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人工智能技術方案范文1
【關鍵詞】人工智能技術 認知無線電 應用
隨著社會經濟的快速發展，科學技術不斷進步，近年來我國無線通信業務也出現了爆炸式的增長，在這樣一個社會大背景下，近年來我國無線電通信領域獲得了迅猛的發展，其不僅在無線電通信速度、穩定性、通信距離，及通訊效率方面，得到了極大的提高，隨著人工智能技術在無線電通信領域的廣泛應用，無線電通訊在智能性方面，也取得了極大的突破，其對于滿足人們日益提高的需求，及適應社會發展的需要等，促進無線電通信領域的健康可持續發展等，都有著重要作用。認知無線電就是在這樣一個大背景下應運而生的，認知無線電相對于以往的無線電，其本質區別在于其具有很高的智能性，使其具有自動感知周圍通信環境，以及通過一系列的計算，實現系統參數的自動轉換，及動態檢測等功能。此外，融入了人工智能技術的認知無線電，其還有效的解決了傳統無線電中存在的頻譜短缺問題，有效的提升了其頻譜的利用率，因此認知無線電在通信領域有著良好的應用前景。
1 人工智能技術在認知無線電中的應用
在認知引擎中，認知核是其的核心部分，而對于認知核來說，人工智能技術亦是其最為核心的部分。雖然人工智能技術在我國已有很長的一段發展時間，當前其也形成了一套相對十分科學完善的技術理論知識體系，然而該技術在認知無線電中應用情況，其尚處于初始階段，因此加大對人工智能技術在認知無線電中的應用的相關研究，有著積極意義。以下將就幾種常見的人工智能技術在認知無線電中的應用情況進行詳細探討。
1.1 專家系統技術
在人工智能技術中，有一種應用十分廣泛的技術系統，其即是專家系統，該系統不僅能夠與其他眾多人工智能技術聯合使用，如人工神經網絡技術，以及遺傳算法人工智能技術等，其還能有效的應用于認知無線電中。該系統在結構上其主要有兩個部分組成，一個是知識庫，另一個是推理機。知識庫中，其儲存的內容，主要是專家的相關知識體系；推理機模塊，則包含著專家在應對某一問題時，其運用已有知識解決問題的推理過程，及其決策。該系統的主要工作原理是，借助系統中儲存的專家知識，并就相關問題進行推理，解決只有專家才能處理的問題，因而該系統具有較高的問題解決能力。將專家系統人工智能技術應用于認知無線電中，其可以實現問題的推理及決策功效，其具體原理是，認知無線電可以通過專家系統中，其儲存的知識體系，來獲取相關知識，并儲存到數據庫里面，但用戶，及其無線電外部狀況及需求發生變化時，其就可以從數據庫中，查詢到其需要的相關知識，同時借助推理機的作用，對其實施推理，并作出相應決策，以達到對無線電的相關參數，予以有效調整的目的，以及快速對環境予以適應。如GLIPS就是一種在認知無線電中，應用較為廣泛的一種專家系統，其對于提升認知無線電的通訊效果，有著重要作用。
1.2 案例推理技術
在人工智能技術中，還有一種十分常見的技術，那就是案例推理技術，其也是當前使用最為廣泛的一種人工智能技術之一。該技術是一種借鑒以往經歷，并尋求與當前問題情境最為相似的案例，以找出問題解決方案的一種技術。該智能技術其主要工作原理是，在進行問題解決時，首先對以往的案例庫進行查找，找出與當前問題情境最為接近的案例，與之相匹配，并借鑒該案例的成功經驗，用于當前問題的解決中，其實質上是一種問題解決的優化過程。在新的問題解決后，其問題情境及解決方案也同樣會被納入到原有的案例庫中，成為案例庫的一份子。案例推理技術在認知無線電中的應用，其實質上就是認知無線電通過對周圍通訊環境的感知，計算得到相關的工作參數，記錄到案例庫中，當其通訊環境發生變化時，其作出的工作參數調整情況，也會被記錄到案例庫中。這樣一來，當認知無線電通訊環境出現變動時，其就可以從案例庫中，找到與此時環境相類似的案例，然后再將其與當前環境予以匹配，對其工作參數予以優化，得到最優的工作參數，以保障認知無線電的高效運轉。同時該通訊環境，及其工作參數，也將納入到案例庫中。如Soar就是一種當前使用較為廣泛的案例推理智能技術，該技術在GUN Radio 軟件無線電平臺中，已有了一定程度的應用，并取得了良好的效果。
1.3 遺傳算法技術
遺傳算法技術也是一種十分主要的人工智能技術，該技術的主要理論依據的是遺傳生物學原理，其主要可以適用于目標優化問題的解決。其具體機理是，結合目標問題，構建其適值函數，讓原始的種群，通過變異及雜交等方法進行繁殖，并從中找到最優解，從而為最優繁殖提供解決方案。遺傳算法技術在認知無線電中的應用，則可以幫助其作出有效決策，如將無線電當成某生物系統，而其特征則作為一個染色體來看待，而其基因者與無線電的變量，進行對應，如帶寬，及發射功率等。由此借助遺傳算法，就可以獲得無線電不同通訊環境下，其最優的工作參數了。
2 結語
由以上可以看出，人工智能技術在認知無線電中的應用，能夠有效地提升無線電通訊效率，提升其問題解決效率，因此加大對人工智能技術在認知無線電中的應用的相關研究，有著深遠意義。
參考文獻
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人工智能技術方案范文2
關鍵詞：機械電子工程；人工智能技術；應用
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A
在現代經濟社會發展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會生產力水平明顯提高。對于我國而言，在工業機械工程發展過程中，現代電子技術的應用促進傳統機械工程逐步過渡至現代電子機械工程，而隨著計算機技術以及信息技術的蓬勃發展，機械工程開始呈現出智能化、自動化的發展方向。特別是人工智能技術發展以來，此項技術在機械電子工程領域中的應用日益廣泛，對提高生產力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機械電子工程領域中人工智能技術的相關應用問題進行分析與探討，望能夠引起各方重視與關注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器。從人工智能誕生以來，相關理論與應用技術不斷成熟，人工智能技術的應用范圍也明顯擴大?？梢灶A見的是，未來人工智能技術下所帶來的一系列科技產品將成為人類智慧的“容器”。
二、人工智能技術的作用分析
人工智能技術的應用對意識結構的變化有非常重要的影響，使意識論研究領域明顯擴大。人工智能終端作為一種全新形態的機器設備進入人意識器官范疇中。人工智能技術下，除了能夠完成人腦的一部分意識活動以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優勢，如對信息進行處理，以及采取行動的速度，以及對動作和記憶的準確性等方面。除此以外，通過對人工智能技術的應用與發展，還為未來ICT等網絡技術的發展提供了方向與指導，包括云計算、深度學習、以及智能算法等在內的大規模網絡應用成為ICT產業重要的發展方向之一，深度學習作為人工智能研究領域中的重點關注對象之一，可通過構建模擬人腦進行分析學習的神經網絡的方式，促進互聯網領域的飛躍式發展。
三、機械電子工程及人工智能分析
1.機械電子工程特點
機械電子工程是將電子工程、機械工程以及自動化工程結合起來的綜合性學科，在機械電工工程中占據非常重要的地位?，F階段機械電子工程主要具有以下幾個方面的特點：（1）機械電子產品結構相對簡單。機械電子產品構造復雜程度不高，產品占地面積有限，能夠改變傳統意義上機械電子產品占地面積大且外觀笨拙復雜的特點，對優化機械電子產品工作性能也有重要意義；（2）機械電子工程設計方案合理性高。在電子工程、機械工程以及自動化工程相互融合的背景下，設計人員能夠更為全面的決策設計方案，促進機械電子工程的不斷進步與發展。如，將機械電子工程技術與管理技術相結合，一來能夠促進機械電子工程在管理體制層面的發展革新，二來能夠促進機械電子技術在管理層面的發展進步，綜合價值突出。
2.人工智能特點
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器，研究對象包括圖像識別、語言識別、機器人、自然語言處理以及專家系統等多個部分。人工智能技術的應用具有以下幾個方面的特點：（1）人工智能技術使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術作為高新科學技術，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實現與不同群體的溝通，在促進人類社會進步的同時還對人工智能技術的改革創新提供動力；（2）人工智能技術對促進經濟增長有重要意義。應用人工智能技術能夠促進社會消費，擴大國內市場需求，對實現經濟平穩健康發展有積極價值；（3）人工智能技術的應用有助于企業經濟目標的快速實現。人工智能技術大量應用會促進行業市場的擴大，吸引投資，提高企業經濟效益。
四、機械電子工程中人工智能應用
1.機械電子工程與人工智能的關系
不穩定性是機械電子工程普遍面臨的問題之一，該特點的存在導致機械電子工程系統信息輸入與信息輸出之間的關系難以準確地描述出來。由于建設規則庫方法、學習并生成知識描述法以及數學方式推導法這3種傳統機械電子工程系統描述方法在嚴密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機械電子工程系統日益復雜的描述需求。但從信息處理的角度上來說，人工智能技術的應用及其與機械電子工程系統的融合對于解決系統不穩定性、不確定性以及復雜性問題有非常確切的優勢。從這一角度上來說，將人工智能技術與機械電子工程相結合已成為機械電子工程領域發展的必然方向與趨勢之一。
2.模糊系統及神經網絡系統
模糊系統的理論基礎與模糊集合，設計工具為模糊理論。模糊推理系統具有模糊信息的處理功能，在自動化控制、數字處理等諸多領域中得到了大量的應用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統創建模擬人腦的相關功能，并分析語言信號，在網絡結構的依托下無限接近連續函數，并遵循域至域的映射規則對信息進行儲存。但模糊推理系統在應用中具有連接性不固定的特點，計算量偏小，因此應用范圍存在一定的限制。
神經網絡系統是人工智能技術領域中的關鍵分支之一，神經網絡將信息分布于網絡上的主要模式是神經元的興奮模式。在神經網絡系統干預下，可實現對信息的分布儲存以及對動態信息的協同處理。神經網絡系統可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡結構，利用神經網絡系統功能直接模擬大腦結構，并分析數字信號，在各個神經元間構成點對點的映射關系，進而達到提高信息數據輸入、輸出精度，并提高計算量的目的。
結語
綜上所述，人工智能技術的應用與人工智能系統的構建、發展在很大程度上促進了現代機械電子工程的快速發展與進步?，F代機械電子工程設計必須以人工智能技術的合理應用為依托，達成雙贏的理想局面。在這一過程中，相關人員必須充分關注機械電子工程與人工智能技術的融合，不斷開拓全新的人工智能技術，把握兩者發展中的相通點與共同點，以促進兩者的共同發展與進步。
參考文獻
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人工智能技術方案范文3
一、主要國家支持人工智能發展的政策
以美國、歐盟、日本為代表的發達國家的人工智能技術領先全球。人工智能從誕生開始就沒有離開政府的支持，近年來各國政府更是加大了對人工智能技術的科研投入力度，通過公共投資引導人工智能產業的發展。
人工智能的概念起源于美國，最早由約翰?麥卡錫（John McCarthy）和馬文?閔斯基（Marvin Lee Minsky）等人1955年提出，隨后兩人在麻省理工學院創立人工智能研究室，使人工智能成為一門科學。因此，人工智能的技術和應用前沿也位于美國。美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）、美國戰略與國際研究中心、蘭德公司均認為，人工智能及其相關的量子計算機、機器人是可能產生新興技術和顛覆性技術的領域。國際金融危機后，美國制定了一系列重振制造業的政策，以期增強創新能力，確保美國在先進制造業的領先地位。由于先進制造業的知識密集度不斷提高，越來越依賴于信息技術、模型和模擬，因此機器人、人工智能等領域成為美國產業政策的支持重點。在2011年的“先進制造伙伴關系計劃”中，美國就將先進機器人技術列為關系美國全球競爭力提高的新興技術，并投入7000萬美元支持新一代機器人研發。在2013年初的國情咨文中，美國總統奧巴馬宣布投入30億美元在10年內繪制出“人類大腦圖譜”，從而促進人工智能、機器人和神經形態計算系統的發展。2015年10月美國國家經濟委員會和白宮科技政策辦公室聯合了新版《美國國家創新戰略》將計算計算技術前沿（高效計算）列為大力支持的戰略領域之一，以推動經濟競爭力、科學發現和創新。2016年2月，機器人有史以來第一次成為年度《總統經濟報告》的關注對象，希冀美國制造業憑借機器人獲得復興。
歐盟在2013年初將“人腦項目”（Human Brain Project）列入“第七框架計劃”（FP7）中的信息通信技術（ICT）研究子計劃，10年投入10億歐元，力圖為基于信息通訊技術的新型腦研究模式奠定技術基礎，加速腦科學研究成果轉化。在此基礎上，開發將神經形態計算裝置與常規超級計算技術相結合的綜合技術，推動神經形態計算和神經機器人技術的發展以及在家庭、制造業和服務業的應用?！暗谄呖蚣苡媱潯痹?013年底結束后，歐盟新的研究與創新框架計劃――“地平線2020”啟動，將在“未來和新興技術”（FET）領域投入26.96億歐元，以期在具有可持續性、競爭力和增長優勢的未來科技領域占據領導地位。FET劃分為“開放基金”、“探索基金”和“旗艦基金”3類基金，其中探索基金支持的重點就包括未來機器人和其他人工智能系統。2014年，歐盟啟動“火花”計劃，到2020年投入28億歐元用于民用機器人的研發。
日本在機器人產業具有明顯的國際優勢，世界四大機器人巨頭中有兩家位于日本，分別是發那科和安川電機（另兩家是瑞士的ABB和德國的庫卡），而且在服務機器人領域全球領先，日本軟銀公司Pepper人形機器人能夠進行語音交流和客戶服務。為確保世界機器人創新基地和世界第一機器人應用國家地位、引領邁向世界領先的機器人時代，日本政府在2015年初《機器人新戰略》，計劃到2020年累計投入1000億日元用于機器人扶持項目。由于機器人與信息技術日益融合的趨勢，特別是人工智能技術將使機器人能夠適應智能制造、服務和家庭生活更多的場景，日本文部科學省在2016年拿出100億日元預算用于支持研究機構和大學開展人工智能研究，如護理型機器人的人工智能程序、無人駕駛汽車、智能化的農業機械等。
二、主要企業人工智能的發展情況
鑒于人工智能技術的巨大發展潛力，一大批ICT領域的著名企業紛紛發力，新興企業也如雨后春筍般成立。目前全球人工智能企業近千家，其中IBM、谷歌、微軟、Facebook等美國信息和互聯網企業居于領先地位。
IBM很早就開始人工智能的研究。早在1997年，IBM的超級計算機“更深的藍”就在與世界國際象棋大師卡斯帕羅夫的對弈中獲勝；2011年，IBM的超級計算機“沃森”又擊敗美國電視智力競賽節目《危險邊緣》的兩位人類冠軍。此后IBM斥資10億美元推動沃森系統的產業化應用，例如為癌癥患者推薦個性化治療方案，協助理財規劃師提供更好的理財建議，幫助金融機構發現風險與客戶需求。2016年，IBM與美國勞倫斯?利弗莫爾國家實驗室簽署首款類腦超級計算平臺的訂單，該平臺基于IBM TrueNorth 的突破性神經突觸計算機芯片，能耗更低、體積更小，能夠比傳統芯片更高效地處理復雜的認知任務，除用于國防安全領域外，在因電力和容積問題而導致計算能力受限的條件下具有廣泛的應用前景。
AlphaGo戰勝李世石使谷歌在人工智能領域的名聲大震。實際上，谷歌2011年就在其著名的Google X實驗室建立了內部代號為Google Brain（谷歌大腦）的人工智能項目。2013年6月，谷歌使用1000臺電腦創造出包含10億個連接的“神經網絡”，在沒有外界輸入“貓是什么樣的”情況下，就能通過機器學習的方式在圖片中找出有貓的圖片。2014年，谷歌在人工智能領域進行了一系列收購，包括神經網絡創業公司DeepMind Technologies、機器自我學習式圖片搜索方案提供商Jetpac、專注于計算機深度學習和自然語言處理的Dark Blue Labs、專注于計算機深度學習和視覺識別的Vision Factory，從而在深度學習、神經網絡、計算機視覺、語言識別和自然語言處理等人工智能前沿領域占據優勢。谷歌基于人工智能技術的無人駕駛汽車已進行了累計150萬公里的路測。
Facebook為了應對支撐超過十億用戶的巨大計算量，在2013年成立了人工智能研究室（Facebook Artificial Intelligence Research，FAIR），2015年又成立了機器學習應用團隊（Applied Machine Learning team），負責運行一個覆蓋全公司的機器學習內部平臺――FBLearner Flow。Facebook也開發了一套圍棋人工智能系統，代號為Darkforest，在2016年世界規模最大的電腦圍棋大賽UEC杯中獲得第二（第一是日本團隊開發的Zen，AlphaGO并未參賽）。微軟在2014年推出了虛擬個人助理服務Cortana和人工智能對話系統“小冰”展示了具有強大圖片識別能力的全新人工智能系統“亞當”（Adam），并在測試一款名為Tay.ai的新型聊天機器人。
國內互聯網公司也在積極推動人工智能技術的發展。2013年除，百度成立深度學習研究院，2014年在硅谷成立深度學習研究中心。目前，“百度大腦”已具備大約相當于2至3歲孩子的智力水平，百度圖像識別能力已達到國際一流。阿里巴巴集團的云計算部門阿里云推出名為DT PAI的人工智能服務，該平臺整合了阿里巴巴的機器算法和深度學習技術，為開發者提供云測用戶行為的服務。阿里云的人工智能系統“小Ai”成功預測了在今年4月9日舉行的《我是歌手》第四季總決賽歌王。騰訊在4月初宣布研究長達11年之久的人工智能系統貝塔鵝（Betae）即將上線使用。
三、促進我國人工智能發展的建議
人工智能作為一項通用目的技術，不但自身具有發展成為巨大產業的潛力，而且將廣泛應用于國民經濟的各個產業、家居生活和國防安全等領域，成為影響國家綜合實力和產業國際競爭力的關鍵。近年來，受人口紅利消退、生產要素成本快速上漲的影響，我國制造業建立在低成本基礎上的價格優勢正在被削弱。在發達國家重振制造業和低成本發展中國家大力發展勞動密集型產業的雙重擠壓下，我國產業結構調整和制造業的轉型升級迫在眉睫，人工智能將是拓展新興產業領域、提高制造業生產效率的重要手段。同時作為一項新興技術，我國與發達國家的差距并不顯著，且我國已經形成一批世界級的互聯網公司、擁有巨大的市場容量，是我國搶占產業制高點的歷史契機。
人工智能技術方案范文4
從人機對弈，到智能醫療，人工智能浪潮突起，有點像前幾年的“互聯網+”，大眾的期望不斷攀升，紛紛視之為絕對不能錯過的戰略機遇，而此次人工智能的發展浪潮主要是企業引領。
在國內，BAT不斷將人工智能融入產品方案。淘寶的商品推薦越來越準確，百度的無人駕駛技術獲得進展，這些都是依靠人工智能技術的應用。“拍立淘”可以使用照片來搜索商品，主要得益于圖像識別技術的成熟。除此之外，科大訊飛、?？低曇卜謩e在語音識別領域、安防領域建立起了競爭優勢。人工智能的應用領域空前廣泛，從物流管理到智慧交通，再到智慧醫療，開始改變不少傳統行業的運行模式。
人工智能技術不斷融入生活，從感知、預測、指導，到形成綜合方案，價值創造的生態系統正在形成。在感知環節，科大訊飛的“超腦計劃”正在支撐多個項目的商業化應用，如車載輔助系統、語音處理系統等。在預測環節，基于人工智能的天氣預測，能夠提升能源使用的效率。在輔助指導環節，智慧醫療已經開始幫助醫生做出判斷，基因組技術能夠幫助人類克服癌癥等病癥。在綜合方案環節，無人駕駛，乃至城市智慧交通的系統方案已經非常完善。據麥肯錫預測，到2025年，人工智能的市場規模將達到1 270億美元。
從人工智能的商業化過程來看，基礎支撐、關鍵技術、應用場景是非常關鍵的三要素。基礎支撐環節包括傳感設備、用戶數據、云計算技術；關鍵技術則包括視覺處理、語音識別、深度學習等內容xxx；應用場景則有智能制造、金融、醫療、家居等。與大眾強烈的樂觀情緒形成鮮明對比的是，人工智能應用目前仍偏重B端業務，與傳統業態的融合程度不高，提供的用戶體驗不夠多。
首先，AI與信息物理系統結合有限。傳統業態中能夠利用人工智能進行改造的業務環節很多，但目前人工智能企業大都處于創業階段，對傳統產業的滲透不足。按照麥肯錫的預測，如果企業對人工智能持開放的態度，到2055年有50%的工作都可以實現自動化和數字化。利用“人工智能+”，隨著市場容量的釋放，將會產生更多的獨角獸企業。
其次，基于AI的革命性產品不多：除了美圖秀秀、科大訊飛，能讓消費者想到的適用產品很少。其實，相對于德國，中國有最優秀的互聯網企業；相對于美國，中國有規模龐大的制造業。中國的優勢在于用戶形成的龐大數據，如果創業企業能夠利用開源的算法，把人工智能與用戶數據結合起來，創業企業所創新的極致產品、體驗服務將會越來越多。
數據基礎、硬件能力、算法是人工智能的三大支撐，數據的井噴式成長，來源于中國龐大的用戶市場。硬件能力正在被突破，比如我們已經有了“太湖之光”。算法是人工智能的短板，基于淺層次的識別和判斷，人工智能目前只能替代那些重復性、簡單性的勞動，而創造性、藝術性的工作則有賴于人類的感性和對美學的認知。
人工智能技術方案范文5
關鍵詞：人工智能技術；教學方法；編程能力
中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。
人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。
通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。
《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難?！度斯ぶ悄芗夹g》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。
因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。
2 教學與實踐的探索
2.1 教材和實驗教學內容的選取
1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。
此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。
2） 配套的實驗教學內容?！度斯ぶ悄芗夹g》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。
2.2 教學方法和手段的改革
人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。
1） 問題啟發式教學?！度斯ぶ悄芗夹g》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。
2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。
3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。
4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。
5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。
6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解?？疾椴殚喛萍嘉墨I的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。
2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議
《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。
學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。
針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。
學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。
3 結論
人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。
參考文獻：
[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.
[2] 蔡自興，肖曉明，蒙祖強，等.樹立精品意識搞好人工智能技術課程建設[J].中國大學教學，2004（1）：28-29.
人工智能技術方案范文6
過去傳統的控制器在進行工作的時候會遇到很多外界因素或者機器自身的問題的干擾，并且會對工作造成不良影響。但是人工智能技術在這方面的優勢則比較明顯。例如，人工智能技術不需要精確的動態模型，所以，即使模型設置的參數發生了變化，也不會對其造成太大的影響，而且其對環境的要求也不苛刻。所以，人工智能技術在其運行的過程中，可以不受不確定因素的影響，并且可以實現較為精準的自動化控制。
2人工智能技術產生的誤差小
人工智能技術在運行過程中基本不受到來自外界的影響，而且其本身的抗干擾能力就很強，所以，一旦提前對系統設定了參數，那么在操作過程中就不用擔心參數發生變動。這些參數在整個過程中會保持在一個值域之內，所以不需要擔心會有較大的差值，因此其工作效率也比較高。
3人工智能在電氣自動化中的應用
3.1智能控制和保護功能
進行操作控制。在進行操作的過程中，使用人員可以通過鍵盤或鼠標對隔離開關、斷路器等進行現場的或者遠程的控制，對勵磁電流進行精準的調整。除此之外，還能夠進行帶負荷操作和停機操作，對相關的人員的權限進行限制。對相關數據的收集和處理。人工智能技術對所有開關量、模擬量數據進行實時的采集，而且根據先前設計好的要求進行定時批量的存貯以及整理等工作。設置和修改某些參數，及時地保護軟壓板的退投。對設備的管理。人工智能在對電力系統進行管理的時候，可以對運行日志進行自動保存，并生成報表的存儲或打印、描繪系統運行曲線等。實行有效的監控。智能技術能夠對模擬量與開關量進行全程同步的監測，當檢測過程發生異常時，則可以選擇多種模式進行報警，同時還可有序地記錄系統里的各項事件、在線分析負序量計算等。對畫面的顯示。人工智能技術可以運用圖像生成軟件進行真實畫面模擬，可以對有關設備和整個系統的工作運行進行模擬，并且最終以畫面的形式顯現到屏幕上。進行故障錄波。智能技術對故障波形的獲取具有良好的功能，在獲取的同時還可以做好相關的記錄，對模擬量故障及時地進行錄波和捕捉相關波形。
3.2智能信息檢索
作為人類智能的模擬理論而產生的新興技術方法，人工智能具有良好的信息檢索功能。其不僅可以對網絡中出現的較為模糊和不確定性的因素進行科學的換算以及推理，還可以根據信息檢索的結果提出一些切實可行的解決方案。人工智能技術的優勢還在于它可以將正確的指令精確無誤的傳達給各種機器，進而機器在接受到指令后能夠進行正確、正常的運轉，確保任務的完成。
3.3提高電氣自動化性能，提高產品質量
人工智能系統具有優越的條件，其模擬人類智能，并將人工智能技術中的遺傳算法投入到電器產品的應用中。利用人工智能技術，可以將產品的性能優化，假如可以科學合理地把人工智能技術運用到電氣自動化的控制中，那么電子自動化性能就會得到顯著的改善，電氣設備的運行效率也會被大大提高，電氣自動化控制的準確性便有所保障。這樣一來，就可以減少在電氣工程自動化中人力資源的使用，勞動成本也可以隨之降低，進而推進電氣工程事業的發展。此外，人工智能技術還可以在各種電器產品的會設計中輔助進CAD，使產品的開發周期得到有效縮短，并且能夠對提高CAD技術的開發和應用程度有很大的幫助，設計難度也會有所降低，產品的質量自然就會提高。
3.4電氣設備優化設計
有關電氣設備的優化設計工作是比較復雜的，需要結合多方面的理論知識，比如電磁場、電機電器、電路等相關知識，此外還需要豐富的設計經驗知識。過去的電氣產品設計效率很低，一般是因為缺乏相關的技術的支持，再加上工作量本身就很大，所以整個設計就顯得比較難，很少有科學合理的設計。但是如今計算機技術發展迅速，手工設計逐漸被計算機輔助設計（CAD）所代替，產品的開發周期縮短了，設計人員的設計產品質量和設計的效率也提高了，而且設計已經越來越趨于智能化和高效化。人工智能技術在電氣產品的優化設計應用中，主要有兩種方法，即專家系統和遺傳算法。其中，遺傳算法可以直接操作結構對象，對優化和自動獲取搜索空間、自行調整搜索的方向方面具有指導作用，而且采用先進的計算方法，計算結果很精確，因此在電氣產品的智能化優化設計中應用廣泛。而專家系統則不同，它是主要依據相關領域的一個或是多個專家所提供經驗與知識來進行工作的，它是一個對專家的決策過程進行模擬的過程，從而對需要人類專家處理的問題進行處理，這種方式也比較重要。當然，除此兩種方法還有很多其他方法，比如神經網絡、模糊邏輯等。
4結束語
