人工智能论文研究生
人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支，从学科的角度看，人工智能是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科，是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学。以下是小编整理分享的关于人工智能论文研究生的相关文章，欢迎阅读!
人工智能论文研究生篇一
研究生人工智能课程教学方法的改革与研究
摘 要：结合研究生教学实践，从人工智能课程教学内容、教学方法等方面进行了有针对性的改革和探讨，提出了精选教学内容的思路和改革教学方法的途径，并从实践角度进行了有益的探索，为相关课程教学的改革提供参考。
关键词：人工智能;课程教学;教学方法
一、引言
人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个重要分支，从学科的角度看，人工智能是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科，是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学[1]。人工智能从其诞生起，就一直是当代科学技术的前沿学科，也是一门新思想、新理论、新技术、新成就不断涌现的新兴学科。在国内外，人工智能的研究已取得长足的进展，得到迅速的传播与发展，并促进了相关学科的发展。目前，我国有数以万计的科技工作者和高校师生从事不同层次的人工智能的学习、研究与应用，人工智能已成为一个受到广泛重视并有着广阔应用潜能的前沿学科。因此，在研究生学习阶段开设人工智能课程是非常必要的，也是必须的。开设人工智能课程的主要目的是让学生对人工智能的基本原理、应用领域和发展趋势有较深理解，掌握主要技术及应用方法，启发学生对智能学科的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
但对于人工智能课程教学来说，存在一些挑战性问题：第一，人工智能发展迅速，不断出现新的研究成果和应用领域，如人工生命与计算智能的迅速发展，知识发现、数据挖掘等领域的兴起等，而且，人工智能学科涉及的范围非常广，在有限的课时内，不可能面面俱到，必须要有所选择，这给课程教学带来一定的难度。第二，研究生来自不同的高校，所学过的课程不完全相同，研究生的基础也不同。讲授内容太难，有些学生难以接受，太简单，有些学生觉得已经学过了，所以研究生的课程教学比本科生更难。如何选择合适的教学内容让不同层次的学生满意，这是需要针对具体情况进行深入探讨的。第三，人工智能是交叉学科，涉及知识面广、概念多、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，如何讲授人工智能课程，让学生容易理解和接受，对任课教师来说具有很大的挑战性[2]。第四，现实中学生的各种观念，如“重理论轻实践”的思想，使得学生不重视对人工智能技术的实践，出现只懂理论和概念，说起来条条是道，但不知道如何实现和应用。因此，如何鼓励学生重视实践，积极参与实践，这也是我们需要做的事。对于上述挑战性问题，在教学过程中都需要认真考虑和研究。为了提高研究生课程教学质量，协调教与学的关系，使学生学到真正所需要的东西，我们根据已有人工智能课程在理论与实践方面的经验，结合我们近几年教学实践和专业实际情况，对课程教学内容、教学方法等方面进行总结，以促进人工智能课程教学质量的快速提升。
二、确定教学目标
教学目标是指教学活动实施的方向和预期达成的结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿，它既与教育目的、培养目标相联系，又不同于教育目的和培养目标。因此，首先最重要的是明确人工智能的课程教学目标。我们通过对研究生培养目标的分析，确定了明确的教学目标。首先，要培养学生对人工智能和智能科学的兴趣。通过对学生兴趣的培养，才能激发学生自身学习动机，充分发挥学生潜在的科研能力。其次，要培养智能科学知识创新和技术创新能力。与本科生相比，研究生更注重培养学生研究问题和分析问题的能力，特别是从事科学研究的能力。最后，要提高学生智能软件的开发能力，为今后在相关领域的研究和应用奠定基础。我们培养的是应用型研究生，在课程教学中更注重学生实践能力的提高以及加强课程教学与其研究方向之间的联系，为后续的论文选题、科学实验及硕士学位论文的书写奠定基础。
三、精选教学内容，体现培养目标
研究生培养目标是整个研究生培养环节的导航灯，在教学内容选择上必须要与培养目标相适应。进入21世纪以来，人工智能学科有了新的发展，所以，教学内容的选择还要与人工智能的发展趋势相适应。经过多年的
实践，为了反映上述两个要求，制订了“人工智能”研究生课程教学大纲，对教学内容进行优化和更新，充实了各部分的内容。我们确定的教学内容主要分为四部分：第1部分为人工智能概论，包括人工智能概念、人工智能在现代科学中的地位、主要研究内容、 发展过程及 应用领域，特别强调人工智能应用概况;第2部分为知识表示、知识推理和搜索技术;第3部分是计算智能方法，包括人工神经 网络、遗传算法、人工生命等基本理论 及当前应用情况和发展趋势;第4部分为专家系统、自然 语言理解、机器学习、机器人系统及模式识别基础等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础;第3和4部分是人工智能的应用。在具体授课时，第3和4部分内容会根据不同情况进行选择，尽量避免基本概念和方法的重复讲授，采用 专题 报告的形式，利用实际应用案例进行讲解，并补充一些当前研究概况和发展趋势的介绍。
另外，在课程教学时，我们注重与相关课程，如离散数学、数据结构、概率论、数据挖掘、图像处理、模式识别等课程的衔接与应用，并补充有关知识。在教材选用方面，主要采用了中南大学蔡自兴教授等主编的教材《人工智能及其应用》研究生用书。除此以外，有些讲授的实际应用案例都取材于当前 发表的学术论文或学位论文中，这样既考虑了基础知识的讲授，同时也注重当前研究的前沿。
四、改革教学方法
(一)激发学生的学习兴趣
由于这是一门专业基础课程，难度大，抽象概念多，学生往往感到不易接受和感兴趣，因此，我们通过如下途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。
第一，对核心人工智能技术采用课内演示方法，提高学生对人工智能的感性认识。我们精心 组织和准备了产生式系统、搜索策略、神经网络、机器人导航等课内演示实验，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。
第二，在课件上采用了大量的多媒体形式，如视频、动画、声音和图像等，使人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生观看涂晓媛博士的“人工鱼”的录像视频、人机交互机器人视频等[3]。介绍当前关于人工智能和机器人研究新闻报道，特别介绍近几年来日本机器人发展，如播放“阿西莫”机器人，美女机器人等视频，激发了学生对机器人学习的兴趣，以加深学生对所学知识的理解，使学生创新意识得到增强。
第三，针对专业研究方向做有关人工智能的专题讲座，提高学生的学习积极性。如针对智能信息处理方向，介绍自然语言理解和机器视觉的研究新方向等。如在介绍神经网络时，采取专题的形式来介绍，我们主要介绍手写体数字的神经网络识别方法，内容包括：手写字体图像的获取、预处理、特征的提取、神经网络结构设计、学习策略和识别等。但单纯地介绍这些知识时，学生不一定能够理解，因此，在做专题讲座时，以该应用为背景，介绍所需要的知识和相关的策略。有时采用提问和结合日常工具(手写输入的手机)的方式，让学生考虑如何来获取手写数字信息、如何进行处理和识别等，进而理解所需要的识别步骤和方法。
(二)课堂辩论与交互式讨论
课堂辩论是让全体学生始终围绕同一辩题，自主选择观点，形成正反两方，通过一定的组织形式，在课堂上运用一定的史实来说明自己对某一历史事物的见解，并力求驳倒对方的观点。我们课堂辩论的议题设计包括人工智能的应用前景和其他比较有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对人工智能内涵的理解，我们组织了“人工智能能否超过人类智能”的辩论会。在辩论之前，先让学生查找相关资料，对辩论内容及相关背景有所了解，做好充足的准备。辩论时，完全按照辩论赛的规则来实施，最后老师做出 总结，并评出胜方和最佳辩手，以作为平时成绩。通过这些辩论，变被动学习为主动学习，大大提高了学生的学习积极性，提高了课堂教学的效果。
另外，我们积极推广交互式讨论，这种讨论主要针对学生的研究兴趣或研究方向，老师和学生来共同探讨人工智能的应用问题。具体做法是让学生先准备相关内容，如找准在研究过程中碰到的问题和难点，做好PPT，上课时让学生先介绍自己的想法(15~20分钟)，然后老师和学生一起来进行针对性探讨，以提高学生的研究兴趣和认识能力。这种与学生交流的方式具有针对性，可根据学生的知识基础和素质，提供很多学习方法和做研究的方法，树立学生学习和研究的信心，从而促进学生能力的提高。
(三)加强课外实验指导
除了注重教学内容的选择和教学方法的改进以外，我们还特别加强课外实验指导，适当布置一些人工智能课程中具有创新性的实验给学生进行课外学习。设计的课外实验包括产生式系统实验，启发式搜索实验，遗传算法实验，神经网络实验等，如对于神经网络实验，老师给出一些数据，让学生使用Matlab工具来进行学习和识别，同时要求学生书写实验报告及结果分析，作为平时成绩。另外，要求学习有余力和兴趣的学生选做部分探索性、创新性的功课，从而引导学生发挥个性优势，同时对于学习能力较差的学生，进行有针对性的指导，鼓励其积极参与探索性课题。
五、结束语
本文从研究生教学的背景出发，并结合我专业的培养目标，对人工智能课程教学方法进行了一些改革和探索，供以后的专业建设参考。本文只是我们在人工智能的教学过程中的一点心得 体会，但由于条件受限仍然还有很多方面还做得不够好，如网络资源的利用，这是我们以后需要加强的地方。
参考文献
[1]
蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)[M].北京：清华大学出版社, 2006.
[2]徐新黎, 王万良, 杨旭华. “人工智能导论”课程的教学与实践改革探索[J]. 计算机 教育, 2009(11): 129-132.
[3]陈爱斌.《人工智能》课程教学的实践与探索[J]. 株洲 工学院学报， 2006(6): 137-139.
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