人工智能宣讲总结(通用44篇)

人工智能宣讲总结 第1篇

关键词： 中学新课标 师范计算机本科教育 课程改革

随着中学信息技术教育的不断深入改革，无论是教学内容还是教学方法都已经发生了很大的变化。从教学内容上来看，信息技术新课程的教学模块主要由信息技术基础、算法与程序设计、多媒体技术应用、网络技术应用、数据管理技术和人工智能初步等六个模块组成。其中除了信息技术基础模块是必修外，其它均为选修模块。从教学方法上来看，采用了更加灵活多样的教学模式以改革传统的教学方式。这些变化和改革对高等学校计算机专业师范类的课程教学和学生的培养方式均产生了重大影响。

如何去调整高校计算机师范类专业的课程设置、教学计划以适应中学信息技术课程的改革和发展要求，如何去培养计算机师范类专业学生的信息技术的技能、改变他们的知识结构以胜任他们今后的教学工作要求，如何加强师范专业的课程建设以适应新课程的要求，如何改革计算机师范类专业的实践模式以使我们的师范生能在毕业后立足三尺讲台，我们从几个方面对这些问题做了研究，本文是研究成果的总结。

一、目前高等学校计算机师范类专业课程设置的现状和存在的主要问题

目前，大部分高校师范类计算机专业的课程设置都是按照以下模式来设置：参照计算机工科专业的设置，安排各种计算机专业课程，再加上教育学、心理学，以及教法课和师范技能课程。这种课程设置虽然基本上涵盖了中学新课程体系下的教学内容，但是本科教学中的内容较深，对中学教育的指导缺乏针对性。同时，一个不争的事实是因为信息学不作为升学的考试课程，所以信息学在中学和语数外理化等课程相比，处于次要的位置。而教学质量比较好的中学基本上都希望中学生在信息学奥赛上有较高的建树，或者希望信息学教师在教授课程的同时，能够管理所在学校的机房，维护所在学校的网站。计算机师范类本科教学的教学课程中，对各科的知识教育时间和花费的精力用力比较平均，没有特别的培训学生这几个用人单位实际需要的能力。

针对以上现状，我们在绵阳师范学院师范类计算机本科专业的学生中课程做了如下改革，同时在04级本科班中做了试点。

二、新课标下计算机本科教育课程改革的具体内容

1.中学新课程“网络技术应用”模块与计算机师范类专业相关课程的改革

在基本保留原来课程的情况下，加大网络编程，局域网组装与维护的教学力度。以中学校园网组建为案例，设计网络设备组装课程设计，具体安排以下教学内容：

（1）主干网及交换设备；

（2）校园网服务器；

（3）网络综合布线系统；

（4）网络操作系统的选择；

（5）网络软件；

（6）网络的配套设施；

（7）以为工具，具体设计网站。

2.中学新课程“多媒体技术应用”模块与计算机师范类专业相关课程的改革

在教学案例中，以中学的数理化知识点为素材，教会学生设计出中学课程中的多媒体课件，让本科学生具备调动中学生兴趣的能力。

3.中学新课程“算法与程序设计”模块与计算机师范类专业相关课程的改革

在教授本科生“算法与程序设计”的过程中，将课程内容作如下改革，以配合信息学奥赛比赛内容的要求。重点讲授算法的复杂性、基本算法（数论算法、高精度算法，最短路径、背包问题）、常用算法（递归、排序、查找、收索）、常用策略（筛选策略、归纳策略、分治策略、最优策略、穷举策略、回溯策略）。在讲授这些知识点的同时，选取往年的信息学奥赛试题给学生系统分析，以培养学生在此领域的能力，以便今后工作的时候能够辅导中学生。在实验课大纲设置的时候，尽量将以往的信息奥赛试题让学生编程序实现，以加深印象。

4.中学新课程“信息技术基础”模块与计算机师范类专业相关课程改革

课程内容设置安排如下：1.信息及信息技术基础知识，2.计算机网络与多媒体技术，3.中文版Windows XP操作系统的基本操作，4.中文版Word 2000文字处理软件，5.中文版Excel 2000电子表格软件，6.中文版PowerPoint 2000演示文稿制作软件，7.因特网的基本应用，8.中文版FrontPage 2000网页制作软件。在这些内容中对几个工具软件做详细介绍，并需要做出案例。

5.中学新课程“人工智能初步”模块与计算机师范类专业相关课程改革

课程设置以应用人工智能技术解决问题为主线，按照“知识表达与人工智能语言推理与专家系统问题求解”这一线索呈现学习内容。

三、教学改革方案在绵阳师范学院计2004级学生中运行情况：

对绵阳师范学院2004级计算机科学与技术（师范）80名本科学生进行了教学课程改革的试点，并对学生进行了调研，收集了学生的反馈意见。

从学生的反馈意见来看，学生对课程改革80%以上持肯定意见，提出的改进意见主要集中在教学方法的改进上。

2004级的学生于2008年7月毕业，我们对学生就业之后的情况进行了跟踪调查，80名毕业生有50名进入了各地的中学担任了教师工作，我们对这部分学生的表现情况向用人单位做了调查。

从用人单位反馈的意见可以看出，教学改革取得的成果得到了用人单位的认可。

人工智能宣讲总结 第2篇

人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。?

（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。?

（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。?

在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。?

我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。?

2 人工智能的教育及教学条件现状?

通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：?

（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。?

(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。?

（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。?

（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。?

相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：?

（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。?

（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。?

(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。?

3 人工智能教学方法及手段的改革?

针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：?

（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。?

(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。?

(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。?

(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。?

另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。?

根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。?

4 人工智能实践教学设计的探讨?

我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。?

参考文献：?

［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).?

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).?

人工智能宣讲总结 第3篇

【关键字】人工智能；课程改革；高中；信息技术；课程实施

【中图分类号】G420 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097 (2008) 10―0043―04

教育部在2003年颁布的高中信息技术新课程标准中，首次把“人工智能初步”设置为选修模块，与多媒体、网络、程序设计、数据库技术等一起列入信息技术课程体系[1]。此举曾被视作信息技术课程改革的亮点之一。然而，在如今高中信息技术新课改已经全面铺开之际，人工智能选修课程的推进仍然举步维艰，面临诸多困难和问题。

一 高中人工智能课程的现状分析

自2004年我国部分省级实验区开始推进高中新课程改革以来，信息技术课程改革已经开展了四年之久。从目前的总体情况来看，信息技术课程的基础模块与多媒体技术、网络技术、算法与程序设计三个选修模块的实施情况较好，而数据库技术与人工智能初步两个选修模块的推进情况相对不佳。特别是人工智能课程，至今在全国范围内正式开设该课程的学校寥寥可数，少数高中展开了一定的探索和实验，而大多数学校仍持有观望态度。以下分别从实施取向和实施层次的角度分析该课程的现状：

（1） 课程实施的取向

由于我国长期以来实行的是全国统一的课程与教材，按照统一规定执行教学计划，对学校和学生的评价也是按照统一标准与方式实施的，因此我国以往的课程实施基本上都采用了忠实观的取向[2]。本次新课改中信息技术课程的实施过程难免受到这种取向的影响。然而，新课程标准中对信息技术技术各个模块的具体实施并没有明确而详细的规定，从而使教师对包括人工智能模块在内的课程实施缺乏长期惯于依赖的参照和依据，增加了课程实施的难度，造成部分模块的课程难以开设的情况。

（2） 课程实施的层次

课程实施包括五个层面的变化，即教材的改变、组织方式的改变、角色和行为的改变、知识与理解的改变、价值的内化[3]。目前高中人工智能课程在教材改变的层面已经做出了一定的努力。在课程标准的指导下，现已出版的五套教材在体例、版面、学习活动、评价等方面进行了多样化的设计，基本上贯彻了新课标所倡导的课程目标和理念。在组织方式的层次，少数已经开设人工智能课程的学校结合学生的兴趣与学校的实际情况，有针对性地开展了课程的组织。然而，仍然有一些地区或学校不愿或不习惯打破原有的课程组织方式，而是采用硬性规定的方式，人为指定两三门课程，将选修变为必修，限制学生的自由选择，依然维持原有的固定班级授课的形式。教材的改变仅仅是课程实施的开始，在组织方式、角色或行为、知识与理解、价值等层次，大部分学校还未发生变化或变化还很小。

（3） 课程实施的典型个案

目前国内开展人工智能课程教学或实验的典型学校如表1所示。总体来看，这两所学校都地处东南沿海地区，且学校本身比较积极参与高中新课改的实践探索，属于“敢于吃螃蟹”的类型。考虑到课程本身的要求较高，两所学校都选取了基础较好的学生开展教学。到目前为止，两所学校均已开展了三期的教学或实验探索，任课教师及时总结教学心得体会，并在相关教学刊物或课程研修活动中与广大一线教师分享教学经验。

二 高中人工智能课程的影响因素

根据Snyder的研究，可以把课程实施的影响因素归纳为四个方面：课程改革自身的性质、校区的整体情况、学校的水平以及外部环境[4]。结合高中人工智能课程的现状，本文分别从以上四个方面来探讨影响该课程的主要因素。

（1） 课改自身的性质

课程改革本身的性质是影响课程实施的第一要素。它包括课程改革的必要性及其相关性、改革方案的清晰程度、改革内容的复杂性以及改革方案的质量与实用性。结合信息技术新课程改革的相关调查研究，广大信息技术教师和教研人员对课改的必要性应该认识得比较到位，然而他们对信息技术课程中是否有必要单独开设人工智能模块存有疑惑。其次，不少教师对课程改革方案（课程标准）的认识并不是非常清晰。他们认为新课程标准中的教学理念、实施建议等内容相对抽象，不易把握和理解，缺乏具体的针对性，可操作性不强。再次，人工智能课程的实用性相比其他模块并不明显，课程内容也相对难度较高。这些因素造成课程设置的必要性不强、实施难度大、实用性不高，直接影响人工智能课程在学校的顺利设置。

（2） 校区的整体情况

校区的整体情况主要包括地区的适应性、地方管理部门的支持、教学队伍的培养、教学研讨和交流等等。各地区对课程改革的需要程度会直接影响人们实施课程的积极性和主动性。我国东西部地区的学校对课程改革的需求程度不同，从而造成了课程实施的地区差别。从目前开设人工智能课程或教学实验的学校来看，均分布于东南沿海较为发达的地区。这些学校的共同特点是基础条件较好，对课程改革的积极性高，敢于进行教学尝试和革新。此外，地方管理部分的支持对课程实施也有很大影响，如广东省为了推动信息技术课程改革，专门出台了关于课程标准的教学指导意见[5]。其中强调“要特别注意人工智能初步”，并针对人工智能课程提供了较为具体的教学建议，从而促使该省出现了全国最早正式开设人工智能课程的学校。师资队伍也是影响课程的因素之一。目前大多数高中缺乏熟悉人工智能课程内容和教学方法的专业教师，使得学校无法开设该课程。因此，有关人工智能课程的研讨和学习交流显得尤为重要，然而目前这些方面的活动总体上相对缺乏。

（3） 学校的水平

学校水平对课程实施的影响因素包括校长的作用、教师的个人特征和教师集体的行为取向。学校是课程改革的基本单位，校长和教师是学校课程改革的动因。校长对课改理念的理解，以及对课改的支持、参与程度都会影响课程的顺利实施。校长通常会根据上级主管部门的意见，结合本校的实际情况，权衡课程改革可能对学校形成的各种影响。在高考的影响下，信息技术课程在高中各科中长期存在地位“低人一等”的现象，甚至出现课时常被“侵占”的现象。如果校长对信息技术课程本身不重视，那么要求学校开设人工智能选修课无疑是一种奢望。此外，一所学校教师个人和集体的改革意识的强弱也会影响课程的实施。从人工智能课程的现状来看，恰好印证了这一点：改革意识强的教师个人或教研组即使没有上级的硬性指令，也能积极展开各选修模块的教学尝试和探索，并自觉地从教学者成长为研究者，而思想保守的学校即使具备了课程实施的基本条件，也不愿积极开设相关的选修课程，长期停留于课程的“忠实执行者”的层次。

（4） 外部环境

外部环境因素主要包括政府部门的重视、外部机构的支持以及社区与家长的协助。各国课程改革的经验表明，教育行政部门和相关机构的态度在很大程度上影响到新课程的顺利实施。特别是我国长期以来受到前苏联教育模式的影响，课程改革通常是自上而下的模式，新课程的实施主要依靠各级政府教育行政部门的政策和指令的推动。本次新课程改革同样继承了这一模式，但是整个教育体制和评价体系未能及时进行相应的调整，因此在某些方面造成各级教育部门的政策抵触，出现“上有政策、下有对策”的情况。此外，社区与家长对新课改的认识和态度也影响到人工智能课程的实施。研究表明，社区与家长更加关心的是新课改是否有助于提高学生的学业成绩，是否会给学生造成更大的负担，而对学生能力的全面发展和个性的培养则是其次的考虑。因此，要使社区与家长认识和了解课程改革的意义和目标，引导其关心新课程、支持新课程才能更好的促进新课改的健康发展，进而才可能使得包括人工智能在内的高中各科选修模块得以全面开设与实施。

三 高中人工智能课程的反思

通过调查访谈以及与相关授课教师的交流，笔者了解到高中人工智能课程的教学情况和教师的经验体会。总体来说，该课程的推进情况不如预期理想，需要从课程的设计、管理、教学以及评价等方面进行反思。

（1） 课程设计

本次高中信息技术课程改革将原来的一门课程分解为1个必修模块和5个选修模块，从而给学生提供多样化的选择。“人工智能初步”选修模块是作为智能信息技术处理专题设置的，以反映信息技术学科的发展趋势，体现教育的时代性要求。课程设置的目的在于使学生在技术掌握与使用的过程中，逐渐领会信息技术在现代社会中的应用以及对科学技术和人类发展的深远意义[6]。然而，以上的描述更多是该模块的隐性价值，相比其他模块该课程的显性价值并不是很直观。而一线的信息技术教师较多关注的是该课程的显性价值：课程能给学生带来些什么？学生的实践能力能否有较大提高？教师们在没有找到一个合理的价值依托之前，一般不会贸然开课。这一点值得课程设计者和教研人员的深刻思考。

通过网络问卷调查，不少教师认为人工智能课程在高中开设是有一定必要性的[7]，但并不意味着所有的学生都需要学习该课程。课程应面向对人工智能有一定兴趣的学习者，且最好有一定的基础。事实上，相对于其他选修模块，选择人工智能课程的学生并不是很多。因此，结合我国目前的情况，可以考虑优先在发达地区条件较好的部分学校开设，再进一步利用其示范作用，以点带面，逐步铺开培训、指导、交流的规模和影响面，积极稳妥地推进高中人工智能课程的建设。

（2） 课程管理

课程的有效管理有助于提高课程实施的质量。上个世纪90年代以来，我国的中小学课程由原来的中央集权管理体制逐步转变为国家、地方、学校的三级管理体制。国家负责课程的总体规划，省级教育部门结合本地区实际制定课程计划或实施方案，而学校也将有权根据学校传统或学生兴趣开发适合本校的课程。目前人工智能课程虽然已被列入国家课程标准，但在地方管理层面并未得到应有的认可。部分地区考虑到高考因素，直接将人工智能模块排除在学生的选择范围之外，无疑成为阻碍该课程顺利实施的一个重要原因。

目前我国高中了解熟悉人工智能教学内容、方法的教师十分缺乏，相关教育主管部门需加强该课程的师资培养，邀请教材编写人员和相关专家，积极开展各级培训、研讨和交流活动，以务实的态度来听取学科教师的意见，为他们提供一些明确的、可操作的指导和建议。也可以开展优秀教学案例的征集和评奖，通过公开课的观摩和点评活动，或吸纳中学教师参与有关课程改革和教学研究的课题，以此提高教师参与改革的积极性。此外，国内高等师范院校信息技术相关专业应该对新课改作出及时的反应，针对高中信息技术各选修模块为师范生开设相关的课程，为课改的成功实施提供后备师资力量的支持。

（3） 课程教学

从已开展的人工智能课程教学或实验情况来看，主要的教学体会包括：教学对象选取时要有针对性，不宜硬性指定，应结合学习者自己的兴趣和学习基础供其自由选择；由于课程的理论和技术的要求较高，不宜大量采用“讲授法”进行教学，应设计一些有挑战性的活动供学生实践；为保证教学进度有序进行，可通过课堂小测及时巩固所学内容；应提供良好的网络条件和计算机设备以支持课程教学和实践的顺利开展。

国外一些高校通过远程网络的手段与中学合作开展人工智能教学，加快了课程建设的步伐，并提高了教学质量。大学负责教学网站的建设维护，主持与中小学的讨论答疑，中学则负责课程教学的具体实施。文中个案也印证了这种做法的有效性：让一些致力于高中人工智能课程研究的高校和部分条件较好的中学建立共同体，协作推动课程的实施。一方面，高校研究人员能为中学提供教学指导建议、技术和资源的支持；另一方面，中学的教学实践也为高校进行课程教学研究提供了材料和依据。

（4） 课程评价

研究表明，评价目前已成为影响高中信息技术新课程实施的一个重要问题[8]。从本次课改的动因来看，针对我国现行教育体制下的高考选拔制度在很多方面呈现的弊端，新课改力图在一定程度上改变这一局面，努力使学习者能够真正获得全面的发展。但是，在目前情况下以高考为“指挥棒”的评价体系短期内仍然无法发生质的变化。高中新课改实施以来，部分省份相继将信息技术课程纳入了高考的范畴，以往信息技术课程不受重视的情况逐渐得到了一些改善。然而，高考是否解决信息技术课程评价问题的一剂良药，进而为人工智能课程的实施及其评价带来新的希望，目前仍是值得怀疑和思考的问题。特别是当前高考科目已经较多，再增加科目无疑会加重学习者的负担，且很容易回到应试教育的老路上。

其次，虽然新课程标准中提供了关于课程评价的建议，但是其中的内容仍然比较抽象，可操作性不够。如在信息技术课程标准的评价建议中，提倡评价主体的多元化，关注学生的个别差异，综合应用多种过程性评价方式，适当渗透表现性评价的理念，等等。这些内容从理念上来讲都是很好的，但是如何在教学实践中加以操作实施，对一线教师而言仍是不够明确和难以把握的问题。而且，信息技术课程的每个模块各有特色，然而课程标准并未就此提供专门的评价建议。因此，一套科学合理、适合人工智能课程的评价体系和方法仍需要教研人员在实践中不断摸索总结。

参考文献

[1] 教育部. 普通高中技术课程标准(实验) [S].北京:人民教育出版社,2003:9.

[2] 钟启泉. 课程论[M].北京:教育科学出版社,2007:207-214.

[3] Fullan, M. & Pomfret, A. Research on curriculum and instruction implementation [J]. Review of education research, 1997, 47(1).

[4] Snyder . & Zumwalt K. Curriculum implementation [M]. In Jackson P. W. (Ed).Handbook of Research on Curriculum. New York: Macmillan Publishing Company, 1992.

[5] 珠海教育信息网. 广东省普通高中信息技术课程标准教学指导意见 [DB/OL].

[6] 顾建军等.技术课程标准(实验)解读[M].武汉:北教育出版社,004:9.

人工智能宣讲总结 第4篇

【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用；优化

1引言

人工智能技术与大数据技术是新时期计算机网络技术快速发展的产物，在这一背景下，人工智能技术、大数据技术应用水平得到了很大提升，各个行业都需要将人工智能技术、大数据技术、计算机技术进行有效融合，积极探索先进技术的应用形式，明确计算机网络技术发展趋势，为技术研发控制工作的开展提供支持，满足计算机网络技术的科学发展需求。基于此，文章阐述了人工智能技术的相关内容，介绍了人工智能在计算机网络技术中的应用，总结了实践应用及优化措施。

2人工智能技术概述

人工智能技术将计算机科学、心理学、生理学、语言学等进行了有效融合，这项技术赋予了机器人工智能功能，机器可以针对复杂、危险的工作进行有效处理，既能够提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技术呈现出综合性特点，为计算机科学技术的进步、发展提供了技术支持，技术人员需要将人工智能技术作为核心，针对数值计算、问题求解进行优化，可以将其发展成知识处理，人工智能还可以处理各项不确定信息，加深对系统资源状态的实时了解、追踪，以获取更多有效的信息内容，向用户提供更多的信息。人工智能技术的写作能力比较强，能够针对很多资源、信息进行整合，用户可以共享、传输各项信息，根据多写作的分布式人工智能思想、网络管理，提高网络管理工作效率、效益。在网络智能化管理过程中，人工智能具有很大优势，具备很强的学习能力、推理能力，其在网络管理中的应用能够快速、准确处理各项信息，还具备记忆功能，可以存储更多信息，构建信息库，针对信息进行总结，产生高级的信息。

3计算机网络技术中人工智能应用现状

在科学技术的快速发展中，计算机网络涉及范围日益扩大，人工智能技术和计算机网络进行有效融合，人民群众越来越关注人工智能技术优势及发展。在日常工作、生活过程中，人们可以利用人工智能技术，有效地处理模糊信息，改善了传统计算机网络技术局限性的影响，人工智能技术还能够根据网络环境强化信息监控力度，提高工作的准确性。同时，人工智能技术能够确保各项管理工作的协调性，利用人工智能技术可以制定信息约束管理系统，配合人工智能技术全面监测各项网络信息，突出各个管理层相互协作的特征。现阶段，人工智能技术的应用范围更加广泛，并处于快速发展时期，在未来社会的发展中人工智能技术水平也将提升，为人民群众的生活、工作提供更多便利。

4人工智能在计算机网络技术中的应用

网络安全管理

在信息技术的快速发展中，网络安全管理是完善、探索过程中的关键管理工作，网络安全管理工作为提升网络技术应用提供了基础保障，通过确保网络技术应用安全，可以为生产工作的有效性提供支持。在这一背景下，技术人员利用大数据技术、人工智能技术，可以有效地规划网络安全管理工作要点，满足网络安全管理中的各项技术应用需求，其主要原因是大数据技术、人工智能技术的应用，有效地提升了网络安全管理系统的防护能力，为网络安全管理提供了防护保障。例如，在大数据时代，为了满足计算机网络技术、人工智能技术应用需求，应建立网络安全防护中的人工智能防护体系，可以将智能拦截防护技术、人工智能技术进行融合，组建技术控制中的核心防护网络体系，将其作为计算机网络技术传输的信息防护形式。另外，在网络安全管理过程中，利用人工智能技术、大数据技术，可以有效地整合网络安全防护体系，提升网络安全防护技术水平。

数据采集与分析

现阶段，在数据采集分析过程中，技术人员需要强化人工智能技术的应用，工作人员在应用计算机技术的过程中，会产生庞大的数据量，需要挖掘更多的数据，大数据时代信息逐渐呈现出多样性、数据总量大等特点，单纯地依赖传统技术采集数据压力相对较大，而利用人工智能技术可以有效地解决数据采集问题，科学、合理地采集、分析更多数据，有效地提升数据分析效率。

计算机网络系统管理及评价

为了满足大数据时代的多元化功能、服务需求，需要将计算机网络技术、人工智能技术进行融合。在计算机网络安全管理过程中，技术人员需要将人工智能渗透到计算机网络技术中，确保网络管理的安全性，其具备的问题求解技术、专家知识库能够促使计算机网络综合管理。现阶段，计算机网络呈现出瞬变性、动态性、复杂性特点，人工智能技术的应用可以将复杂的计算机网络综合管理进行简单化处理，为综合管理提供便利[2]。同时，以人工智能技术基础发展的专家决策、支持方法，已在信息系统管理中得到了有效应用，并取得了很大效果，专家系统可以自主吸收、总结专家的经验、知识，将更多的经验、知识录入系统中，针对系统知識进行完善，能够利用汇集的专家经验自主解决、处理更多相似问题。另外，人工智能技术在计算机网络管理、系统评价中的应用，可以有效地解决复杂工作。

5人工智能在计算机网络技术中的优化措施

提升人工智能的智能化程度

现阶段，技术人员需要强化人工智能技术研究力度，不断提升智能化水平，充分发挥出人工智能在计算机网络中的作用，为了提升人工智能技术的智能水平，需要针对场景、数据模拟效果进行强化，如人工智能技术的应用可以根据计算机网络技术特点，创新、优化人工智能系统。

政府与企业参与技术创新

人工智能技术属于高新技术，在应用、推广过程中，工作人员需要进行改革创新，政府、企业是人工智能技术的创新主体，对于政府部门来说，企业创新具有很大优势。政府部门需要根据人工智能技术研发相应的政策支持，营造良好的环境，在人工智能技术创新过程中，需要大量资金、优秀人才作为支持，政府部门需要发挥领导作用，鼓励企业进行创新，还需要加大资金投入力度，促使人工智能技术向高层次进行发展。

强化网络安全维护人工智能应用环境

人工智能在计算机网络技术中的应用，需要强化网络安全维护工作，促使人工智能技术更好地应用到计算机网络技术中，相关部门需要强化网络安全维护工作，营造良好的人工智能技术应用环境，重视信息泄露问题，确保各个部门放心使用人工智能技术，实现人工智能技术应用的预期效果[3]。

6结语

人工智能宣讲总结 第5篇

关键词：林业院校；人工智能；课程教学

1背景

近年来，随着“互联网+”的快速普及，互联网跨界融合创新模式进入林业领域，利用移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术推动信息化与林业深度融合，开启了智慧林业的大门。我国林业信息化、智能化建设逐步走上了有序、快步发展的轨道，取得了重要的进展。

2011―2013年，国家林业局先后开展了中国林业信息化体制机制研究和中国智慧林业发展规划研究，在此基础上出台了《国家林业局关于进一步加快林业信息化发展的指导意见》和《中国智慧林业发展指导意见》。2012―2013年，在深入研究的基础上，林业局编制了《中国林业物联网发展框架设计》，2016年3月正式了《“互联网+”林业行动计划》。

国家林业局制定的《中国智慧林业发展指导意见》指出，信息化、智能化在林业中的应用已经从零散的点的应用发展到融合的、全面的创新应用。随着现代信息技术的逐步应用，能实现林业资源的实时、动态监测和管理，更透彻地感知生态环境状况、遏制生态危机，更深入地监测预警事件、支撑生态行动、预防生态灾害。

人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支。国际上，人工智能的研究已取得长足的进展；在国内，也呈现出极好的发展势头，人工智能已得到迅速的传播与发展，并促进了其他学科的发展。我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能的研究与学习，人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的庞大的、交叉的前沿学科。特别是经过近几十年的发展，智能技术及其应用已经成为各行业创新的重要生长点，其广泛的应用前景日趋明显，如智能机器人、智能化机器、智能化电器、智能化楼宇、智能化社区、智能化物流等，对人类生活的方方面面产生了重要的影响。

近年来，人工智能已经在智慧林业相关领域中得到了广泛应用，例如，在智能机器人的应用方面，已经有大量的嫁接机器人、水果采摘机器人、农药喷洒机器人、果实分检机器人等投入使用；在专家系统的应用方面，森林病虫害诊断专家系统、病虫预测预报专家系统、林产品生产管理专家系统、专家咨询和人员培训专家系统等也得到了广泛应用。

随着人工智能在智慧林业中的广泛应用，涉林企业和事业单位对智能型林业高技术人才的需求也在不断加大。为了适应市场对智能型人才的需求，自2003年起，国内诸多林业高等院校在计算机科学与技术专业本科阶段、林业相关专业的研究生阶段陆续开设人工智能课程，同时不断加大人工智能课程的比重，因此，人工智能课程教学对于林业院校显得越来越重要。

2林业院校人工智能课程教学现状

林业院校开设人工智能课程的专业不多，但有不断增加的趋势。以中南林业科技大学为例，该校计算机科学与技术本科专业自2003年起就开设了人工智能课程，所用教材一直是蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》；另外，面向部分专业的硕士和博士研究生开设了人工智能相关课程，如农业硕士的农业信息化领域研究生开设了人工智能技术，森林经理和森林培育两个专业的博士研究生开设了人工智能与专家系统。

针对计算机科学与技术本科专业，人工智能课程主要使用蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》教材施教，但由于课时数仅有32学时，关于人工智能的一些高级应用，如神经网络、专家系统、机器学习等，采用专题的形式组织教学。该专业没有设置实验学时，仅在理论课堂上演示了一些仿真软件，如BP神经网络仿真环境。

针对农业硕士的农业信息化领域研究生和森林经理及森林培育两个专业的博士研究生，教学计划安排的学时数为40学时，没有指定教材，仅给学生列了蔡自兴教授的《人工智能及其应用――研究生用书》等几本参考教材。课堂主要以专题的形式组织教学，每一讲除了相关的理论以外，还介绍一些工程实践应用的例子，让研究生能够了解这些人工智能算法如何在实际中得到具体应用。

3林业院校人工智能课程教学存在的问题

全国各高等院校的人工智能课程教学都或多或少地存在一些问题，林业院校更有区别于其他类型院校的显著特征，而且林业院校开设该课程教学相对较晚，因此林业院校的人工智能课程教学存在更多的问题。

（1）师资短缺。在林业院校，林学相关专业开设该课程往往由林学相关专业的教师主讲。这些非计算机相关专业的教师虽然曾从事过人工智能个别算法或领域研究，但不具备全面的人工智能相关专业知识，在讲授不熟悉的人工智能知识点时显得力不从心。

（2）教学内容专业性不强。人工智能是计算机科学的一个分支学科，一般的人工智能教材都比较适合计算机相关专业的学生使用，但是农业信息化、森林经理、森林培育等专业的学生不管是专业基础还是行业应用背景均与计算机类专业学生不同，如果我们仍然按普通的教材施教，教学内容就缺乏林科特色，显得专业性不强，无法吸引学生的听课兴趣。

（3）教学难度过大。林业院校涉林专业的学生一般只有计算机文化基础、C语言等简单的计算机课程基础，缺乏算法思想。而人工智能课程涉及很多高级、复杂的算法，不论从算法思想，还是从算法实现和算法应用，对非计算机类专业学生来说难度过大。因此，在教学内容和教学要求上要做一些取舍。

除此之外，还存在诸如缺少实验环节、教学手段单一、教学案例缺乏等其他普遍性问题。

4林业院校人工智能课程教学改革建议

通过分析林业院校人工智能课程教学存在的问题，结合自己近十余年来从事人工智能教学的经验，我们提出了一些改革建议。

（1）推行专题式教学，解决师资缺乏的问题。在师资缺乏的情况下，由一名教师完成整个人工智能课程教学比较困难，同时，可能有多名教师分别在人工智能的不同方面进行过深入研究。因此，可以将该课程按章节分成各个不同的模块，每一个模块设一个专题，如神经网络专题、专家系统专题、机器学习专题等，再由多名教师分别承担自己熟悉的专题进行讲授。这样既可以解决一位教师的知识不足，又可以让各位教师结合自己的科研将每一个熟悉的专题讲授得更加详细、更加有趣。

（2）教学内容与涉林专业紧密结合，解决专业性不强的问题。事实上，人工智能的各领域应用在林业行业都能找到对应的应用实例。例如，林果采摘机器人就是机器人在林业中的应用；林火识别和林木病虫害监测就是模式识别在林业中的应用；林火蔓延预测可以用到隐马尔科夫模型；PAID50专家系统平台就是专家系统在农林业中的应用典范等。因此，在教学过程中，我们可以考虑将人工智能知识与林业应用结合进行讲解，这样学生更容易接受也更乐意接受。更进一步，如果能够结合这些林业应用编写一本《人工智能及其林业应用》教材，将会更加适合涉林专业的学生学习这门课程。

（3）应用计算机仿真软件解决教学内容难度大的问题。非计算机类专业的学生计算机基础较差，编程能力不强，算法训练不足，对各种人工智能高级算法难以理解，更难以编程实现。针对这个实际问题，我们可以主动提供一些相关算法的计算机仿真软件，在课堂上通过演示这些仿真软件，让学生直观地理解算法，甚至能够通过仿真软件应用这些算法解决本专业相关的问题。例如可以开发如图1和图2所示的BP神经网络算法仿真软件，通过该仿真可以把神经网络的结构、训练时的权值偏差变化、训练过程中总误差的变化等信息完全呈现在学生面前，学生通过这个仿真过程就不难理解BP神经网络算法，甚至可以使用这个仿真软件来解决本专业相关的一些问题。

人工智能宣讲总结 第6篇

一、 研究领域

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、 各领域国内外研究现状(进展成果)

近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能(distributed ai，dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagent system，mas)两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能(puting intelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算(evolutionary putation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法(genetic algorithms)、进化策略(evolutionary strategies)和进化规划(evolutionary programming)。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命

人工生命(artificial life，alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”(life as it could be)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(life as we know it)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

三、 学了人工智能课程的收获

(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

四、 对人工智能研究的展望

对现代社会的影响有多大?工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

五、 对课程的建议

(1) 能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成

果中人工智能那些知识被应用。

(2) 多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》

系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

(3) 条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的

作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

(4) 课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些

新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

人工智能宣讲总结 第7篇

人工智能技术在我国农业生产中的应用比较少见，但某些科技发展快速的国家，已经实现了农机人工智能技术在农业生产中的应用。利如，美国研发的激光拖拉机，便可科学测定拖拉机的运行方向、所处位置等信息，并建立计算机数据库，根据精确的数据资料，制定土地种植方案，计算播种量、化肥量、农药量等。在人国智能技术的不断发展下，农业机械实现耕作、收获、施肥、喷药、采摘等全智能化，相信也是必然趋势[1]。

2机器人技术

机器人技术是计算机视觉技术、自动化控制技术、信息网络计算的完美融合，将机器人技术应用于农机机械生产中时，主要指利用机器人来完成农业的耕耘、喷药、施肥、除草、嫁接、采摘等工作。机器人技术可有效避免农业生产中农药、化肥等对人体的直接伤害，改善劳动力缺陷，改善农业作业质量，提高劳动生产率。虽然我国对于农机机器人技术的研究较晚，但也取得了一些成就，例如中国农业大学研发的自动插接技术，便可实现对农作物产品的旋切切贴的自动嫁接。

3农机技术推广在新农村建设中的重要作用

（1）农机化技术推广可满足农民群众的农业生产需求。我国虽属于农业生产大国，但农机生产技术受到经济、地域、环境等因素的影响，显得比较落后。这种现实条件下，决定了我国农机化技术需加强推广，只有农民均能充分掌握各种农机化技术的应用，才能保证农业生产效益，促进农村经济的快速增长。（2）农机科技成果的转变依赖于推广。农机科技在科研方面取得的成就，只有将其应用到农业生产中，才可充分地体现出该技术的价值。因此，加强农机化技术推广，深入农村，针对农机化技术为农民进行科学的试验、示范，便也是必然趋势。（3）农机技术产品的二次开发及完善需要依靠技术推广。农机化技术推广是一种将农业机械技术应用于实践中的过程，是对农机技术的再认识。通过不断实践，才能发现农机化技术的问题，并对农机问题进行针对性的改进、完善，便其更符合实际生产。此外，通过农机化技术推广，还可实时了解农民对农机化技术的改革要求，使农民在农机化技术的应用实践中，不断反馈问题、提出建议，帮助农机技术产品进行二次开发，使相应的技术更加科学、先进，更具操作性。

4农机技术在新农村建设中的推广措施

完善农机技术信息服务

我国农机化技术推广服务中心应该构建完善的农机化技术信息服务体系，该服务系统必须包括全国所有省市县的主导产业构架知识，并能根据各地主要栽培的农作物，在各个物候期遇到不同天气状况时提供科学、合理的农事操作建议。农民也可通过选择所在的地域、所关注的种植品种，来了解地域特点、天气状况等因素对农作物种植的影响，进一步获知相应的农业生产操作建设，以此来保证农业生产作业的可行性与合理性，进一步为促进社会主义新农村建设奠定坚实的基础（农机技术信息服务系统见图1）。

加大农机技术宣传力度

①各级领导应该充分意识到农机化技术推广对新农村建设起到的作用，并将农机化技术推广宣传工作列入到议事日程，与农机化重点工作一同研究、部署、推进、考核，使农机推广工作得以顺利开展。②为保证农机化技术宣传工作的连续性与有效性，需对各农机化技术推广单位及信息宣传人员明确宣传责任，同时落实奖励制度，对农机宣传工作做到每月一统计、半年一总结、全年一考核，针对完成宣传任务的单位或个人，给予奖励，以此来调动宣传人员的工作积极性，促进农机新技术在农村的推广与宣传。③农机化技术宣传时需围绕中心，突出主题，以保证农民能真正了解农机化技术应用的好处，进而积极、主动学习与应用农机新技术。④农机化技术推广宣传部门应该合理利用电视、报纸、网络、手机APP等多种渠道，宣传农机化技术应用的优势，使农民随时随地均可获得农机化技术信息，在不断宣传强化中，带动农民应用农机新技术的积极性[2]。

加强农机技术推广队伍建设

拥有一支专业、高水平的农机化技术推广队伍，是保证农机化技术推广工作开展的先决条件之一，因此，还需加强农机化技术推广队伍建设。可采取多种有效措施开展农机在职教育与技术培训，以此提高农机化技术推广人员的综合素质水平，使技术推广能够尽职尽责、受岗敬业，全面做好农机化技术推广工作。此外，农机推广队伍要适应新农村发展建设的要求，在工作中不断分析农机技术推广的变化，坚持理论与实际结合，创新推广手段，改进推广方法，使农民易于接受、乐于接受农机技术推广，从而推动农机化事业又快又好发展，为建设社会主义新农村起到保障作用。

优化农机设施设备

农机装备水平的高低，对现代农业技术的持续发展有着直接的影响，因此，把握高效农业生产过程的关键环节，优化农业机械装备也很重要。①应该通过增加政策扶持力度，为农民购置先进农机提供补贴，以此来调节农民应用农机技术的积极性；②加强农业基础设施建设，为发展现代农业提供物质基础，建立基地性、长期性、具有行业指导意义的机械化示范园区，以此来鼓励农民应用技术机械、新技术，进一步提高农业可持续发展能力，促进新农村建设。

5结束语

人工智能宣讲总结 第8篇

关键词：人工智能;技术；电气工程；自动化

0引言

人工智能技术模拟了人脑的工作方式，并且在机器设计中加以运用，通过机器劳动代替人类工作，大大减少了人类的工作量。人工智能技术是计算机技术的一个重要分支，其借助于计算机得以快速发展，并且在电气工程自动化控制中广泛应用，其在各个方面的表现都非常突出，比如：电气试验分析、电气系统运行以及信息处理等，人工智能技术的突出优点是计算速度快、精度高，因此，其未来的发展趋势较好。

1人工智能技术的概念

早在1956年就已经提出了人工智能概念，人工智能技术经过了60多年的发展，在相关研究领域上取得了巨大成就。人工智能技术涉及的领域非常广，几乎可以涉及到各个领域。人工智能技术主要采用三种控制方式，专家系统控制、神经网络控制和模糊控制，其研究范围涉及到了对机器的感知、思维和行为方面。人工智能技术能够体现出人类对机器的控制，使电气自动化控制显得更加完善，人工智能终究是以人的智能作为基础的，其不可能超过人的智慧，需要在人类的控制下才能够切实发挥作用，实现对电气设备的智能控制。人工智能技术的应用，在于由电气设备代替人类，去进行一些复杂的工作，提高工作效率的同时，可以确保工作精度.

2人工智能技术的优势分析

人工智能控制器应用在电气自动化中，能够确保数据估计的一致性，即便使用特殊的驱动器输入一些未知数据，人工智能控制器依然能够进行判断，然后准确评估。该优势特点是使用简便，这是与传统控制器相比，其主要优点，是对于一些没有经过专业技术训练的工作人员，也能够以实际的语言、信息和数据作为基础，对人工智能控制器进行快速操作。此外，能够根据实际速度、响应时间等参数信息，对自身进行及时调整，以便提高自身性能。在控制对象方面，还能够有效处理动态方程，对电气工程自动化控制对象进行精确掌握，在实际控制过程中，无需提前准备被控制对象的基本模型。最后，人工智能技术应用在电气自动化中可以使电气设备对变压器、线路等依赖性降低，能够最大限度减少人力和物力投入。

3人工智能技术在电气工程自动化中的应用评价

电气产品的优化设计

电气产品设计过程中，需要有机融合科学设计以及经验知识，才能够确保设计的产品更加科学实用。在计算机技术快速发展的背景下，电气产品设计采用人工智能技术，改变了传统设计方法，从人工设计向计算机辅助设计方式转变，使产品的设计周期大大缩短，提高了产品的设计质量，优化了产品性能。

电气设备的故障诊断

电气设备一旦出现故障，或者是相关实际问题就很难解决，甚至于很难查找和判断，但是人工智能技术，可以有效解决传统电气设备维护方面存在的不足，人工智能技术普遍应用于电机和发电机的故障诊断方面。电气设备经常出现一些未知故障，通常故障问题比较复杂，使用传统的诊断方法，不仅效率低下，而且效果不明显，但是，人工智能技术能够大大提高电气设备故障诊断效率，提高故障诊断精度，主要原因在于其有效结合了专家系统和模糊理论。

运行过程的智能控制

人工智能技术未来的发展前景一片看好，并且随着人们对自动化技术要求的提高，该项技术将在电气自动化中广泛应用。对电气设备进行控制需要综合运用各种专业知识，工作非常复杂，技术含量也很高。综合运用各种专业知识控制电气设备，要进行大量的数据计算和分析，应用人工智能技术可以将三种控制方式进行有效结合，例如：专家系统控制、模糊控制和神经网络控制。人工智能技术具有的突出优点是计算速度快、精度高，节省人力和物力资源。

4总结

综上所述，人工智能技术在电气工程控制中的得到广泛运用，提高了电气设备的运行效率，减小了电气设备工作存在的误差。人工智能技术在计算机技术快速发展的基础上得以快速发展，其涉及到的专业知识很广，技术含量较高，对其加以有效利用，不仅可以提高生产力，而且可以延长设备使用寿命，方便设备故障诊断，解决了传统电气设备故障诊断存在的问题，实现了电气设备运行方式的创新。

参考文献：

[1]QINJie,LINLiang-zhen,.ProgressofJournalAdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy[J].电工电能新技术,2009(02).

[2]刘建廷.浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J].科技致富向导,2014(21):188.

[3]张桂青,冯涛.可重构智能化电器硬件设计平台及其应用[J].电力自动化设备,2003(09).

[4]陈薇.人工智能在电气工程自动化中的应用分析[J].无线互联科技,2014(09):229.

人工智能宣讲总结 第9篇

关键词：电力系统；人工智能；运行

电力系统内部非常复杂，涉及到大量的数据和信息，人工管理不但费时费力，还容易出现差错。而人工智能技术却能够解决这些问题，在将来，我国的电力系统必定会往智能化、自动化的方向发展。

一、人工智能技术概述

人工智能技术集脑科学、神经学、信息技术为一体，目前广泛运用于多个领域，同时也是近年来科技领域的一个研究热点。它通过对人脑的原理和行为进行模仿，从而研制出一种自动化的机器，这种机器能分析、识别、发现问题。很多电力企业都运用了这种技术，它提高了电力运行的效率，减少了故障发生的机率，还节约了人力、物力、财力。同时，它也能解决电力系统中非常复杂的问题，比如非线性映射。不仅如此，它还被继电保护所应用。人工智能技术中的神经网络方法，通过采集大量的故障样本，使设备对故障有一定的印象。因此，在发生故障的时候，设备能够快速反应并且发出警报。

二、人工智能技术的种类

1.人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术中的一种，它的非线性问题非常复杂，这种技术主要是用在继电保护上，它是通过模仿人的神经系统而研制出来的。此外，人工神经网络还具有比较快的反应能力，能够及时对电力系统进行监控、评估等等。即便是发生了故障，它也能够进行快速的判断，并且对故障的距离、情况等一一进行探测。

2.智能模糊逻辑

智能模糊逻辑通过运用模糊理论，输入变量，建立数学模型，能够很好地对电力系统进行规划，并且诊断电力系统故障。如今，智能模糊逻辑已经成为了一种比较成熟和完善的人工智能技术，广泛应用于电力系统当中。

3.遗传算法

遗传算法的理论基础是数学模型，它通过借鉴自然遗传机制的随机搜索算法，从而对群体和个体之间的信息进行交换。一般情况下，电力系统中比较难的非线性问题都是采用遗传算法来解决。

4.混合技术

所谓的混合技术，就是将遗传算法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。

三、人工智能技术的特点

1.优点

（1）并行性。该技术具有高度的并行性，因为它的内部由多个简单处理单元组成，这些小单元虽然比较简单，但是处理能力却很高。不仅如此，这些小单元相组合，还能够处理并行活动，对信息的处理速度更是惊人。

（2）记忆性。人工智能技术也具有记忆性，因为它能够对信息进行记忆，然后将这些记忆信息存储在权值当中。从这些权值中就可以看出电力系统中的信息。另外，它还能对信息进行特征提取、特殊处理，给电力系统的工作带来了很大的方便。

（3）非线性全局作用。这种技术中的神经元能够接受其他神经元的输入，并且经过并行网络产生输出，从而对其他的神经元造成一定的影响。整个电力系统是相互制约、相互影响的，这样就可以达到非线性映射，从而表现出一种集体性的行为。

2.缺点

（1）需要较长训练时间。对于一些比较复杂的问题，遗传算法需要进行较长时间的训练。这是因为其学习的速率太慢。

（2）训练的难度较大。如果网络出现了故障，或者权值调得过大，就会使人工智能中的加权总和增加，从而导致导数非常小，而网络权值的调节过程也会随之而停顿。因此，训练的难度较大。

四、电力系统运行中人工智能的具体应用

电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。

1.人工神经网络在继电保护中的应用

过去的继电保护装置是运用的普通计算机，后来开始运用人工神经网络，因为这种技术比普通的计算机更加可靠和稳定。在运行过程中，人工神经网络的运行效率非常高，而且速度也很快，不仅如此，人工神经网络还可以实现精准度比较高的算法，从而更好地保护电力系统。

人工神经网络中又包括三个部分，这三个部分分别是前置信号处理子系统、故障区域判定子系统以及故障判定网络。在操作之前，先要对输电线路旁边的电流、电压信号进行处理，从而得到一些数据。之后再把故障的特征输入故障区域判定子系统当中，这样就可以判断系统的故障了。最后再使用第三部分的故障判定网络对故障的性质进行分析。

第一个部分是前置信号处理子系统，要采取合适频率来对继电保护中的电流、电压进行采集，收集到了故障样本之后再将其输入到处理信号的子网络当中，对其进行处理。最后再将刚才的电流、电压的特征进行输出。

第二个部分是故障区域判定子系统，这个系统能够对故障进行判定，用于快速判定故障发生的位置，从而对故障采取合理的解决措施。电力系统发生故障是不可避免的，系统运行了一段时间之后，难免会出现问题，比如金属故障、非线性故障、设备故障等等。

第三个部分是故障判定网络，这个部分会自动对发生的故障进行分析，它有三个层面和节点。必须在其中输入电力系统中的突变量，然后再对得到的这些值进行处理。

2.人工智能算法在电力系统运行中的应用

人工智能算法主要的原理是无功优化，通过无功优化，能够提高电力运行效率，使电力传输达到一个最佳的状态。

人工智能算法采取记忆指导搜索的办法来提高搜索速度，从而使全局达到最优的状态。它还有禁忌搜索方法，这种方法在跳出局部方面有很大的优势。此外，它还能解决多变量、非线性、离散性的问题，而且操作手法简单，易于使用。

3.模糊理论在电力系统运行中的应用

模糊理论突破了经典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理来对一些不明确、不精准的事情和现象进行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊逻辑和引入语言变量，从而对事情和现象进行分析与描述。如今，这种模糊理论已经具有比较成熟的技术，它的应用已经相当广泛，遍及多个行业、多个领域。电力系统中有非线性，而线路通过非线性的时候，就会产生一些分量，这些分量能够重叠在故障上面，并且不会被消除掉。而模糊理论中的技术可以消除输电线路中互相影响的现象，使之相互独立。

4.专家系统在电力系统运行中的应用

专家系统也是人工智能中的一种，它在很多年前就开始被应用。同时，它还能解决电力系统中的疑难问题，并且提高运行效率和解决问题的速度。

与上面的几种人工智能技术相比，专家系统同样能够保护电力、控制电力、规划电力。此外，它还能够支持消息发送、防止停电、移除一些负荷较大的设备，从而降低电力系统运行的负荷。因此，专家系统可以说是一种比较可靠、技术含量较高的电力保护系统，适宜被大力推广和使用。

五、人工智能在电力系统中的发展与前景

目前，人工智能在电力系统运行中得到了广泛应用，随着经济发展和社会进步，人们对供电的质量和要求也越来越高，这使得电力企业必须采取科学的手段来提高电力系统的运行效率，应用新方法来解决问题，促进电力的发展，并且运行更加方便简单、易于操作。这也是人工智能在电力系统中的发展与前景。

在将来，电力系统还会不断发展，因为其复杂性在不断提高，所以一些影响因素也会随之而产生，再加上人工管理的方法容易出差错。因此，电力企业必须使用人工智能的技术和方法。人工智能技术仍然在开发当中，技术人员在原有的技术基础上对其进行改进和完善，这样不但能够提高技术，还能够为电力系统的发展提供新的活力。

六、总结与体会

人工智能技术已被大部分电力企业所应用，这种技术不但能为电力企业节省人力、财力、物力，还能提高供电质量，其发展前景非常可观。未来，这种技术将会越来越成熟，并且变得容易操作、方便，从而为电力企业和广大用户提供更优质的服务。

参考文献：

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[4]韩祯祥，文福拴.人工智能及其在电力系统中的应用：从专家系统到人工神经元网络[J].电力系统自动化，1991，15（3）：5-15.

人工智能宣讲总结 第10篇

通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的： 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。

人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：

第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落

人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，19xx年成立了国际人工智能联合会议

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。 日本19xx年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。

19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮

由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。

对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想

最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢?人工智能的神话是否会发生

在当前社会中的呢 ?

在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界?

人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。

智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能(或者说智力)，科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。

虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。

个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。

人工智能研究的近期目标;是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：

一，融合阶段(2010—20xx年)：

1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。

2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。

3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。

4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。

5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络(以后甚至可以不用植入任何芯片)。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。

6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用(比如禁止合成电视名人)，可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。

二、自我发展阶段(2020—20xx年)：

1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。

2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。

4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。

5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。

三、升华阶段(2030—20xx年)：

1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。

2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。

3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。

4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。 人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。 网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。

虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力， 让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。

人工智能宣讲总结 第11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_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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人工智能宣讲总结 第12篇

本期的智能内参来自中国大数据产业生态联盟的中国大数据产业发展白皮书，对基础支撑、数据服务、融合应用等三层生态进行了精准的层次化分析，并从投融资角度出发，总结并归纳出十大爆发点，推举出最具投资价值的十大领域的大数据企业100家。

一：产业生态概览

大数据相关政策陆续出台，细分领域应用成关键

2016年以来，针对大数据产业发展的政策紧密出台，涉及产业转型、政府治理、科技攻关、产业扶持和安全保障等多个方面，产业发展环境持续优化。

从这些意见和方案可以看出，大数据政策规划正逐渐向各大行业和细分应用领域延伸，大数据产业大踏步进入应用时代。

中国大数据产业持续增长，国内业务占主导

随着中国经济进入新常态，智慧城市、数字经济、新旧动能转换、转型升级等概念持续引领大数据产业的发展，加速技术革新和应用拓展。

2017年中国大数据产业规模达亿元，预计2020年产业规模将突破8000亿元。

各地政府顺应数字经济发展趋势，加快设立大数据产业园

联盟年度的企业调研显示，受访企业的营收额多集中于1000-2000万元和1-2亿元这两个量级。

进一步分析发现，1000-2000万元这一区间的企业多为成立3-5年的小型企业，这些企业的产品和服务很多尚处于持续开发迭代中，其在细分领域的目标非常专注；1-2亿元这一区间的企业则大多成立了10年以上，他们的产品体系已经相对成熟，在细分领域也塑造了一定的品牌和影响力。

基于这一双峰的分布形态，可以将大数据企业的成长划分为三个阶段，其中营收额1000万-2000万元以下的大数据企业应该更关注生存和产品的迭代，2000万-1亿元这一区间的企业则更应该关注通过高度专注的产品来打造品牌，2亿元营收以上的企业则应更多关注大规模的市场开拓。

此外，问卷调研显示，大数据企业非常注重研发，研发人员比例的均值不低于60%。此外，这些企业的市场多在国内，且集中于华北、华东和华南三大地区。

数据源、基础设施、软硬件产品和应用的热点布局

基于问卷统计结果，与大数据相关的数据源、基础设施、软硬件产品和应用的热点布局情况如上图所示。其中红色表示热度高，绿色表示热度低。

数据源和基础设施

企业的数据源多来自企业本身、互联网和政府，数据流通的热点集中在标准化和开放共享，基础设施的热点则在于云计算和数据中心建设。

软硬件产品

硬件产品的热点集中在超融合一体机、存储和网络设备，基础软件的热点集中于前端的采集、清洗和大数据平台，应用软件则集中于数据可视化及与其相关的商业智能。

应用

企业端最主要的应用在于风险控制，行业端的应用则以服务业为主，热点相对集中于互联网、政务、金融和交通等领域。

中国大数据人才培养成为焦点

目前，中国大数据领域人才学历层次主要以本科为主，本科及以上学历从业人员占比合计89%，整个行业呈高学历化。

从人才的主要学科来源看，计算机类、统计类和数学学科占比最大，显示出大数据人才培养中对计算机相关知识、统计学和数学基础的综合性要求。这种相对综合的要求，导致大数据人才培养的难度较大，对学生的学习能力和课程设置的要求也较高。

中国大数据人才储备排前三位的城市依次为北京、上海和深圳。这些城市丰富的大数据人才储备与其高等教育水平密切相关。

从2016年开始，国家为应对大数据人才市场缺口，创设了“数据科学与大数据”本科专业。截止2018年，审批通过设置该专业的学校数量从2016年的3所增长到248所，扩张了近83倍。“数据科学与大数据技术”专业课程体系完整，涉及数学、统计和计算机等多个方面，满足了市场对复合型人才的需求。

大数据产业链

数据服务、基础支撑和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

基础支撑层是整个大数据产业的引擎与核心，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台、以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。

从数据流动的角度来看，除去硬件设施和资源管理平台，大数据架构可以理解为：前端的数据采集、中端的流处理、批处理、即时查询和数据挖掘等服务，以及末端的数据可视化服务。

在基础支撑层之上，融合应用层包含了与政务、工业、农业、金融、交通和电信等行业紧密相关的应用软件和整体解决方案。

数据服务层，则是围绕各类应用和市场需求，提供辅的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集加工分析、数据安全等。

大数据产业生态地图

二：十大爆发点

1、工业企业上云引爆工业APP市场

2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。

未来，随着国家上云政策的细化和分解（如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等），以及各地政府对工业企业上云策略（如企业上云评估、诊断和实施路径等）的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。

2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域

相比于云计算技术架构，应用前端智能技术（将经过数据分析验证的算法和模型固化到前端高性能传感器和数据采集设备），可以有效地削减数据传输过程中的网络带宽消耗，降低前端设备自身功耗，提升数据分析效率和系统整体的智能化水平。

现阶段的前端智能面临三大挑战：模型参数多、实时性要求高、运算能力弱。要解决这些问题，需要在软件和硬件方面同时下功夫，对企业的综合能力要求很高。

未来，随着中国新一轮的智慧城市和工业互联网建设的持续推进，市场对智能终端和传感器的需求将会拉动前端智能市场的进一步增长，其中城市安防、交通和设备设施监测维护将成为增长重点。

3、智能投顾开辟金融市场新蓝海

新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品（如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等），但整体而言仍然处在非常早期的阶段。

国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。

4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器

营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。

在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。

线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。

5、“数据铁笼”开启政务监管新市场

“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行_力的运行开展全面而高效的监督。

数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。

典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。

6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场

人工智能+健康医疗大数据

健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。

通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

物联网+健康医疗大数据

物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象（如医生、护士、病人、设备、物资和药物等）的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。

在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设；成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。

区块链+健康医疗大数据

区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。

首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。

7、大数据思维开启态势感知市场

当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。

大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。

8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道

当前，各地政府在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。

考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里，政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性（易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性），数据交易的建设和运营面临一些现实困境。

未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。

9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图

数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。

共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了政府监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。

目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。

2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。

一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显；

另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息，加速了跨界的数据集聚。

10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口

大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。赛迪顾问预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。

在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。

而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。

三：价值投资百强榜

依据自行设定的评判指标体系，从企业估值/市值、营收状况、创新投入、专利数量、产品竞争力、企业发展潜力、领导层能力等多个维度进行定量与定性结合的评比。赛迪智库评选出中国最具投资价值的前100家企业。

大数据企业投资价值百强榜单

分析显示，一部分大数据企业源自软件与信息服务业、互联网业和传统产业，通常企业规模较大。这些企业本身集聚了海量的数据资源，其所涉及的市场面广，具备较强的竞争优势。实际运营中，这些企业积极打造资源集聚的平台生态，多采用横向扩展的策略，通过投资、并购等手段加速在大数据领域的发展。

另外，很大一部分大数据企业属于成立不足10年的中小企业，它们专注于大数据某一细分领域，深耕产品和服务，实施纵深发展策略，通过数据累积和技术迭代，逐渐塑造了细分领域内的品牌和竞争优势。这些企业通常通过资本化手段做强，且多与互联网巨头签署战略合作，通过平台战略获取市场份额。

大数据融资热度持续，但投资趋于理性

在中国大数据投融资市场中，2017年的总投资额要少于2016年，但是投资事件发生的数量高于2016年，即投资强度降低，投资热情持续增长，投资市场依旧火爆，但投资者更加理性。

2017年国内大数据投资市场中行业应用层的投资事件高达257笔，占总投融资事件，投资额高达亿元，占总投资额的。

从投资市场整体来看，随着大数据在行业应用价值体现不断增加，大数据行业应用企业获得的投融资更多，中国大数据投资主要集中在应用层，而基于数据采集、清晰、预处理、存储、数据安全解决方案等基础服务层的投资占比较小。

大数据投融资市场在应用层的主要投资领域为技术应用和行业应用。

在2017年中国大数据投融资市场，在行业投资领域发生的投资事件数为175件，总投资额为亿元；

在技术投资领域发生的投资事件数为82件，投资总额为亿元。预计未来的大数据投融资市场，仍将以应用为主要投资方向，而行业应用投资仍然占据主力地位，且单笔投资强度仍高于技术应用投资。

在2017年技术应用领域投资市场中，精准营销领域发生的投资事件占比最大，其次为人工智能、物联网等；从总投资额角度来看，人工智能的投资占比最大，其次为精准营销、数据运营与智能分析。

在2017年行业应用领域的投资市场中，物流行业发生的投资事件占比最大，其次为汽车行业、金融行业；从总投资额角度来看，金融行业的投资占比最大，其次为医疗行业、汽车行业。

北京和上海是大数据融资最活跃的两大城市

从2017年中国发生融资的公司注册地进行分析，北京无论是在融资事件数，还是融资总额都占据首位，且均达到50%左右；其中北上广深四个城市发生的融资事件数占比达到，融资额占比更是高达；除此外，长三角经济区，如苏州、南京、无锡等城市，大数据融资发生较多。

人工智能宣讲总结 第13篇

2016年10月，全球最大代工厂富士康“机器换人”计划加速，每年有上万机器人投入使用，其江苏昆山市的工厂已裁减6万员工。正在举行的_上，一些代表委员对有着近3亿人的农民工群体未来的走向，不无担忧。他们提醒说，“机器换人”，可能会导致农民工未来的就业压力不断加大。(2017/3/10《工人日报》)

人类进入信息化时代，随之而来的将是智能化时代，或者称着机器人时代。目前“机器换人”计划加速，大量的机器人投入使用，让人们从脏、热、累、有毒有害、机械重复的工作中解放出来，将使生产效率和产品质量大大提高，同时能大幅降低生产成本，带来社会的进步。中国制造正在向中高端迈进，只有接纳机器人，才能提高企业和产品的国际竞争力。机器人时代不论你喜欢不喜欢都将如期而至。

“机器换人”来了，预示着一场工业革命已经来临，生产方式、企业管理和用工制度等都将发生一系列的变化，一些企业因为引入机器人而不得不大量裁员，一部分工人特别是农民工因此失去工作的机会，一些年龄大的农民工要想再就业就比较困难，一旦失去工作机会也将丢掉手中的饭碗。

“机器换人”来了，喜忧参半。要有忧患意识，要有危机感，紧迫感，早做安排，提前做好准备。在今年的两会上，_财政经济委员会副主任委员辜胜阻给出细致的建议，要在普惠性前提下，为农民工提供一个有弹性、多层次、多选择、多模式的持续进修机制。即政府和企业要为农民工提供进修培训的机会，掌握一定的职业技能，以应对新的就业市场。

_代表曹晶认为，应当从职业学校到企业打造出一条终身学习提升的通道，或出台技能津贴指导意见，督促人社部门和企业共同落实。同时，通过立法确定企业必须承担职业教育的义务。教育和培训不可能是一步到位，“授人以鱼不如授人以渔。”以终身学习适应万变的社会和就业市场。

机器人来了，政府和企业要加大职工培训的力度，职工自身也必须自我加压，积极参与学习和培训，学到一技之长，学到再就业的本领，不会因为企业裁员而失去工作的机会。机器人来了，用工总量或会减少，政府和企业还应拓宽就业渠道，增加就业岗位保就业，同时完善失业保险制度。个人也应积极主动创造劳动机会。就业是最大的民生，失去就业机会也将无法保证生活质量。机器人来了，不可以坐等，要积极应对。

人工智能宣讲总结 第14篇

一、网站的构建

1.网站框架设计

我国高中阶段人工智能教育还处于起步阶段，据调查，全国已开设人工智能课程的中学不超过十所。事实上，对于人工智能这一前沿学科，大部分信息技术教师还缺乏足够的了解，因此对于该课程的开设也一直处于观望状态。考虑到人工智能教育的实际情况以及网站的主要对象，我们以高中信息技术选修课教材《人工智能初步》为基础，按教学内容设置和划分栏目，同时又围绕“学人工智能、教人工智能、用人工智能、机器人专题”四大专题进行内容重组。当然，网站的基本架构并非一成不变，它需要在实际应用中进行检验与修正，最终实现网站的完美架构。依据上述思路建构的网站基本框架如图1所示。

2.网站的栏目设计

新闻栏目以图文的形式人工智能发展的最新情况，这是激发并维持广大师生关注人工智能的基础，也是师生获取最新信息的窗口。子栏目“中国动态”“欧美动态”等分别介绍了各地区最新的人工智能信息，尤其是机器人产品的新闻。子栏目“会议论坛”，“比赛通知”为师生、参与比赛提供服务。

论文栏目是作为资源型网站的基础。子栏目“教学研究”主要面向从事人工智能教育的研究者和教师，探讨教学方法、分析教学案例、推荐教材和参考书，为更好的开展人工智能教学提供理论依据。子栏目“学习乐园”主要面向学生，展示活动实录、阐述学习感受，聆听专家意见，为更好的学习人工智能提供事实参考，教师也通过“学习乐园”来了解学生的所思所感所想。子栏目“赛事规则”介绍了各个地区和各级机器人比赛的一些规则，有利于师生更好的进行人工智能的教与学。

资源、视频、图库、酷站：这四个栏目是资源型网站的核心。尤其是资源模块中的子栏目“电子书刊”“教学课件”“人工智能软件”分别以不同的文件格式向师生提供教与学的资源，使其能快速准确地获取符合需求的资源，免去了在因特网上盲目搜索出现大量冗余信息的麻烦。网站整合了文本、视频、图片等多媒体信息，以丰富多彩的形式呈现资源，增强了网站的吸引力和信息的可阅读性。

爱问栏目是作为学习型网站的基础，也是本网站的一大特色。“爱问”是采用了模仿“百度知道系统”的程序设计，更注重知识的答疑解惑。我们将此栏目划分为“学人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“机器人问题”四个子栏目，师生可根据各自的需要进行提问、回答问题、搜索问题等操作。同时，设立了积分制，激发师生提问和回答问题的热情。

用户中心栏目是学习型网站的核心。作为一个专题网站，必然要十分强调学习的功能。子栏目“网络书签”的功能可以使学习者记录自己所浏览过的或所感兴趣的网页，便于在下次登陆后继续学习。在子栏目“信息”功能中，学习者可以新闻、论文、资源、爱问等信息，待管理员审核通过后即可在网站中显示出来。另外，教师也可在教学过程中通过此模块要求学生提交作业，便于教师随时随地的批改作业。

二、网站的访问数据分析

1.地域分析

在统计到的访问该网站的地域中，国外共有12个国家访问了本网站。国内除西藏、澳门之外，其他省份、直辖市、特别行政区都有访问过本网站，这为我们今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依据。但是，通过图2的数据我们也可看到，各个地区间的访问量差距较大，并且访问量靠前的几个省份基本上是沿海地区，而中部和西部地区的访问量比较少，所以在今后的工作中不仅要加强网站本身的建设和宣传，更要把人工智能教育的理念推广到中部和西部地区，使那里的中小学师生也接触人工智能的知识，激发他们对信息技术美好前景的向往。

2.被检索方式分析

搜索引擎是网络上最常用的获取资源的方式。掌握用户使用搜索引擎的情况，有助于了解网站的被检索方式。统计搜索关键字的次数，有助于了解网站被检索访问的原因。在专题网站建设完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系统提交收录网页申请是极其必要的，它有利于提高网站的知名度和访问量。而在网站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字内容，将会有利于用户在盲目搜索时能访问到该专题网站。

3.受访页面分析

受访页面是指用户访问该专题网站时所停留的页面。通过对受访页面的统计，使我们能够掌握用户相对较为关注网站的哪些内容。表1数据中“学人工智能”占，“资源下载”占了，表明用户对人工智能的知识还不是很了解，对人工智能的认识还停留在“学”的层面，远未达到“教”的程度。人工智能教育类网站在建设中，如果能提供大量的人工智能的基础知识以及丰富的可下载资源，将会显著提高网站的受欢迎度以及用户的认可度。

4.回头率分析

在网站访问统计中，通常将距离上次访问超过12小时的再次访问记录为一次回头。通过对回头率的统计（表略）看出该专题网站的粘性不是很高，尤其是3次回访以上的用户还不多。通过对部分用户访谈后了解到，网站的更新速度慢，资源较少，内容偏难是其不愿进行多次回访的主要原因。所以，人工智能教育类网站在维护期间要注意内容的时效性、丰富性、通俗性才能保证网站访问的可持续性。

三、网站建设的若干思考

目前国内外有关人工智能的专题网站不多，针对人工智能教育的网站更少。在可供借鉴的成熟案例较少、研究又处于刚起步阶段的情况下，有必要对我们的工作进行反思总结。通过上述访问数据的分析，以及在人工智能教育专题网站建设的准备阶段，实施阶段及运行阶段的实践，我们认为在建设人工智能教育类网站时应当注意以下几个问题。

1. 充分关注用户信息

访问量是综合类或门户类网站的生命线，应当尽可能地拓宽访问者的类型与层次。但人工智能作为一门新兴学科，其专题网站的学科性特点甚至比普通的专题学习网站还要突出，因此单从访问量上来说，它是无法和门户类网站相比的。所以在建设的初期首先就要考虑的网站的对象问题，也就是要关注哪类人访问了网站。只有准确的掌握了用户的信息才能更好提供用户需要的资源。

在这里，人工智能教育专题网站是通过以下三种手段来获取用户信息的。

第一，用户必须注册才能访问网站，注册的内容包括年龄、身份、学历，电子邮件等内容。

人工智能宣讲总结 第15篇

“互联网+教育”智慧校园建设工作总结

我校自智慧校园创建开始，学校领导非常重视此项工作，严格按照上级主管部门的要求，积极筹划，仔细部署，认真落实，取得了一定的成绩，现将本学期创建工作总结向领导汇报。

一、已经落实的工作

1.制定了各项规章制度

为确保智慧校园创建各项工作的有序开展，创建领导小组制定智慧校园管理、使用、人员培训等系列制度，从创建之初就从严要求，严格按照制度和要求执行。

2.加强教师队伍建设

智慧校园的建设离不开广大教师的参与，而教师能力水平决定着智慧校园创建的标准。为此，学校多方面结合：第一，学校邀请区教体局领导专家指导我校的创建工作；第二，校内定期开展教育信息化的新知识、新技术及新媒体的应用专题培训，开展各学科优课展示、师徒听课等活动，有效推动信息技术与学科教学的有机融合；第三，学校安排领导和教师外出参观学习，学习国内智慧校园创建的最新理念，学习外单位智慧校园创建的创新做法；第四，进一步落实完善三个课堂工作，以班带班、以校带校，实现优质资源均衡共享，落实在线互动课堂常态化。另外，学校还邀请合作企业派驻技术人员进行专项培训等，通过培训指导，提升教师的新媒体新技术应用水平。

3.重视对硬件的投入

目前学校现有教师108人，基本实现每人一台笔记本电脑，师机比达1：1，学生1356人，学生机222台，生机比。学校有28个教学班均配有班班通计算机、交互式白板一体机。千兆进校，百兆进班，教师办公地点和试点班级安装无线路由，做到无线覆盖。建有基于校园网络的数字监控、智能安防、访客系统等。做到数字资源班班通，学习平台人人通。

4.加强平台的管理应用

在校园教育教学管理中初步使用云校家系统。包括：电子课程表、移动讲台、课前导学、在线检测、课后练习、设备保修、会议安排、场馆申请、问卷调查、电子备课、网络素质评价。智慧管理系统涵盖学校各职能部门、各管理层面的日常管理工作，涵盖校务、教务、资产、人事等业务流程，通过全方位数据采集汇聚和智能分析，为管理决策提供科学支撑。

5.我校认真落实市级、区级学习培训计划。本学期全校教师于5月18日全员参加了自治区统一安排的中教云数字教材入校培训；6月11日，信息部针对全校功能室人员展开了“中小学教育装备管理信息系统”操作培训。校内大力开展计算机网络应用培训、智慧课堂培训、在线互动课堂教学培训等各类信息化培训，为老师更好的使用信息，提高课堂效率打下基础。

6.学校每月定期更新全国教育信息化工作进展信息系统，及时上报学校的最新数据，为上级部门把握工作进展和部署下一步工作提供参考数据。

7.学校积极推动“个人空间”建设应用。在“宁夏教育云”上共享教学资源，书写教学心得，迸发出教育思想的火花；学生登录“个人空间”，下载教学资源，讨论问题，交流心得，共同进步。

8.在线互动课堂常态化教学

“在线互动课堂”这种新的教学方式，使教师和学生不用出课堂，就可以实现交流和互动资源共享，不仅有利于提高教师的专业水平，调动学生的积极性，激发学生的学习兴趣，而且有利于实现优质教育资源共享，缩小地区教育差距，确保教育的公平。

同时，“在线同步互动课堂”的实施也让教学点的教师改变了传统的教育观念，在教学过程中获得了优质教学资源的同时，教育技能和教学水平均得到了不同程度的提高。刚开始我校实施“在线互动课堂”教学时，教师因为不适应这种新的教学模式，加上计算机操作水平不高，导致课堂效果不太好。学校领导及时组织相关学科的教师深入“在线互动课堂”听课，对每堂课的主讲教师进行点评和技术指导，帮助教师答疑解惑。经过一年多的教学实践，教师都能熟练地操作计算机，运用各种网络教学资源，实现“在线互动课堂”的有效互动。教师经常通过“在线互动课堂”教学进行教学交流，相互沟通，进一步促进了教学水平的提高。

9.本学年学校组织了人工智能与教学融合的各类公开课，有骨干教师“教学助手与课堂教学深度融合”示范课；高级教师“现代信息技术与教学融合”观摩课；“在线互动课堂”数学教师联片教研的同课异构课；青年教师“人工教学助手与课堂教学深度融合”优质课竞赛。通过各类公开课、竞赛活动促使教师在课堂教学中对智能教学助手的应用常态化、自觉化。

二、着眼未来，持续发展，总结反思

创建智慧校园，是为了更好地服务教育教学。着眼未来，我校将智慧校园建设纳入长远发展之中。

1.进一步加大硬件的投入。我校有28个教学班级，其中9个教学班配备了鸿合一体机，其余19个教学班均为以前的希沃一体机，目前部分电脑已经接近使用年限，故障频发。今后将计划为这些教室更新装配新的交互式一体机，为教学提供硬件支撑。

3.加强教师队伍建设，重视平台的融合应用。教师队伍的水平，决定教育教学的质量。我校派出教师学习培训的力度还不够，今后将进一步加大培训，请进专家学者开设讲座，加强自身学习，不断提升教师自身素质，为教学提供人才支撑。

学校现有多项教学平台、同时有些学科还开始使用多种APP教学软件服务教学，今后将继续开发这方面的创新使用案例，进一步探索运用免费资源。

人工智能宣讲总结 第16篇

关键词 电气自动化；人工智能；技术；应用

1 电气自动化控制中人工智能技术的含义

人工智能技术作为一项新型科学技术，对哲学、数学、任职科学、计算机科学、心理学、不定性论以及控制学方面都有所涉及，在自然科学与社会科学中，存在范围较广的研究，例如：知识表现、推力、自然语言和处理、只能搜索、及其学习、感知问题、规划、知识获取、逻辑程序涉及、模式识别、人工生命、软计算、不精确及不确定的控制、语言及图像理解等，在遗传编程上相当于催化剂，促使工作能够合理有效的实施。现阶段，无论是生产方面，还是生活方面，最为重要的则是效率的提升。当今社会发展中，计算机技术的大范围应用作为有效保障，被大范围的普及。通过对人脑机能的模范，使其工作实现自动化操作，不仅将大量的人力资源得到减少，而且还便于生产、传播及运输。在电气自动化控制中，则是通过该原理实施生产等工作，进一步将其工作的效率得到提升，加快经济的发展。

2 电力自动化控制中人工智能技术的优势

通常情况下，人工智能控制的不同在讨论中会有不同的方法存在。而人工控制技术可将模糊、神经、遗传算法等看为一种非线性函数近似器。该分类方式能够使总结理解得到较好的接受，促使统一对控制策略实施开发。

与常规估算方法相比，人工智能控制有以下特点存在：

1）该设计无需对对象的模型进行控制。在大多数场合中，很难对实际控制对象的精确动态方程进行获取，在控制器设计时，实际对象有较多不确定性因素存在，例如：参数变化等；

2）通过实施有效调整，能够将其性能得到提升；

3）与古典控制方法相比，该方法更容易进行调节；

4）在缺乏专家指示时，可通过对数据进行响应的方法进行设计；

5）在设计时可通过语言和响应信息进行实现；

6）存在良好的一致性，和驱动器不存在联系；

7）对于新信息或新数据来说，有良好的适应性存在；

8）能够将常规无法有效解决的问题进行处理；

9）具有良好的抗干扰能力；

10）控制的实现具有较低成本，特别是在对最小配置进行使用时，对扩展和修改发挥着一定帮助。

也就是说，在对自适应模糊神经控制器进行运用时，在模糊化和反模糊化过程中，规则库及隶属函数能够进行自动实施确定。该过程的实现有许多方法能够进行，但最终还能通过系统技术对稳定的解进行获取，并将相对简单的结构配置进行找出，从而达到最终目的。

3人工智能技术在电气自动化领域中的应用

对电气设备的设计原理进行优化

不仅对应用电路、电气电器以及电磁场等专业知识进行涉及，而且还对传统产品设计中存在的经验进行运用，具有极其复杂的过程存在。它是几何传统的试验方式与手工方法相结合进行使用的，因此，要想对最佳设计方案进行获取，还需进行不断的探索来实现。其次，随着计算机技术的逐渐发展，通过运用CAD技术（计算机辅助技术）能够促使电器产品设计的难度得到较大程度的减少，缩短产品的开发周期。通过引进人工和智能技术，进一步将CAD技术与现阶段的时代需求相结合，大大增长了产品的数量及质量。在人工智能技术中，最常运用的优化设计技术则是遗传算法和专家系统，在该类优化设计技术应用中，遗传算法作为先进且与产品优化设计相适宜的一项技术被得到使用。因此，在电气自动化控制中人工智能技术的应用较为广泛。

在电气自动化控制中，人工智能对故障进行诊断

从人类社会向工业化阶段发展以后，越来越多的复杂及其设备逐渐产生，设备故障诊断作为一项重要的研究课题被广泛关注。从诊断方法进行分析，现阶段，诊断中除了传统的单一参数和单一故障的技术方法以外，多故障、多参量也被大范围的应用。随着科学技术发展的逐渐兴起，故障诊断技术及方法也被逐渐完善，从而向智能化阶段发展。在故障诊断中，人工智能的发展作为一种智能化的诊断方法，不仅在理论上故障诊断被逐渐应用，而且还在实际操作中被有效使用。同时，人工神经网络的探索也逐渐朝故障诊断方向发展，逐渐成为故障诊断中的一项研究热点被逐渐关注。通过结合人工神经网络和专家系统，将其自身独特的优势得以展现。

实现智能控制的目的

处理数据的收集

在所有模拟量、开关量以及人工智能控制器中都可对数据进行采集，确保在要求明确的状况下，人工智能控制器能够实时自动存贮或处理。

界面的显示

当设备和系统处于运行状态时，都会真实的在模拟画面上进行显示，从而可以对计算量、模拟量、断路器以及隔离开关的实际状况进行了解。当出现问题时，画面上会出现挂牌检修功能，还能将其对应的历史趋势图进行形成。

运行过程中的监视

当设备出现开关量状态、模拟数值等问题时，智能监视的目的则会逐渐发挥，出现自动报警的现象，还会将事件发生的整个过程进行记录。

人工控制

良好人机界面，操作人员可通过键盘或鼠标对断路器及电动隔离开关进行控制，操作人员会受到系统的操作限制，对值班过程发挥着重要效果。

故障录波

故障录波的记录及其详细，主要包括记录开关量、波形以及顺序等。

对不对称的应用进行分析，并对负序量进行计算

对参数的设定及修改进行及时处理，并实施合理保护

在人工智能控制中，神经网络控制、模糊控制以及专家系统控制作为三种主要方法被得到运用

4结论

总之，在特种设备开发制造以及运行控制的自动化系统中，人工智能技术的应用存在较好的发展前景。随着特种设备发展的逐渐加快，特种设备开发制造以及运行控制系统数据总量也在持续增长，大幅度增加了管理的复杂程度，加大特种设备市场的竞争影响，促使在特种设备开发制造以及运行控制系统中人工智能技术的应用提供条件。因此，在特种设备开发制造中人工智能科学技术应用及科研的加强，进一步将特种设备安全、经济及稳定效果得以实现。

参考文献

[1]耿英会.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2012（2）.

人工智能宣讲总结 第17篇

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。??

一、兼顾课程内容的统一性和差异性??

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。?

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。?

同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。?

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。

??二、实施分层次教学??

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。?

本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。?

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。?

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。

??三、案例驱动，寓教于乐??

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。?

例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。?

又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。?

在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。?

为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。?

此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。

??四、结语??

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。?

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。

参考文献?

［1］

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.?

［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.?

［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?

人工智能宣讲总结 第18篇

关键词：动画专业；核心课程；项目教学法

一、国内外项目教学法研究现状

自从1990年开始全球均将创新学习方式当做教学改革的关键目标。欧美等国普遍倡议将“主题探索”和”设计式学习”引入具体教学工作。2003年7月德国决定在教育中实施以行动为导向的项目教学法，该方法通过将整体学校流程划分成多个细小而明确的工程或事件，并逐一有针对性地编制教案，最终使得学生不但能够掌握理论知识和相关专业技能，更能真正拥有职业能力。而丹麦教育部要求国内各高校必须在教学中引入项目教学法。芬兰则彻底放弃旧有授课方法，而是改用主题学习法、知识讲座、小组讨论和个别辅导等相结合的新型教学方法，教学成效已有明显改观。瑞典教学改革的亮点在于将专业不同的学生集中起来共同探讨棘手的问题，这种方法被称为问题学习法。挪威则不但注重教学中大班教学与小班学校和辅导的交叉使用，还在社会科学、医学及诸多“交互式”课堂上引入问题学习法，引导学生将解决问题的具体思考过程转化成自身能力［1］。日本则在新的教学内容意添加了“综合学习时间”［2］。有效促进学生从更多途径发现、分析、解决问题，为日本高等教育改革提供了有力方案。当前，国内许多高校正在对项目教学法积极探索，在注重教学时同步进行项目化实践，通过“学教并重”带动学生自我学习能力的形成。例如浙江工商大学利用自身硕、博点丰富的优势，将项目实践教学施行学科制管理，在不同专业内，由导师—博士—硕士—本科生组成科研项目梯队，充分结合了产、学、研教学体系，引导学生参加科研创新项目小组［3］，将科研项目内容作为学生毕业论文选题方向，使学生能够自发参与并完成实践课程；北京航空航天大学的“工程项目教学法”针对计算机控制类课程教学模式进行改革，采用工程项目驱动教学模式，探讨了该模式下教学项目的设计原则，自主开发了随动系统、直线吊摆、直线倒立摆、旋转倒立摆等多种控制实物对象，为自动控制原理、计算机控制系统、运动控制、现代控制理论、最优控制、伺服系统、专业课程设计、专业实验、现代控制系统设计开设了实验课程［4］；西北政法学院“立法诊所”、西北政法学院法律诊所2001年在深化教学改革，将舶来的诊所教学方法与“本土资源”相结合的过程中，创立了立法诊所并开始了项目援助课程的新的教学方法。诊所实行开放式课堂教学，采用大脑风暴、角色扮演、模拟审判、发现式游戏以及小组活动等方法，对法律职业的基本技能进行训练［5］。中国台湾则在改革后的教学中全面推广“十大能力”中的第九、十项能力，即“激励学生自主学习和探索”和“培养独立思考与解决问题”。而当前国内教学创新则注重学习方式的变革，旨在通过探索学习为学生打造自由开放的学习环境，让学生不再只能被动等待教师灌输知识，而是可以自主结合多种途径掌握相关知识并将其应用于实际生活和工作。此外，国内大部分高职院校也基于自身情况对项目教学法展开探讨，尽管已经有所收获，但进步的空间还很大，依然可以在很多方面继续前行。

二、动画专业核心课程教学的现存主要问题

动画专业的核心课程有：动画概论、动画美术设计、卡通技法、二维动画技术、三维动画技术、摄影摄像及影视后期。主要传授和培养动画专业学生专业理论知识、动画造型与设计、镜头表达能力及应用二维、三维、后期软件进行动画作品、影视作品制作能力。从教学实践来看，目前主要存在以下三方面问题：

（一）教学理念落后

动画艺术设计是一门综合性很强的学科，涉及到绘画、影视、表演等诸多方面的知识，目前的动画专业核心课程教学理念往往把动画造型能力、动画设计能力知识化，把这些需要通过实践锻炼出的能力归纳成知识点，认为掌握了部分知识点就相当于拥有了动画设计的能力，而忽视了动画项目实践才是培养学生动画设计基础能力的有效途径。

（二）课程内容乏善可陈，脱离实际应用

在实际操作课程中（二维动画、三维动画、影视后期等），这些课程的教学具有很强的时效性（软件、技术更新周期短）和专业针对性。目前的课程内容往往来自于老旧教材，任课教师如果只是一味地按照教材上传授知识，很容易落后于软件、技术发展速度，同时，一味地照本宣科，也容易忽视学生对学习的期望，不利于激发学生自主学习，从而使学生对学习动画专业技能产生厌烦感。因此，唯有找到一种注重技术时效和实际体验的教学方法并贯彻到课程内容中才能真正为学生所接受。

（三）教学实践活动匮乏

目前，动画专业核心课程的实践活动还停留在课堂练习和课后作业上，学生实践能力的培养滞后，课余时间缺乏对课程知识、技能进行巩固和发散的实践活动，造成“动画课堂知识支撑动画设计能力”的现象，导致学生在学习中产生惰性。其实，应该是学生对动画能力的追求驱使其获取知识与技能，将学习拓展到课外。任课教师需要根据不同课程内容，合理安排时间，设计教学实践活动，引导学生找到适合自身的学习方法，来应对动画软、硬件技术的快速发展。

三、动画专业核心课程项目教学法施行方案

动画专业固有的综合性、实践性特点，促使从业者需要具备较强的综合设计和实际操作能力，在动画专业核心课程教学过程中，不仅要求学生在理论上有所收获，更要借助反复的实际练习将其转化为自身能力并形成独特的创新思维。如何使学生通过参与制作实践项目，深入开发新时代学生的创新思维；如何推动实践项目带动理论学习，拓宽学生的动画设计创新意识，加深学生对动画的理解；如何提高学生发现问题，探索问题，解决问题的能力，拓展动画专业人才就业方向，进一步挖掘动画专业人才技术的“广度”与“深度”；这就需要引入“项目教学法”对目前动画专业核心课程教学法进行改革与探索。项目教学法是基于整体社会的工业化和信息化而产生的新型教育手段，它将行业生产和社会需求融合到一起，其目标是为社会供应可用之才，即让学习者能够顺应当代社会生产力和生产关系相适应的现状和未来走向。动画专业核心课程项目教学法的提出正是基于对“创新实用型”人才培养目标的充分理解，采取国内外权威教程网站、论坛的最新案例；校内跨学科、创新创业项目；“大广赛”“金犊奖”“学院奖”“大学生艺术展演”“大创”等比赛项目；动画企业项目引进课堂的形式，形成逐级递进、由简单到复杂、由教师主导向学生自主学习转变的递进机制。给予学生学习、改进、发挥动画实践能力的课程空间，从而达到理论与实践充分而完善结合的教学思想，有效提升教学效果、进而提高动画专业人才培养质量（见图1）。

（一）更新动画专业核心课程教学理念

1．确定以“项目教学法”作为动画专业核心课程教学理念，通过改革动画艺术设计传统“理论—练习”的教学模式，将教学工作融入于“动画项目”而开展，其重要组成部分为内容、活动、情境和结果。根据动画艺术设计专业特点，将创意设计作为整个项目教学的导向，增加创新项目动画设计课题（动画IP设计项目研发、关联商品项目开发等）。2．建立“创意引导—学生求知—教师解惑”的教学思路，突出动画艺术设计培养学生自主性的教学特色，形成“分析项目—操作实践—总结经验”的教学模式，将教师提问转变为学生提问，增强学生学习的自我性，转变教师灌输、学生被动接受之旧有观念，深度开发学生的创意思维，从根本上激发学生对动画学习的热情。最终实现学生的理论能力与实践能力相互促进的良性循环教学模式（如图2）。3．将动画专业核心课程进一步细分，并将毕业设计创作课程纳入其中（见表1）。

（二）改革传统动画专业核心课程教学内容

1．以“激发学习，寻找知识”为出发点，以培养“创新实用型”动画人才为目标，通过建立开放式网络动画设计工作室，开设网络校企合作视频课堂，在动画美术设计课程中将社会企业正在实施的实践动画美术设计项目导入到教学中，加入动画项目设计线上平台（猪八戒网），从该项目所涉及的IP和相关商品等方面入手，启发学生的创新思维，拓宽动画设计教学的“广度”。2．转变传统动画创作流程的观念，逐渐渗透项目教学。在二维动画、三维动画、摄影摄像创作课程中引入最新动画设计与制作技术（如人工智能交互界面设计、三维VR技术、全景摄影等），开发学生学习的求知意识，挖掘动画设计课程的“深度”（见表2）

（三）加强教学实践活动

1．打破传统的以统筹安排为主的封闭式教学管理，在三维动画技术和影视后期课程中建立开放式的网络动画设计工作室，让学生与企业直接对接，体验工作实习实践经验，激发学生学习动画的兴趣，同时培养学生的社会责任感和实际解决问题的能力。2．将“大广赛”“金犊奖”“学院奖”“大创”等项目引入动画美术设计、二维动画、三维动画等动画专业创作课程，在课堂中设计制作。在教学、实践、竞赛中切实提高动画设计专业学生的设计、制作水平，形成“以赛促学”的课程体系，带动整个动画设计教学走向“启发—实践—探索—提高”发展的良性循环。3．设置创意课堂，针对剧情创作类课程（如微动画剧作、动画表演、微电影创作等）设置相应的情景教学内容，充分启发学生剧情创意、表演创意的能力。4．合理设计课堂互动，将动画专业核心课程课时安排划分成纵、横两个方向。在横向上打破设计类专业界限，引入广告、视觉传达、服装、表演等专业学生分享设计比赛、大创项目经验；在纵向上打破高低年级界限，鼓励高年级学生带动低年级学生参与比赛或项目，提升动画专业学生知识面和适应能力。

四、结论

综上所述，动画专业课程的项目教学法的提出目标在于以动画艺术设计教学为改革平台，在动画专业教师和专家的引导下，通过对该教学法充分的研究与有效的组织实施，创建一个以项目实践带动理论学习的学习环境，形成一个“学生主动求知”的良性局面，其意义有以下两点：（一）重新构建动画专业核心课程教学方法，突破学生被动学习的教育模式，针对性地以项目学习为主线，明确学生学习的目的性，激发创作灵感，培养创新实用型动画人才，使在校学生的创新意识与社会价值并存。（二）结合新时代学生潜在的创新意识，将“项目教学法”导入到动画教学中，从教学理念、教学内容、教学实践活动上进行改革，建立一套全新的启发式教学方式，让学生能真正地深入地理解和学习动画艺术。

参考文献：

［1］胡国南．国内外项目教学法的应用与反思［J］．温州科技职业学院学报，2009（1）：23－25．

［2］单喜军．日本“综合的な学习の时间”の意义とねぅぃ［J］．商情，2015（7）：118．

［3］夏寒．高校实践教学改革浅析［J］．杭州科技，2005（1）：49－50．

［4］袁少强，郭艳玲，张平，等．基于工程项目教学法的控制实验平台建设［J］．实验室研究与探索，2013（11）：425－428．

人工智能宣讲总结 第19篇

关键词:人工智能；大数据；软件

1人工智能及大数据的概念

人工智能

人工智能是一门利用计算机程序模拟人类智能的科学,其应用领域十分广泛,例如机器人、模式识别及专家系统等。人工智能的高科技产品,不仅实现了对人类思维的模拟,在某些方面还超过了人类。

大数据

大数据是指海量信息的集合,一般用常规软件工具无法对其进行有效的采集、存储和处理,需要借助具有超强洞察力的大数据技术对其进行有效的采集、存储、处理、分析和共享。大数据技术能够有效地进行超大规模的并行处理,能够有效地处理结构化及半结构化的数据,具有较强的数据挖掘能力及分析决策能力。

2人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点

知识更新能力

人工智能及大数据技术日新月异,需要软件专业技术专业人才具有较强的知识更新能力,较强的自主学习能力,以及较高的技术应用能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的自主学习能力不高,知识更新能力不强,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点改进培养方案,增加相关课程,培养学生对新知识的理解和掌握尤为重要。

创新思维能力

人工智能及大数据时代下,需要软件技术专业人才具备较强的适应创新能力,较强的开拓思维能力,以及较强的团队协作能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的创新思维能力较差,新知识更新缺乏主动性,迫切行,学习意识不强。亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新改革培养方案,确定切实可行培养策略是学科发展的需要和任务。

大数据分析能力

人工智能及大数据对人才的大数据分析能力要求较高,主要包括数据采集、数据整理、数据描述、数据统计分析和深度学习等诸多方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的大数据分析能力不够,不能很好地进行数据采集、存储、整理、描述、统计分析和归纳总结,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新培养体系。

软件开发及测试能力

人工智能及大数据对人才的软件开发及测试能力要求较高,主要包括软件分析、软件设计、软件实现和软件测试等方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的软件开发及测试能力较差,不能够有效地开展软件的规划、分析、设计、实现与测试等环节,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点提升学生的软件开发与测试的实践能力。

3建设策略

转变教学理念,顺应人工智能及大数据时展要求

传统的教学理念已经不能适应人工智能及大数据时代的要求,亟需转变教学理念,从而适应人工智能及大数据时代的要求,进而提升软件技术专业人才的培养质量。在人工智能及大数据背景下,学校应深入分析人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点,从而有针对性的制定培养目标、培养任务和培养方案。在制定培养目标时,应着重考虑软件技术专业人才在人工智能及大数据时代应具备的能力素质。在制定培养任务时,应着重参考人工智能及大数据相关岗位的岗位要求。在制定培养方案时,应坚持以学生为主体,以学生为本,突出知识更新能力、自主学习能力、开拓创新能力、团队协作能力、大数据分析能力和软件开发及测试能力的培养。

引导学生利用现代化、智能化的网络平台进行自主学习

为了更好地适应人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求,应引导学生利用现代化、网络化和智能化的Web平台进行自主学习,从而提升学生的知识更新能力、开拓创新能力、解决问题的能力和团队协作能力。首先,在人工智能及大数据背景下,网络上涌现了大量的人工智能及大数据相关的学习资源,但这些网络资源存在良莠不齐的现象,因此教师应该引导学生如何搜索、鉴别和使用这些网络学习资源。然后,教师可以引导学生自由分组开展人工智能及大数据相关的学习,通过兴趣小组的方式激发学生对人工智能及大数据的学习热情,提升学生的自主学习能力,提升在线学习的效率。最后,教师可以自建教学网站,对网络资源进行筛选和优化,使学生能够更好地进行网络学习。

构建大数据分析课程体系,提升学生的大数据分析能力

人工智能及大数据对软件技术专业人才的数据分析能力要求较高,众多人工智能及大数据相关企业亟需大量的具有较高大数据分析能力的软件技术专业人才。因此,大数据分析能力是目前软件技术专业人才培养的重要内容,应适时构建大数据分析课程体系,进一步提升软件技术专业学生的大数据分析能力。首先,教师是教学的组织者,因此应注重教师的培养,只有提升了教师的大数据分析能力,才能更好地提升学生的大数据分析能力。然后,重点突出数据挖掘能力的培养,包括数据预处理能力和聚类分析能力等。

人工智能宣讲总结 第20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。

人工智能宣讲总结 第21篇

[关键词] 信息传播技术（ICT）； 学习方式； 发展； 变革

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

技术的进步，推动了社会的快速发展，深刻影响着人类生活方式和思想观念的转变。尤其是进入21世纪以来，“信息传播技术（ICT）” 不断见诸国内外各种主流和非主流学术媒体，成为流行的、使用频率极高的词汇。从先进思想文化的传播到政治军事领域的宣传报道，再到社会经济发展方式的转变，ICT对人类社会产生的影响可谓是颠覆性的、浸透性的、无处不在的。同样，ICT对教育事业的发展与进步也起着毋庸置疑的推动作用。“学习方式”作为教育理论研究的重要方面，也受到了ICT的深刻影响。笔者以 “学习方式”的广义含义为出发点，从学习者地位的改变、学习交互方式的变革以及学习环境的改善等三个方面梳理和总结ICT支持的人类学习方式的发展与变革。

一、信息传播技术与学习方式

（一）信息传播技术（ICT）

ICT从一种提法或观念演变成一个概念，已被越来越多的国家和地区所接受，其重要性更在国际社会上得到了普遍认可，以至于八国首脑会议将ICT纳入了东京宣言主题。然而，由于ICT本身的复杂性和应用的多重性，学术界对其认识和描述也具有多样性，并未形成统一的认识。这些观点归纳起来，可以分为以下几类。[1]

第一类定义主要侧重ICT的信息管理过程。如Larry Wentz等认为，信息传播技术包括收集、保存、恢复、处理、分析和传递信息等对全球经济繁荣起实质作用的技术范围。第二类定义强调ICT的通信特点。认为ICT是一个总括术语，包含任何通信装置或应用，包括无线电、电视、蜂窝电话、计算机和网络硬件与软件、人造卫星系统等，以及与之相关的各种服务和应用，如视频会议和远程学习。第三类定义关注于ICT的信息获取和传播的功能。指出ICT代表一群依据信息获取和传播功能定义的相关技术，如互联网、无线通信技术、即时通信技术等。第四类定义则是从ICT部门或产业的角度来界定ICT的。

本文中的信息传播技术采用了Richard Curtain对ICT的界定。他指出，ICT可宽泛地定义为借助电子手段，方便信息的创造、储存、管理和传递。这一定义强调ICT作为一个传播工具，而非一个信息处理手段。由此，Richard Curtain将ICT分为新旧两种形式，旧ICT指报纸、幻灯、投影及广播电视等，其优点是成本低，在用本地语言传播信息方面，几乎不需要操作技巧和与之相关的能力；缺点是其传播的单向性和容易受到政府的管制责难。新的更先进的ICT包括网络计算机、无线通信、无线技术和互联网。这些新技术的特点是：能够提供一对一、一对多的有效的双向通信；能够支持24小时全天候实时、同步、延时、异步通信；能够通过其互联基础设施形成跨越地理距离的触觉以及持续降低的通信成本。[2]本文若无特别说明，“技术”指这一意义上的“信息传播技术。”

（二）学习方式

学习方式（Learning Style）由美国学者哈伯特·塞伦（Herbert Thelen）于1954年首次提出，是当代教育理论研究中一个重要的概念。但长期以来，我们对学习方式含义的界定处于狭义的理论层面。一般认为学习方式“是人们在学习时所具有或偏爱的方式，即学习者在研究解决其学习任务时所表现出来的具有个人特色的方式”。[3]也有学者将学习方式定义为学习者在学习过程中表现出来的基本行为特征和认知取向。[4]这种狭义的对于学习方式的理解，归根结底出于人们对学习概念的狭义理解和运用，即把学习窄化为文化知识的学习，致使对学习活动的研究局限于教育理论界，未能从更广阔的哲学和人类学层面上研究和提示人类学习活动之特点与发展规律。

桑新民教授等从广义的、历史的视角对学习方式的含义进行了界定，认为学习方式与生产方式属于同一层次的范畴。[5]他指出，人类的学习活动同人类的物质生产活动一样，都属于人类最基本的社会实践活动，二者相辅相成、互为因果。生产是一个历史范畴，需要用生产方式来揭示不同时代生产内容形式的特点及其演变发展的规律；学习同样是一个历史范畴，而学习方式正是揭示了不同时代学习内容与形式的特点。由此，他将学习方式的含义扩展为学习能力和学习关系两个方面。其中，学习关系包括教师与学习伙伴、校园文化、学习的物质条件和资源、各种学习环境以及与学习相关的政策和体制等。

技术的进步推动了社会的变革，对人类学习方式的发展也产生了积极的影响，使学习方式显示出不同的时代特征，以适应当时社会的发展水平。笔者将以广义的学习方式的含义为出发点，从学习者地位的改变、学习交互方式的变革以及学习环境的改善等三个方面阐述技术支持的人类学习方式的发展与变革。

二、技术促进了学习者地位的改变

传统的教育强调的是知识的传播，其教育信息大体上是通过教者的语言和书面的文字来传达的。[6]教者决定了要教什么主题、概念和技巧，然后他们将这些内容直接而完整地传递给学习者，学习者往往处于被动地位，成为信息被动的接受者和知识灌输的对象。与传统教育相对的是有效学习。有效学习是指学习者在教育者的指导下，应用恰当的学习策略对学习内容进行主动加工，并在一定时间内完成学习任务、达成学习目标、获得自身发展的过程。[7]它强调学习者自主的、探索性的、研究性的学习；强调学习者形成对知识的真正理解；强调使学习者获得积极的情感体验；强调只有学习者主动参与学习活动，才会发生学习。[8]由此可以看出，学习者主动性的发挥和学习者地位的改变，会在很大程度上影响学习的效率和质量。ICT的教育应用促进了学习者地位的改变，保证了有效学习的发生。

（一）从整个社会范围来看，学习者由信息的被动接受者变为信息的主动获取者、建构者、传播者

从陶行知先生最早举办的“千字课”教学实验开始，ICT被用来在较大范围（与传统教育相比）内向学习者传递教学信息，这一创举在当时极大地提高了教学效率和教学质量，并对之后电化教育的发展产生了深远的影响；到广播电视大学的成立，广播、电视开始进入教育领域，使教育信息能够实时、迅速、远距离、大范围地传播，加之电视节目可以同时传播图像、文本、声音等多种信息，可谓图文并茂、声像并举。然而早期的ICT应用于教育的实践活动（幻灯、投影、广播、电视的教学应用）都没能从实质上改变学习者被动接受信息的地位。这些信息传播方式都是单向的、中心化的，是一种由个人或少数人垄断知识或信息的传播方式。[9]

多媒体计算机技术和网络技术的出现，打破了传统的信息传播方式，使信息和知识的交流具有了交互性、去中心化、自组织等特点。知识和信息已不再由个人或少数人所垄断，而是为大家所共享，形成了众人向众人传播的方式。学习者不再只是局限于从书本上、从教者口中、从电视节目中被动地接受被设计好的教学信息，而是可以遨游在信息的海洋里主动寻找，获取自己需要的、感兴趣的各种信息资源。此时，教育者与学习者的界限已不那么清晰，因为任何一个人在某一方面都有可能成为别人的老师，这也正是孔子所说的“三人行，必有吾师焉”。

Web 的出现，使博客、Wiki、社会网络（SNS）以及即时通讯等新技术很快在教育领域得以应用，又一次推动了学习者的地位发生重大改变。在Web 平台中，学习者不仅是信息的接受者和消费者，而且成为信息的构建者和者。每位学习者在这里都是平等的，他们借助技术手段的支持，平等地共享别人提供的学习资源，又与学习同伴进行交流互动，形成自己对知识的见解和感受，并将它们到网络平台上，平等地参与学习资源的建设与创造。[10]在参与的过程中，学习者不仅获得归属感和话语权，而且使学习过程得以持续和深化。这正是Web 所倡导的精神：开放、共享、参与、创造。

（二）从学习者自身的发展来看，学习者由被动学习变为主动学习

在传统教育中，由于思想观念的束缚和技术条件的限制，学习者基本上是依靠教科书和教育者来获取知识和信息的。对学习者而言，这种知识来源的单一性和“师道尊严”的古训，一度形成了“崇尚书本、崇拜教师”的风气。长此以往，养成了学习者的学习惰性以及缺乏探索精神、缺少批判意识等不良学习习惯。

ICT的教育应用，改变了学习者被动学习的状况。从早期的多媒体课件、教学录像、教学光盘到现在的网上学院、虚拟实验室、微课程等，学习者的知识来源渠道多了，教学内容丰富了，学习时间、学习主题、学习进度等都可以自己掌握，从而使学习者获得了学习的自由。此时，教育的目标不仅是使学习者获得知识，更重要的是要促进人的全面发展（认知发展、创新能力和批判意识的发展）、自我实现以及获得积极的情感体验。[11]

另外，在技术的推动下，信息社会的飞速发展使得正规教育已不能满足人们生活和工作的需要。人们深刻地意识到学习已不再是一件一劳永逸的事情，只凭借学校教育短短十几年的教化，我们无法在社会中找到立足点。此时，终身学习理念深入人心，学习者唯有坚定终身学习的态度，不断接受新观点、新理念，掌握新知识、新技能，才能适应社会进步的需求，才能找到自己的生存价值。因此，在这样一种社会需求的驱动下，在信息传播技术的大力支持下，学习者由被动学习变为真正意义的主动学习，正规教育与社会教育的界限也将变得模糊。

（三）从学习支持和服务的角度看，个性化学习得到了发展

个性化学习与个别化学习有所不同。个别化学习强调为了实现同一的学习目标，学习者可以根据各自的需求以不同的进度来完成学习过程。个性化学习是一种自定步调、定制内容、关注个体需求的学习方式。因此，二者在学习目标、学习内容、学习方法及学习进度等方面都会有所不同。[12] 可以说，个性化学习包含个别化学习，是个别化学习发展的新阶段。

个别化教育的思想由来已久，孔子提倡的“因其材而施之以教”和苏格拉底的“精神助产术”都体现了个别化教育的思想。第二次工业革命时期，机器大生产对人才的需求剧增，使 “班级授课制”逐渐取代个别化教育，成为当时教育教学的主要形式，并且在一定程度上大大提高了教学效率。然而，随着时间的推移、社会的进步，“班级授课制”所带来的教育问题凸显出来。班级整齐划一的教学步骤，培养“教育产品”、 “工具人”的教育方式和理念，无暇顾及学习者个体间存在的学习风格差异和个性特征差异，使得“班级授课”的教学方式日益遭到质疑和抨击。[13]由此，学生的个性差异问题越来越受到教育界的关注，“个性化学习”应运而生。

最早支持个性化学习的技术产品是程序教学机，它是一种装入预先编制的程序教材，能自动起到刺激—反应—强化作用的机械装置，允许学生进行小步子、自定步调的学习，并能对学习进行积极的反应和及时的强化，具有一定的交互功能。计算机的诞生使个性化学习向前迈进了一大步。计算机在教育领域的应用不仅完善了教学机器的教学程序功能，还能够辅助教学过程的控制（CAI），辅助教学活动的管理（CMI），为学习者提供个别指导、模拟和演示、问题解决、信息查询、学习跟踪、学习诊断等功能，实现了教育管理自动化。[14]

21世纪以来，移动技术、多媒体技术和网络技术的综合应用——移动学习的出现，推动了个性化学习的长足发展。学习者只要借助一定的移动通讯设备终端（手机、学习机、笔记本电脑等），就可以在任何时间、任何地点获取所需要的学习资源（电子书包、微课程），与他人进行交流互动，实现随时随地的、有效的个性化学习。[15]这种学习方式不仅突破了时空的限制，更为重要的是学习者可以根据自己的需求、兴趣、起步水平等充分利用零碎的时间片段，学习微小的学习单元，解决某一工作难题或学习难题，使学习者自身获得个性化的发展。

三、技术促进了学习交互方式的变革

交互（Interaction），在《最新牛津现代高级英汉双解词典》（_年第四版）中将其定义为“相互作用、互相影响”。是一个应用广泛的科学词汇，一般指一个因素各个水平之间反应量的差异随其他因素的不同水平而发生变化的现象。从教育学的角度看，交互是指学习者在学习过程中，在一定的语言环境下，通过媒体或媒介与教育者或其他学习者之间的相互交流与合作。从信息学角度来看，交互是指信息输出者与信息输入者之间的交互，它们之间的关系有人—人之间、机—人之间、人—机之间的互动。[16]

（一）人际交互方式的改变

人际交互是发生在交互个体之间、个体与群体之间以及群体与群体之间的信息交流，具有灵活性和双向性的特点。[17]人际交互在学习中的重要性，早已被人们很好地证实过：人们可以从阅读中学到10%的知识，可以从听讲中学到20%的知识，可以从观察中学到30%的知识，可以从视听中学到50%的知识，可以从与别人的交谈中学到70%的知识，可以从亲身经历中学到80%的知识，可以从向别人的教授中学到95%的知识。[18]当学习者有机会与同伴或教育者对学习的知识进行交互时，他们就有机会在其内部共同建构、分享知识，进而去理解正在学习的内容。[19]

然而传统学习中的人际交互关系有其自身的局限性，对学习者的发展造成了某种程度的消极影响。主要原因在于：首先，传统社会里，家庭是主要的生活和生产单位，血缘是整个社会关系系统的基础，在整个人际交互中，重官位、讲辈分、分亲疏，人际关系主要以等级严格的纵向关系为轴心；其二，传统社会中，人们生活在一个相当狭小而孤立的环境中，很少有其他的联系，人际关系网主要局限于地缘、业缘、朋友的直接往来关系，交互的对象自然以熟人为主。[20]可以说，这一时期的人际交互水平较低，对学习者实质性的帮助也不是很大。

技术的发展，推进了BBS、实时聊天系统、视频会议系统等交互工具的应用，同时也促进了新一代人际交互关系的形成。其特点在于，不仅使人际交互的成本降低、交互效率提高、交互速度加快，而且还创造了人际交互的全新空间，使人际交互从原来的“点对点”、“点对面”的熟悉的强联系人群拓展到了遥远、陌生的弱联系人群，呈现出“面对面”的人际交互新形态。[21]在这种高效的新型交互过程中，学习者既作为信息的发出者，又作为信息的接受者；既是信息创造者，又是信息加工者。这不仅深化了学习者的认知过程，提高了学习技能，增强了问题解决的能力，而且建立起了良好的社会互动关系，建构了社会性知识的意义，对学习者批判性思维和问题解决能力有着积极的作用。[22]

（二）人机交互方式的改变

人机交互是指人与计算机之间使用某种对话手段，以一定的交互方式，为完成确定的任务而进行的人机之间信息交换的过程。[23]

计算机在教育中的应用始于程序教学，20世纪50年代中期，美国哈佛大学实验心理学教授斯金纳（）提出在“工业革命时代”要有一个相应的教育工业革命。于是，他根据学习心理学基础的新成就，设计了“程序教学”机器，用以取代教师的“语言功能”。[24]这项举措开创了计算机在教育领域应用的先河，但就其本质而言，学习者与计算机并未真正发生交互作用，只是通过教师编制的一套学习程序来操纵学生的学习。

1958年，英国的帕斯克（）研制出了适应性教学机，用于训练卡片打孔技能，这种适应性教学机已经具有了与学习者交互的功能，开启了计算机辅助教学（CAI）时代。虽然早期的计算机辅助教学系统的产生受到斯金纳程序教学的深刻影响，但由于CAI自身具有灵活性和人机交互作用，弥补了原来程序教学机的不足。此时，计算机辅助教学已经具备答疑、练习、个别指导、教学测验等功能。[25]

多媒体技术和虚拟现实技术的发展推动人机交互水平的快速提高。多媒体教育软件的良好交互界面和超文本结构，克服了传统知识结构的缺陷，使信息的呈现具有多媒化、非线性、网状结构等特点，更加符合教育认知规律。虚拟现实技术则使学习者的人机交互体验更丰富、更细腻。它利用计算机技术生成一个逼真的具有视、听、触等多种感知的虚拟环境，学习者通过使用各种交互设备，同虚拟环境中的实体相互作用，使之产生身临其境的交互式视景仿真和信息交流。[26]学习者在这里，通过多种感觉通道和运动器官参与到人机交互中，使用连续的自然语言、各种手势与姿势与计算机进行交互，甚至眨眼或脑电波也可以作为输入信号。

四、技术促进了人类学习环境的改善

环境是指人在社会生活中的社会条件与自然条件的总和。就某一具体事物而言，环境意味着该事物在特定活动中赖以存在和发展的情况和条件。学习环境是促进学习者发展的各种支持性条件的统合。[27]学习者的任何学习活动都是在一定的学习环境中进行的，离开学习环境的支持，学习活动就失去了依托，学习环境的优略直接关系着学习者的学习与发展。[28]

威尔生（）将学习环境归纳为三种类型：以教室为主的学习环境、以PC为基础的学习环境和以网络为基础的开放、虚拟的学习环境。[29]教室学习环境是为大家所熟知的一种传统学习环境。它以支持讲授教学模式为主，涉及的教学媒体主要是教科书、挂图、黑板模型等传统媒体。本文对教室学习环境不再赘述。笔者将从多媒体学习环境、虚拟学习环境和智慧学习环境等三个方面来阐述ICT支持的学习环境的发展与改善。

（一）多媒体学习环境（Multimedia Learning Environment）

多媒体学习环境是将多媒体计算机、投影、录音、录像等现代教学媒体结合在一起而建立起来的综合学习环境。依据其所提供的学习功能的不同，多媒体学习环境大致可以分为多媒体教室、语言实验室、电子阅览室以及学习资源中心等。[30]多媒体学习环境凭借自身的优势（如集合多种媒体、形象直观、具有一定的交互性等），激发了学习者的兴趣，降低了知识的难度，对学习质量和学习效率的提高起到促进作用，同时也是对传统教室环境的极大改善。

然而，随着人们对多媒体学习环境的广泛应用和深入研究发现，多媒体学习环境在具备传统教室环境无法比拟的优越性的同时，也存在着一些缺点。如多媒体呈现内容的“堆砌”，妨碍了学习者对内容的消化理解；多媒体呈现工具的“间断性”展示，割裂了学习内容的前后联系；多媒体学习环境的固定布局不利于多种学习活动的开展。如何克服这些问题，使多媒体学习环境更好地发挥其优势，促进学习者高效的学习，成为目前亟需解决的教育问题。

（二）虚拟学习环境（Virtual Learning Environment）

虚拟学习环境是借助虚拟现实技术创建的新型学习环境。虚拟现实技术是继多媒体技术、计算机网络技术之后，在教育领域最具应用前景的技术。在虚拟学习环境中，学习者可以游览海底、遨游太空、观摩历史、体会古今。场景的逼真性，激发了学习者的学习兴趣；无限的虚拟体验，加速和巩固了学习者的学习认知过程。总之，虚拟学习环境使学习者通过亲身经历加深了对知识的理解并获得积极的学习体验。[31]

依据虚拟学习环境提供的不同学习功能，可以将其分为：[32]（1）虚拟课堂，运用分布式虚拟现实技术构造的一个虚拟真实的学习环境，分布在各个不同地方的学习者可以通过网络参与到虚拟课堂中；（2）虚拟实验室，利用虚拟现实技术建立的各种虚拟实验室，已经广泛应用于物理、化学、地理、生物等理工科的实验教学中；（3）虚拟校园，虚拟校园系统可以让学习者足不出户就浏览到校园的所有信息；（4）虚拟图书馆，是用虚拟现实技术构建的提供相关信息的场所，不仅提供文本、视频、声频等信息资源，还提供与众不同的身临其境的情境资源。

虽然上述几种虚拟学习环境的功能不同，各有侧重点，但是它们都具备虚拟学习环境的特征。（1）知识性。任何一个虚拟学习环境都是知识空间，它为学习者提供丰富的学习资源和信息来源，学习者在共享信息的同时，又可以补充和完善VLE中的知识信息资源。（2）交互性。一本书不能作为一个学习环境，同样，仅将知识信息进行集成的教育网站也不是VLE。虚拟学习环境与知识空间最为本质的区别在于它的交互性，只有当学习者对所学知识进行一系列的社会交互活动才构成一个VLE。（3）情境化。VLE能够为学习者提供某一特定的学习情境，如历史情境、实验情境等，使学习者在其中扮演一定的角色，积极地参与到探究与协作学习当中。[33]

（三）智慧学习环境（Smart Learning Environment）

智慧学习环境是一种能感知学习情景，识别学习者特征，提供合适的学习资源与便利的互动工具，自动记录学习过程和评测学习成果，以促进学习者有效学习的学习场所或活动空间。[34]智慧学习环境并不是一个新概念，它是信息化学习环境的一种高端形态，是社会信息化大背景下学习者对学习环境发展的诉求。

智慧学习环境的支撑技术主要包括：（1）人工智能技术，用于自动分析学习者的特征信息，并从大量信息中检索出符合学习者特征的学习资源；（2）传感技术，物联网发展的重要技术之一，在智慧学习环境中用于情境识别和环境监测；（3）富媒体技术，其高效的交互性，提高了学习者的参与度，从而改善了学习者的体验；（4）移动终端技术，为泛在学习提供了载体。[35]

依据学习者知识建构方式和知识获取方式的不同，可以将智慧学习环境分为四种形态。（1）支持“个人自学”的智慧学习环境，一种预先约定或者学习者自发性的学习行为，通常没有教师的讲授和辅导，有特定的学习内容、预设的学习目标和评价方式。（2）支持“研讨性学习”的学习环境，以小组形式参与、以讨论为主题沟通方式的学习形式，通常有明确的讨论主题、适度的成员规模和强有力的组织者。（3）支持“在工作中学习”的智慧学习环境，是一种在实际工作中体验式的学习形式，常见于企业培训。（4）支持“在做中学”的智慧学习环境，是在教育培训工作的学习活动中植入了“做”的活动的一种学习形式，通常要求学习任务与学习目标匹配、评价方式与任务匹配、支持服务与学员匹配、组织形式和学习环境匹配。[36]

五、结 语

技术在教育领域的应用，对其产生的影响是方方面面的，包括教育理念的变化、教育内容的变化、教育模式的变化等。这些变化都是教育技术学需要解决和回答的难题。作为一名教育技术学的研究生，笔者只选取了学习方式这一个点，梳理和总结了ICT对它的推动和促进作用。但是我们应该看到，在学习方式发展和变革的背后，除了得益于技术的推动外，还受到了大教育环境不断变化的作用和人类对于“什么是知识”这一问题的深入思考的影响。这些方面还需要我们继续研究、梳理和总结。经常回顾历史、总结经验，才能更好地面向未来，希望本文能够对后续的此类研究提供参考和借鉴。

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人工智能宣讲总结 第22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，_、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

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。

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

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。

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。

人工智能宣讲总结 第23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_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_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.

人工智能宣讲总结 第24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

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。

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。

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。

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。

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.

人工智能宣讲总结 第25篇

关键词：人工智能；全英文教学；教学内容改革；教学模式改革

1 实施全英文教学的必要性

随着国际学术交流的日益活跃以及国际化办学的趋势发展，借鉴国外著名大学的办学理念和管理模式，利用世界优质教育资源，提升教育教学水平，造就具有国际竞争能力的复合型创新人才，正成为我国教育改革与发展的新方向。

智能化是人类社会技术发展的必然趋势。作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，人工智能的地位正随着该学科的不断发展和其技术的广泛应用迅速提高，而且在非计算机领域，具有不同专业背景的学者也通过这个年轻的领域发现新思想和新方法。由于人工智能课程内容涉及计算机科学以及边缘学科的新理论、新方法与新技术，因此在该课程中开展全英文教学不仅可以让学生充分了解人工智能日新月异的发展，还可以促进本科教学与国际接轨，在培养国际化创新人才方面具有十分积极的现实意义。

2 当前国内全英文教学存在的主要问题

笔者对当前国内高校人工智能课程全英文教学的现状进行调查分析，调查对象为软件工程专业本科三年级学生，调研问卷共58份。调查项目、内容及结果见表1。

从项目1和2的调查结果看，大部分学生认为开展全英文教学有必要，其在提高英语应用能力、增强自己的就业竞争力以及了解国际前沿等方面有很大帮助。然而，由于全英语教学在我国尚处于起步阶段，进行全英语教学的效果并不十分理想，其教学试点与实践尚存在一些亟待解决的问题，主要表现在如下几个方面。

（1）对全英文教学的理解存在偏差。从项目3～5的调查结果看，教师不能正确处理好全英文教学与专业英语课教学的关系，使全英文教学变为纯英语课教学或专业英语课的翻版。大部分学生还是希望教学授课语言以双语为主或以中文为主、英文为辅，多媒体课件形式为中英文相结合。

（2）全英文教学达不到预期的教学效果。从项目6和7的调查结果看，虽然一些大学花了很大代价邀请国外一流教授专家讲授课程，但由于人工智能课程理论性强、难度大，学生很难适应全英文课程教学。

（3）缺乏内容全面和难度适中的教材。从项目8和9的调查结果看，一些大学在实施人工智能课程全英语教学时直接引进原版英文教材，但这对本科生来说，原版英文教材内容偏多、难度较大，学生学习时不免有诸多畏难情绪。

（4）师资匮乏。从项目10的调查结果看，学生对承担全英文教学教师的满意程度普遍不高。实际上，全英文教学对承担课程教学的教师要求很高，他们不仅需要具备专业知识，而且还要掌握英语应用技能，而现阶段国内高校中能承担全英语教学的师资仍然十分匮乏。

综上所述，如何改革全英文教学模式，讲授哪些教学内容，采用何种科学的教学方法与手段，是值得我们思考和关注的教学改革重点和难点。

针对以上这些问题，我们深入研究人工智能课程的特点，对现有教学模式、内容及方法进行全方位探索和改革，制订全英文教学计划，对促进教学工作、提高教学质量、培养国际创新型人才起重要作用，其重要意义具体体现在以下3个方面。

（1）探索如何将理论知识传授、综合能力培养与英语交流运用三者有机结合，建立全英文教学的新型模式，这将对更新教学理念和探索适合于计算机软件人才培养的教学方法产生深远影响。

（2）全英文课程教学能够让学生掌握最先进的人工智能国际前沿技术，开阔国际视野，有利于培养复合型、实用型、具有国际竞争力的高层次创新人才。

（3）全英文教学改革的探索与实践能够促进国内教育向国际教育迈进。

3 全英文教学内容改革

建立完善的全英语教学体系，需要有系统而完整的教学内容。我国计算机科学与技术本科专业人工智能课程课时一般只有36学时，因此我们需要考虑从什么角度组织教学内容，才能让学生比较容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法与技术，从而显著提高教学效果。

与国内教学内容相比，国外教学更注重分析问题的思维方法和解决问题的应用能力，对提高学生的学习兴趣以及培养学生的创新能力十分有益，但是原版内容过多，且大多以国外政治、经济、文化、社会和生活为背景，对于我国学生来说，理解某些内容和背景比较困难。因此直接套用原版教学内容往往存在一定问题，我们需要在引进、消化和吸收国外经典教材内容的基础上，有选择性地挑选合适内容。国外经典教材编写思路不尽相同，一些经典人工智能教材及主要内容见表2。

人工智能的基本思想和主要内容是研究人类智能活动规律和用于模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。从表2中可以看出它们的共同点，即人工智能应围绕“智能”这个核心，但由于智能本身非常复杂，难以用单一的理论与方法描述，需要从不同的抽象层次刻画智能这个主题。我们认为，人工智能的主要内容可按图1所示划分为不同层次并确定讲授顺序。

在最底层，神经网络与演化计算（适应性原理与仿生机制等）辅助感知以及与物理世界的交互；抽象层反映知识在智能中的角色和创建以及围绕问题求解的知识的抽象、表示和理解；更高层则提出学习、规划、推理的模型和方式；应用层构造智能化智能体以及具有一定智能的人工系统，让计算机实现以往需要人的智力才能完成的工作。除了将人工智能课程的教学内容划分为这4个层次，为保证教学内容的循序渐进性，还可按照抽象层更高层最底层应用层顺序安排教学内容。

4 全英文教学模式改革的实施关键

针对以上国内全英文教学中存在的主要问题，我们提出人工智能课程全英文教学模式改革的实施关键，包括全英文课堂教学模式的重定位，“二三二”模式教学方法的改革，集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新以及全专业英语教学团队的打造。

全英文课堂教学模式的重定位

人工智能课程教学以培养学生掌握专业基础知识、培养实践动手与应用能力以及提高英语交流水平三者相结合为主要目标，分两个阶段进行，国内教师与国外教师共同授课。首先，国内主讲教师讲授人工智能课程的基础原理、模型和方法，可采用集中授课、案例教学和课堂实践等教学方式，使学生掌握人工智能的一般基础知识；在此基础上，再邀请国际知名外籍教师为学生讲授人工智能国际前沿技术，包括集中授课和专题研讨。经过基础学习，学生一般已掌握人工智能基础知识，因此对于外籍教师所讲授的学科前沿等内容能够准确理解和把握。与单纯采用全英文教学或单纯邀请外籍教师授课相比，该模式能收到较好的预期效果。“1+1”全英文双课堂教学模式如图2所示。

“二三二”模式教学方法的改革

实行全英语教学后，由于使用英文教材及中外教育背景存在差异等因素，我们在教学过程中对教学方法进行一定程度的调整和改进，包括全英文授课形式、案例教学、教学内容以及教学手段等方面；配合“1+1”全英文双课堂教学模式，提出图3所示的“二三二”模式教学方法，培养学生成为具有综合能力、创新能力、国际视野和英语技能的复合型人才。

该教学方法模式包括：（1）过渡式全英文与沉浸式全英语两大英语教学方式；（2）激励自主式、启发互动式、体验学习式三大学习法，激发学生学习兴趣，使学生牢固掌握人工智能基础理论与方法；（3）参与学习式和自我展示式两大学习法，培养学生综合运用知识的能力和创新能力。

在全英文课堂授课过程中，我们需要注重把握英语与专业的比例。首先，不能一味地追求全英文授课的形式而忽视教学效果；其次，还需要为学生提供一个良好的语言学习环境，在实际教学中注重培养学生良好的英语思维习惯，从根本上提高学生的英语水平。

人工智能课程包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往难以理解与掌握。将案例教学方法引入课程教学能有效提高学生的学习兴趣，获得较好的预期教学效果，但要达到理想的教学目标，仅仅靠课堂教学远远不够，还需要拓展第二课堂。有计划地邀请国外人工智能专家和教授到大学进行专题讲座，鼓励学生参加相关的课外科研/科技活动，使得学生能够体验式地、自主地学习，更好地了解人工智能新技术，从而进一步激发学生的学习热情。构建案例教学和课堂实践的双课堂教学模式，不仅能够丰富教学内涵，而且可以充实学科前沿知识并拓宽学生的国际视野。

集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新

除了引进、消化和吸收国外经典教材内容以外，我们还需要逐步建立起具有自身特色的教学内容，以保证教学内容集先进性、前沿性和实用性为一体。

（1）先进性。我们提出教学与科研相结合，以科研带动教学发展的新思路。教师可结合自己的人工智能及其相关领域的科研项目，将科研最新研究成果以及学科前沿知识进行梳理与优化并有机融入课程教学中，确保教学内容的先进性，有效提高教学改革的质量。

（2）前沿性。对人工智能发展较快的领域，如智能计算、数据挖掘等，还需更新和补充全英文教学内容，同时可以邀请国际知名大学教授共同研究与探讨教学内容，保证课程内容具有一定的前沿性，通过实现全英语教学保证课程与国际接轨。

（3）实用性。在讲授基础理论知识的基础上，还应注重实践的应用，增强学生的动手操作能力，以符合素质教育必须注重实践的要求。教师可结合教学中的基本理论知识，适当补充案例与实例，使得教学内容与实际相联系，丰富课程内涵并提高教学效果。

全专业英语教学团队的打造

师资力量直接影响教学效果。师资的匮乏是现阶段全英语教学面临的主要问题之一。虽然一些教师具有较扎实的人工智能学科功底，但不能熟练地运用英语进行授课，而有些教师则知识结构单一，缺少人工智能及其相关学科间的交叉与融合，因此我们需要多渠道、多层次地打造既具备专业知识，又具有学科交叉与融合能力，同时掌握英语技能的全英语教师队伍。将科研与教学相结合，利用与国外人工智能及相关领域学术带头人建立的合作关系优势加强交流与合作，争取申请国际合作科研项目，利用科研提高教师的教学质量、专业水平和英语技能。

5 全英文教学的具体实施

我们在软件工程专业本科三年级学生的人工智能课堂上实施全英文教学，具体实施过程如下。

（1）国际软件学院成立教学主管部门领导小组、从事教学研究的骨干教师组成的全英文教学工作小组以及由教学督导组成的监管小组，三者之间相互配合并共同促进，保障全英文教学工作的顺利推进与落实。领导小组对全英文教学的师资培训、人才引进、多媒体网络资源开发、实验室建设、教材编写等予以政策支持；教学工作小组制订全英文教学工作规划和年度计划；监管小组定期对工作小组的教学完成情况进行评估。

（2）在课程教学中，打破国内常规教学方式，建立开放式全英文教学模式，教学形式多种多样。教学方式以“1+1”双课堂教学模式为核心，以讲授与专题讨论相结合的方式，围绕基本原理、方法与技术展开教学，激发学生自主学习与创新学习的热情。

（3）国际软件学院在人工智能相关领域承担并完成了一批国家与省部级科研课题，而且取得了一些有影响的研究成果，形成了自己的学科特色和优势。2006年，国际软件学院聘请被誉为世界“人工大脑”领域先驱的美国犹他州州立大学计算机系Hugo de Gaffs教授担任武汉大学全职教授和学院国际人工智能研究室主任。

（4）聘请与国际软件学院有合作协议的国立首尔大学计算机科学与工程学院Bob McKay教授专职来校为本科生讲授人工智能技术前沿。同时，利用国外学者来武汉大学顺访的机会，请其为学生作学术报告，使学生了解国际最新人工智能技术，如邀请曾经在麻省理工学院从事过7年博士后研究的宋森研究员进行“理解大脑与仿制大脑”的讲座等。

（5）国际软件学院在遴选教师到与学院有教学和科研合作的国外大学进修时，优先考虑给本科生授课的全英文教师，并将全英文教学能力作为选拔条件，以教师的学术进修带动全英文教学建设，使学科和专业建设与全英语教学队伍打造相结合，全面推进全英语教学工作的开展。

6 结语

人工智能是计算机科学与技术专业的重要课程，目前正面临着知识更新和教学改革的紧迫任务。笔者以实施全英文教学为契机，针对目前国内全英文教学中存在的亟待解决的主要问题，提出人工智能全英文教学内容与教学模式改革的新思路。

（1）以智能为核心，从不同抽象层次刻画智能主题，构造人工智能最底层、抽象层、更高层以及应用层4大模块内容。

（2）突破传统教学模式，对全英文教学模式进行重定位，提出“1+1”全英文双课堂教学模式。

（3）提出“二三二”模式教学方法的改革方案，培养具有综合能力、创新能力、国际视野、英语技能的复合型人才。

（4）提出教学与科研相结合，以科研带动教学发展的新思路，进行集先进性、前沿性和实用性为一体的教学内容创新。

人工智能宣讲总结 第26篇

关键词：情绪智力；情绪智力理论；学院派；实务派；研究方法

一、情绪智力概念的界定及探讨

情绪智力(EmotionalIntelligence)这个词是德国人BarbaraLeuner(1966)首先提出的[1]。1986年柏尼()在博士论文《情绪研究》中明确探讨了发展情绪智力的问题[2]。而将情绪智力作为理论概念正式提出的却是美国耶鲁大学的萨洛维()和新罕布尔大学的梅耶(),_--1990年，他们连续发表两篇学术论文，正式提出了情绪智力的概念和理论，将情绪智力定义为：“监察自身和他人的感情和情绪的能力,区分情绪之间差别的能力，以及运用这种信息以指导个人思维和行动的能力”[3]。在他们提出情绪智力的概念之后，围绕情绪智力概念的讨论日渐激烈，其中最出名的是哈佛大学心理学教授DanielGoleman,他于1995年在《情绪智力:为什么它比智商更重要》一书中将情绪智力定义为:了解自身感受,控制冲动和恼怒,理智处事,面对考验时保持平静和乐观心态的能力。此外，与现在的情绪智力相提并论的情商(emotionalquotient，EQ)概念则是由巴昂于1988年在其博士论文中首创的[4]。2000年，他主编了《情绪智力手册》(theHandbookofEmotionalIntelligence)，全面介绍了情绪智力的研究情况，认为情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。它是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影响人的整个心理健康[5]。

自从情绪智力于1996年传入中国以来，学者们纷纷给情绪智力下定义，如许远理将情绪智力定义为“感知与体验、描述与评价、调节与控制内省情绪、人际情绪、生态情绪的能力”[6]。陈家耀则进一步提出用情志力一词来概括有关情绪智力和非智力因素对智力活动的支持、导向和动力作用等心理活动。情志力的内涵是意向，其外延，从成分来说有情绪、意志和个性[7]。徐小燕、张进辅将情绪智力定义为“人们在学习、生活和工作中影响其成功与否的非认知性心理能力，包括情绪觉知能力、情绪评价能力、情绪适应能力、情绪调控能力和情绪表现能力等五种因素，它们又分为若干次级因素成分”[8]。这些概念均从不同的维度对情绪智力做了概括，但现存的问题是学界对情绪智力的概念并没有一个统一的认识。这与对情绪智力在国外的术语“emotionalIntelligence”中emotion一词到底该如何理解有很大的关系，同时还与对其外延和内涵的恰当界定联系紧密。因此，如何给情绪智力一个恰倒好处的概念有待进一步的研究。

二、情绪智力理论及结构

（一）情绪智力的学院派理论及结构

以Mayer和Salovey为主导的学院派，将情绪智力纳入智力的家族并坚持科学量化的道路[9]，学院派对情绪智力的研究采用的是能力模型取向[10]，能力模型是指能力的情绪智力，即反映了直接与标准智力定义相关的、人的实际心理能力[11]。1990年，美国心理学家Salovey和Mayer首次正式使用情绪智力这一概念描述影响成功的情绪特征，他们认为情绪智力是一种加工情绪信息的能力，它包括准确地评价自己和他人的情绪，恰当地表达情绪，以及适应性地调控情绪的能力。并以此为基础，提出了情绪智力结构的三因素能力模型。但此时情绪智力定义以及结构的划分都是在广泛查阅相关文献的基础上总结出来的，没有实证基础。后来，他们分别于1997年、1999年、2000年对情绪智力的定义及结构进行修订，最终将情绪智力界定为一种连接认知与情绪的心理能力，在此基础上确定了其结构的四个维度[12]。这四个维度从最基本的情绪感知和表达能力开始，到情绪管理调控能力为止，是按照每种能力发展的先后顺序进行排列的。具体内容为：

1．情绪的感知、表达能力：指从自己的生理状态、情感体验和思想中辨认和表达情绪的能力；以及从他人、艺术活动、语言中辨认和表达情绪的能力。

2．情绪对思维的促进能力：即促进认知行为，使问题解决、推理、决策和创造更为有效的能力，包括情绪对思维的引导；情绪对信息注意方向的影响；心境的起伏对思维的影响；情绪状态对问题解决的影响等多方面的能力。

3．对情绪的理解、分析能力：指认识情绪体验与语言表达之间关系的能力；理解情绪所传送意义的能力；理解复杂心情的能力；认识情绪转换的可能性及原因的能力等。其中最基本的是使用特定的词语来命名情绪并能有效的辨别它们之间的关系。该能力是“最具有认知意味的”。

4．情绪管理调控能力：根据所获得的信息，判断并成熟地进入或离开某种情绪的能力；觉察与自己和他人有关的情绪的能力，调节与别人的情绪之间的关系等。

（二）情绪智力的实务派理论及结构

以Goleman和Bar-on为代表的实务派将预测成功作为向导，试图在传统智力以外找到能够预测成功的所有重要因素[9]。实务派对情绪智力的研究采用的是混合模型研究取向[10]，混合模型是指特质的情绪智力，属于人格范围。即给情绪智力列出了一组人格特点菜单，如“同情、动机、坚持性、温情和社会技能”，我们将这理论及结构称为“混合模型”[11]。

1．Goleman的情绪智力理论及结构

1995年，Goleman在畅销书《情绪智力》中将情绪智力定义为了解情绪、管理情绪、自我动机、认知他人情绪、处理关系的能力[13]。他认为情绪智力在帮助个体取得成功上起的作用比智力的作用大，并且情绪智力可以通过经验和训练得到明显的提高。1998年，他在1995年情绪智力定义基础之上提出了一个5因素情绪智力理论结构[14]。这个结构共包括5个因素，25种能力。后来他又结合了RichardBoyatzis等人的研究把这5个因素25种能力精炼成4个因素20种能力，它们分别是自我觉知(包括情绪觉知能力、正确的自我评估、自信)，自我管理(包括自控能力、信用度、责任心、适应能力、成就动机、主动性)，社会觉知(包括移情、对团体情绪的觉知、服务倾向性)和社交技巧(包括帮助他人发展、领导能力、影响力、沟通能力、革新能力、协调能力、凝聚力、协作能力)。

的情绪智力理论及结构

Bar-on于1997年提出情绪智力的定义，情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。他认为情绪智力是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影响人的整个心理健康[15]。Bar-on提出，情绪智力由个体内部成分、人际成分、适应性成分、压力管理成分、一般心境成分等五大主成分构成，其中，个体内部成分包含情绪自我觉察、自信、自我尊重、自我实现和独立性五种相关能力；人际成分包含共情、社会责任感和人际关系三种相关能力；适应性成分包含现实检验、问题解决和灵活性三种相关能力；压力管理成分包含压力承受和冲动控制两种相关能力；一般心境成分包含幸福感和乐观主义两种相关成分。这样，由五大主成分和15种相关能力组成了情绪智力系统[16]。Bar-on认为这15种能力是情绪智力最稳定、最有效的成分，对个体总的情绪幸福和应对生活的能力起决定作用。

三、情绪智力的研究方法与测量

（一）情绪智力的研究方法

在情绪智力研究开展的早期，曾出现过只强调经验范式而缺乏实证研究的现象。随着情绪智力研究地逐步深入，其研究方法已呈现出多样化趋势并取得了相当的成果。如罗森塔尔设计的了用来衡量辨别他人情绪特征能力的非言语敏感测验(简称PONS)；WalterMischel设计出果汁软糖实验来分析控制冲动、延缓满足、抵制诱惑的水平对将来成功的影响；Seligman塞利格曼根据这种观点设计了乐观态度测验，进而将这项测验应用于人才的选拔。在人工智能的研究中，“情绪智力”倍受关注。其始创人Picard教授认为，要使计算机真正智能化，适合人的需要并能自然地与人互动，就必须使它们具备识别和表达情绪的能力，即人工智能要具备被称作“情绪智力”的东西[17]。虽然情绪智力的人工智能研究刚起步，但已显示出令人兴奋的前景。情绪智力研究方法的多样性、前沿性另人欣慰，但仍存在一些不足，最主要的就是重定性研究而轻定量分析。

（二）情绪智力的测量

1．Schutle的EIS量表

情绪智力量表(EIS)是Schutle等人根据Salovey和Mayer(1990)的情绪智力模型开发的一份自陈问卷。它共有33项，可用于评估人们对自己以及他人情绪的感知、理解、表达、控制和管理利用的能力。此量表的高分者通常更为积极、更能克制冲动、更清楚地表达自己的感受、更好地恢复、较少的情感障碍和抑郁、更富有同情心、更能自我监控。

2．多因素情绪智力量表（MEIS）

该量表是Mayer等人于1998年编制的，1999年他们又发表该量表的修订版[12]。该量表是能力测验而非自陈测验。该量表以行为表现为基础，测量被试觉察情绪、鉴别情绪、理解情绪和控制情绪。它包括的四个维度十二项任务分别是：感知情绪(4项任务)、同化情绪(2项任务)、理解情绪(4项任务)和控制自我情绪(2项任务)。该量表有整体评分和专家评分两种评分方法。此量表的结构效度、聚合效度和区分效度都很高，尚无预测效度的报告。修订版与旧版的不同之处在于，旧版把多数人一致性作为正确答案的指标，修订版则把专家打分作为评判的标准。为了再次改进修订后的MEIS，Mayer、Salovey及Caruso等人又编制出了和。MSCEIT是一个基础能力量表，共有141个自陈项目，适用于17岁以上的人群。该量表旨在测量人们执行任务、解决情绪问题的质量和程度，而不是依赖个人对自己情绪技能的主观评估来计分。

3．情绪智力调查表（ECI）

该量表是Goleman等人根据Goleman1998年提出的精练后的情绪智力模型编制的，它可以测量该模型提到的4个因素20种能力。该量表有很高的内容效度，但到目前为止还没有有关此量表的预测效度的研究。ECI包含了Goleman情绪智力模型的所有内容，是一种比较完整的情绪智力评价工具。该量表的使用要求也较严格，使用者须经过专门的培训，合格后方能对施测结果给予正确解释与指导。ECI可以全方位评估个人和团体的情绪能力。

4．情商问卷（EQI）

EQI也叫《Bar-on情商量表》，它是Bar-on于1997年编制并出版的量表。该量表是国际上著名的心理量表之一。它包括5个主成分量表(其中包含15个分量表)和2个效度量表，共133个题目。其中主成分量表有：内省量表、人际量表、适应性量表、压力处理量表、总体情绪量表。效度量表则分别是乐观印象和悲观印象。EQI具有较高的内部一致性信度、重测信度、聚合效度和区分效度[18]。该量表出版后，得到广泛认可和应用，目前已被应用于心理咨询与治疗、人力资源、人格、学习能力等多种领域，被共认为是第一个标准化的情绪智力量表[19][20][21]。

5．工作能力量表-Ei版（WPQei）

WPQei用来测量个人的能力和素质，它以情绪智力的概念模型为基础，包括七个成分:创新，自我意识，直觉，情绪，动机，移情，社会技能。共有84个题项。员工在工作中可以把量表中的信息与自己的实际工作情况结合起来，有目的的提高自己的情绪管理能力。

除了上述量表之外，我国已有学者将和两位博士于1998年编制的情绪技能问卷翻译和修订成中文版并投入试运行[22]。

三、小结

随着情绪智力受关注的程度不断提高，情绪智力的研究无论在理论上还是应用上将进一步深入，Bar-on宣称:“EQ时代已经开始了”[9]。情绪智力的研究已经取得了很大的进展，但毕竟对情绪智力正式研究的时间还不长，还有许多问题有待解决。如文章开头所提到的学界如何才能给情绪智力一个统一的概念？到底是学院派的能力模型理论更有说服力，还是实务派的混合模型理论更好，抑或二者相结合的为最佳，再或还有其他的理论模型有待发现？如何培养和提高情绪智力？要回答这些问题，就需要进一步对情绪智力的定义、理论、结构、研究方法、测量方法、应用进行探究。同时对情绪智力研究可能会呈现的趋势进行展望和预测：情绪智力研究方法和测量方法将在多样化的基础之上不断发展，情绪智力量表的社会实用性研究将成为学界的研究热点，学者专家们将研究形成中国自己本土化的情绪智力理论及量表。

参考文献：

[1]曾性初：《情志与情商》，《教育研究》.

[2]Payne,;self-integration;relatingtofear,,(01),203A.

[3]Salovey,P.,&Mayer,.(1990)..

[4]Bar-On,.

[5]Bar-On,R.&[M].SanFrancisco,CA:.

人工智能宣讲总结 第27篇

关键词：人工智能；电气信息类；教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

人工智能宣讲总结 第28篇

关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力

1 概述

2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。

因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

教材和实验教学内容的选取

此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。

2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。

1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。

2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。

3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。

5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献：

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

[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.

人工智能宣讲总结 第29篇

本次会议的主题是：信息技术促进教育创新，旨在深入探讨信息技术促进教育创新的相关问题，推动全球华人计算机教育应用界同仁的交流。围绕此主题，本次大会开设了十个子会议进行深入讨论：移动学习与泛在学习、教育游戏与非正式学习、ICT在华文教学中的应用、计算机支持的协作学习与人工智能教育应用、数字化学习环境构建与教育软件设计、数字化测试与评价、数字化学习与企业培训、中小学信息技术教育与应用、中小学教师论坛、博士生论坛。本次会议共吸引了500多名来自大陆、台湾、香港、新加坡、日本、非洲等国家或地区的学者，其中正式代表240人，嘉宾40人，研究生代表220多人。

为保证论文的质量和吸引广大学者的积极参与，本次会议收录的论文被IEEE出版，并送交工程索引（EI）检索。当然，这也是前14届高质量的会议成果铸就了今天的国际认可，从这一层面也可看出主办方为促进学术繁荣所做的努力。

1按论文主题划分

本次会议收到来自大陆、台湾、香港、新加坡、日本、非洲等国家或地区的学者积极投稿，共收到论文1327篇，经过严格的评审后，录用论文414篇，录用率为。其中张贴论文73篇，大会最后还评出优秀论文22篇。论文集紧密按照大会主题进行编订。

从表1数据可以看出“计算机支持的协作学习与人工智能教育应用”和“数字化学习环境构建和教育软件设计”来稿数量不相上下，依然沿袭往届的特征，说明在计算机的教育应用领域，学习环境的构建和教育软件的设计是热点。“教育游戏与非正式学习”的篇数紧跟之后，并且与往年相比，数量有所上升，表明在游戏中教育和组织非正式学习受关注度较高。而“ICT在华文教学中的应用”与往年相比数量有所下降，这与大会召开的地理位置相关：本次会议在大陆召开，而此主题研究者多为台湾地区。经研究分析，本次大会研究热点和重点话题基本与往届相同。

三 会议内容聚焦与评述

会议邀请来自于大陆、台湾、香港、新加坡、日本、非洲等地教授、学者做了四个大会主题演讲和十个专题讨论会，另外还组织参会者对杭州胜利小学进行半天的参访活动。

1大会主讲

香港大学罗陆慧英教授以“信息技术促进教育创新的可持续发展”为题，认为教育是一个复杂的系统，是由多个要素及其相互作用组成，任何一个单一的教育创新的做法都不会成为未来的教育模式。把信息和通信技术引进课堂教学，是对传统的教与学模式的“破坏性”转型。罗陆慧英教授以一个园区的变化为喻，提出要从生态系统的角度来处理教育创新问题，并给出了五项教学改革可持续发展的生态条件：一是政策，即跟变革相配合的明确的政策方向和压力；二是鼓励和支持策略，即适当的政策措施以栽培崭新实践的出现；三是专业连网，即教育人员专业战略协作和联网机制：四是为学习而建的架构，即机构学习是教学改革可持续发展的关键；五是学习•信息技术•技术，即以信息技术作为教学创新的物质体现、中介和基础设施。罗陆慧英教授的报告从系统的宏观角度深刻分析了信息技术能够促进教育创新，但是教育创新改革的可持续发展过程艰难，需要五项条件统筹配合。

人工智能宣讲总结 第30篇

关键词：人工智能；计算机科学；发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类；专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步；从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行；从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

人工智能宣讲总结 第31篇

关键词:智能科学基础;系列课程;国家级教学团队;改革;建设

在国家教育部质量工程的支持下,中南大学信息科学与工程学院对国家级精品课程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全国双语教学示范课程人工智能和国家级智能科学基础系列课程教学团队[4]等进行持之以恒的改革与建设,取得一些成果。

“智能科学基础系列课程教学团队”的教学队伍是一支由国家级教学名师领衔[5],知识结构、梯队结构和年龄结构比较合理,具有明显的学科优势、课程优势、人才优势和教学科研优势的颇具特色与影响力的教学团队。该团队以中南大学智能科学研究中心为核心,主要承担人工智能基础、智能控制导论、机器人学、专家系统等本科基础和专业基础课程,硕士学位课程人工智能、智能控制和机器人控制技术以及留学生硕士学位课程Artificial Intelligence和博士生学位课程智能系统原理与应用的教学。

教学团队在建设过程中,注重教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法,在课程改革、教材建设、教学手段、队伍建设以及交流合作等方面取得一些进展。本文拟就教学团队的改革与建设的相关理念与实践问题加以总结,谈谈我们的见解。

1创新教学方法

教学是教师的本职和核心工作。本教学团队一直致力于教学方法与教学模式的改革与创新,虚心学习国内外先进教学经验和方法,积极探索教学新路,形成了“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法[6-7]。充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们在教学过程中应用了课堂演示、课堂互动、课堂辩论、课后网络教学、网络实验等一系列现代化全方位的教学新模式。此外,为提高学生的动手能力和理论水平,让学生直接参与部分教师课题,理论联系实际,为毕业后的工作学习打下良好基础。具体措施如下:

1) 举行课堂讨论会,营造自由探索氛围。

为调动学生的积极性,我们在授课过程中多次开展课堂讨论会和辩论会等活动,让学生自己查阅资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,培养学生的研究能力,真正实现师生互动,并鼓励学生用英语讨论。学生对有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。课程中还经常请来在科研工作中担任主要任务的教授和博士生来给学生介绍最前沿的科学动态,激发学生们对所学知识和科学研究的兴趣。在研究生教学方面,我们更进一步通过举办课程课堂学术研讨会,让学生在一年级就开始接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立工作能力和从事学科前沿研究的能力,为将来的高层次研究打下基础。

2) 倡导启发式教学,培养学生学习能力。

注意采用面向问题的启发式方法进行教学,启发学生求解问题能力,强化学生的参与意识,提高他们的学习积极性。教学中还注意采用了多种交互式策略,如课堂教师提问、鼓励或指定学生用英语提问、学生就某个知识点进行主题发言后老师点评等。此外,师生通过互联网进行交互,方式包括Email、BBS和QQ谈和交换文件等。

根据学生的兴趣和创新潜力,对有专业特长的本科生,在自愿情况下,挑选2～3名参与国家级项目研究工作,进行中长期培养试点,实现本科培养过程与硕士、博士研究生培养过程的衔接。

3) 增强课程实验教学环节,筹建智能专业实验室。

智能科学基础课程的概念性较强,初学者感到比较抽象,而实验教学又是薄弱环节。因此,结合学生实际情况,我们对实践教学环节十分重视,设计了一些新的实验项目,探索新颖的实验方法。新开实验项目包括人工智能实验、智能控制实验、专家系统实验、机器人学实验、人工智能课程设计等。对相关课程的原有实验,我们也进行了一些改革,增设了个性化的实验,使得学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己研究的过程和结果留有空间。这些做法能够鼓励学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证所学理论知识和概念,加深理解,充分调动了学生的学习积极性,培养了他们的创造能力。

除课堂实验外,我们还充分发挥虚拟实验的优点,设计了网络虚拟实验,让学生在课外上网练习。通过虚拟实验,学生可以了解算法的具体运行过程,调整参数和过程,并进行验证以加深对知识的理解,提高学习兴趣,从而达到教学目的。

结合科研,购进和自制部分新设备、新系统,计划建设智能专业实验室,为教学提供更多的优良实验设备。例如,已研制“中南移动一号”和“中南移动二号”自主移动机器人共7台,已购进RCB-1型教学机器人20套等。

教学团队教师还指导学生参加全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛活动、大学生创新性实验计划及创新教育计划项目等,取得优秀成果。

2推进课程改革

教学改革是课程建设和学科发展的生命线。我们把国家级精品课程和全国双语教学示范课程放在优先建设的位置,并以它们带动其他课程建设,完善系列课程建设,同时新办了智能科学与技术专业。

搞好精品课程建设,改进双语示范课程教学,稳步推进系列课程建设

本团队着力搞好已有的2门国家级精品课程、1门全国双语教学示范课程,更新精品课程网站,丰富课程内容。为了及时反映上述课程中相关科学技术的最新进展,我们调整了教学体系和教学内容,修订了教学大纲,并对教学内容进一步优化和更新,极大充实了各课程教学内容。同时,通过校际教学活动和网上资源共享对精品课程、双语教学示范课程进行交流和推广,起到较好的辐射作用[8-9]。

为加强精品课程建设,完善和拓展课程体系,在总结现有精品课程的建设经验的基础上,又建成省级精品课程1门,校级精品课程1门。

为提高学生的专业英语水平和学习兴趣,使得学生能够开拓眼界,追踪国际前沿科学研究,本团队长期对双语教学进行研究和实践。除改进人工智能双语教学示范课程外,团队承担的其他课程,如智能控制、机器人学、专家系统、数据结构等也实行了双语教学,并为该课程引进英文辅助教材。例如,对人工智能课程,我们先后采用Nilsson和Russell等编著的国外影响较大的英文原版教材作为主要教学参考书[10-11],供学生学习参考。在双语教学中,一般以汉语讲授为主,英语为辅,并对一些关键词同时用汉语和英语表示。对部分章节或某个专题,采用纯英语教学或以英语为主汉语为辅的教学。对PPT课件的编写分为纯汉语、纯英语和英汉混合几种方式。英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。

通过教改实践,我们承担的智能科学基础课程逐步形成为具有明显特色的课程体系。我们讲授的课程从智能科学的基础课程到专业基础课程,再到专业实践课程,形成了配置合理、特色鲜明、循序渐进、优势互补、协调发展的智能科学与技术学科从基础到应用的系列课程体系。

新办智能科学与技术专业

智能科学与技术是当代科技发展的前沿学科和重要组成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培养能力[12]。我校的智能科学与技术学科方向经过近20年的发展,已形成了具有自身优势和特点的学科,在国内具有一定的知名度和优势。为了促进智能科学与技术学科的发展,经过多年积极准备,我们于2009年申报了智能科学与技术专业并获得教育部批准。通过向兄弟学校学习调研,了解该专业人才需求、专业建设规划,设定适应培养目标的教学计划与课程设置方案。虽然我们开办“智能科学与技术”专业较晚,但我们从2002年开始,就一直关注和积极参与国内智能科学的学科的讨论与新专业筹备工作[13]。

我校于2009年申报获准,在自动化专业增设了智能科学与技术专业方向,目前已招收2届学生共84人。我们为选读智能科学与技术本科专业方向的每个学生选定指导老师。每个学生都可以参加指导老师的课题,指导老师也可以利用自己的学识、经验和责任心来更好地管理呵护学生。这一做法取得明显效果,不仅受到同学们的普遍欢迎,也得到了学校的肯定。我们还多次召开师生见面会并通过指导老师走访宿舍,了解每个人的情况。为了消除代沟,努力融入同学当中,学习熟悉他们的语境和思维想法。我们的目标就是不让一个学生掉队。

创建与建设智能科学与技术新专业,将为智能科学基础系列课程教学建设提供一个更加宽广的平台,并对计算机、自动化和电子信息等学科的专业建设和课程建设提供一个新的增长点。我们将以智能科学与技术专业建设为契机,虚心学习兄弟学校的专业建设的做法和经验,进一步规范智能科学与技术的基础课程教学,让智能科学基础课程教学建设登上一个新的台阶。

3加强教材建设

教材是教学的重要工具和资源,其水平直接影响教学效果和教学质量。在教学过程中,我们与时俱进,对教学内容不断优化与更新,精益求精地编写反映学科发展的教材[14]。

我们对原有编写出版的教材进行修订,反映新世纪学科发展水平和发展趋向,以适应教改需要。把这些最新内容用于教学,使学生了解到国际前沿动态和本学科的最新成果。

以相关系列课程为平台,注重教材配套,服务因材施教,着眼长远教材建设。仅2007年以来我们已出版的相关教材及专著如下:

《智能控制原理与应用》,国家级精品课程配套教材,2007;《智能控制导论》,国家级精品课程配套教材,2007;《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》,2008;《机器人学》,第二版,国家级教学团队配套教材,2009;《机器人学基础》,国家级教学团队配套教材,2009;《人工智能及其应用》,第四版,国家级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《人工智能基础》,第二版,国家级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《移动机器人协同理论与技术》,2010。

4优化队伍结构

师资队伍建设是团队建设的源头,没有一流的教师队伍就没有一流的教学团队。在师资队伍建设上,我们一直采取引进优秀人才和在职培养相结合的做法。对于人才的引进主要通过办专业和办学科点等方式吸引人才,还通过创造教学和科研条件,稳定教师队伍,解决个人的发展问题。

采取有效措施,提高主讲教师的学术积累和教学水平。一是教研组教师,特别是中青年教师积极参加重要科研项目,提高学术水平。二是派中青年教师赴国外研修访问,了解和学习发达国家同类课程的先进教学经验、相关课程设置情况与发展趋势,将国外教学思想引入课程教学。

教学始终是教师的第一要务,为了提高青年教师的教学素质,我们实施并完善了一系列管理措施和制度。

1) 设立名师工作室,实现名师资源共享形成多元化的带教制度,安排高年资的教师对年轻教师进行传、帮、带,可以有业务方面的指导,也可以有认识方面的交流。通过老教师对年轻教师全方位的指导,使老教师的教学理念和经验得以继承,加快了年轻教师的成长。

2) 有计划地安排年轻教师虚心旁听有经验教师的讲课。通过听课,不仅使年轻教师进一步掌握课程的内容,更重要的是使年轻教师学到了老教师的教学方法和经验,对其今后从事教学工作起到了积极的指导作用。

3) 对于第一次上课和第一次上某门新课程的年轻教师,团队都要在课前组织他们试讲。试讲前,安排老教师进行指导,传授教学经验。试讲时,由团队的教师参加听课并对其进行讲评,肯定其优点,指出其不足,帮助青年教师尽快掌握课程的重点,找到更合适的讲授方法。此外,我们还备课,统一基本教案,帮助年轻教师成长。

近两年来本教学团队获得的主要教学奖励就有徐特立教育奖、茅以升教学专项奖等。

5扩大交流合作

我们在做好自身团队建设的同时,增进与全国相关高校和教学团队的交流,学习兄弟团队的建设经验,在课程示范、教材推广、网络资源辐射等方面发挥积极作用。我们还开展校内合作,联合不同院系进行教学和精品课程的申报与建设,在校内推广改革成果;发表了一系列教改论文;发起筹备《全国智能科学技术课程教学研讨会》;邀请企业界科技精英做本科生就业指导相关报告。

1) 增进校际交流,发挥辐射作用。

我们经常以讲座报告形式在许多兄弟院校进行教学与教改交流。例如,最近一年来就应邀先后到上海交通大学、同济大学、东华大学、东南大学、国防科技大学、中国矿业大学、北京科技大学、清华大学等校就智能科学技术课程的教学、教改和建设问题作专题报告,在兄弟院校师生中引起热烈反响。已有数以百计的高等院校采用我们编著的教材和网络课程进行教学,国内已有众多的从事人工智能课程和智能控制课程教学的教师,来信来函索取我们开发的课程教案、课程演示和网络课程相关资料等,我们一直尽力地搞好推广和服务工作。

2) 撰写课程改革论文,进行国内外交流。

本团队成员仅近一年多来,就在中国教育开放资源网、中国人工智能学会13届年会、计算机教育、高等理科教育、计算机与现代化等会议及刊物上发表10篇教改论文,在国内外进行交流,起到介绍情况,交流信息和经验的积极作用。

3) 筹备全国相关课程教学研讨会。

为了更好地交流经验,扩大影响和辐射作用,我们发起并联合中国人工智能学会教育工作委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会、中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会,筹备召开了首届《全国智能科学技术课程教学研讨会》[15]。围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的课程改革与建设、课程和专业教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨。通过交流研讨,认真学习兄弟学校的经验,并尽可能汇报我们的经验。我们相信,在与会全体代表的共同努力下,本次课程教学研讨会一定能够取得积极的成果。

注:本研究获得教育部国家级精品课程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全国双语教学示范课程人工智能(2007年)、国家级智能科学基础系列课程教学团队(2008年)等项目支持。

参考文献:

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[15] 2010年全国智能科学技术课程教学研讨会征文通知[J]. 计算机科学,2010,37(6):封3.

Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU

CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

人工智能宣讲总结 第32篇

关键词：Agent 高校网络教育 教学体系

随着科技的发展,人们的教育观念的改变及终身学习体系的建立,尤其是计算机网络的普及,网络教育作为一种全新的教育模式正步入高速发展的新阶段，教育的智能化也一直是教育界和教育技术领域的理想的目标。Agent技术的出现，为实现这一目标提供了良好的契机。

1、Agent简介

Agent的定义

Agent是人工智能的一个基本术语，广义的智能Agent包括人类、物理世界中的移动机器人和信息世界中的软件机器人。狭义的智能Agent是一个实际或虚拟的软件或硬件。利用传感器接收来自环境中的信息，并以主动服务的方式产生动作来做出回应，在分布式系统中持续自主发挥作用。本文讨论的智能Agent专指狭义的智能Agent，其特性有自主性、主动性、合作性、智能性、移动性和性。

Agent的结构

Agent系统是一个高度开放的智能系统，它的结构组成直接影响到系统的性能和智能。从结构上分析，Agent的体系结构大致可分为以下三类：

审慎式体系结构(deliberative agent)

该体系结构在(分布式)人工智能领域占主导地位。特点是结构中存储了显式表示的世界符号模型，通过基于模板匹配和符号操作的逻辑(或准逻辑)推理作出决策的。

反应式体系结构(reactive Agent)

该体系结构在主流的分布式系统中占主导地位。特点是它强调交互作用，可以通过对外界环境的感知和交互进而自我改变，提出了“感知一动作”模型。

混合式体系结构(Hybrid Architecture)

该体系结构在人工智能领域占主导地位，其特点是Agent中包含了前面的两个子系统，既有信知数据，以提高智能性，又有交互和自我进化能力。

2、智能Agent技术在高校网络教育中的应用

我国高校网络教育的现状

实现教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的改革目标。高校的网络教育是促进教育机会平等的重要手段。但是在网络教学出现以后，网络上的课程大多程度上是把课本上的内容转化为电子教材，教学方式单一，课程中的特色与新理念没有充分发扬。导致了现阶段的网络教育出现了很多，但教学效果不尽人意。智能Agent技术的引入，有望较好地解决这些存在的问题。它为网络教育的人一机一人交互的实现，如何提高网络和计算机的智能化程度提供了良好的契机。

基于Agent的网络教学体系的应用

Agent应用于网络教学中以后，主要功能体现在以下几个方面：

可有助于建立网络教学的个别化学习

目_络教育中的教学方式和内容与传统教学相差无几，智能Agent的引入可以依据其智能性对每一个教学对象的学习内容、水平以及学习中遇到的系列重点、难点的特征，采取不同的教学方式，提供多方面的教学资源，做到因人而异，针对每一个学习者的Agent组成为每一个学习者的“私人教师”。

可将分布式网络环境下各地的教育资源统一起来

Internet的资源极大丰富，但各地的教育资源处于一种无序的、杂乱的状态，基于Agent的网络学习体系，可以使资源Agent将各地的教育信息和数据统一起来，变成学习者所需的知识。

可进一步提高系统的交互性，实现网上的智能辅导

Agent引入后，学习者与教学系统之间的交互方式发生了根本性的改变。基于Agent的网络教学系统，提高了系统的交互性，实现了网上的智能辅导，使得讨论板块对讨论的问题有总结提炼，并能根据讨论的情况组织针对性、专题性的讨论，从而引导学习者作进一步的研究和探讨，发挥智能辅导的优越性。

可创建一个基于多Agent的且对不同的使用者提供不同接口的智能系统

在系统中可以设计多个Agent去完成不同的角色，使得它们之间可以通过通信和协议，传达信息，从而实现控制系统的功能。在系统中的Agent定义为教学系统中的系统角色和功能单元，它的职能是接受外界信息，并根据信息产生特定的行为，多个Agent个体可以分工协作，完成一个功能复杂的行为。

3、智能Agent在网络教育中的发展前景

目前Agent在网络教育中的应用进入了实际运行阶段，其人性化的交互和教学方式、强大的自我进化功能得到了很好的体现，但是基于Agent的网络课程也有其不足之外，主要是在实现方面有较高的技术要求和资金投入。随着Agent软件方法可重用性和可扩展性的不断提高，利用多重Agent的技术在不同的课程中只改变专业知识模块，而整体的框架可重复利用，来促进系统中各个参与者的合作，并加以扩展。Agent技术在高校网络教育尤其是远程教学模式下会得到更好的发展。

4、结语

Agent技术作为一种新的编程思路，各方面还有待完善，但是这不妨碍它的先进性。智能Agent在高校网络教育系统中的应用，使得教学模式、教学效果和系统性能都比传统教学系统有了很大的提高和改革，进一步促进了教育系统的智能化，实现了真正意义的个性化教学，智能Agent技术的运用对整个教学改革和素质教育的实施起到积极的推动作用。

参考文献

[1]Antonio M．Lopez， Donlon．Knowledge Engineering and Education[J]. Educational Technology,March－April 2001

[2]丁兴富.远程学习圈：构建远程学习的基础理论[J].中国电化教育,2001,(7).

人工智能宣讲总结 第33篇

关键词：继电保护、可靠性、应用分析

中图分类号： TM774 文献标识码： A

1、前言

随着经济的不断发展，电力系统也在不断完善中，其中继电保护技术的好坏直接影响着国家电网的稳定运行，因此，加强对继电保护技术的可靠性研究是非常必要的。

2、影响继电保护系统可靠性因素

、硬件装置的影响

电力网络是由继电保护装置、二次回路、通道、装置通信等一些重要元件构成的，这些元件的可靠性不仅影响着继电保护运行中的可靠性，还直接关系着电力系统中线路的可靠性，所以一旦发生问题，将会对整个系统造成严重损失。主要有以下内容：一是继电器中触点的松动。触点对继电器切换负荷工作有着重要的作用，许多出现故障的继电器都是由于触点松动或是开裂造成的，也有的是因为触点尺寸不合理形成误差而造成的，这些都会降低继电器的可靠性。其中触点松动主要是因为接触点和簧片没有进行合理的配合造成的，而触点开裂则是由于材料问题，例如材料硬度过高或者压力太大等，上述中任一弊病，都会对电力系统安全性造成影响。二是电流互感器的饱和。近几年来，人们用电量不断增加，使得电力系统的规模不断扩大，低压配电系统中的短路电流也随着变大，若变电所与配电所中的出口发生短路现象，就会导致电流互感器的饱和，从而增加了电流互感器中的变感误差，在这种环境下，灵敏度不高的继电保护装置就很有可能发生拒动行为。

、软件因素

若电力系统中的软件出现问题就会使保护装置出现误动或是拒动的行为。目前主要的软件问题有：编码不正确；不能明确需求分析定义、设计软件结构时出现失误；没有规范测试及定值输入有误等。

、人为因素

安装人员没有根据指定的设计要求进行接线，或是没有正确安装线路的极性，或是操作人员在工作过程中出现失误等，这些问题在电网中时有发生。

3、加强机电系统可靠性的相关技术措施

继电保护运行可靠性的提高将会很大程度上提高电网运行的效率，从而能够降低电网运行过程中的风险。而要想提高继电保护日常工作的效率和质量，高水平的继电保护技术及先进的保护措施是必不可少的，具有重要意义。

例如：为了进一步提高电力系统继电保护的可靠性，某电力公司合理应用先进技术，成功将一个传统电磁式继电器保护的35kV变电所改造成微机保护装置系统的终端变电站。在电力系统的改造过程中，应充分利用先进的电力电子技术研究成果，逐步实现输、变、配电设备的状态监测与检修，通过在线检测及带电测温等先进的测试手段，对于继电保护装置的可靠性进行科学的评估，运行管理人员应及时掌握继电保护装置的实际性能，以此作为指导检修工作的依据，及时排除可能存在的不可靠因素，从而且确保电力系统的安全、经济、高效、稳定运行。另外，在电力系统保护装置及监控系统方面进行了多方面的技术革新，具体表现为：（1）通过对线路保护装置、主变保护装置进行技术改造，可以满足变压器的主、后备保护、线路保护、综合保护、电容器保护、小电流接地检测、备用电源自投、综合数据采集等方面的功能需要，以进一步提高其整体可靠性；（2）监控系统的基本功能扩展为数据采集、控制操作、事故处理、监视显示、画面制作、制表与打印等，为继电保护可靠性的提高做好必要的准备。经过技术改造后，该供电公司的电力线路及站内设备的继电保护均采用计算机采集、运算、判断,反应灵敏、迅速,在设备或线路有故障时可靠切除故障点。对此，笔者总结了以下几点，旨在提高继电保护系统的可靠性。

、提高信息化与微机化的水平

近些年来，电子信息技术得到了高速发展和创新，电力系统的微机保护技术也逐渐成为人们关注的焦点。例如工控机的应用，无论是在功能、容量及速度上，工控机都比以前的小型机更有优势。所以，继电保护应用工控机技术可操作性强。这样可以降低继电保护运行过程中的不可靠性风险。计算机技术的发展也对继电保护技术产生了很大的影响，因为继电保护装置作用较为单一，主要用于切除存有故障的元件，但是在工作中还存在一些问题。为了能够解决这些问题，保障电力系统的安全运行，就需把整个电力系统连接成一个体，而利用计算机网络技术就可以很好的实现该效果。

、加强智能化程度

智能化是提高继电保护运行过程中可靠性的重要措施，同时也是一项技术创新。目前人工智能化已广泛应用于人们的日常生活中，电力系统也无例外，比如进化规划、神经网络、遗传算法等技术都已得到电力系统的广泛利用，其应用领域也在不断的扩大中。电力系统引进人工智能化技术很大程度上保障了继电保护设备的稳定性，并且还能控制继电保护设备中的一些不可靠因素，例如工作隐蔽性和连续性等。人工智能化技术最突出的优势就是可以快速处理故障，并且逻辑思维能力较强。经调查表明，在线评估工作中人工智能的运用意义重大，不仅能够突出人工智能的优势，还具有很大程度上的主导地位。所以，电力系统中的继电保护设备运用人工智能技术将会很大程度上提高其运行中的可靠性，从而保障工作质量。

、使用性能好的数字控制器件

使用性能相对较高的数字控制器件能够很大程度上提高继电保护工作的质量。目前在电力系统继电保护中常用的器件为CPLD 与FPGA。其中CPLD 较为复杂并可编程，而FPGA 属于现场可编程的门阵列，二者均在继电保护中拥有很大的优势，这是因为CPLD 与FPGA 具有很强的高度集成特点，能集中多个微机系统中的功能。通过使用这些性能高的数字控制器件能够使电子系统的设计发生极大变革，增强继电保护设置的生命力。由于这一控制器件与确保系统快速响应、提高系统可靠性与系统集成度具有密切的联系，同时还可以缩短研制保护装置的周期，所以大大保障了继电保护装置在运行时的可靠性。

4、继电保护技术的发展趋势

随着智能电网建设的推进，相关研究的深入，继电保护专业一定会适应电网需求向智能化方向发展，跟进电网建设步伐，对于继电保护装置的控制和测量提出数据信息一体化的要求。

、继电保护技术的智能化应用

在智能电网中，电力系统对遗传算法和神经网络的应用较为普遍，将智能化的应用在电力领域打下良好的基础。神经网络可以充分解决非线性的问题，而以生物神经系统为基础的人工神经网络以其分布式储存信息和自组织的优势迅速占据智能化的前沿。由于人工神经具有方向保护、判定故障距离和保护主设备的诸多功能，在电力系统的继电保护中产生巨大的应用效应。通过使用神经网络的办法，分析故障样本的信息，从而快速判定故障发生的地点，提高解决问题的效率。

、继电保护综合自动化的应用

由于现代网络技术的发展，继电保护装置作为一个多功能性的计算机装置，实现对整个网络的智能终端指导。继电保护装置通过互联网获取电力系统的故障数据和信息，快速传递给电力系统的网络控制中心。同时，由于智能电网的电力系统逐步向综合性的自动化方向完善，变电站的各种功能得到了有效的实现，不断促进电力系统的健康运行。

、继电保护技术广域化的应用

近年来，由于人们的生产和生活对用电的需求加大，电网的电压等级也有很大幅度的提高。在需求的高压的之下，供电的不稳定性越来越明显，而且故障的出现频率也大为增加。因此，智能电网需要不断提高信息技术和通信技术的应用，通过广域测量的技术为电力系统的信息输送提供保护，从而提高自动化装置的性能，减少电力故障，确保电力系统的安全和稳定。

、提高继电保护故障人员的专业技术和素质

智能电网的稳定运行需要继电保护技术来保驾护航。电力系统的工作关乎人民群众的生产和生活的许多方面，安全责任重大，所以需要不断提高工作人员的业务水平。加强对于继电保护故障人员的专业技术培训，可以开展相关的知识竞赛，实现人才储备的战略要求。同时，业务人员的个人素质也是重要的考核部分，加强其岗前培训，建立一支高素质和高技能的从业队伍，推动继电保护技术的不断进步。

5、结语

综上所述，在社会经济不断发展的浪潮中，人们生活水平质量的提高对用电量和输电方式等都提出了较高的要求，由于继电保护装置在整个电力系统中所占据的重要地位，所以必须对其进行探索，不断研究应用新的手段和技术，从而为电力系统的安全运行创造良好的环境。

参考文献：

[1]陈丽萍：《提升电网继电保护系统运行可靠性措施研究》，《科技与企业》，2011年15期

[2]徐卫文：《浅谈电力系统的继电保护》，《广东科技》，2009年24期

人工智能宣讲总结 第34篇

关键词：智能科学与技术；毕业生情况；北京科技大学

从2004年国内开始招生至今，全国已有不少高校设立了智能科学与技术专业。我校是较早设置该专业的院校，于2007年在信息工程学院设置其为第7个本科专业，并开始招生。2009年9月，学生进入相关专业课程的学习，第一届学生于2011年7月毕业。日前，该专业学生已经完成本科阶段的学习。

在专业开设过程中，我们完成的主要工作如下。

1) 调研国内外相关院校智能科学与相关专业的培养目标和培养方案。

2) 形成智能科学与技术学科的知识体系和能力要求。

3) 制定2010版智能科学与技术专业的教学大纲。

同时，在办学过程中，我们选择了脑科学与认知科学概论，人工智能基础，微机原理及应用、课程设计(微机原理)，可视化程序设计、智能计算与应用四个课程组进行教学模式改革。

1首届毕业生知识结构

因为是首届学生，我校大多数课程安排参考了国内兄弟院校的课程设置，也参考了我校自动化专业的部分课程设置。学生的知识结构主要由5个方面组成[1]，如图1所示。

1) 数理基础课程群：工科数学分析、高等代数、复变函数与积分变换、概率与数理统计、数学实验、大学物理、物理实验、应用力学基础、离散数学等。

2) 电工电子技术课程群：电路分析基础、电路实验技术、模拟电子技术、模拟电子技术实验、数字电子技术、数字电子技术实验等。

3) 机电技术基础课程群：工程制图基础、程序设计基础、信号处理、计算机网络、微机原理及应用、嵌入式系统、数据库技术及应用、面向对象程序设计、现代检测技术、电机控制技术、现代通讯技术、DSP处理器及应用、机械设计基础等。

4) 专业主干课程群：信息论与编码、控制工程基础、脑科学与认知科学概论、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、模式识别基础、虚拟现实技术、智能控制及其应用。

5) 实践创新课程群[2]：计算机应用实践、电子技术实习、MATLAB编程与工程应用、Linux系统与程序设计、自动控制系统设计与实现、微机原理课程设计、嵌入式系统设计与实现、专业(生产)实习、毕业设计(论文)等。

除了专业课程的学习，学生还参与了很多课外科技活动和竞赛，并取得了良好成绩，内容如下。

1)“基于Matlab的智能五子棋人机博弈系统”在北京科技大学第十一届“摇篮杯”课外学术作品竞赛中获三等奖。

2) 第八届校机器人队队员在第八届亚太机器人大赛国内选拔赛中获十六强。

3) 在全国大学生电子设计大赛中获成功参赛奖。

4) 在智能车校内赛中获二等奖。

5) 在北京市机械创新大赛中获三等奖。

6) 在北京市大学生电子设计大赛中获二等奖。

7) 在“飞思卡尔”智能车竞赛的校级赛中获三等奖。

8) 在校级机器人竞赛中获季军。

9) 在全国大学生节能减排大赛科技类中获三等奖。

10) 在北京科技大学计算机博弈锦标赛中获最佳程序设计奖。

11) 在北京科技大学“闪我风采”Flash大赛中获最佳细节奖。

在参加课外竞赛及各种活动之余，首届智能班还自组织了以小组为单位的指纹识别考勤计时系统编程比赛，历时一个月，比赛结束后评出了最优编程奖。然后返回给每个小组，再讨论再修改，最终确定了最优版，申请了国家软件著作权，于2010年5月份获得审批。此次比赛成果是全班学生辛苦劳动的果实，凝聚了24位学生的智慧和努力。图2展示了该系统的计算机软件著作权登记证书。

2首届毕业生毕业设计情况

2010年底，首届学生进入本科毕业设计环节。在大家的共同努力下，全部学生通过了本科毕业设计。毕业设计的题目如表1所示。

3首届毕业生去向

智能科学与技术专业首届24名学生是2009年9月进入大三学习专业课的。目前，我们统计的毕业生去向，专业第1名放弃了保研指标，选择出国留学，另外有4人保送本校读研究生。选择考研的学生还有12人，另外有3人选择出国留学，还有2人选择就业，如表2所示。

4经验和教训

我们对2007级智能科学与技术首届毕业生的总体情况还是比较满意，通过一系列教学改革，取得一定的成效，内容如下。

1) 人工智能基础。此课程为智能科学与技术专业的理论基础性课程，具有涉及的面比较广、内容较多、变化较快的特点。我们结合人工智能学科的发展，在保证课程完整性的同时，尽可能增加学科发展的前沿内容。

2) 微机原理及应用、课程设计(微机原理)。微机原理及其应用是一门实践性很强的课程，特点是计算机软硬件结合非常紧密，需要经过大量的实践环节学习。在充分分析本门课程特点的基础上，我们对该课程作了如下教学改革：自行研制开发了一套实验装置，开发了配套的实验项目，编写了相应的实验讲义。图3是我们使用的微机原理与单片机实验装置。

在教学方法上，教师让学生在学习已有实验项目的基础上，做一些由简单到复杂的新改动，直至最后设计出新的应用电路，并用相关器件实现。为了鼓励学生亲自动手制作电路板，教学团队花费近3 000元，购买了各种电子元器件和电路制作工具，包括单片机芯片、集成稳压电路芯片、各种传感器、小键盘、电阻电容、印刷电路板、万用表、电烙铁等，保证每位学生都能设计并制作完成一个单片机控制系统。在课堂管理方面，我们实行小班授课，每班不超过30人。学生都很遵守课堂纪律，几乎没有迟到早退现象，为该门课程的学习营造了良好的学习氛围。

3) 可视化程序设计。小班在实验机房上课，课程将讲解部分与上机练习结合起来，教师对每一个知识点进行讲解后，让学生立刻练习，提高学生的动手实践能力。通过教师的课堂讲解和学生的课堂练习，使学生达到融会贯通的程度。

4) 数据结构与算法分析。针对智能科学与技术专业对计算机软件能力要求高的特点，我们压缩了计算机专业的数据结构和算法分析两门课程的学时，保证学生应用能力的培养，并编写了相应教材。

5) 根据国内外高等教育的最新发展，我们对研究思路、内容、方法进行必要调整。英国、美国、马来西亚等国近几年开设了AI相关专业，并且多数与机器人结合。在2010版教学计划中，我们也将机器人作为学生学习过程中的实验平台和设计实现对象，为此探讨设立机器人组成原理课程[3]，并在准备教材。我们还与南开大学、河北工业大学合作开发智能科学与技术专业的系列教材[4]。

另一方面，我们在办学过程中也感觉到一些问题，和南开大学[5]的问题较为类似。

1) 专业宣传方面的问题。

2) 没有形成统一的教学指导委员会，各学校还处于单兵作战阶段。

3) 学校的重视程度不够，经费投入有待加强。

4) 师资结构对其他学科的依赖程度较大，还未形成完整的师资队伍，多数教师来自其他专业。

5结语

通过两年的专业课学习，首届智能科学与技术专业的全体学生在各方面都取得了不错成绩。多门基于专业课程开设的课程设计不仅增强了学生的动手实

践能力，还加深了学生对专业知识的理解及掌握程度，很好地将理论学习与实践教学结合起来。特别是在毕业设计阶段，学生的论文题目都很有新意，充分体现出智能科学与技术专业的“智能”特点，而且学生在论文答辩环节全部顺利通过。首届毕业生中，出国和保研率达到，就业率达到，有很好的发展前景。通过研究首届毕业生情况，我们认为智能科学与技术专业是一个很有发展潜力的专业，能够将人工智能科学、计算机技术、智能控制等专业性较强的学术领域综合起来，培养出具有综合能力的优秀毕业生。

总结首届毕业生情况，我们将在随后的教学过程中进行如下改进：结合人工智能学科的发展，尽可能增加学科发展前沿的内容；针对学有余力的学生，布置学科前沿的自学内容；在教学中尝试以作业的形式安排实验内容[6]。同时，我们继续保持小班授课方式，营造出良好的学习氛围。在考核方面，结合平时、考试和答辩3种形式，来客观、公正地评定学生，促进学生的全面发展。通过总结已有的教学经验，吸取教训，发展优势，我们相信智能科学与技术专业一定会一步一步成为更加完备的、更有优势的、更具时代特征的新型专业。

参考文献：

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[4] 杨鹏,张建勋,刘冀伟,等. 智能科学与技术专业课程体系和教材建设的思考[J]. 计算机教育,2010(19):11-18.

[5] 方勇纯. 智能科学与技术专业毕业生情况分析与专业建设[J]. 计算机教育,2010(19):51-54.

[6] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[J]. 教育理论与实践,2009,29(9):18-19.

The Situation of the Major in Intelligence Science and Technology

in University of Science and Technology Beijing

LIU Jiwei, SHI Zhiguo, WANG Zhiliang

(College of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

人工智能宣讲总结 第35篇

关键词:智能科学与技术;专业;发展战略;思考;大联合;大发展

1现状分析

我国的智能科学与技术(Intelligence Science and Technology,IST)专业创办至今已有8年历史了。它从无到有,逐步壮大,现在全国已有近20所大学试办这个新专业[1-2]。应该说,智能科学与技术专业的8年征途并不平坦,开拓者们也为之付出了艰辛和心血。现在,我们至少可以说,智能科学与技术专业已再不是“婴儿”,而是“小学生”了。然而,我们需要继续努力,上好中学、大学以及研究生课程,迈上专业建设的新征途,攀登学科建设的新高峰。

在IST专业建设上,北京大学信息科学技术学院等起了重要的带头作用,中国人工智能学会及其教育工作委员会等工作委员会和专业委员会发挥了很好的组织作用[3-4]。他们齐心协力,默默奉献,做了大量有目共睹的开创性工作,值得充分肯定。现已有北京大学、首都师范大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学等高校培养出IST专业的毕业生。也就是说,我们有了IST专业的第一代“产品”了。然而,我们的IST专业还是有些不尽人意之处,特别是发展速度比预料的要慢,发展规模不如预期的大,发展目标还有待进一步明确。笔者试图概括我国IST专业发展的喜与忧,探讨发展战略,为IST的专业建设和学科发展出谋献策,供同行讨论与参考。

2喜忧参半

如上所说,我国IST专业的发展既取得可喜成果,又存在某些忧虑,即喜忧参半。下面拟就IST专业的办学成绩和存在问题进行探讨。1主要成绩

归纳起来,8年来,我国IST专业建设取得的主要成绩包括下列各点。

1) 申报并获准试办IST专业,促进信息科学和智能科学的发展,为国内外信息科学学科建设开辟了一个新的增长点。

2) 在调查研究和科学分析的基础上,制定了IST专业教学大纲和教学计划,为专业建设建立了基本框架[5-6]。

3) 结合IST的专业特点和教育发展要求,初步规范了IST专业课程设置,开展专业建设和课程教学等方面的改革,取得一大批成果[7-8]。

4) 编写了一批具有明显特色的相关教材,为新专业教学和学科建设提供必要的资源,起到较好的示范和辐射作用[7,9]。许多学校在实验教学上进行了一些探讨,并积累了不少经验,值得推广与借鉴[10-12]。

5) 聚集了一群有志于智能科学技术教育的教师,形成了一支热爱教育、乐于奉献、熟悉业务的师资队伍,为IST专业的人才培养和学科发展打下重要基础。

6) 经常组织本专业的教育与教学研讨会和座谈会,进行全国性或校际间的交流,总结心得体会,共同提高,使IST专业沿着正确的方向发展。

7) 培养出一批基本掌握智能科学技术基础理论和专门知识,具有从事本专业工作能力的本科毕业生,为国家输送有特色的急需的建设人才。

8) 为争取我国智能科学与技术一级学科博士学位授予权做了大量工作,并取得重要进展,为IST学科的进一步发展创造重要条件[13]。2瓶颈问题

概括地说,IST专业建设和发展面临的问题主要涉及如下几点。

1) 专业规模和发展速度没有达到预期结果,仍停留在“试办”状态。

到目前为止,全国试办IST专业的学校已近20所,已初具规模,“闪亮登场”。然而,本专业的规模和发展速度不尽人意,离“大发展”的预期结果尚有较大差距。

2) 办学主体存在一定的局限性,缺乏跨学科大联合的氛围。

如前所述,北京大学和中国人工智能学会等对IST专业建设发挥了重要的带头和组织作用。由于IST专业具有高度跨学科等重要特点,单纯依靠某一两个现有专业来“派生”和由一两个学会来“催生”IST新专业,是难以快速发展和如愿以偿的。现有专业或学会都有一定的局限性,与其他学会间的交流合作也需要有改进之处。

3) 教学大纲与《国家中长期教育改革和发展纲要》要求存在差距,有待更新。

《国家中长期教育改革和发展纲要》[14](以下简称《纲要》)是我国“优先发展教育,建设人力资源强国”的重要战略部署。《纲要》中许多新思路是我们以前没有想过的。IST的教学大纲需要按《纲要》的要求进行大刀阔斧的修订,力求符合《纲要》精神。

4) 实验教学和网络教学亟待加强。

在新专业建设初期,实验室建设投入经费有限,这对开展实验教学有些不利影响。一些学校的实验未能满足IST专业各课程教学的基本要求。

5)IST专业的产学研结合模式急需探讨与建立。

产学研结合是高等教育的一项经验。《纲要》也强调“创立高校与科研院所、行业、企业联合培养人才的新机制”对本科生教育的重要性。虽然有许多企事业行业适合IST专业就业,但该专业不像机电、化工、通信、冶金等专业那样有比较对口的实习和就业企业。因此,探讨与建立IST专业的产学研结合模式,也是一项比较艰难的急需解决的问题。

3发展策略

针对上述存在问题,以下特就智能科学与技术专业的发展战略提出若干思考。

1) 树立“大智能科学技术”思想,突破单个学会的局限性,通过大联合、大合作,实现大团结、大发展。

一个专业要在全国产生较大影响,发挥该专业的特有作用,没有足够大的规模是不行的。例如,自动化、计算机、通信、电子信息等专业,全国有数以千计的大学开设。我们是否可以设定IST专业发展规模的第一个目标,即争取在5~10年内,有50~100所大学开设该专业?如果能够实现这个目标,IST专业就走上了“可持续发展”的大道。到那时或者更早一些时日,“试办”也就必然被“正办”所取代。

值得指出的是,目前大多数大学强调“办学资源有限”,不大愿意支持申报新的专业,这对IST专业的发展也产生一定的负面影响。我校的IST专业就是经过3年努力,才向国家教育部呈交《高等学校增设专业申请表》的。

我们需要把圈子搞大些,进行跨学科的大联合,集思广益,合作共赢,谋求IST专业的发展大计。基于中国人工智能学会(CAAI)的学科特色,由CAAI牵头组织申报IST专业及其一级学科博士学位授予权,是顺理成章的。同时,单个学会也有局限性,虽不能说是“势单力薄”,但力量不如合作的强大。提倡和实现多学会联合举办智能科学技术教育教学研讨会,以及多学科联合申报与建设IST专业,将克服原有局限性,并以大联合促进大发展,应视为一种可行策略。在今后的IST办学过程中,我们需要主动加强与相关学会(含一级学会和二级学会)和高等学校(含重点学校和一般学校)的联系与合作,力争办好已有的IST专业,创造经验,扩大辐射作用和积极影响,争取有更多的高校申报与加入IST专业行列。

2) 再接再厉申报一级学科博士学位授予权,力争获得批准。

在全国同行及多个学会有代表性的专家建议和支持下,中国人工智能学会及其教育工作委员会积极组织一批有识之士,从事“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的论证和申报工作,并取得重大进展。由于一些原因,申报工作在最后阶段未获通过与批准,需要大家继续努力。“智能科学与技术”博士学位一级学科授予权的获得,必将为IST专业提供更为宽阔的发展空间,使IST专业攀登新的高峰。

3) 申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”,并争取改“试办”为“正办”。

目前,国家教育部的专业设置分为“一般”专业和“试办”专业两种。绝大多数专业属于“一般”专业,只有少数专业为“试办”专业。顾名思义,“试办”者为“试验办学”,经过一定时间的试验后,成功者就可“转正”为一般专业;不成功者就可能被取消“试办”资格。当务之急,是要把“试办”的IST专业办好,办出水平,办出特色,力争早日去掉“试办”帽子。同时,作好必要和充分的准备,尽早向国家教育部申报成立“高等学校智能科学与技术教学指导委员会”,以便得到教育部相关部门的更多指导,并通过“教指委”与兄弟专业交流,更好地学习兄弟专业的办学经验。

人工智能宣讲总结 第36篇

维修管理基本模式

当前机电设备的维修管理已经发展成为了一门学科。它的发展主要经历了四个阶段。自人类进入工业社会后就有了维修的问题。最开始因为设备简单，维修与维护的费用低，手段一般是发生故障后再维修的管理模式，即出现了故障再修。但是后维修的后果导致维修期间的时间浪费，影响了生产。工业革命之后，生产技术和工艺的不断更新，流水作业生产的广泛应用，生产严重赖于设备的正常运行，故障后维修管理所造成损失逐步凸现出来。预防故障发生的管理模式就被提出了。

科技进一步发展，精细化的生产引进了以可靠性为中心的维修管理模式。以可靠性为中心的维修管理模式是预防维修管理模式的进一步完善和发展，是确定设备在其运行条件下维修需求的方法。它更加地注重故障的原因、影响、预防三方面的研究，通过运用现代维修计划软件来监测设备运行状况，然后制定出详细的维修计划和方案，设置维修与维护的备忘录。该模式颠覆了设备损坏后再被动维修的模式，这方法采用计算机辅助可靠性维修技术，提高了设备运行可靠性，确保了设备在要求的寿命周期内安全、高效地运行，这样可以基本消除故障维修耽误的时间，提高了生产效率。

随着新型状态监测和故障诊断以及故障预防技术的发展，现代设备向自动化、智能化程度不断提升，对故障预知的要求不断提高，新型的故障预测与管理系统开始被广泛研究。由于设备运行状态监测、故障诊断技术和先进理论方法（如人工智能、专家系统等）的逐步完善与成熟，新的预知维修管理模式被提出，这将成为未来煤矿等行业现代化设备维修管理的发展方向和研究重点。

煤矿机电设备管理与实践

当前我国煤矿机电设备还停留在预防与现场维修相结合，还没有实现免维修，零事故，但我们的煤矿机电设备维修者们在大量的实践工作中，结合实际总结出了很多切实可行的经验，值得我们探讨和学习。这些工作方法和现场维修经验是广大煤矿机电设备维修者集体智慧的结晶。本文结合多年的工作，浅谈一些机电设备管理与实践的个人理解。

(1)日常维护和修理在煤矿生产实践中起着举足轻重的作用。它是煤矿安全、高效生产的基础，是煤矿生产的重中之重。作为一个煤矿企业，必须把机电维修管理与现场操作作为安全生产的头等大事，确定机电维修的总体目标，建立、健全机电维修责任制，修改、校定、细化机电维修标准，做到机电维修工作有标准可依，有标准必依，实现机电维修工作的科学化、标准化、精准化。

(2)管理制度的完善。通过建立完整的维修制度，从上到下，从左到右，从横向到纵向，覆盖了煤矿机电设备维修的方方面面，有利的从制度上保障了煤矿机电设备维修工作，为煤矿实现安全生产，机电设备本质安全，打造机电设备零事故现场，为实现煤矿本质安全奠定了基础。

(3)提高维修人员的技术水平。通过实践经验总结，及结合我国煤矿现有的实际情况，我认为要提高煤矿机电设备维修从业人员的素质应从这几个方面入手。我们要制定详细的、科学的员工培训计划和完善员工岗位考核制度，督促鼓励员工进行自我能力提高，给员工提供自我升造的机会，使从业人员的素质快速提高。

结论

人工智能宣讲总结 第37篇

尊敬的单位领导：

我于2018年07月16日成为技术管理处的试用期员工。初来公司，单位宽松融洽的工作氛围、团结向上的企业文化，让我很快地完成了角色转变。进入单位以来，与另外两位一起入职的新同事参与项目工作，完成单位的工作任务。根据公司的规章制度，我现在提出转正申请。现在就进入单位以来在德、能、勤、绩等方面进行总结，情况如下：

自去年入职以来，本人在单位上班严格遵循规章制度，熟悉工作流程，包括报销等工作。尊重领导，顾全大局，团结协作，廉洁自律，谦虚谨慎，注重礼仪。热爱祖国和集体，不做损害单位和集体利益的事情。争取做到按时打卡签到，不早退，不迟到。工作勤奋努力，态度端正，不计较个人得失。主动学习岗位技能知识，丰富知识面，开拓视野，积极参加单位组织的各项工作会议。同时，制定本岗位的工作计划，并能够有效地整合资源，按计划、按要求落实组织执行。注意向周围的同事学习，在工作中多留意、多看、多思考、多学习，以较快地速度熟悉公司的情况，较好地融入到团队中。

2018年7月-2018年11月，在技术总体组参与和学习人工智能验证项目，前往北京开发中心参与建行人工智能项目验证工作。具体地，(1) 北京第四范式先知平台的学习和培训；（2）抽取国际结算系统swift报文59域，命名实体识别，参与人工智能模型训练，参与数据整理标注、模型训练等工作；（3）在北京参与OCR图像识别验证工作；（4）信息安全脱敏工作，数据整理和标注，检测规则的开发与模型训练，金科小卫士信息脱敏检测工具的开发、验证和测试工作。关键技术包括：Python、Tensorflow、NLP、Linux、openCV。

2018年12月-2019年1月，在完成人工智能项目验证工作后，我参与了人工智能财经事件分析项目(一期)：(1) 承担部分华尔街见闻新闻爬取工作，解析财经新闻网站信息，编写程序代码爬取华尔街见闻文本数据；(2) 根据外汇行情对文本数据进行标注；协调厦门事业群开展新闻爬取传包工作；(3) 调研人工智能模型分析财经事件新闻，训练与验证CNN模型进行行情预测；(4) 协调北京方面进行一期服务上线和环境配置，与同事前往北京数据运营中心完成项目一期服务功能释放。

2019年2月-2019年5月，开展项目二期整改优化工作：(1) 通过学习人工智能集成学习算法，运用集成bagging、boosting学习算法等，集成bert模型，创新性地运用于项目优化工作中，集成学习优化人工智能模型，编写代码实现功能，有效提升情感分析准确度；(2) 按照计划开展金融市场定报价平台FPP Tick数据收集，FPP Tick数据整理，接口对象开发，FPP API接入，开发代码Tick数据入库(Oracle数据库)等工作；(3) 联系厦门事业群和消息中心，着手开展分析结果消息中心/EDA推送，接口对象开发计划，消息通信协议研究，接口对象开发，协助处理工作联系单；(4) 开展数据库访问服务封装、计划与实施；(5) 开展外汇行情API封装和实施。

在单位同事的热心帮助及关爱下，我取得了一定的进步，但对工作的完成离目标有时还会存在一定的距离。在做好本职工作的同时，用心团结同事，搞好大家之间的关系。在工作中，要不断地学习与积累，不断地提出问题，解决问题，不断完善自我，使工作能够更快、更好地完成。在今后的工作和学习中，我会进一步地严格要求自己，虚心向其它同事学习，我相信凭着自己高度的责任心和自信心，一定能够改正缺点，争取在各方面取得更大的进步。

在此，我郑重提出转正申请，恳请领导能根据我的工作能力、态度及表现给出合格评价，使我按期转为正式员工。我会用谦虚的态度和饱满的热情做好我的本职工作，为单位创造价值，同单位一齐展望完美的未来！

此致

敬礼！

人工智能宣讲总结 第38篇

（大连东软信息学院电子工程系，辽宁大连116023）

摘要：智能科学与技术概论课程是智能科学与技术专业重要的必修基础课，对整个专业课程体系有概括性的引导作用，对学生深入学习后续课程有很大帮助。文章从智能科学与技术概论课程的教学实际出发，提出该课程的整体课程规划，并根据学生的学习情况验证其适用性。

关键词 ：智能科学；专业基础必修课；课程规划

基金项目：2012年辽宁省普通高等学校本科工程人才培养模式改革试点项目(G2201249)。

0 引言

智能科学与技术概论课程是智能科学与技术专业的必修基础课。学生通过学习基础课，能够了解整个专业的知识构成、体系结构以及发展方向，便于将来学习必修专业课，包括模式识别、人工智能、智能机器人等课程。在这个过程中，如何让学生顺利地过渡到更高层次的专业课学习中，如何提高其学习兴趣，如何帮助学生深入了解各门专业课之间的层次关系，都是该专业设置过程中需要考虑的问题。智能科学与技术概论的规划起到了承上启下的作用。虽然专业导引课也从全局对该专业的情况进行了介绍，但其内容以学生职业引导、兴趣培养为主，对专业课程的设置并无过多展开。因此，智能科学与技术概论课程的设置十分必要。

1 课程规划设置

能力指标

课程将学生的能力体系分为5个部分：技术知识与推理能力、开发式思维与创新、个人职业能力、态度与习惯、时间构思设计实现和社会贡献，与其对应的二级、三级及详细指标见表1。每个能力指标平均对应4个学时，共32个学时。

讲授方式

(1)精讲多练。通过讲解智能科学的相关内容并结合相关实验，让学生掌握智能科学的基础知识，提高其学习兴趣，为后续课程的学习打下良好基础。

(2)以项目为导向组织教学，通过案例教学，将构思、设计、实施和运行引入教学过程中。

(3)鼓励学生自主学习，加强基本职业能力的训练。教学过程中注意互动和引导，运用讲授教学、练习教学、实验教学、案例教学等多种教学方法完成教学任务。

(4)教学实施过程中，提供丰富的教学资源，如多媒体课件、案例、网络资源、优秀学生作品和外文技术资料等。

(5)对学生进行多方面考核与评价。结合课程实施过程，从知识掌握、能力水平、态度表现等方面，对学生进行全方位的考核。

讲授内容

该课程讲授内容分为3个单元，具体内容如下。

单元一：智能科学导论，主要涉及智能科学与技术的目标界定、学科分类、涉及范围、学科定位、人类认知以及学科简史等知识点。该单元将在2个学时中完成，并要求学生课外学习2个学时。

单元二：学科基础理论知识，主要涉及机器系统、视觉感知、高级语言编程等知识点。该单元主要介绍支撑学科的相关课程，并在实践课中使用高级语言编写简单系统。该单元共10个课时，其中包括4个实践课时。

单元三：专业课介绍，主要涉及数字图像处理介绍、模式识别介绍、计算机视觉介绍、智能机器人介绍等相关必修专业课的入门介绍，并在每次课程结束后配合实践编程、工具使用、机器人搭建等实践环节提高学生的学习兴趣，使其全面认识后续专业学习。该单元共20个学时，其中包括12个实践课时。

实验设置

实验课程共16个学时，包括4次实验，详细内容如下。

实验一：数字图像处理实验。使用课程中讲授的Matlab语言，实现数字图像的傅里叶变换、边缘检测功能。该实验共4个课时，配合单元一以及单元二的部分知识点，使学生基本掌握Matlab编程语言，并理解数字图像处理的基本知识。

实验二：模式识别机器学习实验。该实验利用高级程序语言，实现数据的SVM算法以及KMeans算法，让学生理解模式识别以及机器学习等知识。该实验共4个学时。

实验三：计算机视觉实验。使用图像拼接、3D场景重建等相关专业工具，实现二维图片的3D重现。该实验共4个学时。

实验四：机器人实验。学生在机器人实验室，实际动手组装博创模块化机器人，并编程实现机器人运动调试。该实验共4个学时，实验地点为模块化机器人实验室。

结课考试

在教学的各个环节，教师从出勤情况、日常表现、作业、实验、结课项目及结课报告的完成情况对学生进行全方位的考核，其中结课项目、调查报告及实验作业占最终成绩的90%。结课项目为小组项目，4个学生为一个小组完成系统的设计、编写、调试等步骤，并组织5名教师对每个小组进行答辩考核。

2 问题及改进

学校于2012年申请创办智能科学与技术专业。该专业培养学生掌握计算机基础、电子电路、控制方法、智能信息处理与识别等基本知识，使其具备信息处理、自动控制、人工智能系统开发等基本能力。智能科学与技术概论课程在大二下学期开设，共32学时，其中理论教学16学时，实践教学16学时。通过理论教学和实践教学，学生了解了智能科学的基础理论知识，掌握该专业核心专业课的关系，认识相关后续课程，并能够使用简单的算法和工具，为日后深入学习专业课打下良好基础。

教材选择

由于本专业办学时间较短，没有足够的针对智能科学与技术概论的教材可供选择。现阶段使用较多的教材为《智能科学与技术导论》以及《智能科学》。《智能科学与技术导论》是钟义信主编、北京邮电大学出版社出版的、适合智能专业大一新生使用的专业教材，对整个专业有详细的介绍，适合作为新生的专业导引课程，安排16个学时较为合适，并不适于我校智能科学与技术概论课程的要求。《智能科学》是史忠植主编、清华大学出版社出版的专业教材，该教材对整个智能专业的重要内容都有涉及，系统地介绍了智能科学的概念和方法，吸收了脑科学、认知科学、人工智能、数理逻辑、社会思维学、系统理论、科学方法论和哲学等方面的研究成果，适合高年级学生使用，安排64个学时较为合适，也不适于我校情况。

鉴于上述原因，我们设计该课程时，前半部分理论知识介绍使用了《智能科学与技术导论》，后半部分专业课程介绍使用自制课件。经过2轮的教学实践以后，我们将根据教材使用情况编写自用的讲义教材。

内容设计

该课程内容会介绍智能专业的重要专业课，但要在32学时内完成所有专业课程的介绍，并保证该课程内容不与专业导引课以及智能信息处理导引课冲突，难度很大，因此选择最合适的讲授内容，对于该课程的授课效果非常重要。

在授课过程中我们发现，学生对简单的数字图像处理、计算机视觉的流行应用以及动手要求强的机器人课程兴趣较大，但对数学推导要求较高的模式识别、机器学习等课程接受程度较低。该课程的教学目的是让学生了解相关课程的意义、历史、发展等知识，所以，建议加大实验动手课程的课时比例，让学生多使用相关知识、算法和应用，尽量避开复杂的数学推导。

资源配置

学校的智能科学与技术专业创建于电子工程系，依托电子系的软硬件实验室，培养学生的软硬件知识储备，提高学生的实际动手能力。其中，软件算法将配合嵌入式设备进行硬件集成，并指导学生设计具有智能算法应用的硬件设备。教学过程中将使用校实验室中的模式识别嵌入式开发板、博创模块化机器人平台以及Turtlebot智能机器人平台。该课程在实际讲授时，理论课以及算法相关实验在大班进行，硬件实践课程在小班进行，能取得较好的授课效果。

3 实施效果

在该课程设计内容的指导下，智能科学与技术概论已经完成了2轮的课程教学，并在课程结束后组织学生填写调查问卷。题目分两类，第一类包括课程目标是否清晰、该课程能否提起学生对该专业课的学习兴趣、该课程的实验设计能否有效提高学生的动手能力，以及该课程的内容相关设计是否优秀。统计结果如图1所示。除极个别学生外，大多数学生都选择了符合以及完全符合，说明该课程设计可以满足教学要求。第二类问题总结学生在课程中获取的知识能力，包括编程调试、理论知识应用、信息获取、技术文档写作、自主学习、分析问题、解决问题等，为多选题。从图2可以看出，学生对各项能力的认可率均超过50%，其中信息获取、分析问题等能力的认可率接近80%，说明该课程设计基本满足教学目标。

4 结语

智能科学与技术概论对智能专业学生的深入学习起到了重要的引导作用。我们根据自身的实际情况出发，设计出适合该专业学生的课程设计安排。经过两轮的实施效果证明，该课程的设计方式比较适合学生。随着课程的持续，我们将不断解决存在的问题，并编写适合我校学生使用的教材。

参考文献：

[1]钟义信，智能科学技术导论[M]．北京：北京邮电大学出版社，2007.

[2] Edward FC，Johan M，Soren O．重新认识工程教育：国际CDIO培养模式与方法[M]．顾佩华，沈民奋，陆小华，译．北京：高等教育出版社，2009．

人工智能宣讲总结 第39篇

关键词：人工智能；案例教学；应用

1引言

作为计算机科学技术的全新领域即人工智能，其正在迅速成长与成熟、新方法、新理念、新技术并且不断壮大，同样也包含着计算机网络、数学、信息论各类学科的交叉和边缘学科。人工智能包含的主要内容有知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，自然语言理解、专家系统和机器学习等；也作为计算机科学各专业重要的基础课程，国内外各高校都非常重视，都将人工智能作为计算机专业的必修课程。人工智能包含的学科多，知识点杂、理论性强、内容抽象，算法难度高复杂，在此情况下各高校采用传统的“教师讲、学生听”单一教学模式，学生处于被动学习地位；课堂教学与实际操作、理论与现实应用相脱节；加上理论知识强，案例缺乏，容易使学生感觉空洞；学生易产生厌学情绪，也达不到锻炼其分析问题、解决问题的思维能力和实践动手能力。如何让学生高效的学习一直是教师研究的课题，在大数据和网络信息时代的大背景下，“互联网+”已经广泛应用和存在于生活、工作各个方面，其在教育教学中表现出的创新性、互动性尤为突出，并极具优势。

2基于案例的教学研究

此方法开始于上世纪20年代左右，最早是由美国哈佛商学院所提倡的，基于当时特殊的商业管理真是背景和特殊事件，能够有效的发展和培养学生主动性、积极性和应用能力，开展案例教学后，学生实际解决问题能力有了很大的提高。但此教学研究方法知道到上世纪80年代后期，才引起教师的重视。1986年由美国研究小组提出《准备就绪的国家：二十一世纪的教师》书中，强烈推荐此方法在实际教学的重要性，并说明今后在教学过程中将其作为一种重要的教学方法应用于各类课程中去。

3基于人工智能的案例教学研究及应用

案例精选

此方法第一步是案例选取，案例的好坏是决定案例教学效果关键因素。案例的选取需要满足以下要求：（1）符合现在的教学目标，明确学生需要掌握的知识点、重难点等，能够运用所学的理论知识应用到实际中，以此提高学生分析、解决问题的能力；（2）案例要有代表性、趣味性，由于人工智能课程内容多、抽象，需要将枯燥乏味的知识点转化为趣味生动的案例，有利于吸引学生注意力，激发学习兴趣和主动性；例如，讲到“知识表示”这部分内容中引入“机器人搬积木”、“野人修道士渡河”案例；（3）采用互动的形式，此为人工智能的案例教学研究重要特征，同时也是教学目标得以充分展现的必要条件。能够调动大家的积极性，学生和学生之间、学生与教师之间的互动，调动学生的主观能动性。

案例的执行

（1）讲授法。基于教学内容具体知识点设计案例；通过教师讲解，帮助学生理解抽象的理论知识。案例的呈现有两种基本形式：一是“案例—理论”,即先给出教学案例，后讲解理论知识；二是“理论—案例”,即教师先讲解知识，再给出教学案例；案例的呈现方式不同,会直接影响案例的功能，也会影响到学生的学习情绪、学习效果。为了使案例能更好地为教学服务,教师讲解案例之前应从创设案例情境开始,通过情境体验与案例剖析激发学生认知的兴趣,引导学生对将要学习的内容产生注意,有利于教师导入新课。（2）互相讨论法。大学生课余时间充沛，鉴于此，将班级学生分为若干小组，教师将事先准备好的案例分配给各组，学生采用组内互动讨论的形式，设计出此案例的各种解决方法。课堂上，将本小组的解决方法用课件展现给其他小组。讲解完成后，学生开始互相讨论，对比各自的方法，然后由老师进行分析、对比和总结。以此来增强学生对学科知识点、应用能力的掌握。（3）相互辩证法。课后，采用相互辩证的方法，组织大家相互辩论。选择一些综合应用比较强的案例。与简单的案例相比，综合应用案例能更加高效地启发学生全方位地思考和探索问题的解决方法。相互辩证法是一种探索新型的教学形式，学生的自主性强，能够在辩论中充分表达自己的观点，充分运用所学的理论知识来维护自己的观点，还可以促使学生查阅大量资料，拓展知识面。

4结语

通过以上论述，人工智能技术开始应用于教学,与教学现代化有着密切的联系。其发展必将对现代教育起巨大推动作用。在教学,可以基于人工智能技术建立人类推理模型学习工具等诸多的运用,展示出越来越好的实用性。

参考文献：

[1]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012(02).

[2]陈柯蒙，张宁.人工智能的发展探析[J].新西部(理论版)，2012(05).

[3]陈浩磊，邹湘军，陈燕,等.虚拟现实技术的最新发展与展望[J].中国科技论文在线，2011(01).

人工智能宣讲总结 第40篇

摘要：本文从计算机学科本科的教学理念出发，提出了从计算机学科分支的角度认知人工智能，组织并实施教学的方法。

关键词：人工智能；综合学科；计算机学科分支

中图分类号：G642

文献标识码：B

1引言

人工智能是由多种学科相互渗透的综合学科，但它是明确属于计算机科学分支的学科。这是因为从功能上和方法上人工智能与计算机学科是一致的。实际上，人工智能不仅使用了许多其他计算机学科分支的技术，而且在发展过程中，也开拓了许多新的方法和技术，充实了计算机学科。若按计算机处理的对象来区分计算机应用的话，则可分为三个部分：数值计算、数据处理与知识处理，人工智能就对应知识处理工作。

对于我国高等院校计算机学科的本科教学来讲，人工智能课程的课时一般只有40课时左右。以什么角度组织教材内容，提高教学效果，使学生较容易地理解和掌握人工智能的原理与技术呢？通过多年的人工智能教学实践，我们逐渐总结出了进行人工智能教学的方法：既从计算机学科本科的教学理念出发，考虑人工智能这门学科的特点，以作为计算机学科的一门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。

2计算机学科本科的教学理念

计算机学科本科的教学理念可以归结为：传授知识、提高能力、培养素质(包括专业素质与品格素质，专业课以专业素质为主)。其中，原来作为教育核心的知识现被看成是教育的基础，即把知识作为载体，用来实现能力的提高，在潜移默化中实施素质教育。高等院校对学生能力的培养主要包括：学习能力、分析问题与解决问题的能力以及创新能力。对于本科学生，重在学习能力与分析问题与解决问题的能力，对创新只是培养兴趣。素质是知识和能力的升华，计算机专业素质显示的是这一领域的水平，素质水平的提升也将通过知识的增多和能力的增加体现出来。

3以计算机分支的角度认知人工智能

什么是人工智能？目前人们普遍接受的定义是：用机器来模拟人的智能，也就是用计算机来模拟人的智能。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，我们需从两个方面加以说明。

首先，从计算机的能力，也就是它能做什么讲起。用计算机解决某种问题，需要有三个基本的条件：第一，必须把问题形式化。第二，问题是可计算的，就要有算法。第三，问题要有合理的复杂度。人的智能所能解决的问题往往不能满足这三个条件。因此，人工智能就是对于不能满足这些条件的问题，通过使用它的技术和方法，使问题满足这三个条件，由计算机去解决问题。比如，一般来讲不可能将自然语言全部形式化，但人工智能使用一阶谓词逻辑表示自然语言的部分句子，并用算法进行推理，解决一定范围的问题。另外，使用启发式搜索可降低问题的复杂度，使问题在可能的范围内得到解决。

其次，从计算机的核心技术加以阐述。用计算机解决问题是靠程序实现的，程序是什么？一本经典的计算机教科书的名字“算法+数据结构=程序”给出了解释，这说明在计算机学科中算法与数据结构的核心地位，一般的计算机程序也确实可分成这两个部分。而作为典型的人工智能程序可分成三个部分，控制部分(推理机)、规则库和数据库。其中，控制部分和规则库对应于算法，数据库对应于数据结构。实际上，控制部分由搜索策略和推理机制组成，规则库是将一般计算机程序的算法中的与实际问题有关的知识抽出来单独组成。而数据库往往用来存放一些基本的事实和一些中间的结果，也常常采用知识表示的方法，因此，人们也经常把规则库和数据库合称为知识库。在人工智能程序中与算法与数据结构对应的正是人工智能的两大核心：搜索和知识表示(包括推理)。

4以计算机分支的角度组织并实施教学

人工智能为了模拟人的智能，处理的对象是知识，知识处理则需采用知识表示。又由于往往没有确定的算法，只能使用搜索。本文的观点是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。

首先，教学的第一个核心是知识表示。知识表示就是研究用计算机来表示知识的方法，这些方法需满足两个条件：除了计算机可接受这个条件以外还要能刻画智能行为。这是与一般的数据结构不同的地方。什么方法适合呢？由此引出了逻辑表示方法。

形式逻辑是关于思维的形式和规律的科学，数理逻辑从逻辑上讲是现代的形式逻辑，是用符号和数学的方法来研究推理规律的学科。数理逻辑一般是指命题逻辑和一阶谓词逻辑。一阶谓词逻辑比命题逻辑表达能力强，逻辑的表达方式与人类的自然语言接近，因此，用一阶谓词逻辑作为知识表示工具容易被人接受。不仅如此，由一阶谓词逻辑表示已知条件和所要证明的定理，使用归结原理则可建立计算机程序实现自动定理证明(半可判定算法)。这一过程是在Herbrand定理的基础上得以成立的。由于人工智能中的许多问题都可以化成类似于定理证明的问题，因此可以把与Herbrand定理有关的一系列工作看成是表示和推理的理论基础。评价知识表示方法的性能，即要考察表示能力，又要考虑是否有效地支持知识的推理。显然，具有充分的表示能力又有坚实的理论基础的表示方法是最使人放心的，一阶谓词逻辑恰好满足这一条件。

在这一部分的讲授中，将通过一系列的演变过程，展现出如何将一组谓词公式转换成子句的集合，又如何通过使用置换与合一的手段，达到可以应用归结推理规则，而最终得到证明的目的，而这一切又都是在有严格的定理保证之下完成的。这些内容的讲授，对于培养学生严紧的逻辑思维能力是一个极好的实例。

逻辑表示与归结推理方法是知识表示的基础部分，用来说明人工智能系统进行推理的原理。而作为真正最实用的产生式表示法将通过Horn子句的正向推理和反向推理过程引入，产生式表示法中的带与不带变量的正、反向推理相当于命题逻辑和一阶谓词逻辑层面的Horn子句的正、反向推理。作为结构化表示的语义网络和框架表示法也以一阶谓词逻辑为基础，它们均可转变成为等价的一阶谓词逻辑的表示形式。

在教学中，关于其他知识表示方面的内容，比如：产生式规则、语义网络、框架，都以一阶谓词逻辑为基础给以说明。关于产生式表示法在人工智能的心理学认知体系结构中，被看成是人的思维中因果关系的一种反映，而在本文中则看成是一种类似于Horn子句形式的一种表示。在讲授时将这些内容作为一个整体，说明原理与实用方法之间的关系，根据实际问题的需要，可以降低表示的能力。而另一方面，为了解决实际问题，可以扩充表示的能力。

一阶谓词逻辑表示的能力虽然在通用的表示法中是最强的，但是知识与客观真理不同，它总是局部的、片面的或表面的，这在常识中尤为明显。在解题过程中还会不断地更新，知识表示要适应这个特点，采用经典的一阶谓词逻辑表达有困难，这就需要用非单调逻辑来表达。另一方面，在人工智能处理的信息和知识中，存在大量的不准确、不完全、不一致的地方，这又需要研究关于不确定性知识的表示和推理的研究。实际上，非单调逻辑和不确定性推理部分在教学中将作为知识表示的扩展加以介绍。机器学习作为人工智能的重要组成部分，它的主要方法都是基于归纳推理，也可以看成是非经典逻辑的应用。

人工智能教学的另一个核心是搜索问题。一般来讲，用计算机求解问题，就是用已知的知识，对于给定的数据进行加工，期望得到解答，其解法则由某种程序来表述。其他的计算机分支处理的问题，往往知识比较充分，例如多数的科学计算问题，就可以在看到数据以前根据知识写出程序，这个程序对于一切数据都是适用的。而人工智能处理的问题知识不够充分，或程序太复杂，此时可以写出一个元程序，对于给定的数据，它根据知识，做出一个程序专门加工这些给定的数据。这时，这个元程序可以通用于一大类知识，通常并不包含领域知识的具体细节，因此，对于这个元程序的研究就脱离了问题的具体领域，成为人工智能内部的课题，这正是搜索。

在教学中，通过掌握知识的多少来讲授各种不同的搜索。搜索是由于知识不足而产生的，同时搜索与知识是相辅相成的。当知识较多时，搜索的工作量不多，可使用一些盲目的搜索策略。当知识较少时，搜索的工作量较大，则需使用一些启发式的搜索策略。启发式搜索是搜索方法中需重点说明的，它起到了降低被求解问题复杂度，提高搜索效率的作用，但太强的启发信息，往往找不到最佳解。如何能减少搜索范围，提高搜索效率，而且还保证找到最佳解，这成为搜索方法应明确的问题。A*算法是在20世纪70年代初的研究成果，他解决了这个问题，证明了A*算法的可采纳性。类似于定理证明，在教学时也将A*算法及其有关证明看成是搜索方法的理论基础加以介绍。

在搜索部分的教学中，除了把A*算法及其有关证明作为重点，当作是搜索方法的理论基础来讲解以外，还要给出若干搜索算法。一方面，这些算法说明了各种搜索的方法，另一方面，在这些算法中经常有一些算法细节抽象的技巧，对这些内容的细致分析，将会逐渐提高学生抽象思维的能力。

在实际的知识库系统中，回溯和与或树的搜索算法应用较多。而当问题的有关知识较少，规模大到一定程度之后，往往采用引进了随机因素的搜索算法，比如：模拟退火算法、遗传算法等。现在，这些算法一般称为高级搜索，教学时作为搜索的扩展来讲授。

人工智能技术方面的研究往往涉及各应用领域的课题。反映到教学中，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。

5结束语

经过长期的人工智能教学实践，笔者逐渐形成了以计算机学科分支的角度来讲授人工智能课程的思路。从学生的接受、理解和掌握人工智能的基本原理与技术方面来看，有较好的效果。但如何把计算机学科和其他人工智能所涉及的领域更完美地结合起来，较好地在教学效果与宽广的知识面之间找到平衡点，还需今后进一步的研究与探索。

参考文献

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[8] Nils J. Nilsson. 人工智能[M]. 北京:机械工业出版社,1999.

人工智能宣讲总结 第41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

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。

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。

人工智能宣讲总结 第42篇

人工智能是迄今为止产业发展史上最伟大的事件之一。正如霍金所言，人工智能的崛起可能带来一个美丽的新世界，也可能是人类文明史的终结。对于人类来说，尽管人工智能是好是坏尚存在不确定性，但毫无疑问，人工智能将在不久的未来开启一个全新的时代。在这个人工智能时代，产业结构将被颠覆，重塑产业核心竞争力至关重要。

众所周知，技术水平给定前提下，生产一定数量产品可以有资本和劳动的不同组合，所有可能组合的轨迹就是等产量线。技术的进步推动等产量线不断向原点移动，而每次产业革命都会引起移动过程的质变。纵观产业发展历史，蒸汽时代、电气时代均显著推动了资本（表现为机器）对劳动（主要是体力劳动）的替代，导致生产要素的重组。人工智能掀起的是资本（表现为机器人）对劳动（主要是脑力劳动）的替代，无疑将触发新的质变。

人工智能l展将经历三个阶段：第一个阶段是逻辑智能。该阶段智能以模拟人的逻辑思维为主，可凭借强大的记忆力、存储力在完全信息下执行单一领域的任务并达到顶尖水平。阿尔法狗（AlphaGo）就是典型的例子；第二阶段是抽象智能，该阶段智能以模拟人的抽象思维为主，具备经验推理能力和归纳总结能力，在已知领域里，即使信息不完备，也能做出正确判断或最优决策；第三阶段是灵感智慧，该阶段智能以模拟人的灵感思维为主，尽管在未知领域，仍可以触类旁通，瞬间直抵事物本质或产生新思想。可见，人工智能对脑力劳动的替代逐级深入，对产业的冲击也将逐级增强。即便如此，现阶段产业发展的核心仍然是人才，面对人工智能的逐级替代，产业发展更需要重新审视人才培养的逻辑与重心，塑造以高阶智力为主导的人才核心竞争力。

一是培养向机器学习的能力。目前人工智能已在第一阶段取得突破性进展，未来会呈现人机协作、各有所长的局面。人机沟通将是日常生产所需的基本技能。不仅如此，机器的计算、记忆、搜索、识别等功能远远超过人类，人们需要设法向机器学习，高效归纳人工智能的计算结果，并尝试利用人工智能的计算结果开发全新的思维方式，重新思考产业发展的模式和规律。

二是提升综合专业能力。人工智能在执行单项具体任务时会超越人类，但是短期内，在对事物的总结、判断、推理等方面以及对美学、艺术的认知方面，人工智能还与人类有较大的差距。产业发展需要重视培养人的综合能力，不仅是对逻辑判断、抽象概括和经验推理的综合能力，还是对感性判断和理性思考、自然科学与人文艺术相结合的能力。例如教育产业中，数学、物理、化学等单科知识性为强项的教师将被替代，产业发展更需要培养能够设计综合性课程，激发学生右脑潜能并加以应用的教师。

三是培育创新能力。创造力将是区别人工智能和人类的最终标志。就目前来看，人工智能仅能在指定目标下完成任务，而人类可以凭借其独有的智慧，实现从无到有的突破。计算机、互联网以及人工智能本身都是人类创造力的结晶。未来的产业发展中，更加需要有创造力和创新能力的人才，为此需要营造轻松的工作氛围，引导员工追随内心的兴趣和向往，注重激发好奇心和探索精神，训练激情思维、工匠思维、逆向思维和联想思维能力。

中关村是我国科技创新的高地，人工智能技术正蓬勃发展，基本保持与国际同步。人工智能将率先在中关村落地，同时其产业也会最先受到冲击。相比其他地区，中关村更加需要未雨绸缪，重新设计人才培养体系，重视高阶智力人才的培养，实现产业核心竞争力重构。

人工智能宣讲总结 第43篇

关键词：情绪智力；情绪智力理论；学院派；实务派；研究方法

一、情绪智力概念的界定及探讨

情绪智力( Emotional Intelligence)这个词是德国人Barbara Leuner(1966)首先提出的[1]。1986年柏尼(W. P. Payne) 在博士论文《情绪研究》中明确探讨了发展情绪智力的问题[2]。而将情绪智力作为理论概念正式提出的却是美国耶鲁大学的萨洛维()和新罕布尔大学的梅耶()，_--1990年，他们连续发表两篇学术论文，正式提出了情绪智力的概念和理论，将情绪智力定义为：“监察自身和他人的感情和情绪的能力， 区分情绪之间差别的能力，以及运用这种信息以指导个人思维和行动的能力”[3]。在他们提出情绪智力的概念之后，围绕情绪智力概念的讨论日渐激烈，其中最出名的是哈佛大学心理学教授Daniel Goleman，他于1995年在《情绪智力:为什么它比智商更重要》一书中将情绪智力定义为:了解自身感受，控制冲动和恼怒，理智处事，面对考验时保持平静和乐观心态的能力。此外，与现在的情绪智力相提并论的情商(emotional quotient ，EQ)概念则是由巴昂于1988 年在其博士论文中首创的[4]。2000 年，他主编了《情绪智力手册》( the Handbook of Emotional Intelligence)，全面介绍了情绪智力的研究情况，认为情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。它是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素， 直接影响人的整个心理健康[5]。

自从情绪智力于1996年传入中国以来，学者们纷纷给情绪智力下定义，如许远理将情绪智力定义为“感知与体验、描述与评价、调节与控制内省情绪、人际情绪、生态情绪的能力”[6]。陈家耀则进一步提出用情志力一词来概括有关情绪智力和非智力因素对智力活动的支持、导向和动力作用等心理活动。情志力的内涵是意向， 其外延， 从成分来说有情绪、意志和个性[7]。徐小燕、张进辅将情绪智力定义为“人们在学习、生活和工作中影响其成功与否的非认知性心理能力，包括情绪觉知能力、情绪评价能力、情绪适应能力、情绪调控能力和情绪表现能力等五种因素，它们又分为若干次级因素成分”[8]。这些概念均从不同的维度对情绪智力做了概括，但现存的问题是学界对情绪智力的概念并没有一个统一的认识。这与对情绪智力在国外的术语“emotional Intelligence”中emotion一词到底该如何理解有很大的关系，同时还与对其外延和内涵的恰当界定联系紧密。因此，如何给情绪智力一个恰倒好处的概念有待进一步的研究。

二、情绪智力理论及结构

（一）情绪智力的学院派理论及结构

以Mayer和Salovey 为主导的学院派，将情绪智力纳入智力的家族并坚持科学量化的道路[9]，学院派对情绪智力的研究采用的是能力模型取向[10]，能力模型是指能力的情绪智力，即反映了直接与标准智力定义相关的、人的实际心理能力[11]。1990年，美国心理学家Salovey和Mayer首次正式使用情绪智力这一概念描述影响成功的情绪特征，他们认为情绪智力是一种加工情绪信息的能力，它包括准确地评价自己和他人的情绪，恰当地表达情绪，以及适应性地调控情绪的能力。并以此为基础，提出了情绪智力结构的三因素能力模型。但此时情绪智力定义以及结构的划分都是在广泛查阅相关文献的基础上总结出来的，没有实证基础。后来，他们分别于1997年、1999年、2000年对情绪智力的定义及结构进行修订，最终将情绪智力界定为一种连接认知与情绪的心理能力，在此基础上确定了其结构的四个维度[12]。这四个维度从最基本的情绪感知和表达能力开始，到情绪管理调控能力为止，是按照每种能力发展的先后顺序进行排列的。具体内容为：

1．情绪的感知、表达能力：指从自己的生理状态、情感体验和思想中辨认和表达情绪的能力；以及从他人、艺术活动、语言中辨认和表达情绪的能力。

2．情绪对思维的促进能力：即促进认知行为，使问题解决、推理、决策和创造性行为更为有效的能力，包括情绪对思维的引导；情绪对信息注意方向的影响；心境的起伏对思维的影响；情绪状态对问题解决的影响等多方面的能力。

3．对情绪的理解、分析能力：指认识情绪体验与语言表达之间关系的能力；理解情绪所传送意义的能力；理解复杂心情的能力；认识情绪转换的可能性及原因的能力等。其中最基本的是使用特定的词语来命名情绪并能有效的辨别它们之间的关系。该能力是“最具有认知意味的”。

4．情绪管理调控能力：根据所获得的信息，判断并成熟地进入或离开某种情绪的能力；觉察与自己和他人有关的情绪的能力，调节与别人的情绪之间的关系等。

（二）情绪智力的实务派理论及结构

以Goleman和Bar-on为代表的实务派将预测成功作为向导，试图在传统智力以外找到能够预测成功的所有重要因素[9]。实务派对情绪智力的研究采用的是混合模型研究取向[10]， 混合模型是指特质的情绪智力，属于人格范围。即给情绪智力列出了一组人格特点菜单，如“同情、动机、坚持性、温情和社会技能”，我们将这理论及结构称为“混合模型”[11]。

1．Goleman的情绪智力理论及结构

1995年，Goleman在畅销书《情绪智力》中将情绪智力定义为了解情绪、管理情绪、自我动机、认知他人情绪、处理关系的能力[13]。他认为情绪智力在帮助个体取得成功上起的作用比智力的作用大，并且情绪智力可以通过经验和训练得到明显的提高。1998年，他在1995年情绪智力定义基础之上提出了一个5因素情绪智力理论结构[14]。这个结构共包括5个因素，25种能力。后来他又结合了Richard Boyatzis等人的研究把这5个因素25种能力精炼成4个因素20种能力，它们分别是自我觉知(包括情绪觉知能力、正确的自我评估、自信)，自我管理(包括自控能力、信用度、责任心、适应能力、成就动机、主动性)，社会觉知(包括移情、对团体情绪的觉知、服务倾向性)和社交技巧(包括帮助他人发展、领导能力、影响力、沟通能力、革新能力、协调能力、凝聚力、协作能力)。

的情绪智力理论及结构

Bar-on于1997年提出情绪智力的定义，情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。他认为情绪智力是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影响人的整个心理健康[15]。Bar-on提出，情绪智力由个体内部成分、人际成分、适应性成分、压力管理成分、一般心境成分等五大主成分构成，其中，个体内部成分包含情绪自我觉察、自信、自我尊重、自我实现和独立性五种相关能力；人际成分包含共情、社会责任感和人际关系三种相关能力；适应性成分包含现实检验、问题解决和灵活性三种相关能力；压力管理成分包含压力承受和冲动控制两种相关能力；一般心境成分包含幸福感和乐观主义两种相关成分。这样，由五大主成分和15种相关能力组成了情绪智力系统[16]。Bar-on认为这15种能力是情绪智力最稳定、最有效的成分，对个体总的情绪幸福和应对生活的能力起决定作用。

转贴于 三、情绪智力的研究方法与测量

（一）情绪智力的研究方法

在情绪智力研究开展的早期，曾出现过只强调经验范式而缺乏实证研究的现象。随着情绪智力研究地逐步深入，其研究方法已呈现出多样化趋势并取得了相当的成果。如罗森塔尔设计的了用来衡量辨别他人情绪特征能力的非言语敏感测验(简称PONS)；Walter Mischel设计出果汁软糖实验来分析控制冲动、延缓满足、抵制诱惑的水平对将来成功的影响；Seligman塞利格曼根据这种观点设计了乐观态度测验，进而将这项测验应用于人才的选拔。在人工智能的研究中，“情绪智力”倍受关注。其始创人Picard教授认为，要使计算机真正智能化，适合人的需要并能自然地与人互动，就必须使它们具备识别和表达情绪的能力，即人工智能要具备被称作“情绪智力”的东西[17]。虽然情绪智力的人工智能研究刚起步，但已显示出令人兴奋的前景。情绪智力研究方法的多样性、前沿性另人欣慰，但仍存在一些不足，最主要的就是重定性研究而轻定量分析。

（二）情绪智力的测量

1．Schutle的EIS量表

情绪智力量表(EIS)是Schutle等人根据Salovey和Mayer(1990)的情绪智力模型开发的一份自陈问卷。它共有33项，可用于评估人们对自己以及他人情绪的感知、理解、表达、控制和管理利用的能力。此量表的高分者通常更为积极、更能克制冲动、更清楚地表达自己的感受、更好地恢复、较少的情感障碍和抑郁、更富有同情心、更能自我监控。

2．多因素情绪智力量表（MEIS）

该量表是Mayer等人于1998 年编制的， 1999 年他们又发表该量表的修订版[12]。该量表是能力测验而非自陈测验。该量表以行为表现为基础，测量被试觉察情绪、鉴别情绪、理解情绪和控制情绪。它包括的四个维度十二项任务分别是：感知情绪(4项任务)、同化情绪(2项任务)、理解情绪(4项任务)和控制自我情绪(2项任务)。该量表有整体评分和专家评分两种评分方法。此量表的结构效度、聚合效度和区分效度都很高， 尚无预测效度的报告。修订版与旧版的不同之处在于，旧版把多数人一致性作为正确答案的指标，修订版则把专家打分作为评判的标准。为了再次改进修订后的MEIS，Mayer、Salovey及Caruso等人又编制出了MSCEIT 和MSCEIT 。MSCEIT是一个基础能力量表，共有141 个自陈项目，适用于17 岁以上的人群。该量表旨在测量人们执行任务、解决情绪问题的质量和程度，而不是依赖个人对自己情绪技能的主观评估来计分。

3．情绪智力调查表（ECI）

该量表是Goleman等人根据Goleman1998年提出的精练后的情绪智力模型编制的，它可以测量该模型提到的4个因素20种能力。该量表有很高的内容效度，但到目前为止还没有有关此量表的预测效度的研究。ECI包含了Goleman情绪智力模型的所有内容，是一种比较完整的情绪智力评价工具。该量表的使用要求也较严格，使用者须经过专门的培训，合格后方能对施测结果给予正确解释与指导。ECI可以全方位评估个人和团体的情绪能力。

4．情商问卷（EQI）

EQI也叫《Bar-on情商量表》，它是Bar-on于1997年编制并出版的量表。该量表是国际上著名的心理量表之一。它包括5个主成分量表(其中包含15个分量表)和2个效度量表，共133个题目。其中主成分量表有：内省量表、人际量表、适应性量表、压力处理量表、总体情绪量表。效度量表则分别是乐观印象和悲观印象。EQI具有较高的内部一致性信度、重测信度、聚合效度和区分效度[18]。该量表出版后，得到广泛认可和应用，目前已被应用于心理咨询与治疗、人力资源、人格、学习能力等多种领域，被共认为是第一个标准化的情绪智力量表[19][20][21]。

5．工作能力量表-Ei版（WPQei）

WPQei用来测量个人的能力和素质，它以情绪智力的概念模型为基础，包括七个成分:创新，自我意识，直觉，情绪，动机，移情，社会技能。共有84个题项。员工在工作中可以把量表中的信息与自己的实际工作情况结合起来，有目的的提高自己的情绪管理能力。

除了上述量表之外，我国已有学者将Darwin B. Nelson 和Gary R. Low 两位博士于1998 年编制的情绪技能问卷翻译和修订成中文版并投入试运行[22]。

三、小结

随着情绪智力受关注的程度不断提高，情绪智力的研究无论在理论上还是应用上将进一步深入，Bar-on宣称:“EQ时代已经开始了”[9]。情绪智力的研究已经取得了很大的进展，但毕竟对情绪智力正式研究的时间还不长，还有许多问题有待解决。如文章开头所提到的学界如何才能给情绪智力一个统一的概念？到底是学院派的能力模型理论更有说服力，还是实务派的混合模型理论更好，抑或二者相结合的为最佳，再或还有其他的理论模型有待发现？如何培养和提高情绪智力？要回答这些问题，就需要进一步对情绪智力的定义、理论、结构、研究方法、测量方法、应用进行探究。同时对情绪智力研究可能会呈现的趋势进行展望和预测：情绪智力研究方法和测量方法将在多样化的基础之上不断发展，情绪智力量表的社会实用性研究将成为学界的研究热点，学者专家们将研究形成中国自己本土化的情绪智力理论及量表。

参考文献：

[1]曾性初：《情志与情商》，《教育研究》.

[2]Payne ，W. L. A study of emotion : developing emotional intelligence ;self - integration ; relating to fear ，pain and desire. Dissertation Ab2stracts International ， 1986 ， 47 ， (01) ，203A.

[3]Salovey， P. ， &M ayer， J. D. (1990). Emotional intelligence. Imagination， Cognition， andPersonality ， 9， 185- 211.

[4]Bar-On，R. The development of an operational concept of psycho2logical well - being. Unpublished doctoral dissertation. Rhodes Uni2versity ，South Africa. 1988.

[5] Bar-On，R. &Parker J . D. A. Handbook of emotional intelligence : Theory ， Development ， Assessment ， and Application at Home ， School and in the Workplace [M] .San Francisco ， CA : Jossery-Bass. 2000.

[7]许远理. 元情绪在中学生心理健康发展教育中的功能[J ] . 教育探索， 2001，9.

人工智能宣讲总结 第44篇

关键词：人工智能；单片机原理及应用；CAI软件；自主学习

一、引言

《单片机原理及应用》是自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、等专业的核心课程。随着电子技术的飞速发展，单片机系列、型号、功能等也不断地更新换代，涌现出了许多《单片机原理及应用》方面的优秀教材和著作[1-3]，由于单片机的快速发展和广泛应用，促使许多教师在教学内容、方法及实验方面进行了大量的探讨和研究，如“微课程教学”、“MOOC教学”等应用已取得了较好的教学效果[4-8]。然而，人工智能技术应用于教育领域目前仍处于初始研究和探索阶段，其应用前景广阔，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。

基于“人工智能”中的“专家系统技术”，研究设计《单片机原理及应用》课程新型教学平台的总体构架，研究课程知识的表述模型和知识获取的推理算法，建立知识表述规则集和构建专家系统知识库，以实现：

（1）学生可以自主学习，基于知识树规则方便地获取该课程的全部知识点，学生随时提出的问题，均可及时获取答案；学生可及时获取单片机发展的新知识以及新的应用领域成果；

（2）教师高效处理、分析和制作课程知识点信息，并将其进行规则表述，同时可对知识库进行不断的更新；随时可对课程的知识点进行增添、删除和修改，基于互联网技术获取新型单片机原理及相应的应用知识，不断更换新课程的教学内容；

（3）基于互联网技术实现教师与学生之间的互动教学和学生与学生之间的协同学习；基于教堂教学、电子课件、动画、视频等多媒体手段，以创造大规模、大数据、跨时空的学习模式。

目前，在教育领域，基于人工智能研究的知识模块化表述和推理机制构成的专家系统是人工智能的代表之一，基于人工智能-专家系统在高密度、大规模的知识数据库上模拟人类的信息处理和决策过程，因此智能化的专家系统具备了教育功能、自学习功能、咨询功能及自适应功能等，将其应用于教育领域潜力巨大、用途广泛、快速高效。

本文研究了《单片机原理及应用》CAI软件的研制方法，采用MS Visual Studio 2012作为开发环境，结合人工智能技术，实现了智能搜索算法，达到了自主学习与自动答疑的目的。

二、《单片机原理及应用》CAI系统设计

为了提高本科生的教学质量，基于人工智能-专家系统技术研究《单片机原理及应用》课程的教学内容和教学方法改革措施，并可将其研究成果推广应用于自动化类专业相关课程建设；培养学生掌握本课程的基本原理和应用知识，引导其自主学习以提高分析问题能力、解决问题的能力及创新能力，实现学生与老师之间的互动，实现教学内容的不断更新和教学方法的不断完善。

（一）《单片机原理及应用》课程总体设计

分析目前本课程的教学内容和方法的局限性，提出《单片机原理及应用》课程教学内容和教学方法改革的总体方案。目前，普通高校《单片机原理及应用》课程所用教材的目录大致如图1中的实线部分所示。虚线表示可即时修改其中的相关内容。

（二）课程知识本体的表达模型

知识的表示对专家系统来说至关重要。知识本体的表述包括事物、个体和对象等，研究其规则、过程和函数，构成应用程序所表述的知识内容，可以作用于表述各种对象类，具有普遍性和通用性。其表达方式如图2所示。

（三）基于人工智能技术的课程教学内容和教学方法结构设计

专家系统结构一般有六部分：知识库（Knowledge Base）、数据库（Data Base）、推理机（Inference Engine）、解释子系统（Explanatory System）、人机接口（Man-machine Interface）和知识获取子系统（Knowledge Acquisition）。教学专家系统的基本结构如图3中的实线部分所示。

①知识厍：用于存储专家系统知识。主要用于收集和存储某领域教师、专家的经验，知识及书本知识、基本常识等。包括事物的表达方式，可行操作、事实和规则等；

②综合数据库：综合数据库又称总体数据库或全局数据库，主要用于存放有关问题求解的假设、初始数据、目标、求解状态、中间结果以及最终结果；

③推理机：推理机是专家系统的核心部分，用于模拟专家的思维过程、控制、协调整个专家系统的工作，它根据用户所提供的初始数据和问题求解要求，运用知识库中的事实和规则，按照一定的推理方法和控制策略对问题进行推理求解，并将产生的结果输出给学生；

④知识获取子系统：在构建和维护知识库时作为专家系统和教师、领域专家、工程师等的接口；

⑤解释子系统：解释机构由一组计算机程序组成，它对推理给出必要的解释，并根据学生问题的要求做出相应的回应，最后把结果通过人机接口输出给学生；

⑥人机接口：学生、专家系统和教师、领域专家、工程师之间沟通的媒介，它把相互之间的交互信息转换成彼此都能够理解的形式，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成I/O工作。

三、CAI软件实现过程举例