人工智能論文研究生
人工智能是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個重要分支,從學(xué)科的角度看,人工智能是一門研究構(gòu)造智能機器或?qū)崿F(xiàn)機器智能的學(xué)科,是研究模擬、延伸和擴展人類智能的科學(xué)。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于人工智能論文研究生的相關(guān)文章,歡迎閱讀!
人工智能論文研究生篇一
研究生人工智能課程教學(xué)方法的改革與研究
摘 要:結(jié)合研究生教學(xué)實踐,從人工智能課程教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法等方面進行了有針對性的改革和探討,提出了精選教學(xué)內(nèi)容的思路和改革教學(xué)方法的途徑,并從實踐角度進行了有益的探索,為相關(guān)課程教學(xué)的改革提供參考。?
關(guān)鍵詞:人工智能;課程教學(xué);教學(xué)方法?
一、引言??
人工智能是計算機科學(xué)中涉及研究、設(shè)計和應(yīng)用智能機器的一個重要分支,從學(xué)科的角度看,人工智能是一門研究構(gòu)造智能機器或?qū)崿F(xiàn)機器智能的學(xué)科,是研究模擬、延伸和擴展人類智能的科學(xué)[1]。人工智能從其誕生起,就一直是當(dāng)代科學(xué)技術(shù)的前沿學(xué)科,也是一門新思想、新理論、新技術(shù)、新成就不斷涌現(xiàn)的新興學(xué)科。在國內(nèi)外,人工智能的研究已取得長足的進展,得到迅速的傳播與發(fā)展,并促進了相關(guān)學(xué)科的發(fā)展。目前,我國有數(shù)以萬計的科技工作者和高校師生從事不同層次的人工智能的學(xué)習(xí)、研究與應(yīng)用,人工智能已成為一個受到廣泛重視并有著廣闊應(yīng)用潛能的前沿學(xué)科。因此,在研究生學(xué)習(xí)階段開設(shè)人工智能課程是非常必要的,也是必須的。開設(shè)人工智能課程的主要目的是讓學(xué)生對人工智能的基本原理、應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展趨勢有較深理解,掌握主要技術(shù)及應(yīng)用方法,啟發(fā)學(xué)生對智能學(xué)科的興趣,培養(yǎng)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力。?
但對于人工智能課程教學(xué)來說,存在一些挑戰(zhàn)性問題:第一,人工智能發(fā)展迅速,不斷出現(xiàn)新的研究成果和應(yīng)用領(lǐng)域,如人工生命與計算智能的迅速發(fā)展,知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的興起等,而且,人工智能學(xué)科涉及的范圍非常廣,在有限的課時內(nèi),不可能面面俱到,必須要有所選擇,這給課程教學(xué)帶來一定的難度。第二,研究生來自不同的高校,所學(xué)過的課程不完全相同,研究生的基礎(chǔ)也不同。講授內(nèi)容太難,有些學(xué)生難以接受,太簡單,有些學(xué)生覺得已經(jīng)學(xué)過了,所以研究生的課程教學(xué)比本科生更難。如何選擇合適的教學(xué)內(nèi)容讓不同層次的學(xué)生滿意,這是需要針對具體情況進行深入探討的。第三,人工智能是交叉學(xué)科,涉及知識面廣、概念多、內(nèi)容抽象、不易理解,學(xué)生往往有望而生畏的感覺,在教學(xué)過程中,如何講授人工智能課程,讓學(xué)生容易理解和接受,對任課教師來說具有很大的挑戰(zhàn)性[2]。第四,現(xiàn)實中學(xué)生的各種觀念,如“重理論輕實踐”的思想,使得學(xué)生不重視對人工智能技術(shù)的實踐,出現(xiàn)只懂理論和概念,說起來條條是道,但不知道如何實現(xiàn)和應(yīng)用。因此,如何鼓勵學(xué)生重視實踐,積極參與實踐,這也是我們需要做的事。對于上述挑戰(zhàn)性問題,在教學(xué)過程中都需要認真考慮和研究。為了提高研究生課程教學(xué)質(zhì)量,協(xié)調(diào)教與學(xué)的關(guān)系,使學(xué)生學(xué)到真正所需要的東西,我們根據(jù)已有人工智能課程在理論與實踐方面的經(jīng)驗,結(jié)合我們近幾年教學(xué)實踐和專業(yè)實際情況,對課程教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法等方面進行總結(jié),以促進人工智能課程教學(xué)質(zhì)量的快速提升。
??二、確定教學(xué)目標(biāo)??
教學(xué)目標(biāo)是指教學(xué)活動實施的方向和預(yù)期達成的結(jié)果,是一切教學(xué)活動的出發(fā)點和最終歸宿,它既與教育目的、培養(yǎng)目標(biāo)相聯(lián)系,又不同于教育目的和培養(yǎng)目標(biāo)。因此,首先最重要的是明確人工智能的課程教學(xué)目標(biāo)。我們通過對研究生培養(yǎng)目標(biāo)的分析,確定了明確的教學(xué)目標(biāo)。首先,要培養(yǎng)學(xué)生對人工智能和智能科學(xué)的興趣。通過對學(xué)生興趣的培養(yǎng),才能激發(fā)學(xué)生自身學(xué)習(xí)動機,充分發(fā)揮學(xué)生潛在的科研能力。其次,要培養(yǎng)智能科學(xué)知識創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新能力。與本科生相比,研究生更注重培養(yǎng)學(xué)生研究問題和分析問題的能力,特別是從事科學(xué)研究的能力。最后,要提高學(xué)生智能軟件的開發(fā)能力,為今后在相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。我們培養(yǎng)的是應(yīng)用型研究生,在課程教學(xué)中更注重學(xué)生實踐能力的提高以及加強課程教學(xué)與其研究方向之間的聯(lián)系,為后續(xù)的論文選題、科學(xué)實驗及碩士學(xué)位論文的書寫奠定基礎(chǔ)。??
三、精選教學(xué)內(nèi)容,體現(xiàn)培養(yǎng)目標(biāo)??
研究生培養(yǎng)目標(biāo)是整個研究生培養(yǎng)環(huán)節(jié)的導(dǎo)航燈,在教學(xué)內(nèi)容選擇上必須要與培養(yǎng)目標(biāo)相適應(yīng)。進入21世紀(jì)以來,人工智能學(xué)科有了新的發(fā)展,所以,教學(xué)內(nèi)容的選擇還要與人工智能的發(fā)展趨勢相適應(yīng)。經(jīng)過多年的
實踐,為了反映上述兩個要求,制訂了“人工智能”研究生課程教學(xué)大綱,對教學(xué)內(nèi)容進行優(yōu)化和更新,充實了各部分的內(nèi)容。我們確定的教學(xué)內(nèi)容主要分為四部分:第1部分為人工智能概論,包括人工智能概念、人工智能在現(xiàn)代科學(xué)中的地位、主要研究內(nèi)容、 發(fā)展過程及 應(yīng)用領(lǐng)域,特別強調(diào)人工智能應(yīng)用概況;第2部分為知識表示、知識推理和搜索技術(shù);第3部分是計算智能方法,包括人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、人工生命等基本理論 及當(dāng)前應(yīng)用情況和發(fā)展趨勢;第4部分為專家系統(tǒng)、自然 語言理解、機器學(xué)習(xí)、機器人系統(tǒng)及模式識別基礎(chǔ)等。其中第2部分是基礎(chǔ)理論,是人工智能的重要基礎(chǔ);第3和4部分是人工智能的應(yīng)用。在具體授課時,第3和4部分內(nèi)容會根據(jù)不同情況進行選擇,盡量避免基本概念和方法的重復(fù)講授,采用 專題 報告的形式,利用實際應(yīng)用案例進行講解,并補充一些當(dāng)前研究概況和發(fā)展趨勢的介紹。?
另外,在課程教學(xué)時,我們注重與相關(guān)課程,如離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、概率論、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、模式識別等課程的銜接與應(yīng)用,并補充有關(guān)知識。在教材選用方面,主要采用了中南大學(xué)蔡自興教授等主編的教材《人工智能及其應(yīng)用》研究生用書。除此以外,有些講授的實際應(yīng)用案例都取材于當(dāng)前 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文或?qū)W位論文中,這樣既考慮了基礎(chǔ)知識的講授,同時也注重當(dāng)前研究的?前沿。
??四、改革教學(xué)方法?
?(一)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣?
由于這是一門專業(yè)基礎(chǔ)課程,難度大,抽象概念多,學(xué)生往往感到不易接受和感興趣,因此,我們通過如下途徑和方法,激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。?
第一,對核心人工智能技術(shù)采用課內(nèi)演示方法,提高學(xué)生對人工智能的感性認識。我們精心 組織和準(zhǔn)備了產(chǎn)生式系統(tǒng)、搜索策略、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人導(dǎo)航等課內(nèi)演示實驗,使學(xué)生擴大了眼界,增加了感性知識,達到提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的目的與效果。
?第二,在課件上采用了大量的多媒體形式,如視頻、動畫、聲音和圖像等,使人工智能抽象的知識形象化,便于學(xué)生理解。例如,課內(nèi)讓學(xué)生觀看涂曉媛博士的“人工魚”的錄像視頻、人機交互機器人視頻等[3]。介紹當(dāng)前關(guān)于人工智能和機器人研究新聞報道,特別介紹近幾年來日本機器人發(fā)展,如播放“阿西莫”機器人,美女機器人等視頻,激發(fā)了學(xué)生對機器人學(xué)習(xí)的興趣,以加深學(xué)生對所學(xué)知識的理解,使學(xué)生創(chuàng)新意識得到增強。?
第三,針對專業(yè)研究方向做有關(guān)人工智能的專題講座,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。如針對智能信息處理方向,介紹自然語言理解和機器視覺的研究新方向等。如在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,采取專題的形式來介紹,我們主要介紹手寫體數(shù)字的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別方法,內(nèi)容包括:手寫字體圖像的獲取、預(yù)處理、特征的提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、學(xué)習(xí)策略和識別等。但單純地介紹這些知識時,學(xué)生不一定能夠理解,因此,在做專題講座時,以該應(yīng)用為背景,介紹所需要的知識和相關(guān)的策略。有時采用提問和結(jié)合日常工具(手寫輸入的手機)的方式,讓學(xué)生考慮如何來獲取手寫數(shù)字信息、如何進行處理和識別等,進而理解所需要的識別步驟和方法。
?(二)課堂辯論與交互式討論?
課堂辯論是讓全體學(xué)生始終圍繞同一辯題,自主選擇觀點,形成正反兩方,通過一定的組織形式,在課堂上運用一定的史實來說明自己對某一歷史事物的見解,并力求駁倒對方的觀點。我們課堂辯論的議題設(shè)計包括人工智能的應(yīng)用前景和其他比較有爭議的問題。學(xué)生對這些問題展開了激烈的爭論,激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能,明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。例如,為了加深學(xué)生對人工智能內(nèi)涵的理解,我們組織了“人工智能能否超過人類智能”的辯論會。在辯論之前,先讓學(xué)生查找相關(guān)資料,對辯論內(nèi)容及相關(guān)背景有所了解,做好充足的準(zhǔn)備。辯論時,完全按照辯論賽的規(guī)則來實施,最后老師做出 總結(jié),并評出勝方和最佳辯手,以作為平時成績。通過這些辯論,變被動學(xué)習(xí)為主動學(xué)習(xí),大大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性,提高了課堂教學(xué)的效果。?
另外,我們積極推廣交互式討論,這種討論主要針對學(xué)生的研究興趣或研究方向,老師和學(xué)生來共同探討人工智能的應(yīng)用問題。具體做法是讓學(xué)生先準(zhǔn)備相關(guān)內(nèi)容,如找準(zhǔn)在研究過程中碰到的問題和難點,做好PPT,上課時讓學(xué)生先介紹自己的想法(15~20分鐘),然后老師和學(xué)生一起來進行針對性探討,以提高學(xué)生的研究興趣和認識能力。這種與學(xué)生交流的方式具有針對性,可根據(jù)學(xué)生的知識基礎(chǔ)和素質(zhì),提供很多學(xué)習(xí)方法和做研究的方法,樹立學(xué)生學(xué)習(xí)和研究的信心,從而促進學(xué)生能力的提高。
?(三)加強課外實驗指導(dǎo)?
除了注重教學(xué)內(nèi)容的選擇和教學(xué)方法的改進以外,我們還特別加強課外實驗指導(dǎo),適當(dāng)布置一些人工智能課程中具有創(chuàng)新性的實驗給學(xué)生進行課外學(xué)習(xí)。設(shè)計的課外實驗包括產(chǎn)生式系統(tǒng)實驗,啟發(fā)式搜索實驗,遺傳算法實驗,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗等,如對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗,老師給出一些數(shù)據(jù),讓學(xué)生使用Matlab工具來進行學(xué)習(xí)和識別,同時要求學(xué)生書寫實驗報告及結(jié)果分析,作為平時成績。另外,要求學(xué)習(xí)有余力和興趣的學(xué)生選做部分探索性、創(chuàng)新性的功課,從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個性優(yōu)勢,同時對于學(xué)習(xí)能力較差的學(xué)生,進行有針對性的指導(dǎo),鼓勵其積極參與探索性課題。
??五、結(jié)束語??
本文從研究生教學(xué)的背景出發(fā),并結(jié)合我專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo),對人工智能課程教學(xué)方法進行了一些改革和探索,供以后的專業(yè)建設(shè)參考。本文只是我們在人工智能的教學(xué)過程中的一點心得 體會,但由于條件受限仍然還有很多方面還做得不夠好,如網(wǎng)絡(luò)資源的利用,這是我們以后需要加強的地方。
參考文獻?
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蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應(yīng)用(第三版)(研究生用書)[M].北京:清華大學(xué)出版社, 2006.?
[2]徐新黎, 王萬良, 楊旭華. “人工智能導(dǎo)論”課程的教學(xué)與實踐改革探索[J]. 計算機 教育, 2009(11): 129-132.?
[3]陳愛斌.《人工智能》課程教學(xué)的實踐與探索[J]. 株洲 工學(xué)院學(xué)報, 2006(6): 137-139.
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