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人工智能實踐報告總結范文1
關鍵詞：人工智能；教學改革；學習心理；考核方式
中圖分類號：G642.3 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）06-0152-02
雖然人工智能的發展歷史只有五十余年，但它已經廣泛應用于專家系統、機器翻譯、圖像處理和機器人技術等領域。隨著人工智能技術對社會經濟發展的影響不斷增大，人工智能課程不再是計算機專業獨有的專業課程，國內外很多高校在自動化、智能交通等專業都開設了選修課，甚至在高中的信息技術課程中也在推廣設置。吉林大學碩士專業“模式識別”將《人工智能》設為專業學位課程，同時也將其設為汽車、機械等其他學科的選修課程。由于研究生相關基礎知識水平參差不齊，課程內容又比較抽象、生澀，為了提高教學質量，在本次教學改革過程中充分考慮學生學習新知識的心理演變過程，認真研究教學內容、教材、教學方法等諸多方面，力求在教授基本原理的同時，培養學生對智能系統進行理論分析、設計并編程實現的能力，為后期的論文研究階段打下堅實的基礎。本次教學改革受到了吉林大學研究生課程體系建設和核心課程建設項目的資助。
一、教學內容
教學改革的關鍵是教學內容。人工智能與統計學、心理學、語言學、計算機科學、生物學、控制論等都有交叉關系，學科涉及的內容十分龐大。人工智能學科知識的繁多與授課學時有限之間的矛盾比較突出。作為國內模式識別專業的領軍院校，如中科院智能所、清華大學、上海交通大學和南京理工大學等，他們所開設的《人工智能》課程學時和內容也不盡相同。我們參考了上述院校的授課內容，同時考慮到本校本學科的學術研究方向，精心歸納、優化教學內容，力爭做到教學內容系統、精煉和實用。目前，我們講授的教學內容主要包括：智能化智能體系統、盲目搜索方法、啟發式搜索方法、局部搜索方法、約束滿足問題、博弈樹搜索方法、知識表示方法、不確定知識與推理、規劃與機器學習等，共40學時。
另外，人工智能領域中新問題、新理論交錯涌現，這就要求教學大綱要定期修訂，教學內容要及時更新，同時教師也需要不斷提高自身的學術水平，以便提高碩士課程的研究性內涵。
二、教材選用
要搞好課程建設，教材是一個很關鍵的問題。我們廣泛閱讀和研究了國內外的經典教材，經過一番斟酌之后，我們選用了Stuart Russell和Peter Norvig所著的《人工智能-一種現代方法（第二版）》。首先，選用國外教材能夠更快地追蹤最新研究成果。同時該教材已經被世界上900多所大學采用，符合促進高校的教學內容向國際水準靠攏、與國際接軌的理念。另外，人民郵電出版社在2002年曾經出版該書的英文版的第一版，雙語學習能有助于提高學生的英語水平，為學生后續的查閱英文文獻，甚至發表英文文章奠定基礎。
三、教學方法
在國內，比較有影響的是中南大學以蔡自興教授為首的教學團隊為計算機科學與技術本科專業開設的人工智能課程，該課程在2003年被評為全國高等學校首批精品課程[1]。2007年該課程又開始進行全國雙語教學示范課程建設，成績斐然[2]。多年來，我們不斷汲取同行的成功教學經驗[3]，結合本學科的碩士專業特點、考慮學生的知識結構和實踐能力，不斷改革和嘗試，總結了一套行之有效的教學方法。我們一切以學生為主體，在教學過程中充分考慮學生學習新知識的心理演變過程，采用靈活多變的教學手段。讓學生從感興趣，保持興趣，到收獲用所學知識解決實際問題的成功喜悅，并進一步增強投身于科研論文研究的熱情。
課程伊始，通過多媒體演示人工智能技術已取得的杰出成就，激發學生的學習興趣。然后布置學生查閱資料，列舉人工智能發展史上的重要事件和最新研究的熱點問題，課上再組織學生做報告。通過上述活動，一方面拓展了學生的專業視野，另一方面鍛煉了學生的表達能力。
隨著課程內容的深入，讓學生組成興趣小組，任意選擇問題實例，利用每節課學習的理論、算法不斷地更新該實例的解決方案，評價性能優劣。學習小組可以培養學生科研協作的精神。另外，課堂上每組輪流做報告闡述各自的研究進展，演示編程效果。其他同學或給出修改意見，或提出個人觀點。最后老師及時總結，引導學生提高分析問題的深入性和廣泛性。充分的課堂討論能夠提高學生多角度思維的能力，培養學生善于鉆研和勇于創新的精神。同學間的這種學術交流也可以讓學生有機會了解彼此的學習狀況與能力，促進學生展開良性的學習競賽，也為學生接受和理解老師最后給出的課程成績做了心理鋪墊。老師總結時要對學生的努力多肯定，激發他們的學習熱情和潛能，讓他們感到學習知識的快樂。
四、考核方式
實踐表明筆試測驗的方式不能全面反映學生的學習情況，所以本課程嘗試采取自選實驗設計題目，根據實驗報告、上機演示結果和口試等方式綜合評定成績。其中，實驗報告要求學生根據實驗題目詳細介紹設計思路，闡述編程方法，分析實驗結果?？谠囀抢蠋煯攬鼍蛨蟾嬷械膯栴}提問，并對學生的回答進行講評。課程成績中，實驗報告設計分析占60%，上機成果演示占30%，口試占10%。
通過實驗設計的考核方式，學生的學習積極性得到了很大的調動，充分發揮了學生的自主創新能力，鍛煉了學生知識綜合應用技能。但美中不足的是該方式不像筆試那么客觀，學生的成績容易受教師的主觀性影響。另外，人工智能作為一門學位課，其成績往往直接影響學生的獎學金評定，學生和相關領導對成績的評定原則十分關心和重視。為了減少人為因素對學生成績的干擾，避免師生因課程成績產生分歧，我們規定了完善的考核細則。考核細則發給同學，作為實驗報告的首頁，方便記錄每一個環節上學生的得分情況，做到成績評定有據可查。
非筆試的成績評定方式對任課教師的要求也提高了，我們教師團隊還規定了詳細的教師工作守則。首先要求教師認真細致地閱讀學生的實驗報告，給出報告得分，并準備口試時提問的問題，得分和問題都要在實驗報告的首頁做好記錄。詢問每個同學的問題都不能重復，上機演示和口試環節都是公開的。問題可以是設計不合理的思路，或是闡述不清的步驟等，教師要注意掌握問題的數量，盡量做到均衡。上機演示時，學生經常因為緊張而漏掉部分功能的演示，因此，教師要跟學生加強溝通。口試時，根據學生的狀態，可以給予適當啟發，但要在成績評定上做出相應調整。經過多年的摸索，我們將上機演示按照實驗報告成績的倒序方式進行，這樣有利于在口試過程中由淺入深，逐漸加深問題的難度，有效避免重復。教師評價時應嚴格縝密，讓學生正確認識自己的設計水平，對課程成績的認定跟老師達成一致。
經過教學團隊的不懈努力，“模式識別”專業的“人工智能”課程建設在教學內容、教學方法、教材選用、考核方式等方面的研究都取得了一些成績，教學實踐表明教改措施已見成效，教學質量有了明顯提高。
參考文獻：
[1]劉麗玨，陳白帆，王勇，余伶俐，蔡自興.精益求精建設人工智能精品課程[J].計算機教育，2009，（17）：69-71.
人工智能實踐報告總結范文2
關鍵詞：人工智能；教學內容；教學方法
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
人工智能(AI)是二十世紀五十年代后期興起的利用計算機模擬人類智能活動去求解問題的學科，與空間技術、原子能技術一起被譽為二十世紀三大科學技術成就，目前廣泛應用于專家系統、機器翻譯、語音識別、文字識別、計算機視覺、機器人、電子游戲等方面，已經成為計算機技術發展以及許多高新技術產品中的核心技術。
為了適應人工智能技術日益廣泛的需要，國內外高校普遍開設了“人工智能”方面的課程，特別是作為計算機方面專業的核心課程之一。我校自從1993年開始為自動化專業本科生開設“智能控制”選修課，1996年為自動化、計算機、機械等專業本科生開設“人工智能導論”、“人工智能及其應用”課程。目前，我校軟件學院、信息學院、機電學院都開設了“人工智能導論”課程，已經成為計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其目的是使學生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學習和掌握人工智能的基本技術和前沿內容，拓寬知識面，啟發思路，為學生提供最基本的人工智能技術和有關問題的入門性知識，提高學生應用開發軟件的能力和水平，為今后在相關領域的研究和應用奠定更為堅實的基礎。因此，建設好“人工智能導論”課程具有重要意義和很廣的受益面。
由于人工智能是交叉學科，涉及面廣、內容抽象、不易理解，學生往往有望而生畏的感覺，在教學過程中，老師教、學生學都比較吃力。為了更好地實現上述教學目標，提高本課程的教學質量，協調好教與學的雙邊關系，使學生由望而生畏的感覺，變為有用有趣的感覺，根據已有人工智能課程在教學與實踐方面的經驗和方法，結合“人工智能導論”課程的近幾年教學實踐，對課程的教學體系、教學內容、教學方法、教學手段、考核方式等方面進行了探索總結。
2 調整與優化教學體系和教學內容
“人工智能導論”是計算機科學與技術、軟件工程、數字媒體技術、自動化、機械制造與自動化等許多專業本科生的一門重要的技術基礎課程，也是面向包括人文社科等全校所有專業的公選課之一，其研究領域及內容十分豐富，涉及的基礎面廣。因此如何選好教學內容，既能使學生了解本領域的概貌，又能適合學生的基礎，便于他們在有限的時間完成學習任務，是一件重要而又困難的事情。
進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們修訂了“人工智能導論”的教學大綱，對教學內容進一步優化和更新，極大充實了各個系統的內容。我們確定的教學內容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內容、主要研究領域及發展過程；第2部分是知識表示，推理和搜索技術，討論幾種常用的知識表示方法、推理技術(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應用研究領域，包括專家系統、自然語言理解、機器學習、人工神經網絡、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎理論，是人工智能的重要基礎，應該循序學習。第3部分是人工智能的應用，由于每個研究內容都相對獨立、自成體系且有其專門的學術著作研究、熱點，因此針對高等院校的本?？粕鷣碚f，不必循序學習，而且結合專業特點可以選擇其中幾個研究領域。例如對自動化專業的學生來說，可以選擇專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等，同時可增加在自動控制領域的應用，包括專家控制、神經網絡控制和進化控制等熱點：而對計算機科學與技術專業來說，可以選擇專家系統、自然語言理解、機器學習等，并輔以動物識別系統、語音識別系統、智能機器人等實例?？傊褪且盐照n程性質和教學目的，調整本課程教學體系，優化教學內容，讓學生以有限的時間學到人工智能的基礎知識和基本方法。
另外，在選擇和確定教學內容時必須兼顧基礎知識和新興技術，注意與相關課程(如離散數學、數據結構、概率論、自動控制原理、Matlab系統仿真、面向對象的編程技術等)的鏈接，密切理論與實際的關系，通過課堂講授和課外訓練，注意學生能力培養，提高他們的學習效果和整體素質。
3 加強課程立體化建設和系列教材研究
在課程的立體化建設中，教材充當了地基的角色，所有的課程內容安排，無不體現出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎、實用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應用》課程教材導論部分概括性強，引人入勝；基礎部分系統全面，敘述深入淺出，循序漸進；應用部分密切理論與實際關系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎上，增加了證據理論、模糊推理、神經網絡等理論的一些典型應用，使學生能夠更深入地理解和應用這些理論；另一方面，又新增了自然語言理解及其應用內容，以適應目前計算機翻譯、人機自然語言交互等技術日益廣泛應用的需要。系列教材適應了人工智能導論新課程開設的需要，反映了人工智能學科的發展，為人工智能課程確立了基本框架，發揮了重要作用。系列教材的問世不僅解決了本?！叭斯ぶ悄軐д摗闭n程教學用書的問題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進了該課程的普遍開設，推動人工智能學科的發展。
為了配合教材第二版的教學和自學，在已有教學經驗和教學成果積累的基礎上，制作了高質量的教學課件和完整的教學視頻錄像，并刻錄成光盤隨書供讀者使用；同時又研究與開發了網絡課程(http：//)，以更好地調動學生的學習興趣和主動性，促進本課程的教學改革。
包括主教材、電子教案、教學視頻錄像、網絡課程及教學資料庫等在內的課程立體化建設符合二十一世紀高校教學的要求，支持教師提高教學手段現代化的水平，更貼合學生的學習需求。
4 改革與創新教學模式和教學方法
在“人工智能導論”課程教學的過程中，我們積極探索教學新路，經過數年辛勤試驗，結合蔡自興教授等對人工智能課程的建設經驗，對課程的教學模式和教學方法進行了如下一些的改革與創新。
(1)通過多種途徑激發學生的學習興趣
“興趣是最好的老師”，“人工智能導論”課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。由于這是一門導論性前沿課程，一般來說，學生開始學習興趣很大。但是，當一些學生開始接觸到抽象概念和算法時，往往感到不易接受。我們通過各種途徑和方法，激發和培養學生的學習興趣。例如，鼓勵學生參與課堂討 論、布置讀書報告和課外實驗、以問題為導向的啟發式教學、專題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準備了模糊控制技術及其應用、智能機器人技術與應用、智能交通、BCI(腦機交互接口)等專題，以及智能調度軟件、語音識別系統、動物識別系統、足球機器人比賽、機器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內演示，使學生擴大了眼界，增加了感性知識，達到提高學生學習興趣的目的與效果。
(2)面向問題的啟發式教學
人工智能中的許多問題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學中，有意識的提出相關問題，提請學生思考，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進入教材中的解決方案，啟發學生求解這些問題，并進行分析和比較，從而強化了學生學習的主動意識和參與意識，提高了學生的學習積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時，提出“遺傳算法如何用于優化計算?”這一問題。針對該問題，先從“達爾文的生物進化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過一個簡單的例子，從特殊到一般地啟發學生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實現，最終讓學生與教師一起導出遺傳算法用于優化計算的基本步驟。這樣，學生不但從中學習了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓練，取得很好的教學效果。
(3)課堂辯論與交互式教學
組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應用前景和其他比較等有爭議的問題。學生對這些問題展開了激烈的爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。例如，為了加深學生對智能機器人內涵的理解，我們組織了“機器智能能否超過人類智能”的辯論會。會前正反雙方結合本課程內容及其相關知識，認真進行準備；辯論會上正反雙方唇槍舌戰，激烈爭辯，氣氛熱烈。辯論后，學生余意未盡，討論熱情不減。無論是哪一方獲勝，都達到了預期的效果。教學中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問可鼓勵或指定學生提問，也可由學生自由地就某個知識點進行主題發言后老師點評等。
(4)個性化學習與因材施教
在本課程教學過程中注意對學生因材施教和個性化教學。例如，通過組織學生進行讀書報告的形式，鼓勵學生從多方面、多角度考慮問題，多提新穎思想，有意識地鼓勵優秀學生探討比較深層的內容，并輔導優秀學生將其成果以科技論文和發表文章的形式轉化為成果。又如，在教學設計和實驗設計中，注意要求學習有余力和興趣的學生選作部分探索性、創新性的功課和實驗(選學內容，如模糊控制器的設計、進化控制等)，從而引導學生發揮個性優勢，達到因材施教的目的。同時注意分析學習較差的學生的具體困難，進行有針對性的指導。
(5)多媒體與網絡教學的使用
本課程在PPT演示文稿和網絡課程上，采用了大量的多媒體表現形式，如視頻、動畫、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識形象化，便于學生理解。例如，課內讓學生在線觀看涂曉媛博士的計算機動畫“人工魚”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環境中不斷的適應進化構成演示等，有助于加深學生對所學知識的理解，促進教學水平的提高，激發了學生對課程的興趣，使學生創新意識得到增強。此外，隨教材附贈的教學光盤和開發的網絡課程(http：//)提供了學生課外自學用的高質量的電子課件、完整的教學視頻錄像、豐富的實驗和案例資料等，以更好地調動學生的學習興趣和主動性。
(7)理論與實踐結合
在教學內容安排上，注意理論聯系實際，適時布置一些人工智能實驗給學生進行課外練習。設計的課外實驗包括產生式系統實驗，歸結反演實驗，主觀Bayes推理網絡實驗，A搜索實驗，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統、兩車追趕模糊控制系統、神經網絡模式識別仿真、遺傳算法優化計算等實驗。通過實踐和參與，保持學習興趣，有助于學生對人工智能基本概念和難點的理解，掌握基本方法和技術，為從事智能系統應用開發打下基礎，從而達到教學目的。例如，我們組織學生參觀我們的研究生綜合自動化實驗室，觀看機器人臂取物、倒立擺控制、語音識別軟件、指紋識別軟件、智能調度軟件等演示，密切理論與實際的關系。
我們在教學改革實踐中探索的這些教學方法，有利于充分激勵學生的學習積極性和主動性，有利于鼓勵學生發揮獨立思考和創新思維，有利于多方位培養學生學習發現問題、分析問題和解決問題的能力。
5 運用多樣化的教學手段和考核方式
5.1 多樣化的教學手段
采用現代信息技術進行教學，構筑“人工智能導論”課程的現代教學模式，是本課程的主要特點之一。教學過程中采用了多媒體教學課件和網絡課程相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等，進行教學。采用的方法包括：
(1)抽象知識內容的多媒體表示
通過動畫和視頻來演示抽象的概念、算法和過程，包括機器人軌跡跟蹤、機器人臂取物、足球機器人比賽、倒立擺控制、“人工魚”等錄像片段，以及智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件演示。
(2)通過PPT撰寫教案
精心編制PPT，組織好課件內容，做到圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解，便于教師講授。
(3)開發與應用網絡課程
“人工智能導論”網絡課程較好的實現了交互性、在一定程度上實現了學習過程的情景化。在交互性方面，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議。在情景化方面，采用了在線答疑形式，使得學習過程豐富有趣。
(4)先進實驗系統的觀摩與演示
利用我們的研究成果等有利條件，有針對性地對學生進行成果演示(包括智能調度軟件、語音識別系統、指紋識別系統、動物識別系統等軟件)，使學生知道學了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進一步誘導學生的學習興趣，鞏固了課堂所學知識，提高了教學質量。
教學效果通過上述先進的現代信息技術的應用，不僅極大地提高了學生的學習興趣和主動性，而且也取得很好的實際教學效果，提高教學質量。
5.2 作業、考試等教改舉措
(1)改革作業方式與方法
改變過去那種單純的書面習題作業，發展成為必須交給教師評閱的書面家庭作業、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。其中上交作業通過網絡進行，教師批閱后的作業也通過網絡返回給學生，實現了作業呈交和返回的網絡化。
(2)改革考試方式與方法
如何對本課程的考試方式進行改革一直是我們探索的問題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10％)、平時正式作業成績(20％)和期末課程考試(70％)，進行綜合評分。期末考試有時采用綜合試題考試，出幾個大題目讓學生選擇其中幾個進行開卷筆試，當面交卷后評分；有時采用課外開卷論文結合或口試面試。最近，我們還對部分學生結合實驗或實際問題提問等進行考核。我們正進一步改革、試驗和探索，使考試成為衡量與培養創新能力，促進學生學習主動性和提高課程教學質量的重要環節。
人工智能實踐報告總結范文3
關鍵詞:智能科學基礎;系列課程;國家級教學團隊;改革;建設
在國家教育部質量工程的支持下,中南大學信息科學與工程學院對國家級精品課程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全國雙語教學示范課程人工智能和國家級智能科學基礎系列課程教學團隊[4]等進行持之以恒的改革與建設,取得一些成果。
“智能科學基礎系列課程教學團隊”的教學隊伍是一支由國家級教學名師領銜[5],知識結構、梯隊結構和年齡結構比較合理,具有明顯的學科優勢、課程優勢、人才優勢和教學科研優勢的頗具特色與影響力的教學團隊。該團隊以中南大學智能科學研究中心為核心,主要承擔人工智能基礎、智能控制導論、機器人學、專家系統等本科基礎和專業基礎課程,碩士學位課程人工智能、智能控制和機器人控制技術以及留學生碩士學位課程Artificial Intelligence和博士生學位課程智能系統原理與應用的教學。
教學團隊在建設過程中,注重教學改革,加大課程建設和教材建設力度,不斷改進教學方法,在課程改革、教材建設、教學手段、隊伍建設以及交流合作等方面取得一些進展。本文擬就教學團隊的改革與建設的相關理念與實踐問題加以總結,談談我們的見解。
1創新教學方法
教學是教師的本職和核心工作。本教學團隊一直致力于教學方法與教學模式的改革與創新,虛心學習國內外先進教學經驗和方法,積極探索教學新路,形成了“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的教學模式和教學方法[6-7]。充分激勵學生的學習積極性和主動性,發揮獨立思考和創新思維,多方位培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力。我們在教學過程中應用了課堂演示、課堂互動、課堂辯論、課后網絡教學、網絡實驗等一系列現代化全方位的教學新模式。此外,為提高學生的動手能力和理論水平,讓學生直接參與部分教師課題,理論聯系實際,為畢業后的工作學習打下良好基礎。具體措施如下:
1) 舉行課堂討論會,營造自由探索氛圍。
為調動學生的積極性,我們在授課過程中多次開展課堂討論會和辯論會等活動,讓學生自己查閱資料,分析整理,提出自己的觀點,使學生全方位地接觸所學課程,培養學生的研究能力,真正實現師生互動,并鼓勵學生用英語討論。學生對有些問題展開了激烈的爭論,激發了學習潛能,明確了學習目標。課程中還經常請來在科研工作中擔任主要任務的教授和博士生來給學生介紹最前沿的科學動態,激發學生們對所學知識和科學研究的興趣。在研究生教學方面,我們更進一步通過舉辦課程課堂學術研討會,讓學生在一年級就開始接觸學科前沿,自己查閱資料和動手寫科技論文,并在研討會上宣讀討論,培養獨立工作能力和從事學科前沿研究的能力,為將來的高層次研究打下基礎。
2) 倡導啟發式教學,培養學生學習能力。
注意采用面向問題的啟發式方法進行教學,啟發學生求解問題能力,強化學生的參與意識,提高他們的學習積極性。教學中還注意采用了多種交互式策略,如課堂教師提問、鼓勵或指定學生用英語提問、學生就某個知識點進行主題發言后老師點評等。此外,師生通過互聯網進行交互,方式包括Email、BBS和QQ談和交換文件等。
根據學生的興趣和創新潛力,對有專業特長的本科生,在自愿情況下,挑選2～3名參與國家級項目研究工作,進行中長期培養試點,實現本科培養過程與碩士、博士研究生培養過程的銜接。
3) 增強課程實驗教學環節,籌建智能專業實驗室。
智能科學基礎課程的概念性較強,初學者感到比較抽象,而實驗教學又是薄弱環節。因此,結合學生實際情況,我們對實踐教學環節十分重視,設計了一些新的實驗項目,探索新穎的實驗方法。新開實驗項目包括人工智能實驗、智能控制實驗、專家系統實驗、機器人學實驗、人工智能課程設計等。對相關課程的原有實驗,我們也進行了一些改革,增設了個性化的實驗,使得學生的實驗數據和實驗結果分析既有格式要求,又給學生報告自己研究的過程和結果留有空間。這些做法能夠鼓勵學生進行獨立性研究,滿足他們學習的需求。通過實驗教學,學生能夠理論聯系實際,驗證所學理論知識和概念,加深理解,充分調動了學生的學習積極性,培養了他們的創造能力。
除課堂實驗外,我們還充分發揮虛擬實驗的優點,設計了網絡虛擬實驗,讓學生在課外上網練習。通過虛擬實驗,學生可以了解算法的具體運行過程,調整參數和過程,并進行驗證以加深對知識的理解,提高學習興趣,從而達到教學目的。
結合科研,購進和自制部分新設備、新系統,計劃建設智能專業實驗室,為教學提供更多的優良實驗設備。例如,已研制“中南移動一號”和“中南移動二號”自主移動機器人共7臺,已購進RCB-1型教學機器人20套等。
教學團隊教師還指導學生參加全國大學生“飛思卡爾”杯智能汽車競賽活動、大學生創新性實驗計劃及創新教育計劃項目等,取得優秀成果。
2推進課程改革
教學改革是課程建設和學科發展的生命線。我們把國家級精品課程和全國雙語教學示范課程放在優先建設的位置,并以它們帶動其他課程建設,完善系列課程建設,同時新辦了智能科學與技術專業。
2.1搞好精品課程建設,改進雙語示范課程教學,穩步推進系列課程建設
本團隊著力搞好已有的2門國家級精品課程、1門全國雙語教學示范課程,更新精品課程網站,豐富課程內容。為了及時反映上述課程中相關科學技術的最新進展,我們調整了教學體系和教學內容,修訂了教學大綱,并對教學內容進一步優化和更新,極大充實了各課程教學內容。同時,通過校際教學活動和網上資源共享對精品課程、雙語教學示范課程進行交流和推廣,起到較好的輻射作用[8-9]。
為加強精品課程建設,完善和拓展課程體系,在總結現有精品課程的建設經驗的基礎上,又建成省級精品課程1門,校級精品課程1門。
為提高學生的專業英語水平和學習興趣,使得學生能夠開拓眼界,追蹤國際前沿科學研究,本團隊長期對雙語教學進行研究和實踐。除改進人工智能雙語教學示范課程外,團隊承擔的其他課程,如智能控制、機器人學、專家系統、數據結構等也實行了雙語教學,并為該課程引進英文輔助教材。例如,對人工智能課程,我們先后采用Nilsson和Russell等編著的國外影響較大的英文原版教材作為主要教學參考書[10-11],供學生學習參考。在雙語教學中,一般以漢語講授為主,英語為輔,并對一些關鍵詞同時用漢語和英語表示。對部分章節或某個專題,采用純英語教學或以英語為主漢語為輔的教學。對PPT課件的編寫分為純漢語、純英語和英漢混合幾種方式。英語教學比例要根據教學內容和學生英語水平而定,其檢驗標準是學生的接受程度與學習效果,根據這一點來適時調整雙語教學中英語對漢語的比例。
通過教改實踐,我們承擔的智能科學基礎課程逐步形成為具有明顯特色的課程體系。我們講授的課程從智能科學的基礎課程到專業基礎課程,再到專業實踐課程,形成了配置合理、特色鮮明、循序漸進、優勢互補、協調發展的智能科學與技術學科從基礎到應用的系列課程體系。
2.2新辦智能科學與技術專業
智能科學與技術是當代科技發展的前沿學科和重要組成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培養能力[12]。我校的智能科學與技術學科方向經過近20年的發展,已形成了具有自身優勢和特點的學科,在國內具有一定的知名度和優勢。為了促進智能科學與技術學科的發展,經過多年積極準備,我們于2009年申報了智能科學與技術專業并獲得教育部批準。通過向兄弟學校學習調研,了解該專業人才需求、專業建設規劃,設定適應培養目標的教學計劃與課程設置方案。雖然我們開辦“智能科學與技術”專業較晚,但我們從2002年開始,就一直關注和積極參與國內智能科學的學科的討論與新專業籌備工作[13]。
我校于2009年申報獲準,在自動化專業增設了智能科學與技術專業方向,目前已招收2屆學生共84人。我們為選讀智能科學與技術本科專業方向的每個學生選定指導老師。每個學生都可以參加指導老師的課題,指導老師也可以利用自己的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護學生。這一做法取得明顯效果,不僅受到同學們的普遍歡迎,也得到了學校的肯定。我們還多次召開師生見面會并通過指導老師走訪宿舍,了解每個人的情況。為了消除代溝,努力融入同學當中,學習熟悉他們的語境和思維想法。我們的目標就是不讓一個學生掉隊。
創建與建設智能科學與技術新專業,將為智能科學基礎系列課程教學建設提供一個更加寬廣的平臺,并對計算機、自動化和電子信息等學科的專業建設和課程建設提供一個新的增長點。我們將以智能科學與技術專業建設為契機,虛心學習兄弟學校的專業建設的做法和經驗,進一步規范智能科學與技術的基礎課程教學,讓智能科學基礎課程教學建設登上一個新的臺階。
3加強教材建設
教材是教學的重要工具和資源,其水平直接影響教學效果和教學質量。在教學過程中,我們與時俱進,對教學內容不斷優化與更新,精益求精地編寫反映學科發展的教材[14]。
我們對原有編寫出版的教材進行修訂,反映新世紀學科發展水平和發展趨向,以適應教改需要。把這些最新內容用于教學,使學生了解到國際前沿動態和本學科的最新成果。
以相關系列課程為平臺,注重教材配套,服務因材施教,著眼長遠教材建設。僅2007年以來我們已出版的相關教材及專著如下:
《智能控制原理與應用》,國家級精品課程配套教材,2007;《智能控制導論》,國家級精品課程配套教材,2007;《未知環境中移動機器人導航控制理論與方法》,2008;《機器人學》,第二版,國家級教學團隊配套教材,2009;《機器人學基礎》,國家級教學團隊配套教材,2009;《人工智能及其應用》,第四版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《人工智能基礎》,第二版,國家級“十一五”規劃教材,國家精品課程配套教材,2010;《移動機器人協同理論與技術》,2010。
4優化隊伍結構
師資隊伍建設是團隊建設的源頭,沒有一流的教師隊伍就沒有一流的教學團隊。在師資隊伍建設上,我們一直采取引進優秀人才和在職培養相結合的做法。對于人才的引進主要通過辦專業和辦學科點等方式吸引人才,還通過創造教學和科研條件,穩定教師隊伍,解決個人的發展問題。
采取有效措施,提高主講教師的學術積累和教學水平。一是教研組教師,特別是中青年教師積極參加重要科研項目,提高學術水平。二是派中青年教師赴國外研修訪問,了解和學習發達國家同類課程的先進教學經驗、相關課程設置情況與發展趨勢,將國外教學思想引入課程教學。
教學始終是教師的第一要務,為了提高青年教師的教學素質,我們實施并完善了一系列管理措施和制度。
1) 設立名師工作室,實現名師資源共享形成多元化的帶教制度,安排高年資的教師對年輕教師進行傳、幫、帶,可以有業務方面的指導,也可以有認識方面的交流。通過老教師對年輕教師全方位的指導,使老教師的教學理念和經驗得以繼承,加快了年輕教師的成長。
2) 有計劃地安排年輕教師虛心旁聽有經驗教師的講課。通過聽課,不僅使年輕教師進一步掌握課程的內容,更重要的是使年輕教師學到了老教師的教學方法和經驗,對其今后從事教學工作起到了積極的指導作用。
3) 對于第一次上課和第一次上某門新課程的年輕教師,團隊都要在課前組織他們試講。試講前,安排老教師進行指導,傳授教學經驗。試講時,由團隊的教師參加聽課并對其進行講評,肯定其優點,指出其不足,幫助青年教師盡快掌握課程的重點,找到更合適的講授方法。此外,我們還備課,統一基本教案,幫助年輕教師成長。
近兩年來本教學團隊獲得的主要教學獎勵就有徐特立教育獎、茅以升教學專項獎等。
5擴大交流合作
我們在做好自身團隊建設的同時,增進與全國相關高校和教學團隊的交流,學習兄弟團隊的建設經驗,在課程示范、教材推廣、網絡資源輻射等方面發揮積極作用。我們還開展校內合作,聯合不同院系進行教學和精品課程的申報與建設,在校內推廣改革成果;發表了一系列教改論文;發起籌備《全國智能科學技術課程教學研討會》;邀請企業界科技精英做本科生就業指導相關報告。
1) 增進校際交流,發揮輻射作用。
我們經常以講座報告形式在許多兄弟院校進行教學與教改交流。例如,最近一年來就應邀先后到上海交通大學、同濟大學、東華大學、東南大學、國防科技大學、中國礦業大學、北京科技大學、清華大學等校就智能科學技術課程的教學、教改和建設問題作專題報告,在兄弟院校師生中引起熱烈反響。已有數以百計的高等院校采用我們編著的教材和網絡課程進行教學,國內已有眾多的從事人工智能課程和智能控制課程教學的教師,來信來函索取我們開發的課程教案、課程演示和網絡課程相關資料等,我們一直盡力地搞好推廣和服務工作。
2) 撰寫課程改革論文,進行國內外交流。
本團隊成員僅近一年多來,就在中國教育開放資源網、中國人工智能學會13屆年會、計算機教育、高等理科教育、計算機與現代化等會議及刊物上發表10篇教改論文,在國內外進行交流,起到介紹情況,交流信息和經驗的積極作用。
3) 籌備全國相關課程教學研討會。
為了更好地交流經驗,擴大影響和輻射作用,我們發起并聯合中國人工智能學會教育工作委員會、中國計算機學會人工智能與模式識別專業委員會、中國人工智能學會智能機器人專業委員會、中國自動化學會智能自動化專業委員會、中國人工智能學會人工智能基礎專業委員會,籌備召開了首屆《全國智能科學技術課程教學研討會》[15]。圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的課程改革與建設、課程和專業教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討。通過交流研討,認真學習兄弟學校的經驗,并盡可能匯報我們的經驗。我們相信,在與會全體代表的共同努力下,本次課程教學研討會一定能夠取得積極的成果。
注:本研究獲得教育部國家級精品課程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全國雙語教學示范課程人工智能(2007年)、國家級智能科學基礎系列課程教學團隊(2008年)等項目支持。
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Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU
CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
人工智能實踐報告總結范文4
關鍵詞：智能計算；課程特點；教學方法；教學效果
1 背景
目前，智能計算已成為人工智能界一個研究的熱點領域，研究的最終目標就是為了實現真正意義的人工智能圖景，為了讓計算機和集成有計算功能的各種工具及設備更加獨立、更加聰明、能夠自主思考和行動，最終成為我們工作和生活中必不可少的得力助手。特別，物聯網作為信息產業第三次浪潮，從物聯網的概念中，我們不難看出它與計算，特別是智能計算的密切聯系，現在的互聯網上各種終端之間、它們與服務器端和存儲系統之間的溝通與互相響應，其實都是有人在后面操作和控制的，但是在未來的物聯網里，物與物、物與人以及物與計算機設備之間的協作則要實現智能化和自動化，不需要人們花費太多的時間去介入、控制和管理。
舉例來說，一個物聯網時代的超市，其物流完全可以實現全自動化的管理。例如它可以通過設置在貨架和倉庫中的RFID標簽讀取設備了解存貨信息，一旦要出現缺貨現象時，它就會立即將信息發送給超市的服務器系統，并由它自動聯系行駛在路上的眾多送貨車輛里的計算機系統，查找哪輛貨車中有足夠的相應商品，最后才會通知相關的司機，讓他將車駛向缺貨的超市，而此前的一切計算和通信的過程，都無需人工介入。
通過這個例子可以了解到，即時了解外界的環境和需求變化，并就變化進行智能化、自動化的信息處理和通信就是物聯網的核心技術。而這一技術，其實就是智能計算技術。智能計算的理論與方法已成功應用于幾乎所有的科學與工程領域，特別是非線性系統辨識與控制、模式識別與智能系統、復雜系統建模與預測、計算材料學、生物醫學圖像處理、生物信息學與系統生物學等。因此，學習和研究智能計算技術，推動智能科學技術專業教育，培養高層次智能計算技術人才，有著極為重要的現實意義。
在國外，開設智能計算課程的大學已非常普遍。在國內，近幾年開設智能計算課程的中國大學越來越多，如清華大學、北京大學、哈爾濱工業大學、中國科技大學、西安電子科技大學等。另外，在計算機、電子、自動化、系統和控制、材料等有關的國際會議上，均有智能計算相關的研究主題。智能計算相關的國際雜志和協會近幾年也越來越多，如：Spring出版的Swarm Intelligence，IEEE出版的IEEE Transactions on Evolutionary Computation，IEEE／ACM Transactions 0nComputationalBiology andBioinformatics等學術刊物。隨著計算機技術及相關前沿學科的發展，智能計算已經成為計算機、信息技術等專業開設的必修課之一，國內外有關智能計算的教學內容基本上大同小異。我校從2005年開始，在計算機應用技術、計算數學碩士點開設智能計算必修課程，筆者主講該課程，以下結合自己的教學實踐，談談研究生智能計算課程的一些教學方法和經驗，并提出自己對該課程建設的一些看法和建議。
2 教學內容及課程特點
智能計算課程的主要內容包括：人工神經網絡、進化算法、模糊系統、人工免疫系統、群體智能(模擬退火、蟻群、粒子群、蜂群、魚群、人口遷移、螢火蟲算法等)、量子計算、DNA計算等。智能計算不同于其他課程特點，它是一個交叉學科，主要特點有以下幾方面。
1)仿生法：仿生是智能計算一個非常重要的研究方法，它強調向自然界學習，采用類比的方法，通過模仿其中的原理規律以得到解決問題的一般方法。如蟻群、粒子群、蜂群、魚群、螢火蟲算法等，無不體現了仿生這一研究方法。此外，還有很多群智能算法通過模仿一些自然或物理現象和規律，如模擬退火算法通過模擬液體的結晶過程設計；免疫算法是模擬生物、植物或動物免疫系統自適應調節功能設計的；量子、分子計算模擬量子論原理而設計；人工神經網絡是模擬人的大腦結構及信號處理過程而設計的；進化算法是基于達爾文的“優勝劣汰、適者生存”原理設計的。
2)實驗法：智能計算源自于計算機技術的發展及人們對自然界的深入思考，其中的算法有著合理的仿生背景，要徹底說清楚算法為什么行之有效，目前大多算法都缺乏嚴格的數學理論證明，從數學的角度分析算法的性能是比較困難的。因此，只能通過計算機仿真實驗去分析算法的性能，通過實驗分析提高對算法機理的認識，然后，尋求理論上的嚴格證明，改進算法的性能。
3)融合策略：大量復雜問題的存在使得沒有一個算法是通用的，同樣，智能計算中的方法各有有點，也都有不足之處。算法的融合策略是取長補短，將不同的算法有機地結合起來，以提高算法的整體性能，提高算法的求解能力。融合策略通常將待融合的算法采用“串聯”、“并聯”、“包含”等模型來融合，其中待融合的算法考慮將智能算法和傳統的算法結合起來。這一方面，人們己作了大量的工作，取得了良好的效果。
4)系統理論：智能計算是為了解決復雜問題而發展起來的，系統理論主要包括協同論、突變論和耗散結構等內容，這些對于指導算法設計、改進算法和理解算法的復雜行為方面有指導意義。
3 教學方法及教材建設
針對智能計算課程內容及其研究內容，根據研究生教育規律、研究生學習的特點，筆者采用的教學方法是“課堂講授、問題討論、課外研讀”相結合的教學方法，借助于多媒體教學手段，采用動漫技術來實現智能算法的仿生機制，從源頭上讓學生體會每一種智能算法的仿生機制或一些自然或物理現象和規律，歸納起來有以下幾點：
1)結合智能計算課程的特點，確立“以大自然、社會等為學習對象，善于觀察其仿生機制或一些自然或物理現象和規律”作為理解智能計算課程概念、原理的關鍵點。
2)啟發學生在理解仿生機制或一些自然或物理現象和規律的基礎上，抽象出模擬進化計算的一般框架。
3)講解計算智能的有關理論和算法，課程中穿插了大量的研究案例，告訴研究生如何使用計算智能方法解決各個工程領域的具體問題。
4)要求學生通過具體的研究項目，親自編寫自己的算法程序源代碼，培養研究生獨立解決問題的能力?？傊?，隨著計算智能的快速發展，每年我們的教，學內容和課件都在更新，以包括最新的研究內容，尤其是我們自己的研究內容，擴大研究生的知識范圍。
近幾年，我們使用過國內出版的多種有關智能計算教材，如高等教育出版社的《計算智能(第一分冊)》、科學出版社的《計算智能中的仿生學：理論與算法》、《計算智能――理論、技術與應用》等教材，但很快發現其中很多地方不適用，因此，我們在教學的過程中，對目前國內出版有關智能計算教材，結合我們課題的研究，針對性選取一些內容來制作課件和講義進行教學。因此，建議智能計算相關專業的協會或出版社盡快組織教學經驗教師編寫適合于研究生教學的智能計算教材。
4 教學效果評價方法
智能計算理論與應用這門具體課程來說，最重要的是注重學生的交叉學科知識和能力的培養。因此，本課程學習結束考察方式主要采用：1)閉卷考試。主要考察對智能算法原理的理解和綜合運用能力。2)小作業。要求對介紹過群智能算法總結、分析、對比等，形成一個簡要總結報告，對介紹過多種智能算法的概念、原理、方法、應用等方面進行總結。3)大作業。檢查學生的動手編程能力，要求對介紹過群智能算法的源代碼集成，形成一個演示系統。該門課成績分配如下：成績=閉卷考試(50％)+小作業(30％)+大作業(20％)。
5 結語
智能計算是隨著計算機技術的飛速發展和人們對自然界的深入理解而發展起來，它強調對人類和其他生物、植物等智能行為的模擬，注重向自然界學習，汲取其中有益的規律和原理。與傳統的方法相比，智能計算具有自適應、并行性、全局搜索等能力，尤其可解決一些大規模復雜問題。智能計算是人們研究自然以及人類社會自身的一種非常有效的手段，其應用前景非常廣泛，目前已經成為人工智能界研究的熱點領域。因此，在計算機科學與技術、人工智能等相關專業開設智能計算課程是勢在必行，這有著重要的現實意義。
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人工智能實踐報告總結范文5
關鍵詞：電力系統 自動化 智能技術 應用
中圖分類號：TM7文獻標識碼： A
一、電力系統自動化和智能系統簡介
1.電力系統的自動化，概念上理解就是通過一系列現代技術，實現對電能生產、運輸和管理實現自動化、自動調度和自動化管理。電力系統的自動化種類眾多，例如電網調度的自動化、電力運輸的自動化、用電信息采集自動化等多個系統。
2.智能技術則是對智能計算技術的簡稱，含義上理解包括體系結構和人機交互接口，種類也較為繁多，典型的有模糊控制等。智能技術是具備學習、適應和組織功能的行為，通過對產品問題進行求解，實現傳統魯棒性控制不能解決問題的合理解決。由于智能技術在電力系統中的應用具有其他系統不能比擬的優點，得到了廣泛的認可。
二、智能技術在電力系統自動化中的應用
1. 神經網絡的控制
神經網絡控制的發展與人工神經網絡的發展是分不開的，神經網絡控制在某些方面的應用已經初步取得了一定的成效，比如在學習方面和模型結構方面等。同時，神經網絡控制的傳播也已經被廣泛應用。當前，人們最關注的是神經網絡控制的非線性部分。同時，人們常用并且喜歡的還有其自主學習和處理能力，以及魯棒能力。在實踐中得到了一定程度的驗證，為數據傳輸提供了依據的網絡資源載體。神經網絡的結構構成是通過一定的方式將大量并不復雜的神經元連接在一起，具體問題具體分析。目前，許多不同的神經網絡結構及其訓練算法在電力系統中得到了有效的作用，使電力系統中的元件有效互動，加快運行的速度和效果，使其優勢得到充分發揮。主要的神經網絡理論研究有神經網絡的硬件實現問題研究和神經網絡學習算法研究等，利用BP神經網絡進行電力系統短期負荷預測，在進行電力系統故障檢查診斷的過程中，利用了人工神經網絡和元件關聯分析等，取得了較好的效果。
2. 模糊控制
模糊控制主要采用的是一種模糊的宏觀控制系統，它具有易操作性、非線性、隨機性、簡單化和不確定性等特點，這些特點使得相關的監理模型越來越簡單，并且其優越性也越來越明顯。模糊控制方法的優越性在任何地方都體現出來，包括家用電器中，他使得控制操作變得非常容易掌握并且十分的簡單。雖然有時候建立常規的數學模型十分困難，但是就現代而言，通過建立模型來實現控制是比較先進的方法。
在電力系統自動化控制中，模糊理論的應用價值非常大，非常實用。這是由于模糊理論能夠將人在決策和推理過程中的概念進行模擬。模糊理論在進行工作時主要是將已經生成的控制規則和相關的數據進行推導，對輸入的模糊量進行推導，從而計算出相應的輸出。輸出結果由以下幾部分組成：模糊判決、模糊推理和模糊化。這種智能技術在電力系統中的應用具體表現有：能夠智能的處理一些家用電器可能產生的噪聲以及由此帶來的問題，如日常我們使用的電風扇、電熱器等家用電器；具有較強的自學能力，并且能夠很好的進行糾錯；如果電力系統中改變了環境變量的設置和網絡拓撲圖或者出現了一些其他類型的問題，那么通過模糊理論的智能技術應用，就可以給出正確的解決方法并且做出及時的反應來進行應對；模糊智能技術能夠使知識的獲得和表達非常容易的完成實現，因為模糊智能技術能夠模擬專家的經驗并且利用與人的表達方式更加接近的形式進行語音變量的表達；另外，模糊智能技術最大的優點就是能夠有效的處理那些具有不精確性的問題和不確定性的問題，使其變得精確和確定。
3.專家系統的控制
專家系統是智能技術在電力系統自動化中應用比較廣泛的一項技術，其具有以下功能：（1）當電力系統處警告或緊急狀態時，能對其進行有效識別，對系統有比較好的恢復及控制功能，而且還能提供相應的緊急處理方法；（2）具有切荷功能，對運行較慢的狀態進行分析轉換；（3）對故障點進行有效隔斷；（4）對電力系統的短期負荷進行預先報告；（5）對調度人員進行專業技能培訓；（6）對靜態及動態系統的安全運行情況進行有效分析等。近幾年來，雖然專家系統已被廣泛應用在電力系統的自動化體系中，但是其還會出現一定的局限性，如不能電力專家所特有的創造性進行有效模擬，其所使用的知識還比較有限，且在功能性的深層次方面還缺乏一定程度的理解。另一方面，沒有比較完善的管理及學習機構；當遇到復雜問題時不能采取有效措施進行解決；對某些高難度的知識進行驗證時比較困難等。
因此，對專家系統的開發還有待進一步研究，在研究的過程中，應對其系統進行有效驗證及嘗試，并使用先進的計算機網絡技術對其進行不斷改善，以使專家系統及對知識的獲取能力及對問題的解決能力能夠得到有效提高。
4.人工智能化技術的應用
電力系統自動化中人工智能化技術的主要應用于設備故障的診斷。診斷電力系統故障的傳統方法是對電力裝置與設備在發生故障的過程中所出現的數字狀態信息與其他關鍵信息進行收集與分析，從分析中推理出導致故障發生的原因及發生故障的電力元件，并對故障惡化發展的態勢作出預測。近些年來，人工智能化技術的應用，為電力系統的穩定運行提供了有效保障。目前電力系統中常用到的人工智能化技術主要包括ANN、ES、GA、Petri、FST等網絡技術。其中ES是一種發展得較為成熟的技術，其不但將書本上相關理論知識融入其中，而且還總結了專家的實踐經驗，與電力工程的知識研究有著緊密的聯系。目前ES智能技術在不斷改進自身的知識構造與獲取方式，目的是使知識表達與獲取的工作變得簡化，并使推理診斷故障的效率得到提高。ANN技術的最大優點是無需對專業理論與專家的實踐經驗進行知識形成、轉化及表達方式等進行重新構造，而只是需要對領域專家提供的故障實例進行自我組織與自我學習，在此基礎上構建出故障診斷的樣本集，診斷故障的樣本集對于識別故障類型與故障定位等有著重要的參考價值。FST技術的診斷原理為根據模糊的隸屬度描述故障、保護裝置及斷路器之間可能的度量。此外GA與Petri技術則是各具優勢，同時也存在著一些缺陷。
5. 綜合智能系統的控制
所謂綜合就是指和智能控制方法及現代控制方法進行巧妙結合。如神經網絡的自適應控制、神經網絡的變結構控制、變結構的模糊控制、自適應或自組織的模糊控制等。主要包括各種智能控制方法間所用的交叉結合方式，在電力系統的研究中，常把專家系統和模糊控制進行結合使用，把神經網絡和模糊控制進行結合使用，把自適應控制、模糊控制、神經網絡控制進行結合使用，把神經網絡和專家系統進行結合使用等。
三、智能技術在電力系統自動化中的發展現狀和趨勢
電力系統的自動化包括水力發電站綜合自動化、火力發電站自動化、電網調度自動化、供電系統自動化以及電力企業管理系統自動化等。市場經濟改革在電力企業中的深化使電力企業投資力度加大，智能化設備和高新技術的應用越來越多，電力設備之間的連接更加復雜。
國內智能技術在電力系統中的應用還存在著很大的局限性，智能技術的開發沒能夠形成合作協同的模式，不能夠實現全面發展，很多珍貴資源也沒有實現共享。同時國內的很多技術還不成熟，實際應用經驗不足，甚至一些技術還停留在理論階段，與實際投入使用還存在很大距離。另外，電網智能控制系統的研發需要巨大的資金，這不是一個或者幾個電力企業能夠承擔的，需要借助國家的幫助，但是目前來看，國內對于智能電網的研發投入和重視力度還不夠。
四、結語
隨著社會的不斷發展，人們對電能需求力度的增加，我國電力系統也得到了逐步的發展和完善，電力數據總量也不斷得以增加，以及大幅度增長的復雜管理和電力市場競爭趨勢的不斷加劇?；诖?，智能技術在電力系統的應用將會產生巨大的正能量效益的影響，在未來電力市場具有更為廣闊的發展空間。我們也期待在未來的時間里，能夠利用各自優勢而組成的綜合智能控制系統將會對電力系統起到更加重要的作用，使電力系統更為完備，電力效益也將得到不斷提升。
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人工智能實踐報告總結范文6
1 智能系·信科院
智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科學中心，末作增擴。后者的簡稱——“信息中心”——雖然易與“計算中心”或“情報資料中心”混淆，卻是上世紀八十年代中期北大一些有識之士倡議建立的第一個多學科交叉研究中心。它以數學系、無線電f電子學)系和計算機系為主，聯合心理學、中文、遙感等共十個系所而組成，宗旨是開展多學科交叉研究，充分發揮北大的綜合優勢。即使放在二十余年后的今天來看，這樣的舉措也是頗有前瞻性和魄力的。在此基礎上，北大很快于1986年建立了第一個國家重點實驗室。就是這樣人數不多的一個機構，先后出過三名院士和一名北大常務副校長。以指紋識別為代表的研究成果進入國際先進行列，在國內得到廣泛應用。
2003年9月10日，北京大學最大的學院——信息科學技術學院——成立。它包括計算機、電子學、微電子學和智能科學四個系，有十二個(研究)所和中心，兩個國家重點實驗室和若干部門實驗室。系是教學單位，所和中心是研究實體。從此，智能科學系(暨信息中心、國家實驗室三位一體)翻開了新的一頁。
2 專業增列·學會指導
成立智能科學系除了要順應北大“系并院”的潮流，也是完善作為學?；窘ㄖ茊挝凰貍涞?。何新貴院士為系取了名稱，如今許多學校也大都采用這樣的稱謂。查紅彬教授擔任系主任，筆者是主管學科建設和教學的副主任，具體參與負責各項相關工作。創辦國內第一個智能科學與技術本科專業也是我們這一班人繼承傳統的首要任務。事實上，早在一年多前，大家就進行了醞釀，特別是中國人工智能學會教育工作委員會多次組織的相關研討，成為重要的準備基礎。
北大是一級學科下自主增設、增列學科專業的學校。系領導上任伊始第一件事就是要在當年申辦智能本科專業，而且志在必得。為此，我們在前期制定了詳細的步驟計劃，進行了深入調研和各項準備工作。我們起草完成了所需的各項材料(人才需求論證、專業建設規劃和適應培養目標的教學計劃與課程設置方案、教師教輔隊伍和基本辦學條件說明以及國內外背景對比材料等)，中國人工智能學會涂序彥等學者對此進行了專家論證，協助完成了論證報告。這些工作就緒后，我們在2003年10月下旬向學校主管副校長、教務部負責領導和學院領導做了匯報說明，并于10月30日正式提交申請材料。經學校的學部討論通過，校教務部審核和校教學科研工作委員會論證(由于是國家公布專業目錄外者)，再經校學術委員會審議，報校長辦公會批準，最后于12月15日前順利完成了全部程序，報教育部備案。2004年初，教育部正式批復并公布了北京大學“智能科學與技術”新的本科招生專業。這個專業名稱是查紅彬教授建議的，日后成為教育部批復新申辦學校的統一提法。
由于“智能科學與技術”未在國家公布的專業目錄中，因此是增列而非設置，北京大學將其置于計算機科學與技術一級學科之下。由于北大歷來嚴格控制招生規模，我們的30名招生計劃是由信息學院其他三個系從原有計劃分配名額中擠出來的。新專業的計劃發展規模最終為50名。
3 教學計劃·四校會議
智能科學系雖然成功地創建了國內第一個“智能科學技術本科”專業，但也面臨著許多挑戰。首先是缺乏本科教學的經驗。盡管信息中心前身具有北大最早的碩士點、博士點和博士后流動站，研究生培養己歷十余年，但一直實施科研主導體制，未曾從事過本科教學。師資隊伍擴充快，新進年輕博士比例大，而真正有過本科教學經歷者寥寥無幾。此外，信息學院成立后開始調整教學計劃，制定了一年級統一課程內容，新生是按學院統一招進來，第一年共同學習，后三年才分專業培養。我們雖然為申辦專業制定了一套課程計劃，但因不兼容學院的統一規劃而未能第一次通過學院教學指導委員會的審核。為此，我們組織學院經驗豐富的老教授，為本系青年教師進行教學培訓，聽取學院主管負責領導和幾位多年從事本科教學管理的老系主任對教學計劃的修訂意見。
通過幾個月的努力，我們完善了智能科學系的課程體系，并最終通過學院教學指導委員會的審核。這個教學計劃具有幾個特點：一個大基礎——以學院的數、理和信息類為主，強調寬厚扎實;三個核心課程群作為專業理論基礎，包括智能基礎課程群(智能科學技術導論、人工智能、腦與認知科學、信息論、信號與系統)、機器感知課程群(生物信息處理、圖像處理、數字信號處理、模式識別)和計算智能與知識發現課程群(智能信息處理、機器學習、數據挖掘、計算智能等)，以及兩門實驗(機器感知和機器智能)和其他各種選修課。四年學分150分，其中必修88學分(包括全校公選26學分、大類平臺20學分、學院要求的13學分、專業必修29學分)，專業選修56學分(含專業課44學分、通選課12學分)，畢業設計6學分。
為了更好地交流經驗，擴大本專業的影響力，2005年5月，我們發起并與第二批獲準的學校(南開、北郵、西電)在北大召開了四校研討會，圍繞各個學校在智能科學與技術本科專業的建設、招生、教學計劃制定和未來發展設想等方面進行交流研討，并建立了聯系機制和網站。全國一些兄弟院校也紛紛來北大了解情況，開展座談，我們則盡可能貢獻自己的經驗，給予支持。
4 招生·分流
從2004年開始，信息科學技術學院按學院大類招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。學生高考排名在全校屬中上，但成績分布差異較大。與學校的其他學院(多從一個系成長為一個學院，如數、理、化、生等)相比，信息學院是由四個不同的系合并而來的，專業跨度大，因此采用一年分流的模式(上述學院為二年分流)，筆者被指定負責這項工作。我們提出自愿為主、計劃為輔的方針，盡量滿足同學們的興趣志向。制定的分配計劃是：電子學系120人、計算機系110人、微電子系70人、智能科學系30人，允許有10%的調整。分流工作在大一下學期(每年4月份)進行，包括全院動員、四個系專題介紹宣傳、開放日參觀咨詢等幾個步驟，可謂熱鬧非凡，同學們可以充分了解了四個系的專業特色。
為了克服盲目性引發的偏差，我們建立了一個網上分流系統，在正式填報專業前，增加了摸底預填報的環節，及時反饋群體意向的分布信息，指導學生們的選擇，也便于學院掌握動向，調整措施。這種大類招生、進來一段時間后再分專業的舉措體現了北大的人文關懷。智能專業初辦，基礎條件差，缺乏畢業生記錄的宣傳說明，與學院其他三個老牌系(電子學系50年歷史、計算機和微電子系30年歷史)相比較并無優勢可言，但是我們通過扎扎實實的工作和細致有效的改進，使這個新方向日益顯現出魅力。隨著智能專業的成熟，特別是有了第一屆畢業生后，就愈加受到更多學生的喜愛。
選擇智能專業的人數逐年上升，2004級34人、2005級36人、2006級39人、2007級43人，目前正在進行的2008級分流達到45人。除了在信息學院內部的影響力不斷擴大，北京大學其他學院的轉系情況也開始有了可喜的變化。北大最好的元培計劃實驗班今年第一次有4名學生選擇智能專業，醫學部和光華管理學院也有申請者(本文成稿時這項工作還在進行)，2008級學生肯定突破50名，我們在第五年就達到了創辦智能科學專業的規劃目標。
5 首屆生·班主任
在新辦專業中，有一項由教授擔任智能本科專業班主任的舉措。這是利用教授的學識、經驗和責任心來更好地管理呵護自己的學生，避免了年輕教師因職稱晉升等壓力可能出現的疏漏。這一做法取得明顯效果，不僅受到同學們的普遍歡迎，信息學院也開始考慮推行。筆者擔任了智能專業的第一任班主任。首屆學生(2004級)有34名，他們進入北大后毅然選擇全新的智能專業是很有勇氣的，全班有11名來自北京的學生，5名女同學，這個比例迥異于整個信息學院的總體分布。
該班學生的年齡恰與我自己的孩子相同，我天然地熟悉他們的一般特點，也理解家長們的想法。北大信息學院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退學。這班學生在大一時的成績并不占優，其中有幾人處在邊緣位置，因此，我立下的最低目標就是確保所有同學不掉隊。我首先通過全班民主選舉任命了一個5人組成的班委會，這個5人機構在隨后的幾年中發揮了重要作用：其次走訪宿舍，了解每個人的情況，為了消除代溝，我努力融入同學當中，學習熟悉他們的語境和思維想法。我同多數同學家長有過接觸，從中更深入地掌握學生的性格特點，也包括尋求家長的必要配合。我與所有同學做過不止一次的個人交談，經常是在晚間，很多時候是他們主動找我，談遇到的各種困惑、自己的想法、志向等，我利用這些機會及時解決了具體問題。在學習上，我組織全班同學開展互幫互學，尤其對幾門有難度的專業課程進行“聯合攻關”。全班的“數據結構與算法”課程成績甚至超過了計算機系。
幾年來，全班團結互助，像一個大家庭，班委會也一再連任，得到全體擁護。到畢業時全部合格，實現了我的愿望。不僅如此，全班的學習成績在學校的綜合評估中優良率達93‰畢業設計都在良以上，有14人獲優秀，更有三名同學的畢業論文被評為學院“十佳”論文。學院的第一、三名也都出自我班。34名同學中有22名繼續保送本校讀研(其中20人仍在本系)，4名同學去了大的國企和知名外企工作，8名同學出國深造，在歐、美一些名校攻讀博士，其中有一名學生同時拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在內的著名大學的全額獎學金(最后選擇MIT)。第一屆智能專業學生的良好成績極大鼓舞了我們，增強了我們辦智能專業的信心，也為以后的幾屆同學做出榜樣。
幾年班主任的經歷讓我深深地體會到，進入二十一世紀的大學，教書、育人同等重要。要適應新時代年輕人的特點，保持我們民族的優良傳統，把人格培養放在首位。能夠進入北大的學生都是各地的尖子，當他們聚集在這所著名學府時，首先要調整原來俯視周圍的習慣，學會平視甚至仰視其他同學，平和自己的心態，開闊胸懷，樹立人生抱負和刻苦努力的決心，這樣才能正確對待困難和挫折，才有所作為。班主任的工作往往細致入微，其實是把70%的精力用到30%的人上面。一些學生掉隊是否可以避免，關鍵看班主任的工作是否到位。
6 培養體系·本研貫通
北大是(文)理科性質的學校，“智能科學與技術”專業也是按理學設置，盡管它更強調學科交叉。從智能科學的內涵來看，我們設立的培養方向更多地是繼承自身傳統和學校的綜合優勢，突出“以人為本”的腦認知和與心理生理結合，開展機器感知(視、聽、觸)和數據轉換信息，進而發現知識的機器智能兩個方面的研究。同時，我們配合學院的教學指導規劃設置課程計劃，除了全校的公共必修課程(外語、政治和體育)，還有學院的公共平臺課。第一年主要是夯實數學、物理和信息類的基礎，后三年的專業課程安排是以必修的專業基礎和機器感知與機器智能兩個方向的專業核心課程為架構。為了強調學生的動手能力，還重點建設了兩門實驗課程。此外，還利用學校的各種本科科研基金項目(包括大學生創新基金、著政基金、泰兆基金、校長基金)和各個實驗室承擔的項目來吸引學生，培養他們思考問題的能力，提高他們的研究興趣，為日后進一步深造打基礎。由于絕大多數學生都將讀研，這樣的安排無疑起到了積極作用，并成為撰寫畢業論文的基礎。我們還打通了本科高年級與研究生一年級的課程，利用各種機會舉辦研究講座，如龍星計劃、專題報告、國際人工智能遠程教學等活動，開闊學生的視野，引導研究方向，調動學生的潛質。從專業特點來看，我們的智能學科更偏向于“軟”的一側，因此也充分利用信息學院，特別是計算機系的各類教學資源來幫助扶持新辦專業的成長。
我們原有的博士、碩士點是計算機應用技術和信號與信息處理兩個方向，為了讓我們的培養體系更加系統，我們進行了兩年的精心準備。2007年底，我們正式向北大研究生院申請增列“智能科學與技術”碩士和博士點。經過必要的論證，最終獲得批準，及時銜接第一屆本科畢業生升研。至此，本、碩、博一以貫通，作為計算機科學與技術下的二級學科，一個完整的智能科學技術專業培養體系建立起來，從培養體制上保證了新興智能專業的順利發展。
7 特色專業·教學團隊
五年來，北京大學智能科學技術本科專業從醞釀到創辦，可謂初見成效，走過了頗具挑戰的歷程。除了確定具有特色的培養目標和方向外，還需要扎扎實實落實每一個環節，并在實踐中檢驗。本科教學迥異于研究生培養，它的計劃性、按部就班執行的嚴格性以及每堂課程的內容安排和效果評估必須一絲不茍。
信息學院秉承了北大的優良傳統，對這個新辦的專業給予了巨大支持和關懷，使我們能迅速成長起來。我們從一開始就有一套嚴格的課程設置審核程序、教案檢查制度和新教師上崗準入的試講考核手續。學院有一支由經驗豐富的退休教師組成的督導組，隨堂聽課評估每一位教師的講課內容、方式和教學效果，及時糾正問題。作業批改和試卷出題也都有嚴格規定。在課程體系的建設方面，信息學院打通了一年級的公共部分，深化和夯實了數理基礎。
在專業課程上，智能科學系提煉了三個課程群，并組織教師進行重點建設。此外還加強對學生動手能力和獨立思考解決問題能力的培養。
除了在專業上實施分流培養外，我們還針對北大學生的特點，在基礎課采用實驗班的A、B分級組合方式，滿足不同專業對各自基礎培養的要求。在專業課程群中，也允許不同興趣的組合選擇，充分發揮和提升學生的能力。為了更好地關懷學生順利成長，我們除規定教授擔任班主任外，還設立了本科生學術導師制，加強對學生的各種指導。智能科學系也注重師資隊伍建設，引進了一大批(半數以上)優秀的年輕教師，其中信息學院中從國外回來的教師比例是最高的，為這一新興學科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教師時，教學需求和能力成為評價的重要指標。
2007年，我們接受了教育部的學科評估，新辦專業得到好評。學校開始關注我們的進步，在隨后的一年中，我們一再從學校的競爭中脫穎而出，陸續獲得了國家一類特色專業、北京市一類特色專業和北京市優秀教學團隊等稱號，2008年又獲得國家級教學團隊稱號。我們的培養體系和人工智能雙語教學也分獲北京大學的教學一、二等獎。
8 結語·致謝
盡管北大年輕的“智能科學與技術”本科專業建設初見成效，但征程是漫長的，我們還會面臨更多的挑戰和問題。然而，智能科學這個本科專業方向是很有希望的，它不僅吸引了大學的新生，也在高考人群中產生著愈加重要的影響，它的健康發展需要大家共同的努力和精心培植。每所大學都有不同的特點，我們應該從學校、師資、方向、生源以及學科培養性質和目標等條件出發來建設新興專業。以上是筆者對北京大學第一個“智能科學與技術”本科專業創建歷程的回顧，希望與同行共享。
在專業建設過程中，許多人給予了熱情幫助和支持。這里要特別感謝北大信息學院陳徐宗教授，感謝中國人工智能學會涂序彥和王萬森教授。
最后引龔定庵一句名言：“但開風氣不為師”。
9 總結與展望
本文介紹了廈門大學智能科學與技術系在學科發展、科學研究和人才培養方面的基本建設情況。我們希望這些初步的工作總結能對目前正積極籌辦本專業的兄弟院校起到一定的借鑒作用。
“智能科學與技術”專業在我國的發展尚屬初級階段。盡管近幾年得到了國內部分高校的重視，但其發展并不是很快，且進一步發展也存在一些障礙。比如，從專業配置來看，目前智能科學與技術并非一級學科，多數學校的“智能科學與技術”專業博士培養都是依附于其他相關專業。從長遠來看，這并不利于整個學科的發展。希望通過各相關高校的廣泛交流和積極配合，“智能科學與技術”專業在國內的發展能更上一層樓。
