前言：中文期刊網精心挑選了人工智能教育專業范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
人工智能教育專業范文1
一、教學背景
職高學生文化基礎普遍較差，對理論課不感興趣，但往往偏好專業課學習。專業課、操作課成為最受職高學生歡迎的課程，作為將來在社會上更好地謀生立命打基礎的課程，不但他們自己對專業實踐課程充滿了較高的期待，就連學生家長也十分關注。因此，學生一開始便對專業操作課頗有興趣、信心十足，這為專業教師開展操作教學提供了良好的教學前提。而烹飪勺工訓練就是指學生在教師的幫助下完成教學內容。學生初步掌握勺工的基本知識，基本技能后為進一步提高技能水平，就要轉入訓練階段。所以訓練是操作教學的關鍵環節。
二、建立專業操作訓練教學理念的依據
職高烹飪專業的學生大多在初中階段的學習甚少體會成功，因此他們對學習缺乏信心，往往處于一種被動學習的狀態。加上大多數學生都是獨生子女，不但在人際交往上能力較弱，而且在動手能力上更為欠缺。針對上述情況，筆者在教學中以“我做事了、我成功了、我快樂了”為導向，帶學生走出教室，為學生構建開放型學習環境，促使學生從“接受型”向“探索型”、“合作型”轉變，激發學生主動參與學習、樂于學習的興趣。
于是，筆者通過“421教學法”（看著做、跟著做、比著做、合作做）和兩次技能小結，來強化勺工技能操作每一環節的練習和操作關鍵，最后用一次小組合作比賽的方法，在小組合作練習中以強帶弱來保證教學的順利進行。爭取人人動手，讓每個學生都能獲得成功的體驗，同時培養學生的人際關系能力和自我認識能力，促使學生實際操作技能水平提高。
三、勺工訓練知識及運用
1.勺工訓練知識
勺工就是廚師臨灶運用炒勺（或炒鍋）的方法與技巧的綜合技術。即在烹制菜肴過程中，運用相應的力量及不同方向的推、拉、送、揚、托、翻、晃、轉等動作，使炒勺中的烹飪原料能夠不同程度地前后左右翻動，使菜肴在加熱、調味、勾芡和裝盤等方面達到應有的質量要求。
在烹制菜肴過程中，始終都離不開炒勺或炒鍋的使用，勺工技藝對烹調成菜至關重要，直接關系到菜肴的品質，它是衡量中式烹調師水平高低的重要標志。因此，學習烹調技術必須掌握好勺工技藝，練習好勺工技術必須掌握基本操作姿勢和基本知識技能，并能學習綜合運用。
2.教師在操作訓練教學中應巧妙地運用指導
學生新入學的第一節操作課，好奇心、新鮮感特別強，總想很快就能和老師一樣學會技能，得到教師的表揚。筆者充分利用學生這些心理特性，認真做好第一堂操作技能訓練的課前準備工作，盡量把學生的好奇心、積極性調動起來，在枯燥無味的勺工訓練課上加入自己的教學風格，使學生喜歡操作課，在快樂中接受知識、學會技能、運用技能。
（1）站姿練習。讓學生在操場的跳遠跑道兩邊排成兩列，教師站在兩隊之間，先示范臨灶操作的基本姿勢：兩腳分開站立，兩腳尖與肩同寬，基本為40～50cm。要求上半身保持自然正直、自然含胸、略向前傾，不向右彎腰曲背，目光注視勺中原料變化。學生按老師的要求進行站立，教師巡回糾正、指導。
（2）握勺練習。正確的站立姿勢是學習勺工技能的前提，而道具的加入則能使課堂教學的氣氛迅速活躍起來。掌握怎樣握炒勺能使在勺中充分運用腕力和臂力的變化，使翻勺靈活自如，達到準確無誤的程度。“左手握住勺柄，手心朝右上方，大拇指在勺柄上面，其他四指弓起，指尖朝上，手掌與水面約成140°夾角，合力握住勺柄……”教師示范學生觀察操作，教師巡回糾正。
（3）前翻勺練習。有了正確的監灶站立姿勢和握炒勺的方法之后，怎樣前翻勺便是教學的重點。在以往的傳統教學中，學生每人一勺沙子，根據書本上的知識自行練習。學生往往開始練習時還頗有新鮮感，可若一段時間后還是不能把沙子從鍋中翻過來，往往就失了興趣。所以筆者打破教學常規，采用示范教學法。先請一個表現較優秀的學生上前操作，其他同學仔細觀察，教師在一旁糾正錯誤，指出剛開始練習勺工的通病，最后再由教師示范標準動作，左手握住勺柄，炒勺略向前傾斜，先向后輕拉，再迅速向前送出，沙子送至炒勺前端時，將炒勺的前端略翹，快速向后拉回，使沙子做一次翻轉。學生根據老師操作進行模仿練習。
（4）手勺的使用練習。在烹調菜肴的過程中，原料在鍋中的翻轉還離不開右手手勺的使用。手勺在勺工中起著重要的作用，其不單純是料和盛菜裝盤，還要配合左手翻勺，通過手勺為炒勺密切配合，可使原料達到受熱均勻，成熟一致，掛芡均勻，著色均勻的目的。所以手勺和炒勺的熟練配合難度較大，就好比是左手畫圓、右手畫方，左右兩方配合不協調，因此在教學中，筆者都會提醒學生要善用手腕力量，手腕力量大小能取決于翻勺和手勺使用是否協調。
（5）手腕力量訓練。學生個子有高低，體重有輕重，手腕的力量也有大小，怎樣訓練學生的手腕力量成為教學過程中的一個難題。因為使用單杠和做俯臥撐能提高手腕力量，所以筆者常借助操場草坪和單杠讓學生進行單杠或俯臥撐練習，以提高自己的手腕力量。
四、激發學生參加操作訓練的積極性
翻勺練習動作要領掌握后，訓練階段枯燥無味，而且需要一定的毅力，特別是手腕力量的練習后，同學們個個感覺到手臂酸痛，連鍋子都不想提。面對這種現象，筆者采用了以下幾種教學策略，激發學生的學習興趣。
1.個人之間進行比賽
選擇兩個身高、體重都差不多的學生，面對面站立。教師統一比賽規則，甲開始先操作前翻勺，乙給甲當裁判記數，要求算一次沙子必須從鍋中翻過來，一直到本人自己體力吃不消為止，然后角色互換，翻動次數多者為勝。在讓學生鞏固知識點的同時，也提高了操作訓練的質量。
2.甲組和乙組進行比賽
依循上述方法進行分組練習，怎樣使操作訓練達到預期的效果？筆者決定在甲乙兩組之間進行競賽。首先第一項是臨灶站姿的練習。每位同學手握炒鍋一只，正確的站立姿勢和握炒勺姿勢確定后，看哪一組有同學第一個放棄，如果有同學吃不消放下鍋子就被視為該組淘汰。通過這樣的團隊作戰，既讓學生掌握了知識要點，又培養了學生的團隊意識。
五、趣味游戲把操作訓練教學推向
為了鍛煉學生的毅力，養成不怕苦不怕累的精神，讓他們在枯燥乏味的訓練中找到樂趣，筆者自制了一套操作課道具——手腕練習器。它是由一根10cm長的棍子和一根30cm長的繩子和二塊磚頭組合而成的。要求學生手臂伸直抓住棍子的兩端，慢慢地把磚頭卷起來，等磚頭碰到棍子后，用手腕力量慢慢將磚頭放下，如此反復來鍛煉手腕力量。在這個過程中，筆者還采用競賽手段，提高學生的積極性和昂揚斗志，使課堂上充滿歡聲笑語。
人工智能教育專業范文2
自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發的人工智能圍棋程序Alpha Go戰勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰高考數學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》, 提出人工智能產業競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發達國家先后從國家層面人工智能政策規劃, 將人工智能作為國家經濟發展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。
1 人工智能定義和發展階段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。
2 人工智能應用狀況與反思
2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。
3 人工智能時代職業教育的發展策略
為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。
3.1 解放思想, 更新理念與制度
中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。
3.2 善用人工智能, 提升教學與管理
在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。
3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業
在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。
3.4 完善終身學習的職業教育體系
隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。
3.5 人文教育為道, 智能教育為用
在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。
4 結論
人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。
參考文獻
[1]謝青松.人工智能時代職業教育的轉型和發展[J].教育與職業, 2018 (8) :50-56.
[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].
[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機械工業出版社, 2000.
[4]王璐菲.美國制定人工智能研發戰略規劃[J].防務視點, 2017 (3) :59-61.
[5]賀倩.人工智能技術在移動互聯網發展中的應用[J].電信網技術, 2017 (2) :1-4.
人工智能教育專業范文3
關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高?；谄鋯栴}啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學?；觿t是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強?；谌斯ぶ悄艿膶W科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。
人工智能教育專業范文4
關鍵詞：精品課程；視頻公開課；課程建設；人工智能
一、引言
中南大學的人工智能課程是國內高校最早開設的該課程之一。1987年清華大學出版社出版了我校蔡自興和清華大學徐光編著的《人工智能及其應用》，成為國內率先出版的具有自主知識產權的人工智能教材，為人工智能課程提供了一部好教材，對人工智能在中國的傳播和發展起到重大推動作用。
我校人工智能課程自開設以來已培養約30屆學生，培養人數超過3000人。授課對象包括計算機、自動化專業的本科生和電子信息類等專業的研究生。2001年，我們研發的“人工智能網絡課程”被評為優秀網絡課程。2003年和2007年“人工智能”分別被評為首批國家精品課程和全國雙語教學示范課程。同時，課程的相關網絡資源和知識表示方法的課堂錄像陸續上網，向全社會開放，成為學生復習和自學的有力手段和特色環境。
近年來隨著國外名校的視頻公開課風靡網絡，建設我國自己的視頻公開課已勢在必行。在這種背景下，人工智能課程的等一批國家精品視頻公開課應運而生。我們的“人工智能PK人類智能”的視頻公開課入選國家精品視頻公開課建設計劃，已成為首批播出的課程之一，受到公眾歡迎與好評。
二、講授內容選定
人工智能是一門前沿交叉學科，也是一門與人類生活息息相關和公眾頗感興趣的科學。網絡視頻公開課是以大學生為服務主體，同時面向社會大眾，是免費開放的科學與文化素質教育的網絡視頻課程與學術講座。由于人工智能屬于專業基課程，如何在有限的時間內講述一個完整的專題，避免艱深的專業知識，讓大多數人都能聽懂并感興趣，是安排視頻課程內容時需要首先考慮的問題。為此，在內容安排上將重點放在專業史和熱點研究介紹上，其目的是通過介紹學科的發展史和一些經典或熱點問題的研究情況，激發大家對人工智能研究的興趣，增進對人工智能知識的了解，認識到前沿科學其實離現實并不遙遠。
在上述理念指導下，本視頻課程并沒有照搬平時上課的內容，而是精選了人工智能領域中一些具有代表性的內容進行介紹。首先概述人工智能的起源與發展歷史，以及人工智能領域影響最大的三大流派及其認知觀等。然后介紹人工智能中幾種經典技術，包括推理證明技術、問題求解技術等。此外，對人工智能中公眾最感興趣的一個應用領域――機器人學進行闡述。最后，對人工智能的一些最新研究發展領域，如計算智能和群智能技術等進行討論。具體內容安排如下：
第一講：人工智能的誕生
長期以來人工智能充滿了激烈爭論，其發展過程不是一帆風順的，在中國也歷經了質疑、批評甚至打壓，直至出現希望的曙光，形成今天的可喜局面，其過程可謂艱辛。該講從不同角度對人工智能的定義進行介紹，分析其異同，介紹人工智能的起源與發展過程，特別是在中國的發展情況，讓聽眾對什么是人工智能有個大致的了解。
第二講：人工智能的學派
從符號主義為代表的經典人工智能到連接主義、行為主義，人工智能的研究可以說是從一家獨秀走向百家爭鳴。該講介紹人工智能的主要學派，各自的理論基和認知觀，并論述人工智能對社會、文化、經濟等層面的影響。
第三講：經典人工智能的推理技術
經典人工智能的有關推理技術和方法是早期人工智能研究的主要手段，用于研究基于經典邏輯的自動定理證明等問題，對人工智能學科的發展產生了深遠的影響。本講主要介紹基于數理邏輯方法的推理證明技術，尤其是定理證明方法的代表之一――消解原理。
第四講：問題求解與搜索
問題求解技術是人工智能研究領域的一個核心問題，涉及問題表示和求解搜索兩部分內容。這一講主要介紹問題求解中的一種常用方法――狀態空間法，闡述圖搜索方法和求解策略，特別是引入啟發式信息的啟發式搜索方法。
第五講：機器人學
機器人是人們聽到人工智能時幾乎第一時間聯想到的事物。機器人學作為一門學科，該講介紹機器人學的發展過程和機器人的分類，探討機器人學與人工智能的關系，說明研究開發機器人技術的動機。
第六講：人工智能的新領域――計算智能
經典人工智能雖在早期占有統治地位，但目前已經不再是研究熱點。而計算智能則異軍突起，成為智能學科中新的增長點。本講主要介紹計算智能的幾個主要分支神經計算、進化計算、模糊計算和人工生命的一些基知識。
第七講：人工智能中的仿生學――群智能
人工智能是一門信息科學與生命科學等高度交叉的科學，不僅涉及到計算機、自動化、數學、信息學等學科，還涉及到心理學、腦科學、仿生學等各種學科。群智能就是仿生學在人工智能中應用的典型。該講主要介紹受到蟻群和鳥群社會行為啟發而構建的蟻群算法和粒群算法，將其轉換為可計算模型，引入到問題優化求解中。
三、課程建設經驗
由于授課對象的不同和授課時間的限制，在只有30分鐘的一講一主題情況下，要像平時上課那樣詳細講解是不可能的，為此需要對視頻公開課的材料進行重新組織。我們的人工智能課程作為首批國家精品課程，其教學資源還是比較豐富的，具有一定優勢。
首先，使用主講人編著的《人工智能及其應用》作為課程教材。根據教學對象不同，編撰了不同類型的教材，以適應不同層次學生的要求。2003年和2004年在清華大學出版社先后出版了《人工智能及其應用》第三版“本科生用書”和“研究生用書”。2005年在高等教育出版社出版了面向大專院校和網絡課程的《人工智能基》，以及在國防科技大學出版社出版了面向管理類學生的《人工智能及其在決策系統中的應用》。2010年又出版了“十一五”規劃教材《人工智能及其應用》第四版及《人工智能基》第二版，使教材與時俱進，不斷創新，更好地為人工智能教學改革和人才培養服務。這些教材已為高水平課程建設和學科建設做出了重要貢獻，也為視頻網絡課程提供了豐富的素材。
其次，教學資源豐富，知識融會溝通。課程主講人也是國家級教學團隊“智能科學基系列課程教學團隊”的負責人，團隊成員除承擔人工智能課程教學外，還負責智能控制、機器人學等相關課程的教學。這些課程也都有對應的自編優秀教材，都可直接作為課程的參考資料。
“人工智能網絡課程”具有明顯特色(網絡化、智能化和個性化)，得到專家和同行的認可和肯定，被教育部評為國家級優秀網絡課程。特別是更新后的向導學習、個性化以及算法實驗，采用了人工智能技術本身來實現人工智能網絡課程，具有顯著的特色和先進性。網站上課程的教學大綱、教案、課件、實驗指導書、課堂錄像和參考文獻一應俱全。人工智能相關的網絡資源，如網站、新聞組、BBS等，包括了大量的文獻資料、討論、本領域研究的前沿動態、人工智能課程相關的演示動畫
和實驗等。
雖然有相當豐富的教學資源，但為了適應視頻公開課的需要，在視頻公開課材料的組織上仍然花費了大量的時間和精力。本視頻公開課課程具有下列主要特色：
(1)材料翔實、圖文并茂
人工智能的發展經過幾代人的努力奮斗，其在中國的發展尤其曲折。在課程資料組織過程中，對許多重要理論與方法的提出者以及一些會議與紀念活動等介紹，基本上都配以圖片。這些圖片有的是自己的第一手資料，有些則是從網絡搜索得到。這些圖片的引入，給本來相當枯燥無味的文字和概念增加了趣味性和對觀眾的吸引力，也是視頻教學優勢的一個體現。
(2)深入淺出、直觀生動
人工智能作為一門講述前沿理論的專業基課，其復雜的技術、算法、理論是一般觀眾很難理解的。視頻課程不可能在較短時間內將這些問題講透，而是通過形象的動畫說明基本原理和概念，激發學生進一步學習的興趣，真正起到帶“入門”的作用。這也是視頻課程的優勢所在。
(3)精選題材、注重趣味
人工智能是一門高度交叉的科學，涉及面極廣。為了讓觀眾盡可能全面地了解這門學科，公開課著力于講授內容的精選。從人工智能的起源開始，分別介紹了經典人工智能的搜索推理技術、當前的研究熱點計算智能和群智能技術，以及人們對人工智能最直觀的印象――機器人學，形成一定的體系。在這些題材中包括了邏輯學、生物學、腦科學、神經學乃至仿生學等不同的學科交叉，力求使枯燥的科學理論變成美味的知識盛宴。
四、問題與體會
經過緊張的準備和拍攝過程，“人工智能PK人類智能”精品視頻公開課終于上網與廣大觀眾見面了。由于時間倉促和經驗不足等原因，本視頻課程仍存在一些不足之處，值得今后彌補。
(1)考慮到比較通俗易懂的要求，使沒有相關專業基的公眾也能夠基本上聽懂，因而將很大一部分內容的重點放在了專業史上，其專業深度不夠。
(2)由于每講必須在30分鐘內講完一個專題，因此難以對相關技術進行深入探討，只能簡要介紹其原理和概念，使觀眾能知其然，卻沒法知其所以然。
(3)國外的公開課基本上都是隨堂錄像，視頻課講的內容就是平時課堂講授的內容。而我國的視頻公開課課程卻強調普及性，相應的犧牲了部分專業性，在定位上仍有猶豫。這可能是我們的公開課與國外公開課的一個重要差別。
要把我國的視頻公開課建設好，不能盲目追求觀看率和點擊率。從課程性質上看，文史類課程由于受眾面廣，容易被更多的人群接受和理解，觀看的人就自然會多。理工類課程由于受限于領域基知識，受眾面相對較窄，其接受程度肯定較低。要真正建設一門好的視頻公開課，還是應該明確定位，內容貴精不貴多，完整清晰的講述好若干知識點，讓觀眾真正有所收獲就是成功的。
參考文獻：
[1]傅京孫，蔡自興，徐光，人工智能及其應用，北京：清華大學出版社，1987
[2]宋健，學科前沿的最精彩成就[C]，見蔡自興，徐光編著的人工智能及其應用(第四版)[M]，北京：清華大學出版社，2010
[3]蔡自興，徐光，人工智能及其應用(第三版)，本科生用書[M]，北京：清華大學出版社，2003
[4]蔡自興，徐光，人工智能及其應用(第三版)，研究生用書[M]，北京：清華大學出版社，2004
[5]蔡自興，蒙祖強，人工智能基[M]，北京：高等教育出版社，2005
[6]蔡自興，人工智能及其在決策系統中的應用[M]，長沙：國防科學技術大學出版社，2005
人工智能教育專業范文5
一、網站的構建
1.網站框架設計
我國高中階段人工智能教育還處于起步階段，據調查，全國已開設人工智能課程的中學不超過十所。事實上，對于人工智能這一前沿學科，大部分信息技術教師還缺乏足夠的了解，因此對于該課程的開設也一直處于觀望狀態?？紤]到人工智能教育的實際情況以及網站的主要對象，我們以高中信息技術選修課教材《人工智能初步》為基礎，按教學內容設置和劃分欄目，同時又圍繞“學人工智能、教人工智能、用人工智能、機器人專題”四大專題進行內容重組。當然，網站的基本架構并非一成不變，它需要在實際應用中進行檢驗與修正，最終實現網站的完美架構。依據上述思路建構的網站基本框架如圖1所示。
2.網站的欄目設計
新聞欄目以圖文的形式人工智能發展的最新情況，這是激發并維持廣大師生關注人工智能的基礎，也是師生獲取最新信息的窗口。子欄目“中國動態”“歐美動態”等分別介紹了各地區最新的人工智能信息，尤其是機器人產品的新聞。子欄目“會議論壇”，“比賽通知”為師生、參與比賽提供服務。
論文欄目是作為資源型網站的基礎。子欄目“教學研究”主要面向從事人工智能教育的研究者和教師，探討教學方法、分析教學案例、推薦教材和參考書，為更好的開展人工智能教學提供理論依據。子欄目“學習樂園”主要面向學生，展示活動實錄、闡述學習感受，聆聽專家意見，為更好的學習人工智能提供事實參考，教師也通過“學習樂園”來了解學生的所思所感所想。子欄目“賽事規則”介紹了各個地區和各級機器人比賽的一些規則，有利于師生更好的進行人工智能的教與學。
資源、視頻、圖庫、酷站：這四個欄目是資源型網站的核心。尤其是資源模塊中的子欄目“電子書刊”“教學課件”“人工智能軟件”分別以不同的文件格式向師生提供教與學的資源，使其能快速準確地獲取符合需求的資源，免去了在因特網上盲目搜索出現大量冗余信息的麻煩。網站整合了文本、視頻、圖片等多媒體信息，以豐富多彩的形式呈現資源，增強了網站的吸引力和信息的可閱讀性。
愛問欄目是作為學習型網站的基礎，也是本網站的一大特色。“愛問”是采用了模仿“百度知道系統”的程序設計，更注重知識的答疑解惑。我們將此欄目劃分為“學人工智能”“教人工智能”“用人工智能”“機器人問題”四個子欄目，師生可根據各自的需要進行提問、回答問題、搜索問題等操作。同時，設立了積分制，激發師生提問和回答問題的熱情。
用戶中心欄目是學習型網站的核心。作為一個專題網站，必然要十分強調學習的功能。子欄目“網絡書簽”的功能可以使學習者記錄自己所瀏覽過的或所感興趣的網頁，便于在下次登陸后繼續學習。在子欄目“信息”功能中，學習者可以新聞、論文、資源、愛問等信息，待管理員審核通過后即可在網站中顯示出來。另外，教師也可在教學過程中通過此模塊要求學生提交作業，便于教師隨時隨地的批改作業。
二、網站的訪問數據分析
人工智能教育專題網站從開設至今將近8個月的時間，已經有超過1萬的獨立訪客訪問了本站，我們選取了最近訪問的2000位獨立訪客進行研究。通過對地域、被檢索方式、受訪頁面及回頭率的分析，可為網站下一步的改進與完善提供依據，為其他人工智能教育類網站的建設，在網站的用戶類型，網站的內容選擇與更新，網站的推介宣傳等方面提供參考與借鑒。
1.地域分析
在統計到的訪問該網站的地域中，國外共有12個國家訪問了本網站。國內除西藏、澳門之外，其他省份、直轄市、特別行政區都有訪問過本網站，這為我們今后在高中普及人工智能教育提供了有力的依據。但是，通過圖2的數據我們也可看到，各個地區間的訪問量差距較大，并且訪問量靠前的幾個省份基本上是沿海地區，而中部和西部地區的訪問量比較少，所以在今后的工作中不僅要加強網站本身的建設和宣傳，更要把人工智能教育的理念推廣到中部和西部地區，使那里的中小學師生也接觸人工智能的知識，激發他們對信息技術美好前景的向往。
2.被檢索方式分析
搜索引擎是網絡上最常用的獲取資源的方式。掌握用戶使用搜索引擎的情況，有助于了解網站的被檢索方式。統計搜索關鍵字的次數，有助于了解網站被檢索訪問的原因。在專題網站建設完成后，向“百度”、“Google”等大型搜索引擎系統提交收錄網頁申請是極其必要的，它有利于提高網站的知名度和訪問量。而在網站中增加“人工智能”，“prolog 源程序”等文字內容，將會有利于用戶在盲目搜索時能訪問到該專題網站。
3.受訪頁面分析
受訪頁面是指用戶訪問該專題網站時所停留的頁面。通過對受訪頁面的統計，使我們能夠掌握用戶相對較為關注網站的哪些內容。表1數據中“學人工智能”占23.82%，“資源下載”占了16.32%，表明用戶對人工智能的知識還不是很了解，對人工智能的認識還停留在“學”的層面，遠未達到“教”的程度。人工智能教育類網站在建設中，如果能提供大量的人工智能的基礎知識以及豐富的可下載資源，將會顯著提高網站的受歡迎度以及用戶的認可度。
4.回頭率分析
在網站訪問統計中，通常將距離上次訪問超過12小時的再次訪問記錄為一次回頭。通過對回頭率的統計（表略）看出該專題網站的粘性不是很高，尤其是3次回訪以上的用戶還不多。通過對部分用戶訪談后了解到，網站的更新速度慢，資源較少，內容偏難是其不愿進行多次回訪的主要原因。所以，人工智能教育類網站在維護期間要注意內容的時效性、豐富性、通俗性才能保證網站訪問的可持續性。
三、網站建設的若干思考
目前國內外有關人工智能的專題網站不多，針對人工智能教育的網站更少。在可供借鑒的成熟案例較少、研究又處于剛起步階段的情況下，有必要對我們的工作進行反思總結。通過上述訪問數據的分析，以及在人工智能教育專題網站建設的準備階段，實施階段及運行階段的實踐，我們認為在建設人工智能教育類網站時應當注意以下幾個問題。
1. 充分關注用戶信息
訪問量是綜合類或門戶類網站的生命線，應當盡可能地拓寬訪問者的類型與層次。但人工智能作為一門新興學科，其專題網站的學科性特點甚至比普通的專題學習網站還要突出，因此單從訪問量上來說，它是無法和門戶類網站相比的。所以在建設的初期首先就要考慮的網站的對象問題，也就是要關注哪類人訪問了網站。只有準確的掌握了用戶的信息才能更好提供用戶需要的資源。
在這里，人工智能教育專題網站是通過以下三種手段來獲取用戶信息的。
第一，用戶必須注冊才能訪問網站，注冊的內容包括年齡、身份、學歷，電子郵件等內容。
第二，在網站中設立“網站調查”欄目，可以對“你是如何知道本站的”，“你覺得本站建設的如何”等內容教學在線調查。
第三，通過“中國站長站”等專業的數據收集程序來獲取用戶基本信息，可收集到用戶地域、受訪問頁面、用戶回頭率等信息。只有掌握了準確的用戶信息，才能更好的為用戶提供服務。
2.與用戶攜手共建網上資源
人工智能的子學科門類眾多，僅高中教材《人工智能初步》中就有知識及其表達、推理與專家系統、人工智能語言與問題求解等多個主題。而且我國的人工智能研究相對薄弱，很多資料都是外文的。任何一個人要很熟練的掌握人工智能的各個內容是很困難也是不現實的。我們通過一年多的實踐也體會到，僅僅依靠課題組成員很難保證網站資源庫內容的全面性和針對性。所以在網站最新一次改版中，我們增加了用戶的信息功能，使得用戶自己可以新聞、添加文章，上傳資源，只要經過管理員審核即可在網站中顯示。
另外，在人工智能教學過程中，我們也充分利用學生的優勢，要求學生以作業的形式提交文本和視頻資源，并將作業的數量和質量作為考察學生學習效果的一個指標。這些舉措保證了網站內容更新的時效性和內容的針對性。用戶所的就是用戶所關注的，用戶所關注的就是網站所要收集的。
3.通過多種形式充分發揮網站作用
目前，全國高中開設了“人工智能初步”選修課的學校極少，教師手頭上可供選擇的教材也只有5套。從專題網站上統計的數據來看，雖然網站目前的用戶主要是教師，但“學人工智能”頁面訪問量卻遠多于“教人工智能”。從這些情況看，單靠幾個人工智能教育類的專題網站無法從根本上解決高中人工智能教育現階段所面臨的窘境。所以，在條件允許的情況下，可以通過研修班、會議論壇等形式組織教師進行面對面的交流。
例如，我們就在2007年5月25日至27日在浙江師范大學舉辦了全國首屆“高中人工智能課程研修班”，來自全國十個省市的70余位信息技術教師及教研員參加了研修班的學習。在研修活動中，教師不僅學習了人工智能的知識，也對人工智能教育的現狀及發展過程中遇到的問題做了充分了探討和交流。本次研修活動結束后，人工智能教育專題網站則成了學員們交換信息、交流體會、共享資源的有效平臺。
四、結束語
總之，借助專題網站的平臺作用開展各種活動，不僅彌補了人工智能教育網站缺乏面對面交流和互動的缺點，也為把網站資源建設的更具針對性提供了有效幫助。
參考文獻：
[1]張劍平. 關于人工智能教育的思考[J] .電化教育研究.2003，（1）.
[2]曹瑞敏. “中國海”學生專題學習網站應用[J] .中國電化教育.2005，（5）.
人工智能教育專業范文6
計劃強調，要加強人工智能領域專業建設，形成“人工智能＋X”復合專業培養新模式。計劃的重點任務之一，是要完善人工智能領域人才培養體系，并且推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用。高校在人才培養中起到了至關重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級學科，但國內不少一流的高校已經開始通過建立合作實驗室、增強人工智能分支教學等方式發展人工智能。
為了解各高校開展人工智能研究的情況，億歐盤點了10家在設有人工智能實驗室或有人工智能分支專業的高校。
清華大學：計算機科學與技術系
清華大學計算機科學與技術系（簡稱計算機系）成立于1958年，在2006年、2012年全國學位與研究生教育發展中心開展的一級學科整體水平評估中，以總分滿分100分的成績排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學學科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計算機科學與技術學科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計算機學科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩步提升。
計算機系包含了國內計算機專業最全的學科方向，設有高性能計算機與處理器、并行與分布式處理、存儲系統、大數據與云計算、計算機網絡、網絡與信息系統安全、系統性能評價、理論計算機科學、數據工程及知識工程、軟件工程、計算機與VLSI設計自動化、軟件理論與系統、生物計算及量子計算、人工智能、智能控制及機器人、人機交互與普適計算、計算機圖形學與可視化技術、CAD技術、計算機視覺、媒體信息處理等研究方向。
計算機系現設有高性能計算、計算機網絡技術、計算機軟件、人機交互與媒體集成4個研究所；智能技術與系統國家重點實驗室；計算機基礎與實驗教學部等科研教學機構。
計算機系還設有國家級計算機實驗教學示范中心，包括：計算機原理實驗室、微型計算機實驗室、計算機網絡實驗室、操作系統實驗室、計算機軟件實驗室、計算機控制系統實驗室、智能機器人實驗室、計算機接口實驗室、學生科技創新實驗室等。此外，計算機系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國內外著名公司建立了面向教學或研究的聯合實驗室。
北京大學：智能科學系
智能科學系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機器學習、數據智能分析與智能計算、智能機器人等方向的基礎和應用基礎研究，側重于理論、方法以及重大領域應用上。
北大智能科學系依托于視覺聽覺信息處理國家重點實驗室，實驗室以實現高度智能化的機器感知系統為目標，在生物特征識別研究方面處于國際領先地位。智能科學系在著名的軟件與人工智能專家、我國載人飛船工程軟件專家組組長何新貴院士和長江特聘教授查紅彬教授的帶領下，重點開展機器視覺、機器聽覺、智能系統與智能的生理心理基礎等研究。以北大智能科學研究人員為技術核心的北大指紋自動識別系統，是國內唯一能與國外系統抗衡的自主知識產權，是中國第一家也是唯一的一家提供公安應用全面解決方案的系統，擁有中國指紋自動識別技術產品第一市場占有率。
人工神經網絡說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進步一等獎；國家空間信息基礎設施關鍵技術研究獲得2000年中國高?？茖W技術二等獎，入選2000年中國高校十大科技進展。
復旦大學：類腦智能科學與技術研究院
復旦大學類腦智能科學與技術研究院于2015年3月籌建成立，是復旦大學校內的獨立二級研究機構。其前身為復旦大學第一批跨學科交叉國際化研究中心——計算系統生物學研究中心，成立于2008年。研究院基于復旦大學既有的數學、統計學、計算機科學、生物學、信息學、臨床醫學、語言學、心理學等多學科綜合交叉研究優勢，以計算神經科學為橋梁，著力開展大腦機制解析、腦疾病智能診療、類腦智能算法、類腦智能軟硬件、新藥智能研發、通用智能等相關領域的科學研究、技術研發和人才培養。
研究院率先探索打通國際與國內、科技與產業的全鏈條、全球化產學研合作機制，充分發揮高校培養和儲備高端智能人才、發現和培育前沿技術的綜合優勢，推動產學研源頭創新與合作，致力于成為推動腦科學、人工類腦智能與產業應用融合發展的重要科技創新平臺。
研究院目前在建五個核心功能平臺和一個國際合作研發中心，主要包括：一是以腦高級認知功能的多信息反饋處理機制研究為核心的神經形態計算仿真平臺；二是以多尺度多中心重大腦疾病數據庫和算法開發為基礎的智能診治數據示范平臺；三是依托高端醫療影像設備集群，為生物醫學轉化研究和信息產業智能化提供試驗技術支撐的綜合生物醫學影像平臺；四是以開發深度學習、強化學習和自組織學習等機器學習算法以及可穿戴設備、類腦芯片、健康服務機器人等為目標的類腦智能軟、硬件開發平臺；五是集孵化加速、產業聯盟、投資基金為一體，為類腦智能創新項目及企業提供應用技術資源和孵化服務的類腦智能產業化平臺；六是依托已有的歐洲人類腦計劃、美國腦計劃等國際合作的數據、學術資源，建設類腦智能國際合作節點和人才培養中心。
中國科學院：自動化研究所
中國科學院自動化研究所成立于1956年10月，是我國最早成立的國立自動化研究機構。目前設有類腦智能研究中心、智能感知與計算研究中心、腦網絡組研究中心等12個科研開發部門，還有若干與國際和社會其他創新單元共建的各類聯合實驗室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年來，自動化所共獲得省部級以上獎勵30余項。數量逐年增加，質量不斷提高；專利申請和授權量連年攀升，多年位居北京市科研系統前十名繪制的“腦網絡組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識別核心技術突破國外封鎖，通過產學研用相結合走出“中國制造”之路；基于自動化所語音識別技術的“紫冬語音云”在淘寶、來往等阿里巴巴旗下移動客戶端產品中得到推廣；“分子影像手術導航系統”通過國家藥監局醫療器械安全性及有效性檢測認證并進入臨床應用；“智能視頻監控技術”和“人臉識別技術”分別成功應用于2008年北京奧運會、2010年上海世博會的安保工作中，為社會安全貢獻自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識和數據混合驅動的體系架構，在2017首屆全國兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰勝人類頂級選手，展示了人工智能技術在博弈對抗領域的強大實力……
在共建機構方面，自動化所與新加坡媒體發展管理局聯合成立中新數字媒體研究院，聚焦交互式語言學習、視頻和分析等領域；與瑞士洛桑聯邦理工大學（EPFL）在京成立中瑞數據密集型神經科學聯合實驗室，在類腦智能研究方面展開合作；與澳大利亞昆士蘭大學（UQ）共建中澳腦網絡組聯合實驗室，在“計算大腦”研究方向上進行遠景規劃；還與香港科技大學共建智能識別聯合實驗室，在模式識別、無線傳感器網絡等領域展開合作。
廈門大學：智能科學與技術系
早在上世紀八十年代初，廈門大學就已開始從事人工智能領域的研究，相繼在專家系統、自然語言處理與機器翻譯等領域取得過一系列成果。為此，1988年經學校批準成立“廈門大學人工智能與計算機應用研究所”，后于2004年更名為“廈門大學人工智能研究所”。2006年12月，經國家教育部批準，廈門大學正式設立“智能科學與技術”本科專業，并于2007年6月經學校批準成立“廈門大學智能科學與技術系”。
廈門大學智能科學與技術系現有一個本科專業（智能科學與技術），三個碩士學位授予專業（模式識別與智能系統、計算機科學與技術、智能科學與技術），兩個博士學位授予專業（計算機科學與技術、智能科學與技術）。
目前該系承擔多項國家863、國家自然科學基金、福建省科技基金等項目，擁有“福建省仿腦智能系統重點實驗室”、“智能信息技術福建省高校重點實驗室”和“廈門大學語言技術中心”三個平臺，此外還有“藝術認知與計算”、“自然語言處理”、“智能多媒體技術”、“人工大腦實驗室”、“智能中醫信息處理”等多個研究型實驗室，為培養高質量的學生提供了必要的保障。
上海交通大學：計算機科學與工程系
上海交通大學計算機科學與工程系成立于1984年。近年來，隨著計算機科學與技術在人們生活中的應用不斷深入，特別是隨著云計算、物聯網、移動互聯網、大數據等技術的興起，交通大學計算機系不斷調整學科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統、計算機網絡、智能人機交互、密碼學與信息安全等研究方向。
該院系下設三個重點實驗室：智能計算與智能系統重點實驗室、上海市教委智能交互與認知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴展計算與系統重點實驗室。其中，上海交通大學－微軟智能計算與智能系統聯合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎上，為了更好發揮各自在并發計算、算法與復雜性理論、仿腦計算、計算機視覺、機器學習、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機器人等領域的優勢，實現“使未來的計算機和機器人能夠看、聽、學，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學研究、人才培養、學術交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。
南京大學：計算機科學與技術系
南京大學的計算機科學研究起步于1958年，建立了計算技術、計算數學、數理邏輯等專業開始培養計算機相關領域專門人才，1978年在上述三個專業基礎上成立了計算機科學系，1993年更名為計算機科學與技術系。
依托該系師資，先后成立了南京大學計算機軟件研究所、計算機軟件新技術國家重點實驗室（南京大學）、南京大學計算機應用研究所、南京大學多媒體計算技術研究所、南京大學軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學信息安全研究所等科研機構。主要科研方向有：軟件自動化與形式化、分布與并行計算及新型網絡、新型程序設計與軟件方法學、多媒體與信息處理、人工智能與機器學習、系統軟件及信息安全等。
建系30年來，共承擔國家973計劃、國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然科學基金、國家科技攻關等重大科技計劃項目以及省、部、委科研項目和企事業委托或國際合作的研發項目300余項，科研成果獲得各種獎勵80余項，其中國家科技進步獎一等獎1項、二等獎4項、三等獎2項，省部委自然科學獎和科技進步獎特等獎2項，一等獎8項，二等獎37項。3000多篇，出版專著、教材50多部，申請國家發明專利33項。部分成果被轉化為產品，產生了較大社會效益和經濟效益。
哈爾濱工業大學：計算機科學與技術學院
哈爾濱工業大學計算機專業創建于1956年，是中國最早的計算機專業之一。在1985年，發展成為計算機科學與工程系，并建立了計算機科學技術研究所。2000年，計算機科學與技術學院成立；同年，建立了軟件學院，后經國家教育部、國家計委批準為國家示范性軟件學院。目前。哈工大計算機科學與技術學院擁有計算機科學與技術國家一級重點學科、7個博士點和7個碩士點、1個博士后科研流動站、一個國家級教學團隊、一個國家級科技創新團隊、一個國防科工委創新研究團隊。
目前主要研究方向包括：智能人機交互、音視頻編解碼技術、語言處理、自然語言理解與中文信息處理、機器翻譯、信息檢索、海量數據計算、計算機網絡與信息安全、傳感器網與移動計算、高可靠與容錯計算技術、穿戴計算機、企業計算與服務計算、智能機器人、生物計算與生物特征識別。
學院有一批研究成果達到國際先進水平，包括：國家信息安全管理系統、數字視頻廣播編碼傳輸與接收系統、大規模網絡特定信息獲取系統、計算機機群并行數據庫系統、并行數據庫系統、神州號飛船數據管理分系統、穿戴計算機系統、信息安全與實時監測系統、人臉識別系統、視頻編解碼技術、黑龍江省CIMS應用示范工程、農業專家系統等等。
中國科學技術大學：計算機科學與技術學院
中國科技大學于1958年建校時就設置了計算機專業。根據學科發展趨勢和國家中長期發展規劃，面向國家和社會的重大需求，計算機科學與技術學院將科研力量凝聚在高性能計算、智能計算與應用、網絡計算與可信計算、先進計算機系統四個主要的研究領域。
學院的支撐實驗室有：國家高性能計算中心（合肥）、安徽省高性能計算重點實驗室、安徽省計算與通訊軟件重點實驗室、 多媒體計算與通信教育部－微軟重點實驗室、中國科大超級運算中心和信息科學實驗中心。
其中，多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室主要從事人機自然語音通信、語義計算與數據挖掘等方面的研究。人機自然語音通信方面，主要研究中文信息處理、人類視聽覺機理、語音語言學等。語義計算與數據挖掘方面，主要研究自然語言驅動的計算、多媒體內容的語義標注、自動問答、語義社會網絡、數據與知識工程、隱私保護與管理中的語義計算等。
依托多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室，雙方聯合實施了聯合培養博士生計劃、實習生計劃、精品課程建設計劃、青年教師培養計劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業和高校共同培養優秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個經典范例。
華中科技大學：自動化學院
華中科技大學自動化學院是由原控制科學與工程系和原圖像識別與人工智能研究所于2013年合并組建的學院。原控制科學與工程系前身是成立于1973年的華中工學院自動控制系，1998年更名為華中理工大學控制科學與工程系；原圖像識別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準成立從事圖像識別和人工智能研究的研究機構。
科學研究工作主要涉及復雜系統控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運動控制、智能控制與機器人、計算機集成控制與網絡技術、信息檢測與識別、飛行器控制與狀態監測、生物信息處理、神經接口與康復技術、物流系統、國民經濟動員與公共安全、多譜圖像制導、目標探測的多譜信息技術、多譜信息的實時處理與系統集成技術、人工智能與思維科學、信息安全等方向。
模式識別與智能系統是自動化一級學科的重要二級學科。迄今為止，本系在原 “圖像識別與人工智能研究所”和“控制科學與工程系”的這兩個學科點承擔了百余項國家、國防與行業項目。近5年科研經費總額在8000萬元以上，包括973計劃，國家自然科學基金重點、面上和青年基金項目，863計劃，國家重大專項、國防重點預研與基金，國家科技支撐計劃，省部級科研項目，以及大型工程和企業科研合作項目等。
總結
