人工智能论文研究生， 人工智能是计算机科学的一个重要分支，涉及智能机器的研究、设计和应用。从学科来看，人工智能是研究智能机器的构造或机器智能的实现的学科，是研究人类智能的模拟、延伸和扩展的科学。以下文章是边肖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
文摘：结合研究生的教学实践，对人工智能课程的教学内容和教学方法进行了改革和探讨，提出了选择教学内容和改革教学方法的思路，从实践的角度进行了一些有益的探索，可为相关课程的改革提供参考。
关键词：人工智能；课程教学；教学方法？
1.简介？
人工智能是计算机科学的一个重要分支，涉及智能机器的研究、设计和应用。从学科来看，人工智能是研究智能机器的构造或机器智能的实现的学科，是研究人类智能的模拟、延伸和扩展的科学[1]。人工智能自诞生以来，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、新成果不断涌现的新兴学科。在国内外，人工智能的研究已经取得了很大的进展，传播和发展很快，促进了相关学科的发展。目前，我国有数万名科技工作者和高校师生从事不同层次的人工智能学习、研究和应用。人工智能已成为一门受到广泛重视、具有广阔应用潜力的前沿学科。所以在研究生学习阶段开设人工智能课程是非常必要和必要的。开设人工智能课程的主要目的是使学生深入了解人工智能的基本原理、应用领域和发展趋势，掌握主要技术和应用方法，激发学生对智能学科的兴趣，培养学生的知识创新和技术创新能力。
但是，对于人工智能的教学来说，存在一些具有挑战性的问题：一是人工智能发展迅速，新的研究成果和应用领域不断出现，如人工生命和计算智能的快速发展，知识发现和数据挖掘的兴起等。而且人工智能这门学科涉及面非常广，不可能在有限的课时内面面俱到，需要做出一些选择，给课程的教学带来了一定的难度。其次，研究生来自不同的大学，学过的课程也不完全一样，研究生的基础也不一样。教学内容太难，有些学生接受不了，太简单了，有些学生认为自己已经学会了，所以研究生的课程教学比本科生难。如何选择合适的教学内容来满足不同层次的学生，需要根据具体情况进行深入探讨。第三，人工智能是一门交叉学科，涉及知识面广，概念多，内容抽象，理解难度大。学生们常常感到畏惧。在教学过程中，如何教好人工智能课程，让学生容易理解和接受，是教师面临的巨大挑战[2]。第四，现实中，学生的各种想法，比如“重理论轻实践”的思想，使得学生对人工智能技术的实践不太关注，只知道理论和概念，不知道如何实现和应用。因此，如何鼓励学生重视实践并积极参与其中也是我们需要做的事情。以上具有挑战性的问题需要在教学过程中认真思考和研究。为了提高研究生课程的教学质量，协调好关系
教学目标是指教学活动的实施方向和预期结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿。它与教育目标和培养目标既有联系又有区别。因此，首先也是最重要的是明确人工智能的教学目标。通过对研究生培养目标的分析，我们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。只有培养学生的兴趣，才能激发他们自己的学习动机，充分发挥他们潜在的科研能力。其次，要培养智能科学知识创新和技术创新的能力。与本科生相比，研究生更注重培养学生研究和分析问题的能力，尤其是从事科研的能力。最后，要提高学生智能软件的开发能力，为以后相关领域的研究和应用打下基础。我们培养应用型研究生。在课程教学中，更加注重学生实践能力的提高，加强课程教学与其研究方向的联系，为后续的论文选题、科学实验和硕士学位论文的写作奠定基础。
三、选择教学内容要体现培养目标？
研究生培养目标是整个研究生培养过程的航标灯，教学内容的选择必须与培养目标相适应。21世纪以来，人工智能学科有了新的发展，教学内容的选择要适应人工智能的发展趋势。许多年后
在实践中，为体现上述两个要求，制定了《人工智能》研究生课程教学大纲，优化更新了教学内容，丰富了各部分内容。确定的教学内容主要分为四个部分：第一部分是人工智能概论，包括人工智能的概念、在现代科学中的地位、主要研究内容、发展过程和应用领域，特别强调了人工智能的应用；第二部分是知识表示、知识推理和搜索技术；第三部分是计算智能方法，包括人工神经网络、遗传算法、人工生命等基础理论、当前应用和发展趋势；第四部分是专家系统、自然语言理解、机器学习、机器人系统和模式识别。第二部分是基础理论，是人工智能的重要基础。第三和第四部分是人工智能的应用。具体讲课时，会根据不同情况选择第3、4部分的内容，尽量避免基本概念和方法的重复。将采用专题报告，用实际应用案例进行讲解，并补充一些当前的研究概况和发展趋势。
此外，在课程教学中，注重与相关课程的衔接和应用，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，补充相关知识。在教材选择方面，主要采用中南大学蔡自兴教授主编的研究生教材《人工智能及其应用》。另外，一些实际应用案例是基于当前发表的学术论文或学位论文，既考虑了基础知识的传授，又注重了当前的研究？前沿。
？第四，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，难度大，概念抽象，学生往往很难接受，也很难感兴趣。因此，我们可以通过以下途径和方法来激发和培养学生的学习兴趣。
一是在课堂上演示核心人工智能技术，提高学生对人工智能的感性认识。我们精心组织准备了产生式系统、搜索策略、神经网络、机器人导航等课内演示实验。开阔了学生的视野，增加了感性认识，达到了
？其次，课件中大量使用了视频、动画、声音、图像等多媒体形式，使抽象的人工智能知识形象化，易于学生理解。比如在课堂上，让学生观看涂小源博士的“人工鱼”的视频和人机交互机器人的视频[3]。介绍了当前人工智能和机器人研究的新闻报道，特别是日本机器人近年来的发展，如“Asimo”机器人和美容机器人的视频，激发了学生学习机器人的兴趣，加深了学生对所学知识的理解，加强了学生的创新意识。
第三，针对专业研究方向进行人工智能专题讲座，提高学生学习积极性。比如针对智能信息处理方向，引入自然语言理解、机器视觉等新的研究方向。比如在介绍神经网络的时候，我们会以专题的形式来介绍。主要介绍手写数字的神经网络识别方法，包括手写字体图像的获取、预处理、特征提取、神经网络结构设计、学习策略和识别等。但是，简单介绍这些知识，学生可能无法理解。所以在进行专题讲座时，要以应用为背景，介绍所需知识和相关策略。有时通过提问，结合日常工具(手写手机)，让学生考虑如何获取手写数字信息，如何处理和识别，进而了解所需的识别步骤和方法。
？(2)课堂辩论和互动讨论？
课堂辩论就是让全体学生始终围绕同一个辩论题目，选择自己的观点，形成正反两面，在课堂上用一定的史实，通过一定的组织形式，阐述自己对某一历史事物的看法，努力反驳对方的观点。我们课堂辩论的题目设计包括人工智能的应用前景和其他有争议的问题。学生们就这些问题进行了激烈的辩论，激发了学习潜能，明确了学习目标。比如，为了加深学生对人工智能内涵的理解，我们组织了一场人工智能能否超越人类智能的辩论赛。辩论前，让学生查阅相关资料，了解辩论的内容和背景，做好充分的准备。在辩论过程中，完全遵循了辩论赛的规则。最后老师做总结，评出优胜者和最佳辩手，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。
此外，我们积极推动互动讨论，主要针对学生的研究兴趣或研究方向，老师和学生一起来讨论人工智能的应用。具体做法是让学生先准备相关内容，比如找出研究过程中遇到的问题和困难，做好PPT，让学生在课堂上介绍自己的想法(15~20分钟)，然后师生共同进行有针对性的讨论，提高学生的研究兴趣和认知能力。这种与学生交流的方式是有针对性的。可以根据学生的知识基础和素质提供多种学习方法和研究方法，树立学生学习和研究的信心，从而促进学生能力的提高。
？(3)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，我们还特别加强了课外实验的指导，在人工智能课程中适当安排一些创新实验供学生课后学习。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。比如神经网络实验，老师给出一些数据让学生用Matlab工具学习识别，同时要求学生像平时成绩一样写实验报告和结果分析。此外，有余力和学习兴趣的学生需要做一些探索和创新
本文从研究生教学的背景出发，结合本人专业的培养目标，对人工智能课程的教学方法进行了一些改革和探索，可以作为今后专业建设的参考。本文只是人工智能教学过程中的一点体会，但由于条件有限，还有很多方面没有做好，比如网络资源的利用，这是我们今后需要加强的。
参考资料？
[1]
蔡自兴，徐光友。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]徐信利，王万良，杨旭华.《人工智能概论》课程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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