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人工智能教育應用案例范文1
Abstract： In view of the characteristics of artificial intelligence curriculum， including abstract content and complex algorithm， and the actual needs of undergraduate teaching， combined with teaching practice， this paper discusses and sums up the teaching reform and innovation of undergraduate artificial intelligence curriculum from the teaching system， teaching content， teaching methods and assessment methods.
P鍵詞： 人工智能；創新；本科
Key words： artificial intelligence；innovation；undergraduate
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）22-0230-02
0 引言
人工智能是計算機科學的一個分支，是當前科學技術中正在迅速發展、新思想、新觀點、新理論、新技術不斷涌現的一個學科，其屬于一門邊緣學科，同時也是多個學科交叉而成的一門學科，包括語言學、哲學、心理學、神經生理學、系統論、信息論、控制論、計算機科學、數學等[1]。當前人工智能已經是很多高校計算機相關專業的必修課程，它是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，其教學內容主要包括自然語言理解、計算智能技術、問題求解和搜索算法、知識表示和推理機制、專家系統和機器學習等，國內外很多大學都意識到了其重要性，紛紛對其展開了教學和研究。人工智能課程包含多個學科，具有內容抽象、理論性強、知識點多等特點，且算法復雜，但是多數高校采用的教學方式仍是傳統的課堂教學方式，即“教師講、學生聽”的教學模式，這種信息單向傳輸教學模式以教師為主體，學生只是在被動的接收知識；存在過分重視理論教學，忽視實踐活動教學的問題，導致教育內容無法和社會接軌；人工智能教材理論性過強，學生在學習過程中常常感到枯燥乏味，進而對學習該課程失去熱情[2]，久而久之，不僅人工智能課程的教學質量和效果無法達到預期，甚至學生還會產生厭學心理。針對人工智能課程中現有的各項問題，本文作者結合自身豐富人工智能教學實踐經驗，參考人工智能課程特點和教學目標，從多個方面探討和總結了人工智能，包括教學內容、教材選擇、教學方法和考核形式等。
1 教學內容優化與更新
人工智能是一門嶄新的學科。開設本課程首先是確定教學內容。通常來講，人工智能學科的內容包括兩個部分，具體：一是知識表示和推理；二是人工智能的應用。前者是人工智能的重要基礎，后者主要介紹了幾種人工智能應用系統，包括自動規劃和機器視覺、機器學習、專家系統等。另外，課程內容中還包括了一些人工智能應用的實例，將實踐和理論緊密結合起來[3]。
隨著時代的發展和科技的進步，人工智能學科也取得了較大發展?；诖耍斯ぶ悄軐W科也應該與時俱進，更新人工智能教學大綱，進一步完善其教學內容。修訂后的人工智能教學大綱將人工智能分成兩個部分，即基礎部分和擴展應用部分。前者包括計算智能、搜索原理、知識表示等，后者包括智能機器人、智能控制、多智能體、自然語言理解、自動規劃、機器學習、知識工程等。
教學內容的選擇和確定應綜合考慮多項因素，不僅要重視基礎知識，也應注意推陳出新，隨著科技的進步做到與時俱進，同時教學內容應符合現實的需求，能夠與社會接軌，將理論和實踐緊密結合起來，只有這樣人工智能課程的教學質量和效果才能事半功倍。
2 教學策略及教學方法的改革創新
由于人工智能課程具有算法復雜、內容抽象、理論性強、 知識點多的特點，傳統的教學模式已經無法滿足人工智能課程的需求，教師應探索更加有效的教學模式和方法，確保人工智能課程能夠取得良好的教學質量和教學效果。具體的改革和創新人工智能課程的手段和方法主要包括以下幾個方面：
2.1 激發學生的學習興趣 無論是經驗還是常識都在告訴我們每個人最好的老師就是興趣，學生只有對某門學科存在興趣，才會更加主動積極的學習該門課程，從而獲得良好的教學效果。比如，作者在課程的一開始先播放了一段著名導演斯蒂文?斯皮爾伯格的《Artificial Intelligence》的相關片段，由這個電影學生知道了世上存在人工智能的機器人，學生們隨著電影情節的發展而深深感動，與此同時教師讓學生思考和談論人工智能是什么？研究人工智能的意義在哪里？實踐發現，在課堂中加入電影因素，能夠大大提升學生們的注意力，讓學生更加專注在教學任務中，有效提高了學生探索人工智能的積極性和主動性。此外，在教學中還可以用動畫、視頻、圖片等手段將反映人工智能最新研究和應用的成果展示出來，讓學生更直觀的感受人工智能的奧妙，從而投入更多熱情學習人工智能課程。
2.2 面向問題的案例教學法 案例教學法是一種以案例為基礎、以能力培養為核心的一種教學方法[11]。針對學校學生特點，我們采取了以下幾種教學形式實施案例教學。①講解式案例教學：這種案例通過教師的講解，幫助學生理解抽象的理論知識點。案例的呈現有兩種基本形式：一是“案例―理論”，即先給出教學案例，然后再講解理論知識；二是“理論―案例”，即教師先講解理論知識，再給出教學案例；通過情境體驗與案例剖析激發學生認知的興趣，引導學生對將要學習的內容產生注意，有利于教師導入新課。②討論式案例教學：在課程初期將學生分成若干學習小組，每小組3～4人；教師將提前設計好的一題多解的教學案例以及收集的相關資料分配給每個小組，要求學生在課余時間通過自學和組內討論的方式給出問題的不同解決方案。③辯論式案例教學：在課程后期，采取專題辯論的方式對綜合應用案例進行討論，能有效地啟發學生全方位地思考和探索問題的解決方法，加深學生對人工智能的理解。
2.3 個性化學習與因材施教 在開展課程教育過程中應注意對學生進行個性化教學，結合學生特點因材施教。比如，在日常教學中多觀察學生情況，鼓勵那些應對教學任務后仍存在余力的W生深入探索較深層次的課程及相關知識，同時友善面對學習較差的學生，分析其學習過程中面對的困難，有的放矢地采取應對措施，幫助其不斷進步；在教學過程中讓學生以讀書報告的形式多多思考，鼓勵學生發散性思考問題，鼓勵優秀學生進行深一步的探討，并且教師應幫助具有新穎思想或論點的學生將其智慧以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。
2.4 注重綜合能力培養 在研究型教學中任務驅動是一種常用的教學方法，其中心導向是任務，學生在完成任務的同時也在吸收和掌握知識。通常來講，該教學方法的步驟是：教師提出任務師生共同分析以得出完成任務的方法和步驟適當講解或自學、協作學習完成任務交流和總結?！盵3]該教學模式不僅有利于培養學生的創新能力和創新意識，還能夠培養學生解決實際問題的能力，提高其綜合實力。不僅如此，由于該教學模式通常是以小組協作的方式進行，教師給出研究范圍，學生自愿結組并選擇具體的題目，經過分析和討論后以程序設計或者論文的形式協作完成研究。由此可知，學生是在以團隊的力量解決問題，這十分考驗學生的團隊協作能力，對于學生團隊合作精神的培養至關重要，且在完成任務的過程中學生需要查閱大量的資料，久而久之學生收集資料和創新能力勢必會得到提升。
2.5 采用啟發式教學 人工智能的很多問題都較為抽象，對學生理解力的要求較高，因此，在實際的教學過程中教師應有意識的就課程內容提出相關問題，讓學生自己獨立思考，鼓勵學生提出自己的想法和解決方案。然后回歸到課程上，對比分析教材上的解決方案和學生自己的解決方案，如此不僅培養了學生獨立思考的能力，也增加了學生參與教學活動的意識，提高了學生的學習熱情。比如，在講到較為抽象的“遺傳算法”時，先提出一個問題，即“遺傳算法如何用于優化計算？”，然后從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用，之后舉例分析，啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最后師生一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。如此既完成了教授遺傳算法的目的，也鍛煉了學生邏輯思維的能力，教學效果良好[4]。
3 作業和考核方式的改革創新
過去的課程作業都是單一書面習題作業，發展至今，課程作業形式已經發生了變化，更加豐富多樣，包括必須交給教師評閱的書面家庭作業和不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業等。其中通過網絡就可以完成上交作業，并且教師批閱作業后也可以通過網絡返回給學生，實現了網絡化。課程的考核方式較之以前也發生了較大變化，加強了平時思維能力的考核，更加注重學生實驗能力和動手能力的培養，不再是絕對的一次考試定成績，而是在總評成績中加入30%的平時成績，如此不僅減輕了學生的期末負擔，也迫使學生更加重視平時的學習思考，有利于課程教學質量的提升。
4 結束語
本文是以提高教學質量為目標，結合教學實踐，從教學體系、教學內容、教學方法、考核方式等方面對本科人工智能課程的教學改革進行了探討，總結了該課程在教學和實踐方面的一些教改舉措。這些舉措符合二十一世紀高校教學的要求，可以支持教師提高教學手段現代化的水平，同時更貼合學生的學習需求。作為該課程的授課教師應始終保持對教學內容的不斷更新、教學方法的多樣化，才能激發學生的學習興趣，培養他們的思維創新和技術創新的能力，最終提高本課程的教學質量。從學生的反饋來看，作者所總結的教學實踐具有明顯的教學效果。但仍有許多方面做得不夠，今后將繼續在教學過程中不斷總結成功的經驗，吸取失敗的教訓。
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人工智能教育應用案例范文2
關鍵詞：航天類專業 人工智能 教學探索
中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）10（b）-0155-02
面對航天科技迅猛發展，現代軍備技術快速提升，培養具有專業性的高素質航天類人才，是我國航天科技發展的戰略選擇，也是航天重點高校面向并有效服務航天事業的歷史責任。航天類本科生的教育形式也需要突破傳統的方式，著重多樣性、前沿性、工程性，因此，該專業的各門課程教育都應該結合專業特點，探索新的教學模式。
人工智能自1956年誕生50多年以來，引起眾多科研機構、政府和企業的空前關注，已成為一門具有日臻完善的理論基礎、日益廣泛的應用領域和廣泛交叉的前沿學科。由于航天領域的特殊要求，人工智能在其發展中發揮著不可替代的重要作用，各發達國家都相繼開展了人工智能與航天技術相結合的研究，致力于實現可重構的、具有容錯能力的、智能的飛行系統和管理系統。因此，“人工智能”作為航天類專業的一門特色選修課，應結合專業特點展開更具有實用性和創新性的教學。
1 人工智能課程特點
一方面，“人工智能”是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域，具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強等特點，使得該課程的教學具有較大的靈活度和較高的難度。另一方面，“人工智能”是一門正在發展中的學科，具有較強的前沿性，計算機科學、信息科學、生物科學等相關學科的發展不斷的提出了許多新的研究目標和研究課題，使得人工智能的技術和算法也需要不斷更新，這在很大程度上增加了“人工智能”課程的教學難度。
2 航天類專業特點
首先，航天類專業具有較強的工程性。在專業的教學改革中有統一的特點，即強調要體現航天工程技術的綜合性、系統性， 注重培養復合型人才。其次，航天類專業具有一定的前沿性。因為航天飛行器作為現代高科技和多種學科技術綜合應用的結晶，應及時把現代先進科技融入到了專業基礎和專業類的課程教學中， 專業知識更新快成為又一特點；另外，航天類專業應注重實踐性教育。尊重個性和興趣，強調動手能力，實驗室對學生開放，要求學生自主地設計完成實驗，強調對學生設計理念和創造能力的培養。最后，航天類專業應重視產學合作。產學合作的目的在于推動學校與航天產業的持續全面合作，造就一支科學技術研究和工程實踐兼備的教師隊伍。
3 教學模式的探索
3.1 教材的選擇
人工智能作為一門新興的學科，其理論與方法都還在不斷的發展與完善中。就目前來看，關于人工智能的定義和范圍都沒有一個統一的標準，不同的教材所介紹的內容也不盡相同。在教材選用方面，需要綜合考慮專業特點和學生的知識背景。本課程主要針對航天類專業高年級本科生，該類學生具有一定的數學、計算機、信息論、通信理論等基礎知識，對航天應用的基本需求有初步的了解，因此，“人工智能”課程難度應該控制在中級，可以較深入的介紹人工智能的基礎算法和應用案例。
中南大學蔡自興教授積累了多年的教學與科研經驗，借鑒了國內外其他專家和作者的最新研究成果，吸取了國內和國外人工智能領域學術書籍的長處，于1987年編寫了“人工智能及其應用”一書，該書根據人工智能學科的新發展不斷修訂，推出四個版本。本課程采用“人工智能及其應用（第4版）”，其中大部分內容適合本科生學習。另外，本課程還給學生提供其他一些參考書目，如N.J.Nilsson 的“Artificial Intelligence：A New Synthesis.Morgan Kanfmann”等經典教材。
3.2 課堂教學形式的探索
“人工智能”課程內容較抽象，概念較為繁多，若采用單一的課堂講授的方式，學生容易概念混淆、理解不透，逐漸產生厭倦情緒，導致教學效果差。本文探索不同的課堂教學手段，根據不同內容采用不同的教學手段，有利于學生對課程內容的理解與吸收。另外，考慮到航天類的專業特點，突出課程內容的工程應用，增加研究性質的教學內容與形式，有利于培養學生的創新能力和實踐能力。
（1）課件采用圖文并茂的PPT。綜合利用文字、圖像、聲音、視頻等多種媒體表示方法，在介紹原理和概念時采用精辟的文字，介紹算法流程時采用圖像，介紹算法應用時采用視頻。在PPT中適當利用不同的字體、顏色或動畫來突出重點，細化流程，引導學生的思路，便于集中注意力接受重點內容。
（2）適當增加課堂討論與練習。對于人工智能的一些基本問題，可以引導學生進行調研和討論，來深化課程內容的了解，并提高學生的學習興趣；對于重要的算法和理論，可以增加課堂練習，讓學生實際動手進行公式的推導或演算，并在練習中分析學生對問題的理解程度，有針對性的增加講解或指導。
（3）適當采用類比的講解方式。對人工智能的不同學派，不同方方法，以及方法的不同應用，廣泛的采用類比的形式進行講解，不僅可以復習已學習的內容，也利于對新內容的理解。并且，通過對不同內容的比較總結相似點、區分不同點，可以避免概念的混淆，清晰的掌握課程內容。
（4）增加研究性教學。研究性教學強調通過問題來進行學習，有必要將實際應用案例或者授課教師的科研項目融入日常的教學工作中去，用“啟發式”、“案例式”教學激發學生“自主學習”能力。
3.3 課程內容的探索
一方面，鑒于本科生知識結構還不夠完善，“人工智能”課程的內容要控制在適應本科生學科基礎的中等難度；另一方面，鑒于航天類專業的特點，課程內容應更注重與航天應用相結合的內容，并且在課程中增加具體應用的介紹。具體的課程內容如表1所示。
3.4 考核形式的改革
“人工智能”課程注重學生創新能力和實踐能力的培養，傳統的試卷形式不能全面的反應學生的學習效果，因此，應采用課堂表現和課程報告相結合的方式進行綜合考核。
一方面，重視學生提出問題、分析問題和解決問題的能力，對學生課堂討論與練習的表現進行考核評分，作為總成績的參考；另一方面，注重學生課題調研和實踐的能力，采取提交課程論文的形式進行考核。正確引導學生根據個人興趣、課程內容、可行性、實踐難度進行合理選題，并根據所選題目進行文獻查閱和總結，完成調研報告或算法實現報告。結合者兩個方面進行最終成績的評定，綜合衡量學生問題分析能力、論文寫作能力和創新實踐能力。
4 結語
航天類專業的本科生教學需針對專業特點有的放矢，該專業的課程教育都應該趨向于前沿性、專業性和實用性。本文的“人工智能”課程教學改革方案不僅考慮到該課程屬于前沿叉學科的特點，也綜合考慮了航天類專業的特點。為了使課程教學更好地服務于學生，本文提出的改革方案打破傳統的教學模式，將課堂理論講解、課堂討論、課后調研、項目實踐等相結合，充分調動學生的學習興趣和積極性，提高學生的創新能力，有利于培養真正符合航天領域所需要的綜合型高級人才。
參考文獻
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人工智能教育應用案例范文3
關鍵詞:人工智能;理論傳授;實驗訓練;科研訓練
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學與技術專業的一門重要專業課程,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,并以此解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數學、計算機、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和綜合學科。目前,人工智能很多研究領域,如自然語言處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、智能計算等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入并影響了人們的生活。
2003年12月5日,國內第一個“智能科學與技術”本科專業在北京大學誕生[2],它標志著我國智能科學與技術本科教育的開始,對我國智能科學技術人才培養和智能科學與技術學科建設起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環節滯后,這不利于培養學生的實踐能力,更談不上實踐創新。其次,人工智能是交叉學科,內容比較繁雜,各種教材的內容不一樣,授課沒有統一的體系,學生學習時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機專業的其他課程,如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術,而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。最后,人工智能科學與技術飛速發展,但目前人工智能只被視為一門專業課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結合起來,也沒有把傳授課本知識和引導啟發創新結合起來。
適應知識經濟發展的高等教育,要把培養創造精神和創新能力擺在突出的位置。創新是基礎研究的生命,而高等學校的教學只有與科研緊密結合,才能在培養學生的創新精神方面有所作為。為此,針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學研究與實踐的主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文,學校大學生科研項目資助計劃,國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐。下面,我們就這三個方面內容展開探討。
1啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化思想
現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次[1]:1)結構化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;3)半結構化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機專業的其他課程如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。人工智能的教學可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題的解決過程的了解,從而達到培養學生多角度思維的目的。
我們使用的教材主要內容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結原理、知識表示、不確定性推理方法、機器學習等。這些主要內容也可以相應地歸結為若干個典型算法,如啟發式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結算法、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡(BP算法、自組織網絡和Hopfield神經網絡算法)。元啟發式算法是一種啟發式的隨機算法,是用來解決非結構化問題的典型算法,其思想和傳統的決定性算法如動態規劃、分支限界完全不一樣。學生在剛一接觸到這些元啟發式算法一時難以接受和理解其機理,對算法的有效性往往半信半疑。根據非結構化、半結構化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細過程,從而讓學生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發式算法的時候,學生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機器學習算法的時候,學生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優化)領域和機器學習領域的“沒有免費午餐”定理進行適當的講解和解釋,從而把具體算法實現層面之上的一些人工智能的哲學思想進行傳授。
在人工智能的具體教學中,采用問題教學法和參與式教學法。在問題教學法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導學生發現各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現,使問題不僅成為激發學生求知欲的前提,也成為學生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發學生的創造動機和創造性思維。在參與式教學中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統教學法,嘗試開放式教學內容;提問式講課;無標準答案的課程設計;查找文獻,分組動手實現人工智能算法等參與式教學方法,培養和發揚學生的參與意識,通過參與式教學提高學生學習的主動性、積極性和效率,培養學生的動手能力和創新能力。
2成體系的實驗訓練
獨立開展人工智能實驗課程,開發一批新型、富有創意的實驗案例庫,搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。人工智能實驗課程的特點是應用各種人工智能方法,根據問題的約束、結構、信息進行表示建模和計算機上實現,是與人工智能原理同步的實驗課程。學生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機操作技能,它對于學生的知識、能力和綜合素質的培養與提高起著至關重要的作用,在整個教學過程中占有非常重要的地位,是計算機軟件、計算機應用、計算機網絡、軟件工程等專業的一門重要的必修專業課程。通過實驗,學生得到嚴格的訓練,能規范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術,熟悉各種計算環境的基本使用。
在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養學生的創新意識與創新能力。為實現這一目標,在課程內容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內容為基本內容,增加一系列綜合性實驗和開放性創新實驗問題,在實驗內容方面更注重研究性實驗中的創新問題。實驗內容方面分為三個層次:基本原理的基礎性實驗、綜合實驗和研究性實驗。在后兩個層次的實驗中,部分引入人工智能課程小組團隊的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,以提升學生的科研素質與創新意識。我們將這些設計實驗稱為新型實驗案例庫,它被放在人工智能課程小組網站上,以此搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。通過實驗課程的學習和訓練,學生應達到下列要求。
1) 掌握人工智能方法的優點及其在實際中的應用。
2) 學會對人工智能問題進行分析建模和應用各種計算工具實現問題求解,熟悉對實驗現象的觀察和記錄,實驗數據的獲取與設計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結果的分析和討論等一套嚴謹的實驗方法。
3) 鞏固并加深對人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養學生勤奮學習,求真求實的科學品德,培養學生的動手能力、觀察能力、查閱文獻能力、思維能力、想象能力、表達能力。
4) 通過完成綜合研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,提高學生的科研素質與創新意識。
在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進一步培養學生分析問題和解決問題的能力,培養學生的創新意識、創新精神和創新能力,為學生今后從事科研、教學或企事業單位的分析檢驗以及新技術的研發工作打下扎實的基礎。
在實驗組織方面,根據各實驗的目的和要求,學生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目?；A實驗題目要求達到27學時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎實驗題目要求在規定時間內,小組獨立完成實驗測定、數據處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學生勤于動手, 敏銳觀察, 細心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準確記錄原始數據, 經教師檢查,實驗及其原始數據記錄才有效。同時,團隊作業,需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學會與他人合作,培養團隊創新能力。
3課程學習與畢業論文,科研訓練相結合
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿和未來,通過學習和體驗人工智能的知識和技術,學生能夠在一定程度上了解信息技術發展的前沿知識,這有助學生開闊視野、培養興趣,為今后繼續深造或走向社會奠定堅實的基礎[3-4]。
人工智能的理論和方法廣泛應用于數據挖掘、機器學習、模式識別、圖像處理中,這些內容既是高年級的后續課程,又是現在熱門的研究方向。學習和深刻理解人工智能的理論、方法和應用,對后續課程學習以及今后的研究具有重要的意義。
我院規定大學三年級的學生開始聯系畢業論文指導導師,同時確定畢業論文的研究方向,提前進行科研實踐,以培養實踐能力和研究素質。人工智能課程正好是大三高年級開設的專業課,因此,我們把課程實驗及設計與同學的興趣相結合,引導學生,并提煉和形成學生的畢業選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創新能力的有效手段。
基于新的教學實踐,很多學生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關,如算法本身的研究和改進,或是算法在各領域,如數據挖掘、圖像處理等的應用。在我們的科研能力訓練計劃中,一批項目和課題,如混合神經網絡的研究與應用、差分演化算法研究與應用、基于協同訓練的推薦系統等,分別受到國家和學校本科生科研項目立項資助。一批三四年級的本科生以第一作者身份在國內核心期刊、國際會議和期刊上發表學術論文,這激發了學生的科研興趣,使學生體會到了創新的樂趣。
總之,課程學習與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練,極大地提升了學生的創新能力和科研基本素質。
4結語
針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。我們的教學研究與實踐主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐,新的改革和實踐在教學中取得了令人滿意效果。
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Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence
WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao
(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)
人工智能教育應用案例范文4
關鍵詞：人工智能；學習興趣；教學方法
1956年，在美國Dartmouth大學，由數學家J.McCarthy和他的三位朋友M.Minsky、N.Lochester和C.Shannon共同發起一個歷時兩個月的夏季學術討論班，他們在此討論班上第一次正式使用了人工智能(Artificial Intelligence)這一術語。人工智能是一門多學科交叉的課程，涉及計算機科學、數學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、哲學及語言學等多個學科，是新理論和新技術不斷出現的綜合性學科。當前，人工智能領域加強了從人類智能與生命現象中汲取養分的趨勢，加快了向分布式系統與復雜系統靠攏的步伐，智能化的應用更為深入，影響更為廣泛，其發展已對人類的經濟、社會、文化等方面產生了深遠影響[1]。
1人工智能導論課程特點
人工智能導論是人工智能領域的引導性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術，目的是使學生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學習奠定基礎。人工智能是計算機科學與技術學科一門重要的基礎課程，需要相關課程作支撐。離散數學、概率論與數理統計等課程是其數學基礎，數據結構、程序設計基礎、算法分析與設計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設計與實現手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現在思想方法上強調啟發性、算法上強調不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術層出不窮的開拓性領域，因此其對學生的訓練是鼓勵創新的，具有其他課程不可替代的作用。
人工智能導論是計算機相關專業的必修課，在許多信息類相關的本科教學中也有開設，一般開設在第六或者第七學期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養某方面的專業人才。完成公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，本科高年級學生應該了解本專業的應用領域和發展前景，因此在教學過程中要注意內容的專業性和應用性。由于本科階段學生缺乏科研意識，初步的科研訓練設置在第八學期，即所有課程學習完畢之后的畢業設計，而人工智能課程強調科研性，因此教學難度較大，由此帶來的最直接后果就是學生學習興趣不高。同時，對有志于讀研的學生而言，本科階段的學業也是研究生教育的起點，在教學過程中要適時的進行科研引導，提升學生對科學研究的興趣，為研究生階段打下基礎。可見，圓滿完成人工智能導論課程這一教學任務是重要且極具挑戰性的。
2教學內容安排
人工智能的研究和應用領域非常廣泛，包括問題求解、機器學習、自然語言理解、專家系統、模式識別、計算機視覺、機器人學、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設計、智能控制、智能檢索、智能調度與指揮、智能決策支持系統、人工神經網絡、數據挖掘和知識發現等。人工智能導論旨在為這些具體領域的研究提供引導和基礎保障。
人工智能導論課程涵蓋內容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內容，以使教師和學生在教學活動中都有所側重。當然，首先應和學生說明，泛講并不代表內容不重要，只是由于課程性質和課時的關系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎上進一步學習和研究。結合當前人工智能學科的發展狀況，根據教學大綱和作者的教學經驗，對人工智能導論課程教學內容的精講和泛講安排如表1所示。
3提升學生學習興趣的教學方法
3.1穿插背景故事
為激發學習積極性，針對學生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學內容有關的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯想，使學生在愉悅中完成學習[2]。下面列舉幾個我們在課程教學中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。
1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰。
講授人類智能的計算機模擬時，可以給學生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰，以促進學生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對“深藍”的人機大戰落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負4平的結果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續下去。
2) 問題規約法與老和尚說教。
問題規約法是從要解決的問題出發逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題?？梢姡瑔栴}規約的本質是遞歸的思想。此時，可以給學生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。
3) 模糊理論與禿頭悖論。
模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學生討論。一個人有10萬根頭發，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發，就得出一條結論，即沒有一根頭發的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現源于在嚴格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替傳統的二值邏輯解決該問題。
3.2課堂辯論和多媒體教學
人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學派的爭論使得人工智能的發展更趨完善，加快了其縱深發展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結構模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認知與學習以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術路線和策略來發展人工智能。
在課堂教學中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學生在圖書館或者從網上查閱相關資料，明確自己的論點并準備證據材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學生思考[3]。教學中，還可以充分利用多媒體教學的特點，如讓學生觀摩電影《終結者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學效果[4]。
3.3應用實例分析
普遍而言，本科學生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學過程中，適當增加一些實驗和設計，提高學生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產生式表示法時，給出產生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產生式表示法的具體應用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學過程中，可以根據需要，選擇一些合適的應用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學生對知識的理解，又能增加學習的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。
1) 產生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。
問題：傳教士和野人各N人過河，現只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。
求解簡述：設綜合數據庫中狀態用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數目，則有：
0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
以左岸為參照點，則初始狀態和目標狀態分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據此，可以給出一條產生式規則如下：
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)
以此類推，把所有可行的規則都求出之后，就可按照規則集和控制策略得到問題的解。
2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。
問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。
求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應度函數值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應的段，其它城市則保持在父體中的相應次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優解為15 404 km，對應的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―?？讪D廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學生采用相同或者不同的方案自己去實現一下問題的求解過程。
4結語
人工智能是計算機科學與技術專業的一門核心課程，同時也是一門交叉學科，涉及面廣，理論性強，教學難度較大，學生的學習興趣有待提高。本文作者根據自己在人工智能導論課程中的教學實踐和課程特點，明確了教學中的精講內容和泛講內容，總結了三種提高學生學習興趣的教學方法，并給出相應的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學參考。
參考文獻：
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Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence
YANG Liying
(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)
Abstract: This paper presents three teaching methods for promoting learning interests based on the characteristics of Introduction to Artificial Intelligence and our teaching experience. These methods have been used in practice. The teaching practice shows that the methods proposed in this paper can promote learning interests effectively.
人工智能教育應用案例范文5
人工智能模擬仿真算法危機
1引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是用于研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的科學技術。“人工智能”的提起最早大致是在19世紀中葉的Dartmouth學會上被提出來的。它是計算機科學、信息科學、電子技術學、語言科學等多個學科互相影響促進而發展起來的一門綜合類的學科。從計算機科學的角度出發，人工智能是研究如何制造智能或智能化的機器來仿真人類智能活動的，以模擬人們智能的科學系統。目前，人類社會已處于信息時代，也可以說是信息爆炸的時代。
人類的科學演變已從單一的“數值計算”發展到系統的“邏輯計算”。人類正在將信息工程學逐步提入到計算機系統中，從而出現了“信息管理”“和“信息交換”等科學的迫切需求。而加速擴大“信息處理”層面來說，現有的計算機的處理數據能力是匹配不了的，缺少領域專業“智能”。這樣的“計算機科學”已無法適應信息科學的發展需求。全球的信息科學正在逐步形成，Al作為現代信息科學發展的核心。從古至今人們對提及智能相關的問題就很感興趣，只不過在計算機沒有發明之前，沒有任何高科技輔助工具能解開智能的奧秘。
2“數據處理”與“知識處理”
巨大的信息處理能力是計算機技術產生和發展的巨大動力。計算機可以輔助人們全方位的解析科學未知智能領域，信息處理的發展大致分為兩個重要階段：
（1）數值計算階段，大量文件數據處理和管理。這些都有明確算法和科學的管理方法，這個層面中的顯著特征是“數據處理分析”階段。體顯出對眾多學科領域學術發展的積極促進作用，逾越了許多的計算領域界限，使原本許多不可解決的問題迎刃而解。
（2）邏輯與符號處理實質階段，這就必須讓計算機具有超強的處理分析能力。在這一階段的主要研究是對知識數據的處理過程，實現了這些Al就基本呈現在眼前了。
科學技術的發展是不斷探索未知領域的漫長過程，也是孕育而生新算法智能工具的過程。探索未知的科學領域需要智能的輔助工具，這就使人類對未知科學領域探索的腳步越來越快。
3人工智能的應用領域
（1）地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要發展使用領域。1978年美國斯坦福國際研究所會議中曾經討論研發后來制成了礦產勘探開采系統（PROSPECTOR），該系統主要用于勘探礦產、分析種類以及礦產容量等，是工程領域依靠人工智能的一個典型案例。
（2）人工智能和專家系統理論和技術應用在醫學領域。形成醫學專家系統，他具有極大的科學及經濟價值，醫生診斷復雜的醫學問題集中使用都靠它來解決。人工智能促進醫學發展方面起著重要作用，并應用于多個醫學領域，現階段發展趨于完善。
4計算機及人工智能的發展方向
計算機的發展將趨向超高速、超小型、并行處理和智能化。自從1946年世界上第一臺電子計算機誕生以來，計算機技術迅猛發展，現有計算機的性能受到挑戰，開始從基本原理上尋找計算機發展的領域，新型計算機的研發應運而生。未來量子、光子和分子計算機將具有感知、思考、判斷、學習以及一定的語言表達能力，使計算機走進人工智能時代。
現如今科學技術每天都在飛速發展，人工智能的發展空間領域越來越大。但從目前的一些尖端的科學領域的研究可以看出，人工智能未來的發展可能會向更高層次的科學領域深入人工智能的發展作為一種高輔技術實現與人類智能對接是現代社會發展的高效催化劑，人工智能科學整體性的研究探索可以說才剛剛起步，但是它的迷人魅力會促使科學家們前仆后繼的投入到研究探索的工作當中去。相信人工智能領域研究開發會離我們的期望目的越來越近。
5結語
計算機的發展現在已經處于第五代的研發當中，其中最核心技術便是人工智能，可以說，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代計算機就有可能研發成功，同時在世界范圍內的數據信息科學領域產生重大的意義，乃至對人類文明的發展產生重大影響。由人腦科學、認知能力科學、人工智能等共同研究智能的潛在本質，形成模擬智能科學。而對于人工智能學科整體層面而言，要有所突破前進，必需要有多個學科合作協同，在眾多學科研究中實現主動創新。
由于人工智能與計算機技術的飛速進展，對人類社會、人類認知智能等科學的深入研究，形成了研究人腦及思維等學科。電腦與人腦、人工智能與人類智能，特別是智能計算機高度模擬人腦的研究，全面推動了人類社會認知世界的發展，人工智能的深入研究使計算機更加智能聰慧。計算機發展的未來值得注意的是，人類使計算機更加接近自己，人工智能科學領域帶動了計算機的飛速發展，計算機的聰明才智更接近人類，智能的計算機大大滴提高了人類認知世界改造世界的能力，人類發明使用智能的計算機推動全人類社會文明的飛躍發展。
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人工智能教育應用案例范文6
關鍵詞：智能制造；智能科學與技術；人工智能技術；機器人；實驗平臺建設
智能制造是基于新一代信息技術，貫穿設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節。具有信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等功能的先進制造過程、系統與模式的總稱。是信息技術和智能技術在裝備制造過程技術的深度融合與集成。加快推進智能制造，是我國在全球新一輪產業變革競爭背景下出臺的《中國制造2025》的主攻方向。廣東省作為國內制造大省和全球重要制造基地，也對接印發了《廣東省智能制造發展規劃（2015-2025年）》。針對廣東省制造業的創新能力、產業結構、信息化水平的缺乏競爭力的問題，大力實施創新驅動發展戰略，推動智能制造核心技術攻關和關鍵零部件研發，推進制造過程智能化升級改造，實現“制造大省”向“制造強省”轉變。創新驅動，智能化升級改造需要國際領先水平人才的引進和高等院校實戰型工程技術人才培養。我院智能科學與技術專業就是面向廣東智能產業的深度融合設置的。其專業實驗平臺的建設需要針對廣東省高端裝備、制造過程、工業產品智能化等領域的薄弱環節，以“機器智能”為方向，完善實驗教學體系、整合實驗教學資源，開設綜合性、創新性的實驗項目，培養學生實踐能力和創新意識。緊密聯系企業，針對智能制造關鍵技術協同創新。培養具有智能系統開發與設計、智能裝備的應用與工程管理能力；能在智能裝備、智能機器人、智能家居等領域從事智能系統的是開發與設計、應用于維護、運營與管理的“厚基礎、強應用、能創新”的高素質工程應用型人才。
1專業實驗平臺建設思路
面向智能制造專業實驗平臺的建設，依據《廣東省智能制造發展規劃（2015-2025年）》中發展智能裝備與系統，工業產品、制造流程智能化升級改造的任務，從智能科學與技術知識體系中提取專業發展方向的課程，建立完善專業實踐教學體系。以“機器智能”為方向建設人工智能與機器人實驗室為核心，以項目、科技競賽、緊密對接企業協同創新為手段，培養學生能夠運用工程基礎知識和專業理論知識設計工程實驗，分析實際問題的能力，培養學生查詢檢索資料文獻獲取知識的能力，培養學生能夠綜合運用自然科學知識、專業理論知識和技術手段設計系統和過程解決實際問題的能力。通過科技競賽等活動，培養學生在團隊里具有工程組織管理能力、表達能力和人際交往能力。通過與企業的合作，掌握基本創新方法，并讓學生具有追求創新的態度和意識，以培養學生的綜合素質和能力為重點。立足華軟學院電子系電子信息工程嵌入式專業、自動化專業、通信工程專業現有的平臺優勢，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撐體系，優化驗教學資源配置，建設一個能夠與廣東智能產業深度融合的階梯形層次化實驗平臺。
2實驗平臺建設內容
智能科學與技術專業實驗實踐平臺的建設要依據實驗教學體系的構建，突出面向智能制造工程實踐為特色，按照學生的成長需要，建立階段化、層次化、模塊化的實驗教學體系。
2.1專業實踐課程體系建設
面向智能制造的智能科學與技術專業定位是以工程應用型人才培養為目標的，是在通識教育基礎上的特色專業教育。專業課程體系的建設首先還是以培養學生具有扎實自然科學基礎知識，人文社會科學知識和外語應用能力為基礎，其次是智能科學與技術專業技術基礎課程，如數字系統與邏輯設計、數字信號處理基礎、信號與系統、電路分析與電子電路；c語言程序設計與算法分析、數據結構、數據庫與操作系統、微機原理與接口、傳感器與檢測技術等。最后是專業方向類課程，也是專業的核心課程，如制造業基礎軟件中的嵌入式軟件、工業控制系統軟件，工業機器人中人工智能技術應用和智能控制技術。主要有知識獲取模式識別；數據通信與網絡；嵌入式系統移植和驅動開發；嵌入式應用開發；人工智能與神經網絡；智能控制技術；機器人學等課程。培養學生具備計算機技術、自動控制技術、智能系統方法、傳感信息處理等技術，完成系統集成，并配合專業實踐課程體系如圖1，完成電子工藝實習、技術基礎課程、核心課程的課程設計和綜合項目實驗，并在工程應用中實施的能力。
2.2實踐教學體系建設
依據專業實踐課程體系，構建主要包括計算機基礎、電路基礎、信息與控制基礎、嵌入式技術、機器智能系統五大模塊開展不同學習階段層次化的實驗教學體系。主要包括基礎類、專業實訓類、綜合創新類。
1）基礎類實驗注重開設與課堂教學中基本理論相結合的精品實驗項目，并逐步提升基礎實驗課時的比例。從實踐中啟發引導學生牢固掌握基礎理論知識。除此之外，還要注重工作方法和學習方法的能力培養，如收集信息查找資料、制定工作計劃步驟、從基礎理論到解決實際問題的思路以及獨立學習新技術的方法和評估工作結果的方法。培養學生厚實的專業基礎知識和能力。
2）專業實訓類實驗主要以項目教學、案例教學、情景教學方式培養學生利用專業知識及方法獨立解決行業領域內的任務和問題并能夠評價結果的能力。如智能傳感應用項目，人工智能技術實驗項目，知識表示與推理項目，計算智能項目，專家系統，多智能體系統；機器人項目，如最小機電系統組成，如何完成對電機的控制；利用單軸或雙軸控制平臺實現基本搬運裝配作業。
3）綜合創新類實驗注重培養學生從理解問題域開始，獲取數據和知識、開發原型智能系統、開發完整智能系統、評估并修訂智能系統、到整合和維護智能系統六個階段構建智能系統。如開展人工智能技術在智能制造中的應用包括產品設計加工、智能生產調度、智能工藝規劃、智能機器人、智能測量等；直角坐標機器人實現碼垛搬運、多關節串聯機器人、弧焊機器人實訓等。
4）科技競賽、與企業協同創新，通過觀察記錄待智能化升級的工廠生產過程，發現定義問題、提出假設、搜集證據檢驗假設、發表結果、建構理論等實驗過程設計的能力。培養學生掌握基本創新的方法，團隊協作管理能力、表達溝通能力等。如嵌入式設計大賽、機器人大賽等科技競賽；以及針對自動化生產線的嵌入式工業控制系統設計；針對原材料制造企業的集散控制、制造絳屑成應用；針對裝備制造企業的敏捷制造、虛擬制造應用；工業機器人在汽車、電子電氣、機械加工、船舶制造、食品加工、紡織制造、輕工家電、醫藥制造等行業的應用。
2實驗教學保障
智能科學與技術實驗平臺建設以人工智能與機器人實驗室建設為核心，結合目前學院嵌入式系統實驗室、自動控制實驗室、傳感器技術實驗室、通信原理實驗室資源，儀器設備共享共建的原則，系統化籌備購置。人工智能機器人實驗室主要針對智能系統設計開發和機器人應用，基于計算機系統的人工智能技術學習應用包括人工智能技術在智能制造應用和工業機器人仿真軟件ABB Robot Studio?；凇疤剿髡摺睓C器人系統控制實訓箱Rino-MRZ02（包含履帶機器人、雙輪自平衡機器人、5自由度機械臂、6自由度機械臂等）
可以開展的項目有：利用啟發式算法、遺傳算法、蟻群算法等模糊數學理論對工業產品設計進行性能模擬、運動分析、功能仿真與評價；利用人工神經網絡自學習、自組織構造產品加工過程新能參數預測模型。利用模式識別、機器學習、專家系統、多智能體系統進行感知、并對環境的改變進行解讀、動作進行規劃和決策；利用專家系統、遺傳算法、模糊邏輯集中式解決生產調度多目標性、不確定性和高度復雜性的問題，尋求最優規則，提高調度的速度；利用蟻群算法、遺傳算法分布式多智能體系統進行問題分解、彼此協商、任務指派、解決沖突。
履帶機器人可開展電機控制實驗；運動控制實驗；HD軌跡控制實驗；無線通信實驗。雙輪自平衡機器人呢可開展自平衡模塊實驗；倒立擺算法實驗；雙輪載具運動實驗。6自由度雙足機器人可開展雙足運動控制實驗；步態規劃實驗；雙足平衡實驗；機構改裝實驗。5自由度機械臂可開展機械臂運動控制實驗；顏色分揀實驗?？蓴U展為8自由度雙足機器人、輪腿式機器人等技能提高類課程設計。
通過ABB公司的機器人仿真軟件RobotStudio進行工業機器人的基本操作、功能設置、二次開發、在線監控與編程、方案設計和驗證的學習。
