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关于人工智能的素材(关于人工智能的影视作品)

在崇尚智能的信息时代,人工智能在新世纪的科学体系中占有重要地位。然而,由于人工智能课程具有不同于其他课程的显著特征,因此无法适应传统的教学模式。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能的小论文相关。欢迎阅读!

一篇关于人工智能的小论文

信息时代的人工智能教学研究

摘要:在崇尚智能的信息时代,人工智能在新世纪的科学体系中占有重要地位。然而,由于人工智能课程具有不同于其他课程的显著特征,因此无法适应传统的教学模式。为了促进我国人工智能教育的发展,培养和造就更多的“智能”人才,研究和改进人工智能课程的教学方法显得尤为必要。通过讨论人工智能的独特性质,指出了人工智能教学中存在的一些关键问题。结合《人工智能》课程的教学实践,从教材选择、课堂教学、课程实践等方面提出了提高人工智能教学质量的途径。

关键词:信息时代;人工智能;课程教学?

人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,是研究利用计算机模拟和扩展人脑功能的综合性学科。换句话说,人工智能研究的是如何利用计算机模仿人脑的思维活动,如推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划和解决问题,来解决领域专家只能处理的复杂问题[1]。人工智能研究处于信息技术的前沿,其研究、应用和发展在一定程度上决定了计算机技术的发展方向[2]。人工智能的许多研究领域,如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人学、人工神经网络等。处于信息技术的前沿,许多研究成果进入了人们的生活、学习和工作,对人类发展产生了重要影响。同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。

为了适应日益广泛的人工智能技术需求,国内外高校普遍开设了人工智能方面的课程,是计算机专业的核心课程之一。美国麻省理工学院(MIT)是美国众多大学中人工智能教育的代表。该校开设的《Artificial Intelligence》课程面向计算机专业大二、大二学生,重点讲授人工智能的概念和思维方法。我国中南大学开设的《人工智能》课程是国家级精品课程,是信息类专业高年级本科生和低年级研究生的必修课。其目的是培养学生对“智能”的概念,掌握人工智能的基本理论、方法和技术。

人工智能研究涉及计算机科学、自动控制、高等数学、心理学、哲学等诸多学科,因此其内容抽象,难以理解。在教学过程中,学生怕难,而教师在教材选择、教学方法、教学实验等方面有困难,对教学效果影响很大。为了更好地实现人工智能的教学目标,提高教学质量,普及智能知识,本文结合中南大学《人工智能》课程的特色教学,对教材选择、课堂教学和实践环节进行了思考和探讨,并提出了改进方法,以期提高《人工智能》课程的教学质量,培养和造就更多的理论和应用复合型人才,促进当今社会信息化和智能化的发展。

1.教材的选择;博采众长,因地制宜?

由于对人类认知的理解不同,人工智能的研究者采用了不同的研究方法。以数理逻辑、结构模拟和行为模拟为核心的符号主义、联结主义和行为主义是人工智能研究的三大流派。不同的学校在研究方法和指导思想上有很大的差异,这种差异也体现在不同大学编写或选用的教材上,比如麻省理工学院和中南大学,它们的教学侧重点不同。除了不同的学术流派,人工智能领域还有很多相对独立的研究方向,不同研究方向的思维方法各有特色。另外,人工智能的研究要和当地的社会经济发展相结合,会有更广阔的发展空间。不同国家和地区的经济发展对人工智能有不同的要求,这对作为基础学科的人工智能教材提出了新的要求。

虽然不同的学校、众多的研究方向和复杂的应用背景拓宽了人工智能的研究范围,但也对如何选择人工智能教材提出了新的挑战。因此,选择人工智能的教材,让学生了解研究领域的概况,容易接受,是一件重要而困难的事情。基于上述思考,人工智能作为一门基础智能学科,在教材选择上应遵循以下两条原则:一是从教学对象的角度出发,充分考虑其知识储备和接受能力。在选择教材时,要兼顾广度和深度、基础知识和新兴技术,要有明确的教学中心。前期还要注意相关课程的衔接,如离散数学、数据结构、概率论、程序设计语言、系统仿真、自动控制等。让学生将人工智能纳入现有知识体系,激发学习兴趣,从而达到普及智能教育的目的。第二,从当地的长远发展出发,根据当地的经济特点选择合适的教材。人工智能的相关知识可以直接应用于制造业、软件开发、电子商务、智能决策等领域。因此,作为一门涉及多学科、应用广泛的基础学科,在设置人工智能的教学内容时,要充分考虑地方经济发展的方向,为地方经济发展服务。考虑到湖南长沙是机械重工企业重镇,中南大学人工智能国家级教学团队以智能控制为中心选择教材、制定教案,既找到了人工智能的实际应用背景,又增加了学生的就业机会。这很有价值,值得推广?体验。

刘兴保:

教材的选用是提高教育质量的重要环节。人工智能因其流派繁多,内容繁多,与实际应用联系紧密,应引起重视,让学生掌握全领域,学有所长。

二。按话题和小组讨论教学?

课堂教学是学校教育的基本特征之一,这种一对多的方式可以让更多的人尽可能多地获取知识。然而,课堂教学是由教师主导的,学生处于被动地位。从某种意义上说,课堂教学忽视了学习的主体。学生在这种教学情境中,学生不参与学习过程,被动接受教学内容,甚至因为跟不上学习进度而放弃听力,导致师生互争,互不关心。在这种情况下,不仅教学质量极难保证,还会使学生对这门课程失去兴趣,从而导致对该领域的厌恶。

虽然这种情况在所有课程中都有,但在人工智能课程的教学过程中尤为突出,这是由人工智能课程的特点决定的。人工智能课程作为智能教育的基础,内容涉及面广,章节之间联系少,内容相对独立。当学生接触到这些知识,无法与原有的知识体系融合时,必然会产生畏难情绪。为了改善这种情况,我们认为有必要改变教学方法,充分发挥学生的主动性。具体操作如下:首先要求学生在讲课前预习教学内容,使其对要讲的课程有一个大致的印象,有一定的心理准备。这样就培养了学生“人工智能”的思维方式,逐渐形成习惯性的思维模式。其次,引导学生学习人工智能的思维方法后,根据兴趣分成几个兴趣小组。再次,指导老师根据每组的特点分配不同的题目,要求每组通过学习课本和上网搜索获取专门的知识,并按照给定的格式整理成流畅可读的文档。第四,按照事先给定的顺序,要求各组向全体师生讲解专题,同时将本组专题文件提前发放给全体学生,以便了解和掌握专题知识。第五,在听完讲解和熟悉的材料后,在主讲人的主持下,就小组讲述的话题进行深入的讨论或辩论。第六,根据讨论结果给小组打分,计入课程总成绩。

因为人工智能课程每一章都是相对独立的,所以非常适合主题讨论式教学。在这个过程中,指导老师扮演主持人的角色,起到启蒙和引导的作用,把时间交给学生掌握,让他们在讨论和辩论中充分发挥自己的主动性,让学生主动获取知识,加深对知识的理解。在中南大学一年级研究生和博士生的人工智能教学中,教学团队采用了分课题分组的教学方式。学生们普遍反映,他们喜欢这种新颖的教学方法,并在学习过程中提出了许多有价值的想法。

看到了吧,促进了这个模式的进一步成熟。

3.教学实验和社会实践?

教学可以加深学生对知识的理解,给学生最直观的感受。虽然很多学科都需要一定量的教学实验,但高质量的教学实验对人工智能课程来说意义非凡,这也是由其学科特点决定的。在教学过程中,我们发现学生在接触人工智能时,通常会有以下疑问:第一,描述性语言,这种接近日常语言的语言,能否用计算机实现;第二,人工智能是研究机器人的学科;第三,人工智能制造的机器人最终能否媲美影视作品中的机器人;第四,人工智能是否有助于就业。

即使导师在介绍人工智能课程时给出了答案,但上述问题仍然在学生中广泛存在。如果不能给学生明确的答案,彻底消除疑惑,显然会影响学生的学习积极性。回答以上问题最好的方法就是教学实验和社会实践,为此中南大学人工智能教学团队给出了一个很有启发性的设计方案。

在教学安排上,教学团队非常注重教材内容和联系实际。首先,增加实验课时数,保证质量;其次,及时安排人工智能实验,加强教学内容与实验的联系。比如在讲授完生产系统后,在教学实验中及时安排生产系统实验。相应的主观贝叶斯网络实验、串行搜索实验、Maltab工具箱操作的模糊控制位置跟踪系统仿真实验、神经网络模式识别仿真

?另一方面,与科研结合,与企业联姻,加强社会实践。中南大学人工智能教学团队的大部分成员都在人工智能的某一研究方向上浸淫多年,并取得了相当数量的研究成果。在社会实践中,带领学生参观机器人和研究可以自动寻找路径的模拟环境,引导他们进入人工智能的奇妙世界。教学改革成果表明,教学与科研的有效结合激发了学生对人工智能的浓厚兴趣,已有数名学生要求加入课题组。目前,基于人工智能理论的工业产品发展迅速,中南大学人工智能教学团队与长沙重要的机械制造企业三一重工建立了良好的合作关系。在本课程的教学过程中,邀请企业相关研究人员为学生做人工智能应用的公开报告,开阔学生的视野。在教学实践中,带领学生参观企业,了解智能产品的工业生产过程。

教学实验和实践的过程让学生更加深刻地认识到,人工智能已经与我们的生活紧密相连,而不是空中楼阁。同时增强学生的学习兴趣,加深学生对人工智能相关概念和难点的掌握,为从事基于智能系统的人工智能研究和应用开发打下坚实基础,达到培养新一代智能人才的目的。

?四。结束语?

本文从人工智能课程的教材选择、教学方法、教学实践和实验等方面进行了探讨,总结和讨论了存在的问题和改进的途径,希望能够提高人工智能课程的教学质量,促进人工智能研究更快更好的发展。

本文的教学改革思想来源于中南大学蔡自兴教授的国家精品课程《人工智能》。我想对蔡自兴教授和他的教学团队表示深深的感谢。

参考资料?

[1]蔡自兴,徐光友。人工智能及其应用[M]。第三版。北京:清华大学出版社,2003。

[2]石钟之。走近人工智能[J]。微型计算机世界,2001(16):80-82。

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