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天晴小卷XJ
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目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料,希望对你有帮助!

人工智能发展现状与未来发展

一、人工智能概述

人工智能自诞生几十年来, 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前,人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体,引起了众多学科的日益关注,已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注,尽管学术界有各种不同的说法和定义,但就其本质而言,人工智能是研究、设计和应用智能系统,来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器,来模仿、延伸和扩展人类的智能思维,从而实现计算机网络管理的人性化。

二、人工智能的研究历史

(一)1956年-1970年

人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”,或者说是计算机具有智能,1965年夏季,在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家,在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题,并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而,一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。

(二)1971年-80年代末

在科学上,前进的道路从来就不是平坦的,成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此,自它诞生至发展一段时间后,就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下,仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时,从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。

(三)20世纪80年代至今

人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透,从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势,其渗透的结果现在还不是很明显,还需要时间的考验。目前,人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。

三、人工智能应用领域

目前 , 人工智能在许多领域都得到了应用,其应用领域如下:

(一)在企业管理中的应用

刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中,认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系,从企业的发展目标出发,深入了解人工智能的内涵,搭建人工智能的应用平台,研究并开发企业智能化软件,这样一来,人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

(二)在医学领域中的应用

人工智能在国外发展很快,在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人,此外,在不久的将来,就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初,我国已成功将人工智能应用于医学,且在这方面有了新的突破,例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统,并成功地应用于临床。

(三)在矿业中的应用

第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等,为矿业的开采带来了方便。1980年以来,美国的矿业公司在人工智能上加大了投资,其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。

(四)在技术研究中的应用

人工智能在技术研究中的应用,首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域,目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质,大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力,另外这些技术的应用,使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高,为无损评价奠定了良好的判定基础。

(五)在电子技术方面的应用

人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展,网络问题日益突出,网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进,,大力发展挖掘技术、免疫技术,及开发智能机器,人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。

四、人工智能的发展现状

国外发展现状。目前,人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国,发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司,在智能电脑方面有了新的突破,成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑,而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露,预计该超级电脑研制成后,其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外,其他公司也加紧了这方面的研究,估计在未来几年内其成果更为惊人。

国内发展现状。二十一世纪是信息化时代,作为现代信息技术的精髓,人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国,很长一段时间,专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关,而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下,经过十年攻关和钻研,于2000年,成功地研制出我国第一台类人性机器人。

五、未来发展

人工智能的研究一旦取得突破性进展,将会对信息时代产生重大影响,对人类文明产生重大影响。科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合,更多地呈现交叉和综合的趋势,新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势,在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理,形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果,对于人工智能学科整体而言,要有所突破,需要多个学科合作协同,在交叉学科研究中实现创新。

人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。

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117 评论

缠藤小妖

“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!

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.

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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