例如如何進一步提高系統的效率？）。

在介紹自然語言理解系統時，以自然語言情報檢索系統LUNAR[5]為例進行介紹。從LUNAR系統的詞法分析、語義解釋和問題回答三個階段進行詳細分析。經過案例引入、案例分析和案例總結三個階段，使得學生對LUNAR系統的設計步驟、關鍵技術及設計思路有深入的了解。之后，要求學生寫出案例分析書面過程，并完成課后作業“指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU”。

4 課程考核方式的改革

研究生教育以培養學生的能力和素質為主要目標。人工智能課程的考核方式也以此為目標，采用以考察理解應用為目的的論述題，或結課論文形式進行，同時注重平時考核。平時考核以學生查資料的能力、閱讀相關文獻即完成課后作業的情況為考核對象。

5 結束語

為了提高人工智能課的教學質量，根據課程及教學對象的特點，結合教學過程實際問題，采用了合適的教材，安排了合適的學時，在教學過程中綜合各種教學方法的優點，并采用了適當的考核方式。教學結果表明，通過這些嘗試，提高學生學習的興趣和積極性，取得較好的教學效果，學生能夠有意識地使用人工智能中的相關知識、思想來進行學術研究。

參考文獻：

[1] 蔡自興，徐光祐.人工智能及其應用——研究生用書[M]. 第3 版. 北京：清華大學出版社，2004.

[2] 廉師友.人工智能技術導論[M].西安：電子科技大學出版社， 2002.

人工智能課程總結范文第2篇

關鍵詞：人工智能；教學內容；教學方法

中圖分類號：G642　文獻標識碼：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世紀五十年代后期興起的利用計算機模擬人類智能活動去求解問題的學科，與空間技術、原子能技術一起被譽為二十世紀三大科學技術成就，目前廣泛應用于專家系統、機器翻譯、語音識別、文字識別、計算機視覺、機器人、電子游戲等方面，已經成為計算機技術發展以及許多高新技術產品中的核心技術。

為了適應人工智能技術日益廣泛的需要，國內外高校普遍開設了“人工智能”方面的課程，特別是作為計算機方面專業的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動化專業本科生開設“智能控制”選修課，1996年為自動化、計算機、機械等專業本科生開設“人工智能導論”、“人工智能及其應用”課程。目前，我校軟件學院、信息學院、機電學院都開設了“人工智能導論”課程，已經成為計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其目的是使學生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學習和掌握人工智能的基本技術和前沿內容，拓寬知識面，啟發思路，為學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門性知識，提高學生應用開發軟件的能力和水平，為今后在相關領域的研究和應用奠定更為堅實的基礎。因此，建設好“人工智能導論”課程具有重要意義和很廣的受益面。

由于人工智能是交叉學科，涉及面廣、內容抽象、不易理解，學生往往有望而生畏的感覺，在教學過程中，老師教、學生學都比較吃力。為了更好地實現上述教學目標，提高本課程的教學質量，協調好教與學的雙邊關系，使學生由望而生畏的感覺，變為有用有趣的感覺，根據已有人工智能課程在教學與實踐方面的經驗和方法，結合“人工智能導論”課程的近幾年教學實踐，對課程的教學體系、教學內容、教學方法、教學手段、考核方式等方面進行了探索總結。

2　調整與優化教學體系和教學內容

“人工智能導論”是計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其研究領域及內容十分豐富，涉及的基礎面廣。因此如何選好教學內容，既能使學生了解本領域的概貌，又能適合學生的基礎，便于他們在有限的時間完成學習任務，是一件重要而又困難的事情。

進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們修訂了“人工智能導論”的教學大綱，對教學內容進一步優化和更新，極大充實了各個系統的內容。我們確定的教學內容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內容、主要研究領域及發展過程；第2部分是知識表示，推理和搜索技術，討論幾種常用的知識表示方法、推理技術(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應用研究領域，包括專家系統、自然語言理解、機器學習、人工神經網絡、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎理論，是人工智能的重要基礎，應該循序學習。第3部分是人工智能的應用，由于每個研究內容都相對獨立、自成體系且有其專門的學術著作研究、熱點，因此針對高等院校的本專科生來說，不必循序學習，而且結合專業特點可以選擇其中幾個研究領域。例如對自動化專業的學生來說，可以選擇專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等，同時可增加在自動控制領域的應用，包括專家控制、神經網絡控制和進化控制等熱點：而對計算機科學與技術專業來說，可以選擇專家系統、自然語言理解、機器學習等，并輔以動物識別系統、語音識別系統、智能機器人等實例。總之就是要把握課程性質和教學目的，調整本課程教學體系，優化教學內容，讓學生以有限的時間學到人工智能的基礎知識和基本方法。

另外，在選擇和確定教學內容時必須兼顧基礎知識和新興技術，注意與相關課程(如離散數學、數據結構、概率論、自動控制原理、Matlab系統仿真、面向對象的編程技術等)的鏈接，密切理論與實際的關系，通過課堂講授和課外訓練，注意學生能力培養，提高他們的學習效果和整體素質。

3　加強課程立體化建設和系列教材研究

在課程的立體化建設中，教材充當了地基的角色，所有的課程內容安排，無不體現出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎、實用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應用》課程教材導論部分概括性強，引人入勝；基礎部分系統全面，敘述深入淺出，循序漸進；應用部分密切理論與實際關系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎上，增加了證據理論、模糊推理、神經網絡等理論的一些典型應用，使學生能夠更深入地理解和應用這些理論；另一方面，又新增了自然語言理解及其應用內容，以適應目前計算機翻譯、人機自然語言交互等技術日益廣泛應用的需要。系列教材適應了人工智能導論新課程開設的需要，反映了人工智能學科的發展，為人工智能課程確立了基本框架，發揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本校“人工智能導論”課程教學用書的問題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進了該課程的普遍開設，推動人工智能學科的發展。

為了配合教材第二版的教學和自學，在已有教學經驗和教學成果積累的基礎上，制作了高質量的教學課件和完整的教學視頻錄像，并刻錄成光盤隨書供讀者使用；同時又研究與開發了網絡課程(http：//)，以更好地調動學生的學習興趣和主動性，促進本課程的教學改革。

包括主教材、電子教案、教學視頻錄像、網絡課程及教學資料庫等在內的課程立體化建設符合二十一世紀高校教學的要求，支持教師提高教學手段現代化的水平，更貼合學生的學習需求。

4　改革與創新教學模式和教學方法

在“人工智能導論”課程教學的過程中，我們積極探索教學新路，經過數年辛勤試驗，結合蔡自興教授等對人工智能課程的建設經驗，對課程的教學模式和教學方法進行了如下一些的改革與創新。

(1)通過多種途徑激發學生的學習興趣

“興趣是最好的老師”，“人工智能導論”課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。由于這是一門導論性前沿課程，一般來說，學生開始學習興趣很大。但是，當一些學生開始接觸到抽象概念和算法時，往往感到不易接受。我們通過各種途徑和方法，激發和培養學生的學習興趣。例如，鼓勵學生參與課堂討 論、布置讀書報告和課外實驗、以問題為導向的啟發式教學、專題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準備了模糊控制技術及其應用、智能機器人技術與應用、智能交通、BCI(腦機交互接口)等專題，以及智能調度軟件、語音識別系統、動物識別系統、足球機器人比賽、機器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內演示，使學生擴大了眼界，增加了感性知識，達到提高學生學習興趣的目的與效果。

(2)面向問題的啟發式教學

人工智能中的許多問題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學中，有意識的提出相關問題，提請學生思考，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進入教材中的解決方案，啟發學生求解這些問題，并進行分析和比較，從而強化了學生學習的主動意識和參與意識，提高了學生的學習積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時，提出“遺傳算法如何用于優化計算?”這一問題。針對該問題，先從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過一個簡單的例子，從特殊到一般地啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最終讓學生與教師一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。這樣，學生不但從中學習了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓練，取得很好的教學效果。

(3)課堂辯論與交互式教學

組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應用前景和其他比較等有爭議的問題。學生對這些問題展開了激烈的爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。例如，為了加深學生對智能機器人內涵的理解，我們組織了“機器智能能否超過人類智能”的辯論會。會前正反雙方結合本課程內容及其相關知識，認真進行準備；辯論會上正反雙方唇槍舌戰，激烈爭辯，氣氛熱烈。辯論后，學生余意未盡，討論熱情不減。無論是哪一方獲勝，都達到了預期的效果。教學中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問可鼓勵或指定學生提問，也可由學生自由地就某個知識點進行主題發言后老師點評等。

(4)個性化學習與因材施教

在本課程教學過程中注意對學生因材施教和個性化教學。例如，通過組織學生進行讀書報告的形式，鼓勵學生從多方面、多角度考慮問題，多提新穎思想，有意識地鼓勵優秀學生探討比較深層的內容，并輔導優秀學生將其成果以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。又如，在教學設計和實驗設計中，注意要求學習有余力和興趣的學生選作部分探索性、創新性的功課和實驗(選學內容，如模糊控制器的設計、進化控制等)，從而引導學生發揮個性優勢，達到因材施教的目的。同時注意分析學習較差的學生的具體困難，進行有針對性的指導。

(5)多媒體與網絡教學的使用

本課程在PPT演示文稿和網絡課程上，采用了大量的多媒體表現形式，如視頻、動畫、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識形象化，便于學生理解。例如，課內讓學生在線觀看涂曉媛博士的計算機動畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環境中不斷的適應進化構成演示等，有助于加深學生對所學知識的理解，促進教學水平的提高，激發了學生對課程的興趣，使學生創新意識得到增強。此外，隨教材附贈的教學光盤和開發的網絡課程(http：//)提供了學生課外自學用的高質量的電子課件、完整的教學視頻錄像、豐富的實驗和案例資料等，以更好地調動學生的學習興趣和主動性。

(7)理論與實踐結合

在教學內容安排上，注意理論聯系實際，適時布置一些人工智能實驗給學生進行課外練習。設計的課外實驗包括產生式系統實驗，歸結反演實驗，主觀Bayes推理網絡實驗，A搜索實驗，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統、兩車追趕模糊控制系統、神經網絡模式識別仿真、遺傳算法優化計算等實驗。通過實踐和參與，保持學習興趣，有助于學生對人工智能基本概念和難點的理解，掌握基本方法和技術，為從事智能系統應用開發打下基礎，從而達到教學目的。例如，我們組織學生參觀我們的研究生綜合自動化實驗室，觀看機器人臂取物、倒立擺控制、語音識別軟件、指紋識別軟件、智能調度軟件等演示，密切理論與實際的關系。

我們在教學改革實踐中探索的這些教學方法，有利于充分激勵學生的學習積極性和主動性，有利于鼓勵學生發揮獨立思考和創新思維，有利于多方位培養學生學習發現問題、分析問題和解決問題的能力。

5　運用多樣化的教學手段和考核方式

5.1　多樣化的教學手段

采用現代信息技術進行教學，構筑“人工智能導論”課程的現代教學模式，是本課程的主要特點之一。教學過程中采用了多媒體教學課件和網絡課程相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等，進行教學。采用的方法包括：

(1)抽象知識內容的多媒體表示

通過動畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程，包括機器人軌跡跟蹤、機器人臂取物、足球機器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段，以及智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件演示。

(2)通過PPT撰寫教案

精心編制PPT，組織好課件內容，做到圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解，便于教師講授。

(3)開發與應用網絡課程

“人工智能導論”網絡課程較好的實現了交互性、在一定程度上實現了學習過程的情景化。在交互性方面，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議。在情景化方面，采用了在線答疑形式，使得學習過程豐富有趣。

(4)先進實驗系統的觀摩與演示

利用我們的研究成果等有利條件，有針對性地對學生進行成果演示(包括智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件)，使學生知道學了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進一步誘導學生的學習興趣，鞏固了課堂所學知識，提高了教學質量。

教學效果通過上述先進的現代信息技術的應用，不僅極大地提高了學生的學習興趣和主動性，而且也取得很好的實際教學效果，提高教學質量。

5.2　作業、考試等教改舉措

(1)改革作業方式與方法

改變過去那種單純的書面習題作業，發展成為必須交給教師評閱的書面家庭作業、不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中上交作業通過網絡進行，教師批閱后的作業也通過網絡返回給學生，實現了作業呈交和返回的網絡化。

(2)改革考試方式與方法

如何對本課程的考試方式進行改革一直是我們探索的問題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10％)、平時正式作業成績(20％)和期末課程考試(70％)，進行綜合評分。期末考試有時采用綜合試題考試，出幾個大題目讓學生選擇其中幾個進行開卷筆試，當面交卷后評分；有時采用課外開卷論文結合或口試面試。最近，我們還對部分學生結合實驗或實際問題提問等進行考核。我們正進一步改革、試驗和探索，使考試成為衡量與培養創新能力，促進學生學習主動性和提高課程教學質量的重要環節。

人工智能課程總結范文第3篇

關鍵詞：應用型本科院校；人工智能；電子信息工程；專業建設

一研究背景

在發達國家，應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學（學院）聯盟創始單位，也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業，也要緊跟南京城市軟件建設發展方向，這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步，電子信息工程的應用也越來越廣泛，對人們的生活產生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業大都需要電子信息工程專業人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發，這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發和開放合作并舉，加快建立現代電子信息產業體系，為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發展戰略高度，人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命，大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中，使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術的成熟，使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用；在軍事領域，人工智能的運用更是已經爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統，已經在反恐作戰中屢立戰功，威力無比，作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術大發展的當下，終于在應用層面開始發光發熱，現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業的廣泛應用，是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前，基于人工智能學習背景下，軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解決的關鍵問題

作為應用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中，根據社會發展的需求，校企緊密結合，培養出復合型的，應用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣，人工智能真正的發展才剛剛興起，相關的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發展方向，有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程，比如人工智能原理，機器學習，深度學習等課程，將兩者有機融合，在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中，就不僅需要學生學好如模擬電子技術，數字電子技術，數字信號處理，單片機技術，C/C++程序設計等傳統的課程，打好基礎，還需要加強在數據挖掘，神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設，扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高，老師的教學水平也提出更高的要求。因此，如何加強此方面的師資專業培訓，是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養，不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風，還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機器人實驗室等，把電子信息工程專業中的電子器件技術，信號處理技術等應用于人臉識別，智能家居，機器人等熱門領域，根據學生的興趣愛好因材施教，提高學生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。

三研究內容

本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容，重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中，做到無縫結合，在培養模式上需要有一定的理論創新，以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎，形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設，在未來的專業發展規劃中，逐漸形成物聯網、智能家居、機器人，無人機，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業方向，增加學生的就業面，提高學生的就業層次，加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面：

（一）實踐教學的形式多樣

可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式，在扎實學生數學物理等理論的基礎上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中，通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面，提高學生的主動學習能力，動手實踐能力，創新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合，鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽，全國大學生智能設計競賽，中美創客大賽等賽事，以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時，讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊，并為學生按照不同的研究方向配備專業教師，以此讓學生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導師制制度，由相應的導師全程指導，開展科學研究，培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。

（二）注重提高教師的教學及科研水平

在努力提高學生學習能力的同時，注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中，指導學生參加相關的各種競賽，提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強師資團隊建設；通過鼓勵教師積極開設MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內外教學培訓，從多方面提高教師的教學水平。

（三）建立完善的校企合作制度，為學生提供相應的實習基地

企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平，也可以為學生提供就業機會，增強學生的實踐創新能力。

（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設

以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標，總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向，應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。

四結語

本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式，結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況，對原有的專業培養模式做了一定的理論創新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學，學生學習能力和教師教研技能培養，校企合作辦學，實驗室建設等方面進行了一系列的探討。

參考文獻

[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.

[2]葉全意,徐志國,吳杰,等.應用型本科院校電子信息類專業大學生科技創新能力培養[J].教育教學論壇,2016(46):93-94.

人工智能課程總結范文第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。

人工智能課程總結范文第5篇

先說圍棋：圍棋如果目標是贏，俗手不俗手就不是判斷依據，以前人的算力不足，只能借助模式識別能力來做模糊判斷，但方法一模糊，判斷的標準也就模糊了，所謂是否俗手的判斷力，肯定有些對有些錯，但會有大量的僵化的錯誤運用，最終導致魚龍混雜……聽聽，像不像是在說中醫！

再說人工智能：訓練人工智能已經越來越像培養孩子了，你給他準備好他該上的課程(不是指死記硬背的內容，而是循序漸進的學習框架)，再給他足夠的時間練習，持之以恒，孩子的能力一定會逐漸增長的。其實孩子學習不好，絕大多數不是智力問題，而是各種原因導致的情緒問題。機器恰恰不存在情緒問題，只要設計的課程體系對了(在人工智能里就是所謂神經網絡)，練習足夠充分(在人工智能里就是所謂深度學習)，就一定能掌握好新能力。但是，長輩切忌把自己以為對的方法或知識強灌給孩子，知識是否正確，是在系統引導下、在充分的實踐中總結出來的，越人為干涉效果越差。

圍棋這個例子說明，人類的能力是有局限性的，在對很多復雜事物的認識上，人類的知識可能根本就是不完備的，甚至有大量謬誤，圍棋只是一個簡單的例子，對很多復雜系統的認識都是如此，比如社會，比如經濟，比如企業管理，比如中醫養生......

機器戰勝人類選手，是圍棋歷史上的一小步，卻是人類歷史上的一大步，尤其是AlphaGo和李世石對弈的第二局，證明了機器已經不用靠等人類犯錯來取勝了，人類不犯錯也贏不了，說明機器對圍棋本質的理解超越的人類。人類本來就很難理解到復雜事物的本質，該是人類在機器的幫助下更新對世間萬事萬物的理解的時候了。

而人工智能的優勢在于，只要給定目的，通過自我完善，機器就能做得越來越好，最終成為真正的專家，聽聽，是不是有點兒進化論的味道？本來嘛，人那么萬能的動物，不也是進化來的嗎！

因此，AlphaGo戰勝人類頂尖圍棋選手的意義，不在于什么挑戰了人類智力游戲的極限，也不在于未來會讓多少人失業，不在于達到了機器超越人類智力的奇點，而在于它宣示著另一種奇點的到來--人類可以借助非人類的認知能力去理解復雜事物的本質規律了。

不過對于人這種總喜歡清楚地了解因果的動物來說，人工智能能通過做得比我們好的結果來說明它們掌握了復雜事物的規律，但它們卻不能清楚地詳細道出其中的因果，因為多因素的綜合作用，即使你能預測結果，也無法清晰地表述因果，人不行，機器也不行。

所以雖然有了個強力的助手，卻不能增進我們對事物的顯現知識的了解，至少不是詳細的了解，但卻不妨礙我們把事情做得越來越好。當然，這沒什么大不了的，其實我們早就生活在一個自己無法完全了解的世界里了，想想相對論，想想量子力學，想想大腦的認知結構，你真的掌握了相關的專業知識嗎？你確信自己不只是在重復科學家們、課本里、甚至只是媒體上的觀點而已嗎？多數人之所以相信相對論是正確的，并不是自己能做出清晰的證明，而只是知道愛因斯坦被公認為20世紀最偉大的科學家，并因此對他的言論產生的信任甚至盲目崇拜吧。

未來，AlphaGo(阿法狗)和Watson之類的智能工具將無處不在，人類將進入人仗狗勢的時代。我們將能借助人工智能總統回避掉滿嘴跑火車的川普；我們將能借助人工智能總經理提升公司業績，甚至做到基業長青；我們將能借助人工智能管家管理我們的生活，讓我們專注于最富創造力、最能彰顯人性的事情上。當然，前提是，你不光要會利用人工智能，和人工智能親密合作，還要像信任愛因斯坦一樣信任人工智能。