人工智能學習報告精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能學習報告主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能學習報告范文

關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術飛速發(fā)展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅(qū)動力正引發(fā)第四次工業(yè)革命，為醫(yī)療、教育、能源、環(huán)境等關鍵領域帶來新的發(fā)展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現(xiàn)有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發(fā)展的重要競爭戰(zhàn)略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確人工智能發(fā)展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發(fā)了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內(nèi)，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發(fā)形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現(xiàn)所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環(huán)境的同時，還有利于構建出系統(tǒng)解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業(yè)測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內(nèi)涵也將在與人工智能的協(xié)同共存中發(fā)生改變。AI監(jiān)課系統(tǒng)能夠數(shù)據(jù)化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據(jù)評分實時調(diào)整授課內(nèi)容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發(fā)展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉(zhuǎn)變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或?qū)崿F(xiàn)以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優(yōu)勢與功能，使其在教育中最大限度地發(fā)揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續(xù)被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現(xiàn)教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內(nèi)涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質(zhì)是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數(shù)據(jù)和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰(zhàn)

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優(yōu)勢。在醫(yī)藥領域，人工智能的出現(xiàn)使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫(yī)療資源，解決醫(yī)療診斷領域診斷質(zhì)量不均衡、醫(yī)生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質(zhì)量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數(shù)據(jù)支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創(chuàng)新方面、教育手段和環(huán)境方面以及教育服務供給方式方面均發(fā)生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰(zhàn)。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發(fā)展的機遇推進教育的變革與創(chuàng)新？人工智能技術如何繼續(xù)被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現(xiàn)有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養(yǎng)人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規(guī)范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰(zhàn)。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰(zhàn)的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調(diào)整和更新教育的方向和目標，實現(xiàn)育人成人的發(fā)展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發(fā)展，而且極大釋放了人類的生產(chǎn)力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現(xiàn)在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發(fā)展將可能導致所有基于自由主義的想法破產(chǎn)，轉(zhuǎn)而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉(zhuǎn)化為一種“算法”，人工智能帶來的職業(yè)替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰(zhàn)。第二，人工智能有利于培養(yǎng)人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業(yè)機會，但同時，人工智能助教機器人將協(xié)助教師實現(xiàn)個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養(yǎng)人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創(chuàng)造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發(fā)揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規(guī)律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰(zhàn)。深度學習在機器學習、專家系統(tǒng)、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區(qū)別以往傳統(tǒng)班級課堂授課，尊重學生的個性發(fā)展，因材施教。人工智能技術與大數(shù)據(jù)的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內(nèi)容，可視化分析學生的學習數(shù)據(jù)，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據(jù)學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態(tài)，是實現(xiàn)個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態(tài)，進行學習反饋；持續(xù)收集學生的學習數(shù)據(jù)，其中包括學習目標、學習內(nèi)容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環(huán)境的變革

首先，有利于搭建靈活創(chuàng)新的學校環(huán)境。不僅可以使空間規(guī)劃更具彈性，而且可以調(diào)節(jié)性增強物理環(huán)境。其次，人工智能時代的教育區(qū)別于以往傳統(tǒng)教育強調(diào)的統(tǒng)一秩序，更注重個體的用戶體驗。創(chuàng)客空間、創(chuàng)新實驗室等學習環(huán)境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發(fā)展，個性化的空間環(huán)境與學習支持將改變目前學習的學習空間環(huán)境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現(xiàn)虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協(xié)作也有利于搭建新的學習環(huán)境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現(xiàn)將人工智能植入人腦，從而改變?nèi)祟愖匀徽Z言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數(shù)據(jù)分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優(yōu)化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現(xiàn)，為教學環(huán)境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數(shù)據(jù)挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現(xiàn)人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態(tài)環(huán)境等產(chǎn)生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發(fā)展，未來一段時間內(nèi)將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。

第2篇：人工智能學習報告范文

2016年3月，在全世界超過一億觀眾的關注下，Alpha Go戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石，這場賽事是人工智能領域一個重要的里程碑，同時也讓人工智能廣受社會關注。金融業(yè)作為數(shù)據(jù)高度集中的行業(yè)，在人工智能快速發(fā)展的時代，也在經(jīng)歷著深刻的變革。

二、人工智能相關概念及發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能（Artificial Intelligence）簡稱AI。有著人工智能之父之稱的約翰?麥卡錫最早提出過關于人工智能的概念，他將其描述為“結合科學技術和機械手段制造出智能機器的過程。”這個概念被沿用至今。我國《人工智能辭典》將人工智能定義為“使計算機系統(tǒng)模擬人類的智能活動，完成人用智能才能完成的任務。”此外，人工智能是計算機學科的一個分支，它是人們運用計算機編程技術實現(xiàn)機器自主學習的過程，從而模仿人類做出決策的一種技術。

從1956年約翰?麥卡錫首次提出人工智能的概念以來，人工智能已經(jīng)取得了很多的發(fā)展成就，除了前文提到的進行棋類對弈，還有自動駕駛汽車，大數(shù)據(jù)挖掘，生物識別技術以及對金融業(yè)影響深刻的各種基于人工智能算法的交易系統(tǒng)。

三、人工智能在金融業(yè)的應用現(xiàn)狀

（一）金融服務的變革

人工智能的出現(xiàn)雖說沒有顛覆傳統(tǒng)的金融業(yè)的服務，但對于諸如銀行業(yè)前端業(yè)務、證券投資顧問業(yè)務、企業(yè)和個人的信貸業(yè)務都產(chǎn)生了深刻的影響。2015年交通銀行推出的智能網(wǎng)點機器人，是國內(nèi)采用人工智能技術進行金融服務的先導之一，其利用人臉識別、聲音識別技術，針對用戶需求進行業(yè)務引導，甚至可以判斷客戶的情緒進行工作；國內(nèi)外很多證券公司都推出了自己的智能投顧，基于對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析由計算機系統(tǒng)進行投資組合的管理；很多金融機構的信貸業(yè)務辦理也可以由客戶與智能客服的交互去完成。

（二）風險控制的應用

風險控制作為金融業(yè)一個至關重要的環(huán)節(jié)，也隨著人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了很多新的變化。螞蟻金服通過分析用戶的網(wǎng)購記錄數(shù)據(jù)，針對用戶進行信用評級對客戶進行授信管理，不論從覆蓋范圍還是處理效率都遠高于人工。京東白條基于高緯的數(shù)據(jù)模型為依據(jù)，應用超過500個消費金融系統(tǒng)中的風控模型，用到超過4萬個風控目標，從而判斷風險進行授信。這些海量數(shù)據(jù)靠人工顯然是不現(xiàn)實的，但是人工智能的應用很好的解決了這些問題。

針對海量的金融?稻藎?具有深度學習能力的人工智能程序從金融歷史數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)潛在的風險點，如分析信用交易數(shù)據(jù)，識別欺詐交易，并總結相關經(jīng)驗預測交易變化的趨勢，提前進行風險防控。大數(shù)據(jù)的挖掘還可以應用在與金融業(yè)相關的上下游產(chǎn)業(yè)分析中，多維度針對具體行業(yè)、項目進行風險控制。

（三）資產(chǎn)管理另辟蹊徑

人工智能在資產(chǎn)管理中的作用也愈發(fā)受到行業(yè)重視，深度的機器學習可以分析海量的金融交易數(shù)據(jù)，并24小時不間斷的進行工作，完成高頻的投資操作。花旗銀行近期就研究報告，從2012年至2015年底，人工智能管理的資產(chǎn)規(guī)模從0升至290億美元，未來管理資產(chǎn)的規(guī)模更是有望呈幾何級增長，預計會達到5萬億美元。歐美等發(fā)達經(jīng)濟體已經(jīng)有在市場中成熟運行的人工智能資金服務管理機構，Wealthfront和Betterment兩家公司就是通過人工智能對資產(chǎn)進行管理，截至2016年2月Wealthfront已經(jīng)管理了近30億美元的資產(chǎn)。量化對沖基金的出現(xiàn)也為投資者提供更加多元化的選擇，雖然其實際盈利能力還未經(jīng)過很長時間的考驗，但未來量化基金發(fā)展、增加已經(jīng)成為行業(yè)趨勢。

（四）金融業(yè)生物識別技術的應用

從最早的指紋識別開始，人們就在不斷探索便捷的身份認證方式。人工智能學科的發(fā)展，為生物識別技術帶來了前所未有的革新。金融作為私人信息、財富信息密集的行業(yè)，更是對客戶、機構的身份認證有迫切的需求。面部識別、聲音識別、虹膜識別等都是基于復雜的算法對目標進行身份識別管理，通過這些技術的應用大大提高了金融機構管理的安全性，同時也為客戶辦理業(yè)務節(jié)省了時間成本。互聯(lián)網(wǎng)科技的普及為人工智能大展手腳已經(jīng)奠定了一定的基礎，人們可以通過面部識別體統(tǒng)進行取款，登錄金融機構的交易軟件，完成交易操作，這些應用對于防范金融犯罪有很好的作用。現(xiàn)在各類金融機構都在推出自己的人工智能產(chǎn)品，很多銀行已經(jīng)開始部署智能銀行網(wǎng)點，客戶進入網(wǎng)點后，通過人機交互即可完成各類業(yè)務的辦理。對于金融機構來說，可以節(jié)省成本并且提供全天候的服務。對于客戶來說，可以安全高效的辦理業(yè)務。

四、存在的風險及展望

人工智能作為一個新生事物，對于金融有著很多積極的影響，但其和任何事物一樣都存在著兩面性，所以對于人工智能潛在的風險我們也要給予高度的重視。

（一）系統(tǒng)性風險

如果較多市場主體采用了相同或者類似的算法，其“協(xié)同”效應將被放大，在交易進行中基于同樣的因素采取了相同大量的交易操作，這就有可能導致市場偏離正軌。除此之外，所使用的程序也容易成為被攻擊的對象，程序、設備的故障也會增加整個系統(tǒng)的風險。

（二）信息安全風險

人工智能需要對大量的數(shù)據(jù)進行分析、學習，而這些信息的獲取本身就可能成為一種風險。對交易數(shù)據(jù)、用戶信息的深度挖掘，若不是建立在用戶授權的情況下，信息來源主體的利益就會受到潛在的威脅。這其中往往包含了很多個人的隱私信息，所以對于信息源頭的甄別、管理是人工智能技術能否真的造福客戶的一個關鍵因素。

（三）監(jiān)管難度的增加

人工智能是計算機通過分析自主決策，所以對于權責主體的界定不是非常清晰，監(jiān)管所面臨的復雜性也隨之提高。這就要求監(jiān)管層面也要根據(jù)技術的發(fā)展提出應對措施，比如對于交易規(guī)則的建立，開發(fā)人員的責任劃分，操作過程的監(jiān)控，都是值得思考的。

第3篇：人工智能學習報告范文

關鍵詞：高職教育；人工智能；課程改革

課程設置應與高職教育培養(yǎng)目標和方式相一致

人工智能課程主要講授當今智能領域的理論方法及其應用，是一門涉及哲學、邏輯學、語言學、控制論、生物神經(jīng)學等多個學科的課程。以普通高校高年級計算機專業(yè)學生為講授對象，人工智能課程在教學上一般以理論講授為主，并輔以一些應用實例加以分析。課程本身理論性強，內(nèi)容較為抽象，因此對學生專業(yè)知識基礎的要求高，在教學上往往強調(diào)對各種智能理論的深入講解和分析，以此達到提高學生專業(yè)理論水平的目的。

當前高職教育中為計算機專業(yè)學生所開設的人工智能課程很大程度上沿用了普通高等教育環(huán)境下的教學方式和內(nèi)容，這顯然與高職教育本身培養(yǎng)人才的目標和方式不一致。高職教育的最終目標是要培養(yǎng)適應生產(chǎn)需要的技能型、應用型人才，而高職教育在教學方式上應更為注重實踐教學，包括各種實驗、實訓、實習和設計。因此，人工智能課程中單純的理論講授并不能有效地適應高職教育的實際教學環(huán)境要求，有必要對人工智能課程在教學內(nèi)容和方式上加以改革。

三個改革途徑

（一）引導學生閱讀應用研究文獻

高職教育強調(diào)培養(yǎng)學生的知識應用技能，其中重要的一點是要培養(yǎng)學生把理論知識應用到實際生產(chǎn)中的能力。然而在教學實踐過程中，學生普遍反映由于人工智能課程理論性強，難于從課本理論聯(lián)系到實際的專業(yè)應用上，這樣對激發(fā)學生的學習興趣，提高技能應用水平是不利的。

實際上，人工智能涉及的應用領域極為廣泛，其中在專家系統(tǒng)、模式識別、智能控制、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言理解等方面尤為突出，每一種應用都能夠很好地體現(xiàn)出人工智能學科的基本理論方法特點。因此，在課程學習的開始階段，應讓學生按照個人興趣自行選定某個應用領域，在一定的提示和引導下通過檢索有關文獻，訪問相關的科研院校網(wǎng)站等方式獲取資料，了解當前該領域的發(fā)展現(xiàn)狀和具體產(chǎn)品的開發(fā)和使用情況，最后在課程的結束階段以學習報告的形式在課堂上加以演示和共同討論，這樣可以大大激發(fā)學生學習人工智能課程的主觀能動性，開闊學生的知識視野。資料的收集閱讀與思考是知識應用的首要環(huán)節(jié)，對于培養(yǎng)應用型人才的知識應用技能很有幫助。

（二）安排學生對經(jīng)典算法程序進行實驗

與普通高等教育相比，高職教育更加強調(diào)實踐教學的重要性。從實踐中學習和理解理論知識，并且把所學知識運用到實踐中，這是高職教育的重要特點。人工智能課程內(nèi)容抽象而概念性強，單純的理論講解學生難以從中得到啟發(fā)，也難以體現(xiàn)出高職教育突出實踐教學的特點，為此需要安排學生動手實驗，從實踐中理解人工智能科學的理論原理和應用途徑。

在人工智能科學的發(fā)展過程中，先后提出了一些經(jīng)典的優(yōu)秀算法程序，如A*算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡的BP學習算法等，在科研和工程實際中得到了廣泛的應用，在實踐教學中同樣有著重要價值。根據(jù)教學要求和實際情況，學生并不需要自行設計關于這些算法的具體程序，在提倡開放和共享源代碼的今天，通過網(wǎng)絡能夠獲得大量相關的程序代碼資源。同時，一些軟件平臺也集成了一些工具箱，如遺傳算法工具箱、神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱等，只需設定相關輸入?yún)?shù)和數(shù)據(jù)，便可通過調(diào)用工具箱函數(shù)實現(xiàn)算法，極為簡便而易于理解。

學生應通過對這些程序作驗證性實驗來理解所學內(nèi)容。為安排學生有效地進行實驗，教師應結合當前階段所講授的內(nèi)容準備相應的算法程序，當該部分內(nèi)容結束后在課堂上講解和演示算法程序的運行方法。學生獲得該算法程序以及具體的實驗任務后在課后完成實驗并提交實驗報告。

例如，在講授啟發(fā)式搜索時，可向?qū)W生提供A*算法求解八數(shù)碼難題的算法程序，并對某個學生給定某個初始棋盤狀態(tài)，要求學生動手運行程序并記錄由算法擴展所得的每個棋盤狀態(tài)的估價函數(shù)計算結果，以及相應的OPEN表和CLOSED表的變化情況，從中理解A*算法的原理特點。又如，在講授BP學習算法時，可根據(jù)學生的實際情況對內(nèi)容進行調(diào)整，強調(diào)BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實際工程應用價值，而對BP算法的基本原理只作簡單介紹。向?qū)W生提供利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習特定目標函數(shù)的MATLAB程序代碼后，要求學生動手運行該程序，并且記錄和對比神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練前后對目標函數(shù)的逼近效果。

（三）啟發(fā)學生引入人工智能理論方法對畢業(yè)設計加以創(chuàng)新

畢業(yè)設計是高職教育的重要環(huán)節(jié)，學生通過畢業(yè)設計對以往所學知識作系統(tǒng)性總結，通過畢業(yè)設計能進一步加強學生的技能訓練，提高學生的技能應用水平。從實踐教學的角度來講，畢業(yè)設計不僅僅要求學生對已學知識和技能的簡單重復運用，更重要的是強調(diào)學生能夠主動獨立地分析實際問題，對問題的解決方法提出新的觀點并付諸實踐。然而從教學的實際來看，在畢業(yè)設計中學生創(chuàng)新的主動性不足，往往停留在繼承和模仿階段，畢業(yè)設計作品少有突破和創(chuàng)新。究其原因，并非學生所學知識和技能不足，而是學生未懂得如何分析已有問題，在其基礎上引入新的解決方法或提出新的應用內(nèi)容。

在計算機領域中，人工智能屬于研究和創(chuàng)新的前沿和熱點，許多舊有問題利用人工智能方法都得到了新的解決途徑。教師在指導學生畢業(yè)設計時，可針對某一問題恰當?shù)貑l(fā)學生引入人工智能的理論和方法，并嘗試性地運用在解決當前問題之中，這樣能較容易地獲得新的改進和突破，對培養(yǎng)學生創(chuàng)新觀念和能力很有意義。

近年來，高職教育得到了迅速發(fā)展，其社會認可度也不斷提升。但是，在發(fā)展的過程中也出現(xiàn)了一些新的問題，其中突出的是如何對以往普通高等教育的教學方式和內(nèi)容加以改革，以適應高職教育的新要求。人工智能課程作為一門重要的計算機專業(yè)課程，仍需要結合高職教育的實際要求以及學生的具體情況，在加強培養(yǎng)應用型、技能型人才，加強實踐教學上不斷進行探索和改革。

參考文獻

[1]趙蔓，何千舟.面向21世紀的《人工智能》課程的教學思考[J].沈陽教育學院學報，2004，6（4）：131-132.

[2]韋芳.高等職業(yè)技術教育應注重實踐教學[J].中國科技信息，2006，（5）：264.

第4篇：人工智能學習報告范文

關鍵詞：人工智能；全英文教學；教學內(nèi)容改革；教學模式改革

1 實施全英文教學的必要性

隨著國際學術交流的日益活躍以及國際化辦學的趨勢發(fā)展，借鑒國外著名大學的辦學理念和管理模式，利用世界優(yōu)質(zhì)教育資源，提升教育教學水平，造就具有國際競爭能力的復合型創(chuàng)新人才，正成為我國教育改革與發(fā)展的新方向。

智能化是人類社會技術發(fā)展的必然趨勢。作為計算機科學與技術專業(yè)課程體系中的核心課程之一，人工智能的地位正隨著該學科的不斷發(fā)展和其技術的廣泛應用迅速提高，而且在非計算機領域，具有不同專業(yè)背景的學者也通過這個年輕的領域發(fā)現(xiàn)新思想和新方法。由于人工智能課程內(nèi)容涉及計算機科學以及邊緣學科的新理論、新方法與新技術，因此在該課程中開展全英文教學不僅可以讓學生充分了解人工智能日新月異的發(fā)展，還可以促進本科教學與國際接軌，在培養(yǎng)國際化創(chuàng)新人才方面具有十分積極的現(xiàn)實意義。

2 當前國內(nèi)全英文教學存在的主要問題

筆者對當前國內(nèi)高校人工智能課程全英文教學的現(xiàn)狀進行調(diào)查分析，調(diào)查對象為軟件工程專業(yè)本科三年級學生，調(diào)研問卷共58份。調(diào)查項目、內(nèi)容及結果見表1。

從項目1和2的調(diào)查結果看，大部分學生認為開展全英文教學有必要，其在提高英語應用能力、增強自己的就業(yè)競爭力以及了解國際前沿等方面有很大幫助。然而，由于全英語教學在我國尚處于起步階段，進行全英語教學的效果并不十分理想，其教學試點與實踐尚存在一些亟待解決的問題，主要表現(xiàn)在如下幾個方面。

（1）對全英文教學的理解存在偏差。從項目3～5的調(diào)查結果看，教師不能正確處理好全英文教學與專業(yè)英語課教學的關系，使全英文教學變?yōu)榧冇⒄Z課教學或?qū)I(yè)英語課的翻版。大部分學生還是希望教學授課語言以雙語為主或以中文為主、英文為輔，多媒體課件形式為中英文相結合。

（2）全英文教學達不到預期的教學效果。從項目6和7的調(diào)查結果看，雖然一些大學花了很大代價邀請國外一流教授專家講授課程，但由于人工智能課程理論性強、難度大，學生很難適應全英文課程教學。

（3）缺乏內(nèi)容全面和難度適中的教材。從項目8和9的調(diào)查結果看，一些大學在實施人工智能課程全英語教學時直接引進原版英文教材，但這對本科生來說，原版英文教材內(nèi)容偏多、難度較大，學生學習時不免有諸多畏難情緒。

（4）師資匱乏。從項目10的調(diào)查結果看，學生對承擔全英文教學教師的滿意程度普遍不高。實際上，全英文教學對承擔課程教學的教師要求很高，他們不僅需要具備專業(yè)知識，而且還要掌握英語應用技能，而現(xiàn)階段國內(nèi)高校中能承擔全英語教學的師資仍然十分匱乏。

綜上所述，如何改革全英文教學模式，講授哪些教學內(nèi)容，采用何種科學的教學方法與手段，是值得我們思考和關注的教學改革重點和難點。

針對以上這些問題，我們深入研究人工智能課程的特點，對現(xiàn)有教學模式、內(nèi)容及方法進行全方位探索和改革，制訂全英文教學計劃，對促進教學工作、提高教學質(zhì)量、培養(yǎng)國際創(chuàng)新型人才起重要作用，其重要意義具體體現(xiàn)在以下3個方面。

（1）探索如何將理論知識傳授、綜合能力培養(yǎng)與英語交流運用三者有機結合，建立全英文教學的新型模式，這將對更新教學理念和探索適合于計算機軟件人才培養(yǎng)的教學方法產(chǎn)生深遠影響。

（2）全英文課程教學能夠讓學生掌握最先進的人工智能國際前沿技術，開闊國際視野，有利于培養(yǎng)復合型、實用型、具有國際競爭力的高層次創(chuàng)新人才。

（3）全英文教學改革的探索與實踐能夠促進國內(nèi)教育向國際教育邁進。

3 全英文教學內(nèi)容改革

建立完善的全英語教學體系，需要有系統(tǒng)而完整的教學內(nèi)容。我國計算機科學與技術本科專業(yè)人工智能課程課時一般只有36學時，因此我們需要考慮從什么角度組織教學內(nèi)容，才能讓學生比較容易地理解、熟悉和掌握人工智能的原理、方法與技術，從而顯著提高教學效果。

與國內(nèi)教學內(nèi)容相比，國外教學更注重分析問題的思維方法和解決問題的應用能力，對提高學生的學習興趣以及培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力十分有益，但是原版內(nèi)容過多，且大多以國外政治、經(jīng)濟、文化、社會和生活為背景，對于我國學生來說，理解某些內(nèi)容和背景比較困難。因此直接套用原版教學內(nèi)容往往存在一定問題，我們需要在引進、消化和吸收國外經(jīng)典教材內(nèi)容的基礎上，有選擇性地挑選合適內(nèi)容。國外經(jīng)典教材編寫思路不盡相同，一些經(jīng)典人工智能教材及主要內(nèi)容見表2。

人工智能的基本思想和主要內(nèi)容是研究人類智能活動規(guī)律和用于模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。從表2中可以看出它們的共同點，即人工智能應圍繞“智能”這個核心，但由于智能本身非常復雜，難以用單一的理論與方法描述，需要從不同的抽象層次刻畫智能這個主題。我們認為，人工智能的主要內(nèi)容可按圖1所示劃分為不同層次并確定講授順序。

在最底層，神經(jīng)網(wǎng)絡與演化計算（適應性原理與仿生機制等）輔助感知以及與物理世界的交互；抽象層反映知識在智能中的角色和創(chuàng)建以及圍繞問題求解的知識的抽象、表示和理解；更高層則提出學習、規(guī)劃、推理的模型和方式；應用層構造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統(tǒng)，讓計算機實現(xiàn)以往需要人的智力才能完成的工作。除了將人工智能課程的教學內(nèi)容劃分為這4個層次，為保證教學內(nèi)容的循序漸進性，還可按照抽象層更高層最底層應用層順序安排教學內(nèi)容。

4 全英文教學模式改革的實施關鍵

針對以上國內(nèi)全英文教學中存在的主要問題，我們提出人工智能課程全英文教學模式改革的實施關鍵，包括全英文課堂教學模式的重定位，“二三二”模式教學方法的改革，集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內(nèi)容創(chuàng)新以及全專業(yè)英語教學團隊的打造。

4.1 全英文課堂教學模式的重定位

人工智能課程教學以培養(yǎng)學生掌握專業(yè)基礎知識、培養(yǎng)實踐動手與應用能力以及提高英語交流水平三者相結合為主要目標，分兩個階段進行，國內(nèi)教師與國外教師共同授課。首先，國內(nèi)主講教師講授人工智能課程的基礎原理、模型和方法，可采用集中授課、案例教學和課堂實踐等教學方式，使學生掌握人工智能的一般基礎知識；在此基礎上，再邀請國際知名外籍教師為學生講授人工智能國際前沿技術，包括集中授課和專題研討。經(jīng)過基礎學習，學生一般已掌握人工智能基礎知識，因此對于外籍教師所講授的學科前沿等內(nèi)容能夠準確理解和把握。與單純采用全英文教學或單純邀請外籍教師授課相比，該模式能收到較好的預期效果。“1+1”全英文雙課堂教學模式如圖2所示。

4.2 “二三二”模式教學方法的改革

實行全英語教學后，由于使用英文教材及中外教育背景存在差異等因素，我們在教學過程中對教學方法進行一定程度的調(diào)整和改進，包括全英文授課形式、案例教學、教學內(nèi)容以及教學手段等方面；配合“1+1”全英文雙課堂教學模式，提出圖3所示的“二三二”模式教學方法，培養(yǎng)學生成為具有綜合能力、創(chuàng)新能力、國際視野和英語技能的復合型人才。

該教學方法模式包括：（1）過渡式全英文與沉浸式全英語兩大英語教學方式；（2）激勵自主式、啟發(fā)互動式、體驗學習式三大學習法，激發(fā)學生學習興趣，使學生牢固掌握人工智能基礎理論與方法；（3）參與學習式和自我展示式兩大學習法，培養(yǎng)學生綜合運用知識的能力和創(chuàng)新能力。

在全英文課堂授課過程中，我們需要注重把握英語與專業(yè)的比例。首先，不能一味地追求全英文授課的形式而忽視教學效果；其次，還需要為學生提供一個良好的語言學習環(huán)境，在實際教學中注重培養(yǎng)學生良好的英語思維習慣，從根本上提高學生的英語水平。

人工智能課程包含大量概念，內(nèi)容抽象，算法復雜，學生往往難以理解與掌握。將案例教學方法引入課程教學能有效提高學生的學習興趣，獲得較好的預期教學效果，但要達到理想的教學目標，僅僅靠課堂教學遠遠不夠，還需要拓展第二課堂。有計劃地邀請國外人工智能專家和教授到大學進行專題講座，鼓勵學生參加相關的課外科研/科技活動，使得學生能夠體驗式地、自主地學習，更好地了解人工智能新技術，從而進一步激發(fā)學生的學習熱情。構建案例教學和課堂實踐的雙課堂教學模式，不僅能夠豐富教學內(nèi)涵，而且可以充實學科前沿知識并拓寬學生的國際視野。

4.3 集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內(nèi)容創(chuàng)新

除了引進、消化和吸收國外經(jīng)典教材內(nèi)容以外，我們還需要逐步建立起具有自身特色的教學內(nèi)容，以保證教學內(nèi)容集先進性、前沿性和實用性為一體。

（1）先進性。我們提出教學與科研相結合，以科研帶動教學發(fā)展的新思路。教師可結合自己的人工智能及其相關領域的科研項目，將科研最新研究成果以及學科前沿知識進行梳理與優(yōu)化并有機融入課程教學中，確保教學內(nèi)容的先進性，有效提高教學改革的質(zhì)量。

（2）前沿性。對人工智能發(fā)展較快的領域，如智能計算、數(shù)據(jù)挖掘等，還需更新和補充全英文教學內(nèi)容，同時可以邀請國際知名大學教授共同研究與探討教學內(nèi)容，保證課程內(nèi)容具有一定的前沿性，通過實現(xiàn)全英語教學保證課程與國際接軌。

（3）實用性。在講授基礎理論知識的基礎上，還應注重實踐的應用，增強學生的動手操作能力，以符合素質(zhì)教育必須注重實踐的要求。教師可結合教學中的基本理論知識，適當補充案例與實例，使得教學內(nèi)容與實際相聯(lián)系，豐富課程內(nèi)涵并提高教學效果。

4.4 全專業(yè)英語教學團隊的打造

師資力量直接影響教學效果。師資的匱乏是現(xiàn)階段全英語教學面臨的主要問題之一。雖然一些教師具有較扎實的人工智能學科功底，但不能熟練地運用英語進行授課，而有些教師則知識結構單一，缺少人工智能及其相關學科間的交叉與融合，因此我們需要多渠道、多層次地打造既具備專業(yè)知識，又具有學科交叉與融合能力，同時掌握英語技能的全英語教師隊伍。將科研與教學相結合，利用與國外人工智能及相關領域?qū)W術帶頭人建立的合作關系優(yōu)勢加強交流與合作，爭取申請國際合作科研項目，利用科研提高教師的教學質(zhì)量、專業(yè)水平和英語技能。

5 全英文教學的具體實施

我們在軟件工程專業(yè)本科三年級學生的人工智能課堂上實施全英文教學，具體實施過程如下。

（1）國際軟件學院成立教學主管部門領導小組、從事教學研究的骨干教師組成的全英文教學工作小組以及由教學督導組成的監(jiān)管小組，三者之間相互配合并共同促進，保障全英文教學工作的順利推進與落實。領導小組對全英文教學的師資培訓、人才引進、多媒體網(wǎng)絡資源開發(fā)、實驗室建設、教材編寫等予以政策支持；教學工作小組制訂全英文教學工作規(guī)劃和年度計劃；監(jiān)管小組定期對工作小組的教學完成情況進行評估。

（2）在課程教學中，打破國內(nèi)常規(guī)教學方式，建立開放式全英文教學模式，教學形式多種多樣。教學方式以“1+1”雙課堂教學模式為核心，以講授與專題討論相結合的方式，圍繞基本原理、方法與技術展開教學，激發(fā)學生自主學習與創(chuàng)新學習的熱情。

（3）國際軟件學院在人工智能相關領域承擔并完成了一批國家與省部級科研課題，而且取得了一些有影響的研究成果，形成了自己的學科特色和優(yōu)勢。2006年，國際軟件學院聘請被譽為世界“人工大腦”領域先驅(qū)的美國猶他州州立大學計算機系Hugo de Gaffs教授擔任武漢大學全職教授和學院國際人工智能研究室主任。

（4）聘請與國際軟件學院有合作協(xié)議的國立首爾大學計算機科學與工程學院Bob McKay教授專職來校為本科生講授人工智能技術前沿。同時，利用國外學者來武漢大學順訪的機會，請其為學生作學術報告，使學生了解國際最新人工智能技術，如邀請曾經(jīng)在麻省理工學院從事過7年博士后研究的宋森研究員進行“理解大腦與仿制大腦”的講座等。

（5）國際軟件學院在遴選教師到與學院有教學和科研合作的國外大學進修時，優(yōu)先考慮給本科生授課的全英文教師，并將全英文教學能力作為選拔條件，以教師的學術進修帶動全英文教學建設，使學科和專業(yè)建設與全英語教學隊伍打造相結合，全面推進全英語教學工作的開展。

6 結語

人工智能是計算機科學與技術專業(yè)的重要課程，目前正面臨著知識更新和教學改革的緊迫任務。筆者以實施全英文教學為契機，針對目前國內(nèi)全英文教學中存在的亟待解決的主要問題，提出人工智能全英文教學內(nèi)容與教學模式改革的新思路。

（1）以智能為核心，從不同抽象層次刻畫智能主題，構造人工智能最底層、抽象層、更高層以及應用層4大模塊內(nèi)容。

（2）突破傳統(tǒng)教學模式，對全英文教學模式進行重定位，提出“1+1”全英文雙課堂教學模式。

（3）提出“二三二”模式教學方法的改革方案，培養(yǎng)具有綜合能力、創(chuàng)新能力、國際視野、英語技能的復合型人才。

（4）提出教學與科研相結合，以科研帶動教學發(fā)展的新思路，進行集先進性、前沿性和實用性為一體的教學內(nèi)容創(chuàng)新。

第5篇：人工智能學習報告范文

創(chuàng)業(yè)后的吳甘沙很忙，中美兩地不停飛，馬不停蹄的他甚至很久沒有見到自己的女兒。這次采訪來得不易，從6月一直約到8月才成功。采訪地點遠在深圳，在某個人工智能學術會議的間隙，吳甘沙接受了《時間線》專訪。

坐在記者面前的吳甘沙談吐緩慢，一句一頓，生怕記者沒有聽清他的意思。正如他言辭間不經(jīng)意透露的那樣，吳甘沙大多數(shù)時候是一個保守的人，如果不是創(chuàng)業(yè)，他說自己可能會在英特爾待一輩子。

然而在很多人看來，吳甘沙離開英特爾只是一個時間問題。互聯(lián)網(wǎng)時代落幕，人工智能時代開啟，有經(jīng)驗、有技術、有人脈、有遠見，吳甘沙找不到不去創(chuàng)業(yè)的理由。

“少有人走的路”

吳甘沙歷來行事穩(wěn)健，“這輩子只冒過兩次險，一次是畢業(yè)的時候選擇來北京而不是留在上海，另一次就是創(chuàng)業(yè)”。

1993年，吳甘沙從江蘇南通一個教師家庭考入復旦大學，在滬學習期間，拿下了英特爾獎學金。畢業(yè)后，以碩士身份混入周圍全是博士的英特爾，憑著“出人頭地”這個單純的動力支撐，吳甘沙十多年兢兢業(yè)業(yè)，終于成為英特爾中國研究院的第一位“首席工程師”。

2009年，英特爾中國研究院升級為英特爾全球五大研究院之一，專注于嵌入式系統(tǒng)研究，吳甘沙又被任命為嵌入式軟件實驗室總監(jiān)，主持嵌入式軟件創(chuàng)新工作。

2013年，他成為了英特爾中國研究院的院長。

細數(shù)吳甘沙的職業(yè)生涯履歷，不難發(fā)現(xiàn)他實在是一個“長情”的人。吳甘沙并非沒有動過創(chuàng)業(yè)的念頭，他也曾幾度徘徊：好不容易混到跨國公司高管，去創(chuàng)業(yè)？“就像我在機場排隊辦登機牌，排了長隊，好不容易排到靠前了，突然，邊上開了一個新柜臺，后面的人刷刷刷都涌過去了。我是動還是不動？是不是來不及？”

錯過了互聯(lián)網(wǎng)，錯過了移動互聯(lián)網(wǎng)，再錯過了2013年那波熱鬧。眼見2015年人工智能浪潮來臨，此時不動，更待何時？

吳甘沙先瞄上的是機器人領域，不久后發(fā)現(xiàn)在目前的技術條件下，做出來的商業(yè)性質(zhì)機器人看上去總是笨笨的，無法達到消費者的心理預期。之后，在趙勇的“攛掇”下，他敏銳地覺察到自動駕駛這個橫跨人工智能和汽車兩大產(chǎn)業(yè)的垂直市場潛力很大。他篤定最近5-10年，自動駕駛會是人工智能領域增值最大的產(chǎn)業(yè)，沒有之一。

摩根斯坦利的研究報告指出自動駕駛將為美國每年帶來1.3萬億美元的社會受益，相當于GDP的8%，分別來自燃油節(jié)省、擁堵減緩、事故減少和生產(chǎn)力提升等方面。參考美國的數(shù)據(jù)，中國的自動駕駛市場令人遐想，吳甘沙投身炙手可熱的人工智能領域創(chuàng)業(yè)可謂正當時。

自動駕駛和所有有形、無形的消費品一樣，都有自身的門檻。一個是社會門檻，是否有某種觀念阻礙某些群體或者個人進入。另一個是自身的門檻，即學習此種消費方式的難易度。一般的駕駛員從常規(guī)駕駛轉(zhuǎn)換到自動駕駛甚至是最高級別的無人駕駛上，門檻低，好進入。按照吳甘沙的暢想，無人駕駛出租車將是除了家和辦公室的第三空間，甚至變成移動的商業(yè)地產(chǎn)―移動的影院、移動的辦公空間、移動的星巴克......這聽上去確實很容易讓人上癮。

“我們要做的是智能駕駛生態(tài)的一環(huán)，以精干的團隊做出解決方案。”吳甘沙并非要造出個智能汽車，而是將承載巨量計算的黑盒子、雙目攝像頭以及無人駕駛解決方案銷售給那些對新技術感興趣的無人駕駛汽車品牌。

憑借多年業(yè)界的積累，在旁人看來吳甘沙要號召一批志同道合者并非難事，不過他對團隊的成立和壯大，始終保持著感激和謙遜。“人家跟你是朋友，但不一定愿意跟你一起做一件瘋狂的事情。國內(nèi)的智能駕駛已經(jīng)火了那么久，這件事情不像團購，還不足以讓他跟你一起瘋狂。”吳甘沙表示，一起創(chuàng)業(yè)，也就意味著要割舍許多“既得利益”。個人的影響力雖然重要，但始終還是要在權衡后做出最優(yōu)選擇。

在英特爾浸染多年，吳甘沙稱自己在馭勢科技是一個servant，即仆人型的領導者。30多人的團隊，一半以上是博士及博士后，還有一半成員有5年工作經(jīng)驗以上。吳甘沙試圖打造一個珊瑚礁類型的團隊，“不同的生物讓珊瑚礁生態(tài)呈現(xiàn)出勃勃生機，而一個真正有創(chuàng)造力的集體，應該有各種背景、性格、工作方式的人。”談起這個由德爾福、博世等公司出來的工程師和一批學霸組成的精英團隊，吳甘沙堅信只有同隊成員之間碰撞出的化學反應才能讓馭勢科技最終走向成功。

“不能把他當作干活的，不是來跑龍?zhí)住泶蚬さ模且粋€合伙人。很多人在大公司里的感覺就像在開一輛很老的車，你要讓他感覺有控制力，每天有進步，跟厲害的人一起切磋，而不只是說‘我很牛，我們關系很好，你跟著來吧’。”作為馭勢科技的servant，吳甘沙給自己的定位是負責找到方向、制定戰(zhàn)略，讓團隊成員工作得舒服，不把時間浪費在小事上。

人馬召集了，接著要面臨的就是軍糧問題。“剛開始的時候VC（天使投資）都很感興趣，但最后投的時候都很猶豫。”今年上半年，整個投資界的大風格正在發(fā)生變化，投資人的偏好從模式創(chuàng)新轉(zhuǎn)變到技術創(chuàng)新，大家更熱衷于投黑科技。然而馭勢科技融資的時候，很多資本并未及時轉(zhuǎn)變過來，對于創(chuàng)業(yè)公司進入嚴謹而保守的汽車行業(yè)有所保留。就在吳甘沙為資金發(fā)愁時，創(chuàng)新工場CEO李開復向他拋來了橄欖枝。

創(chuàng)新工廠的看好解決了馭勢科技的燃眉之急，而現(xiàn)在想要投人工智能相關公司的人越來越多，拉投資有了變簡單的跡象。在資本和精英團隊的助力下，吳甘沙的創(chuàng)業(yè)之路算是起了一個好頭。

“我們的技術起點很高，商業(yè)模式make sense（合理），缺的就是兌現(xiàn)，這幫聰明的人是不是能夠做出來可用的東西，能不能讓我們的客戶接受。自己選擇的道路，跪著也要走完。我們選擇了少有人走的路。”吳甘沙如今考慮的是如何讓技術落地，實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。野心不止于技術落地

實際上大部分人對自動駕駛、無人駕駛這些概念還很模糊，要踏平無人駕駛的“社會門檻”，就必須消除大多數(shù)人對未知的恐懼。為此，吳甘沙曾經(jīng)撰文科普：智能駕駛的第一步是輔助駕駛或半自動駕駛，特斯拉的autopilot（自動駕駛儀）即是此類；第二步是高度自動駕駛，在大街小巷多數(shù)場景下可以自動駕駛，還能支持多輛車的編隊行駛；最后是全自動駕駛以及無人駕駛，完全由人工智能來駕駛，可以把方向盤、油門和剎車拿掉。

馭勢科技現(xiàn)在要做兩件事，一是將輔助駕駛的功能做得更好，二是向高度自動駕駛靠攏。國際上無人駕駛有谷歌，自動駕駛有特斯拉，國內(nèi)的智能汽車市場亦是風起云涌，馭勢科技靠什么立 足？

“你不要覺得特斯拉怎么樣，看得出來它并不完美，autopilot的研發(fā)人員也就三四十人。創(chuàng)新不是靠錢和人堆出來的，關鍵要看技術。”吳甘沙說的技術指的是研發(fā)出高性價比的攝像頭、雷達以及高性能的控制器等，馭勢科技的優(yōu)勢就在技術上。他告訴《時間線》記者，目前世界范圍內(nèi)能做autopilot的只有一二十家，在國內(nèi)能做autopilot并且接近商業(yè)化的只有馭勢科技。

無人駕駛需要把激光雷達加進去，目前激光雷達的成本極高，無法完全實現(xiàn)商業(yè)化，而傳統(tǒng)的計算機視覺算法已經(jīng)趕不上高度自動駕駛的需求。馭勢科技計劃走的路線就是背靠大數(shù)據(jù)的支持，將深度學習應用到汽車感知中，因為在更復雜的路況中（比如不同角度的汽車識別、完全看不見車道線的非結構化道路），深度學習成為唯一的選擇。

聽起來很玄乎，的確，馭勢科技玩兒的就是準入門檻極高的游戲。通俗點說，在未來，自動駕駛不像今天只能在封閉和結構化的高速上行駛，而是能夠駛?cè)氪蠼中∠铮幚砀鞣N狀況，如：雙向道路、避讓行人等，其能力將接近無人駕駛，解決今天無人駕駛高成本、適用場景有限的缺陷。換句話說，自動駕駛和無人駕駛在未來或許會出現(xiàn)合流。

問及此類“自動駕駛”何時能夠出現(xiàn)，吳甘沙給出的時間是2020年，當然這是在地圖定位能力、感知和認知的能力提升、新興技術的出現(xiàn) （如：激光雷達成本降低）等技術實現(xiàn)的前提下。屆時升級成自動駕駛的成本會降低到5000美元以下。

吳甘沙向《時間線》記者透露，馭勢科技的野心是要在5年內(nèi)做成世界Top5的高度自動駕駛技術提供商。馭勢科技的解決方案目前在可靠性、穩(wěn)定性和商品化上尚不穩(wěn)定，但已經(jīng)是業(yè)內(nèi)最具競爭力的企業(yè)，相信三四年之后，隨著產(chǎn)品不斷迭代，他們給出的高度自動駕駛解決方案在功能安全、信息安全、成本方面都將不是問題。

第6篇：人工智能學習報告范文

隨著計算機技術在建筑工程中的廣泛應用，實現(xiàn)建筑設計與施工全過程的信息共享有利于建筑工程領域的后續(xù)管理，其中，施工圖設計與工程造價的一體化是需要解決的關鍵問題。結合工程實際，通過計算機模擬造價師提取各種工程量的方法，使施工圖設計與工程造價在計算機內(nèi)部實現(xiàn)一體化，以實現(xiàn)建設計劃與項目造價的整合，推動人工智能技術在建筑工程中的全面應用。

關鍵詞：

施工圖設計；信息共享；建筑工程造價；工程量；一體化

目前，在建設工程領域計算機的應用已經(jīng)相當普及，但是，在工程實際中，由于大量的銜接工作主要由人工完成，計算機應用并沒有完全釋放人力，達不到人們期望的高效率。通過計算機模擬造價師提取各種工程量的方法，實現(xiàn)施工圖設計與工程造價的一體化，是建筑工程實現(xiàn)“智”造的必由之路。

1工程量自動提取方法

1）公式計算法：依據(jù)工程量計算規(guī)則輸入圖紙中的相應數(shù)據(jù)，通過計算機自動計算，即可生成正確的預算書。這種方法直觀、簡單、與手工操作類似，缺點是有很大的手動數(shù)據(jù)輸入工作量。2）圖形輸入法：要求在識圖的基礎上，人工重新輸入各種部件的附圖、大小及各種附加特性，然后由系統(tǒng)自動計算，得到工程量清單。但此方法需要重新繪制圖紙，實際上卻增加了概預算人員的工作量，優(yōu)點是計算的工程量比較準確。3）面向?qū)ο蟮慕７椒ǎ和ㄟ^定義各種構件對象，在CAD軟件組件中直接加入屬性參數(shù)特征。這種方法使設計結果包含豐富的組件和參數(shù)，而不是線，經(jīng)過解析器對所有參數(shù)和組件進行分離，通過計算機識圖取代人工識圖，從而實現(xiàn)工程量自動計算，推動人工智能技術在建筑工程中的全面應用，整合建設計劃與項目概預算，提高對建筑工程質(zhì)量和效率的管理。此方法要求設計師改變現(xiàn)有的工作習慣。

2不同提取方法的比選與分析

前2種方法雖然都可以自動計算工程量，但并沒有實現(xiàn)整個建設項目的勞動信息共享，因為還需要重新輸入圖紙或數(shù)據(jù)，人工的重復勞動中斷了系統(tǒng)一體化進程。相對而言，方法3）較有效地釋放了計算機應用的智能空間，是走向施工圖設計與工程造價一體化的有效途徑。根據(jù)不同的內(nèi)容和作用，一套完整的施工圖紙包含建筑、結構和安裝施工圖紙3大類，明確設計內(nèi)容及各類施工計劃相互之間的作用與聯(lián)系，是計算工程造價的最基本要求。正因為施工圖具有實形性、封閉性、連續(xù)性和視圖尺寸協(xié)調(diào)性的特征，根據(jù)這些特征可以抽取到施工圖的語意，這就為施工圖理解提供了現(xiàn)實可能性。在CAD圖中，表達建筑物目標物理特性的完整數(shù)據(jù)反映在矢量圖形和標簽中，通過使用圖形識別技術對這些數(shù)據(jù)進行適當處理，可以自動提取DWG圖形的工程量數(shù)據(jù)。常用的CAD施工圖的特征在于實體對象的不同類型，通過這些實體對象的相互補充形成了完整的施工圖。造價人員的主要工作就是根據(jù)需要，并結合自己的經(jīng)驗，將這些特征實體作為一個整體來直接提取他們所需的數(shù)據(jù)，從而快速計算工程量。由于計算機不可能像人一樣直接訪問整個工程數(shù)據(jù)，因此，為了對計算機附圖實現(xiàn)有效的識別，施工圖紙必須對基本圖層元素如圖形元素、尺寸標注和文字符號等進行有效地細化分類[1-2]。圖形元素是工程圖紙表達建筑物功能屬性的主要元素，由點、線、弧和連通域等構成，主要表達基礎、地面、頂面、墻面、屋面以及其他節(jié)點等。而尺寸標注主要用來反映實體的有效數(shù)據(jù)和幾何形狀，包括線性尺寸、角度、圓弧尺寸等，其中最重要和常見的是線性尺寸。文字符號包括文字說明和注釋等，這些符號簡明的表明了材料、大小和類型等。在這些建筑圖紙中，可以通過項目字符特征很容易地獲得相關信息的數(shù)量和特定含義。如在矢量圖中，與圖形識別相比，字符識別模式就更顯簡單容易，因此，對字符的特征識別是一種實現(xiàn)自動提取的方便有效的方式[3]。工程造價計算過程中，最基本的方法是統(tǒng)籌法，其主要原理是利用線面幾何共享的數(shù)據(jù)布局，通過基數(shù)連續(xù)計算，盡量做到一數(shù)多用，避免重復勞動，簡化計算過程。例如：在基礎工程量的提取過程中，基礎中心軸線的抽取、內(nèi)外墻中心線的識別和底層建筑面積的計算是計算機首先要識別和抽取的主要數(shù)據(jù)。其他所需工程量數(shù)據(jù)則可通過統(tǒng)籌算法在這些數(shù)據(jù)的基礎上進行適當增減實現(xiàn)。

3一體化系統(tǒng)模式

3.1系統(tǒng)總體結構

施工圖設計與工程造價一體化系統(tǒng)的基本模式包括：智能學習子系統(tǒng)、自動提取工程量子系統(tǒng)、概預算編制子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)。

3.2智能學習子系統(tǒng)

智能學習子系統(tǒng)的核心功能模塊是知識更新組織，它是整個系統(tǒng)的維護、擴展和改善機體，具有強大的生命力，通過在原有知識的基礎上，對新知識進行預定義的規(guī)則，實現(xiàn)對知識基礎的修改、擴大和更新。為了提取到有用的知識，知識更新組織可以通過對知識庫中的相關模式和規(guī)則自動調(diào)用，以及對不熟悉或類似信息的再加工來實現(xiàn)，另外還可以直接從用戶界面，進行智能學習系統(tǒng)的交互學習。有些信息系統(tǒng)不要求用戶協(xié)助就可以自己在系統(tǒng)內(nèi)部完成，有些則需要用戶通過輔助識別對知識庫中的知識進行補充存儲。

3.3自動提取工程量子系統(tǒng)

依據(jù)知識庫中的相關識別規(guī)定，模擬造價師對施工圖的識圖過程是工程量自動提取子系統(tǒng)的核心功能模塊。建筑概預算的工程量分類是模塊功能細化的依據(jù)，通過這個模塊的詳細功能就可以實現(xiàn)對各類工程量的自動提取，從而實現(xiàn)計算機自動識別圖像和計算工程量。推理和識別組成了此模塊工作的2個方面，因為施工圖通常通過平、立、剖面的投影視圖來體現(xiàn)建筑物不同功能部件的形狀信息，因此，推理各相關圖紙之間的關聯(lián)是不可避免的。

3.4概預算編制子系統(tǒng)

自動提取工程量操作完成后，進入概預算編制子系統(tǒng)，其主要功能是把定額庫中的定額數(shù)據(jù)自動與工程量數(shù)據(jù)進行合理匹配，編制和輸出工程造價報告，并將所有結果進行存儲。

3.5數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫子系統(tǒng)包括知識庫、匯總數(shù)據(jù)庫和定額庫等。知識庫是系統(tǒng)的大腦，系統(tǒng)在運行過程中，作為整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的核心，計算和推理工作數(shù)據(jù)時，知識庫會約束和指導整個系統(tǒng)的運行。知識庫中系統(tǒng)的模塊被稱作知識，主要包括推理識別、學習規(guī)則和實體參照模型等3類。工程量自動提取子系統(tǒng)在進行參數(shù)提取時需要用到參數(shù)搜索規(guī)則、推理算式和模式識別法則等的集合，即推理識別；知識更新組織進行更新時所遵循的方式、方法則是學習規(guī)則；建筑物功能部件的實體圖形與符號等自動提取工程量時的參照模式叫實體參照模型，依據(jù)實體圖形、符號等參數(shù)模型可以直接實現(xiàn)工程量相關信息的搜索，在面對新的參數(shù)組合時，還可以減少系統(tǒng)推理識別的工作量。匯總數(shù)據(jù)庫是一個動態(tài)的數(shù)據(jù)存儲機構，存儲有原始施工圖、工程量計算基礎數(shù)據(jù)、概預算報表等各種原始數(shù)據(jù)、中間數(shù)據(jù)和結果數(shù)據(jù)。國家和各級地區(qū)的定額數(shù)據(jù)都存儲在定額庫中，定額庫科學管理了各級各種類的定額。定額庫數(shù)據(jù)的維護工作由知識更新組織執(zhí)行。

4結語

在建筑工程方面，計算機技術的發(fā)展和應用引發(fā)了建筑領域的重大變動，建筑工程生產(chǎn)的效率和質(zhì)量也隨之提高，但距離達到信息化集成的目標還是相當?shù)倪h。設計圖紙是工程造價數(shù)據(jù)的主要來源，在施工圖設計與工程造價之間存在著非常密切的信息流動，造價人員提取工程量數(shù)據(jù)的工作將設計和造價2個獨立的工作連接了起來。但是由于人工的大量參與，使本來可以直接在計算機系統(tǒng)內(nèi)部實現(xiàn)共享的信息卻不能真正的實現(xiàn)。本研究提出，通過計算機模擬造價師提取各種工程量的方法，使施工圖設計與工程造價可以在計算機內(nèi)部實現(xiàn)一體化。在目前情況下，人工識別施工圖被計算機自動提取工程量取代，已經(jīng)隨著BIM技術的問世取得了一定的進展，因此，以面向?qū)ο蟮慕７椒o疑是實現(xiàn)施工圖設計與工程造價一體化的有效途徑，盡管還有很多不完善的地方需要學者和專家共同分析研究和探索。

作者：王云峰 姚黎明 帥朝暉 單位：浙江大學建筑設計研究院有限公司

〖參考文獻〗

[1]劉曉冰,高天一.CAD技術的發(fā)展趨勢及主流軟件產(chǎn)品[J].中國制造業(yè)信息化,2013(1):41-45.

第7篇：人工智能學習報告范文

關鍵詞:智能控制;教學內(nèi)容;教學方法;教學效果

中圖分類號:TP18文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)31-pppp-0c

Discussion on Teaching Reform of Intelligent Control

LI Xin-jun1, WU Tie-bin2

(1.Hunan Institute of Humanities, Science and Technology, Loudi 417000, China; 2.Central South University Institute of Information Science and Engineering, Changsha 410083, China)

Abstract: Based on characteristic of intelligent control course, this paper point out problems existing in the teaching of the course, discusses the practice and experience in the instruction reform of the course. Practice demonstrates that these methods are helpful to the students' knowledge understanding,and arousing their interest and improving their ability of analyzing and solving problems comprehensively.

Key words: intelligent control; teaching contents; teaching methods; teaching effects

智能控制是當今國內(nèi)外自動化學科中十分活躍和具有挑戰(zhàn)性的領域,是一門新興的交叉學科,代表著當今世界控制理論和技術的發(fā)展方向,是一門集理論研究和工程實踐于一體的綜合性課程[1]。通過本課程學習,使學生了解智能控制理論體系及其相關的新學科基礎、智能控制理論發(fā)展的前沿動向、智能控制理論的應用領域及應用效果,掌握智能控制的基本概念和主要組成部分,掌握智能控制系統(tǒng)分析和設計的基本方法和步驟,并能利用所學知識解決一些簡單的實際問題。如何講授好這門課,提高教學質(zhì)量,一直是從事本課程教學的教師研究的課題。我們結合本系的實際情況及同類院校存在的共同的問題,對智能控制課程教學的改革進行了探討。

1 當前教學中存在的主要問題

1.1 教學內(nèi)容需要改進

目前,許多智能控制的教材要么在內(nèi)容設計和知識體系安排上與該學科前沿科學聯(lián)系不多,過于注重基礎知識;要么闡述得很深奧,理論和公式顯得特別復雜難懂;其次,有些教材在理論與實際的聯(lián)系方面不是很密切。而教師在教學中通常選定一本教材,以教材為中心開展教學活動,必然導致學生對該學科知識的理解不全面不系統(tǒng),更不能學以致用。

1.2 教學方法單一

由于該課程理論性強,內(nèi)容抽象,很多老師采用“滿堂灌”的講授方法,把講授知識作為教學的主要目標,忽視了對學生學習能力和實踐能力的培養(yǎng),并且教師與學生、學生與學生缺乏課堂交流,從而使學生失去學習熱情,教師教學缺乏激情,課堂氣氛沉悶,教學質(zhì)量不高。

1.3 學生對相關基礎知識的應用普遍感到困難

智能控制與一些基礎課程(如離散數(shù)學、數(shù)據(jù)結構、自動控制原理等)的聯(lián)系非常緊密,然而許多學生對相關知識的掌握并不深刻,以至于在該課程的學習上感覺吃力。另外很多學生對MATLAB仿真軟件的使用不熟練,導致在做仿真實驗的時候無從下手。

2 教學改革的思路和方法

2.1 優(yōu)化教學內(nèi)容

智能控制課程具有前沿性、抽象性和理論性強等特點,講授內(nèi)容相對廣泛,教師應兼顧基礎知識和新興技術兩個方面,并充分結合自身與相關研究組在智能控制方面所取得的科研成果,以及校內(nèi)外專家在本領域的報告、相關視頻材料,同時針對學生的具體情況以及社會的需要進行內(nèi)容篩選,加強學生的工程意識和對實際問題的認識,提高他們處理工程問題的能力和經(jīng)驗[2]。對于如模糊控制、專家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制和遺傳算法等典型的智能控制系統(tǒng),教師最好能夠結合應用實例重點講述。此外,授課教材并不能局限于指定某本教材,還應選用知識互補,具有不同優(yōu)勢的教材作為學生的參考書,以幫助學生更好理解本課程[3]。

2.2 改進教學方法和手段

智能控制課程的內(nèi)容理論性都比較強,相對抽象、枯燥難懂。授課時要注重教學方法和教學手段的改進,改革灌輸式教學方法,

采用啟發(fā)式、討論式教學方式,將講授法、討論法、實驗法、自學指導法、實例教學法等優(yōu)化組合,充分利用板書、投影、錄相、計算機等媒體,調(diào)動學生的積極性,啟發(fā)學生的思維,培養(yǎng)學生正確分析問題、解決問題和自主學習的能力,注重學生的個性發(fā)展,由以傳授知識為主變?yōu)橐耘囵B(yǎng)學生能力為主。在教學中采取以漢語教學為主,英語教學為輔的雙語教學,對一些關鍵詞同時用漢語和英語表示,同時適當指定一些英文參考書,讓學生能夠直接接觸國外文獻資料,加深對課堂教學內(nèi)容的理解和掌握,從而更好的了解該學科的前沿動態(tài)。

由于智能控制課程涉及的很多問題難以解析求解,需要采用比較復雜的數(shù)值計算方法。如神經(jīng)網(wǎng)絡的學習、遺傳算法的實現(xiàn)等。另外有些系統(tǒng)非常復雜,從理論上講,雖然可以用常規(guī)的解析方法進行分析和設計,但求解過程過于繁瑣,希望能夠采用模塊化、可視化的動態(tài)求解方法。MATLAB軟件的成功應用為解決這類問題提供一條有效便捷的途徑,該軟件將矩陣運算、數(shù)值分析圖形處理、編程技術結合在一起,為用戶提供了一個強有力和科學及工程問題分析計算和程序設計的工具。MATLAB所擁有的神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network)、模糊邏輯(Fuzzy Logic)、控制系統(tǒng)(Control System)等多個專門的工具箱(Toolbox)以及可視化動態(tài)仿真系統(tǒng)Simulink、功能強大的圖形用戶界面GUI等非常適合智能控制,因此,在智能控制課程的教學中引入MATLAB,充分利用這個工具的優(yōu)勢,可以實現(xiàn)更好的教學效果[4]。

另外還應根據(jù)教學內(nèi)容,開設配套的智能控制實驗,將常用的智能控制算法進行比較,從而認識各種算法的優(yōu)缺點,使學生更加深刻的理解課堂所學到的知識。

2.3 加強教學隊伍建設

培養(yǎng)和造就一支業(yè)務水平過硬和具有較強科技創(chuàng)新能力的教學隊伍是出色完成教學任務和提高課程教學質(zhì)量的根本保證。特別針對智能控制這樣新興的前沿交叉學科,教師隊伍的建設就顯得尤為重要。教學隊伍建設主要從以下幾個方面入手:1) 立足自身教師隊伍的培養(yǎng);2) 引進高層次人才;3) 邀請著名學者講學;4) 鼓勵學術交流;5) 嚴格教師教學管理。最終形成一支以課程負責人負責的、年青有為、年齡學歷層次高和學科結構合理的“雙師型”教學隊伍。

3 結束語

在智能控制的教學中,優(yōu)化教學內(nèi)容,改進教學手段,加強師資力量,堅持以學生為中心,結合學生基礎和課程特點設計相應的教學方法,應用現(xiàn)代教育理念,實踐表明獲到了理想的教學效果。通過本課程的學習,使自動化類專業(yè)的大四本科生對智能控制的基本知識有一個較為全面的了解,同時為學生就業(yè)或進入研究生階段學習打下一個良好的基礎。

參考文獻:

[1] 師黎,姚利娜,萬紅.《智能控制基礎》雙語教學的實踐教學研究[J].高教探索,2007(6):88-90.

[2] 蔡自興.智能控制原理與應用[M].北京:清華大學出版社,2007.

第8篇：人工智能學習報告范文

【關鍵詞】計算機；應用技術；意義；策略

一、計算機應用技術

計算機最初的應用領域是在數(shù)學計算方面，在40年代中期至50年代末，計算機應用主要是科學計算、工程設計等數(shù)值應用。這一階段使用第一代電子管計算機。50年代末到60年代末，計算機應用開始向非數(shù)值應用方面發(fā)展，這一階段是第二代晶體管計算機，除了繼續(xù)用于科學計算外，主要用于數(shù)據(jù)處理、工商業(yè)事務處理、企業(yè)信息管理。到了70年代，計算機應用普及到社會經(jīng)濟更多的領域，第三代集成電路計算機具有良好的性能價格比和可靠性，它促進了計算機的推廣應用。計算機廣泛應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、文化教育、衛(wèi)生保健、服務行業(yè)、社會公共事業(yè)等。從70年代至今，計算機應用高速發(fā)展，迎來了大數(shù)據(jù)時代，此時軟件越來越豐富，出現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、可擴充語言、網(wǎng)絡軟件等。而且隨著微型計算機和網(wǎng)絡的出現(xiàn)，其應用領域已經(jīng)涉及各個領域，在辦公自動化數(shù)據(jù)庫管理、圖像識別、語言識別、專家系統(tǒng)及家庭娛樂等眾多領域中大顯身手。目前互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入到我們生活的每一個角落，并且應用的了社會系統(tǒng)中，計算機網(wǎng)絡改變了我們的生活，便利了我們的生活。

二、計算機應用技術的領域

1、科學計算。最初的計算機應用就在于數(shù)學計算方面，隨著時代的發(fā)展進步，科學計算仍然是計算機的主要應用功能，如高能物理、工程設計、地震預測、氣象預報、航天技術等。

2、信息管理。信息管理是利用計算機來統(tǒng)計管理分析數(shù)據(jù)資料的一種功能，如企業(yè)管理、物資管理、報表統(tǒng)計、帳目計算、信息情報檢索等。目前信息管理是計算機應用領域應用最廣泛的一種應用。

3、人工智能。開發(fā)一些具有人類某些智能的應用系統(tǒng)，用計算機來模擬人的思維判斷、推理等智能活動，使計算機具有自學習適應和邏輯推理的功能，如計算機推理、智能學習系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、機器人等，幫助人們學習和完成某些推理工作。

4、輔助功能。應用計算機對數(shù)據(jù)、信息、圖形等等進行過程分析，得到想要的結果，建立各種圖書檔案、信息系統(tǒng)，達到輔助功能。

三、提高計算機應用技術水平

隨著社會大時代信息化的發(fā)展，計算機在各行各業(yè)中的廣泛應用，已經(jīng)深入到人們生活的方方面面中去。計算機科學與技術的各門學科相結合，不僅促進了各門科學的發(fā)展，并且還革新了研究方法和研究工具。現(xiàn)在，計算和模擬已經(jīng)成為除了實驗和理論兩種途徑進行科學研究外的第三條途徑。計算和模擬作為一種新的研究途徑和方法，會使得一些學科衍生出新的分支學科。比如空氣動力學、氣象學。計算機定量研究的提高，不僅在自然科學中發(fā)揮著重要作用，在人文科學和社會科學中也是如此，例如，在人口普查、社會調(diào)查和自然語言研究方面，應用計算機處理信息效率更高，這些都是計算機在社會中的應用水平的提高的表現(xiàn)。

計算機在各行各業(yè)中的大力應用，常常也伴隨著顯著地經(jīng)濟效益和社會效益。關于新技術的應用，計算機網(wǎng)絡化時代的發(fā)展，社會經(jīng)濟中的產(chǎn)業(yè)結構、產(chǎn)業(yè)布局和經(jīng)營模式以及服務模式都發(fā)生了徹底地變革，網(wǎng)購這一近年來火爆的購物方式就是新網(wǎng)絡營銷模式的代表。并且隨之也出現(xiàn)了新的產(chǎn)業(yè)，計算機制造業(yè)和計算機服務業(yè)，以及知識產(chǎn)業(yè)等新的行業(yè)。

計算機目前還是人們學習社交生活的重要工具，對比以往單一的計算功能的計算機功能，現(xiàn)在的計算機應用更加多樣化豐富化，人們借助家用計算機、局域網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等各種終端設備，可以輕松獲得各種情報和信息，無地域限制學習課程，處理各種生活問題，詳細地說比如購物、買票、查看新聞、聊天等等。

綜上所述，我們可以明顯地感覺到提高計算機應用水平的必要性，和潛在的重大意義。提高計算機的應用水平在現(xiàn)階段來看勢在必行，在全球化互聯(lián)網(wǎng)雛形的階段，全球網(wǎng)絡已經(jīng)覆蓋。人們通過網(wǎng)絡學習、社交、實驗、娛樂，只有提高計算機應用技術的水平，才能跟上世界的腳步，適應時代的發(fā)展，免于國家和個人在世界上的落后。

四、提高計算機應用水平的策略

在了解了計算機應用水平的重要性，發(fā)展該技術的應用水平成為目前的要關注的重點。就我國的情況來說，計算機應用水平低，企業(yè)信息化水平低，上網(wǎng)企業(yè)和上網(wǎng)家庭數(shù)量還較少，信息技術在企業(yè)與家庭中應用尚不夠普及。

針對我國的現(xiàn)狀，比較與發(fā)達國家的差距，簡單提出以下幾點策略：

1、網(wǎng)絡政策法律環(huán)境的完善。根據(jù)國家統(tǒng)計局中心的研究報告，我國有5.6億網(wǎng)民。簡單就城市網(wǎng)民來說網(wǎng)絡已經(jīng)達到普及率，但是缺乏有力的術經(jīng)濟學政策推動信息技術廣泛應用。加大維護網(wǎng)絡安全十分重要，既可以維護網(wǎng)絡安全，保護網(wǎng)民的利用，又可以推動互聯(lián)網(wǎng)的安全發(fā)展。

2、應用系統(tǒng)的研發(fā)。同樣根據(jù)國家統(tǒng)計局研究報告表明，我國的信息化能力不僅落后于日美等發(fā)達國家，同樣落后于許多發(fā)展中國家。大型應用系統(tǒng)的軟件硬件研發(fā)水平弱，所以要加大對專項技術的研究，擁有我們自己的網(wǎng)絡技術。

3、專業(yè)性人才的培養(yǎng)。針對目前社會發(fā)展的前景，人才的培養(yǎng)才是最主要的。我國想要在計算機應用技術水平上達到質(zhì)的突破和發(fā)展，培養(yǎng)這方面的專長人才才是治本之道。

4、就業(yè)方向的推廣。擴大計算機應用技術方面的工作崗位，擴大就業(yè)職位的多樣化選擇，引導該行業(yè)在社會上的發(fā)展。推廣電子政務、電子商務等行業(yè)。

五、結語

網(wǎng)絡環(huán)境日新月異，社會發(fā)展更新?lián)Q代，只有跟上時代的腳步，才不會被社會所淘汰。計算機應用技術在當今社會的應用已經(jīng)肉眼可見的深入到生產(chǎn)生活的每一個角落，面對我國的互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀，在網(wǎng)絡普及以及計算機應用上明顯落后于世界上的許多國家，長期以往很有可能造成越來越無法彌補的差距，當務之急提高計算機應用技術水平顯得十分重要。總之，計算機的發(fā)展和應用已不僅是一種科學的技術現(xiàn)象而且是一種政治、經(jīng)濟、軍事和社會現(xiàn)象。

【參考文獻】

[1]丁照宇等.計算機文化基礎[M].北京：電子工業(yè)出版社，2002.

第9篇：人工智能學習報告范文

關鍵詞：模具；設計；智能

1 引言

隨著計算機處理器性能的不斷提高，模具制造對數(shù)字化加工環(huán)境有極大的依賴性。獨立的DM軟硬件工具固然重要，但是只有當這些工具能夠集成到一個通用的數(shù)據(jù)和線程模塊當中的時候，整個產(chǎn)品開發(fā)過程才是最有效的，這就促進了集成框架、基于的架構的發(fā)展，因而在加工過程、動力和資源信息方面建立起了牢固的關系。過去一些技術如CAD、CAE、CAM甚至產(chǎn)品規(guī)劃都因此而成為一個流水線渠道，便于產(chǎn)品的升級、更新和檢修[1]。

級進模具設計和加工工程實際上是采用一系列工具大規(guī)模生產(chǎn)金屬零器件，用到好多工程技術，比如人工智能和虛擬現(xiàn)實工具，這些工具有效地改善了開發(fā)的進程。這些工具的數(shù)據(jù)處理和功能整合滯后于DM的技術的進步。例如，在最近的一份報道中在整個級進模具開發(fā)過程中使用了基于知識的黑板模型，然而這個模型本身次于當前流行的多系統(tǒng)（MAS）。本文中提出了一集成框架為從智能級進模具中發(fā)展來的工具組合提供一個通用的軟件機制，進一步發(fā)展下游的元器件加工或者計算機輔助處理規(guī)劃工具，因此整個模具開發(fā)從設計到加工會高度集成化[2]。

2 智能級進機制

本文中提出的集成框架是智能級進模具系統(tǒng)的一個拓展，由新加坡國立大學以及新加坡高性能計算研究院開發(fā)和持續(xù)升級維護[3]。智能級進模具系統(tǒng)包含5個功能模塊，即基于特征的建模、處理規(guī)劃模塊、模具配置模塊、繪制準備和兩個補充模塊（模板管理和基于知識的外殼）。設計過程和相應的功能模塊同步進行， IPD主動性的貢獻主要體現(xiàn)在兩個方面。首先，每一個步驟的設計信息會以基于特征的形式存儲，這樣設計元素就可以實現(xiàn)復用；其次，可以用3D虛擬技術實現(xiàn)虛擬化設計，例如三維的條狀布局。這樣就提供了附加的校驗層，在設計的早期會減少設計誤差。

3 對集成框架的需求

盡管IPD系統(tǒng)為級進模具設計提供了一系列的人工智能和虛擬現(xiàn)實技術，然而這僅僅是外部工具的集成以及其他下游加工功能的改進。IPD系統(tǒng)中的集成問題事實上是不同功能模塊只見的互動性。也就是說，該技術把設計過程中的復雜性分解成為一系列可操作的任務同時將它變成一種合適的描述信息，這樣下游的描述可以直接使用上游步驟的結果。此外，IPD系統(tǒng)在基于知識的黑板的作用下還支持一些可操作的集成功能。可包含一個通用的知識對像基和一個參考引擎來實現(xiàn)每一個功能模塊的運算功能。它在功能模塊之間提供了一個附加層，支持對象檢索，對過程集成很有益處。在最新的IPD系統(tǒng)中， 殼使得每一個功能模塊具有智能計算功能，所有的功能模塊被進一步分割因而變得更加自主。因此，很有必要為這些自主模塊提供一個集成框架，就好比嵌入了一個特殊的產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理/產(chǎn)品生命周期管理和流水線管理系統(tǒng)。

4 集成框架的設計

為了很快建立集成框架，我們從CAD框架中借鑒了一些基礎的想法，該框架在20世紀初初步形成而且很快在電器設計自動化領域被廣泛使用。此外，一系列先進的系統(tǒng)建模設計和分析技術，特別是面向?qū)ο蠛头植紝ο蠹夹g被使用來鑒定和優(yōu)化系統(tǒng)功能。

4.1 數(shù)據(jù)集成和過程集成

提出集成框架的主要動機是為原來離散的設計活動提供一個數(shù)據(jù)集成和過程即成功能，之前這些都是由一些列的設計和制造工具完成的。對于數(shù)據(jù)集成功能，終端用戶采用一種全局性的數(shù)據(jù)，并由一套配置和版本管理設施支持。特定項目的數(shù)據(jù)會立即被集中并優(yōu)化便于搜索、共享，并會以特殊的形式存儲來避免數(shù)據(jù)沖突。而對于過程集成功能終端用戶可以采用標準的過程序列。為了完成整個產(chǎn)品的設計和加工，終端用戶不斷咨詢設計流程確保每一項任務以及采用的數(shù)據(jù)都是正確的。每一個獨立任務完成之后，相應的數(shù)據(jù)輸出會自動進去數(shù)據(jù)存儲模塊并作為配置數(shù)據(jù)被存儲下來[4]。

4.2 整個工程環(huán)境以及框架的功能

本文提出的框架中，真?zhèn)€工程環(huán)境包括級進模具設計加工工具、集成框架等。該框架還包括一個共享的工作臺、框架內(nèi)核、兩個數(shù)據(jù)庫（廣利數(shù)據(jù)庫和原始設計數(shù)據(jù)庫）。管理數(shù)據(jù)存儲包含指向原始數(shù)據(jù)庫指針的元數(shù)據(jù)。框架內(nèi)核被設計成一種交易處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)保障依賴于系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的功能在工作臺應用程序GUI直接干預或者其他通過包裝的工具干預之下正常運行。CAX工具能在框架的監(jiān)督之下自主運行，所有展示項目進度的結果都被框架存放進一個集中的存儲模塊。然而，目前主要的問題是模具設計和加工要考慮到很多復雜的數(shù)據(jù)和管理功能。因此，框架內(nèi)核被進一步分解為三個單元，即數(shù)據(jù)和進程管理內(nèi)核、元數(shù)據(jù)處理單元以及設計數(shù)據(jù)處理單元。

4.3 實現(xiàn)圖譜

建立框架結構包含三個步驟。第一個步驟就是在不考慮細節(jié)的情況將主要步驟構造成一個大致框架；第二個步驟就是開發(fā)數(shù)據(jù)集庫管理機制或者相關的信息模塊，同時需要進一步明確框架其他模塊的單元；第三個步驟就是開發(fā)工作臺界面圖形用戶界面。簡單的工具包裝會使得他們能夠在當前界面直接使用框架功能，因此，在原型設計過程中美譽考慮封裝的具體實現(xiàn)途徑。

4.4 輪廓框架

初級框架中功能被分為客戶端功能和服務端功能。主要的相關實現(xiàn)策略如下所示。在這里企業(yè)級的基于Windows的以太網(wǎng)應該是主要的工作平臺，元數(shù)據(jù)以及設計數(shù)據(jù)在服務端集中存放作為信息Hub。常用的面向?qū)ο蟮木幊陶ZJava用來實所有新建的框架單元。一個面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)備用來作為存儲元數(shù)據(jù)的管理數(shù)據(jù)庫。遠程訪問數(shù)據(jù)庫需要和一個應用服務器通信，該服務器和元數(shù)據(jù)庫以及遠實現(xiàn)線程之間交互。設計對象文件的傳送使用CIFS協(xié)議，高協(xié)議能夠使Java應用遠程訪問共享文件以及存放在SMB文件服務器路徑中的文件。

4.5 系統(tǒng)建模以及數(shù)據(jù)庫管理機制

根據(jù)面向?qū)ο蟮脑O計原則，實例化一個對象的軟件系統(tǒng)就等同于一系列對象以相互關系的認定。一旦一個面向?qū)ο蟮哪Ｐ徒ⅲ麄€項目的開發(fā)工作也接近尾聲。對于像現(xiàn)在設計的集成框架。這些對象可以被分為兩個部分：要么是短暫的要么是持久可用的。先期需要一定的理論準備來奠基基礎。尤其是在該系統(tǒng)中，一系列的IDEF0模型被用來定義相關性，其中整個框架和相關的工具協(xié)同工作。通過對整個框架提取特征來捕捉設計改變衰減屬性。采用了一個先進的設計版本控制工具和配置管理模型來支持設計傳播管理。最終，整個進程管理模型建立在產(chǎn)品管理模型的基礎之上。

5 進程動態(tài)

一般而言，改進的集成框架沒有改變級進模具設計和加工過程。然而，進程的動態(tài)性能可能會更具用戶的想法得到有效的改進。在集成框架下工作，用戶在進行局部設計和加工的同時能夠?qū)φ麄€進程有所掌握。潛入的進程及其相互作用是為了得到更好的虛擬化的結果，這樣可以降低用戶對于IPD系統(tǒng)節(jié)能的掌握程度，從而降低技術壓力。

產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理功能保確保所有對于操作項以及產(chǎn)品版本的改進能夠永久保留。這樣用戶在對多個未完成的進程進行操作的時候就不容器出錯。而且，單一更改對于整個產(chǎn)品版本的改進也是對立與其他相關的更改。如果沒有這些保障措施，對于不同原始設計的改進都可能會很麻煩。集成框架不僅能夠使開發(fā)者共享最新的產(chǎn)品版本信息，而且還能提供并發(fā)工程策略。它能夠?qū)碗s的從序列化模具進行分解，使得不同的設計任務能夠平行進展。例如，要在CAPP上完成的不同模具任務以及不同的版本配置更改任務都可以被分給不同的工程師來同時完成，這樣就加快了產(chǎn)品的開發(fā)進度。

6 結語

本文中提出并設計了集成級進模具設計框架。為模具設計中產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及多設計版能夠進行智能管理。受到CAD設計框架的啟發(fā)，全局性的系統(tǒng)架構以及功能要求被采用到模具設計過程中。開發(fā)過程中還采用了其他三個步驟。首先，在做出一系列設計實施計劃的同時搭建起了一個空的數(shù)據(jù)庫管理框架；第二個步驟就是開發(fā)管理數(shù)據(jù)庫模塊以及先關的信息模塊，并進一步細化框架中的其他元素，同時還進行了先關的理論準備。最后，開發(fā)了一個工作臺圖形用戶界面來測試和評估框架的性能。

本文中設計出的集成框架可以在許多方面進行擴展，而且在今后的工作中也要測試完成這些擴展功能。例如，該系統(tǒng)在更新之后可以進行新建管理以及項目進度報告，同時也可以讓它支持不同用戶較色的管理。在開發(fā)過程如果有工程師輪換或者替代開發(fā)之類帶來的交割問題也很容易解決。

甘肅省自然科學基金項目號1112RJZA045 項目名稱 基于混合智能學習算法的并行多機作業(yè)調(diào)度問題研究

參考文獻：

[1]屈賢明.裝備制造業(yè)的振興和產(chǎn)品創(chuàng)新.中國機械工程，2002.4

[2]國家自然科學基金委員會， 先進制造技術基礎 北京：高等教育出版社，施普林格出版社，1998