人工智能的大學生論文
人工智能的大學生論文
人工智能(Artifical Intelligence)是當前科學技術(shù)發(fā)展中的一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)心理學、哲學、語言學等多種學科研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，以下是學習啦小編整理分享的關(guān)于人工智能的大學生論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!
人工智能的大學生論文篇一
研究生人工智能原理教學改革
摘要：針對我院研究生人工智能課程教學中存在的問題，根據(jù)人工智能課程特點，提出包括課程內(nèi)容選定、教學方法設(shè)計及學員學術(shù)能力培養(yǎng)等方面的一系列教改措施，實踐證明，教改措施的實施提高了課程教學水平，有效保證了研究生人才培養(yǎng)質(zhì)量，教學效果良好。
關(guān)鍵詞：人工智能;研究生教學;教學改革;課程建設(shè)
人工智能(Artifical Intelligence)是當前科學技術(shù)發(fā)展中的一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)心理學、哲學、語言學等多種學科研究的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，以模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律為研究內(nèi)容的一門綜合性邊緣學科[1]。由于人工智能自出現(xiàn)以來取得的巨大成就及其潛在的廣闊應(yīng)用前景，它又同空間技術(shù)、原子能技術(shù)并稱為20世紀的三大科學技術(shù)成就。作為一個多學科相互交叉滲透發(fā)展起來的學科，人工智能原理課程的突出特點是知識點多、理論性強、內(nèi)容抽象、不易理解，對學員的數(shù)學基礎(chǔ)和邏輯思維能力要求較高。如何把握課程特點，達到較好的教學效果，是包括研究生、本科生等各層次人工智能原理課程教學研究的熱點。
人工智能原理課程是我院計算機應(yīng)用技術(shù)、計算機軟件與理論學科碩士研究生學位課，是模式識別與智能系統(tǒng)、測試計量技術(shù)及儀器等學科博士研究生的選修課。自2009年被學院確定為重點建設(shè)課程以來，課程組在課程內(nèi)容選定、教學方法設(shè)計、學員學術(shù)研究能力、科研實踐能力培養(yǎng)及考核環(huán)節(jié)等作了一系列有益的嘗試，收到較好的效果，本文是對上述工作的初步總結(jié)。
1課程內(nèi)容的確定
為了在有限的學時內(nèi)，使學員既能了解人工智能領(lǐng)域發(fā)展的概貌，又能掌握智能信息處理理論，為后續(xù)的課題研究及學位論文撰寫打下堅實的基礎(chǔ)，課程組對課程教學內(nèi)容進行精選、優(yōu)化。
1.1教材選定
在教材的選擇上，課程組分析比較了目前公開出版的近20本人工智能原理教材，結(jié)合我院特點，選定了由西安交通大學出版社出版、王永慶編著的《人工智能原理與方法》作為教材，該教材涉及面較廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強。該書由全國高校計算機專業(yè)教學指導委員會編審、推薦，自1998年出版以來，已印刷了9次，印量達4萬冊，被國內(nèi)多所大學選定為人工智能課程教材或教學參考書。與此同時，我們還為學員推薦了多本參考書，如西安電子科技大學出版社出版由廉師友編著的《人工智能技術(shù)導論》、機械工業(yè)出版社出版由George F.Luger著的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》等。
1.2注重教學內(nèi)容的更新
人工智能是一門前沿性的學科，內(nèi)容更新較快，因此，為及時反映學科研究進展，我們將教學內(nèi)容分為人工智能產(chǎn)生與發(fā)展、知識表示、推理與定理證明、搜索技術(shù)、機器學習、專家系統(tǒng)等知識專題，課程組圍繞每個專題搜集數(shù)十篇優(yōu)秀學術(shù)論文或?qū)W位論文，以反映各知識單元產(chǎn)生、發(fā)展及其代表性人物、當前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、最新研究成果、存在的主要問題、發(fā)展趨勢等，便于學員學習參考。
1.3充分利用人工智能網(wǎng)絡(luò)資源
將人工智能的典型網(wǎng)站、BBS等推薦給學員，如http://caai.cn/(中國人工智能協(xié)會)、http://www.aaai. org/home.html(美國人工智能協(xié)會)、http://caiac.ca/(加拿大人工智能協(xié)會)等，它們包括了學科前沿動態(tài)、討論交流及大量的代碼資源等。通過使用這些資源，學員可及時了解人工智能最新發(fā)展動態(tài)，進行人工智能程序設(shè)計的交流及對一些問題進行較為深入的探討。
2教學方法研究
研究生教學應(yīng)更突出學生的主體地位，注重發(fā)揮其學習的主動性和自覺性，為此，課程組結(jié)合課程特點，在教學方法進行了如下探索。
2.1加強教學設(shè)計
教學設(shè)計就是對教學活動進行系統(tǒng)計劃的過程, 是教什么(課程內(nèi)容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學過程中，每節(jié)課授課前，堅持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內(nèi)容，補充閱讀文獻，根據(jù)授課對象與課程內(nèi)容特點，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學為主，給合講授、實驗、自學等。
2.2抓好課堂教學環(huán)節(jié)
教學方法與教學手段是保證課堂教學效果的關(guān)鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強，有一定的求知欲。由于學員人數(shù)較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設(shè)備，基本的軟件實驗環(huán)境，教學過程可采用靈活教學方法、多種教學手段，提高教學效率，保證授課質(zhì)量。
1) 以研討式為主的教學方式。研究生教學應(yīng)堅持學術(shù)研究為導向，發(fā)揮學員在學習過程中的主動性和自覺性。由于研究生學員有一定的學習基礎(chǔ)與自學能力，教員可以在課前給學員布置預(yù)習內(nèi)容，學員通過查閱資料、分析整理進而形成自己的觀點，使在課堂教學中師生互動交流成為可能，改變傳統(tǒng)的教員講，學員聽的灌輸式教學方式。研討式教學也有力于培養(yǎng)學員積極思考、創(chuàng)新思維的習慣與能力。
2) 教學手段的信息化。人工智能原理教學一個突出矛盾是知識點多、內(nèi)容抽象、理論性強，但學時較少，因此，必須發(fā)揮現(xiàn)代教學手段的作用，提高教學效率。為此，課程組對每節(jié)課都精心設(shè)計了教學課件，課堂教學中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優(yōu)點，改善教學效果;引入教學聲像資料，便于學員課下學習;設(shè)計演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內(nèi)容，如子句歸結(jié)、搜索策略更形象直觀，易于學習和掌握。
3注重培養(yǎng)學員學術(shù)研究能力
學術(shù)能力是指專門對某一學問進行系統(tǒng)的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學習的一個突出特點是要求學習的主體——研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養(yǎng)、鍛煉、提高研究生的學術(shù)能力的重要途徑，在教學實施過程中，要求每個專題學習結(jié)束后，都要提交一份格式符合期刊發(fā)表要求的總結(jié)報告，題目可自行選定，也可由教員指定;內(nèi)容既可以是人工智能該專題某一算法的實現(xiàn)，也可以是對某一問題的進一步研究，或者是對該專題最新研究進展的綜述。教員重點在以下幾個方面予以指導。
1) 選題準確。要求選題不能過于宏大，應(yīng)以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。
2) 研究內(nèi)容。研究目標明確，方法恰當，能夠提出自己的見解，所提觀點正確。
3) 論文結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)清晰、完整，論述嚴謹，表達規(guī)范。
4) 占有文獻豐富。撰寫過程中要有意識培養(yǎng)學員查閱科技文獻的能力，要求查閱反映最新研究成果的權(quán)威文獻。
4加強實驗環(huán)節(jié)教學
人工智能教學在進行各種理論知識講授的同時，還應(yīng)重視實踐教學，把抽象的知識轉(zhuǎn)化為形象、直觀的實驗，讓學員真正理解人工智能的概念、本質(zhì)、研究目標，從而提高學員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進一步了解信息技術(shù)、計算機技術(shù)發(fā)展的前沿，培養(yǎng)他們對人工智能研究的興趣，激發(fā)對人工智能技術(shù)未來的追求。為此，課程組借鑒國內(nèi)外知名大學人工智能實驗教學經(jīng)驗，編寫了《人工智能原理實驗指導書》，圍繞問題表示、經(jīng)典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統(tǒng)實現(xiàn)等教學內(nèi)容提供了7組實驗供學員選擇。
例如，在狀態(tài)空間搜索一節(jié)教學過程中，先完成理論部分的教學，使學員對狀態(tài)空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準確的認識，然后進行實驗教學。由學員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態(tài)和目標狀態(tài)如圖1所示，調(diào)整的規(guī)則是，每次只
能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數(shù)字平移到空格中[4]。實驗過程重點指導學員掌握狀態(tài)空間進行問題求解的關(guān)鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序?qū)崿F(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，基本信息有初始狀態(tài)集合、操作符集合、目標檢測及路徑費用函數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可采用向量、鏈表等形式;搜索策略可分為盲目式搜索和啟發(fā)式搜索，可按照先易后難的原則，先實現(xiàn)盲目搜索中的廣度優(yōu)先及深度優(yōu)先搜索，在此基礎(chǔ)上再定義估價函數(shù)實現(xiàn)啟發(fā)式搜索。而在啟發(fā)式搜索實現(xiàn)過程中，又可以通過定義不同的啟發(fā)函數(shù)：如某狀態(tài)格局與目標節(jié)點格局不相同的牌數(shù)、不在目標位置的牌距目標位置的距離之和等加以比較，準確理解啟發(fā)函數(shù)的意義。通過實驗，學員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態(tài)空間法運用于實際問題的求解，提高了工程實踐能力。
實驗教學 組織方式可根據(jù)具體的實驗內(nèi)容特點，采用上機編程實驗、演示程序驗證、模擬平臺開發(fā)、分組討論等多種形式進行。
5適度開展雙語教學
研究生的 英語基礎(chǔ)普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級 考試，部分學員通過了六級考試，加之在本科階段還開設(shè)了專業(yè)英語課程，因此，在培養(yǎng)研究生人工智能知識的同時，我們要提高學員閱讀原版英文資料、用英語進行簡單科技 寫作及對外學術(shù)交流的能力，適度開展雙語教學，對此，我們可采取以下基本方式。
1) 專業(yè)術(shù)語全部用英語表示。
在教學過程中用英語表達人工智能原理中的專業(yè)術(shù)語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優(yōu)先搜索)、Breadth- First Search(廣度優(yōu)先搜索)等。
2) 以英文原版教材為教學參考書。
選定 機械工業(yè)出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補充。它既能給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術(shù)的實用指南[5]。”
3) 加強英文文獻的閱讀。
在課程 論文撰寫時，要求閱讀一定數(shù)量的外文文獻;在討論課中，鼓勵學員使用英語進行討論。
經(jīng)過課程學習，學員都能準確掌握人工智能學科專業(yè)詞匯，英文運用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業(yè)資料，為進一步用英文進行學術(shù)交流及學術(shù)論文寫作打下基礎(chǔ)。
6考試與成績評定改革
考核方式采用傳統(tǒng)的試卷與課程論文、 實踐環(huán)節(jié)等三部分組成，全面考查學員對基礎(chǔ)理論知識掌握情況以及理論 聯(lián)系實際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實踐環(huán)節(jié)占20%。課程論文題目不作限制，由學員在課程學習階段結(jié)合某一 專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內(nèi)容、論文結(jié)構(gòu)、參考文獻及撰寫規(guī)范等指標為評價依據(jù);實驗成績采用實驗過程考查、實驗結(jié)果驗收和實驗 報告評閱相結(jié)合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學員的學術(shù)研究能力和工程實踐能力。同時，考核結(jié)合實際教學進程，改變了單一課終 總結(jié)性考核的弊端。
7結(jié)語
經(jīng)過課程組近兩年的教學方法研究與教學實踐，研究生人工智能原理課程教學收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環(huán)節(jié)，個別學員準備不充分、討論不夠深入;課程論文撰寫選題隨意，文獻綜述不夠全面、準確，論文格式不夠規(guī)范等。在今后的授課中，課程組將根據(jù)授課研究生人數(shù)較少的特點，采取明確每名學員預(yù)習重點、加強課程論文交流等方式予以改進，力求取得更好的教學效果。同時，進一步充分利用便利的校園網(wǎng)平臺，開展“人工智能原理” 網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)，購買或自主開發(fā)網(wǎng)絡(luò)教學資源，引導學員利用網(wǎng)絡(luò)資源進行個性化自主學習，增強教學過程的信息化程度。
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