人工智能课程总结论文（通用11篇）
人工智能课程总结论文 篇1
《人工智能及其应用》课程总结
20世纪40年代，计算机的发明揭开了人类发展的新篇章，使得人类追寻已久的脑力劳动机械化问题获得了解决的方法和途径。计算机能够代替人类大脑进行复杂的计算，并且能够根据计算对某些问题做出判断，从某种程度上代替了人脑的部分功能。而随着计算机计算机技术的发展，20世纪50年代人工智能(AI)这一新的学科门类的诞生，对人类的发展和进步有着重大的意义。
人工智能是指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可用某种智能化的机器来予以人工的实现。诸如机器编译、机器诊断、机器推理以及各种专家系统。随着人工智能技术的发展，引起了众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，并且发展出了若干个研究子学科，如计算机科学、哲学、生理学、社会学、生物学、信息学和计算机数学等，人工智能成为一门广泛的交叉和前沿学科。因此，《人工智能及其应用》课程的学习，对于计算机应用研究技术、机械技术以及本人的专业——农业机械工程的学习和科研工作中，具有十分重要的作用。《人工智能及其应用》课程所讲授的知识涵盖面广、内容较多，其中许多章节所设计的知识都可以单独作为一门课程学习。因此，通过本学期对《人工智能及其应用》课程的学习，我重点总结一下主要学习和掌握的几方面知识：
1．人工智能的研究与应用领域。在人工智能这门学科中，包含有多个研究领域，每个研究领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语，它们包括：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。通过对这些研究领域的研究和应用介绍，我发现其中专家系统、机器学习、神经网络、模式识别、机器视觉和数据挖掘等方面的知识，是我所研究的专业领域和课题中，使用计算机软件进行数据处理和自动判别所需要的知识，对我课题的研究和完成将会有很大帮助。
2．知识表示与推理。本部分研究了传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和知识推理。以符号和逻辑为基础的传统人工智能问题求解是通过知识表示和
知识推理来实现的。知识表示的方法有很多，包括图示法、公式法、结构化方法、陈述式表示、过程式表示、状态空间法和问题归约法等。表示问题是为了进一步求解问题，从问题表示到问题的解决有一个求解的过程，也就是搜索过程。因此，学习了图搜索策略和A*算法的方法和步骤。学习了消解原理这一用于一定的子句公式的重要推理规则，包括消解推理规则、含有变量的消解式、消解反演求解过程等。并且学习了规则演绎系统和产生式系统。它们是解决比较复杂的系统和问题的较为先进的推理技术和系统求解方法，能够解决搜索推理方法难以解决的一些问题。
3．计算智能。包括人工神经网络计算、模糊计算、粗糙集理论、遗传算法、进化策略、进化编程、人工生命、粒群优化、蚁群算法、自然计算和免疫计算。其中每一部分都可以作为单独的一门课程和知识进行深入的学习和研究。其中，我结合课程内容，重点学习和研究了人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元的特性而产生的，是基于生物神经元特性的互联模型制造的算法及机器。包括有以下几个重要特性：并行分布处理、非线性映射、通过训练进行学习、适应与集成、硬件实现性。在本部分学习了神经网络是由基本处理单元——神经元及其互联方法构成的。其网络基本结构分为两类：递归网络和前馈网络。人工神经网络的主要学习算法有：有师学习、无师学习和强化学习三种。具体学习了自适应谐振理论网络、学习矢量量化网络、Kohonen网络、Hopfield网络，并且学习了基于神经网络的知识表示方法和推理方法。通过这部分的学习，了解了神经网络的应用方法和应用领域，由于其学习和适应、自组织、函数逼近和大规模并行处理等能力，因而在模式识别、信号处理、系统辨识和优化等方面有着广泛的应用。
4．机器学习。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并实现现有知识的学问。在此部分，主要学习了机器学习的主要策略、系统的基本结构和各种机器学习算法，包括：机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、神经学习和知识发现。而其中的一些学习方法又与以前学习章节中的内容有所交叉，如神经学习和人工神经网络。介绍了各种学习方法的定义、结构、基本计算方法和流程等知识。机器学习广泛的应用于图像处理、模式识别、机器人动力学与控制、自动控制、自然语言理解、语音识别、信号处理和专家系统等领域。
通过对《人工智能及其应用》课程的学习，使我学习了人工智能的各种基本算法和思想，了解了各种方法的应用领域和适用范围。由于我的研究课题中，也需要对采集的数据进行处理和做出判断，因此必然涉及人工智能的相关知识。课程包含内容很多，涵盖的领域非常广泛，虽然学习深度有限，但是正是对人工智能知识的广泛了解，才能扩展我的研究思路，选定方向和研究算法，进行更深层次的研究。
人工智能课程总结论文 篇2
人工智能是一门综合交叉性学科, 其中包括控制学, 心理学等等。作为计算机专业类的一门前沿学科, 人工智能主要是介绍了人工智能基本的定义, 发展现状和未来发展趋势。
人工智能的课程教学大多安排在学生已经具备了一定的专业知识和概念后, 但学生在学习的过程中普遍反应该课程不容易学习。这是因为人工智能的教学涉及面广, 概念抽象, 不利于理解。死记硬背变成了学生学习的主要方式, 怎么样提高学生的学习积极性是人工智能课程改革中的一个重要内容。改进教学模式可以提高教学效果, 促进学生的学习主动性, 同时在教学内容上也进行相应的探讨, 由原来的宣读式教学改为启发学生自我思考的案例研究。
二、教材的选择
教材是课程的基本, 在教学过程中有着不可替代的角色。本着“基础且实用”的原则, 选用了由电子工业出版社出版, 首都师范大学王万森教授编着的教材《人工智能原理及其应用》第三版。该书主要针对计算机、自动化及其相关专业高年级本科生, 内容由浅入深, 难度适中。王万森教授在保证人工智能学术体系完整的同时, 合理安排教学内容, 尤其是在一些现代智能方法的部分有着实例引导。此版教材较全面的介绍了人工智能的基础知识和高级应用, 适合本科生用书。
三、教学内容的安排
人工智能作为一门新兴学科, 仍有许多未能系统定论的概念, 原因是因为人工智能依赖于人类对于人类自身智能的理解。如人工智能这个概念就不是一个系统的统一的定义, 目前人工智能更多地是从不同的研究角度给予定义, 那么就在课堂开始时就直接介绍人工智能的定义, 给学生造成一种概念上的学习压力, 不能很好的将课堂知识条理化。
达特茅斯夏季人工智能会议的提议中有:学习的每个方面或者智能的其他特征原则上都能被精确地描述到能够用机器来模拟的程度。让学生思考在人类在利用计算机解决问题所担任的角色, 原来人类在计算机解决问题时, 需要把现实社会转换为机器能够理解的符号, 并且需要解决问题的方法转换为机器能够演绎的算法。那么取代于一开始介绍人工智能的定义, 转而介绍思考如何将计算变为算计, 在课程开始阶段引发学生的学习兴趣, 并让学生思考理解人工智能如何应用在不同的领域, 再在之后的课堂教学中逐步介绍不同研究角度下的人工智能定义。
人工智能涉及的领域广, 内容丰富。内容的选择既要能结合学生的基础知识, 又要促进学生理解人工智能发展的具体应用。解决人工智能问题的关键就在于转化人类思维至计算机器可以理解的结构, 而解决问题的前提条件是能将现实世界转化为计算机能够表示的知识。其教学内容要以解决人工智能问题的处理单元为基本, 在第一部分基础理论阶段主要介绍人工智能如何处理知识, 包括知识表示方法中的状态空间法、问题规约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示和产生式系统。还介绍知识处理的基本方法, 包括启发式搜索, 消解原理和产生式推理等。基础理论阶段还应该适当地回顾学生以往学习过的盲目搜索理论, 和启发式搜索做相应的比较以加深学生理论的理解。
在课程的发展阶段更注重内容连贯性, 如在讲解知识表示时, 可用猴子摘香蕉作为一个要求学生解决的案例, 可让学生使用不同的表示方法对该案例做解释, 并引导学生思考其中的差异。如谓词逻辑表示猴子摘香蕉问题时, 提示学生该表示的不唯一性。产生式表示来表达该问题时能否得到很好的推理等。内容的选择不但要遵循“精准”的原则, 也要保证思维练习的程度。既要能够引导学生理解人工智能中的概念, 又要能帮助学生将其精华衍伸到工程实践中去。适量的针对性的案例练习帮助学生把零散的没有结构的知识点条理化, 有利于锻炼逻辑思维能力。
教学内容的第二部分的安排主要是人工智能技术高级应用, 包括神经计算、模糊计算、进化计算、专家系统、机器学习、自动规划、自然语言理解等。此部分内容要求的内容要求学生掌握第一部分教学内容的基础理论知识, 实验要求部分还要求学生具有较好的编程能力。为加强充实教学内容, 还可以添加部分机器视觉的内容。
四、教学模式的转化
教学模式由原来的“理论-分析”模式转化为“问题求解-理论分析-补缺-再分析”的循环模式。例如在讲解搜索策略时, 可以将A*算法应用在旅行商问题上。相比较于先讲解A*算法的性质等理论知识, 可以先让学生思考问题的特殊性, 如何应用A算法来解决该问题。A算法是基于估价函数来得出节点的重要性, 并根据估价函数来拓展节点, 估价函数的一般形式:假设f (n) 是从初始节点出发, 约束经过节点n达到目标节点的最小代价估计值, 且f (n) =g (n) +h (n) 其中, g (n) 是从初始节点S0到节点n的实际代价;h (n) 是从节点n到目标节点Sg的最优路径的估计代价。在使用A算法的过程中, 发现A算法存在可能不能找到最优解甚至不能找到最优解的问题, 引入A*算法, A*算法对A算法中的g (n) 和h (n) 分别提出如下限制:第一, g (n) 是对最小代价g* (n) 的估计, 且g (n) >0;第二, h (n) 是最小代价h* (n) 的下界, 即对任意节点n均有h (n) ≤h* (n) , 并证明A*算法能找到解并能找到最优解, 即其算法的可纳性和最优性。再在此基础上演算问题, 发现A*算法一定可以得到问题的最优解, 但是可能会对某些节点进行多次重复的拓展, 分析出现某些节点多次被拓展的原因是一开始并没有找到从初始节点到当前节点的最短路径。那么改进估价函数的方法就是可以对h增加适当的限制, 使得第一次拓展节点时, 能找到从初始节点S0到该节点的最短路径。则对h加以单调限制, 若有c (ni, nj) 是ni到其子节点nj的边代价, 即h (Sg) =0且h (ni) ≤c (ni, nj) +h (nj) 。显然问题求解-理论分析-补缺-再分析”的循环模式花费的教学时间更长, 但由于人工智能这门课的特殊性, 根据学生课堂反馈这种教学模式效果更强烈。根据实例来具体操作, 比之前先宣读理论的方式兴趣更强, 学生更有参与积极性。更重要的是不断在解决问题的过程中, 提升学生计算机思维逻辑能力, 能由知其然到知其所以然。
五、实践内容的选择
目前人工智能安排的实验课时较少, 或者是不安排实验课时。发展第二课堂是一个可以考虑的方向, 让学生在教室以外的地方可以实践学习。如可以发展网络教学平台, 可以让学生在教学时间以外学习实践。和学生的交流方式除了课堂教学以外, 还可以通过Email, 聊天室等网络沟通工具进行第二课堂教学。理论联系实际, 为学生安排的实验内容不仅仅要考虑学生的学习基础水平, 还要考虑学生能够掌握的资源。
一般来说, 实验内容大多数应该是可以在最基本的软硬件条件下实现的。安排的实验内容要求学生理解理论知识的基础上, 通过编程实现, 其中有猴子摘香蕉、多阶梵塔问题、井字棋、八数码问题、遗传算法求函数最值问题。如果依赖于特殊的软硬件, 应要考虑学生兴趣和实际教学情况。在学生掌握基础理论的前提下, 可以加强人工智能高级应用选修实验内容, 如可以使用MATLAB来模拟人工神经网络来解决手写字符识别问题。
现如今计算机发展日新月异, 知识更新速度相比较于其他学科更是非快。人工智能作为计算机学科的一个重要方向也不例外。因此, 在保证按照教学大纲实践教学内容的前提下, 在第二课堂教学中要让学生理解现在今技术发展的趋势, 经常给他们介绍学科发展的前沿技术。网络教学平台上的资源除了可以选择课堂上讲解过的内容外, 还可以适当添加目前国内外人工智能发展的视频和资料, 让学生学有所从, 学有所获。人工智能仍然处于在不断完善的阶段, 要教育学生正确看待科学的发展, 使他们能很快适应学科不断变化的趋势。
六、结束语
为了提高课程的教学质量, 合理安排教学内容, 改进教学模式。在以后的教学过程中, 还要考虑双语教学, 并从教材选用, 实验基地建设等内容。目前仍有许多方面做到不好, 以后的教学过程中要不断学习总结, 让学生在人工智能中能够得到更大的收获。
摘要：《人工智能》作为一门重要的计算机类专业课, 为了提高教学质量, 选择合适的教材, 并结合教学内容的安排来提高课程的教学效果, 进行了教学模式转化的探讨和总结。
关键词：人工智能,教学内容,教学方法,案例教学
参考文献
[1]蔡自兴, 徐光佑.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社, 2003.
[2]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社, 2007.
[3]白洁, 毕季明, 李伟.人工智能课程教学改革初探[J].中国教育技术装备, 2010, 12 (36:) 43-44.
人工智能课程总结论文 篇3
关键词：计算思维；人工智能；能力培养
人工智能是当前发展非常迅速的一门前沿学科，也是本科计算机类专业的重要基础课程，因此探讨该门课程的教学新模式非常必要。在教学实践过程中，我们发现，本科生在学习这门课程时会遇到比较大的困难。主要是因为人工智能是一门多学科交叉的综合学科，涉及到计算机科学、认知科学、生物学、数学、心理学等众多领域，内容多，更新快，难度大。该门课程强调科研性和创新性，而本科生的科研意识和创新能力比较弱，因此培养学生的计算思维、应用能力和创新能力是教好这门课程的重点和难点。笔者结合在教学实践中发现的问题，分析人工智能和计算思维的内在联系，讨论在该门课程教学过程中如何开展有效的教学改革实践，以达到培养学生计算思维能力和创新能力的目的。
一、本科人工智能课程教学存在的问题
从理论教学上发现，本门课程内容抽象，而且涉及多个领域学科，对于本科生来说，第一次接触到综合性的前沿学科，往往不知所措。学生普遍反映该门课程理论性很强，涉及很多数理逻辑知识，太难理解，无法从全局掌握本门课程的知识。
从实验教学方面来说，考虑到目前人工智能领域应用最广泛的是模式识别，而研究模式识别的主要开发工具是Matlab，因此在实验课教学过程中，主要让学生学会使用Matlab软件进行模式识别领域的一些简单应用，比如手写数字识别和车牌识别等。然而，这些实验内容大都是一些验证性的实验，学生只是照着教师给的程序进行验证，或者下载网络公开的源代码进行调试和验证，缺乏创新。如果让学生自己编程，对于刚接触人工智能相关知识和Matlab编程工具的本科生来说，是一个很难实现的任务。因此在整个实验过程中，学生并不能从全局上掌握整个算法的思想，以至于达不到教学的目的和效果。
针对上述问题，笔者在教学实践中对教学方法进行了思考和改进。笔者认为，在人工智能的教学过程中，除了要把该门课程的基本原理和知识传授给学生，还要深挖更深层次的内容，传授典型问题的求解方法，使学生掌握相关的知识点，并教给学生科学的世界观和方法论。这样在教学过程中，我们将知识、能力与素质融会贯通，以人工智能领域的具体知识为载体，对学生进行能力培养，提高学生的创新意识。
二、人工智能教学中计算思维的培养
2006年，美国卡内基梅隆大学计算机科学系主任Jeannette M. Wing教授提出了计算思维的思想。该教授认为，计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。计算思维的概念一经提出，就引起了教育界学者们的广泛关注。如何在教学实践中培养学生的计算思维，一直是学者们广泛关注的焦点。下面，我们将围绕计算思维能力要求，探讨如何在本科人工智能的教学过程中培养学生的计算思维能力，进而培养学生的应用能力和创新能力。
本科人工智能教材主要包括三个部分的内容，第一部分主要論述了人工智能的基本技术，即知识表示、推理及搜索；第二部分着重论述了专家系统、智能决策支持系统等研究领域的有关原理和技术；第三部分讨论了神经网络和计算智能的模型和算法。
第一部分内容比较抽象，对于这一章内容我们主要采用计算思维的抽象教学方法。在教授这一部分内容时，教师可以在授课前引导学生思考人类大脑的运作方式，然后在这纷杂的信息中概括和抽取出具有相同的内在特征，用统一的知识进行表示，并对未知的知识进行推理和搜索。这样的教学方式让学生学会从计算机技术的层面思考人脑思维方式的模型构建，通过层层思考、层层深入和层层解决问题的方式，使学生对这一部分内容有着更深层次的理解。
第二部分内容涉及系统的构建和实现，所以这一部分内容我们主要采用计算思维的案例教学方法。教师可以根据教学内容的需要，通过设置具体的案例，引导学生参与分析、讨论、构建模型和解决问题等活动，让学生在具体情境中积极思考和主动探索，培养学生认识问题、分析问题和解决问题的能力。这种教学方式充分发挥了学生的学习主动性，调动了学生的学习积极性和自觉性。
第三部分内容主要论述目前最流行的人工智能方法和技术，在这一部分内容的教学中，我们主要采用计算思维的转化教学方法。在教学中，首先，教师引导学生应用前面章节掌握的知识建立起算法的基本逻辑框架，通过计算机来实现算法原理的转化。实践效果表明，这种方式有助于将学生的通常思维模式转化为计算思维的模式。最后，教师根据学生对编程语言和算法源代码的掌握程度，指导学生自己独立编写智能算法的源代码，并和其他算法的计算结果进行对比分析。
注：本文受“广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室开放基金（HCIC201305）资助。
人工智能课程总结论文 篇4
摘要：实践教学是人工智能课程的重要组成部分，对培养学生的创新能力和动手能力起着很大的作用。本文阐述目前实践教学中存在的问题，指出集中式基础课内实验不能有效提升学生的学习兴趣，不能充分发挥学生个性和创造力，提出多层次开放式实践教学模式，引入多元化学业评价方法，激励学生主动参与学习，从多方面提高学生实验课质量，帮助学生深入理解人工智能的基本概念和理论，培养了学生的创新能力，也加强了学生的实际动手能力和科研能力。
关键词：人工智能;实践教学;多元化学业评价方法
中图分类号：G642
文献标识码：A
论文编号：1674-2117（2015）08-0107-02
● 引言
人工智能是计算机科学的一个分支，被认为是21世纪三大尖端技术之一。它是在科学技术迅速发展及新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的形势下出现的一门学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、系统论、神经生理学、心理学、哲学、语言学等学科的交叉和边缘学科。[1]人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能学科研究的主要内容包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。与其他计算机课程相比，人工智能课程知识点多、涉及面广、内容抽象，算法复杂，理论枯燥，无法引起学生的兴趣，通常理论教学效果欠佳。实验教学是课堂内容的实例化和延伸，可以让学生从实验中体验到人工智能的价值，充分激发学生潜能，极大提高学生的动手能力，人工智能实验课是人工智能课程不可缺少的一个重要环节。
● “人工智能”课程实践教学的不足之处
现阶段人工智能实践课程主要不足之处表现在以下两个方面：
①主要采取集中式实验教学方法。该方法能够确保与课堂教学保持同步，便于统一进度和统一管理，但这种集中式实验教学模式不利于兼顾众多不同层次水平学生的要求，也不能充分重视学生的个性发展。对于学生实践能力的培养，由于存在个体差异，笼统地对以班级为单位的学生采用相同的实验教学进度和时数，并不能达到理想的实验教学效果。[2][3]
②评价方式单一，无法激发学生的自主学习性。长期以来实践教学评价以教师为主体，教师根据学生实验操作结果和实验报告定优劣。该评价方式没有注重实验过程，无法体现学生对自身素质评价的自主性和民主性，进而教师忽略了学生的实践过程，无法调动学生的自律性，不能有效激发学生自主学习的积极性。
● 多层次开放式实践教学模式
实践教学不仅能传授知识、验证理论、培养技能，而且相对于理论教学具有直观性、实践性、综合性、设计性与创新性等特点。[4]学生到大三，虽然专业课程学习比较全面，但编程能力参差不齐，个体差异较大。一方面，教师很难把握该阶段学生所具备的能力;另一方面，学生也不知道自己到底可以综合运用哪些知识来完成什么任务。现有的集中式实践教学模式内容过于单一，无法兼顾不同层次水平学生的要求，故不能很好地发挥所有学生的特长，不能体现学生的创新能力。在人才培养过程中单纯依靠课程实践教学环节还远远不够，还需与教学、科研创新活动相结合，为了拓展专业实践范围和方式，综合现有实践教学环节和创新活动，笔者提出了一种多层次开放式的实践教学模式。
这种模式是一种鼓励式教学模式。教师制定统一的实验大纲，为学生提供具有多个不同层次（验证性、设计性和综合性）的系统案例供学生选择。学生根据自己的兴趣和能力选择案例，在完成一部分内容后，自己确定下一步目标，在实践过程中不断提高自己的目标。结果就是能力较差的学生选择简单案例，能力强的学生可以完成较难的案例，不同层次的学生都有热情参与，都有机会挑战自己，提高动手能力。
● 多元化学业评价方法
传统的学生实践课程评价则以教师为主导，由教师对学生实施评价，学生被动地接受评价及其评价结果，导致学生参与的主动性、积极性不高。过程性评价[5]应该贯穿学生实践课程的整个过程，即需要采用多元化的评价方式，根据实践内容进行多方面的评价。与传统的教学评价相比，多元化评价具有以下优势：第一，改变评价的功能，重在促进学生发展。第二，评价的内容更加全面化。第三，评价的方法更加多样化。第四，评价的主体更加多元化。多元化评价强调评价主体的多元化，包含学生自评、同伴互评、教师评价等，多元的评价主体不仅能从不同的视角发现问题、反馈信息，而且各主体均能从中受益。评价者与被评价者之间成了一种互动的过程。[6]
1.注重评价过程
对于实践课程不能仅仅以最终的实验结果及实验报告为评价结果，还应该将学生在实践过程中的态度和相关过程结果纳入评价考核中。另外，要对学生的自我评价、学生之间的互评和阶段性成果进行整理，并最终形成评价结果。评价结果体现过程评价不仅可以充分激发学生的自律性，还能调动学生自主学习的积极性。
2.激励性原则
在每个层次的实验内容中可以定期组织几次对抗赛，充分发挥它的对抗性、趣味性的优点，这样大家通过比赛可以互相切磋、互相鼓励、互相促进。在开展每次对抗赛的同时，可以让每个实验小组撰写开发报告，通过报告，可以检验大家对人工智能理论的理解程度，也可以达到让大家交流自己设计的心得和体会的目的，在报告过程中，教师要对于那些有创意的设计和技术应用给予指导和肯定。
3.差异性原则
不同层次的系统案例设定满足不同层次学生发展的需要。与此同时，在评价标准上也要体现出每位学生为实现自我发展所付出的努力程度和难易程度。在学生选择不同层次系统案例时，对于其评价标准应该了解。难度越大，则评价成绩越高，反之则略低。对于有创意的算法可给以加分或奖励，从而实现对差异性的尊重和对全面发展的激励。
● 结束语
人工智能是一门正在发展中的综合性前沿学科，实践教学将人工智能从第一课堂延伸到第二课堂，活跃了气氛，提升了学生的创新能力。然而，现阶段人工智能实践课程主要以集中式实验教学模式为主，并采用单一的学业评价方法，很难调动学生的学习积极性和创新研发动力。因此本文提出多层次开放式实践教学模式，引入多元化学业评价方法，激励学生主动参与学习，从多方面提高学生实验课质量，帮助学生深入理解人工智能的基本概念和理论，培养了学生的创新能力，也加强了学生的实际动手能力和科研能力。
参考文献：
人工智能课程总结论文 篇5
研究性教学在人工智能课程教学中的探索与实践
本文从计算机专业人工智能课程的自身特点和实际需要出发,为了课程教学和人才培养质量的提高,根据研究性教学的规律,在课程教学实践中深入实施研究性教学,并取得良好的教学效果,对其他课程的`研究性教学实践有积极的启示.
作 者：张彦铎 李迅 鲁统伟 作者单位：武汉工程大学,武汉,430073刊 名：计算机教育英文刊名：COMPUTER EDUCATION年，卷(期)：“”(11)分类号：G642关键词：研究性教学 人工智能课程 计算机专业
人工智能最后总结(全) 篇6
1.人工智能: 是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支
2.近期目标：研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术
3.应用: 博弈,定理证明, 机器翻译, 专家系统, 模式识别, 机器人学, 智能控制, 神经生理学
第二章
1.知识的种类: 事实性知识, 过程性知识, 行为性知识, 元知识
2.知识的要素: 事实,规则,控制,元知识
3.知识的表示: 谓词逻辑, 产生式规则, 语义网络, 框架表示
4.谓词一般表达式: P(x1,x2,,xn)
5.谓词逻辑表示法: 定义谓词, 用连词或量词把谓词公式连接起来, 从外到里层层细化
6.推理机: 规则解释程序, 控制系统规则库与数据库,负责整个产生式系统的运行,决定问题求解过程的推理
路线.主要工作: 匹配器,冲突消解器,解释器
6.语义网络: A-kind-ofA-member-ofIs-aPart-ofHaveCan
7.多元关系的语义网络表示: 添加关系结点, 动作结点, 事件结点, 情况结点
8.框架表示: 框架名, 槽名, 侧面, 值
(1)横向联系: 一个框架的槽值或者侧面值可以是另外一个框架的名字
(2)纵向联系: 具有集成关系的框架之间构成纵向联系, 下层框架可以继承上层框架的槽值.第三章
1.状态空间法:(1)选择状态, 描述操作(2)定义初始状态集合, 目标状态集合, 及操作符集合例: 2层汉诺塔 A(1,3)---B(1,2)---A(3,2)[操作标识有向边 状态标识节点]
2.问题归约:(1)问题初始描述(2)一套把问题变为子问题的操作符(3)一套本原问题描述
例: 3层汉诺塔三元组标识状态S=(i,j,k), i,j,k表示A,B,C所在的钢针号
3.与或图: 如果一个原问题既需通过分解, 又需通过变换,才能得到本原问题,其归约过程可以用与或图表示
4.端节点: 在与或树中, 没有子节点的节点
终叶节点: 本原问题所对应的节点
终叶节点一定是端节点,但是端节点不一定是终叶节点
5.可解节点与不可解节点
任何终叶节点都是可解节点不为终叶节点的端节点是不可解节点
“与或” 节点的可解性与子节点的关系
6.盲目搜索:
(1广度)扩展的子节点放在:Open表的尾部
(2深度)扩展的子节点放在:Open表的首部
(3)有界深度:根据题目确定dm并调整,(4代价树)g:n2()gn1(c)n1n(2,从Open表的前取从Open表的前取)
广度:按照代价对Open表中的全部节点,从小到大进行排序深度:按照代价对Open表中的刚扩展节点,从小到大进行排序
选择一个代价最小的节点
7.启发式搜索:
(1)度量节点的希望的量度f(n)
(2)有序搜索: 在Open表中选择f最小的节点作为扩展节点
(3)A算法:
估价函数:f(n)g(n)h(n)
g(n):S到n的实际代价 每步都要用f(n)对Open表中的节点排序h(n):n到Sg的估计代价
(4)A算法: h(n)h*(n)使h(n)尽可能大,充分靠近h*(n)
f(n)g(n)h(n)
8.与或树搜索: 自上而下搜索, 自上而下标示
(1)应用分解或者等价变换对当前节点扩展
(2)设置指向父节点的指针
(3)多次调用可解或不可解标记过程, 直到初始节点被标记为可解节点或不可解节点 广度: 深度:*
9.有序搜索之解树代价
(1)终止节点: h(n)0n不可以扩展且不是终止节点: h(n)
(2)或节点: h(n)minc(n,ni)h(ni)
c(n,ni)h(ni)与节点: h(n)
maxc(n,ni)h(ni)
10.希望树: 自顶向下扩展节点, 自底向上, 修正代价估值
11.博弈树: e(P)e(P)e(P)与~min或~max与或交替出现 12.~剪枝:
(1)与:min子节点倒推值或:max子节点倒推值
与:当前值父节点值(2)则剪枝 或:当前值父节点值
第四章 推理技术
1.子句集的求取:
(1)消去蕴含和双条件符号
(2)减少否定符号辖域
PP
(PQ)PQ(PQ)PQ
(x)P(x)P
(x)P(x)P
(3)使不同量词约束的变元有不同的名字
(4)消去存在量词(个体常量替换, 函数替换)
(5)化为前约束(量词左移), 使得每个全称量词的辖域都是整个公式
(6)化为合取范式
(7)消去全称量词
(8)消去合取词
(9)更换变量名
2.归结原理:
(1)定理证明:
智能仪器实验课程的改革探讨 篇7
智能仪器是自动化本科专业一门综合性必修课程, 含盖了前三年主要课程内容, 它集单片机技术, 检测与传感技术, 电子电路及程序设计于一体, 具有较强的实践性和专业特色。通过本课程的学习, 学生将掌握智能仪器整体构架和软、硬件设计方法。因而, 理论与实验教学内容的结合与配置尤为重要, 应以培养学生主动性和创造性为主线, 综合本专业前五个学期的主干课内容, 对学生进行分析问题、解决问题能力及创新能力的培养。
两年的理论与实验教学跟踪发现在以下几个方面尚存在不足。
⑴缺少一本适合于本专业综合知识结构的教材, 部分教学设备及实验内容相对陈旧, 与相关单片机课程的实验内容有重叠
教材的不配套直接影响课堂教学效果与教学内容的执行。当前教材市场活跃, 教材种类繁多, 各有其各自的特点和各自的重点内容。但仍有一些教材内容相对陈旧, 篇幅冗长而重点不突出。就本校自动化专业而言, 课程总学时为32且包括12个实验学时的具体情况, 仍然缺少一本结构完整、内容充实、知识点全面的智能仪器教材, 这也是本专业教师备课的重点工作之一。
在这种状况下, 一套系统的教材、完善的教案和内容完整的课件对学生全面掌握课堂内容至关重要。
⑵实验教学的内容和形式
两年的实验教学跟踪发现, 部分实验内容仍以验证程序为主, 缺乏智能仪器整体结构特别是硬件结构的认识。在12个课内学时中因受学时安排的限制, 几乎100%为软件编程实验, 硬件设计内容少之又少, 课程结束时, 学生无法建立起智能仪器整体结构框架, 减弱了教学效果。
⑶时间安排上不够合理
在实验学时的安排上问题更为突出, 理论教学每次四个自然班上课, 实验教学每次只能容纳一个自然班。这样实验教师必须要用8个学时来完成2学时的课内教学实验。对教师而言实验教学需要给课堂教学让路, 一些实验不得不安排在晚上甚至周末, 增加了实验教师的工作量;对学生而言这样的安排拉长了实验周期, 打乱了他们自身的学习计划。2014春季学期前8周自动化11年级部分学生选修了8门专业课程, 而且有多门课程伴有相关的课内实验。因为要在第8周完成课堂教学与实验教学任务, 所以许多实验集中安排在4--7周, 每周最多时达6个课内教学实验。面对这么多零散的实验, 学生没有时间进行实验内容的设计和实验方法的探讨, 而是忙于应付每天的书面报告, 部分学生不得不在课堂上书写实验报告。由于缺少对实验内容认真分析的时间和精力, 实验效果大打折扣, 同时又影响了课堂教学效果, 造成恶性循环。
此外, 实验教师与任课教师间缺乏有效的沟通, 导致部分实验内容与教学内容的脱节。管理上过于强调任课教师与实验教师的身份与分工, 二者分属于不同的工作单位, 彼此间缺少必要的教学内容的讨论与教学方法的研究, 致使实验教师不清楚任课老师讲课内容和进度, 任课老师不知道实验教师正在进行什么内容的实验, 无法体现出理论课与实验课的相互统一与联系。
2. 改革措施
这次智能仪器课程实验教学改革的目的是改善实验教学的教学效果, 培养学生整体概念和系统结构的建立, 加强独立设计能力的培养, 针对发现的问题, 找出解决问题的新方法和新途径, 主要工作如下。
(1) 明确培养方向和目标
旧版的教学大纲安排的实验通常以2学时为一个实验单元, 学生也只能按指导手册指定的操作来验证相关理论, 加深对课堂所学知识的理解, 这类实验在物理、电路、电子技术等基础和专业基础课中更为普遍。这样的学时安排在专业课程的实践环节中难以达到实验目标, 基本不具备进行设计性实验或综合性实验的时间条件。
在新版大纲中增加了建立完整的智能仪器概念及知识综合运用能力的训练, 重点突出检测与信号处理技术, 文献资料的检索与查阅, 独立解决问题能力的培养与训练。将一个综合设计性实验规划为若干个模块, 以3-5名学生为实验小组共同完成一套完整的智能仪器设计与调试。对每个成员细化设计任务, 要求各成员独立设计系统中的一个或多个模块, 改变现有教学实验中部分同学等、靠或应付的现象。近几年学校加大了对自动化专业实验设备的投入, 自动化实验中心的多数实验室对本专业学生实行全天开放。学生可以利用实验室开放的有利条件, 自己安排时间提前进入实验室进行设计与制作, 这样有利于提高实验设备的利用率, 有利于提高学生自主能力的培养。
这种尝试为非北京生源、周末不回家的学生或有计划参加电子竞赛的学生提供了极大便利, 他们在综合能力培养方面有更多的锻炼机会。
在教材建设方面, 学院、自动化系、自动化实验中心提供了多方面的支持, 鼓励教师编写和出版教材。任课教师根据本专业教学大纲的要求, 博采众长, 制作完善的教案和课件供学生学习使用, 弥补教材建设的不足。
(2) 综合设计实验内容, 合理安排实验学时
在实验内容的设计过程中, 重点考虑智能仪器概念的完整性, 其中的智能接触测温仪实验含盖了测温传感器, 信号调理, AD转换, 键盘显示, 数字通讯等环节。学生在确定了传感器后, 需要知道如何设计供电电路, 如何设计前置放大电路、电平转换等信号调理电路, 还根据热电偶测温传感器的特点考虑冷端温度补偿问题, 如何解决模拟量到数字量的转换以及分辨率、采样速率等问题;在输出通道则重点考虑显示、标准信号输出, 数字通讯等;在系统软件设计时要考虑数字滤波、软件补偿、人机交互界面等等。通过该综合实验, 学生对智能仪器的整体结构有一个全面的认识, 达到了教学目标, 保证了教学质量。通过自身的努力而完成整体实验或者完成一个初级产品, 大多数学生有了成就感, 提高了对本专业课程的学习兴趣。
由验证性实验改为设计性综合实验, 原来课内两学时实验已无法满足要求, 为确保实验的连贯性, 提高实验效率, 从时间上保证设计性综合实验的有效实施, 在新版教学计划的制定时减少了课内实验学时的30%, 增加了两周的综合设计, 通过这一环节的实践, 学生完全可以建立起智能仪器的总体概念, 改善了本课程的综合教学效果。
同时呼吁教务主管部门在每周的课表设计时尽量为自动化专业留出一个4学时的空闲单元, 以利于综合实验的安排。
在整个设计过程中, 充分利用自动化专业特有的教学团队优势, 任课教师与实验教师共同参与, 共同制定并细化设计的内容和选题。在条件允许时, 实验教师参与课堂教学, 任课教师到实验室指导学生, 增进教师之间的相互学习与交流, 让每个学生得到充分的锻炼。
(3) 改进实验考核方式
改革实验报告的内容和形式, 简化报告中过多抄写实验指导书内容的过程, 重点突出学生在实验过程中发现问题、解决问题的过程, 重点讨论实验体会, 解释各种实验现象, 同时鼓励学生对实验内容和实验过程提出他们的建议和意见, 真正做到以学生为主导的实验教学。
通过教学建设项目的实施, 建立完整的课程教学与实验内容相结合的教学模式, 增强学生对智能仪器整体概念的理解, 增强仪器设计及知识综合运用能力, 达到独立设计智能仪器模块、初步掌握设计方法和试验调试的目标。
结语
在学校教改项目资助下, 经过两年的教学改革与实践以及对智能仪器课程的教学、实验内容的探讨与跟踪, 对教学内容的不断优化, 真正实现了以学生为主体的教学实验, 使学生在知识、能力等方面得到了很好的锻炼。这种改革有利于提高学生的综合素质, 满足社会对自动化专业不断变化的人才需求。同时也为本专业其它课程的改革进行了有益的探讨, 提供了可借鉴的经验。
参考文献
[1]张常年等.电路分析骨干课程建设改革与实践[A].北方工业大学教改文集 (第五集) [C].P21-23.
[2]景作军, 孙启国, 刘峰斌.机械专业课程教学的实践与思考[A].北方工业大学教改文集 (第五集) [C].P83-85.
开发菜单式课程，发展多元化智能 篇8
[关键词]菜单式；校本课程；建构研究；阶段经验总结
广汉中学实验学校2013年4月立项的德阳市级科研课题《基于学生发展为本的菜单式校本课程建构研究》正在如火如荼地进行。每周三下午，是学校最靓丽、最具生命力的风景——实验学校菜单式校本课程“集中营业”时间。操场上、教室内、礼堂中、练歌房、射箭场、实验室、美术书法室，学生济济，教师忙碌，好一派勃勃生机……18种特色鲜明，意趣盎然的校本课程，营养着学生发展的基因。我们看到的是广汉中学实验学校创新的立德树人“四个课堂”之一以艺体课程为基石的第二课堂。
一年前的2012年是广汉中学实验学校这所百年老校发生裂变的一年。这年七月，广汉市教育局选聘凌明川为校长；这年十月，广汉市教育局对该校中层干部，全部实行校内非定向公开竞聘上岗……
新班子在继承传统的基础上，以“追求一个价值，树立两种意识，培育三园文化品格，实现四个愿景”的新思路为学校重新聚魂，牵引着学校走向了更辉煌的道路。
凌明川校长解释说：“追求一个价值——立德树人；树立两种意识——好习惯铸造好人生，改革创新促发展；培育三园文化品格——关爱与尊重的人文校园，和谐与温暖的精神家园，欢快与成长的育人乐园；实现四个愿景——管理服务的楷模，教改探索的前沿，师德校风的表率，育人质量的标兵”。学校以扎实推进“四个工程”为引领，挖掘和整合课程资源，激活了“四个课堂”，学生的智力和非智力素质都得到了开发。
中国梦，美好的梦。要过上最完全意义上的美好人生，一个人必须要有良好的教育。因为，美好的梦成就美好的人生，美好的人生是为爱所唤起，并为知识所引导。
一所好的学校，其构成要素之一是：能提供丰富多彩的课程，学生根据自己的实际选择自己喜欢的课程。这要求课程安排、课程内容、授课方式丰富多彩，课程开设关注学生的个体差异和个性需求，针对不同学生设计个性化教育要求、教育方法和评价标准，做到“以学定教，顺学而导”。
多元智能理论和创新教育评价，都重视道德情感、理智感、美感的评估与测试，道德感包括爱国主义情感、国际主义情感、民族情感、责任感、事业感、荣誉感、正义感、自尊感等。
自2012年9月以来，广汉中学实验学校着力对以国家课程为核心的第一课堂、以艺体课程为基石的第二课堂、以家校互动为阵地的第三课堂、以区校联动为平台的第四课堂进行全面整合和建设。
作为国家课程、地方课程有益的补充，广汉中学实验学校开发的菜单式校本课程，有效激活学校、家庭、社区、社会等教育资源，让学生多元智能全面发展，教师职业生涯丰富多彩，学校办学特色品味高尚。
广汉中学实验学校开发校本课程，资源富足、底蕴雄厚。体育方面，该校历史上诞生过亚洲飞人李雪梅，国家男排主力张翔，国家女子曲棍球队长陈朝霞，全国男子射箭冠军吴逢波等知名运动员；近年来，该校射箭队在省运会上多次获奖，学校被命名为四川省射箭训练基地学校；乒乓球队婵联德阳市冠军，2010年还代表四川省参加澳门体育人才交流。
艺术教育方面，2012年该校被评为全国艺术教育先进单位，书画作品多人在省市获奖。
学校结合学生身心发展特点开展形式多样、生动活泼的体育节、艺术周活动，展示学生才艺，还根据学生的兴趣特长成立各类球队、运动队、合唱团、耕耘书画社、梦幻光影摄影班等社团组织和校本课程，供学生自由选择。
菜单式校本课程运行轨迹是：学校对教师申报的课程进行评议、答辩、推荐；广泛采纳学生、家长的意见后，由课程领导小组敲定。从而建设成教师之间开发校本课程的竞争性合作机制，激励着教师主动参与校本课程研发。
菜品的制作要求“五有”：有方案、有教材、有教案、有活动、有展示。
学生根据学校公布的校本课程菜单目录自主、自愿、自由选择适合自己的“菜品”。
学校根据“菜单目录”确定上课地点，编制学生名单及记录卡，以保证“菜单”落实到位。学校还对课程跟踪监控指导，掌握选择“菜品”学生的变化情况，便于后期调整“菜单”。
建立多维度保障机制。
①主客体保障。教师（厨师）来源：本校学科教师、本校行管人员、学生家长、社会艺术名流、专业机构行家。选单学生要求达到一定数量方可开课。
②物资保障。地点、场所、器材由学校提供。
③时间课时保障。每周星期三下午为菜单式校本课程“集中营业”时间，课时按不同课程计划进行。
④经费保障。易耗易损材料根据实际情况实行谁受益、谁买单，学校补助，社会支助，政府支撑。
⑤安全卫生督查保障。由学校主管部门负责，并责任到人。
一年来，广汉中学实验学校奋搏前行，“四大愿景”的美梦渐行渐近。学校探索的《家校同心圆》校本课程，作为家长学校的范例，于2013年3月被教育部关工委向全国实验基地推荐。创新的立德树人的“四个课堂”路径，受到国家教育部和省教厅等上级有关专家的赞赏。
尤其可喜的是，实验学校每年向高级学校及省体校输送许多体育人才。刘力睿在2013年全国游泳分区赛甲组个人50米自由泳、200米混合泳中均勇夺金牌，庄景杰荣获2013年四川省乒乓球锦标赛获个人铜牌，李厚成荣获2013年四川省乒乓球锦标赛创德阳市历史最好成绩荣获男子团体铜牌，2013年第12届全运会上游倩荣获曲棍球银牌……
目前，广汉中学实验学校第二轮“菜单”根据学生需要及师资情况，又新增设了《中华武术》——长拳知识与练习（教师为广汉武协专业教练）、《汉州糖画》——糖艺知识与制作（教师为本校学生家长、汉州糖画大师谢丰坤）。18门课程可分为陶冶艺术情操，培育审美情趣“大叶榕合唱团”、“红豆杉舞蹈队”、“罗汉松器乐队”、“梦幻光影摄影班”四样菜品；强健优秀体魄、锻炼坚强意志的“旋风乒乓”、“篮球部落”、“风云足球”、“精武跆拳道”、“穿杨射箭队”等五种菜品；拓展学科维度、开阔认知视野的菜品有“英语角”、“实中讲坛”、“快乐数学”、“金话筒主持人”四样； “雅舒书法”、“丹青美术”、“中华武术”、“汉州糖画”、“国标太极”为继承优良传统、弘扬中华文化的五样菜品。这些课程的开设使“社会主义核心价值观的影响像空气一样无所不在、无时不有”，使学生的个性得到发展张扬，智能得到平衡综合，多元生长。
人工智能第一章总结 篇9
人工智能的研究目标及其意义：1目标：远期目标是要制造智能机器，即探索智能的基本机理，研究使用各种机器，各种方法模拟人的思维过程或智能行为，最终制造出和人有相似或相近智力和行为能力的综合智能系统；近期目标是实现机器智能，即研究如何使用现有的计算机具备更高的智能，在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。2意义：普遍的计算机智能低下，无法满足社会需求；研究AI是当前信息化社会的迫切需求；智能化是自动化发展的必然趋势；研究AI，对人类自身的智能的奥秘也提供有益的帮助。
人工智能的科学范畴：当前的人工智能既属于计算机技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及到智能科学、认知科学、心理科学等，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
人工智能的划分：1传统划分方法：符号主义学派、链接主义学派、行为主义学派2现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派
人工智能的研究途径与方法：1心里模拟，符号推演2生理模拟，神经计算3行为模拟，控制进化4群体模拟，仿生计算5博采广鉴，自然计算6原理分析，数学建模
人工智能的研究领域：1博弈2自动定理证明3专家系统4模式识别5机器学习6计算智能7自然语言处理8分布式人工智能9机器人
人工智能的基本技术：1知识表示技术2知识推理、计算和搜索技术3系统实现技术。符号智能的表示是知识的表示，运算是基于知识表示的推理或符号操作，采用搜索方法进行问题求解，一般在问题空间上进行，计算智能的表示是对象表示，运算时给予对象的表示的操作或计算，采用搜索方法进行问题求解，一般是在解空间上进行。
人工智能的基本内容：1从人工智能的定义出发包括（感知与交流的模拟，记忆，联想，计算，思维的模拟，输出效率或行为模拟2从知识工程的角度出发包括（知识的获取，知识的处理以及知识的运用）
人工智能诞生1956年夏，达特莫斯大学的研究会，麦卡锡提议正式采用了“AI”术语。发展：推理期，知识期，学习期
红太阳体智能课程第一节 篇10
第一节。快乐圆圈圈。活动目标。
1，认识圈的特征，运用圆圈玩游戏，提高幼儿走跑跳钻平衡等基本技能。2，喜欢完全培养，不怕困难，敢于挑战，大胆探索的精神。3，培养议事规则，能与同伴合作，尝试不同玩法。活动准备： 材料准备
体能环23个，单元桶16个，单元筒六个，小红旗两面。
经验准备，幼儿会弯腰低头的姿势，言语，身体动作协调有一物多玩的经验。活动过程。1.热身活动。
教师扮演司机。手拿方向盘入场地，请叫他们下车站成四中队
2.整队吹口哨，慢吹慢踏步，快吹跑起来。（小朋友们，让我们一起动起来）师幼随音乐《动起来》起舞。
二、探索体验
教师：“小朋友们，你们谁知道老师于里拿的是什么吗?（体能
环）你能说说你看到的这个体能环是什么样子的吗？咦，这个体能环可以怎么玩呢？小朋友们，你们想试盐吗？（传发体能环，小朋友一人一个体能环）我们自己来玩一玩，看哪个小朋友玩得最精彩、玩得最特别。” 1.幼儿分散探索体能环的多种玩法。提示：引导幼儿加强与同伴之间的合作。
2.交流分字，你是怎么玩的？请个别幼儿示范创新玩法 预设玩法：滋间、跳图、套阔、占圈、与人合作走等。3.幼儿体验、尝试各种不同的玩法。
三、集体游戏
师幼谈话：小朋友们，你们猜猜今天还有哪位客人来啦?（教师放骑号舞的音乐，引导幼儿跳起来）关掉音乐，教师神秘的：今天呀，鸟叔要带领我们去神秘岛游玩，小朋友们，你们想去吗？可是去神秘岛会遇到许多困难，你们有信心战胜困难吗？很好，那我们就准备出发吧！1.游戏：开火车。
师：小朋友们，向右转，现在我们要开火车向神秘岛出发啦！
怎么开火车呢?请小朋友们听清楚要求一一首先请小朋友将圈都套在腰部，接下来，后面的小朋友的圈还要套住前面的小朋友，为了火车牢固不断裂，请小朋友们将手拿到圈的上面来。好，让我们跟着大哥哥出发吧！
玩法：将幼儿分成人数相等的四组，一个接一个用体能环套住前面小朋友。四辆火车同时开动。2.游戏：钻山洞。
师：车到站啦，请下车！请小朋友们先取下圈，然后迅速站在你的点上，将体能环放在地上。现在我们遇到了新的问题，一条很小很小的山洞挡在我们面前，火车过不去，我们只能钻过去，小朋友们会钻吗？谁能告诉大家该怎么钻山洞？
根据幼儿回答，提炼“低头、弯腰、蹲下身子”，师出示一个山洞（体能环），请一名幼儿示范钻，师引导正面钻和侧面钻的不同方法。
玩法：幼儿分成男、女生两组，女生两人一组手拿体能环当山洞，男生组幼儿钻山洞。然后互换角色进行游戏。3.勇夺小红旗。
师：祝贺你们顺利钻过山洞。表扬自己！不过，下面有更大困难等着我们去挑战，你们敢挑战吗？很好。（请幼儿一起有序设置连环桥，师摆放其它材料）现在要到达神密岛，我们还要渡过连环桥，踩着石头越过汹涌的河流，然后跨过神秘之门。老师给你们做个示范吧！下面，咱们男生和女生来比比赛，看谁最先到达神秘岛，好不好?每组最后一名小朋友到达神秘岛后取下小红旗，先取下的获胜。
玩法：男女生各站一组。两队排好，依次跳过连环桥，踩着石头过河，钻过神秘之门，再跑到神秘岛上去夺小红旗，先到的小朋友在红旗芳依次站好队，两组最后的一个小朋友先取到红旗为胜利！
师：祝贺你们胜利到达神秘岛，大哥哥委托老师和一名表现最优秀的小朋友给你们颁奖啦！
四、放松整理
1.教师：大家还想玩游戏吗？可是，我们的小手、小脚他们得休息一下啦！我们一起来谢谢他们吧！“左手，谢谢你！”.„..引导幼儿做放松动作。优秀的小朋友给你们颁奖啦！
人工智能课程总结论文 篇11
关键词： 计算智能 BP神经网络 研讨法
《计算智能》是为了适应信息与计算科学专业建设及社会发展需要而新开设的一门专业选修课程。虽然该课程是一门选修课，但对于学生以后从事科学研究或工程应用有重要作用。对于这门课程教学，教师面临以下困难。第一，课时少，内容多。《计算智能》大纲中只有20个理论课时，10个实验课时，但要完成神经网络、支持向量机、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火及模糊逻辑等教学内容。在这些少的课时内，教师无法像讲授其他课程一样，全面而详细地讲解。第二，计算智能本身在不断发展和完善。新的方法和新的应用领域不断涌现。教师不能一成不变地传授知识，而是要让学生在接受中创新。第三，《计算智能》的授课对象层次范围广。在许多高校的信息类专业本科生、硕士甚至博士研究生的培养方案中都有《计算智能》这门课程，而《计算智能》的教材没有区分不同层次。这要求教师在授课时有选择性。对于地方本科院校，学生的知识基础和学习能力相对比较差，教师授课难度更大。因此，《计算智能》的教学方法对于提高课程教学质量有重要意义。作者在所在学校信息与计算科学专业从事《计算智能》课程教学，经过理论研究得到了“四步法”的研讨式教学模式。
一、研讨式教学
研讨法教学起源于德国，现已成为西方发达国家一种流行的教学方式[1]。国内高等教育界在20世纪末开始探索和实践研讨发教学，如郭汉民教授在湖南师范大学96级历史基地和历史教育班采用研讨法教学，显著提高了大学生的科研能力[2]。陈景文等探索了研究生课程的研讨式教学法，在实施的三年里学生旷课率比较低、学生的评价比较高[3]。曲亮生等详细评论了研讨式教学方法在军事院校中改革情况[4]。辛仁臣等列举了研讨式教学法在本科教学中具有众多优势[5]。什么是研讨法教学？目前比较一致的定义是“在教师指导下，学生对某一个理论或问题进行集中讨论和研究的教学方法”[6]。研讨式教学对于增强学生探索主动性、科研能力有重要意义。
二、基于研讨法的《计算智能》课程教学模式
研讨法教学可分成四个阶段：知识点讲述、文献阅读、课堂研讨和小论文写作。第一阶段由教师完成。教师应精心准备第一阶段的教学，选择方法的由来、思想、原理和应用等知识点作为讲述内容，简练枯燥、难懂的推导过程，让学生大致明白其过程但不追求甚解。例如在讲授人工神经网络内容时，教师可以简单地向学生讲授人工神经网络的由来，研究现状，重点讲授BP神经网络的原理及其具体应用实例。通过这个阶段后，学生大致明白了人工神经网络及BP神经网络原理和应用，具备了感性认识。在第二阶段，教师布置文献阅读任务，由学生在课堂外完成。教师选择的文献应确保学生能读懂，这样才能提高兴趣，否则适得其反。教师务必要求学生独立阅读文献，读懂文献，并重复实现文献中的方法。通过这个阶段后，学生加深了对方法的理解。第三阶段，教师组织学生课堂讨论文献，要求学生对方法的缺点、优点、改进及新的应用进行探究。由于每个学生都阅读了文献且对文献的内容有了了解，因此在教师指导下，大家可以畅所欲言。这样既可以拓展教师的思路，又可高效提高教学质量。第四阶段，撰写学术小论文。教师根据课堂研讨情况，将学生分成若干个小组，每个组指定一个组长，由其负责完成一个特定目标的学术小论文。通过小论文的写作，学生可以掌握一些科研的基本能力，如查阅文献、编写代码和论文撰写等。这四个阶段相互联系，层层推进，体现了教师引导、学生主体的教学理念。
以上是我关于研讨法在《计算智能》课程教学中的“四步法”的研究。接下来，我将它应用于《计算智能》课程教学实践。通过比较和评价，将不断完善和具体研讨“四步法”教学模式。
参考文献：
[1]冯梅.“研讨式”教学法在高校《西方经济学》教学中的实践与探索[D].贵州师范大学，2014.
[2]郭汉民.研讨式教学与大学生科研能力培养[J].吉首大学学报（社会科学版），1999，04：73-77.
[3]陈景文，刘洁.研究生课程的“研讨式”教学方式[J].高等教育研究学报，2008，01：55-57.
[4]曲亮生，吴世永，谭学者.军校研讨式教学方法改革评述[J].高等教育研究学报，2014，04：71-75.
[5]辛仁臣，李桂范.试论本科教学中的研讨式教学法[J].中国地质教育，2006，02：53-56.