人工智能实践报告总结精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能实践报告总结主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能实践报告总结范文

>> 研究生人工智能系列课程教学改革 研究生人工智能课程教学探索 研究生“人工智能”课程教学改革探索 人工智能实验课教学改革研究 人工智能课程全英文教学改革 创新型人工智能教学改革与实践 《人工智能》硕士课程教学改革的研究与实践 落实科学发展观,深化“人工智能”课程的教学改革 面向人工智能的信息管理与信息系统专业教学改革 人工智能课程教学方法研究 人工智能的应用研究 日本巨资扶持人工智能研究 人工智能系列课程研究 高中人工智能教学初探 《人工智能》双语教学初索 人工智能双语教学建设 人工智能实验教学探讨 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常见问题解答 当前所在位置：l(美国人工智能协会)、caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等，它们包括了学科前沿动态、讨论交流及大量的代码资源等。通过使用这些资源，学员可及时了解人工智能最新发展动态，进行人工智能程序设计的交流及对一些问题进行较为深入的探讨。

2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002:1.

[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

第2篇：人工智能实践报告总结范文

关键词:人工智能;创新性教学;精品课程;课程建设;教学改革

人工智能课程是计算机类专业的核心课程之一,也是智能科学与技术、自动化和电子信息等专业的重要课程,其知识点具有不可替代的重要作用。该课程内容广泛,具有很强的综合性、应用性、创新性和挑战性[1],其开设能够更好地培养学生的创新思维和技术创新能力,为学生提供了一种新的思维方法和问题求解手段。同时,本课程能够培养学生对计算机前沿技术的前瞻性,提高他们的科技素质和学术水平。通过课程的学习,学生对人工智能的定义和发展、基本原理和应用有一定的了解和掌握,启发了对人工智能的学习兴趣,培养创新能力。

中南大学人工智能课程开设于20世纪80年代中期。1983年,蔡自兴作为访问学者赴美国普度大学研修人工智能,并与美国国家工程科学院院士傅京孙(K. S. Fu)教授及清华大学徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孙院士教授的指导下,蔡自兴和徐光v教授执笔编著《人工智能及其应用》一书,并于1987年5月在清华大学出版社问世,成为国内率先出版的具有自主知识产权的人工智能教材。本教材不仅为我校人工智能课程提供了一部好教材,而且促进了国内高校普遍开设人工智能课程。此后,又陆续编著出版了《人工智能及其应用》第二版、第三版“本科生用书”和“研究生用书”、第四版等,修读该课程的学生也与日俱增。该书第二版还获得国家教育部科技进步一等奖。经过近20年建设,该我校人工智能课程于2003年评为国家精品课程,并在2008年评为国家双语教学示范课程。这是至今国内唯一同时获得国家级精品课程和双语教学示范课程的人工智能课程。同时,我们还开发了人工智能网络课程,具有网络化、智能化和个性化等特色,被国家教育部评为优秀网络课程,供兄弟院校人工智能教学参考使用,受到普遍欢迎[2]。

作为国内第一门人工智能精品课程,我们按照教育部精品课程标准建设《人工智能》课程,尤其是在教学内容、创新性教学方法和教学模式上进行不断进行改革与探索,取得了很好的效果。本文即为我校人工智能精品课程建设与改革经验的初步总结。

1教学内容优化

1.1课堂教学内容优化

教学内容的确定是课程的首要任务。如何选好教学内容,使学生既能了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

学内容,既能使学生了解本领域的概貌,又能适合学生的基础,便于他们在有限的时间完成学习任务,是一件难事。教学内容除了包含基础理论外,还应该反映人工智能领域的新发展和新动态,跟上学科发展的步伐。本人工智能课程最初设定的教学内容分基础部分和扩展应用部分。基础部分主要包括人工智能的定义和发展、知识的表示以及推理,而扩展应用部分主要包括专家系统、机器学习、机器规划、机器视觉等。

近年来人工智能科学的快速发展,涌现出了大批新的方法和算法,研究热点问题也从符号计算发展到智能计算和Agent等。

随着科学技术的不断进步,在科学研究和工程实践中遇到的问题变得越来越复杂,传统的计算方法无法在一定时间内获得精确的解。为了在求解时间和求解精度上取得平衡,很多具有启发式特征的智能计算算法应运而生。这些算法通过模拟大自然和人类的智慧来实现对问题的优化求解。计算智能作为人工智能的一个新的分支是目前的研究热点,它主要涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域,在如模式识别、图像处理、自动控制、通信网络等很多领域都得到了成功应用。另一个近10年来人工智能的研究热点是Agent和多Agent系统,其理论最早来自分布式人工智能,并随着并行计算和分布式处理等技术的发展而逐渐成为热点。

以上两个内容都是人工智能的重要分支。因此,我们在《人工智能及其应用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已经顺应形势加入了这方面的内容,并将教学内容也进行了相应的扩展,加入了计算智能、分布式人工智能与Agent。由于不确定性推理和基于概率的推理方法应用也越来越广泛,我们也将此类非经典推理方法单独作为一章来进行教学。另外,还增加了一些新的内容,如本体论和非经典推理、粒群优化和蚁群计算、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学,以及路径规划和基于Web的专家系统等。图1给出本课程的教学内容大纲。

人工智能的教学内容涉及面广且内容较多,要在有限课时内完成教学计划并让学生掌握,具有一定难度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根据教学对象的需求有所取舍。中南大学在智能科学与技术、计算机、自动化三3个专业中均开设了人工智能课程,根据相关专业课程教学对象,对学时和教学内容进行适当调整。对于智能科学与技术专业,人工智能课程为必修课,共48个学时含实验8个学时。表1表示为相关专业的人工智能课程教学内容分配情况。对于计算机和自动化专业,人工智能课程为选修课,共32个学时含实验8个学时。许多兄弟院校的计算机专业都把人工智能定为必修课,课程学时也在50学时左右。因此,我们一再强烈建议我校的计算机专业把人工智能列为必修课,并适当增加学时。由于智能科学与技术专业开设有专家系统和智能计算选修课程,因此在人工智能教学内容中只将这两部分做简要阐述,而将重点放在知识表示和推理以及扩展应用上。对于计算机专业学生来说,除基本的知识表示和推理外,计算智能和Agent技术也是他们在软件开发和通讯技术理论学习中需掌握的重要概念。同时,计算智能、专家系统对自动控制和电气工程也十分重要,对自动化专业则应掌握该方面的内容。

1.2实验实践教学创新

国内人工智能课程在开设之初大多没有安排实验内容,仅为理论基础和概念讲授。由于理论比较抽象,很难理解,学习效果不理想,学生们对于其应用实现也十分困惑。此后,各高校也逐步在该课程中分配了实验学时,大多数采用prolog语言和专家系统作为实验语言和对象[5]。为了改进该课程的教学,我们也从没有实验到将实验学时从零调整为设置4个学时的实验课时,然后到现在的8个学时的实验课时。随着课堂教学内容的改革,实验内容也进行了优化和更新。

人工智能课程实验的目的是帮助学生掌握基本理论,发挥主动性,研究探讨人工智能算法和系统的运行和实现过程,提出思路并验证自己探索的思路,从而更好的地掌握知识,培养研究能力和创新能力。因此,在实验教学内容的设计上,实验项目应具备研究性和综合性。实验项目目标明确,要求学生带着问题和任务进行实验,但实验过程又要有一定的灵活性,学生可以根据自己的思考进行适当的调整。再者,充分采用虚拟实验方式进行实验,大大提高了学生的兴趣,提供了分析和探讨智能算法的很好平台。同时,学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己的研究的过程和结果留有空间,并在评分时加以充分考虑。这些做法能够鼓励学生,特别是鼓励优秀学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。

1) 人工智能课程的实验环节不足和课时分配问题。

中南大学的人工智能课程的实验环节经历了从精品课程建设前没有到开设,一直到其内容和形式上的不断改进过程。但目前实验还主要处于演示性和编程的实验阶段,而非设计和训练阶段。此外,由于人工智能课程涵盖范围广、内容多,而课程所设置的学时有限。,如何分配好课堂教学与实验课时也是一个需要在今后课程建设中不断探索的问题。

对于某些专业的人工智能课程,可以考虑单独开设人工智能实验课程或人工智能程序设计与实验课程。

2) 人工智能技术发展迅速情况下如何保持该精品课程持续发展的问题。

人工智能作为一门高度融合的交叉科学,其发展速度迅速,不断有新理论、新问题涌现出来。我们的

人工智能教学既要注重基础理论知识,又要紧跟学科发展的步伐,势必要求对课程内容进行不断更新,这对我们的教学资源和教师素质都提出了更高的要求。

4结语

本文介绍了中南大学的精品课程――人工智能课程教学内容和创新性教学方法的一些探索,已在课堂教学内容的优化、实验环节的改进、教学方法的创新的实施上取得了很好的效果,充分激励了学生的学习积极性和主动性,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们的想法和做法可供兄弟院校同行参考。不过,仍然存在一些不足之处。随着智能科学与技术的发展和更为广泛的应用,人工智能课程的重要地位必将更加突显,我们也需要继续努力,与时俱进,不断完善人工智能精品课程的建设。

注:本文受教育部质量工程国家级精品课程人工智能(2003)、全国双语教学示范课程人工智能(2007)项目支持。

参考文献:

[1] 薛莹. 创新教育新途径人工智能与机器人教育:哈尔滨市教育研究院张丽华院长访谈录[J]. 中国信息技术教育,2010(1): 20-22.

[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.

[3] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.

[4] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 4版. 北京:清华大学出版社,2010.

[5] 韩洁琼,闫大顺. 人工智能实验教学探讨[J]. 计算机教育,2009,(11):135-138.

[6] 刘丽珏,陈白帆,王勇,等. 精益求精建设人工智能精品课程[J]. 计算机教育,2009,(17):69-71.

Exploration of Innovative Teaching Mode of Artificial Intelligence Elabrate Course

――Construction and Reformation in Elaborate Course of Artificial Intelligence

CHEN Bai-fan, CAI Zi-xing, LIU Li-jue

(Institute of Information Science and Engineering, Centnal South University, Changsha 410083, China)

第3篇：人工智能实践报告总结范文

关键词：人工智能；电气信息类；教学应用

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。

第4篇：人工智能实践报告总结范文

在大数据的“滋养”下，AI在越来越多的领域更懂人，让拥有深度学习能力、不断进化的AI帮助人类探索学习规律、开拓认知潜能，已成为人不被机器淘汰的必要之举，根据教育部的规定，2018年秋季开学后，高中生们将要开设一门新课程：《人工智能》。

互联网教育尤其是线上K12培优项目一直是投资热门，直播1对1模式风口过后，教育圈内最火的应该是AI项目了。据亿欧智库的报告显示，2017年人工智能教育融资额度达42.17亿元，其中超80%属于早期投资项目，这个赛道有望诞生多个独角兽公司。

笔者发现，当前布局人工智能的在线教育大体分为三派：

教学或题库测评类工具产品，比如作业盒子等；

培训机构应用AI技术，比如好未来等；

人工智能教育引擎及平台提供商，比如高木学习等。

现在摆在AI教育创投从业者面前的问题是：到底以技术实力论英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火炼的AI教育项目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文试做解读。

一、为什么“自适应”其实并非真正的AI？一位投资人朋友曾向我这样说道：“既懂互联网行业又完全懂本行业的业务的管理型人才不超过十个，这是在‘互联网+’双创浪潮中每个垂直行业头部项目就几家能玩转的原因。”而认知和技术门槛更高的“AI+”情况恐怕会更加不妙，甚至很多人把“自适应”与“AI教育”划等号。

自适应学习（Adaptive Learning）的鼻祖是美国的Knewton公司，它通过评估不同学生对知识材料掌握度进行个性化推荐，有点类似于今日头条的兴趣引擎。 Knewton在国内的门徒众多，目前大概有40多家项目宣布发力做“自适应”，比如“乂学教育”（学练测自适应）、“学吧课堂”（题库自适应）、“英语 流利说”（英语口语纠正）、“一起作业”（家长、老师在线监控）等等。

嘉御基金创始人卫哲说过，“90%的人工智能项目都是伪AI”，鉴别的依据是看项目“算法速度”，如果是代数级而不是几何级计算那就不是“真AI”，以此来考验自适应项目，得到的结论未免让人失望。

初级的自适应项目是人工预设指令或编程规则推荐，高级的自适应是基于知识图谱推荐，即使是高级的自适应项目由于没有按照既定的教学大纲和教学目标有 逻辑地展开，在具体知识学习之中并不系统。关键是很多自适应项目采集的是各科最优秀特级教师的能力，导致其算法本身是线性的、模拟人学习而已。

自适应的技术原理就好比AlphaGo是应用了人类最优秀围棋大师的能力而非是完全迥异机器深度学习和自演化模型；自动驾驶AI应用了某个人类零误 差老司机的感知能力而非是基于全网海量交通大数据做运算和决策；人工智能医生是应用了看X片最快最准的医生的经验而非是海量数据库训练；显然按这样的路径 训练出的机器并非是真正的AI。

“真正拥有充分教学大数据及算法速度的‘AI教师’是能轻松超越拥有30年教龄特级教师的，并且可以突破人类的知识局限，对算法模型进行自动演化，找到人类从未尝试过的策略。”高木学习创始人刘瞻这样描述AI教师。

刘瞻是帝国理工学院科班出身，早在2015年开启AI教育创业，他认为判断真伪AI教育项目具体有三个考察维度：

（1）自适应是基于模拟优秀老师的知识图谱推荐知识，而真正的AI教育机器人则是泡在“教学实践大数据”中做深度学习。

（2）自适应主要用作知识盲点的统计，但无法分析出知识体系之间的本质联系，用AI更重要的任务是找到行为背后的原因，比如某学生表面上二次函数是 薄弱环节，既有可能是其对二次函数的各细分知识点掌握不牢，也有可能是前置知识点一次函数、函数的思想理解不透彻，还有可能是方程求解的问题；甚至有可能 是抽象思维或计算能力的问题，AI会根据该学生数据和“知识路径矩阵”，找到问题背后的原因从而匹配出最优学习路径。

（3）人类教师的情感因素能左右学生的学习效果，AI教师也应综合考虑学生的自信心与成就感的培育与激发，从而确保学生学习过程“知”、“情”、“意”的一体化。

二、AI教育的核心：帮助每个学生找到“元认知能力”AI教育并不会改变“老师-学生”的二元结构，甚至人工智能教育还要在师生两端彻底解决互联网教育未完成的两大难题：

如何帮助学生找到学习方法、提升学习效率？在中国一个普通中学生80%的学习时间是低效的。

如何帮助老师对学生更高效的“因材施教”？目前在我国师资资源依然整体短缺并且分布不均，1对1培优成本高、小班普及率低等问题依然突出。

AI教育的优势在于通过数据化形式分析学生自己都不清楚的“症结”，即所谓的“懂我更懂教好我”，同时AI还能帮助老师实现教学效果的稳定化和可控化。AI在充分收集和处理教与学两端的大数据后，还得在具体教学场景之中个性化建模，最终实现“让学生更会学，让老师更会教”，这是人工智能教育的目的。

陶行知先生说过，“教是为了不教”，教育本质不是灌输知识，而是要启发学生思考并让学生掌握自主学习的能力。目前很多伪AI学习神器只能“授人以 鱼”但并不能“授人以渔”，我国基础教育历来缺乏方法论课程，只有极少数有天赋的学生能自主制定适合自己的学习方案，而绝大多数天资处于平均线的学生在混 沌中摸索。如果从AI的视角来看，所谓“天赋”不过是少数幸运儿自觉不自觉的分享了“元认知能力”。

当人主动设定学习计划、自我反馈、动态调整学习策略时，就接近了“元认知”，在大数据时代，这种元认知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以为学习者提供关于反复激活元认知能力的“训练法”。根据刘瞻的解读，AI教育的“训练法”就好比给蹒跚学步的婴儿安上矫正走姿的“学步车”，具体 应用什么样“训练模型”则是由AI根据大数据进行场景化定制的，有可能是通向学习目标所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，这些模型 能不断调取和强化人的“元认知能力”。

尽管市面上90%项目都是着眼于知识点和解题训练的自适应，真正AI教育项目比如高木学习的AI不仅包含自适应的知识图谱大数据，而且还能不断从学 生的行为数据中演化“知识路径矩阵”即AI可根据学生对知识和能力体系的理解定制出个性化学习路径。与此同时，AI让学生在对知识的理解与记忆过程中不仅 训练知识掌握度，还不自觉地训练了元认知能力，这套“个性化学习引擎”其实是在培养学生“忘掉所有知识后”剩下的元认知能力，具有普适化的特点。

实际上，AI教育并不需要局限在某一学习阶段、某一学科的知识体系，完全可以打造一个跨学科、跨门类、跨阶段使用的“通用知识学习引擎”，也就是说，除了应用在K12领域外，AI教育还可以应用在高等教育阶段，甚至在辅导大学生时比中小学生会更为轻松，无须综合考虑学生的学习动力因素等。

反过来讲，如果市面上的人工智能教育项目只能用于某一单科或只能教K12，就不是基于大数据获取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可视为基于特定领域专家总结的经验规则的“伪AI”。

三、为什么AI教育项目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？当前AI教育项目的商业化进程走向大体分为两大派：

一派是自建场景的颠覆派，试图开发新的测试软件以抓取学生的数据，甚至引入一些把AR（增强现实）、MR（混合现实）等黑科技，其目标是以“AI教师”完全取代真人老师教学，属于“人机对抗”模式，较为典型的是乂学教育的松鼠AI。

另一派是升级现行教育体系、不另创场景的改良派，属于“人机共教”模式，较为典型的是高木学习的AI Tutor。

一般走人机对抗模式最终走的是to C模式；而“人机共教”走的是to B模式。鉴于我国当前AI教育的应用场景主要为教学机构包括全日制学校与培训机构，而非一个个分散的学生；只有让AI去辅助老师备课、上课，嵌入到学生作 业和训练，帮助学生提分和学校提升升学率，才能帮助AI更快落地并且找到盈利模式。

从“全日制学校”应用AI的实践上看， AI能让老师“心中有数（据）”，提升教学的针对性，AI教师实际上相当于真人老师的“智能助教”，可以减轻老师50%的工作负荷量，比如AI帮老师批改 作业，把数据分析的可视化呈现出来帮助老师定制教研方案。因此，在市场推广过程中，AI教育项目不需要担心基层老师的接受阻力，能让老师摆脱“汗水老师” 的局面也是基础教育机构所希望看到的。

由于全日制学校获取的大数据比培训机构更加海量、持续、高频，因此高木学习更看重AI在全国全日制学校场景中的数据价值，积极在全国推行城市合伙人制度，并计划与地方教育主管部门合作推出全国教师AI应用能力培训公益活动。

To B模式中另一大企业客户就是体制外的培训机构，他们所面对的学生付费意愿强、购买力相对旺盛，是AI教育项目获得稳健现金流的必争之地，那么当前培训机构应用AI教育项目开展“人工智能双师班”的效果如何呢？

首先，AI教练能保持教学效果稳定化输出，解决原本老师教学效果不确定的弊端。

其次，AI 提升了老师的工作效率，突破了培训机构因为名师稀缺且流动性大限制培训机构的规模化发展的瓶颈。

再次，比如高木学习的AI帮助学生发掘了“元认知能力”增强学习信心、提分效果明显，帮助合作培训机构提升了续费率，为招生带来便捷。

第5篇：人工智能实践报告总结范文

摘要：本文主要根据独立学院的学生实际学习状况以及日益严酷的就业市场前景，试图以计算机网络课程教学中已初步进行的一些课程教学模式的改革为基础，提出设立实训与毕业设计辅助教学系统，加强学生实践能力和创新培养，以进行独立学院“计算机网络”课程教学模式的改革和探索。

关键词：独立学院；课程教学模式改革；计算机网络

中图分类号：G642

文献标识码：B

1“计算机网络”课程教学模式改革的目的和要求

近几年计算机网络人才岗位需求调查显示，网络工程师已经成为当前最紧缺的人才之一，计算机网络工程师被誉为新黄金职业，薪水起点高，随着工作经历的丰富而节节攀升。

但同时，大学应届本科毕业生却在就业市场上不受欢迎，普遍需要在企业工作1～2年后才能进入工作状态，所以企业招聘员工时纷纷将“必须具备实践经验”作为基本条件，从而也提高了毕业生的就业门槛。改革课程的教学模式，适应学生就业市场的需求已成为迫在眉睫的主要问题。

为了培养具有实践经验、专业技能的实用化计算机人才，我系决定开展计算机网络设计实训教学，目前已开始进行的实训对象为计算机系04级学生。目前已基本完成第一个批次100名学生的网络工程设计实训工作。

本次实训以城市学院北郊新校区计算机网络工程为实训模拟项目，以校园网的网络设计和实际应用为中心，以规范化招投标流程和正规招投标文件的技术要求为模拟场景指导，项目经理由有实际经验的任课教师担当，学生每5人分为一个项目小组，并推举一名项目组长，按各自的兴趣选取不同的项目方向，使用角色模拟的方式开展整个实训项目。本次实训的目的是：

(1) 理论和实践结合，理论教学穿插在项目实践过程中，强化学生对知识的理解，培养学生知识的应用能力和实际动手能力。

(2) 让学生了解和遵循规范化的工程设计流程，掌握一般计算机网络系统设计和系统集成的方法，学习和理解规范化设计的意义，树立网络设计过程中的工程化思想。

(3) 通过模拟企业实际工作场景和工作流程，亲身体验企业网络工程师岗位的职责要求、技能要求，培养学生的工作能力和职业责任感。

(4) 让学生参与实际设计项目的训练，使学生积累真实的项目经验，熟悉项目设计过程中的规范、技术、流程、团队协作、沟通等，培养学生从事网络工程师岗位所需要的职业技能和素质。

(5) 通过理论教学和项目实践，让学生了解计算机网络设计的概念，理解工程设计的意义，学习网络设计的一般方法。

(6) 通过实践项目的工作，掌握实际客户需求调查、总体技术方案设计、信息流量和信息点分布详细设计、设备选型、综合布线、项目预算与工程报价方法。

(7) 熟悉网络工程从招投标文件准备、标书格式书写、技术解决方案设计、项目工程实施方案、投标演示报告、标书评估等完整的实际工作流程；熟悉根据规范化模版要求编写和提交文档；

学习计算机网络工程项目开发过程中的招投标策略及流程，设计团队管理，掌握基本的工程软件设计工具；了解常用的信息查询工具与资料收集方法。

在实训中严格按企业化模式进行管理，学生作为模拟企业的员工，必须完成以下要求：

(1) 遵守实习规章制度和实习时间，接受指导教师的工作安排和指导，根据工作任务安排按时提交阶段工作成果，必要时由项目组长组织加班。不能按时完成的要提交解释报告。

(2) 小组每阶段提交工作计划和上阶段工作计划执行情况，项目组长直接对指导教师负责，每小组成员每阶段提交个人工作计划和上阶段工作执行情况，成员对所在项目组组长负责。

(3) 学员有问题先在小组内讨论解决，不能解决的由项目组长向指导教师请示，由指导教师处理和解答。

(4) 认真记录理论教学内容，并记录每天所经历的问题及处理过程。每天完成个人总结。

(5) 学员在实习过程中注意安全，遵守纪律，不得随意外出和缺勤。要接受指导教师、辅导老师、实习管理老师、网管老师的管理。

2实习的内容、方式和时间

(1) 实习方式

学员被划分为几个小组，每组推举一名项目组长，在指导教师的指导下，按照网络设计工作流程，综合运用课程教学中所学到的计算机网络技术和设计方法等知识，分阶段完成设计任务。

根据文档模板撰写网络设计文档，包括项目立项报告、全套招标文件、全套投标文件(包括概要设计、草图、设备清单、信息点统计表、技术方案详细设计与技术方案图纸、设备报价清单、投标技术方案、投标评审会演示PPT文档等文档)，并最后参加模拟投标会议和方案优选汇报会。

(2) 实习内容

本次实训共分为六个阶段，分别为准备阶段、编制计划和学习阶段、总体设计阶段、详细设计阶段、形成文档阶段、评估和总结阶段。

l 准备阶段(需要1天)：为学员讲授网络设计的基本知识，介绍实训项目的基本情况，学员分组，开始熟悉项目。

l 编制计划和学习阶段(需要2天)：学员分组撰写设计计划，明确人员任务划分情况，准备工程数据等。

l 总体设计阶段(需要3天)：学员灵活运用课程中所学习的各种网络设计方法，为不同的设计目标进行总体设计。

l 详细设计阶段(需要5天)：分模块进行详细设计。

l 形成文档阶段(需要2天)：学员分组整理设计文档，形成技术方案和正式招投标文件。

l 评估和总结阶段(需要2天)：学员总结和讨论，指导老师参与，举行模拟投标会议和方案优选汇报会，进行实训总结，使得学员切实获得网络设计工作的经验。

(3) 实训任务

见下表。

3计算机网络辅助教学系统的研究方法与措施

在本次教学改革中使用了“计算机网络”辅助教学系统和实训文本资料数据库主要包括：

(1) 实训计划

(2) 招投标概念

(3) 招标文件范本

(4) 投标文件范本(工程实例方案)

(5) 技术方案数据库

(6) 设备产品数据库

(7) 工程预算范本

(8)PPT演示文档数据库

(9) 日报-周报范本

在技术应用上采取的技术结构是：

(1) 使用Web数据库、中间件和网站设计工具等构造三层架构的网络应用系统。

(2) 使用先进的搜索引擎和信息获取技术取得大量实训与毕业设计所需要的基础资料。

(3) 使用人工智能海量信息分析及提取技术进行个性化搜索及计算机辅助设计。

(4) 在网络化的基础上提供人工智能实训与毕业设计工具和个性化智能数据库查询。

4教学效果及学生培养的相关收获

已参加实训的二个班级100多名同学共组成18个团队小组，分别模拟了18个公司，参与了城市学院校园局域网方案、校园无线局域网、校园网通信平台、行政楼网络集成、图书馆管理系统、办公自动化网络、数字校园智能监控网络、内网安全解决方案、学院数据中心、大学视讯系统等项目的计算机网络工程设计。所有团队均按预定教学计划在规定时间内完成了所有项目报告，并最后参加模拟投标会议和方案优选汇报会。

通过研究，我们认为学生在如下几方面受益：

(1) 学生可以在学院内完成高水平的项目实训和毕业设计。

(2) 学生可了解和亲手实践国际最新的计算机网络技术和产品知识。

(3) 学生可在建成的辅助教学系统平台上完成全部系统设计，为考取国际认可的思科网络工程师认证打下坚实基础，促进学生就业。

5实训与毕业设计辅助教学系统的意义

(1) 计算机网络课程是计算机专业、信息管理专业、电信专业的骨干专业课程，建设实训与毕业设计辅助教学系统对促进教学和学科建设有重要意义。

(2) 可在学生进行课程实训和毕业设计时提供人工智能设计工具和个性化智能数据库查询，以便学生完成高质量的毕业设计。同时通过课程实训完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，取得实践经验，为就业作好充分准备。

第6篇：人工智能实践报告总结范文

关键词：智能信息处理；多学科交叉；教学模式

0引言

智能信息处理是模拟人或者自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术，主要面对的是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步转变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识和信息的问题。智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论和新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，涉及信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、机器学习、人工智能等理论和方法的综合应用，在复杂系统建模、机器学习、医学影像处理、系统优化和设计等领域具有广阔的应用前景。

目前，智能信息处理研究生课程相关的教材和课件大多以高隽老师的《智能信息处理方法导论》为基础开展相关介绍。该书体系严谨，理论推导细致，但在多学科交叉应用尤其是面向认知神经科学、智能信息科学等领域的应用方面介绍不足，缺乏必要的多学科交叉案例及相对完整的设计过程，导致来自不同学科的研究生在对理论知识的理解、不同工程应用实践经验的积累等方面存在一定脱节的情况。针对智能信息处理课程教学的实际情况，我们从计算神经科学、信息学科与智能信息交叉的多学科角度出发，系统介绍智能信息处理的基础理论及各种新兴处理技术，主要介绍智能信息技术的基本概念、原理和分析方法以及智能系统的知识处理和模型的建立，提供人工智能技术、神经网络技术在神经科学交叉等领域的应用算例，涉及目前国内外智能信息处理的最新研究成果以及学术研究前沿进展情况；同时，在教学实践中，对课程的教学模式进行探索和思考，强调多学科交叉及学生主体的重要性，注重教学方式的多样化及课内外教学相辅相成。该课程的教学实践能够使研究生对智能信息处理技术的发展及交叉学科应用有全面的了解，为神经科学、信息学科与智能信息交叉学科课程实施研究型教学开辟新的途径，对提高课程教学效果，培养学生的主动探究能力具有非常重要的指导意义。

1主要解决的教学及管理问题

1.1多学科交叉的智能信息处理

智能信息处理是一门以应用为导向的综合性学科，涉及脑与认知科学、智能科学、信息科学、现代科学方法等多学科的交叉与综合。由于智能信息处理涵盖内容广泛，面向研究对象众多，因此在较短学时的课程教学中，教师需要权衡把握好宏观内容的介绍和相关内容的纵深讲解，让学生既能从整体上了解智能信息处理学科的基本概念、学术思想、知识体系和学术特色，又能在具体应用方面了解其基本问题、基本模型和科学研究方法。在教学实践中，把握好多学科交叉的智能信息处理课程的整体与局部、广度与深度问题，是教师应首要考虑的问题之一。

1.2积极引导学生参加多学科研讨活动及课外实践活动

实践出真知，理论知识只有在实践中才能更好地被理解和掌握，体现和发挥其价值，然而，传统的课程教学模式侧重于课堂上教师“口授笔书”的知识传授，在引导学生研讨和践行方面存在很大不足，造成学生不能很好地理解和应用课上所学，不能有效培养和促进学生在实践中发现问题和解决问题的能力。笔者结合多年留学经验及国际教学实践，对如何引导学生积极参加多学科研讨活动及课外实践活动，进行反思、探索和尝试。

2教学实践主要内容

2.1结合工程及应用背景的教学模式

智能信息处理作为一门以应用为导向的综合叉学科，很多问题和模型既来源于又服务于实际应用，与实际问题紧密相关，然而，现有的课程教材鲜有既能系统全面介绍智能信息处理的基础理论、基本概念和分析方法，又能结合实际应用及工程背景给出例证详解的。分析教材纵深发展过程不难发现，理论与实际的结合不够是主要原因，因此在实际教学实践中，教师不能单纯依据教材内容照本宣科，需要结合实际应用背景就地取材并灵活讲解。

在智能信息处理教学实践中，针对该学科多学科交叉的特点，可以采取点面结合的教学方式。在宏观层面上，综合介绍智能信息科学技术领域的相关内容，包括基本概念、学术思想、知识体系和学术特色，让不同专业背景的学生能在较短时间内对智能信息处理学科从比较陌生的状态过渡到对其基本模型和基本问题有初步、宏观、科学和准确的认识；在微观点处，以具体的经典工程应用范例及模式辅助宏观介绍，达到宏观而又不失具体、既有广度又兼具深度的效果。这种精而不范的具体案例有利于短学时课程的安排，如介绍智能信息处理与信号处理的交叉时，笔者以参与的发动机故障诊断为例进行讲解；介绍智能信息处理与系统辨识的关系时，笔者以曾研究的磁气圈和太阳风预测为具象进行详细说明。

2.2多学科交叉综合的教学模式

一方面，智能信息处理涉及多学科交叉综合，而传统的教学模式往往侧重于单独介绍各学科的科学体系及应用，对于学科交叉综合方面的探讨则有限，如在机器学习方面，以往的教学倾向于各种算法的数学推导和理论证明，但在实际应用中，机器学习往往需要与其他学科如信号处理、模式识别等交叉互融，才能解决实际问题；另一方面，智能信息处理作为一门充满活力的新学科，不断有新技术和新方法随着前沿问题的发现而被提出和应用。教师可以采取多学科交叉综合的方式，尝试将国际前沿的科研成果引入智能信息处理的教学实践中，这样既能以此引导学生了解多学科交叉融合的方法和思路，又能展现国内外智能信息处理的研究新成果和发展新动态，激发学生的学习兴趣。

2.3增加互动环节的教学模式

传统的教学模式往往侧重于知识的灌输，忽视方法的传授。在教学实践中，教师在“授之以鱼”的同时，更要注重“授之以渔”，引入国外智能信息处理的前沿科研方法，培养学生良好的科学思维和科研素养。此外，智能信息处理的课堂教学不同于以往最基础的授课，而是以教师讲授为主，更多的是在课上由教师提出问题，引导学生讨论互动，让学生产生代人感转而主动学习和理解。作为课内的外延和补充，我们还在课外不定时、不定期组织学生参加科研沙龙，进一步激发和培养学生的兴趣，加强巩固所学知识和方法。实践证明，互动授课方式及多活动的课外扩展，对于提高学生的学习热情、培养学习兴趣、促进知识理解具有重要作用。

2.4多样化的课程考核模式

一方面，传统的单纯以期末考试成绩作为唯一考量标准的考核方式过于片面；另一方面，这种考核方式也容易束缚学生的思维，使学生产生学习只是为了最后一纸成绩的误解。综合考虑智能信息处理的课程特点及研究生培养目标，我们建议可以采取更为灵活的考评方式如采用PPT报告总结的方式，一方面考评学生平时表现，包括课堂出勤、课堂表现等，另一方面以学生学期末PPT报告总结成绩为主。每名学生依据自己的兴趣爱好，选择一个与智能信息处理相关的研究方向进行调研―参阅书籍―查找资料―深入探讨，最后以PPT的形式向教师及全体学生总结汇报并互相交流。这种考评方式以书本为平台，不仅能培养学生的系统掌握新知识及新技能的学习能力、实践操作能力和表达能力，还可调动学生查阅资料和自主思考问题的积极性，扩展知识面。

3教学方法及路线

3.1多媒体利用最大化的教学方式

在教学手段和方式上，现在多媒体技术进入课堂已经非常普遍，但对丰富电子资源的利用程度并没有实现最大化。当前的教学方式大多以讲解PPT为主，缺乏多样化的展现方式，容易使学生产生疲劳感。结合教学实践，我们发现通过将PPT、视频、动画、录像等多种形式的多媒体结合，以更加生动形象的方式展现教学内容，在吸引学生兴趣和提高学习效率方面效果显著；此外，还可以借助多媒体，通过软件演示的方式让学生亲身感受实际工程应用的操作过程，建立智能信息处理科学技术的直观形象和感性认识。

3.2开展科研教学沙龙活动，引导互动交流

智能科学技术处在创新发展时期，特别需要培养具有创新精神的人才。创新精神的产生伴随着各种不同思想的汇聚、交流和碰撞，为了鼓励和培养学生的创新思维，教师可以组织各种科研教学沙龙活动，基于学生兴趣，将不同专业背景的学生组织在一起，从不同专业视角自由探讨某一研究方向，碰撞出思想的火花；同时，可以引入国际前沿热点问题的创新结果的介绍，剖析前沿创新点和创新过程，开阔学生视野，培养和提高学生的创新能力。

3.3利用互联网，构建课外科研实践互动平台

正所谓“众人拾柴火焰高”，课堂中，学生可以随时向老师提出疑问，老师带动学生一起讨论；对于课外学习研究中出现的问题，教师可以通过QQ群、微信群、公邮等在线互动平台与学生交流沟通。一方面，众智众力促进问题的解决；另一方面，平台互动的方式能充分调动集体的学习研究热情。

4教学模式的应用效果

4.1国际学术

正如“实践是检验真理的唯一标准”，课内学习到的知识只有被运用在科学实践中才能证明和体现其价值。在教学实践中，我们着重培养学生将所学知识与其专业背景相结合、将所学转化为科研成果的能力，取得了较满意的教学效果，如部分学生将所学信号处理中的时频分析方法应用到故障的检测中并将此公开发表在国际学术期刊上，获得了令人满意的研究成果。

4.2选课情况逐年递增

图1（a）汇总了2013―2015年我们开设的智能信息处理课程各院系学生选课情况。从图1（b）中可以看出，研究生选课人数逐年递增，开始该门课程的研究生选课人数由最初的13人增加至54人，增加3.15倍；图1（c）表明，课程的覆盖院系由最初的3个院系（0系表示研究生院）增加到2015年的11个院系，覆盖面增加2.66倍。此外，选课学生中既有硕士，又有不少博士，甚至有来自其他高校的老师和工程研究所的硕士、博士。从智能信息处理课程近3年的选课总体情况来看，课程已经引起不同专业学生和教师的广泛关注和参与兴趣。

4.3学生的综合评价正面积极

在智能信息处理课程教学实践中，我们发现不仅选课人数逐年增加，而且学生对课程的综合评价也一直非常好。学生一致认为当前的授课方式丰富而有趣，结合工程实际背景的教学具体而形象，互动形式的课堂方式能很好地促进交流表达，课外的沙龙活动为他们解决科研和学习中遇到的问题提供很大的帮助。

5结语

第7篇：人工智能实践报告总结范文

关键词：机器人竞赛；创新实践；项目教学法

作者简介：毛丽民（1981-），男，江苏常熟人，常熟理工学院电气与自动化工程学院，讲师；刘叔军（1962-），男，黑龙江宝清人，常熟理工学院电气与自动化工程学院，教授。（江苏 常熟 215500）

基金项目：本文系国家自然科学基金（项目编号：61273312）、江苏省自然科学基金（项目编号：BK2010261）的研究成果。

中图分类号：G642.423 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）01-0148-03

在国外院校，学生本科阶段就开设了机器人启蒙课程，使学生对机器人能够有普遍地了解，研究生阶段开设关于机器人的更深层次的课程，而国内高校本科阶段开设机器人课程的相对较少。

机器人教学与其他学科教学的最大不同之处在于，机器人教学在学习上充分渗透了研究性学习的思想，而且机器人教学实践性非常强。实践教学是培养学生实践能力，培养创新创业人才的重要教学环节。高校要把实践教学和理论教学摆在同等重要的位置，要不断改革实践教学内容，改进实践教学方法。以机器人竞赛、创新实践为导向的项目教学法研究，对大学生创新素质教育具有重要的现实意义。

一、项目教学方法

“给你55分钟，你可以造一座桥吗？”这是德国教育专家弗雷德·海因里希教授在“德国及欧美国家素质教育报告演示会”上介绍“项目教学法”的一个实例。首先由学生或教师在现实中选取一个“造一座桥”的项目，学生分组对项目进行讨论，并写出各自的计划书；接着正式实施项目——利用一种被称为“造就一代工程师伟业”的“慧鱼”模型拼装桥梁；然后演示项目结果，由学生阐述设计思想和构造机理；最后由教师对学生的作品进行评估。通过以上步骤，可以充分发掘学生的创造潜能，培养和提高他们的动手能力、实践能力、分析能力和综合能力。

以机器人竞赛、创新实践为导向的项目教学法研究，就是要将项目教学法应用到机器人的创新实践中，把各项理论知识和实践技能有机地结合，将机器人的项目分解成多个明确的目标任务，让学生在规定的时间里独立完成相应的任务，其目的在于充分发掘学生的创造潜能，提高学生解决实际问题的综合能力。通过实践探索出一种能提高学生创新和实践能力，全方位调动学生学习的积极性的机器人教学模式。在实施“机器人竞赛、创新实践为导向的项目教学法”时，重视机器人项目的选择、机器人具体成果展示、教师的评估与总结、充分利用创新实验室的现有资源并使之与现代化教学相结合，这是搞好“项目教学法”的关键。

二、机器人竞赛

机器人竞赛是一项很好的科技创新活动，形式繁多，内容丰富。设计方案的开放性，也为学生的创新奠定了基础。参赛者可以用不同的方法实现同一个项目，通过比赛，激发其对机器人的学习兴趣，引导他们积极探索机器人新科技，为其自主创新能力的培养提供良好的平台。

中国机器人大赛暨RoboCup 公开赛：1999年，在RoboCup 国际委员的支持和授权下，首届中国机器人大赛暨RoboCup 公开赛在中国重庆举办，目前是中国机器人最具影响力的赛事，比赛共设立12类65项赛事。机器人竞赛种类多、规模大、水平高，为大学生进行创新实践活动提供了很好的平台。

“未来伙伴”杯中国智能机器人大赛（暨国际机器人灭火比赛中国赛区选拔赛），是中国人工智能机器人专业委员会等多个单位主办的一项全国性赛事。大赛包含机器人救火大赛、机器人足球比赛、机器人创新大赛、机器人搜救大赛、机器人擂台赛和机器人舞蹈戏剧大赛等6个主题项目。其中机器人救火大赛是国际赛制机器人灭火比赛（暨国际机器人灭火比赛中国赛区选拔赛）。

“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛，由教育部委托高等学校自动化专业教学指导分委员会主办。竞赛分竞速赛与创意赛两类比赛。自2006年首次举办以来，“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛已经成功举办了6届。

三、机器人实践教学的具体实施

机器人竞赛、创新实践是一项很好的科技创新活动，机器人的趣味性易于激发学生学习和研究的兴趣，同时将创新实践、竞赛引入教学过程，使学生变被动学习为主动学习和研究。

“机器人项目教学法”的一般教学结构如图1所示：

“项目教学法”最显著的特点是“以项目为主线、教师为引导、学生为主体”，改变了以往“教师讲，学生听”被动的教学模式，创造了学生主动参与、自主协作、探索创新的新型教学模式。

本文以参加2012年中国机器人大赛暨RoboCup 公开赛的医疗与服务机器人组的项目为例，在比赛初期确定人员，将不同专业和不同年级的学生组成一个竞赛小组，研究竞赛规则、制定项目方案、机器人结构设计、电路设计、程序调试，学生分工合作，过程中集思广益、取长补短、团结协作。这种在探索中学习的过程是其他教学环节无法实现的，对于培养学生的实践创新能力非常重要。本文以一种医疗与服务机器人设计为导向的项目教学法，按照以下六个教学步骤进行：

1.项目的申请

根据学院参加机器人竞赛的实际情况，中国机器人大赛暨RoboCup公开赛，作为全国最具影响力的机器人比赛。本学院主要参加了医疗服务机器人、机器人游中国、擂台等机器人项目，学生可以针对感兴趣的比赛项目，或者根据江苏省高等学校大学生实践创新训练计划，申报项目，填写申请书。教师针对学生申报的项目，分析学生的实际情况，建议选择项目规模和难度适中的项目。

中国已经进入了老龄化社会，而且在今后几年内老龄人口数量将会呈上升趋势，老龄化将更加严重。老龄化使社会的劳动力减少，一些老年人不仅不能参加劳动，而且有的甚至失去了自理能力，需要人照顾，这就增加了他们的子女以及社会的负担。年轻人为了工作日益繁忙，在目前服务行业工作者稀缺的背景下，在医院时不时会有行动不便的病人需要护士和家人的搀扶。而在没有人帮助的情况下，行动不便的病人寸步难行，稍有不慎就有可能摔倒受伤。所以笔者建议学生选择参加医疗与服务机器人创新设计与制作赛项，设计一种医疗服务机器人更好的服务病人。

2.项目团队的建立

建立学生团队，营造互相竞争、互相帮助的学习氛围，学生在做项目过程中携手合作，弥补相互间的不足，遇到问题大家一起讨论解决，这让学生体会到团队的重要性，做到共同进步。同时，团队的学生分工明确，每人负责项目的某一部分，使学生真正参与到项目中，整个项目的完成，离不开每一个学生，学生为使项目不会因为自己负责的部分没有完成而主动学习，主动查资料，可以培养和提高学生的自主学习能力。学生团队的建立，应考虑学生的专业，年纪，特长等因素。教师确定一名队长，根据项目的特点，队长可以自己招学生，实现学生管理学生。

参加医疗与服务机器人创新设计与制作赛项，笔者选择了5名学生，队长由09级的一名学生担任，该生组织能力比较强，专业能力也比较脱出，由他负责整个项目的进展，汇报工作。其他学生分别是1名2009级的，2名2010级的，1名2011级的，专业分别是自动化、测控、电气。

3.项目任务、计划的制定

团队负责人制定机器人项目工作计划，确定工作步骤。机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的智能仪器。本次设计的医疗服务机器人由小组讨论决定，医疗服务机器人外形像轮椅，病人能够独自驾驶去化验室拿取报告，去门诊找医生复诊，降低护士工作量及病人家属的负担。为使医疗服务机器人更好的服务病人，该团队为机器人设置了两种模式：座椅模式和病床模式，免去了病人就诊、休息时需要被移动到病床上的麻烦。机器人将现场键盘控制和远程控制相结合，实现护士对病人的远程监护，机器人在前进过程中，检测到前方有障碍物时就会立刻停下，减少不必要的事故。同时机器人配备了机械手，可以帮助病人取物品，最大程度帮助病人。

根据团队中学生的专业、特长等分配任务，负责机器人机械结构设计的学生需要画图纸、电焊等来完成机器人结构的设计、机械手的设计；电路设计的学生制作包括单片机电路、电源稳压电路、电机驱动电路、红外避障电路、键盘输入电路；测控专业的学生负责电路的测试、场地的制作等工作；程序编写的学生，完成程序的设计、调试；控制界面的设计由另外一个学生负责，主要是VB编写上位机、WIFI摄像头的调试、蓝牙通信的调试。

根据机器人项目的特点，学生在制作过程中可适当地作一些调整。根据项目完成的时间确定工作步骤，进行时间分配。最终得到教师的认可才能执行。

4.项目制作

学生自己确定各自在小组中的分工，然后按照已确立的工作步骤和程序工作。基于机器人项目的作品成果形式多种多样，可以是调查报告、实物模型、演讲稿、论文等。通过展示作品成果，可反映学生在项目完成过程中所掌握的技能。本次设计的医疗服务机器人成果包括机器人模型一个、机器人设计与使用说明书一份、演讲稿一份。在本项目比赛结束后，指导学生按照他们设计的医疗服务机器人撰写论文、申请专利。

5.项目检查评估

整个项目检查评估采用答辩的形式向教师汇报，首先由队长对整个项目进行汇报总结，再由队员对自己负责的工作进行汇报和自我评估，并且对设计的医疗服务机器人进行展示，教师根据团队成员的表现、研究成果表述和作品的展示进行检查，为到现场比赛作准备。

针对项目中出现的问题，师生共同讨论，教师引导学生独立思考问题，解决问题。学生通过对比师生评价结果，找出造成结果差异的原因

6.项目资料归档或应用

为使学生养成良好的习惯，项目结束后，教师监督学生将项目工作资料整理归档，材料包括项目申报书、进度表、机器人机械结构图、程序设计流程、机器人控制程序、项目结项书、项目报告讲义等。

四、机器人项目教学的成果

机器人创新实践是一个综合性、高难度的科技制作过程，有利于提高学生的动手能力和创新能力。在教师指导下，学生通过自己查阅资料、提出有创意的设计方案，选择合适的元件，设计、焊接电路，编程、测试程序等，充分调动了学生的积极性，发挥学生的创造力，使学生在实践中进一步提高自己的综合能力。有助于将学生的兴趣应用到教师的科研中，使学生们热爱科技，投身科技，在学校形成良好的科技学术气氛。

本校参加机器人竞赛源于2010年，当时参赛的赛事为“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛、中国机器人大赛暨RoboCup公开赛、江苏省机器人大赛、“未来伙伴”杯机器人竞赛，并因此开设了机器人技术、机器人创新实践与竞赛等公共选修课；制定了《大学生创新实验室项目负责制实施办法》，针对项目采取一系列措施，保证学生能在项目的过程中锻炼自己的能力，同时能保证创新实验室项目的创新性。实践教学效果显著，本校代表队在2012年第七届“飞思卡尔”杯华东赛区比赛中，获得摄像头组第一名，晋级参加全国决赛的队伍，获得全国摄像头组特等奖。2012年中国机器人大赛暨RoboCup公开赛获得3项季军，2010年“未来伙伴杯”获得灭火比赛冠军，受邀参加在美国举办的国际机器人灭火比赛。

五、结论

实践教学的目标是培养学生通过实践发现、分析和解决问题的能力，培养创新精神和初步的科学研究能力。机器人创新实践活动以其高度的实践性被越来越多的高校引入实践教学。本校自动化学院机器人实践教学的具体实施，促进了学院各学科综合发展，提高了教师的理论、实践教学水平和科研水平，使学生对机器人相关课程融会贯通，提高了学生自主学习、创新和团队合作等综合能力，推动了学院实践教学体系的发展和完善。

参考文献：

[1]战强，闫彩霞.机器人教学改革的探索与实践[J].现代教育技术，2010，（3）：144-146.

[2]刘景福，钟志贤.基于项目的学习模式（PBL）研究[J].外国教育研究，2002，（11）：18-22.

[3]王旭仁，何花，等.深入完善“智能机器人”实践课程体系促进教学实践[J].计算机教育，2009，（11）：116-118.

第8篇：人工智能实践报告总结范文

关键词:智能仪器;现状分析;教学改革

智能仪器是测控技术与电子信息工程及相关专业的一门重要基础课程,具有较强的实践性,是一门涉及传感技术、微电子技术、自动控制技术、计算机技术、信号分析与处理技术、数据通信技术、模式识别技术、可靠抗干扰技术、人工智能及智能控制等多门学科的综合课程[1]。该课程知识面广,综合性强,学习难度大,因此如何通过理论与实践相结合的方式促进学生掌握智能仪器的理论知识,通过合理的教学实践内容增强学生的工程实践意识,培养学生的整机系统分析与设计能力[2],就成为任课教师研究的重要内容。笔者对该课程在我院的教学现状进行了剖析,并结合教学实践,对教学工作提出了几点建议。

1教学现状分析

自从1995年相关院士提出振兴中国仪器仪表工业的建设,各大高校也加大了对智能仪器课程的建设。如吉林大学早在2002年就申请了国家级精品课程,建立了优秀的教师团队,并培养了大批动手和实践能力较强的学生,同时与公司建立了良好的合作伙伴关系,加快了知识向产业的转化。随着现代仪器向智能化方向发展,各大高校纷纷加大了本课程的建设力度,打造精品课程,建立优秀教师团队。

智能仪器是我院测控专业和电子信息专业的重要课程之一,属于本科生高年级课程。受各种因素影响,师生的心中仍认为该课程仅仅是单片机的延伸,教与学仍以传统教学模式为主,主要表现在以下方面:

1.1课程设置不合理

本课程的目标是使学生在学习电子技术、信号处理、计算机软硬件等技术和技术前导课程的基础上建立仪器整机系统的概念,掌握智能仪器软硬件相结合的基本工作原理、主要技术和设计方法,结合实际仪器项目开展系统设计,提高运用所学知识与技术开展综合设计和创新实践的能力。

本课程以整个智能仪器信息流向组织教学,要求学生主要掌握以下几方面的理论内容:1)掌握微机内嵌式智能仪器和个人计算机仪器的基本结构及工作原理。2)全面掌握多种类型信号的数据采集方法和数据处理算法。3)掌握智能仪器外设接口与通信技术的集成化应用。4)全面了解软硬件设计方法,学习并掌握典型智能仪器模块化软件设计方法。5)建立仪器可靠性的概念,掌握智能仪器基本的抗干扰软硬件技术。6)了解软测量技术及其模型建立方法。7)对仪器的高级智能化、自动化、网络化、虚拟化等新发展有一定了解。

由上可见,该课程涵盖的内容很多,而目前的课时只有32,其中包含8课时的实验课时。另外除去考试或考查2课时,实际理论课时只有22。要使学生在这么短的时间内掌握这门综合课程的理论,非常困难;老师的教学也显得非常吃力,有时为了赶课时,只能讲一些最基本内容,无法展开深入讨论与研究。而8课时的实验教学往往使学生只能完成2～3个最基本的验证性实验,根本没时间进行智能仪器的自行开发与设计。

另一方面,要掌握这门综合性课程,学生须具有现代检测技术与单片机技术等专业理论知识。但是,现代检测技术课程与该课程开设在同一学期,部分学生甚至没有学过单片机,笔者上课时发现这部分学生根本听不懂相关章节,大大削弱了学习积极性。

1.2实验内容太少

智能仪器是一门实践性较强的课程,必须在熟练掌握基本原理和设计方法的基础上加强动手能力的培养。应该尽量给学生思考的时间和空间,保证学生能够独立、顺利地完成实验的设计与调试工作。

目前,该课程的原理性、验证性实验多,设计性、应用性实验少;内容单一的实验多,综合性实验少。由于实验经费十分有限,课程实验内容根据专业有所不同。测控专业的实验内容侧重硬件设计,但是大部分硬件电路实验仍然是验证性或基于单片机的小系统设计。而电子信息专业侧重于基Labview 的虚拟仪器开发和设计,采用软件设计仪器,可大大减少硬件耗材的投入。但是完全依赖软件设计仪器不足以锻炼学生的实际操作能力,传统的硬件电路从搭建到整机调试更具有真实性,更直观,更有利于培养学生的学习兴趣。另一方面,Labview采用图像化程序设计语言,在仅有的8学时里掌握它并自主开发一套虚拟仪器很难,所以教师只好让学生课后自学语言,但即使这样,大部分学生最后也只能做一些如智能温度计、简易示波器和信号发生器等示例仪器的重现与验证实验,根本没有时间进行智能仪器等综合性实验的设计与开发。

1.3教学方法单一

目前,教师主要使用多媒体进行理论授课,节省了大量时间,增加了课堂教学信息量,使课堂形象化、生动化,但这种“你授他听”的单一模式不足以激发高年级学生的学习兴趣。由于课程内容多,仅采用课堂教学手段也无法使大部分学生在短时间内完成学习。

教学是一个互动过程,只有教与学有机结合,才能达到最好的教学效果。除了加强课堂教学外,课后的师生沟通也尤为重要。目前,高等教育里的师生沟通非常少,显然不是理想的课堂。高年级学生面临找工作与升学等各方面的问题,迫切需要专业老师给予非常中肯的建议,因此,建立良好的师生关系更有利于学生学习。

2教学改革建议

要办好一个专业,首先要抓好重点课程建设,打造精品,才能培养优秀的专业人才。为了顺应时代的发展,作为电子信息专业本科与硕士研究生的重要课程,智能仪器的教学改革势在必行。笔者根据多年的教学体会,结合自身的教学实践,对该课程的课程设置、实验内容与教学方法提出几点建议。

2.1课程设置

智能仪器是一门理论性与实践性都很强的课程,为了使学生能更好地掌握该课程的基本知识和技术,笔者对其课程设置的建议如下:

1) 增加课时,理论课时增加到26,实验课时为20,总共48课时,其中包括2个机动课时。

2) 增加学分,由现有的2个学分增加到3学分,使学生意识到本课程的重要性。

3) 将现代检测技术课程提前安排到大学的第6个学期,第7学期开设智能仪器课程。

课程设置是课程建设中的重要内容,只有合理的课程设置才能使学生更好地掌握课程内容。此外,教学内容和教学大纲也要与时俱进,随着仪器的智能化程度越来越高,教师应在课程中加重智能内容的比例,包括专家系统等相关人工智能方面知识。

2.2实验教学内容设计

智能仪器的教学目标是培养学生的智能仪器软硬件设计能力,实践教学在整个教学过程中尤其重要[3]。除了增加实验课时,还应加大以下3个方面的改革:

1) 实验选题要合理。

智能仪器课程可开设的实验内容非常多,如有源滤波器的设计、A/D与D/A转换器实验、键盘等外设与微处理器接口实验、双机通信等实验等,可多达20个,但因为教学时间和实验条件所限,不可能每个都开,所以有必要对实验内容进行合理筛选。

按照教学要求,实验内容必须建立在教学大纲的基础上,尽量接近工程应用实践,结合理论课程的教学,不仅应包含部分功能的实现,更要注重包括软件和硬件的完整智能仪器系统设计。在时间和实验条件可行的前提下,选题要突出课程的重点内容,难度适中,如对有源滤波的设计不能只局限于一阶,而要根据具体的应用背景和相关参数要求设计高阶性能稳定的滤波器。教师要了解学生的基础,不再重复单片机课程中的实验,实验难度要适当拓宽,结合具体实训进行实验设计。

一般来说,这部分实验选题带有基础性,所以教师应给出实验目的、实验内容、实验步骤等。学生做完实验后,以实验报告的形式提交实验结果。

2) 鼓励学生自主实践。

智能仪器实验属于高年级学生必修课实验,学生已具备自主完成实验的能力。对于系统设计,教师只给出课题,提供基本的设计思想和方法,不提供具体详细的电路与程序。学生通过查阅有关资料自定设计方案,自行安排、调试电路及相应的软件。这不仅使学生更好地巩固课堂内容,还能充分调动学习积极性,发挥主观能动性,有利于提高创新能力。实验课结束后,师生应及时总结,对存在的问题进行深一步讲解,对有创意的设计进行推广。现在的本科生已经实行导师负责制,因此可以鼓励参与项目设计开发的学生开展自主实践。笔者一般会为这些学生留出课堂时间,以报告的形式讲解自己的开发设计过程,或现场展示自己的产品。无论是报告者还是在下听的学生,都非常认真,课堂气氛非常活跃。

3) 设计综合性实践项目。

给定的实验选题带有验证性,仅完成这些项目是远远不够的。智能仪器注重仪器整机系统的设计,因此设计内容应涵盖从系统顶层到系统稳定可靠运行的各个环节。对于有些实践性项目,鼓励学生首先用Labview进行虚拟仪器的开发设计,为完成较好的学生提供硬件实验平台。笔者一般会在智能仪器设计部分课程结束后介绍此软件,让学生自学,同时给出相应的实践项目,由学生自行完成设计与仿真,最后以课程设计的形式提交实践结果。

2.3教学方法改革

2.3.1充分利用网络教学手段

我们制作了与教材配套的课件,并依据智能仪器的最新发展扩充了配套课件。由于课程知识点较多,学生很难在短时间内消化所学内容,课后无从复习,所以我们建议采用网络教学手段,建立教学网站,教师将课件和相关资料上传到网站,方便学生学习与复习。同时,网站还提供了互动平台,师生在网上讨论、交流、答疑,尤其针对课堂上没来得及讨论的问题,既节省了时间,又实现了师生之间的互动交流。

2.3.2采用灵活多样的教学方法

对高年级学生来说,还应在教学方法上多样化。笔者曾尝试让学生自学某些课程内容,并给出相应的实践项目,项目完成优胜者上讲台讲述自行设计过程。一学期2～3次的教学安排大大激发了所有学生的兴趣,即使没有做出的学生听其他人讲述时也非常认真。

教师还应运用启发式和互动式等多种教学方法,将课堂讲述与设计实例紧密结合、课上引导与课外自学相结合、学生设计报告与教师点评相结合,保证有效完成教学任务,实现总体目标。教师应鼓励学生利用丰富的网络资源,检索与本课程相关的资源,可以获得很好的学习效果。

除此之外,加强与学生的沟通,鼓励学生多问问题,引导学生思考,为学生留出思考空间等,也是教师应该重视的内容。通过沟通,教师可以了解学生的基础知识,因材施教,作到已学过不重复,能自学的只引导,重点难点问题精讲精解。

3结语

智能仪器的发展已经向虚拟仪器、网络化仪器和基于知识的高级智能仪器方向发展,因此智能仪器的教学改革势在必行。希望本文分析的教学现状和据此提出的改革建议能够对读者有所启示和帮助。

注:本研究获得国家级项目“智能科学基础系列课程教学团队”(2008年)支持。

参考文献:

[1] 蔡自兴. 智能控制原理与应用[M]. 北京:清华大学出版社,2009.

[2] 杨欣荣. 智能仪器原理、设计与发展[M]. 长沙:中南大学出版社,2003.

[3] 凌振宝,林君,邱春玲. 智能仪器课程实验内容改革的实践与探索[J]. 实验技术与管理,2004,21(1):128-140.

Exploration of Intelligent Instrument Course Teaching

LIU Xian-ru

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

第9篇：人工智能实践报告总结范文

机器人竞赛是一项很好的科技创新活动，形式繁多，内容丰富。设计方案的开放性，也为学生的创新奠定了基础。参赛者可以用不同的方法实现同一个项目，通过比赛，激发其对机器人的学习兴趣，引导他们积极探索机器人新科技，为其自主创新能力的培养提供良好的平台。中国机器人大赛暨RoboCup公开赛：1999年，在RoboCup国际委员的支持和授权下，首届中国机器人大赛暨RoboCup公开赛在中国重庆举办，目前是中国机器人最具影响力的赛事，比赛共设立12类65项赛事。机器人竞赛种类多、规模大、水平高，为大学生进行创新实践活动提供了很好的平台。“未来伙伴”杯中国智能机器人大赛（暨国际机器人灭火比赛中国赛区选拔赛），是中国人工智能机器人专业委员会等多个单位主办的一项全国性赛事。大赛包含机器人救火大赛、机器人足球比赛、机器人创新大赛、机器人搜救大赛、机器人擂台赛和机器人舞蹈戏剧大赛等6个主题项目。其中机器人救火大赛是国际赛制机器人灭火比赛（暨国际机器人灭火比赛中国赛区选拔赛）。“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛，由教育部委托高等学校自动化专业教学指导分委员会主办。竞赛分竞速赛与创意赛两类比赛。自2006年首次举办以来，“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛已经成功举办了6届。

机器人实践教学的具体实施

机器人竞赛、创新实践是一项很好的科技创新活动，机器人的趣味性易于激发学生学习和研究的兴趣，同时将创新实践、竞赛引入教学过程，使学生变被动学习为主动学习和研究。“机器人项目教学法”的一般教学结构如图1所示：“项目教学法”最显著的特点是“以项目为主线、教师为引导、学生为主体”，改变了以往“教师讲，学生听”被动的教学模式，创造了学生主动参与、自主协作、探索创新的新型教学模式。本文以参加2012年中国机器人大赛暨RoboCup公开赛的医疗与服务机器人组的项目为例，在比赛初期确定人员，将不同专业和不同年级的学生组成一个竞赛小组，研究竞赛规则、制定项目方案、机器人结构设计、电路设计、程序调试，学生分工合作，过程中集思广益、取长补短、团结协作。这种在探索中学习的过程是其他教学环节无法实现的，对于培养学生的实践创新能力非常重要。本文以一种医疗与服务机器人设计为导向的项目教学法，按照以下六个教学步骤进行：1.项目的申请根据学院参加机器人竞赛的实际情况，中国机器人大赛暨RoboCup公开赛，作为全国最具影响力的机器人比赛。本学院主要参加了医疗服务机器人、机器人游中国、擂台等机器人项目，学生可以针对感兴趣的比赛项目，或者根据江苏省高等学校大学生实践创新训练计划，申报项目，填写申请书。教师针对学生申报的项目，分析学生的实际情况，建议选择项目规模和难度适中的项目。中国已经进入了老龄化社会，而且在今后几年内老龄人口数量将会呈上升趋势，老龄化将更加严重。老龄化使社会的劳动力减少，一些老年人不仅不能参加劳动，而且有的甚至失去了自理能力，需要人照顾，这就增加了他们的子女以及社会的负担。年轻人为了工作日益繁忙，在目前服务行业工作者稀缺的背景下，在医院时不时会有行动不便的病人需要护士和家人的搀扶。而在没有人帮助的情况下，行动不便的病人寸步难行，稍有不慎就有可能摔倒受伤。所以笔者建议学生选择参加医疗与服务机器人创新设计与制作赛项，设计一种医疗服务机器人更好的服务病人。2.项目团队的建立建立学生团队，营造互相竞争、互相帮助的学习氛围，学生在做项目过程中携手合作，弥补相互间的不足，遇到问题大家一起讨论解决，这让学生体会到团队的重要性，做到共同进步。同时，团队的学生分工明确，每人负责项目的某一部分，使学生真正参与到项目中，整个项目的完成，离不开每一个学生，学生为使项目不会因为自己负责的部分没有完成而主动学习，主动查资料，可以培养和提高学生的自主学习能力。学生团队的建立，应考虑学生的专业，年纪，特长等因素。教师确定一名队长，根据项目的特点，队长可以自己招学生，实现学生管理学生。参加医疗与服务机器人创新设计与制作赛项，笔者选择了5名学生，队长由09级的一名学生担任，该生组织能力比较强，专业能力也比较脱出，由他负责整个项目的进展，汇报工作。其他学生分别是1名2009级的，2名2010级的，1名2011级的，专业分别是自动化、测控、电气。3.项目任务、计划的制定团队负责人制定机器人项目工作计划，确定工作步骤。机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的智能仪器。本次设计的医疗服务机器人由小组讨论决定，医疗服务机器人外形像轮椅，病人能够独自驾驶去化验室拿取报告，去门诊找医生复诊，降低护士工作量及病人家属的负担。为使医疗服务机器人更好的服务病人，该团队为机器人设置了两种模式：座椅模式和病床模式，免去了病人就诊、休息时需要被移动到病床上的麻烦。机器人将现场键盘控制和远程控制相结合，实现护士对病人的远程监护，机器人在前进过程中，检测到前方有障碍物时就会立刻停下，减少不必要的事故。同时机器人配备了机械手，可以帮助病人取物品，最大程度帮助病人。根据团队中学生的专业、特长等分配任务，负责机器人机械结构设计的学生需要画图纸、电焊等来完成机器人结构的设计、机械手的设计；电路设计的学生制作包括单片机电路、电源稳压电路、电机驱动电路、红外避障电路、键盘输入电路；测控专业的学生负责电路的测试、场地的制作等工作；程序编写的学生，完成程序的设计、调试；控制界面的设计由另外一个学生负责，主要是VB编写上位机、WIFI摄像头的调试、蓝牙通信的调试。根据机器人项目的特点，学生在制作过程中可适当地作一些调整。根据项目完成的时间确定工作步骤，进行时间分配。最终得到教师的认可才能执行。4.项目制作学生自己确定各自在小组中的分工，然后按照已确立的工作步骤和程序工作。基于机器人项目的作品成果形式多种多样，可以是调查报告、实物模型、演讲稿、论文等。通过展示作品成果，可反映学生在项目完成过程中所掌握的技能。本次设计的医疗服务机器人成果包括机器人模型一个、机器人设计与使用说明书一份、演讲稿一份。在本项目比赛结束后，指导学生按照他们设计的医疗服务机器人撰写论文、申请专利。5.项目检查评估整个项目检查评估采用答辩的形式向教师汇报，首先由队长对整个项目进行汇报总结，再由队员对自己负责的工作进行汇报和自我评估，并且对设计的医疗服务机器人进行展示，教师根据团队成员的表现、研究成果表述和作品的展示进行检查，为到现场比赛作准备。针对项目中出现的问题，师生共同讨论，教师引导学生独立思考问题，解决问题。学生通过对比师生评价结果，找出造成结果差异的原因6.项目资料归档或应用为使学生养成良好的习惯，项目结束后，教师监督学生将项目工作资料整理归档，材料包括项目申报书、进度表、机器人机械结构图、程序设计流程、机器人控制程序、项目结项书、项目报告讲义等。

机器人项目教学的成果