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  • 从理论到实践:AI博导如何点燃对人工智能的热情 (从理论到实践的标志性事件)

    人工智能 (AI) 已成为当今世界最激动人心的领域之一,为人们提供了改变各个行业乃至人类本身生活的机会。但对于那些希望在这个领域取得成功的人来说,点燃对 AI 的热情至关重要。

    人工智能博士 (AI PhD) 作为该领域的主要思想领袖,在激发学生对 AI 的热情方面发挥着至关重要的作用。他们深入了解 AI 的理论和实践方面,能够以一种引人入胜且易于理解的方式传授知识。

    从理论到实践的标志性事件

    以下是 AI 博士如何成功点燃学生对 AI 热情的几个标志性事件:

    1. 激发好奇心: AI 博士能够激发学生对 AI 潜在能力的好奇心,展示它在解决现实世界问题的巨大潜力。
    2. 提供实际经验: 通过动手项目和研究机会,AI 博士使学生能够运用理论知识,并体验 AI 在实践中的运作方式。
    3. 培养批判性思维: AI 博士培养学生批判性地思考 AI 的伦理和社会影响,鼓励他们形成自己的观点并为该领域的未来做出贡献。

    如何在课堂上提供与人工智能相关的学习内容?

    在课堂上提供与人工智能(AI)相关的学习内容是一个多维度的任务,需要结合理论教学、实践操作和对未来趋势的展望。

    以下是一些步骤和方法,用于在课堂上有效地提供AI教育:基础理论教育:首先,为学生提供人工智能的基础理论知识,包括机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理等基本概念。

    可以通过讲座、教科书、在线课程和视频来介绍这些概念。

    历史和发展:讲解AI的历史背景,从早期的符号主义学习到现在的深度学习,以及AI技术的重要里程碑和未来发展趋势。

    这有助于学生理解AI的发展脉络。

    案例研究:通过分析真实世界中的AI应用案例,让学生了解AI技术如何解决实际问题。

    例如,可以讨论自动驾驶汽车、智能助手、医疗诊断系统等。

    实践操作:提供实验室或计算机实验室资源,让学生亲自动手实践AI编程和项目。

    可以使用Python等编程语言,结合TensorFlow、PyTorch等框架进行实践。

    跨学科整合:AI是一个跨学科领域,涉及计算机科学、数学、统计学、认知科学等多个学科。

    在教学中应该强调这些学科之间的联系,鼓励学生从不同角度理解AI。

    伦理和社会影响:讨论AI技术的伦理问题和社会影响,如隐私保护、自动化带来的就业问题、算法偏见等。

    这有助于学生形成全面的视角。

    创新和创业:鼓励学生思考如何将AI技术应用于创新和创业。

    可以组织研讨会、黑客松等活动,激发学生的创造力。

    专家讲座和研讨会:邀请AI领域的专家和从业者来校进行讲座和研讨,为学生提供最前沿的信息和职业发展的建议。

    评估和反馈:通过作业、项目、考试等方式对学生的学习成果进行评估,并提供及时反馈,帮助学生不断进步。

    持续学习资源:提供在线资源、社区论坛、学术期刊等,鼓励学生在课堂之外继续学习和探索AI的最新发展。

    通过上述方法,教师可以在课堂上提供一个全面、互动和实践导向的AI学习环境,帮助学生建立扎实的知识基础,培养解决实际问题的能力,并激发他们对AI未来的兴趣和热情。

    人工智能结课论文

    “人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,对《人工智能》这门专业选修课程的教学 方法 进行了探索和总结。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关文章,欢迎阅读!

    人工智能结课论文篇一

    对《人工智能》专业选修课教学的几点体会

    摘要:“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,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》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。

    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,开课前给学生展示“机器人医疗服务”实验,通过该实验的展示,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.

    本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。

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    对人工智能的看法作文

    人工智能的出现,让我们对科学技术的看法产生了很大的改变,下面是我为你整理的对人工智能的看法作文,供大家阅览!

    关于人工智能的一些介绍与看法

    内容提要:人工智能是计算机科学的一个领域,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。它研究和应用的领域包括模式识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。

    一、人工智能概述

    “人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学术会议上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之越来越深入人心。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。

    通常,计算机的数学基础包括统计学,信息论和控制论,当然还包括一些非数学学科。长期的工作中,计算机往往只是始终如一的运用这些知识来进行工作,基本上只是依靠以前的“经验”。所谓人工智能,就是指能让计算机像人脑一样去工作,不仅仅是能够连续式学习,更要在工作的过程中,学会跳跃式学习,也就是能过像人类一样,获得顿悟或是灵感。一直以来,计算机通常只能靠经验来工作,很难会“顿悟”,也就是很难获得较大的技能提高。人类的实践过程同时包括经验和创造。这正是智能化工作者梦寐的东西。

    近几十年来,人工智能日益发展,技术日趋成熟,研究成果也日趋丰富。例如2013年,帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法,该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现,新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。

    二、人工智能的科学范畴

    现在,人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术,所以,人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域,也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”,因此,人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科,还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

    三、人工智能的研究内容

    人工智能的研究内容可以归纳为:搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建设、应用于工程等八个方面。从研究对象来说,人工智能涉及三个相对独立的域,即:(1)研究会读和说的计算机程序,也就是通常称为“自然语言处理”领域;(2)研制灵敏的机器,通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人,在活动时能识别不断改变的环境;(3)开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序,即专家系统。但是,从研究的性质来说,人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索.而工程研究则主要是

    设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是,这并不是说,它们彼此是独立的;相反,它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用,并具体地开发出产品。理论和工程研究之间的界限将会缩小,直至消失。

    四、人工智能的技术特征

    (1)具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。

    (2)知识表示能力。可以表示一些不精确的、模糊的知识(适合表示多媒体数据)。

    (3)一定的推理功能。可以从给定的实事、前提中找出答案、发现知识。

    (4)抽象功能。抽象用以区分重要与非重要的特征,借助抽象功能可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来,使处理变得更有效、更灵活。对用户来说,往往只需要叙述“是什么问题”,“要做什么”,而把“怎么做”留给智能程序来完成。

    (5)语音识别功能及模糊信息处理能力。有处理不精确和模糊信息的能力。

    五、人工智能的发展阶段

    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。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。

    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,1969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1982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。

    从理论到实践的标志性事件

    第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展。 1987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。

    六、人工智能的应用领域

    1.在管理系统中的应用

    (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。

    (2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。

    2.在工程领域的应用

    (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

    (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

    3.在技术研究中的应用

    (1)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;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

    (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

    七、人工智能的发展方向

    1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。

    2.智能信息检索技术的飞速发展。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。(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。

    是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。

    八、强弱对比

    1.强人工智能:强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。强人工智能可以有两类:(1)类人的人工智能,即机器的思考和推理就像人的思维一样。(2)非类人的人工智能,即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识,使用和人完全不一样的推理方式。

    2.弱人工智能:弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。

    主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

    结论与看法:

    人工智能的研究内容与应用领域之广,决定了人工智能在将来的各个工作领域得到大展手脚的机会,是未来社会发展的趋势。为此,需要我们一代代人去为之努力奋斗。不仅要在弱人工智能上取得突破,更要努力在强人工智能上做出一些较大的进取。对于人工智能,现在与将来同样会有很多人为之付出或多或少的精力,为了更加美好的明天。期待着将来人工智能能更好地融入到社会的各个方面,造福于人类。

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