人工智能课程范文

时间:2023-12-10 10:17:23

人工智能课程

人工智能课程篇1

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。

5结语

人工智能课程篇2

关键词:人工智能;专家系统;ARM;单片机

人工智能(AI)[1]是计算机科学的重要分支,是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上,主要是研究如何用计算机来模拟人类智能,即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”,本课程重点阐明这些方法的一般性原理和基本思想,使得计算机更好得为人类服务。

1人工智能课程体系

人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法,包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等;搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。

人工智能课程在我校计算机科学与工程学院是作为大三年级的一门专业选修课开设,总共学时数为:60(其中理论学时为36,实验学时为24),随着计算机技术的不断更新发展,人工智能的应用领域变得越来越广,因此人工智能(AI)这个学科已不再陌生,很多学生对其充满兴趣,所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数,另外结合我校的实际情况,部分理论或实验设计项目可以与其他相关专业结合起来而应用。

2人工智能教学实践

50多年以来,人工智能获得很大的发展,已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,成为一门广泛的交叉和前沿科学,但是到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义,要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义也是困难的。

由于人工智能[2]是一门交叉性的学科,涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科。所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强、需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点,导致了在教学过程中老师讲得吃力、学生听得吃力。尽管在多年的教学过程中积累了一些经验,但是对于如何把握这门课程的特点,提高学生的学习兴趣,帮助学生更好的理解这门课程,目前仍然有很多问题需要研究解决。

目前在整个教学过程中存在的主要问题[3]是:

1) 教学内容陈旧,部分参考书相关内容或案例都过于陈旧。在整个教学过程中,多数教学案例涉及到人工智能理论的高级应用――机器人,目前在国际及国内机器人的水平已经达到相当高的水平,但是部分教科书中仍沿用关节型机器人为例,教学内容稍显陈旧。

2) 教材难易程度不均匀,部分章节学生难以理解。由于人工智能课程的部分章节,本身就可以独立成一门课程,但由于是面向本科生的内容,因此很多内容压缩于一章来讲解,同时由于课时所限,完全不能将相关的内容讲透讲通;例如:神经计算中的神经网络,与模糊逻辑控制的相关理论与应用。

3) 教学手段单一,教学过程中缺乏师生之间的沟通与交流。经过自己的实践教学及对兄弟院校的人工智能的教学内容与教学手段的调研,同时也在学生之间进行沟通交流,发现多数同学反映,理论与应用虽然前沿,但是在学习过程中,教师教学手段单一,内容枯燥乏味,一般的教学模式,多采用“老师讲,学生听”的方法,整个教学效果并不理想。

4) 考核方法不科学,不能体现学生实际的学习情况。目前对于课程学习的考核采用闭卷考试的方式,很多考点有的同学根本不理解,完全死记硬背,考后又将内容丢弃,从学习的效果来讲,收获甚微且完全没有达到真正学习及应用的能力。

3教学方法改进

3.1注重激发学生的学习兴趣

科学家爱因斯坦曾说过:“兴趣是最好的老师。”如何在教学工作中激发和培养学生的学习兴趣,提高他们学习的主动性和积极性是当前教学改革中迫切需要解决的重要问题。

在实际的课堂教学中发现,刚开始听课由于有兴趣学生整体学习的积极性很高,但是一段时间过后发现部分学生由于教学内容抽象,难点比较多,不便于理解,兴趣日渐变少,针对此种情况,可以采用任务驱动式教学或案例教学。

例如:在讲专家系统章节时,在授课之前先通过互联网,采取案例教学法,给学生们实时在线演示一个医疗专家诊断系统,演示其中的功能,同时与学生互动,以问答式与学生互动,了解目前专家系统的具体应用、可以解决的问题、给人民生活带来的益处等。通过这种教学的形式,一方面可以激发学生的学习兴趣;另一方面也使同学们体会到人工智能与我们生活的贴近程度。第二步,采用任务驱动法,具体来说,它是指教学全过程中,以医疗专家诊断系统若干个具体任务为中心,通过完成任务的过程,介绍和学习基本知识和具体设计方法。

3.2注重教材选择

这一任务的执行者主要是由教研室主任或任课老师来完成。目前在各高校中所使用的人工智能相关教材的种类繁多,章节和内容的设置上也存在差别。笔者在订阅教材或参加教材展销的活动中,都比较重视人工智能教材的情况,通过比较发现,有的教材内容及难度太低,完全不符合高等本科院校的要求,而部分出版社的教材则是内容及章节安排内容太多太泛,有些知识点讲的又过于深奥,限于学时所限也不适合选用。在选教材方面,除了关注内容方面外,还要注重书上所讲的一些实例,注重这些例子的典型性、时效性及新颖性,例如,部分教材在自动规划这一章,选用机械手作为例子来说明积木世界的机器人规划问题,还有一些选择关节机器人,前些年这样的机器人技术确实是个难点,但是依据现在成熟的机器人技术,无论是国际还是国内都已不再是技术难点,再拿这个例子去配合理论去讲解,无论内容还是形式都稍显陈旧,目前机器人技术发展水平基本上达到尽可能高仿真状态。

3.3运用现代化的多媒体教学手段

针对人工智能课程相关内容比较抽象,公式推导比较繁琐,除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及好的教材外,还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学。因此在实践教学中,配合教学内容,充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势,结合多种教学方法与手段组织整个教学过程。例如:在讲述搜索推理技术时,使用一些小的演示软件,将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来;在讲专家系统相关理论知识时,尤其是各种类型的专家系统,采用互联网上的一些在线视频资源为例,给同学进行详细讲解,同时结合农业院校的特点,在线资源有如农业专家系统或动物专家诊断系统等,这样学生可以加强对理论知识的理解,同时也体会到理论不再是抽象空洞的文字描述;在自动规划这一章,给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人,通过这些形象生动、行为举止逼近真实人的机器人来给学生讲理论,这样学生通过观看视频资源,不仅可以拓宽知识面及视野,同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距,不断更正自己的错误观点并更新自己新的专业认识,另一个方面也可以同时激发学生们的学习热情和积极性,这一点在课堂实践教学中得到验证,得到广大同学的认可和接受,整个教学课堂不再那么单调枯燥呆板了,基本可以达到在娱乐中传授专业知识。

3.4加强对实验教学的重视

目前高校在人工智能的教学过程中,实验所占的学时比较少,有的甚至就不安排实验课学时;另外实验内容也相对比较简单,应用不到理论课堂上所学到的人工智能原理,实验效果不是很好。面向人工智能课程的程序设计语言,多采用Prolog程序设计语言,该语言是一种基于一阶谓词的逻辑程序设计语言,它在AI和知识库的实现技术方面具有十分重要的作用,具有表达力强、表示方便、便于理解、语法简单等优点。但在整个实验教学环境也遇到了如下问题:首先是目前有关人工智能的专门配套实验教程很少;其次是即使有诸如《面向人工智能程序设计Prolog》教程,则主要是侧重介绍这门自然语言的程序设计,而其中很多部分与AI实验环节关联度不大,另外教材价位也比较高。针对此种情况,笔者在24个学时的实验教学过程中,安排7个实验内容,其中最后一个专家系统的设计与实现作为一个综合性实验来设计。在进行实验教学的过程中,首先参考多本Prolog程序设计教程,选择其中与实验教学计划中相关的内容,专门编写相应的电子教程,同时也结合我校学生本身的特点[4],有侧重地体现和编写,总的目的是给学生一份完整的、系统的、规范的电子教程。这样做的目的是:一方面作为学生参考的技术文档;另一方面也可以节省学生的部分经济开支。电子教程的结构分为三个部分来完成,首先为人工智能理论及原理,Prolog语言的使用说明;其次具体的例子演示(均经过调试正常运行);最后为布置给学生具体的实验内容及相关题目,以提供给学生自己动手实践的机会。此外在实验教学过程中,同时也会给学生们自由发挥的机会,比如专家系统的设计与实现作为一个综合性实验,学生可以采用Prolog编程实现,也可以采用其他自己擅长的程序设计语言,例如有的同学选择C语言、VC++、Visual Basic、Java及网页开发设计语言ASP/JSP等,此外在实验内容方面,实验递交的专家系统涉及多个领域(有动物辨别、医疗诊断、动物养殖咨询等专家系统)、范围也颇广,实验内容重复性很小,在设计过程中,绝大部分同学均是结合自己的兴趣爱好来完成设计。

4结语

人工智能的研究成果将能够创造出更多、更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,同时将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。作为一名当代的大学生有必要学好这门课程,但是根据实际教学情况,教师与学生仍然需要继续进行相应的研究与发展,只有不断地探索和提高,才能使我们的教学工作更上一层楼,才能培养出符合时代和社会需求的人才。另外人工智能与农业等方面存在很多结合应用的契机,这样计算机就可真正地服务于社会、服务于人类、服务于农业、应用于农业、发展农业。

参考文献:

[1] 蔡自兴. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2007.

[2] 陈峰,文运平. 浅谈人工智能课程的教学[J]. 消费导刊,2006(12):123.

[3] 赵蔓,何千舟. 面向21世纪的人工智能课程的教学思考[J]. 沈阳教育学院学报,2004,6(4):131-132.

[4] 王莲芝. 高等农林院校人工智能教学的探讨[J]. 高等农业教育,2003(12):64-65

Study of the Artificial Intelligence Teaching Methods

HAN Jie-qiong1, YU Yong-quan2

(1. School of Computer Science and Engineering, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou 510225, China;

2. School of Computer, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510075, China)

Abstract: This paper mainly firstly introduces the theory of the Artificial Intelligence and the structure of the knowledge system, and the another aim is to show some problems during the teaching process. On the base of analysis for the AI teaching, the author gives some advice, at the same time, it can be as example to make a cross-reference for the other universities.

人工智能课程篇3

关键词: 游戏开发 人工智能 教学方法

1.背景

随着互联网时代的到来,人们的生活方式发生了许多重大的变革,其中之一便是网络游戏的盛行。如同雨后春笋般冒出来的网吧,以及快速增长的PC,使得人们接触到互联网的机会越来越多,这就为网络游戏的传播与发展创造了可能。一方面,数量庞大的网民群体中,年轻人占了绝大部分,网络游戏丰富了社会公众的文化娱乐生活,深受广大年轻人喜爱,这更促进了游戏产业的蓬勃发展。另一方面,现代社会生活节奏加快,人们压力日益增大,许多人倾向于在网游中寻求安慰,释放压力,因而全球市场对于网游的需求有增无减。同时,随着科技的发展和人们对游戏越来越高的要求,游戏逐渐向真实体验、感觉、触觉等人性化发展,让玩家有身临其境的感觉,在整个游戏过程中得到享受游戏的一种特别的快乐和放松。[1]

近年来3D影像和仿真科技的不断发展,让游戏开发人员得以创建出更吸引人、更令人沉迷其中的游戏环境。然而要做出更能令人流连忘返的游戏就得应用人工智能(AI)。AI的应用使游戏角色能够任意走动、角色可以走进障碍物、能够控制非玩家角色是否按照团队运动等,同时,AI还能延长游戏的生命周期,让游戏更加有趣和更具有挑战性。

AI能够处理游戏角色的追赶、躲避、聚集、避障和寻径问题;AI给游戏角色赋予模糊逻辑和有限状态机等基于基本规则的推理能力;AI脚本可以扩充AI引擎,让设计者和玩家更好地设计和玩游戏,等等。因此,将AI应用在游戏开发中以设计实现游戏角色的各种行为势在必行,有着重要的现实意义。

2.教学内容及其特点

本系人工智能课程的教学内容主要是处理追赶、躲避、聚集、拦截和避障等问题,使用经典A*算法及其改进算法解决寻路问题,以及有限状态机,等等。本文主要针对游戏中游戏角色的寻路问题进行探讨。游戏设计中游戏角色的寻路问题是设计的关键,传统的方法是应用A*算法及其改进算法等来实现游戏角色的寻路问题,目前逐渐有学者应用神经网络、遗传算法、粒子群算法等智能算法来实现游戏角色的寻路问题。如:迷宫寻路游戏中《帮助Bob找到回家的路》应用遗传算法,《智能采矿》游戏中应用神经网络,用粒子群实现坦克大战游戏,等等。尝试应用鱼群算法、萤火虫算法等智能算法求解游戏角色的寻路问题中,以实现游戏的更加智能化、人性化,同时,新的仿生算法的学习和应用能吸引学生的学习注意力、增强学生的学习兴趣。

智能算法是解决智能计算问题的方法,已成为人工智能界一个研究的热点领域,研究的最终目标就是为了让计算机和集成有计算功能的各种工具及设备更加独立、更加聪明,能够自主思考和行动,最终成为我们工作和生活中必不可少的一部分。智能算法主要包括:人工神经网络、进化算法、人工免疫算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法、人工鱼群算法、人口迁移算法、人工萤火虫算法等。[2]智能算法是一类仿生算法,就是向自然界学习,采用类比的方法,通过模仿自然界中动物飞行、觅食、求偶等行为以得到解决问题的一般方法,如蚁群、粒子群、蜂群、鱼群、萤火虫算法等。此外,还有很多智能算法通过模仿一些自然或物理现象和规律,如模拟退火算法通过模拟液体的结晶过程设计,免疫算法是模拟生物、植物或动物免疫系统自适应调节功能设计的,人工神经网络是模拟人的大脑结构及信号处理过程而设计的,进化算法是基于达尔文的“优胜劣汰、适者生存”原理设计的。[3]

针对本系人工智能课程的教学内容,建议补充人工智能中几种简单的智能算法的知识点,选取相关人工智能教材的一些内容结合智能算法进行教学。

3.教学方法

针对人工智能课程内容,根据高校教育规律、高校学生学习的特点,采用教学、实践相结合的教学方法,大小课结合,大课讲授理论知识,小课进行课堂实验,小课的课堂实验中严格要求学生亲手编写代码,应用大课所学理论知识完成简单小游戏以实现理论和实践知识的掌握。同时,借助游戏系的优势,制作动漫,采用动漫技术来实现人工智能中各种算法的仿生机制,让学生深刻体会每一种算法的原理和仿生机制,这样能增强学生学习人工智能课程的兴趣,可以取得更好的教学效果。

4.教学效果评价方法

人工智能这门课,最重要的是注重学生对人工智能理论及在游戏中应用的知识和能力的培养。因此,本课程学习结束后主要采用以下方式进行考查:(1)闭卷考试。主要考查对人工智能理论的理解、掌握和综合运用能力。(2)课堂练习。要求对课堂上介绍过的算法理解、分析、应用,编程实现游戏中的某个功能,最终课程结束时能完成一个功能完整的小游戏。(3)大作业。检查学生的动手编程能力,要求从介绍过的算法中找一种算法实现一个小游戏中游戏角色的移动、寻路等行为,形成一个演示游戏。该门课成绩分配如下:成绩=闭卷考试(70%)+课堂练习(10%)+大作业(20%)。

5.结语

人工智能是随着计算机技术的飞速发展和人们对自然界的深入理解而发展起来的,人工智能的应用逐渐广泛。游戏开发中人工智能的应用实现了游戏逐渐向真实体验、感觉、触觉等人性化发展,让玩家有身临其境的感觉。因此,在网络游戏相关专业开设人工智能课程势在必行,有着重要的现实意义。

参考文献:

[1]周乐.韩国游戏产业概况..

[2]周永权.“智能计算”研究生课程教学方法与实践[J].计算机教育,No.3,Feb.10,2011:95-96.

人工智能课程篇4

关键词:新工科;人工智能导论;实践教学;校企合作;案例库

随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展,为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命,适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展,同时将国际工程教育思想本土化,“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业,国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来,人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会,人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展,高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此,各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业,并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法,改革传统人工智能的教育教学方法,形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的,因此,目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主,强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程,同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是,目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程,缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此,为了解决这些问题,并使高校跟上人工智能时代的脚步,抓住高等教育发展的新机遇,进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。

1人工智能对新工科人才的新要求

1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此,一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛,基本包含工业、农业及社会生活的各个行业(如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等)[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识,只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前,创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量,人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下,人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此,当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养,人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分,人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难,关键是使用者的思想道德和人文素养。因此,培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。

2人工智能导论课程教学现状

目前,许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下:⑴本科生课程内容陈旧。近年来,随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展,也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说,要紧跟人工智能技术前沿,传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前,虽然也出现了不少新的人工智能导论教材,但在课堂上能够教学的新内容仍然不多,教材内容仍然集中在传统的人工智能技术(如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术)上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续,但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此,在新工科背景下培养高层次的人工智能人才,就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养,选择合理的人工智能导论课程,改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前,大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密,对学生实践能力的培养不够,只知道理论,而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外,大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足,实验条件差,验证性的实验较多,实验课时不足,学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前,现有的人工智能导论教材以理论为主,缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味,当实践课程开设不足时,这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情,最终会导致课程的教学质量和效果下降,不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程,课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而,大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式(即“教师讲、学生听”的教学模式),这种单向灌输的教学方式以教师为主,学生的主动性不够,只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式,在一定程度上影响了新工科人才的实践能力,从而导致教学内容与企业社会需求脱节。

3人工智能导论实践教学初探

3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣,南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台,如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台,希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课,学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验,并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中,以学生兴趣为导向,开展相关应用课程实验,南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后,通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节,校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修,了解企业需求,并提高教师的工程能力。从2018年以来,南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式,从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制,邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职,校企合作建立实践教师指导团队,改革教学策略及教学方法,以项目为牵引,将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制,积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛,从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学,提高学生兴趣。首先,从人工智能竞赛的部分赛事中、(如百度的人工智能大赛,“2020年全国人工智能大赛”,“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等)中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后,采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写,引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后,让学生使用主流的编程语言(如C++、Java等)开发完善算法或进行系统设计与实现。

4结束语

在新工科背景下,人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程,人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下,笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际,对人工智能导论实践教学模式进行初探,具体如下:①校企合作,构建人工智能实践平台;②建立案例库,优化实践的内容;③校企“双导师”制,采用案例教学,从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。

参考文献:

[1]杨晴,王晓墨,成晓北等.新工科背景下的新能源科学与工程专业——哈佛大学工科教育在学科交叉方面的启示[J].高等工程教育研究,2019.S1:23-24,33

[2]李明媚,成希,罗娟.人工智能时代的高等教育之变与不变[J].黑龙江高教研究,2020.2:41-44

[3]陈义明,刘桂波,张林峰等.智能科学与技术专业课程体系建设的理论思考[J].计算机教育,2020.309(9):103-107

[4]刘永,胡钦晓.论人工智能教育的未来发展:基于学科建设的视角[J].中国电化教育,2020.2:37-42

[5]姚琳,石志国.人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学,2019.10:19-22

[6]刘冬颖.新工科背景下大学生人文素质教育探索[J].中国大学教学,2018.11:26-29

人工智能课程篇5

关键词:人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能(Aritificial Intelligence,英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科,是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为,如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动,来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐,与时俱进,有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代,人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科,必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止,全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今,一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程,到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校,因此,学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下,南邮人经过多年的努力工作,在人工智能科研方面取得了丰硕的成果,如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统,为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前,国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多,遵循实用、简单、够用的原则,再经过授课老师和学生们的共同调研,我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面,包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写,内容基础,难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域,做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用,受到了全国广大师生们的一致好评,多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校,“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握,南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理,我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核,从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的:平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端,避免学生“机械式”地的应对教学和考试,我们对考试题型进行了调整,不再是以往的填空、选择、简答等题型,而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主,这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了,这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言,人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多,由于课时所限,我们必须精简教学内容,让学生在掌握基础知识的同时,也能够了解它的具体应用。因此,我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分:第一部分是基本理论和方法,包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用,包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排,使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点,从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

(一) 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现,在选修“人工智能”这门课程时,每个学生的心中所想各有不同,这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈,但随着教学内容变得越来越抽象,学生逐渐对这本课的学习失去了信心,甚至上课时间不去听课,使授课教师对教学也渐渐失去了信心,导致恶性循环,严重影响了教学质量。针对这种现象,我们认为,在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件,开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的演示,让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务,理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用,让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣,实践证明这种方法是有效的。

(二) 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式,它往往根据教学目的和学生们的特点,通过合理的设计、选择教材内容,应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来,与传统教学手段相结合,形成合理的教学过程结构,达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点,学生学习起来比较困难,为了让学生生动、形象地学习该课程,我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时,借助Matlab软件和投影机,直接展现该算法的求解过程,从而改善了课程教学的形式,提高了教学质量。

(三)提倡课堂辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式,多次组织课堂辩论,辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论,无论正方还是反方都感觉自己收获很大,增长了知识,开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色,大大地调动了学生的学习积极性,从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分,通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法,从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课,设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题,要求学生独立完成这2个实验题目的编程,并书写实验报告。通过实验,学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识,加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程,我们总结了近几年来的教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看,我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用,需要指出的是,我们仍有很多不足之处,需要在以后的教学过程中不断努力完善,提高自己的教学能力,争取更好的教学效果。

参考文献

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

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

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

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

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

人工智能课程篇6

关键词:教学改革;智能科学;精品课程群;人才培养

智能科学精品课程教学团队长期坚持“严肃对待教育工作、严格要求学生、严密组织教学过程”的先进教育理念,履行“严谨教学改革是教育发展的动力”的指导思想[1]。本教学团队围绕“人工智能”和“智能控制”国家精品课程、“人工智能”部级双语教学示范课程、“人工智能PK人类智能”部级精品视频公开课、“智能控制”部级精品资源共享课程、“智能科学基础系列课程教学团队”(部级)、“人工智能网络课程”教育部国家新世纪网络课程建设工程以及“智能控制”、“人工智能”、“机器人学基础”和“智能系统原理与应用”等省级和校级智能科学系列课程群建设,潜心教学改革,建立了以师生互动、多维交叉、强化实践为特点的创新型人才培养模式,取得一些获得同行首肯的教学改革成果[2-7]。

本文着重介绍教学团队在智能科学精品课程群建设方面的基本情况。

一、智能科学精品课程群的建立

该团队逐步推进智能科学精品课程群建设,不断积累教学改革成果。首先,利用颇具特色的优秀教材群,建立起国内首个立体交叉的智能科学教材体系。其次,把多元智能理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设,并建立了智能科学课程群之间的内在联系,建成部级智能科学精品课程群。再次,增强实验教学,整合多元资源,创建开放式软硬件训练环境,促进智能科学精品课程群的进一步建设与发展。

(1)率先建设立体交叉的智能科学教材体系

智能科学具有高度交叉、多学科融合的特点,结合这些特点研究了不同课程、不同学历层次、不同学科门类之间的交叉链接关系。建设以信息学科类本科生教育为主,兼顾硕士和博士研究生的教材体系,并辐射到管理类、机械类等专业。教学团队与时俱进,对教材不断更新,自1987年以来共出版人工智能、机器人学、智能控制等教材共20个版本[8-13]。例如,《人工智能及其应用》、《机器人原理及其应用》和《智能控制》均为我国相关课程的第一部具有自主知识产权的著作,被誉为“智能三部曲”,为国内高等院校广泛使用。

(2)建立多层次智能科学精品课程群

团队把多元智能理论和本体论的知识组织方法运用于课程群建设,并依据个性化元素特征和个体差异构建模块化课程体系及系列化课程设置,并据此设计课程群及课程相关的实践环节。

设计出各课程间的横向关系和专业间的纵向关系,即建立智能科学课程群之间在知识、技能、素质三个维度上的横向联系,以及在本科生、硕士研究生、博士研究生三个学历层次与专业基础课、专业课专业层次上的纵向关系。

经过长期建设,10年来共获准12项各级质量工程等立项,建立与形成了部级智能科学精品课程群。其中包括部级精品课程、全国双语教学示范课程、部级教学团队、全国优秀网络课程、部级规划教材、部级精品视频公开课和部级精品资源共享课程以及省级和校级精品课程等。

(3)整合资源,加强实验,创建开放式训练软硬件教学环境

教学改革没有最好,只有更好。教学团队不断增加与逐步完善智能科学精品课程群的实验和实践环节,开设智能科学相关培训课程和专题讲座。注重整合各种资源,增强智能学科与其他学科的交叉,创建开放式训练环境和训练中心,建设智能科学与技术创新实验室、大学生程序设计竞赛训练中心、大学生智能移动机器人科技创新平台等。此外,还积极参与智能类学科竞赛,如“飞思卡尔”大学生智能车竞赛、全国大学生智能设计大赛、ACM/ICPC程序设计大赛,以及多种智能机器人和智能小车大赛等。

经过多年精品课程建设与积累,目前,教学大纲、教学日历、教案或演示文稿、重点难点指导、作业、参考资料目录和课程全程教学录像等教学必需资源均进行了持续建设与更新补充。其中一些特色资源得到建设与共享。首先,共享部级教学名师积累的丰富教学资源。通过建立名师工作室、名师示范项目实验室和名师图书室,形成多元化的带教制度,使老教师的教学理念和经验得以传承。这样就能够加快年轻教师的培养与成长。其次,共享网络课程资源。各门网络课程均采用智能技术中的知识推理和智能算法来实现编程、答疑和虚拟实验,具有智能化、个性化、情境化和形象化等特色,以及导航系统多样化、向导学习个性化和情景化学习等功能。促进了各课程教学改革,提高学生培养质量,深受学生欢迎。再次,共享实验资源。教学实验从无到有,从弱到强,逐步建立教学实验室和科研实验室,全面向学生开放,使广大学生共享实验资源。通过实验,学生发挥了主动性,提出并积极验证和探索自己的思路,从而更好地掌握知识,培养学生的理论联系实际能力和创新能力。

二、改革课程教学,建设精品课程群

着力课程教学改革,建立以精品课程群为核心、以课堂教学为基础、以实践训练深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。为了实现教学目标,保证课程群的教学和教改的顺利进行,加强了教师队伍建设和教学管理,建立教学质量评价系统,保证课程群的教学质量。

(1)建立以精品课程群为核心,以课堂教学为基础,以实训深化教学效果的课堂教学与实践教学创新体系。

提出“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的“四以”教学方法。建立“课堂讲授+启发互动+创新实践”三位一体的教学模式,探索出“项目驱动教学”(Project-orientedlearning)和“做中学、趣导思”的主动教学方法和学生培养途径。开发双语教学平台,改进与强化双语教学模式,完善双语教学的方法和手段,提高教学质量。

(2)加强教师队伍建设,改进管理,改革考试,促进课程群的教学和教改的顺利进行。

总结并推行“严肃对待教学工作,严格要求学生,严密组织教学过程,严谨施行教学改革”的“四严”教育思想,指导教师队伍思想建设[1]。注重对青年教师的业务培养,提高他们的授课水平。改革考试制度和方法,培养学生思维、分析能力和创造创新能力。

(3)建立教学质量评价系统,监控课程教学全过程,保证课程群的教学质量。

将控制论(Cybernetics)中的闭环控制信息反馈和故障诊断理念引入教学质量评估过程,建立教学质量的诊断、分析与校正评价系统DIACES (Diagnosis,Analysis and Correction Evaluation System)。

(4)利用教师试讲、督导听课、网上评教、同行评议、讲课竞赛、质量评优、师生座谈、公开示范课等一系列措施,反映教学中的存在问题和成功范例。然后通过集体讨论分析,提出对存在问题的纠正措施或对成功范例的推广意见,实现评估监控过程的自动化、智能化与常态化,保证教师授课技能、教学效果和人才培养质量的提高。

三、经验与结论

在智能科学精品课程群建设过程中,取得了丰硕成果,探索与积累了丰富经验。主要体会如下:

(1)在该精品课程群建设中,始终贯彻“以人为本”的育人理念,把多元教学理论和本体论的知识组织方法用于课程群建设,创建因材施教和探索性的学习环境。以“教书育人”为根本任务,坚持“严肃对待教学工作,严格要求学生,严密组织教学过程题,严谨施行教学改革”(“四严”)教育指导思想,奠定创新型人才培养的理论基础。

(2)注重“课程核心”教育定位,总结出“以趣导学、以疑启思、以法解惑、以律求知”(“四以”)的教学方法和“做中学、趣导思”的综合素质培养方法。做到师生互动,理论联系实际,深化教学,摸索出创新型人才培养的有效途径。

(3)建立覆盖多层次、多专业、多语种、立体配套的智能科学精品课程群系列教材体系,实现课程群系列教材的“精品化”。建立网络化、个性化、智能化的多维教育网络课程体系。建立一种教学质量评估系统,即质量诊断、分析与校正闭环评价系统。这些措施为课程教学和创新型人才培养提供了有力保障。

参考文献:

[1] 蔡自兴. 从严施教,精心育才,培养高素质人才[J]. 计算机教育,2009(17).

人工智能课程篇7

关键词:人工智能;专家系统;Prolog;面向人工智能

中图分类号:G642 文献标识码:A

1 引言

人工智能(AI)是计算机科学的一个重要分支,同时也是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上,主要是研究如何用计算机来模拟人类智能,即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”,本课程重点阐述这些方法的一般性原理和基本思想,使得计算机能更好地为人类服务。

2 人工智能课程体系

人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法,其中包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等;搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。

人工智能的研究课题主要包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。

经过笔者调研发现,目前在本科高校绝大部分将“人工智能”课程性质设为专业选修课或专业必修课,而在高职院校相关专业基本上不开设此课程,但是在具体实践教学过程中发现,在其它专业课程的教学过程中也会与人工智能理论或技术相结合,比如数据库技术、信息系统安全方面等领域,当讲到相关课程,同时会结合人工智能的理论,授课过程中发现大部分同学对该课程很有兴趣。

本课程在我校计算机科学与工程学院作为一门专业选修课开设,总学时数为:60(其中理论学时为36,实验学时为24),随着计算机技术的不断更新发展,人工智能的应用领域也变得越来越广,因此,人工智能(AI)这个学科已不再陌生,很多学生对其充满兴趣和好奇,所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数,另外结合我校的实际情况,部分理论或实验又可以与农学、生命科学系等其它专业结合起来而应用。

3 人工智能理论教学实践

多年以来,人工智能获得很大的发展,已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视,成为一门广泛的交叉和前沿科学,但是直到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义,要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义尚有困难,其现有的一些定义多数是立足于各自的专业而定义的,存在片面性。

同时“人工智能”是一门交叉性的学科,其主要涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科,所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强,与此同时需要学生具备较好的数学基础和较强的逻辑思维推理能力等特点,从而形成在教学实践中老师讲得吃力、学生听得吃力的局面。尽管在多年的研究和教学过程中笔者已积累了一些经验,但是对于如何把握好这门课程的特点,激发学生的学习兴趣和热情,帮助学生更好的理解和应用这门课程,目前仍然有很多问题需要研究和解决。

针对“人工智能”课程相关内容比较抽象,公式推导比较繁琐等特点,教师除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及合适的教材外,还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学,因此在实践教学中,笔者经常会配合教学内容,充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势,结合多种教学方法与手段去组织整个教学过程。例如:在讲述搜索推理技术时,使用一些小的演示软件,将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来;而在讲专家系统相关理论知识时,尤其是各种类型的专家系统,利用互联网上的一些在线视频资源为例,给同学进行详细讲解,通过具体的案例来进行专项知识点的讲解及实现与应用;在自动规划这一章,给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人,通过这些形象生动、行为举止高仿真的机器人来给学生讲理论,这样学生通过亲自观看视频资源,不仅可以拓宽知识面及视野,同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距,不断纠正自己的错误观点并更新自己新的专业认识;另一个方面也可以同时激发学生们的学习兴趣热情和积极性,俗话说:“兴趣是学生最好的老师!”这一点在课堂实践教学中得到验证,得到广大同学的认可和赞同,整个教学课堂不再那么单调枯燥乏味,基本可以达到在娱乐轻松的氛围中学习专业知识,同时再整个教学过程中,师生互动机会增多,学生不再是被动地接受知识。

4 实验教学实践

4.1 客观存在问题

本校开设“人工智能”课程,主要是面向计算机专业的大学三年级的同学,同时作为一门专业选修课而设,理论课程为36学时,而实验学时24学时;与此同时经过对其它兄弟院校的调研发现,很多高校虽然也是设为专业选修课,但建议学生们都去学习这门新学科,从而为今后的专业知识及具体应用打下一定的基础;当然在调研中也发现,部分本科高校虽然开设了“人工智能”课程,但是仅是纯粹理论教学,从一定角度来讲,理论原理是前沿,但是由于太过于抽象,而且空洞、难以理解,多数同学反映学习效果并不理想,有关具体理论部分的具体实现仍然不解。

本科高校一般都严格按照培养方案进行科学设置,同时各个学校根据本校人才培养方案分配各门课程的学时。由于现在我国的教育提倡注重对学生动手能力的培养,培养综合型、应用型人才,因此笔者再结合实践教学经验及对学生的调研,发现“人工智能”课程除了要进行理论方面的讲解外,还应注重实验教学。此外,在高职院校的培养方案中,侧重加强学生的动手能力的培养,也建议将此课程列为开设的范围之内,而在实验学时上可以安排相对多的实验学时,在了解“人工智能”理论的前提基础之上,主要进行相关理论的具体应用与实现,通过这样的教学安排,可以提高学生的实践动手编程能力,例如图1,专家系统的知识库、工作存储器及界面的设计与实现。

4.2 注重配套教材的选择

人工智能课程篇8

关键词:智能楼宇;工程制图;课程;设置;教学内容;教学方法;教学实施

中图分类号:G642文献标识码:A文章编号:1009-3044(2011)09-2107-02

20世纪末至今,随着我国经济建设规模的增大和速度的提高,特别是随着社会信息化进程的加快,我国已形成了全球规模最大、发展最快的智能建筑市场。广阔的市场潜力为智能建筑的发展提供了巨大机遇,同时也面临着智能建筑工程技能型人才不足的问题。与此同时,计算机系统集成公司由网络系统集成向智能化楼宇弱电方向发展。

为适应地区经济建设结构的调整,适应计算机系统集成公司的转型,满足市场对智能楼宇弱电工程技能型人才的需求,促进学生就业,我院计算机应用技术专业适时调整服务方向,由多媒体技术转向智能楼宇弱电技术方向。

《智能楼宇工程制图》课程作为本专业的一门专业基础课开设,下面就本课程的设置、教学内容、教学方法和手段、教学实施作一些探讨。

1 课程设置

计算机应用技术专业人才培养目标为培养适应本地区智能楼宇弱电工程项目对计算机应用技术专业的人才需求,主要面向智能楼宇弱电工程的项目管理、规划实施、综合布线、设备安装调试、楼宇自控等岗位的高素质技能型专门人才。

毕业生主要从业岗位是智能化弱电系统综合布线与施工管理员、弱电系统设备安装调试维护员(含公司内部网络管理维护)、智能楼宇弱电系统项目助理管理员、智能楼宇弱电系统规划实施技术员、楼宇自控系统编程实施员。这些岗位的从业从员都必须具备智能楼宇弱电工程图纸的识读能力,部分岗位还必须具备智能楼宇弱电工程图纸的绘制能力。

课程组总结已经积累的课程开发经验,借鉴系统化课程开发方法以及其它先进的教学理念,深入学习国内基于工作过程课程开发的最新成果,采用调研、归纳、排序、重组的专业课程开发方法,形成以工作过程为主导的专业课程体系。计算机应用技术专业课程体系如表1所示。

为此计算机应用技术专业开设了《智能楼宇工程制图》这门专业基础课程。用于培养学生就业岗位中智能楼宇弱电系统工程施工图识读和绘制能力与职业素养。课程共48学时,再加上2周的智能楼宇工程制图专用周。课程以《计算机应用基础》作为其前导课程,并为后继开设《智能楼宇弱电设备安装与调试》及《智能楼宇弱电系统规划与实施》作准备。

2 教学内容

通过本课程的学习,学生应掌握制图的基本知识与技能,掌握用正投影法表达空间形体,了解并贯彻国家标准规定的制图基本规范,了解并熟悉国家标准中有关符号、图样画法、尺寸标注等有关规定,初步具备绘制和识读建筑平、立、剖面图的能力,具备绘制和识读智能楼宇弱电系统工程施工图的能力。

课程主要内容有制图的基础知识,国家标准规定的制图基本规范;正投影法的基本原理,点、线、面的投影规律,基本形体的投影特性和作图方法;形体表面交线的形成原理及画法;轴测图的投影特性及画法;建筑工程图样的图示特点和表达方法,国家标准中有关符号、图样画法、尺寸标注等有关规定;绘制建筑平面图、立面图和剖面图的方法和步骤;建筑施工图的识读方法;建筑弱电系统工程施工图的识读和绘制方法。

课程按内容划分为制图基本知识和技能、正投影法基础、形体表面交线、轴测图、建筑形体的表达方法、建筑施工图、智能楼宇工程图等七个单元。课时按排如表2所示。

教学重点为建筑施工平面图、立面图、剖面图、详图的识读;智能楼宇弱电系统工程施工图(平面图和系统图)的识读方法。教学难点为建筑施工平面图、立面图、剖面图的绘制;智能楼宇弱电系统工程施工图(平面图和系统图)的绘制方法。

3 教学方法与手段

在教学过程中可采用教、学、做相结合的教学方法,教师边上课教学,边让学生学习练习,并通过做大型作业进行综合演练;针对课程主要内容,教师可结合弱电工程图纸实例进行讲解,提高学生工程图纸的识读和绘制能力。同时培养学生学习与贯彻国家、行业、企业标准与技术规范的职业素养,加强学生自主学习能力的培养,养成主动思考的好习惯,启发学生的探索精神。

学好本课程对学生空间想象能力的要求较高,教师在教学过程中可采用各种多媒体教学手段,使用PPT演示文稿、动画等多种形式辅助教学,提高学生的空间想象能力。

随着计算机技术的不断发展,工程制图都是采用计算机辅助进行绘图,有必要提高学生使用计算机绘图软件进行绘图的能力。在课程中讲授建筑平面图、立面图的绘制方法及建筑弱电系统工程施工图的绘制方法时,重点介绍使用计算机辅助绘图软件AutoCAD进行绘图的方法和步骤,并通过实验提高学生使用AutoCAD进行绘图的能力。同时通过开设实训专用周,进一步提高使用AutoCAD绘制建筑施工图和智能楼宇弱电工程图的技能。

4 教学实施

该课程可在高职三年制的第2学期开设,通过48个学时的教学学生完成理论课的学习。教学可在多媒体教室、专用制图教室、计算机机房进行。学生应完成组合形体的三视图绘制、建筑平面图识读与绘制、建筑立面图识读与绘制、智能楼宇弱电系统工程施工图的识读与绘制等大型作业。第3学期开设《智能楼宇工程制图专用周》,培养学生使用AutoCAD绘制建筑施工图和智能楼宇弱电工程图的能力。

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