人工智能培训总结范文
时间：2023-02-28 23:40:26
人工智能培训总结范文第1篇
[关键词]人工智能；农业知识培训；模型
[DOI]1013939/jcnkizgsc201720172
随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。
1我国农业发展背景和农业培训必要性分析
11我国农业发展背景
我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。
12开展农业知识培训的必要性
反思其他发达国家在r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。
2人工智能在教育中的应用与发展
近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。
21基于人工智能的计算机网络课程
计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。
22基于人工智能的教师辅助系统
近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。
23基于人工智能的教育数据库系统
随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。
3人工智能与农业知识培训的结合
新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。
人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。
31人工智能应用于农业知识培训的优势
从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。
311个性化教育针对性强
相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。
312教育资源利用率高
我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。
4平台开发的系统架构
基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。
41学生模型
学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。
另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。
42教师模型
教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。
教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。
在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。
另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。
43综合数据库模型
综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。
知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。
专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。
为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培的作用与效果。
44人机交互接口
基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。
5总结和展望
本文提出了一种基于人工智能的农业知识培训模式，是人工智能技术应用于农业教育领域的一次尝试。依托于人工智能应用于农业知识培训的优势，并针对于农业知识培训的特点，提出了农业知识培训平台的具体系统架构，实现了对教学过程的模拟和扩展。这种基于人工智能的培训平台，能够根据学生自身特点因材施教，实现个性化的教学模式；并且具备良好的人机信息交互和教学反馈能力，自适应地开展农业知识教学，是对传统教育模式的扩充与革新。
参考文献：
[1]李昭涵，金桦，刘越.人工智能开启“互联网+教育”新模式[J].电信网技术，2016（12）：6-10
[2] 张欣，王浩，O永刚浅谈人工智能与教育[J].电脑迷，2014（1）：95
[基金项目]创新训练项目“‘鲜品铺’农产品电子商务平台”（项目编号：201510638037）。
人工智能培训总结范文第2篇
关键词： 人工智能 教学目标 教学方法 教学观念
1.引言
人工智能，作为时展所必须具备的一项核心技术，发展日新月异，惊人地改变了社会面貌，促进了社会的发展。探讨人工智能的发展对人类社会的进步有着重要意义。
人工智能（artificial intelligence）简称AI，它是一门涉及数学、计算机科学、控制论、逻辑学、信息学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等学科的交叉和综合学科，是当前科学技术发展中的一门应用性很强的前沿学科。人工智能学科是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术，从而实现机器智能［1］，使得机器更好地为人类服务。
随着人工智能的迅速发展，它在我们的生活中也扮演着越来越重要的角色。当前，几乎所有的科学与技术的分支都在共享着人工智能领域所提供的理论和技术。目前广泛应用于机器人技术、专家系统、语义Web、自然语言理解、智能控制、数据挖掘、模式识别、智能计算等方面，已经成为计算机技术发展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。特别是作为本科阶段计算机专业的课程之一，其为培养创新型专业人才奠定了坚实的基础。因此，展开人工智能课程教学探讨具有重要的意义。
为了适应形势的发展，培养应用型人才，我校开设了“人工智能与机器人课程”，并成立了“智能机器人实验室”，为培训学生的动手实践能力奠定了坚实的基础。
2.人工智能教学目标
人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科阶段的重要专业课之一。本课程介绍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”，使得计算机更好地为人类服务。
本科阶段开设人工智能课程的目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，了解国内人工智能研究的基本情况，了解国际人工智能的主要流派和路线，熟悉人工智能的研究领域，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用。通过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，提高学生的应用能力和水平。为培养应用型人才奠定坚实的基础。通过对学生适时适度地进行科研引导，激发学生的学习及研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为科研事业培养后备力量。
3.人工智能教学现状
人工智能作为计算机专业的前沿课程之一，具有知识点多、涉及面广、多学科相互交叉和渗透、内容抽象且更新快的特点［2］，需要学习者具有较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，使得教学有一定的难度。因此，在实际教学中存在很多不足之处［3］：教师教学手段、教学方法单一，由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，学生的积极性不容易调动；实践教学模式单调、内容单薄，需要不断充实；人工智能教学资源短缺。现有适用性教材较少，学校硬软件设备有限等问题，直接影响到高校人工智能课程的有效开展。
4.人工智能教学方法探索
4.1理论联系实际。
通过理论与实践研究，改革人工智能课堂教学，探索本科阶段人工智能课堂教学的本质规律，处理好继承与创新的关系。从教学理念到教学方式进行全新的变革，使人工智能教学焕发生命的活力，真正促进学生的发展。
在人工智能的教学过程中，学生比较困惑的是理论不能或不容易和实践很好地结合，不知道学习人工智能能做什么。所以在课程讲授的过程中，除了要很好地讲解理论内容以外，更重要的是要结合实际生活中关于人工智能的一些应用实例，如：智能机器人、车牌识别、防火喷头根据烟雾浓度自动灭火、无人驾驶汽车等［4］。在生活中有很多可以结合的实例，人工智能的应用范围还是非常广的，让同学们开动脑筋，积极地理论联系实际。如果能组织学生参加一些国内国际举行的智能机器人、智能小车等智能学科的比赛，发挥同学们动手、动脑和团队合作的精神就更难能可贵了。
我校智能机器人实验室成立于2009年9月，总占地面积400多平方米。实验室拥有价值超过百万元的机器人设备、仪器和工具，可以满足机器人教学、科研和竞赛的要求。目前，我校除了人工智能理论教学之外，还开设了机器人创新实验课，使理论和实验能够更好地结合起来。图1为学生在上机器人（机器鱼）实验课。
图1 机器人创新实验课
4.2更新教学观念。
更新教学观念是一项长期且艰巨的工作，但只要我们从小处入手，从一点一滴抓起，必将很好地促进教学观念的更新。先进的教学观念对教学方法的改革发挥着重要的导向作用。针对目前人工智能教学的现状，人工智能教学应该确立以下四个基本教学观念。
第一，让学生“学会求知”比教学生掌握知识本身更重要。
第二，在教育教学过程中应着重发挥学生的自主性、独立性和创造性。教师的教要为学生的学服务，积极地引导学生从模仿再现到探究发现，重视动手操作和亲历探究的过程，让学生不但知其然更知其所以然。
第三，培养学生提出并解决人工智能问题的能力，人工智能教学要注重学生思维能力的培养，充分发挥学生的创造力和想象力。
第四，人工智能教学应着力培养学生的计算思维能力，进而培养学生的专业素质和创新能力，提高学生将人工智能应用到实际生活中的意识和解决问题的能力。
我校智能机器人实验室以重视学生综合素质和创新实践能力的培养为己任，坚持“以学生为主体，以教师为主导”的培养理念，采用“因材施教、分类培养”的人才培养模式，着重发挥学生的自主性、独立性和创造性，对学生进行全面、持续、有效的教育和培训，取得了良好的效果。
4.3促进教学进程的有序发展。
任何事物的发展和演变都遵循其内在的发展规律，在一定的时间和空间，按一定的顺序展开。人工智能教学内容无论有何不同，所选用的教学方法都要保证课堂教学进程紧凑有序，这是为了保证学生学习过程的完整性。一个完整的学习过程包括明确学习目标、提取材料信息、探索（猜测）方案、尝试实践、理解强化、实际运用等。在一节课里有时也可能是几个学习过程的循环提升。因此，一定要将实验所涉及的理论都讲解完才能进行实验课，才能更好地做到理论联系实践，把课堂上学到的理论知识真正运用到实践中去，做到教学进程的有序发展。
4.4注重激发学生的学习兴趣。
科学家爱因斯坦曾说：“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，兴趣逐渐减弱。针对此种情况，可以采用任务驱动式教学或案例教学。例如：我校通过积极参加国际水中机器人公开赛、中国机器人大赛暨RoboCup公开赛等多项比赛，让学生观摩、参与比赛，既激发了学生的学习兴趣又提高了实践能力。
我校智能机器人实验室对教学方法进行了改革与创新，将大学生创新实践能力的培养作为教学与实践体系改革的重要组成部分。根据产、学、研合作模式，以项目带动学习，建立了以学生科技竞赛促进学生自主学习能力、理论学习与动手能力协调发展的实验实践训练体系，即由机器人社团作为基础培训的全方位开放式的四级创新实践训练体系，具体包括低年级学生兴趣的培养、初级动手训练、高年级学生系统动手训练和综合创新设计。使大部分学生达到了“加强理论基础，扩大知识范围、突出专业特色，提高创新实践能力”的培养目标。图2为水中机器人比赛现场。
图2 水中机器人比赛现场
4.5加强合作教学，促进个性发展。
合作教学，不仅能快速有效地提高教学质量，同时对提升学生的整体能力和综合素质也有很好的促进作用。小组学习活动是合作教学的最基本的形式。在教学中，充分利用学生之间的互动交流，在合作中共同达到教学目标，培养合作能力［5］。小组合作学习的步骤安排：
①合作探索，独立思考。
每次实验课之前都分好小组，明确实验目的，明确每个人的分工安排，做到统筹协作。
②组内交流，统一思考成果。
实验当中会遇到各种各样的实际问题，这就需要同学们相互之间交流协作，共同找到解决问题的办法。最后，统一思考实验的成果，并作出书面实验报告。
③小组代表实行轮流制（有利于每个个体的锻炼），进行全班交流，相互补充，相互启迪，互通有无。
④开展讨论和辨析，加深理解。
⑤总结回顾，构建认知结构，每个活动环节中教师都应积极地做学生的合作者，当学生遇到困难时给他们以点拨和引导。
5.结语
人工智能课程教学探讨，目的是更新教学观念，提高认识，解决教学观念滞后的问题，努力探索出一条扎实、有效、利于学生发展的人工智能教学新路。人工智能是处在不断发展中的学科，因此，教学和实践方法还需根据实际情况具体展开。另外，精心选编适合时展和教学需求的教材也是我们要努力的目标。
参考文献：
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［4］王万森.人工智能原理及其应用［M］.电子工业出版社，2006.
人工智能培训总结范文第3篇
人工智能在培训行业的应用，除非已经进化到像电影《黑客帝国》中的场景一样，可将所需知识直接下载至脑中，否则，还是得回归学习的本质。人工智能无法替代人类学习，学习是个性化的，并且还要经历内化的过程，才能最终完成。然而，这并不代表人工智能在培训行业没有用武之地，恰恰相反，“智能化”学习技术的发展正为培训行业注入一股新动能，而其中有些应用值得重点关注。
辅助系统
在学习环境中，与传统学习管理平台注重管理与记录不同的是，智能化辅助系统会提供给学习者（learner）个性化的反馈。学习者参加完测验后，可以更好地了解自己的弱项，进一步获取相关的学习资源及后续所建议的学习路径。智能化辅助系统扮演了助教的角色，有效指导并促进学习者的学习。在工作环境中，智能化辅助系统可以依照角色或流程等属性，即时提供给任务执行者（performer）个性化且适量的内容，扮演了教练的角色，加速问题解决并提升工作成效。
课程规划
想像一下，你所经历的学习与工作都留下了记录，你曾经去过哪儿、看过什么、读过什么，都被记录分析。之后通过电脑演算模型，人工智能就可以根据你的程度与需求，为你匹配相关的资源，选取真正对你有用的内容，提供多元与个性化的学习历程（learning experience），从而摒弃以往齐头并进式的课程规划。
内容资源
通过学习元件（learning objects）或知识元件（knowledge objects）在元数据（meta data）的标签，内容资源可以具备学习者能力、角色、工作场景及业务流程等属性。之后，结合智能推荐引擎，内容便可以依照单一或多元属性呈现，作为获取知识的来源被自动推送给学习者，或者作为问题解决的资料来源被推送给任务执行者。
精确搜索
语言可能是模棱两可的，通过建立知识图谱（knowledge graph），学习者可以快速缩小搜索范围。智能化搜索也可以更好地理解学习者搜索的信息，总结出与搜索话题相关的内容。由于知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整知识体系，所以学习者往往会获得意想不到的发现。在搜索中，学习者可能会了解到某个新的知识或新的联系，从而进行一系列全新的搜索与学习。
数据分析
学习无处不在，当学习或者历程记录可以通过xAPI这类学习技术标准，来收集多元数据的时候，学习数据就不会只停留在以往SCORM课件阅读的纪录模式，而是可以实现学习历程数据的集中。过去单纯的学习记录也可以上升到预警及预测的层次，甚至通过数据收集与深度分析，提供学习者如何建构所学内容的意义、如何形成理解、以及学习过程中所做决策的报告，这对教学设计会有莫大的帮助。
项目运营
过去，培训管理者在运营学习项目时，往往只能凭借经验或者“拍脑袋”。通过广泛收集学习者各类的历程与行为数据并进行分析，学习项目运营者就可以了解项目的健康度，并实时监控，即时调整运营手段。在项目推广时，还可以针对不同特征的学习者选择个性化的推广手段，提供更精准的学习服务。
人工智能培训总结范文第4篇
关键词：机械电子工程；人工智能；电子技术；机械工程；信息传递
作者简介：王亮（1982-），男，汉族，内蒙古呼伦贝尔市人，助理工程师，学士，单位：呼伦贝尔市生产力促进中心，研究方向：电子工程
机械电子工程是结合了机械工程与电子技术的一类新兴的工程，它能够很好地结合两者的优点，使机械变得更加智能，操作变得更加精确可靠。同时记过长时间的发展，机械电子工程正在向智能化和信息化的方向迈进，发展前景不可限量。
1人工智能概述
为了很好的了解机械电子的智能化发展，我们十分有必要对人工智能做出简单的认识。人工智能的发展十分的缓慢，其起源于十七世纪初期，经过两个多世纪的缓慢发展才完成了前期的积累过程，之后的发展就是建立在这段时间的积累上而快速前进的。最初的积累就是简单的理论积累过程，主要体现在映射方面。在现代人工智能所需的逻辑理论方面并没有很好地发展。但是在二十世纪中叶，人工智能被首次提出，出乎意料的是还对其有了比较清晰的规定，为其接下来的发展指出了一个大概的方向。以这个事件作为节点，人工智能在此之后得到了快速的发展，并且在生产实践的工作中有了比较广泛的应用，为我们日常的生活和社会的发展与进步提供了比较强大的支撑。在人工智能发展的同时，网络技术也得到了快速的发展，其借助网络这一平台，不仅促进了其智能化的过程，而且还充分的交流了各种信息，与网络的发展相辅相承，这样的发展状况一直持续到现在。
2机械电子工程概述
为了更好地了解机械电子工程，我们对机械工程的发展历史进行了阶段化的划分，根据其发展的时间顺序划分为以下的三个阶段：
（1）首先是其发展的初级阶段。在这个阶段当中，人工对机械电子的发展起着主导的作用。我们往往需要通过人工来完成机械电子工程的手工化作业。所以这也就直接导致了生产效率十分低下，也正是因为如此低效率的生产，使机械电子工程得到了发展；
（2）其次就是工业革命的阶段。在这个发展阶段中一个显著的特点就是流水线生产方式的引入。流水线这种工作方式具有分工明确、单元的操作简单的特点，它不在需要工人对所有的生产工序都了解，只需要对自己所在的环节熟练就行，这不仅节约了培训的成本，而且还提高了生产效率，在很大的程度上解放了人类的双手。但是其机械化和智能化程度也不够高，难以满足市场的大量的需求。所以我们还是必须着眼于机械电子的研究，实现流水线的少人生产；
（3）最后也就是离我们最近的一个时期。在这个发展阶段当中，机械电子已经具备雏形，与以前的发展已经有了质的变化。在这个发展的过程当中，生产效率得到进一步的飞越。并且在流水线的生产方式中出现了更多的非人工元素，即机械。而随着电气化时代的到来，科学技术得到了进一步的飞越，机械工程的发展也达到了前所未及的新高度。在进入二十世纪九十年代和二十一世纪初，随着信息化时代的到来，更多的人工智能被添加到了机械设备上，使机械设备的灵活性及适应性能够完美的适应我们的生产生活的需求，机械电子工程也迎来了巨大的发展机遇。
3机械电子工程与人工智能的关系分析
在自动控制的理论学习当中，我们学习到的输入和输出的关系基本上都是成比例关系和现行相关的关系。但是在实际的生产实践当中，机械设备与电子设备组成的系统往往都是呈现不稳定性和非线性的，我们很难用一个简单的式子来表达出这种系统所具有的特性。在该工程的发展过程中，我们通过不断的发现，总结了以下三种描述这类系统的方法：
（1）通过对机械设备完成操作的物理过程来总结其数学规律，并用数学表达方式进行表达；
（2）通过对运行经验的积累来编写一套行之有效的库函数，在实践中调用其中的某些组成元素，从而实现对生产的指导；
（3）通过不断地积累经验，使之从经验层面上升到理论水平，从而为接下来的生产实践提供指导。具体的来说，可以通过数学方式对所总结的经验进行升华。这种方法能够很好的模拟出输入与输出之间的关系，而且论证的过程也十分的可靠。但是其也存在很大的不足，在一些十分复杂的系统当中，我们很难用数学的方法进行表达，有些及时表达出来了也不能进行有效的求解。所以这就要求我们另辟蹊径，寻找一种能够处理这种问题的表达方法，使生产实践过程中的问题得到比较好的解决。
在解决数学知识所不能解决的问题上，现在比较可靠的两种解决方法为神经网络系统与模糊逻辑系统。这两种解决问题的方法为人工智能，能够较好的弥补数学所不能涵盖的范围。具体的来说，模糊逻辑是对人类思维方式的一种模拟，其能够比较好的解决对复杂的信息进行有效的处理；而神经网络则是模拟人类的神经结构，通过模拟来实现对数据的传输，其对数据的传输精度能够很好地与前者相结合，使复杂系统得到比较完善和全面的表达。以上所述的两种表达方法能够在很大的程度上解决复杂系统的输入与输出之间的关系，但是其解决问题的难度还是有一个比较明确的限制。而新兴的模糊神经系统就能够在此基础上很好的解决该类问题，不失为一种先进性与实用性兼备的新方法.
4结语
科学的发展过程就是各类学科综合应用的过程，希望通过不懈的努力，最终实现机械电子工程的智能化，为我们的生产生活提供极大的便利。
参考文献：
[1]张长弓.浅谈机械电子工程与人工智能的整合思路构建[J].神州（下旬刊）,2014,(1):41-41
[2]宫赟.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].电源技术应用,2014,(3):189-189
[3]臧涛.机械电子工程与人工智能的关联结合研究[J].中国机械,2014,(6):233-233
人工智能培训总结范文第5篇
关键词：人工智能 情感 约束
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）001-085-03
1引言
人工智能（Artificial Intelligence，AI）自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。
在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。
本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。
2人工情感发展情况概述
随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。
目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题；并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。
尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。
3对人工智能的情感约束
正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。
3.1根据级别赋予情感
可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。
根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。
3.2根据角色赋予情感
同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。
举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的；但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。
3.3对赋予人进行约束
对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。
纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。
另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。
因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。
3.4制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展
目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：（1）机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；（2）在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令；（3）在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。
那么对于人工智能情感的约束呢？显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。
4结束语
人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。
参考文献：
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人工智能培训总结范文第6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
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人工智能培训总结范文第7篇
关键词：智能科学；精品课程群；教学改革；人才培养
0 引言
严肃对待教育工作、严格要求学生、严密组织教学过程，这是智能科学精品课程群教学团队的一向理念与追求。教学改革是教育发展的动力，必须持之以恒地下大力气严谨施行。长期以来，教学团队围绕部级精品课程人工智能和智能控制、部级双语教学示范课程人工智能、部级精品视频公开课人工智能PK人类智能、部级智能科学基础系列课程教学团队、教育部国家新世纪网络课程建设工程人工智能网络课程以及省级精品课程智能控制和人工智能、校级精品课程机器人学基础和智能系统原理与应用等智能科学系列课程群建设，潜心研究教学改革，形成了以改革创新、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，并取得一批标志性成果。
下面以“智能科学精品课程群建设”为例，介绍教学团队多年来在教学园地上的耕耘与收获。
1 建立智能科学精品课程群
该智能科学精品课程群建设是逐步推进、不断积累的结果。
1）建立我国首个立体交叉的智能科学教材体系。
针对智能科学高度交叉、多学科融合的特点，研究不同学历层次、不同学科门类以及不同课程之间的交叉递进关系。建设以信息类本科生教育为主，兼顾硕士研究生、博士研究生，并辐射到管理类、机械类等其他专业的教材体系。自1987年以来，与时俱进，不断更新教材内容，先后共出版人工智能、智能控制、机器人学等教材12种、20个版本。
2）建设多层次智能科学精品课程群。
提出一种课程群建设的多元智能理论和本体论的知识组织方法，依据个体差异和个性化元素特征构建模块化课程体系及系列化课程设置，并设计课程群及课程相关的实践环节。
建立智能科学课程群之间的联系，在知识、技能、素质3个维度上研究课程间的横向关系。在本科生、硕士研究生、博士研究生3个学历层次和专业基础课、专业课两个专业层次上研究课程的纵向关系。
自2002年以来共获批11门国家教育部、省级、校级精品课程等质量工程立项，形成部级智能科学精品课程群。
3）加强实验教学，整合教育资源，创建开放式创新训练软硬件环境。
完善智能科学精品课程群的实验和实践环节，面向全校学生开设智能科学相关培训课程和专题讲座。整合教育资源，加强智能学科与其他学科的交叉，创建开放式创新训练环境。创新训练中心资源，建设智能科学与技术创新实验室、大学生智能移动机器人科技创新平台、大学生程序设计竞赛训练中心、电工电子创新训练基地以及信息安全训练竞赛中心。积极参与面向智能科学的学科竞赛，包括全国大学生智能设计大赛、“飞思卡尔”大学生智能车竞赛、RoboCup机器人大赛、ACM/ICPC程序设计大赛等。
2 以课程教学改革促进精品课程群建设
（1）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。
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；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，培养学生思维能力、分析能力和创新能力。
（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）。
利用教师试讲、督导听课、网上评教、师生座谈、同行评议、讲课竞赛、质量评优、公开示范课等一系列措施，反馈报告教学中的成功范例和存在的问题，并通过集体讨论交流与分析，提出推广意见或纠正措施，实现监控评估过程常态化、自动化与智能化，促进教师授课技能、教学效果和人才培养质量的提高。
3 精品课程群建设成果与应用
精品课程群建设的具体成果体现在获得大批教育和教学改革成果、教学与科研奖励、在国内外推广交流教学教改经验及高水平科技人才培养等诸多方面。
1）获奖情况。
获得全国高校教学名师奖1项、宝钢教育基金全国优秀教师奖特等奖1项、宝钢教育基金全国优秀学生奖特等奖1项、徐特立教育奖1项、2012年度全国优秀教育园丁奖1项、教育部科技进步一等奖1项、中国高校自然科学奖二等奖1项、第三届全国教育科研创新成果奖一等奖1项、湖南省自然科学一等奖3项、国际优秀作品成果奖2项、全国优秀教材一等奖2项、中国机器人学大会杰出机器人学教育奖1项、中国人工智能学会杰出机器人学教育奖1项、中国人工智能学会重大贡献奖1项、中国智能机器人会议优秀论文奖1项、湖南省教学成果一等奖1项、湖南省教学成果二等奖2项等。
2）成果推广。
发起组织举行2010年“全国首届智能科学课程教学研讨会”，积极参与历届全国智能科学与技术教育暨教学学术研讨会。
2011年参加教育部全国高校教师网络培训计划，2位教授应聘担任主讲，将精品课程的教学经验、教育理念、教改成果向全国高校教师推广。充分利用精品课程网站，向全国高校师生和广大观众广泛传授智能科学专业基础理论和专门知识。
2008年将人工智能精品课程加入中国开放教育资源网（http：//.cn/CORE/），将课程建设成果推广到国际上。
成果完成人应邀到国内外数十所大学讲学，传播与交流教学经验。
3）人才培养。
课程从1985年开设以来共培养28届本科学生及20多届硕士和10多届博士研究生，专业覆盖计算机、自动化、智能科学与技术、电气工程、信息安全等，为国家培养数以万计的创新型智能科学技术人才。
所培养学生被三一重工、中兴科技、华为、百度、腾讯等国内大中型企业争相聘用，很多学生到国内外著名高校和研究所继续深造或工作。毕业的学生素质高、适应性强，受到各方的充分肯定与广泛好评。其中部分毕业生为国民经济建设和科技事业发展做出杰出贡献。
4 结语
经过十来年的建设与探索，总结出如下几点经验体会：
（1）在精品课程群建设中，始终坚持“以人为本”的育人理念，提出一种课程群建设的多元教学理论和本体论的知识组织方法，营造探索性和因材施教的学习环境；坚持“教书育人”的根本任务，提出“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”教育指导思想，这些思想为创新型创新人才培养打下理论基础。
（2）坚持“课程核心”教育定位，提出“以趣导学、以疑启思、以法解惑、以律求知”的“四以”教学方法以及一种“做中学、趣导思”的学生综合素质培养方法，实现师生互动，理论联系实际，深化教学，探索出创新型人才培养的有效途径。
人工智能培训总结范文第8篇
最近几年，随着美国、日本、德国等国家对机器人产业的大量投入，机器人的技术发展日新月异。在行动上，机器人从过去的笨拙缓慢变得灵巧迅捷；在智力上，人工智能的发展在深度学习和人工神经网络方面有很大突破；使用场景上，机器人不但可以承担工厂生产线上的工作，还可以走进家庭，扫地、浇水、做饭；从功能上，机器人不但可以替代手工操作，现在还在逐步替代脑力劳动。
机器拥有智能如今成为可能。曾经缺失的一环今天已经接上了，这一环就是大数据。大数据让机器具备了深度学习的能力、自主判断的能力，现在的智能设备已经具备柔性。机器替代人的事件正在全世界发生。
比如在工厂搬运的工位上，机器人已经可以对付大小不同、高低错落的箱子，把它们搬运到应该去的货架，这在过去是很难想象的。
在服务行业，一款自动制作美味汉堡的机器人，知道如何烤肉饼，如何把面包切片如何加番茄、生菜和奶酪，做好以后通过传送带把美味的汉堡送给顾客。
在农业，机器人也开始尝试替代人的复杂工作，如采摘工作是非常复杂的，一种像八爪章鱼一样的机器人，用3D视觉形成整棵树的模型，确定每个果子的定位，这些信息被传送到机器人的8只手臂上，迅速采摘果子。
除了对简单手工操作的替代以外，机器人还替代复杂的专业技术人员的工作，如判断医学X光片的机器，准确率达到98%以上，已经超过了人的准确率。又比如说，网上广泛传播的硅谷视频机械狗、无人飞机，连遥控器都不需要，它们自己判断怎么跑、怎么飞，自我躲避障碍，无需人类操作，灵活得几乎和生命体一样。早已不同以前的工厂机器人，现在硅谷的智能机器灵活度、准确率、自主判断能力几乎与人类相似。
机器人会造成大量失业
COURSERA的创办人，百度首席科学家吴恩达在近期的BIG TALK上就讲过，人们与其担心人工智能和机器人会给人类带来毁灭，不如去担心人工智能和机器人给社会带来的大量失业和就业培训的压力。
吴恩达认为，美国用了200年把一个农业社会转变成现代社会，农业就业人口只有总就业人口的2 01-。因为用了200年，所以农民可以继续种地，不慌不忙地慢慢学习农业机械的使用和向其他产业转移。但是现在的科技发展给社会带来的变化要快得多，人们没有200年的时间去做转变，甚至没有20年的时间去做转变，这个转变的时间很短。吴恩达举例，无人驾驶汽车的技术已经成熟，在未来的几年里会被广泛使用，美国350万卡车司机马上面临失业。
去年我在哥伦比亚大学与诺贝尔经济学奖得主斯蒂格利茨交流时，他也表现了对失业、新技能学习以及再就业培训的担忧。3D打印技术和工业机器人可能在几年内迅速普及，制造业大量在生产线上做装配的蓝领劳动力面临失业的窘境。这已经不是预测，而是发展中的现实：富士康在“11跳”以后，痛定思痛，认为人不如机器人，只要解决了机器人的“柔性”问题，机器人就会比人好得多，所以富士康正在加大力度开发用于生产线上的机器人，一旦成熟，全国各地号称20万人的工厂最后能剩下几个“活人”？
不仅仅是蓝领工人受到冲击，很多过去一直被认为是高技能的白领工作也将受到巨大冲击，如电脑可以替代大量的普通医生的工作，如看X光片，准确率比普通医生还高，那么这些普通医生去哪里就业？美国是判例法国家，要想打赢一个官司，要研究上百、上千个案例，所以要动用大量律师，收取上亿美元的律师费。现在已经有利用大数据和人工智能替代律师的工作，看更多的案例，准备更有说服力的案件资料，成本是原来的1/10，质量更高。那么原来做整理资料工作的律师去哪里就业？MIT斯隆学院副院长黄亚生在一次我主持的论坛上透露，他用一个智能设备系统搜集100篇相关学术论文。过去，这件工作要好几个RA（研究助理）来做几个星期，用机器只要几分钟。如果如黄亚生所说，那些研究助理要去哪里工作？还有慕课MOOC的出现，50%的三流大学没有存在的价值，这些大学里的师资去哪里就业？
同声传译机也是人工智能家族里的成员，随着自然语言的处理技术和声音过滤识别技术的发展，可能在5-10年内出原型，翻译人员就会失业。那么各个大学就会争相裁撤外语学院。
如果“互联网+”造成的失业还“遮遮掩掩”，人工智能造成的失业一定是“明目张胆、排山倒海”。我大胆预计，未来10年，我国至少有50%的就业人员会因为机器换人和人工智能的发展失去原来的职业，需要再就业培训后重新找工作。中国劳动年龄人口8-9亿（16-60岁），这就意味着4-5亿多人口将失去工作，经过培训后再就业。如果我们不重视新技术超前培训，大力培养创客，大量投资再就业教育，失业量会进一步增加，那个时候我们会很麻烦。
有一个问题一直是人们争论的焦点，机器人替代人，提升了整个社会的效率，同时也提升了人类整体福利，这难道不是一件好事吗？赞同的一方认为，由于人类整体福利提升，只要政府保证失业人的基本生活保障和公平对待，人们就会自娱自乐，社会也会非常安定；但是反对的一方认为，机器人替代了人，人失去了工作的机会，也就失去了追求进步的机会。靠福利其实是非常不体面的。最重要的是，当人们看到社会上毕竟还有2%的人生活极度富足，羡慕和嫉妒会让他们掀起一次次理由毫不充分的“占领华尔街”运动，从而使社会动荡不安。
机器换人已是大趋势
对于失业、动荡、分配、福利等社会问题，自然由政治家和社会学家考虑，企业家似乎不应该过多思索这些问题。当前，机器换人已经是一个大趋势，势不可挡。国际机器人联盟有一张图比较了9个国家机器人的使用密度，日本排第一，万名制造业员工机器人拥有量达到了1400多台，而中国密度最小，万名制造业员工机器人数量只有100台，相当于日本的1/10不到，甚至不如马来西亚。但是同时，中国机器人的购买量是全球最大的，相当于日本的2.5倍，而且增速还在加速。中国的大公司纷纷大量采购先进的机器人，拥抱工业4.O，海尔、TCL都在尝试建立自己的无人工厂。一些中小企业，产品多品种，小批量，也在尝试使用模拟学习的柔性机器人。机器人的不知疲劳，不会受伤，没有情绪，不拿薪水，不组织工会的好处，已经对产业界广泛认知，但是其高昂的价格，严密的维护要求，也把很多企业挡在门外。
机器人革命的最重要推动力之一，可能就是“云机器人”，要想实现功能提高，价格降低，云机器人也是一个必须考虑的方面。在云之前，机器人不但硬件要强大，软件也要强大，而且由于传递速率偏慢，机器人与数据中心的沟通并不容易。如今，随着物联网和5G技术的发展，把大部分计算和数据放在一个大型数据中心，单个机器人力求简单，与大型数据中心保持连接。一台机器人学到了一些东西，可以马上经过云端让其他机器人获得，这种机器智能学习也只能在云端实现，软件升级也基于云端实现，省去了很多麻烦。由于有了云端技术，你买来的机器人会越来越聪明，可以学会做的事情越来越多，直到它的手的硬件不能适合，再进行硬件的更换。
前边我们谈论了太多的机器人在生产中的应用，机器人还可能大量地用于服务业或者家庭，英国MOLEY公司制作的机器人厨师，可以做出很好的饭菜，售价大约10万人民币，对予一些炫酷家庭来说很有吸引力。还会有大量的机器人被做成玩具和表演道具，如今，孩子们已经不再喜欢不能动的毛毛狗，而是能做很多事的机器狗。
随着大数据和云计算的发展，机器人技术迎来了春天，有人开始就机器人的智能一旦超过了人以后，对人类的影响开展了想象丰富的研究，但是机器人和人工智能会对整个人类带来什么根本性影响，我们还要拭目以待。2005年，美国有一本奇书出版，《奇点临近：当人类超越生物学》（The Singularity Is Near： WhenHumans Transcend Biology）。作者是多才多艺的库兹威尔，在与计算机技术相关非常多的领域中都有建树。库兹威尔预计2045年，计算机的智力会超过人类，而那个时点就是“奇点”。马丁福特（《机器人时代》的作者）认为，如果计算机的智力接近人类，依靠摩尔定律的进步，超过人类也会变得非常容易。
我们无法预测人工智能超越人类以后会是什么样子，虽然科幻小说和电影已经把好的一面和坏的一面展现的淋漓尽致，但是毕竟我们没有亲身体会那个时代的特色。有一点可以肯定，技术进步最初总是让人惊奇不已，然后人类很快就“笑纳”了技术进步带来的改变，再然后就开始抱怨技术进步太慢，没有到达理想效果。15年前，我们用的软盘，已经可以存储640000字节，放入2本书的内容没有问题，如今，我们的电脑已经可以存储一个T（―万亿字节），可以塞一个图书馆，但是摄影发烧友还是抱怨装不了多少视频，而需要云存储的那些公司，就更看不起这么一点存储量，他们需要P级，或者E级的存储量。所以，再厉害的科技搞出来，人类还是不满意。机器人和人工智能的结果也应该如此，我们今天见到了一些很强的机器人，但是在人们短暂惊奇之后，又开始挑三拣四。
不管怎么说，现在是人工智能行业的春天。投资人到处寻找人工智能项目，谷歌、脸书、亚马逊等都对人工智能怜爱有加，以前从未有这样财大气粗的企业将人工智能放在业务模式的绝对核心地位，也从未有过人工智能研究在如此强大的企业之间被几乎定位成了竞争的焦点。
2015年3月中国的两会上，最引人注目的提案是李彦宏的建立“中国大脑”提案，而对这个提案马上大加肯定的是来自军方的代表。谷歌的机器驮驴刚出来，山东大学就展示了863项目的中国版机器驮驴，也有用脚踹的场景，尽管看上去比波士顿公司的笨拙一些。
如今，在中国的那几个传统意义上的制造中心，如广东的东莞、顺德，长三角的苏锡常和温州等，各个企业都在大谈机器换人的问题，有媒体和业内人士从各个角度分析了机器换人的可能性，实际案例，以及产业发展情况等。总结出以下几点：
一，机器换人已经成为一种趋势；近几年用工难，工人工资上涨已经成为普遍现象，而中国制造的产品结构和利润率没有太多长进。这就使得企业要不把工厂搬家到工资更低的欠发达国家，如孟加拉，要不就得想办法找到少用工人的办法，随着机器人技术这些年的进步，机器换人成为一种趋势。
二，地方政府正在有组织地进行机器换人的工作；以东莞为例，主要是政府定计划，专项资金支持，金融服务支撑，就近发展机器人产业等办法。其中2015年确定的专项基金就达到2亿元。
三，中国的机器人设计和制造业被资金追捧，但是技术上与美日德还有差距，国内的机器人制造厂基本在系统集成等食物链的下游，而美日德基本控制了减速机和控制系统、基础关键零部件等。
四，企业在机器换人的过程中遇到了很多问题，如前期投入大，机器人的柔性还不够好，不能适应产品线的更换，缺少懂机器人的技术人员等。
人工智能培训总结范文第9篇
今年的《政府工作报告》提出，要加快培育壮大新兴产业，其中明确要加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化。在大力改造提升传统产业上，提出深入实施《中国制造2025》加快大数据、云计算、物联网应用，以新技术、新业态、新模式，推动传统产业生产、管理和营销模式变革。信息技术正在为实体经济赋能，在产业结构调整中发挥着越来越大的作用。
网络信息技术产业快速发展、融合渗透，驱动新一轮的产业革命、数字经济蓬勃兴起，这些都为经济的转型升级带来了新机遇。3月11日上午，在第十二届全国人民代表大会第五次会议的记者会上，来自工业和信息化部的领导详细介绍了推进实施《中国制造2025》的情况。
实施《中国制造2025》，是党中央、国务院立足我国制造业未来发展而做出的一项重大战略部署，是我国实施制造强国战略的第一个十年行动纲领。《中国制造2025》实施以来，按照国务院统一部署在国家制造强国建设领导小组的统一领导下，有关方面着力完善顶层设计和工作机制，强化部门协同和上下联动，发挥企业主体作用和重大工程带动作用，各项工作取得了阶段性进展，为稳定工业增长、加快制造业转型升级发挥了重要作用。
2017年全国工业和信息化工作会议提出，2017年的重点工作之一就是坚持创新驱动发展，全面实施“中国制造2025”。当前，只有把促进制造业数字化、网络化、智能化摆在实施制造强国战略的突出位置，聚焦智能制造主攻方向，打好政策措施组合拳，培育融合发展新生态，才能更好地促进新动能发展壮大。
去年，工业和信息化部也制定了工业互联网发展战略和标准体系框架，开展工业云、工业大数据、工业电子商务等行业应用示范，支持建设一批面向重点行业和区域的信息物理系统、工业互联网关键技术验证平台和试验床，出台了工业控制系统信息安全防护能力评估方法，加快组建国家工业信息安全发展研究中心。
发展工业互联网要稳扎稳打
新兴信息技术既构成实体经济的一部分，为实体经济创造产值，也与传统产业不断融合，创造出新的业态和新的模式，促进实体经济新旧动能转换。
当前，工业互联网作为新一代信息技术与先进制造业深度融合的新的基础设施、新的应用模式与新兴业态，已经迅速成为主要工业化国家抢占国际制造业竞争的制高点、寻求经济新增长点的共同选择。
人人都在谈工业互联网，但工业互联网真的那么美好，那么容易实现吗？神州数码董事长郭为认为，现在工业互联网已成为欧美和全世界制造业努力的方向，也是我国实现智能制造的必由之路，所以无论国家部委还是各地方政府，都在努力将工业互联网，或是类似的理念付诸到中国制造业的改造提升中去。
目前我国大力发展工业互联网，积极组织行业实践，总结有关经验和先进做法，建立试点示范。面对当下我国重要而急迫的制造业改革任务，郭为指出，工业互联网建设应用的大量具体环节，需要我们深入细致的研究和攻关，不能单纯炒作概念，一定要扎扎实地实践，长期研究，长期指导，长期跟踪。工业互联网是现在工业发展的主流方向，我国要力争在新工业革命的浪潮中，不掉队，不落后，还要走在前列。
郭为认为，在实践过程中涉及的数控系统、MES和ERP等管理信息系统，以及工业云平台和网络通信等各系统的建设和维护方面，需要有先进经验和实践，还需要将这些经验做法进行推广。比较合适的方式是依据先进做法建立行业标准和规范，为今后全行业、大规模的工业互联网建设做好准备，打好基础。这项工作的艰巨性、复杂性和长期性都是显而易见的，切不可盲目夸大、急于求成，要培养和保护好人才。无论是现在已经在企业中工作的人才，还是正在引进的跨行业或海外人才等，都需要长期地、持续地保障他们的工作机会和工作环境，激发他们的工作热情，培养更多的后续梯队。
虚、实经济结合实现共生共赢
谈到智能制造的话题，海尔集团总裁周云杰认为，中国智能制造应具备自己的特色。例如海尔提出的“人单合一”模式。周云杰介绍到，这种模式核心的作用就是通过建立诚信的生态体系和资源共享平台，把供给侧和需求侧融合在一个生态组织内，这颠覆了传统经济学中供给与需求的二元分离状态。
在推行“人单合一”的过程中，必须以互通互联的智能制造能力为根基。周云杰提出的建议是：明确将工业互联网平台建设作为我国深化制造业与互联网融合的方向，建造符合国情、适合我国制造业的转型平台。
此外，周云杰还认为，实体经济和虚拟经济关系变得日益紧密且复杂。实体经济是一个国家经济的支柱。预言大师凯文・凯利曾经预测，未来最大的电商仍有可能是实体店。虚拟经济（电商）和实体经济（实体店）的融合是大趋势，未来真正能发展起来的形式是线上和线下一体化。
周云杰指出，作为实现“中国智造”的主体，企业除了要坚持品牌之路，还要注意不要把自己做成一个封闭的企业。企业要联合整个上下游的资源，形成一个共生共赢的生态系统。实体经济和虚拟经济的关系并非是谁要颠覆谁，谁能颠覆谁，关键看它们分别可以为用户带来什么价值。无论是互联网消费，还是线下体验，消费者会非常理性地去选择。
我国提出实施《中国制造 2025》战略，出台《智能制造“十三五”发展规划》等战略规划，推进“中国制造”向“中国智造”转型。各地方政府也推出相关支持政策，配合国家战略规划的实施。不过，与发达国家相比，我国在这些战略落地方面仍有差距。
为此，孙丕恕建议国家通过智能制造专项和工业转型升级项目，对产业化程度弱的工业软件加大支持和投入，在短期内集中突破核心技术；加大对成熟工业软件的推广，并在军工、航天等关键领域实施国产化替代。另外，他还建议国家建立制造业大数据创新中心，由IT龙头企业牵头，联合国内高校、制造企业及工业软件企业打造智能制造生态圈，突破工业软件的互联互通问题，构建大数据驱动的智能制造整体解决方案，打造不同行业、不同发展阶段的智能制造样板。
智能制造是新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，发达国家都有一批IT骨干企业支撑智能制造。为此，孙丕恕建议国家建立制造业大数据创新中心，由IT龙头企业牵头，联合国内高校、制造企业和工业软件企业打造智能制造生态圈，解决工业软件的互联互通问题，构建大数据驱动的智能制造整体解决方案，打造不同行业、不同发展阶段的智能制造样板。
为此，他建议国家先重点培育壮大一批世界级IT龙头企业，形成在研发设计、专业服务、系统集成、产业链整合等方面的核心竞争优势，为智能制造提供从咨询、规划、实施、软件、平台到硬件的一体化能力，以支撑《中国制造2025》战略的落地。
企业互联网社会化
大数据、云计算、“互联网+”等词在两会上出现汇频率较高。
“一个城市的低碳、生态发展，要用数据说话。”擎天科技董事长辛颖梅对信息化助力城市生态文明建设有着自己独到的见解。用数据分析出怎样提高一个城市的公共安全感，利用互联网平台聚合公众，让公众参与到构建自己的平安家园中去。
在今年的“两会”上，辛颖梅的关注点是：提升生态文明信息化的建设水平，实现信息化与生态文明的深度融合。她希望能用互联网的信息传递、物联网的实时监测、大数据的洞察分析、多媒体的直观展示等信息化手段为生态文明建设过程中的各环节提供技术支撑，促使生态文明建设逐步向标准化、制度化、系统化迈进。
此外，政府还需要建设更加有效便利的公众交互平台。由于基层数据的共享利用效率较低，基层工作人员在工作中享受不到信息化带来的便利，降低了工作积极性。
为此，她希望能加快建设生态大数据中心，特别是打通数据汇聚的通道，尽可能消除已有的信息孤岛，实现生态文明各领域相关业务数据从采集、处理、汇总、到交换共享的全流程管理，这样才有可能算清生态一本账，也能算好长远账。
以云计算、移动互联网、大数据和人工智能为代表的新一代信息通信技术，正推动全球经济向数字经济方向发展。数字经济作为新时代的经济模式，正成为全球各国竞争的新焦点。
我国企业正处于转型升级的发展进程中，企业自身的发展需要大力度地融合互联网等信息通信技术。各级政府和社会机构也在采取各种措施，加强对企业的服务，优化发展环境，促进企业进步。
云模式的企业服务平台涵盖了企业生产经营和运营管理的方方面面，包括营销、制造、研发、客服、金融、商事、财税、人力、法务、办公等，是数字经济时代企业运营的新模式。用友网络董事长王文京认为，构建和运营好云模式的企业服务平台能够快速、规模化地帮助我国大、中、小微企业改进经营模式，提升管理效率。
王文京表示，云模式既能够支持企业实现更高层次的商业创新，又能够升级企业运营管理。汇聚到企业服务云平台上的各行各业企业的实际经营数据也是各级政府实时监测、分析、调控经济发展的有力支撑。
云模式的企业服务平台的建立和运营主体必须是市场化的企业，应由专业化的公司来构建和运营，以市场化的方式向企业提供服务。
人工智能融入智慧城市建设
人工智能被首次写入政府工作报告，或许今年对任何一个行业都会产生巨大的影响。
“人工智能技术正在深刻改变世界。以深度神经网络为典型代表，人工智能技术已经发展到可以通过学习顶尖专家知识和行业大数据，达到一流专家水平，从而超过绝大多数普通专业人士。未来 5 到 10 年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业，一个全新的“人工智能+”时代正在到来。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示。
刘庆峰还提出以下九条具体建议：一是设立人工智能国家实验室，大力支持人工智能源头技术创新；二是成立人工智能产业联盟，打造人工智能产业生态；三是推动行业数据开放与共享，制定“人工智能+”行业应用标准体系和测试方法；四是建立“人工智能+”时代教育课程和社会培训体系；五是制定“人工智能+”时代的社会支撑和法律体系；六是设立部级软课题，进行 “人工智能+”时代的人文研究和伦理引导；七是制定“人工智能+”时代的全球人才引进计划；八是建议加强“人工智能+”时代的全球产业资源整合；九是设立国家人工智能产业应用示范区，以示范应用带动产业集群发展。
我国制造业转型需要依靠两项信息技术来实现：智能技术和工业技术。中国电子学会副理事长徐晓兰指出，人工智能技术随着大数据、云计算、物联网、机器学习等新技术快速发展，呈现出跨媒体、群体性、自主化、人机融合的新特征。我国一些企业已经在搜索引擎、图像识别、语音交互、智能控制等领域率先推出了一批创新成果。一些研究机构在机器学习、神经网络、感知智能等领域取得了具有国际先进水平的研究成果。
徐晓兰带来的提案是关于重视和发展人工智能。她的提案其实并不是针对人工智能本身，而是针对人工智能技术如何促进我国智能制造新旧动能的转换，如何及早研究和应对未来智能社会的到来给我国经济、社会、生活和治理带来的挑战和机遇。
目前我国已经研发出自主的芯片、操作系统、数据库、中间件和应用平台等，但是这些产品会遇到适配问题。对技术和产业发展来说，应创造机制和挖掘动力推动终端企业敢于应用这些自主产品。“人工智能技术如何助力智能制造规划的实施是我们要好好思考和深入研究的问题。通^应用，企业才能不断发现问题、研究问题和解决问题，实现从无到有、从有到用、从用到好的四个阶段发展。”她表示。
人工智能技术涵盖面很广，需要很多新的技术支撑。中国工程院院士潘云鹤表示，人工智能将引导大数据、云计算等领域发展，对大数据、云计算产业都是利好。
人工智能有广阔的应用前景，特别是在制造业领域。潘云鹤表示，类人机器人是以前人工智能的主要发展方向，但是现在，对机械装备进行智能化升级，要比类人机器人产生的效用更大。所以，新一代人工智能的重要方向是自主的智能系统。目前中国企业还没有达到工业4.0的水平，而人工智能可以帮助企业实现智能制造。
人工智能的应用领域除了智能制造，还有很多其他领域。潘云鹤表示，在智能城市、智能经济、智能医疗、智能家居、智能驾驶等领域，人工智能都能渗透进去，特别是智能城市。现在我国政府在做经济调控、城市规划和布局时都需要有前瞻性的信息供参考。政府各种精确调控都需要依靠大数据、云计算和人工智能。
在国家布局方面，潘云鹤建议，应该与重大需求和已积累的发展成果相结合。地方政府要了解自身发展的方向，应用人工智能技术服务地方发展。潘云鹤认为，智能城市应是最先与人工智能结合起来的领域。此外，人工智能的发展也将推动芯片制造、集成电路的发展，带动其他更多产业发展。
显示技术发展迅速
中科院院士欧阳钟灿对显示技术有自己的见解。他表示，2010年前，我国平板显示制造市占率不到全球的5%，2011年，京东方在合肥量产我国第一条6代TFT―LCD生产线，打破了国外对我国高世代生产线的封锁。近几年我国大陆面板企业成长迅速，整体竞争力全面提升。
现在，显示技术向AMOLED（有机发光二极管）演进，技术和产品迭代的机遇和挑战来临。欧阳钟灿认为，在大尺寸AMOLED的研发上，我国与韩国处在同一起跑线。显示产业符合信息革命的特点，技术含量高，应用广泛，在信息技术中起到很大作用。手机、平板、电视、笔记本电脑等都需要平板显示。平板显示对中国从制造大国到制造强国的转变有重要作用。
目前行业的瓶颈在于AMOLED新型显示技术还不够成熟。AMOLED发展走向分为中小尺寸和大尺寸两个方向。中小尺寸AMOLED主要用于手机，大尺寸的主要用于电视。中小尺寸的AMOLED市场前景更加明朗。
除了显示屏外，我国在虚拟现实和增强虚拟现实领域也有可喜的进步。我国政府对虚拟现实技术研究的支持较早，也出现了一批很好的成果。例如浙江大学在毛发、流体等复杂图形渲染方面取得突出成就；北京理工大学研发的增强现实透视眼镜在不少指标上处于国际领先地位；北京航空航天大学把虚拟现实技术成功应用于国家大型活动（北京奥运会等）等领域。我国还出现了一批主营虚拟现实技术或产品的上市公司，如四川川大智胜软件股份有限公司、歌尔股份有限公司等。
对于企业来说，进入这个行业面对的挑战很多。北京理工大学教授王涌天认为，小企业面临的是生存问题，没有自己的核心技术是不行的。大企业，例如联想、阿里、华为、中兴等都进入了这个领域，他们的投资有比较清晰的战略布局。虽然目前虚拟现实技术大面积推广仍然面临一些问题，比如，浸没式头盔容易产生眩晕感，增强现实的透视眼镜不够轻便，电池续航能力不足，交互体验不好等。但是，随着上述这些大型企业持续增加投入，进行开发研究，上述问题或许在不久的将来都能够得到完满解决。
此外，虚拟现实技术应该实行差异化发展，很多地方政府支持发展虚拟现实产业的热情很高，但要避免重复投资，要有侧重点地发展，比如有些地方政府可以扶持当地企业重点发展硬件，另外一些地方政府可以支持当地企业重点发展软件，其他一些地方政府可以支持企业将重点放在应用方面。
掌握核心技术
TCL集团董事长、CEO李东生在“两会”期间提交了题为《关于对半导体显示/芯片产业加大支持力度的建议》。他指出，半导体芯片和半导体显示产业是提振我国电子信息产业竞争力最重要的基础，建议国家采取切实有效的综合措施支持这些产业的发展。
李东生表示，中国已经成为全球电子信息产业中一支蓬勃崛起的力量，正在从跟随者变成领先者。但是中国企业进入电子信息核心基础领域比较晚，目前还面临较大的挑战和压力。
他认为，企业是工业项目投资的主体，企业应承担主要的责任。由于电子信息核心基础产业投资大、见效慢、折旧费用高，希望政府在项目的资金投入和政策上应给予充足支持，给企业带来很实在的帮助，尤其是地方政府要在税收等政策上给予支持。
除了半导体行业，中国还需要在其他领域进一步掌握核心技术和话语权，通信行业尤为如此。
5G时代是什么样？每个人都会有自己的憧憬。中国电信湖南公司总经理廖仁斌始终如一地认为，中国需要掌握5G核心技术。中国3G的TD-SCDMA成为全球三大3G标准之一，4G的TD-LTE成为全球两大4G标准之一，这些事件使中国在全球通信市场的专利话语权不断提升。中国积极参与国际标准制定，甚至成为标准的主导者之一，迅速增强了中国通信产业的综合实力。
在推进5G商用化的过程中，中国政府支持产业界成立了IMT―2020（5G）推进组，协同开展5G研发和国际合作，与欧盟、美国等国家和地区建立广泛的合作机制。
值得一提的是，谈到物联网就不得不提到窄带物联网（NB―IoT）。廖仁斌表示，NB―IoT的特点是广覆盖、大连接、低功耗。这个低功耗是现在手机移动通信不可比拟的，NB―IoT终端不用的时候几乎处于休眠状态，同时又能长时间连接网络。
中国电信在NB―IoT上已展开布局。到2017年上半年，中国电信将会完成全网覆盖800MHz频段，并同步升级支持NB―IoT。该频段主要用来建设800MHzLTE网络和800MHz的NB―IoT网络。800MHz及以下频段具备功耗低、覆盖强、穿透力强等优势，能够满足NB-IoT网络的需求。他呼吁国家加大力度支持电信企业对800MHz及以下频段网络的建设工作，推动物联网产业发展。
允许共享经济在发展中试错
共享经济发展迅速，共享经济也成为“两会”期间代表委员们热议的话题之一。
近两年，以共享单车为代表的共享单车解决了交通的最后一公里，也把我们这个传统自行车大国里自行车的功效发挥到极致。现在资本介入后，这个市场从表象上看有一点乱，有人开始提出怀疑。
但竞争的时候会出现杂乱无序的情况，例如投放量、投放区域能否合理安排等问题。与此同时，车子从十几万辆到几十万辆投下去之后，如果没有合理调配，在一个地方堆积又对当地的社会管理提出了极大挑战。
针对这些发展中不断出现的问题，政府该怎么办？
上海市经济和信息化委员会副主任傅新华表示：“一是政府要介入，介入不是管制，是根据竞争和应用过程中出现的尖锐矛盾，与企业充分沟通，共同研究找出办法，引导企业健康发展、疏解存在的问题。二是政府要守住安全有序的底。政府要提醒运营企业承担社会责任。此外，政府还要要求企业在运营的同时保证城市交通和城市管理的基本有序，要求企业加强对大数据的研究和分析，计算出车辆在一个地方投放的数量是否合理。而政府则要尽可能提供合理的资源，完善必要的基础设施建设，支持共享单车在安全可控的情况下快速发展。”
共享单车资本介入后的发展，会有多种模式和竞争，但不管资本的力量一开始有多强大，最后以什么样的方式能够胜出，生存下来，这都要与我国的国情和经济发展规律相适合。
人工智能培训总结范文第10篇
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）.