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人工智能论文篇一
摘要：为了提高“人工智能导论”课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教材、教学方法、考核方式等方面进行了探讨和总结。
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。
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
人工智能论文篇二
情商与高校学生的学业、生活关系密切，具体表现如下[2]：1.高情商的个体更善于调节情绪，能避免分心和抑制诱惑，能更好地管理用于学习的时间和精力，从而更好地完成学业目标。2.情绪稳定的个体能够有效地分配和利用他们的认知资源——包括注意力、记忆和解决问题的能力，进而提高学习能力。3.情商是成功社交的关键因素。情商能够帮助学生提高社会交往能力，包括与教师的互动，与同伴朋友的互动。4.高情商的学生善于处理人际关系，增加情感投入，进而成功融入大学生活，增强与大学的联系感和归属感。
辽宁师范大学海华学院在校学生的情商调查发现，只有48%左右的学生了解和熟悉情商的概念，只有的学生能够调节和控制自己的负面情绪[3]。对6所高等院校的工科学生进行情商调查，调查结果显示工科大学生在感知自己情绪和对自己情绪做出客观评价方面得分较高，在对情绪表达方面得分较低[4]。有学者对杭州地区研究生的情商现状进行了调研。研究结果显示56%的学生认为自卑和自满不能说明情商低，55%的学生妒忌别人取得的成绩，50%的学生厌学[5]。从调查结果来看，大学生的情商水平有待提高，在大学进行情商教育是必要的。智商主要由遗传因素决定，情商则可以通过后天培养。大学可以通过开设情商教育课程、开展一些户外的集体活动来进行情商的实践教学。专业课和基础课老师参与情商教育是一种切实可行、成本最低、有效的情商教育手段，所谓“润物细无声”，且能增进师生感情与互动。
（一）自我激励
笔者小时候偏理科，初一第二个学期期末考试历史不及格，给了笔者当头一棒，暗下决心，要迎头赶上。平时上课认真听讲，课后认真复习，花了很多时间在文科的学习上，付出有了回报，初三时，笔者的成绩全年级第一名。以笔者的亲身经历告诉学生，每个人的潜力和擅长的东西是不一样的，有些知识点别人很快就学会了，且能举一反三，而你上课没听懂，作业不会做。不要气馁，回宿舍，看视频回放，不懂的知识点多听几遍，除了老师布置的作业，再多做一点练习，跟老师多沟通。相信自己，比别人多花一些时间，学业上一定会有进步。这个学期作业的抄袭率远远低于往年，作业中出现了往年学生没有的错误。每个人理解问题的角度不一样，解题思路也不一样，所以会出现不一样的错误，这样的结果是令人欣慰的。笔者给学生布置了一个作业，“你经历过哪些困难，自己是如何克服这些困难的？”笔者把好的作业跟大家分享，让大家彼此激励，也相互学习自我激励的方法。有的同学克服困难的方法是“挺一挺，就过去了”。这个引出笔者的第二个情商学习内容：情绪调节。
（二）情绪调节
有些困难确实是咬咬牙就挺过去了。但是很多时候需要学习情绪调节，它如同成功的捷径。人在情绪低落时，做事效率低下，容易出错；人心情紧张时，也会影响人的能力正常发挥。因此人要适时的调整自己的情绪，让自己的能力最大限度地发挥出来。美国斯坦福大学的一项研究表明，人大脑里的某一幅图像会像实际情况那样刺激人的神经系统，使得事情不像人希望的那样发展，而向着人害怕的方向发展。因此，同学们要让自己保持“瓦伦达心态”，专心致志于某事，而不在乎这件事的意义和结果[6]。笔者在驾照考试中，心情紧张，各种担心，考试两次没有通过，后来，调整心态，考试中只想着操作细节，没有杂念，第三次考试终于通过了。课间时，笔者让大家畅所欲言谈谈自己克服情绪低落、愤怒和紧张等不良情绪的好方法，让大家相互学习。
（三）相信自己
《电力系统基础》这门课程理论性很强，知识由浅入深，到了第9周、第10周的时候，学生觉得学得有点吃力了，有点挫败感。笔者在第11周上课之前，给他们出了一道选择题，有三个候选人，他们分别是：a、笃信巫医，生活放荡不羁，有多年的吸烟史，而且嗜酒如命；b、曾经两次被赶出办公室，每天要到中午才起床，每晚都要喝大约1公升的白兰地；c、曾是国家的战斗英雄，一直保持素食习惯，热爱艺术，偶尔喝点酒，年轻时从未做过违法的事。在这3个候选人中，有一位会成为众人敬仰的伟人，你们认为会是谁？学生很多都选择了c，而且认为a和b的生活一定很悲惨，很可能成为罪犯。当笔者告诉他们a是_·罗斯福，美国第32任总统。b是温斯顿·丘吉尔，两度出任英国首相。c是阿道夫·希特勒，_德国元首，第二次世界大战的发动者。笔者看到了很多同学脸上露出了诧异的表情，笔者接着说：“我给大家出这道选择题，是告诉大家，人无完人，连伟人都会犯错，何况我们呢？不管你以前怎样，都过去了，要往前看，从现在开始努力，一定能够成为优秀的人。对于这门课的学习也是一样，我感觉到了你们的懈怠情绪，打起精神，相信自己，多花点时间，一定能学好，一起努力吧。”有几个同学大声地说：“好的。”从这节课之后，笔者明显地感觉到学生的学习积极性提高了，下课问问题的同学也多了，而且提出的问题非常棒，让笔者从另一个角度思考某些知识点的讲授，给了笔者很多启发。
（四）善良和感恩
人工智能论文篇三
摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。
关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识
产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的政治经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。
机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。
机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。
人工智能论文篇四
溘然想改名字了，就改了这个;认为很相符我本身的。
是啊，我老是爱好安安静静的，愿意去听别人说些什么，做些什么;本身根本不肯意去说什么，其实似乎不是不想说，只是本身不肯意别人听到罢了;这么多年过来，貌似老是在听别人说什么，做什么;一贯都只是个旁不雅不雅者。
“年光时光以北，时光以南，碰见之后，分开之前，，”确切是很美的一段文字。ai聆听，就持续聆听下去吧，持续做路人甲吧。
人工智能论文篇五
随着时代的不断进步, 智能机器人技术处于不断创新升级中, 因此, 工业智能机器人在未来的发展要集中做好如下几个方面的工作。首先, 从理论研究方面分析, 要重视加强指挥制造技术的探究, 尤其是针对机器人中相关零部件的生产, 要切实提升产品生产质量, 有效应对生产难题, 借助新型制造技术与制造模式, 缩短机器人生产与推广时间。其次, 要结合社会需求, 合理增加智能机器人科研项目资金投入, 设置专项资金, 尤其是面对工业转型发展的新阶段, 要扩大对机器人及相关产业的投资量, 在根本上为工业智能机器人技术的进步创造条件。再次, 立足新时期, 要对工业机器人相关条例、规则等进行完善, 加快核心技术研发速度, 同时, 做好研发技术与成功经验的总结分析, 推动智能机器人工业化发展进程的加快, 构建更加完善的标准体系, 强化对人机交互准则的合理优化。
6 结束语
综上, 工业机器人是多学科相互融合与发展的产物, 对工业行业的发展意义巨大。因此, 要立足信息时代, 在人工智能技术的支撑下, 准确掌握工业机器人发展趋势, 明确技术特征, 促使工业机器人生产制造成本的不断降低, 性能逐步增强。同时, 要重视仿生学在工业机器人领域的研究与应用, 强化控制系统功能的不断升级改造, 加快多传感器融合配置技术的发展, 大幅提升工业机器人的智能化水平, 推动整个行业标准化与统一化建设, 拓展机器人应用领域, 以便更好发挥工业机器人在人工智能时代的价值。
参考文献
人工智能论文篇六
引入深度学习的人工智能类课程 中西合璧的人工智能课程双语教学模式 可调戏的人工智能 生活中的人工智能 不断超越的人工智能 逐渐靠近的人工智能 正在落地的人工智能 2035年的人工智能 航天类专业“人工智能”课程的教学探索 林业院校人工智能课程教学的思考 人工智能导论课程的兴趣教学法 人工智能概论课程的教学思考 “人工智能”课程教学的实践与探索 游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨 人工智能的应用研究 人工智能的日常应用 人工智能的应用和发展 浅析电气自动化控制中的人工智能应用 分析继电保护中的人工智能技术及其应用 电气自动化控制中的人工智能应用分析 常见问题解答 当前所在位置：l)。在情境创设时,教师根据学生特点提出了多种应用需求,例如化妆品销售咨询等。学生利用该工具,兴趣盎然地开发了自己的小型专家系统,不仅理解了专家系统的特点、作用、运行方式等,还具有强烈的成就感。
面向研究的情境创设
苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。
下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。
综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。
3dbr驱动的教学过程
dbr是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(progressive refinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。
1) 实践环节。
通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过e-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。
2) 教学评价。
除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。
通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。
4教学实施效果分析
1) 正效果分析。
中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。