国际学术会议是一种学术影响度较高的会议，它具有国际性、权威性、高知识性、高互动性等特点，其参会者一般为科学家、学者、教师等。具有高学历的研究人员把它作为一种科研学术的交流方式，够为科研成果的发表和对科研学术论文的研讨提供一种途径 ；同时也能促进科研学术理论水平的提高。针对自然语言处理方向比较重要的几个会议有：ACL、EMNLP、NACAL、CoNLL、IJCNLP、CoNLL、IJCNLP、COLING、ICLR、AAAI、NLPCC等
会议链接地址： ACL 它是自然语言处理与计算语言学领域 最高级别 的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。主要涉及对话(Dialogue)、篇章(Discourse)、评测( Eval)、信息抽取( IE)、信息检索( IR)、语言生成(LanguageGen)、语言资源(LanguageRes)、机器翻译(MT)、多模态(Multimodal)音韵学/ 形态学( Phon/ Morph)、自动问答(QA)、语义(Semantics)、情感(Sentiment)、语音(Speech)、统计机器学习(Stat ML)、文摘(Summarisation)、句法(Syntax)等多个方面。 ACL 成立于1962年， 每年举办一次 。这个学会主办了 NLP/CL 领域最权威的国际会议，即ACL年会。1982年和1999年，ACL分别成立了欧洲分会（[EACL）和北美分会（NAACL）两个区域性分会。近年来，亚太地区在自然语言处理方面的研究进步显著，2018年7月15日，第56届ACL年会在澳大利亚墨尔本举行。开幕仪式上，ACL主席Marti Hearst正式宣布成立国际计算语言学学会亚太地区分会（ AACL ，The Asia-Pacific Chapter of Association for Computational Linguistics）。此次成立ACL亚太分会，将进一步促进亚太地区NLP相关技术和研究的发展。据悉，首届AACL会议预计在2020年举行，此后将每两年举行一次。
会议链接地址： EMNLP EMNLP涉及多个研究方向，其中包括：信息提取、信息检索和问答系统，语言和视觉，语言理论和心理语言学，机器学习，机器翻译和多语言，分割、标记和语法 分析，语义学，情感分析和观点挖掘，社交媒体和计算社交科学，口语处理，概述，生成，论述和对话，文本挖掘和自然语言分析。 EMNLP也是由ACL主办的，其中ACL学会下设多个特殊兴趣小组（Special Interest Groups )，SIGs聚集了NLP/CL不同子领域的学者，性质类似一个大学校园的兴趣社团。其中比较有名的诸如 SIGDAT（Special Interest Group on Linguistic Data & Corpus-based Approaches to Natural Language Processing）、SIGNLL（Special Interest Group on Natural Language Learning）等。这些 SIGs 也会召开一些国际学术会议，其中比较有名的就是 SIGDAT 组织的 EMNLP 和 SIGNLL 组织的 CoNLL（Conference on Computational Natural Language Learning）， 均为每年举办一次 。
会议链接地址： NACAL NACAL会议主要涉及对话，篇章，评测，信息抽取，信息检索，语言生成，语言资源，机器翻译，多模态，音韵学/ 形态学，自动问答，语义，情感，语音，统计机器学习，文摘，句法等多个方面。 NACAL是 ACL 的的北美分会，当然也是由 ACL 主办。这里把 NAACL 单独列出来是因为相比于 ACL 的欧洲分会 EACL（之前是 每三年举办一次 ，过去存在感不太强，据说从2020年开始将改为每年举办，相信会逐渐被大家重视起来），NAACL 是 每年举办一次 ，就目前而言，大家对它的认可度比 EACL 高。ACL、EMNLP、NAACL 均为每年举办一次。因为是同一学术组织举办，所以会有些有意思的潜规则。例如 ACL、EMNLP 会在各大洲轮流举办，而每当ACL在北美举办时，当年NAACL就停办一次（同理，当ACL在欧洲举办时，当年EACL就停办一次）。
会议链接地址： CoNLL SIGDAT 组织的 EMNLP 和 SIGNLL 组织的 CoNLL（ Conference on Computational Natural Language Learning），均为每年举办一次。其中CoNLL的主要涉及的方向有：对话与互动系统、信息提取、信息检索，问题回答、从认知角度研究学习方法(如机器学习、生物启发、主动学习、混合模型)、语言模型、分割、词汇语义和成分语义、语言理论与资源、用于NLP的机器学习、机器翻译、语言学中的归纳法和类比法、词法分析、词性标注和序列标注等。
会议链接地址： COLING COLING会议主要涵盖的方向有：信息提取、信息检索和问答系统；机器学习；机器翻译；分割、标记和语法 分析；语义学；情感分析和观点挖掘；社交媒体和计算社交科 学；口语处理；对话生成；文本挖掘等。 COLING 全称 International Conference on Computational Linguistics，1965年开办，它是由老牌 NLP/CL 学术组织 ICCL(The International Committee on Computational Linguistics) 组织的， 每两年举办一次 。不过可能由于不是每年举行，感觉最近几次会议的质量起伏比较大，从认可度上也确有被EMNLP赶超的趋势。
会议链接地址： ICLR ICLR主要发表深度学习各方面的前沿研究，其中涵盖人工智能、统计学和数据科学以及机器视觉、计算生物学、语音识别、文本理解、游戏和机器人等重要应用领域。 ICLR由Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 等大牛发起，会议开创了公开评议机制（open review），但在今年取消了公开评议，改为双盲评审。它是一个很年轻的会议，今年举办到第6届，但已经成为深度学习领域不容忽视的重要会议，甚至有深度学习顶会“无冕之王”之称。ICLR也是世界上发展最快的人工智能会议之一，今年将有4000多名参会者。
会议链接地址： AAAI AAAI是人工智能领域的主要学术会议，由美国人工智能促进协会主办。AAAI 成立于 1979 年，最初名为 “美国人工智能协会” （American Association for Artificial Intelligence），2007 年才正式更名为 “人工智能促进协会”（Association for the Advancement of Artificial Intelligence ）。致力于促进对思维和智能行为机制及其在机器中的体现的科学理解。AAAI旨在促进人工智能的研究和负责任的使用。AAAI还旨在提高公众对人工智能的理解，改善人工智能从业者的教学和培训，并就当前人工智能发展的重要性和潜力以及未来方向为研究规划者和资助者提供指导 近年的 AAAI 会议不乏中国学者的身影，据统计 AAAI 2018 接收的 910 多篇论文中有1/3以上一作是华人名字。此外，2019 年 AAAI 程序主席是南京大学周志华教授，另一位程序主席是密歇根大学教授 Pascal Van Hentenryck。
会议链接地址： NLPCC NLPCC主要涉及的方向有：分词和命名实体识别、句法分析、语义分析、语篇分析、面向少数民族和低资源语言的NLP、自然语言处理的应用、数字出版、文档工程、OCR和字体计算、用于移动计算的NLP、机器翻译和多语言信息访问、NLP的机器学习、Web/文本挖掘与大数据、信息检索与提取、知识表示与获取、个性化与推荐、用于搜索和广告的NLP等 作为自然语言处理和汉语计算领域的国际领先会议，NLPCC最近被CCF确认为C类会议。它为来自学术界、工业界和政府的研究人员和实践者提供了一个主要论坛，以分享他们的想法、研究成果和经验，并促进他们在该领域的研究和技术创新。NLPCC历届会议分别在北京(2012)、重庆(2013)、深圳(2014)、南昌(2015)、昆明(2016)、大连(2017)、呼和浩特(2018)、甘肃（2019）成功举办。
ACL、EMNLP、NAACL 和 COLING 可以说是 NLP 领域的四大顶会。其中 ACL、EMNLP、NAACL都是一家的（均由 ACL 举办）。ACL 、AAAI是 CCF 推荐A类国际学术会议，EMNLP 和 COLING 是B类，NAACL 、CoNLL、NLPCC则是C类。
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孤立森林算法是一种适用于连续数据的无监督异常检测方法，由南京大学周志华教授等人于2008年首次提出，之后又于2012年提出了改进版本。与其他异常检测算法通过距离，密度等量化指标来刻画样本间的疏离程度不同，孤立森林算法通过对样本点的孤立来检测异常值。具体来说，该算法利用一种名为孤立树 的二叉搜索树结构来孤立样本。由于异常值的数量较少且与大部分样本的疏离性，因此，异常值会被更早的孤立出来，也即异常值会距离 的根节点更近，而正常值则会距离根节点有更远的距离。此外，相较于LOF，K-means等传统算法，孤立森林算法对高纬数据有较好的鲁棒性。
我们先给出孤立树(Isolation Tree)和样本点 在孤立树中的路径长度 的定义
孤立树 ：若 为孤立树的一个节点， 存在两种情况：没有子节点的外部节点，有两个子节点 和一个test的内部节点。在 的test由一个属性 和一个分割点 组成， 的点属于 ,反之属于 。
样本点 在孤立树中的路径长度 :样本点 从 的根节点到叶子节点经过的边的数量
从下图我们可以直观的看到，相对更异常的 只需要4次切割就从整体中被分离出来，而更加正常的 点经过了11次分割才从整体中分离出来。这也体现了孤立森林算法的基本思想。(ps:图片来自原论文)
下面，我们来详细介绍孤立森林算法。该算法大致可以分为两个阶段，第一个阶段我们需要训练出 颗孤立树，组成孤立森林。随后我们将每个样本点带入森林中的每棵孤立树，计算平均高度，之后再计算每个样本点的异常值分数。
Step1: 为给定数据集, ,从 中随机抽取 个样本点构成 的子集 放入根节点。 Step2:从 个维度中随机指定一个维度 ，在当前数据中随机产生一个切割点 ， 。 Step3:此切割点 生成了一个超平面，将当前数据空间划分为两个子空间：指定维度小于p的样本点放入左子节点，大于或等于p的放入右子节点。 Step4:递归Step2和Step3，直至所有的叶子节点都只有一个样本点或者孤立树 已经达到指定的高度。 Step5:循环Step1至Step4，直至生成 个孤立树
第二阶段： Step1: 对于每一个数据点 ,令其遍历每一颗孤立树 ,计算点 在森林中的平均高度 ,对所有点的平均高度做归一化处理。异常值分数的计算公式如下所示： 其中，
参考：
作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，人工智能专业属于计算机大类专业之一，虽然是新兴专业，但是由于当前人工智能领域的发展前景比较广阔，同时一系列人工智能技术也进入到了落地应用的阶段，所以当前人工智能专业也是热点专业之一。
人工智能专业有三个特点，其一是多学科交叉，涉及到计算机、数学、控制学、经济学、神经学、语言学等诸多学科，因此整体的知识量还是比较大的，其二是学习难度较大，人工智能本身的知识体系尚处在完善当中，很多领域还有待突破，其三是实践场景要求高。
基于这三个特点，要想在本科阶段有较好的学习效果，要有针对性的解决方案。针对于多学科交叉的情况，在大一期间一定要多做加法，尤其要重视编程语言的学习，基于编程语言来打开计算机技术大门，进而学习机器学习，而机器学习则被称为是打开人工智能技术大门的钥匙。
其三是要重视为自己营造一个较好的交流和实践场景，这对于学习效果有较大的影响，建议在大一、大二期间积极参加人工智能相关的课题组。在选择课题组的时候，要考虑到自己的兴趣爱好、课题周期、实践资源等因素，从这个角度来看，学校的科研资源对于人工智能专业的同学有较大的影响。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
很荣幸曾经参加过一次江苏省人工智能论坛，论坛上认真聆听了行业大佬周志华教授的报告，受益匪浅，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京大学人工智能学院院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。
首先是基础数学部分：
数学分析、高等数学、高等代数、概率论与数理统计、最优化方法、数理逻辑。
其次是学科基础课程：
人工智能导引、数据结构与算法分析、程序设计基础、人工智能程序设计、机器学习导论、知识表示与处理、模式识别与计算机视觉、自然语言处理、数字系统设计基础、操作系统。
专业方向课程：
泛函分析、数字信号处理、高级机器学习、计算方法、控制理论方法、机器人学导论、多智能体系统、分布式与并行计算。
专业选修课课程：
数学建模、矩阵计算、随机过程、组合数学。博弈论及其应用、时间序列分析、编译原理、随机算法、数据库概论。
这是南京大学人工智能学院本科生四年的课程安排，看起来课程非常多，但这是一个培养体系，现在国内只有南京大学针对人工智能专业开设了如此系统的培养方案，专业涉及人工智能的各个领域方向。学生可以根据自己的兴趣爱好，选择想要学习的领域方向。
如果你已经毕业，想要转行从事人工智能行业，那么下面这套课程可能比较适合你：
1.莫烦python教程（百度可搜）： 莫烦python有很多专栏，可以学习到python基础、以及人工智能相关的软件框架教程，包括相关人工智能相关的一些实战小项目。
2.吴恩达机器学习（网易云课堂）： 人工智能机器学习理论部分，非常适合零基础的小白学习
3.吴恩达卷积神经网络（网易云课堂）： 人工智能深度学习理论部分，非常适合零基础的小白学习
4.李飞飞CS231n（网易云课堂）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。
5.吴恩达cs229（blibli）： 人工智能深度学习和机器学习理论，适合有一定基础的学习者。
这些基础课程学会了，可能就算是跨入了半个门槛，当然面试的时候还欠缺实战经验，于是你可以去kaggle或者天池参加一些比赛，有了这些比赛经验，简历上也算是多了一块实战经验，增加了你的面试成功率。最后，不要参加什么培训机构区培训，既花钱又学不到什么东西，最后毕业还会给你简历造假，得不偿失，我给你推荐的这些课程绝对比市面上99.99%的培训机构课程靠谱！
接下来文章会侧重在以下几方面
1、零基础如何进行人工智能的自学（以找工作为目的），包括路径规划，怎么学等等。
2、我的个人感悟，关于转行、工作、创业、希望能给大家一些启发。
3、好的学习资源分享
先说一下个人背景，一本，经济学毕业，上学时从未学过编程。我这里指的零基础指的是，没有编程基础、没有数学基础（数学需要一些基本的，如果没有，后续也会帮助大家的）。
刚毕业第一年时，迷茫，不知道做什么。
第一阶段：边工作边自学爬虫，失败
毕业一年后，觉得编程可能是自己想要的，所以开始自学编程。
最开始学的是爬虫，python语言。每天学6个小时，一周五到六天。学了4个月后，去面了五六家企业，没有成功。原因是爬虫的知识够，可是计算机的基础太薄弱。什么算法、计算机网络这些，统统没学。因为我当时是完全自学，没有人带，导致我也不知道要学这些。第一阶段，失败，说实话，有点气馁，那可是每天没日没夜的学习啊，最后却换来一场空。可是生活还得继续，怨天尤人有什么用。
第二阶段：边工作边自学人工智能，成功
面试失败后，考虑了要把编程基础学一下再去面试，还是学点别的。我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。好了，又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多时候也是边学边做，打打杂。
其实我说的很简单很轻松的样子，但其中的艰辛只有自己是最清楚。所以我很希望通过我未来经验学习的分享，帮助大家少走一些弯路。
第三阶段：自己干
现在，已从公司辞职，自己开发网站，做社群，开网店。就是觉得，其实编程也只是我的一个工具，这个人就是比较喜欢自己做点事情，编程挺累的，哈哈哈。如果大家有什么合作的好点子，也欢迎随时来找我哦。
十问十答：
1、零基础转行学编程可以吗？可以，要做好吃苦的准备。学习是个漫长的过程，你上班的话，能否保证一定时间的学习呢，这个是你要问自己的。我也是边工作边学习，不同的是，我工作很清闲，所以我基本可以在上班时间学习。如果你还在上学，恭喜你这是你最好的机会了。
2、该自学还是去培训班？我觉得自学就够了，培训班真是又贵又水。这是我进过培训班的朋友告诉我的。其实你工作之后会发现，很多东西都是要自学的。如果你连自学都没办法自学的话，你又怎么能工作。而且，自学的效率会更高，当然前提是路径不能错。
3、转行编程，就业率怎么样？说实话，如果你不是编程出身的，要转行编程其实是比较难的，毕竟人家4年的正统学习不是白学的。但这不意味着就没办法。找准目标，规划好路径，学习最必要的知识，这样就有机会。但是，请做好学完仍找不到工作的心理准备。
4、最理想的自学环境是怎么样的？清晰的学习路径+自学+交流讨论的环境+有人指导
5、人工智能零基础可以学吗？可以，但是比一般转行编程的要难，因为要自学的东西更多，要求的门槛也会更高。这个后续会着重讲到。
6、学人工智能需要数学吗？不要因为数学而望而切步，数学是需要的，但没有要求的高不可攀，通过必要的学习，是可以达到入门水准的。
7、以前没接触过编程，怎么办？可以学习python，这真的是一门对零基础的人来说很友好的语言了，其他的我不懂。
8、一般转行编程的周期要多久？按我跟我周边朋友的经验来看。一周5-6天，一天6小时学习时间，4-7个月，这应该是比较正常的。
9、我是怎么坚持下来的？期间有很多次想要放弃，有的时候是真的看不懂，也没人教，纯自学，安装个工具有什么时候就要安装半天，不多说，都是泪啊。你的欲望有多强烈，就能有多坚持。
10、现在学编程还来得及吗？永远都来得及，学编程不一定是为了好工作，它更是一个全新的世界，你会发现很多对自己有帮助的东西。就算以后你不做这个，我相信这个学习的过程也会有所收获。
这是我之后会写的文章的大概目录，大家可以参考一下。
以下系列是暂定的，一篇文章可能会写成好几篇。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。并不简单，但努力就有可能。网上的教程我看了很多，路径大部分都没有错。只是我觉得第一，太贵，明明网上有很多免费的更好的资源。第二，练习的量远远不够达到能去找工作的标准。
目录：
零基础自学人工智能系列（1）：机器学习的最佳学习路径规划（亲身经验）
零基础自学人工智能系列（2）：机器学习的知识准备（数学与python，附学习资源）
零基础自学人工智能系列（3）：机器学习的知识准备（数学篇详解）
零基础自学人工智能系列（4）：机器学习的知识准备（python篇详解）
零基础自学人工智能系列（5）：机器学习的理论学习规划（附资源）
零基础自学人工智能系列（6）：深度学习的理论学习规划（附资源）
零基础自学人工智能系列（7）：机器学习的实战操作（附资源和代码）
零基础自学人工智能系列（8）：深度学习的实战操作（附资源和代码）
零基础自学人工智能系列（9）：找工作篇，需加强的部分（类似数据结构与算法）
最后，我希望我能给大家树立一些信心。不管你现在处于什么水平，只要肯努力，什么都有可能的。
首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
1、学习并掌握一些数学知识
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础
概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路
有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。
2、掌握经典机器学习理论和算法
如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，我简单地总结如下：
1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法（OrdinaryLeast Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（MultivariateAdaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing）；
2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ），以及自组织映射算法（Self-Organizing Map ， SOM）；
3) 基于正则化方法：常见的算法包括：Ridge Regression， Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO），以及弹性网络（Elastic Net）；
4) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树（ClassificationAnd Regression Tree， CART）， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林（Random Forest）， 多元自适应回归样条（MARS）以及梯度推进机（Gradient Boosting Machine， GBM）；
5) 基于贝叶斯方法：常见算法包括：朴素贝叶斯算法，平均单依赖估计（AveragedOne-Dependence Estimators， AODE），以及Bayesian Belief Network（BBN）；
6) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机（SupportVector Machine， SVM）， 径向基函数（Radial Basis Function ，RBF)， 以及线性判别分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等；
7) 聚类算法：常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）；
8) 基于关联规则学习：常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等；
9) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（PerceptronNeural Network）, 反向传递（Back Propagation）， Hopfield网络，自组织映射（Self-OrganizingMap, SOM）。学习矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）；
10) 深度学习：常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（RestrictedBoltzmann Machine， RBN）， Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network）, 堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）；
11) 降低维度的算法：常见的算法包括主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA），偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression，PLS）， Sammon映射，多维尺度（Multi-Dimensional Scaling, MDS）, 投影追踪（ProjectionPursuit）等；
12) 集成算法：常见的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging），AdaBoost，堆叠泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推进机（GradientBoosting Machine, GBM），随机森林（Random Forest）。
3、掌握一种编程工具，比如Python
一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑；另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。
4、了解行业最新动态和研究成果，比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。
5、买一个GPU，找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。
6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去
人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。
再回答第二个问题，人工智能到底是不是一项技术？
根据百度百科给的定义，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
百度百科关于人工智能的定义详解中说道：人工智能是计算机的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为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。
综上，从定义上讲，人工智能是一项技术。
希望能帮到你。
人工智能需要学习的主要内容包括：数学基础课学科基础课，包括程序设计基础、数据结构、人工智能导论、计算机原理、 数字电路 、系统控制等；专业选修课，比如 神经网络 、深度学习以及认知科学、神经科学、计算金融、计算生物学、计算语言学等交叉课程。
一、人工智能专业学什么
1.认知与神经科学课程群
具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程
2.人工智能伦理课程群
具体课程：《人工智能、 社会 与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》
3.科学和工程课程群
新一代人工智能的发展需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的实验科学家和理论科学家的共同努力，寻找人工智能的突破点，同时必须要以严谨的态度进行科学研究，让人工智能学科走在正确、 健康 的发展道路上。
4.先进机器人学课程群
具体课程：《先进机器人控制》、《认知机器人》、,《机器人规划与学习》、《仿生机器人》
5.人工智能平台与工具课程群
具体课程：《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《 游戏 设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》。
6.人工智能核心课程群
具体课程：《人工智能的现代方法I》《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。
二、人工智能专业培养目标及要求
以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
探索 实践适合中国高等人工智能人才培养的教学内容和教学方法，培养中国人工智能产业的应用型人才。
三、人工智能专业简介
人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。
2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门。
人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。
首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。
然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。
最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。
人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。
，首先呢，如果你是在校大学生，想要以后从事人工智能专业相关工作，我这里给你分享下 南京大学人工智能学院院长周志华教授 曾经在论坛上分享的南京大学人工智能专业本科生教育培养大纲的相关课程。
首先是基础数学部分：
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。
新闻学虽然已是一级学科,但它语言文学的性质没有变。目前,我国学科分类仍将它归入文学门类,被视为人文科学。下面是我为大家整理的新闻学论文，供大家参考。
一：体育新闻传播手机媒体影响思考
摘要：进入21世纪，随着时代和经济的发展，手机已经成为人们必不可少的通讯工具。而技术的进步让手机的功能不断增加，除去发简讯、打电话等基本功能外，手机的功能更加趋向于娱乐化。手机媒体已经成为人们获取资讯的重要渠道。手机媒体发展初期就与体育结下了不解之缘，21世纪初，中国人民为之骄傲、兴奋的一件事——申奥成功，北京成为举办第29届奥运会的城市，手机媒体作为新兴的传播工具，在第一时间将此讯息带到了中国人的耳边。
关键词：手机媒体;体育新闻;传播;影响
一、前言
如今社会资讯高速发展，人们获取资讯的渠道也越来越多、越来越便捷。手机媒体作为一种新兴的传播媒介，较之报纸、广播、电视、网路等其他媒体，具有互动性强、资讯源内容多样、传播与更新速度快、传播形式多样等特征。随着人们生活节奏的加快、时间观念的增强，手机媒体的便携性打破了地域、时间的限制，使人们能随时随地接收具有文字、图片、声音、视讯的新闻，从而越来越受到人们的青睐。手机媒体的广泛使用给体育新闻传播带来了极大的影响，下面对此进行深入分析。
二、手机媒体与体育新闻传播
一手机媒体化
据中国网际网路络资讯中心释出的《第27次中国网际网路络发展状况统计报告》显示，截止到2010年12月底，我国手机网民规模达3.03亿。另据中国经济新闻网报道，截至2014年，全国行动电话使用者达12.8亿，普及率为94.5%，手机使用者的增加大大促进了手机媒体的发展。例如，就当代大学生而言，手机已经成为他们生活中必不可少的一部分，一天有70%的时间都在使用手机。大学生基本都通过手机来获取外界资讯，每天在手机上浏览新闻、看视讯、收看直播、关注微博等，一步一步地成为“手机党”、“低头族”，这些调查研究表明手机已经高度媒体化。
二手机媒体与体育新闻传播特性相契合
手机媒体打破了时间、地域的限制，有着传播与更新速度快的优点，并且体育新闻的时效性正好与手机媒体的特征相契合。由于体育具有竞技性质，人们往往希望能在第一时间观看到体育比赛。但由于生活节奏的加快，人们往往不能守在电视、电脑前观看体育比赛。手机媒体的发展打破了这一限制，现在一个NBA球迷如果要选择观看一场NBA篮球常规比赛，更多地会选择开启手机，登入新浪、风云直播等网路平台观看比赛，真正坐在电视机前观看比赛的观众已经不多了。手机媒体的便携、可移动性正好满足人们随时随地欣赏比赛的需求，手机媒体的时效性与体育新闻的时效性正好完美契合。
三、手机媒体对体育新闻传播的影响
一体育新闻语言的改变
体育运动本身具有专业性、竞技性等特征，对部分观众而言比较抽象，不容易理解。但随着北京奥运会的成功举办，我国的体育事业受到普遍关注，直接促进了体育新闻事业的蓬勃发展。体育新闻播报正逐渐以准确、简练、具体、快速、通俗易懂的方式来报道，更多地使用大家熟悉的语言来进行体育新闻传播。据笔者了解，在80年代，篮球赛的播报更多地存在于各个体育院校中，直到后来，各种篮球比赛正式进入电视直播，才慢慢地受到人们的关注。最开始，人们并不怎么了解篮球比赛的过程以及篮球比赛的规则。如今，由于手机媒体简洁易懂的播报方式和体育语言的通俗化，使篮球成为最受大众关注的体育运动专案之一。可见，这种新闻语言的改变造成的影响是巨大的。
二手机媒体提升舆论对体育新闻传播的影响力
手机媒体是一种开放的互动式传播，传播者与受众可以随时随地进行交流互动。使用者在收看体育节目的同时，可向平台传送自己的观点，与体育爱好者进行交流，特别是当下QQ、微信、部落格、微博的发展为体育爱好者提供了交流的平台。笔者作为一名资深的体育迷，经常在微博上与广大体育迷进行交流互动。每逢较大的体育赛事，微博首页会以最快的速度传播赛事情况，广大体育爱好者便能在第一时间与大家分享观赛体验。在激动的时刻表露喜悦，在沮丧的时刻发泄不满，在喜欢的运动员或球队输了的时刻吐槽，和大家分析失败原因，在支援的球队不负众望获得冠军的时刻分享欣慰和无比激动的心情。再加上如今体育直播、转播中，直播员为增加收视率，也会以有奖竞猜、上墙等形式，或者发表一些自己幽默的观点来达到互动效果，从而促进体育新闻的传播。
三手机媒体使新闻进入融合及整合式传播
随着移动互联时代的到来，传统新闻媒体与新兴媒体正在逐渐融合。中国手机网民的不断增加、新兴媒体的不断发展，使得很大一部分“手机党”、“低头党”通过手机媒体来获取新闻资讯。传统媒体在这一状况下，为了谋求发展不得不与手机媒体进行融合。例如，报纸行业。新兴媒体的发展给传统报纸行业带来的冲击是最大的，使用者能在各大手机新闻媒体上获取报纸上的各种资讯，这就使人们购买报纸的需求减少。为了寻求报纸业与手机媒体进行融合发展的整合式传播道路，手机报应运而生。
四、结语
手机媒体打破了时间和空间的限制，以传播速度快、方式灵活、内容丰富、更新速度快、互动性强的特点，逐渐成为人们获取资讯的主流方式。而随着人民生活水平的提高，大家在追求物质财富的同时，也更加注重体育锻炼和身体健康状况，体育新闻越来越受到大众的关注是必然趋势。在这一条件下，新兴媒体以自身优于传统媒体的特点，逐渐成为体育新闻传播的主流，在推动体育事业发展的同时，自身也在不断地发展。
参考档案：
[1]谭秀湖.手机媒体对体育新闻传播的影响[J].编辑学刊，201401：83-86.
[2]朱志锋.移动终端对体育新闻传播的影响[J].新闻战线，201505：203-204.
[3]吴红梅.手机媒体在体育新闻传播中的前景分析[J].新闻爱好者月刊，201022：33-34.
二：新媒体下新闻传播创新模式思考
摘要：新媒体时代的到来使我国的新闻传播模式发生了巨大的变化，新闻传播方式逐渐地变更、创新，让人民感受到了新闻的传播力量和亲民性。在新媒体时代背景下，我们只有紧跟时代潮流，改变原有的新闻传播模式，才会有效并优质地传播新闻，使新闻内容受到更多人的喜爱和支援。笔者对当前背景下的新闻传播模式进行分析探讨，提出新媒体时代下的新闻传播创新模式，拓宽新闻传播途径。
关键词：新媒体;新闻传播;创新模式
如今，电子科学技术高速发展，网路成了人与人交流必不可少的工具，许多人还会通过新媒体对新闻内容进行了解与传播，将重要事件或是舆论讯息传递给更多的人，这种方法相对于以往的纸质传播，广播等更为便捷。但是若想让新媒体时代背景下的新闻传播更加大众化及普遍化，就需要对新媒体进行了解，对新闻传播模式进行创新，使新闻能够及时有效地传播。
一、关于新媒体
一新媒体的特征
当前背景下的新媒体顺应了人们休闲娱乐的需求，人们不用通过大量的时间去完整的阅读资讯。在现代化的生活中，新媒体已经成为资讯传播的主要途径，随着生活节奏的逐渐加快，人们的休闲时间变得零碎，但新媒体可以满足人们的休闲需要，它可以使人们随时随地进行交流、娱乐。通过手机获取新闻资讯是最便捷的一种方式，如今网路资讯的划分越来越详细，人们关注的内容也越来越多样化，它满足了不同阶层，不同年龄段读者的心理需求。
二新媒体的优势
新媒体以“新”字作为代表，它与传统媒体有着很大的不同。首先，新媒体的优势在于它的传播速度快，资讯量较大，传播的内容更为丰富，实效性、储存性以及选择性都是最强的，它的语言要素多种多样，带给人们更多的新鲜感以及趣味性。其次，新媒体传播的途径较多，我们使用的QQ、微信、微博上每天都会更新讯息，人们再也不用守在电视机旁等待新闻了。最后，新媒体的互动性强，每条播出的新闻，人们都可以根据自己的理解，把自己想说的话写在新闻后的网友留言版块分享给更多的人。
二、新媒体时代背景下新闻传播的特点
一新闻的实效性增强
新媒体的主要特征及优势之一就是新闻的实效性增强。在以传统媒体为主要传播渠道的时代，人们获取资讯的主要途径是报纸，广播以及电视新闻，但报纸的出版或电视新闻的播出时间与人们收到资讯的时间存在差异，所以大多数人看到的新闻都是前一天发生的事情，也有一些人看到的新闻已经是经过处理的或是新闻事件得到了进一步发展，总体来说，报纸以及电视新闻的实效性相对较差。但是，在新媒体时代，人们可以通过各种装置连线到网际网路获取新闻资讯，从而可以获得实时释出的资讯，提高了新闻的实效性。
二新闻的互动性增强
在传统的新闻传播时代，新闻是单向传播的，不具有互动性，人们只作为新闻的接收者，没有办法对接收到的新闻进行评论。而随着时代的发展和电子科技产品的进步，新媒体时代背景下新闻的互动性得到了大幅度的增强。在很多新闻下，都留有大面积的空白处让人们进行留言点评，发表个人的观点和意见，让读者与读者进行互动，同时也让读者与撰稿人进行交流和沟通。这种新闻的互动性推动了正确观点的传播和整个社会正能量的传播，还进一步促进了社会的和谐发展。
三新闻传播的全媒体化
传统媒介传播的主要方式是文字、图片和声音，而在新媒体时代，新闻传播逐渐走向了全媒体化的发展方向，主要是通过传统的文字，图片和声音转化为视讯和影像呈现出来，这种新闻增加了趣味性，得到了更多人的关注，促进了新闻的广泛传播。随着时代的发展，手机、电脑等电子科技产品都成为了新闻传播的媒介，它们与传统的媒介方法相结合，丰富了人们的阅读形式，拓宽了人们的阅读渠道。
四新闻传播的全时性
在传统的媒介传播时代，新闻的传播具有一定的频次，人们无法随时随地接收到新闻内容，而在新媒体时代，新闻的传播具有全时性，任何地点发生的大大小小的新闻都会传播到网际网路上，人们可以第一时间了解到新闻内容，这也弥补了传统媒介时代新闻释出较慢，时间较长等缺陷。
三、新媒体时代下新闻传播创新模式
一将自媒体纳入新闻报道中
自媒体是指民众自己对于娱乐的追求，将自发拍摄的作品传到网路上，争取到较多的点选率和播放效果的微视讯，这也是当代背景下时代潮流的一种体现。在新闻报道中，可以通过自媒体的方式开设专门的板块，对有价值、有意义的新闻进行跟踪报道，也可以将这类新闻释出在其他相关板块，这样不仅可以提高新闻的价值和人们的关注度，还可以促进自媒体的蓬勃发展。
二报道有价值的新闻
在新媒体时代，新闻内容呈现出了同质化特点，为了使读者的反应更大，新闻的影响更大，部分新闻编辑开始使用某些手段将新闻内容夸张化，导致新闻内容严重失真，影响了新闻的健康发展。因此，如今新闻传播方式的创新要反其道而行，坚持报道的深入性以及真实性，给社会传递更多的真实新闻和正能量。记者在报道新闻的过程中，要注重了解新闻事件的整个经过，挖掘出新闻中最值得人们去思考的内容。
三新闻释出与读者的阅读习惯相契合
如今，社会朝着快节奏的发展方向不断迈进，新闻的释出量也逐渐增多，这给人们的阅读造成了一定的负担，人们寻找新闻变得困难，新闻的数量增多导致人们不能够了解所有新闻的内容，所以新闻的释出要与读者阅读习惯相契合，在释出新闻时，首先要对新闻进行分类，方便读者进行个性化的阅读;其次释出的新闻内容应简洁明了，让读者在第一时间了解新闻内容;最后在新闻的最底端要附上与上述新闻相关的新闻连结，为读者提供更多的方便。
四、总结
本文从三个方面探讨了新媒体时代下的新闻传播创新模式，这些传播模式将潜移默化地影响读者的阅读习惯，因此我们要对新媒体时代下的新闻传播模式和创新模式进行分析和探讨，只有不断地深入到新闻内容本身，不断地把握新媒体时代下新闻传播模式的特点，才能找到更具有创新性的新闻传播模式，才能使新闻传播效益更上一层楼。
参考文献：
[1]袁敬舒.新媒体时代下的新闻传播创新模式[J].新闻研究导刊，201505：57+144.
[2]高颖.新媒体时代下的新闻传播主体[J].西部广播电视，201517：20.
[3]杨东伶，徐文静.新媒体时代新闻传播理论的创新[J].新闻战线，201510：24-25.
《物理化学学报》刊载物理化学领域基础和应用研究类文章，面向化学专业高年级大学生、研究生和从事物理化学领域研究的科研人员。以促进学术交流和发展为已任，力图为物理化学领域的工作者提供一个交流的精神园地。
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初中化学论文-浅谈初中化学课堂教学模式的研究学校的教育活动有百分之九十的时间以课堂教学形式进行的，研究课堂教学模式是教育、教学必革的重要课题。初中化学是九年义务教育的一部分，必需推进素质教育，启迪学生的思维，培养学生能力，研究初中化学课堂教学模式是十分重要。一、研究课堂教学模式的必要性21世纪的教育，应该是素质教育，教育学生学会生存、学会学习、学会关心。化学教育不能仅仅局限于化学知识的传授，而应当成为关于化学的广泛应用及社会价值的教育，要主动地适应受教育者的兴趣和目的多样性的需要。特别是初中化学属于义务教育阶段，是化学基础教育阶段，不仅仅要关心提高化学课程的理论水平。学科知识体系等学术性问题，还要特别关注每天都会接触到诸多社会生活中的化学问题，如水、食物、环境保护、能源和材料、资源等。初三化学是起始学科，仅仅设一学年，受中考（含预选）时间、分数、学校的条件等多方面因素的影响，初中化学教学时间短、任务重、适应慢、难度大，教学效果不尽人意。研究初中化学课堂教学模式，精心设计和选用一定的教学模式，精心设计和选用一定的教学模式，有利发挥教师的创造性，调动学生学习的积极性，师生共同活动，完成教学任务。二、课堂教学模式我国关于课教学模式的说法大致有三种。第一属于方法范畴，认为教学模式就是教学方法，或是多种教学方法的综合;第二、教学模式是各种教学方法在具体时间、地点在具体时间、地点和条件下表现为不同的空间结构和时间序列，从而形成不同的教学模式；第三、教学模式是人们在一定教学思想指导下，对教学结构作出的主观选择。综合各种认识下，我们所要研究的教学模式是教学过程的结构，在教学理论指导下，根据教学目标设计教学环节，配有相应教学策略和教学措施，并将教学模式具体转化为初中化学课堂教学模式。三、课堂教学模式的基本结构课堂教学模式研究的框架和主要流程：教学理论教学目标教学模式教学策略教学评价1、教学理论和教学思想任何教学模式都有一定的教学理论或教学思想为依据。教学理论和教学思想决定了教学环节的选择和教学策略和运用，明确了教学评价的指向，可以认为教模式是教学理论的一种简化形成。2、教学目标教学目标是教学活动所要达到的标准。教学目标是教学模式构成的核心因素，它对教学策略、教学程序、教学评价等起着制约作用。正确地制约作用。正确地制定教学目标，首先要转变观念，增强改革意识，树立正确的人才观。教育学生成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义接班人；教育学生有社会责任感；教学学生人格健全、身心健康，有合作意识和合作能力；教学学生独立自主，具有创新意识和创新能力，成为学习的主人；教育学生热爱社会主义祖国、热爱自已国家和民族的文化传统。3、教学程序教学程序是教学活动环节的顺序结构，确定教学活动中教师和学生先做什么，后做什么，应该完成的各项教学任务。4、教学策略教学策略是教学活动中为教学服务并体现教学手段和方法的原则。教学策略确定了在教学活动中师生生活动的方式、方法、任务、地位、关系等。教学策略一般可分为教师的策略，学生的策略。教学策略一般可分为演绎推理、归纳推理、联想推理、类比迁移、分层递进、形象比喻、摹仿操作、自主探究、激发支机、师生合作等 5教学评价教学评价是教学活动效果的测量。教学评价是以教学为中心，依据教学程序、教学策略、教师素质、师生活动、教学效果等方面进行评价，既要评教、评学，又要评价对课堂教学模式的应用。介绍几种课堂教学模式I、引导------探究教学模式1、教学理论布鲁纳的发现法学习理论认为：认识是一个过程，而不是一种产品。奥苏贝尔的同化理论认为:学生认知结构中新旧知识的相互作用导致新旧知识的同化,不仅使新知识获得了意义，而且知识也因得到了修饰而获得新的意义。用引导------探究的方式教会学会学生学习2、功能目标培养实事求是的科学态度，发扬探究精神，激发创造能力和可持续发展能学力。培养学生学会查阅资料、分析资料、测定和处理数据的科学方法 3、教学程序课题兴趣----素材疑问----点拔、假设、验证----评论、结论4、教学策略教的策略是分层递进，学的策略是自主探究。5、教学评价内部动机：直接经验的获得；知识只结构的形成；思维能力的培养。II、辅导------自学教学模式1、教学理论现代教学论认为大脑的情感边缘系统部分是通向持久记忆的大门，激发情感，会把学到的东西溶入记忆中去。2、功能目标调控学习过程，达到有效学习；从感知、理解、识记等方面逐步得到发展，从而达到双基落实和知识技能的提高。3、教学程序主题情感----目标阅读思考----设疑讨论质疑----反馈讲评4、教学策略教的策略：创设情境、激活思维、组织讨论、评价激励；学的策略：知识编码、有效记忆、集体效应、创造思维。5、教学评价教学目标多元化、学生从“学会”到“会学”，学习结果的检测等。 合肥市初中义务教育化学课堂教学模式卡片 设计人：朱世贤学校：安农大附中 章节：第五章第四节《二氧化碳的实验室制法》一、理论依据：学生学习知识的过程遵循“由感性到理性、由表及里、由浅及深、由此及彼”这一规律。教学思想：1、“教学主导，学生主体。”2、遵人认识规律，根据所教班级学生年龄牲和知识水平等具体情况进行教学安排。二、功能目标：充分调动学生学习化学的积极性和主动性，发展学生智力，培养自学能力（阅读、观察、思维、想象以及化学实验操作） 三、实施条件：1、学生已经获得了氢气和氢气的实验室制法初步知识，有过动手做实验的初步实践；2、本节教材的写法采用的是计论模式，便于学生学生自学；3、本节课演示实验操作简单易行，所需仪器药品均为中学化学实验常用物品。四、教学程序：1〖复习〗讨论氧气和氢气实验定制取垢比较，挂出小黑板表格：（二氧化碳为后来拼续部分）填表过程中鼓励差生发言。浅谈初中化学课堂教学模式的研究合肥市教委教研室蒯世定学校的教育活动有百分之九十的时间以课堂教学形式进行的，研究课堂教学模式是教育、教学必革的重要课题。初中化学是九年义务教育的一部分，必需推进素质教育，启迪学生的思维，培养学生能力，研究初中化学课堂教学模式是十分重要。一、研究课堂教学模式的必要性21世纪的教育，应该是素质教育，教育学生学会生存、学会学习、学会关心。化学教育不能仅仅局限于化学知识的传授，而应当成为关于化学的广泛应用及社会价值的教育，要主动地适应受教育者的兴趣和目的多样性的需要。特别是初中化学属于义务教育阶段，是化学基础教育阶段，不仅仅要关心提高化学课程的理论水平。学科知识体系等学术性问题，还要特别关注每天都会接触到诸多社会生活中的化学问题，如水、食物、环境保护、能源和材料、资源等。初三化学是起始学科，仅仅设一学年，受中考（含预选）时间、分数、学校的条件等多方面因素的影响，初中化学教学时间短、任务重、适应慢、难度大，教学效果不尽人意。研究初中化学课堂教学模式，精心设计和选用一定的教学模式，精心设计和选用一定的教学模式，有利发挥教师的创造性，调动学生学习的积极性，师生共同活动，完成教学任务。二、课堂教学模式我国关于课教学模式的说法大致有三种。第一属于方法范畴，认为教学模式就是教学方法，或是多种教学方法的综合;第二、教学模式是各种教学方法在具体时间、地点在具体时间、地点和条件下表现为不同的空间结构和时间序列，从而形成不同的教学模式；第三、教学模式是人们在一定教学思想指导下，对教学结构作出的主观选择。综合各种认识下，我们所要研究的教学模式是教学过程的结构，在教学理论指导下，根据教学目标设计教学环节，配有相应教学策略和教学措施，并将教学模式具体转化为初中化学课堂教学模式。三、课堂教学模式的基本结构 1、教学理论和教学思想任何教学模式都有一定的教学理论或教学思想为依据。教学理论和教学思想决定了教学环节的选择和教学策略和运用，明确了教学评价的指向，可以认为教模式是教学理论的一种简化形成。 2、教学目标教学目标是教学活动所要达到的标准。教学目标是教学模式构成的核心因素，它对教学策略、教学程序、教学评价等起着制约作用。正确地制约作用。正确地制定教学目标，首先要转变观念，增强改革意识，树立正确的人才观。教育学生成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义接班人；教育学生有社会责任感；教学学生人格健全、身心健康，有合作意识和合作能力；教学学生独立自主，具有创新意识和创新能力，成为学习的主人；教育学生热爱社会主义祖国、热爱自已国家和民族的文化传统。3、教学程序教学程序是教学活动环节的顺序结构，确定教学活动中教师和学生先做什么，后做什么，应该完成的各项教学任务。4、教学策略教学策略是教学活动中为教学服务并体现教学手段和方法的原则。教学策略确定了在教学活动中师生生活动的方式、方法、任务、地位、关系等。教学策略一般可分为教师的策略，学生的策略。教学策略一般可分为演绎推理、归纳推理、联想推理、类比迁移、分层递进、形象比喻、摹仿操作、自主探究、激发支机、师生合作等。5教学评价教学评价是教学活动效果的测量。教学评价是以教学为中心，依据教学程序、教学策略、教师素质、师生活动、教学效果等方面进行评价，既要评教、评学，又要评价对课堂教学模式的应用。 四、介绍几种课堂教学模式I、引导------探究教学模式1、教学理论布鲁纳的发现法学习理论认为：认识是一个过程，而不是一种产品。奥苏贝尔的同化理论认为:学生认知结构中新旧知识的相互作用导致新旧知识的同化,不仅使新知识获得了意义，而且知识也因得到了修饰而获得新的意义。用引导------探究的方式教会学会学生学习2、功能目标培养实事求是的科学态度，发扬探究精神，激发创造能力和可持续发展能学力。培养学生学会查阅资料、分析资料、测定和处理数据的科学方法。3、教学程序课题兴趣--→素材疑问--→点拔、假设、验证--→评论、结论4、教学策略教的策略是分层递进，学的策略是自主探究。5、教学评价内部动机：直接经验的获得；知识只结构的形成；思维能力的培养。II、辅导------自学教学模式1、教学理论现代教学论认为大脑的情感边缘系统部分是通向持久记忆的大门，激发情感，会把学到的东西溶入记忆中去。2、功能目标调控学习过程，达到有效学习；从感知、理解、识记等方面逐步得到发展，从而达到双基落实和知识技能的提高。3、教学程序主题情感--→目标阅读思考--→设疑讨论质疑--→反馈讲评4、教学策略教的策略：创设情境、激活思维、组织讨论、评价激励；学的策略：知识编码、有效记忆、集体效应、创造思维。5、教学评价教学目标多元化、学生从“学会”到“会学”，学习结果的检测等。合肥市初中义务教育化学课堂教学模式卡片设计人：朱世贤学校：安农大附中章节：第五章第四节《二氧化碳的实验室制法》一、理论依据：学生学习知识的过程遵循“由感性到理性、由表及里、由浅及深、由此及彼”这一规律。教学思想：1、“教学主导，学生主体。”2、遵人认识规律，根据所教班级学生年龄牲和知识水平等具体情况进行教学安排。二、功能目标：充分调动学生学习化学的积极性和主动性，发展学生智力，培养自学能力（阅读、观察、思维、想象以及化学实验操作）。三、实施条件：1、学生已经获得了氢气和氢气的实验室制法初步知识，有过动手做实验的初步实践；2、本节教材的写法采用的是计论模式，便于学生学生自学；3、本节课演示实验操作简单易行，所需仪器药品均为中学化学实验常用物品。四、教学程序：1〖复习〗讨论氧气和氢气实验定制取垢比较，挂出小黑板表格：（二氧化碳为后来拼续部分）填表过程中鼓励差生发言。 2、【板书】学习气体实验室制作法的思路和方法； （1）需要研究该气体实验室的化学反应原理；（2）需要研究制取该体所采取的实验装置；（3）需要研究如何验证该气体。3、【引题】通过对氧气实验室制取的比较可知：制取气体的人口选择取决于化学反应原理，收集气体的方法取决于该气体扔物理性质。下面我们要学习二氧化碳的实验室制法，请同学们运用上面所总结的学习思路和方法共同来研讨。【板书】第四节二氧化碳的实验室制法4、【讨论】已经的能够着重二氧化碳的化学反应有：木炭在空气或氧气中燃烧；加热石灰石；高温下木炭还原氧化铜；一氧化碳在空气中燃烧。【讲述】以上这些化学反应虽然都有二氧化碳产生，但在实验室里制取二氧化碳都不采用，为什么？这个问题留待课后去探讨，请同学们阅读课本93页内容：（一）实验室制取二氧化碳的化学反应原理；（二）、实验室制取二氧化碳的装置；（三）、实验室制取二氧化碳。阅读后带着下列问题观看演示实验：为什么不用普通漏斗？为什么长颈漏斗要插入液面下？回顾一下怎样证明集气瓶里已充满二氧化碳？【实验】先由教师演示检查装置的气密性操作，再请丙名化学成绩较好的学生上台做制取、收集和检验二氧化碳的实验。实验后及时讨论和讲评观察到的现象和实验操作。6、【小结】仍以表格方式用小黑板拼续在氧气和氢气的制取比较表的右面。强调制取二氧化碳的瓜原理，写化学方程式（此处是否介绍复分解反应，酌情掌握）要过细分析。7、【板书】泡沫灭火器原理（化学反应方程式）【实验】由教师演示泡沫灭火器实验，简要介绍人口装置。（若时间允许，最好能将一只报废的泡沫灭火器实物边拆边讲，以满足学生兴趣。）8、【布置作业】（1）课后思考讨论在实验室制取二氧化碳能不能用碳酸钙？在泡沫灭火器里能不能用石灰石？能不能用稀盐酸？（2）习题：课本96页2、3、4题：（3）酌情做家庭小实验。五、教学策略：综合运用讨论、启发、实验、联想、回忆等方法，突出重点，化解难点，既要活跃课堂气氛，又要兼顾课堂秩序和教学进度，在时间分配上要灵活掌握。六、教学评价：本节内容既是元素化合物知识也是实验课，是理论联系实际的好教材，教学中能利用初中生好奇、好动、最喜欢观看和亲自动手做实验的特点引导思考和讨论，对“实验室里制取二氧化碳，稀盐酸和大理石是理想的药品”和采用的是实验装置加深了理解。
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第4期：2013年上半年中南大学发表ESI论文及被引情况分析报告（截止2013年4月30日数据）2012年12月，规划与发展部对2012年10月30日更新的ESI数据进行了分析，并形成分析报告。为进一步跟踪我校ESI论文发展情况，我部查阅整理了2000年1月1日到2013年5月1日的统计数据，并对我校ESI论文、ESI学科情况进行了分析，现将分析结果摘编如下：一、中南大学论文基本情况截至2013年4月30日，我校累计发表的ESI论文总数为13834篇，总被引用67272次，篇均被引次数为4.86次，在进入世界前1%的5099个机构中，我校排名第657位（按总被引次数排名）。与2012年10月的数据相比，6个月中，我校ESI论文总数增加953篇，总被引用次数增加8205次，篇均被引次数增加0.27次，世界排名上升78位。二、进入ESI前1%的学科情况截止2013年4月30日，我校有材料科学、药理学与毒物学、临场医学、生物学与化学、工程学和化学共6个学科进入ESI世界前1%。在我校进入ESI全球前1%的6个学科中，材料科学、工程学和临场医学3个学科的位次比较靠前。从6个学科的发展趋势来看，与2012年10月30日数据相比，六个学科的世界相对排名均有所上升，化学的世界排名上升106个位次，涨幅最大。材料科学从去年99位上升到第80位。临床医学的论文数量较去年10月份增加301篇，增量最大，其次是化学122篇，材料科学107篇。从6个学科ESI论文数占学校ESI论文总数的比重来看，6个学科的论文数量占我校总论文数量的76.53%。其中，材料科学的比重呈现下降趋势，由去年的33.12%下降到31.61%，其他几个学科所占比重相对平稳。从6个学科论文被引次数来看，临场医学和材料科学的增幅较大，其中生物与生物化学的篇均被引次数增加0.44次，化学增加0.42次，材料科学增加0.31次。药理学与毒物学总被引和篇均被引次数有所下降。从学科影响力（反映某学科篇均被引次数与全球该学科篇均被引次数之比）看，工程学的学科影响力较为突出，其篇均影响力已经超过该领域全球平均水平。
一、学科概况及其特色材料是具有一定性能，可用于制作器件、构件、工具、装置和物品的物质。根据材料的性能与特征，又可分为以力学性能为其应用基础的结构材料和以物理及化学性能为其应用基础的功能材料两大类。当今，人们把材料、信息和能源作为现代文明的三大支柱，足见材料是当今社会发展和技术进步的物质基础和技术先导之一。 “材料学”主要研究材料组成，结构、工艺、性质和使用性能之间的相互关系，致力于材料的改性、工艺优化和新材料的开发与合理应用。而“无机非金属材料”是“材料学”的重要组成部分之一。她是一门多学科相互交叉的新型学科，主要研究无机非金属材料的成份和制备工艺、组织结构、材料性能和使用性能四大要素，以及它们之间的相互关系。 传统的无机非金属材料是以硅酸盐为基础的材料。随着科学技术的飞速发展，该学科还包括了新型矿物材料和氮化物、碳与碳化物、硼化物等化合物组成的材料。新型的无机非金金属材料在化学组成和晶体结构上都发生了巨大变化，这些变化为复合材料、高温超导材料、铁电性、磁电性材料以及压电性材料奠定了基础。这些材料为航空航天、军事技术，生物医学和人们的日常生活提供必备的物质条件。我们深信，随着科技的进步，研究手段的不断完善和提高，无机非金属材料的研究和开发工作将不断获取新成果，并推动社会进入新的时代。 二、培养目标具有扎实的无机非金属材料工程领域坚实的理论基础和宽广的专门知识，了解本学科的现状及国内外发展动向，掌握解决工程问题的先进方法和现代技术手段。具备将计算机技术应用于本学科的能力，具有从事科学研究和解决工程中局部问题的能力，能做出具有学术意义和应用价值的研究成果。较为熟练地掌握一门外语，并能阅读专业外文资料。具有担负工程技术和工程管理工作的能力。三、学科专业的主要研究方向无机非金属材料学科所涉及的领域较宽，结合我校和本专业学科的具体情况及相邻学科的特点，确定的主要研究方向如下： ⑴ 能源材料⑵ 无机非金属材料⑶ 新型矿物材料⑷ 微粉制备技术与纳米材料⑸ 无机复合材料⑹ 新型磁性材料⑺ 无机材料数学模型与自控 四、学习年限、课题与学习时间、学分与培养要求工程硕士研究生学制为3年，实行弹性学制，在学的最长年限为5年，课程学习时间应在20周以上，要求修满的总学分在32学分以上，允许工程硕士研究生分两阶段完成学业。五、课程设置课程类别 课程编码 课程名称 课程学时 周学时 学分 开课时间 备注 学位课 010121101 科学社会主义理论与实践 18 1.0 春 010221101 自然辩证法概论 18 1.0 秋 060121101 工程硕士英语 64 3.0 春、秋 230321201 专业英语 46 2.0 春 必修课 110121201 应用统计 40 2 秋 必修6学分以上 110221202 数值分析 60 3 秋 150121301 结构化学 40 2 秋 150221301 表面物理化学 40 2 秋 230321301 超细粉体加工 40 2 春 230321302 玻璃生产理论与工艺 40 2 春 230321303 陶瓷生产理论与工艺 40 2 春 230321304 矿物材料提纯技术 40 2 春 230321305 无机材料改性 40 2 秋 230321306 结晶学概论 40 2 秋 230321601 无机材料设计 40 2 秋 选修课 230321602230321307 学术研讨无机非金属材料与人工智能技术 2040 12 秋、春秋 230121402 环境工程 40 2 秋 230321308 无机材料测试技术 30 1.5 秋 230321603 无机材料专论 40 2 春 230321309 宝玉石加工与鉴尝 30 1.5 秋 230321310 无机非金属材料数模与仿真 40 2 春 230321604 矿物材料加工技术 40 2 秋 工程硕士生应修满学位课和必修课学分17学分以上，根据个人培养计划按学期选修课程，但每学期选修的课程不超过9学分（不包括《学要研讨》）。专业基础和专业类课程应不少于4门合10学分，选修课应设置计算机应用类、经济、管理、法律、环境保护、行业发展及相关专业的课程。工程硕士研究生课程设置六、学年总结与筛选考核工程硕士生在最后一次授课期间，学校组织研究生对入校以来的政治思想表现、课程学习、业务能力等方面进行一次全面总结、评定和考核。七、学位论文选题报告工程硕士研究生在导师的指导下，在查阅大量文献资料的基础上作选题报告，确定研究课题。查阅的文献资料应在 40篇以上，其中外文文献资料一般应占三分之一以上。学位论文选题报告应具有一定的应用价值和实用价值。首次选题未获通过者，可在6个月内补作。选题报告一般在科研所（教研室）内公开组织进行。 工程硕士研究生应在修完学分，进入学位论文工作3-6个月内完成选题报告。研究生选题报告评审通过后，应填写《中南大学研究生学位论文选题报告》，交所在单位研究生助理存档。 八、学位论文工作中期检查研究生的学位论文工作中期检查由学院、系（所）负责，分科研所（教研室）组成检查小组对研究生的论文工作进展情况、取得的阶段性成果、存在的问题、与预期目标的差距等进检查考核。对存在的问题，要提出解决问题的措施或要求。学位论文工作中期检查安排在毕业答辩前上一学期未进行。九、公开发表学术论文（取得科研成果）的要求在学习期间，工程硕士研究生必须在公开发行的刊物（增刊例外）上发表与学位论文有关的学术论文1篇以上方可申请授予学位。以上发表的论文应以中南大学为第一署名单位，研究生为第一作者或导师为第一作者，研究生为第二作者。未达到要求者，可准予毕业，但必须等到达到以上要求之后才能申请授予学位。十、学位论文研究生的学位论文应按学术要求用中文撰写，在导师的指导下由研究生本人独立完成。学位论文应表明研究生已经达到培养目标的要求。 工程硕士研究生从事学位论文的最短工作时间为为2.5年
中南大学考研试题
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