人工智能导论第六章论文答辩

是的，还是写论文。根据教育部最新规定，结合全国各大高校实际情况，人工智能导论课程期末考试还是写论文，因为这样可以考核学生这一年的理论知识

第一：研究过程的连续性和科学性，一定要把握住这些专业特征 。第二：数据支撑 ，一定要注重数据的来源渠道合理且具有一定的权威性。 第三：注重新技术的阐述，很多专业对于新技术还是非常敏感的 。

人工智能是涉及信息论、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。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。 对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。 “强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，

人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用, 主要涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学等学科研究范畴 :自然语言处理，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定行的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 模糊集理论等建议学下本科在去看研究生课程 磨刀不误砍柴工啊！基础打牢了就不会是天书了！参考书：《人工智能技术导论》（第二版），廉师友，西安电子科技大学出版社，；《人工智能导论》，林尧瑞、马少平，清华大学出版社，；《人工智能基础》，邵军力、张景、魏长华，电子工业出版社，。

大的方向就是好好学习吧，没有捷径的！

就是大致说明此次研究的整个历程，使用了哪些方法，包括定量分析法和定性分析法。

作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从本科教育的人才培养目标来看，本科教育以培养具备初步科研能力的应用型人才为主，而且从当前本科教育的发展趋势来看，普通本科教育更注重学生实践能力的培养，实践课程的比例也有所提升，所以当前本科毕业论文和答辩过程中，实践往往是作为一个考察的重点而出现的。

在毕业论文答辩过程中，关于研究过程的论述是一个主线，而研究方法则是研究过程的一个重要组成部分，对于本科生而言，在阐述研究过程和方法的时候，要注意以下几个内容：

第一：研究过程的连续性和科学性。

研究过程涉及到问题的提出、分析、解决等步骤，这一步骤要阐述完整，同时在每个阶段要有比较明确的结果，同时要有一定的佐证，这个过程要注重与导师的交流，同时也要有自己的想法。不同专业的研究过程和方法往往都具有一定的专业特征，一定要把握住这些专业特征，这一点是非常重要的。

第二：数据支撑。

研究过程和方法是否合理，一个重要的依据就是数据，数据要尽量丰富、完善和准确，出现在毕业论文中的数据，一定要力求准确，如果是引用的数据，一定要注重数据的来源渠道合理且具有一定的权威性。

第三：注重新技术的阐述。

本科教育对于学生创新能力的要求并不高，但是很多专业对于新技术还是非常敏感的，尤其是工科专业，采用新技术往往会带来更多新的收获，也会容易引起导师的关注。

最后，毕业论文答辩一定要做好充分的准备，也要注意对答辩时间的把握。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。