人工智能教学总结精选(九篇)

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人工智能教学总结

第1篇：人工智能教学总结范文

>> 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：人工智能教学总结范文

【关键词】人工智能；诊断学教学；智能教学系统；智能组卷系统；智能阅卷系统；智能仿真教学系统

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1-2]。近年来，人工智能也给教育教学领域带来了机遇，人工智能+教育正如火如荼地开展和推进，改变着传统的教育形式及生态[3-4]。2018年教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，各大高校在人工智能及其教育发展上有了纲领性的指导[5]。医学教育作为教育教学诸多领域的一隅，乘着人工智能发展的东风，各大高校在推进医学教学改革方面进行了大量积极的探索与尝试[6-8]。诊断学是由基础医学过度到临床医学的桥梁课，其教学质量的良莠直接影响到医学生的培养质量，传统的教学方法难以满足现代医学教学的要求，如何发挥人工智能的应用优势，让其更好地应用于诊断学的教学工作，也是诊断学课程教改的重要研究方向。

1传统的诊断学教学方法存在的问题

诊断学是学习临床基本技能最重要的一门课程，其内容包括症状学、体检检查、实验室检查及辅助检查等四大块，分为理论课和见习课，目前大多数医学院理论课采用的是以大班的形式在多媒体教室讲授，而见习课则采取分小组的模式进行，多年的教学实践发现该教学模式取得的教学效果不尽人意，尤其是近年来随着全国各大医学院校的扩招，出现了师资及教学资源配套的相对不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。理论知识以老师讲授为主，采取的是“满堂灌”的教学模式，然而该部分教学内容知识点繁多，知识串联度不高，课堂灵活度、生动度较为薄弱，学生听完课以后对课程内容印象不深，知识掌握度差，同时由于学生的学习主观能动性差异大，不能进行课前充分预习的学生在课堂上更加难以跟上老师讲授的节奏。见习课是对理论知识进行实践，培养学生的实践操作能力，前期理论知识掌握度差又会影响见习的教学质量，导致教学过程形成恶性循环[9]。见习课主要采取老师讲授要领及演示操作流程，之后学生们互相练习的教学方法，该部分内容需反复加强练习，同样的动作要领反复锤炼才能熟练掌握，因课堂见习时间有限，而老师讲授及演示需占用大部分时间，学生动手实践机会不多，老师对学生的操作手法、操作内容、操作顺序等重要内容进行指导和勘误的时间少，学生操作的规范性难以保证，在以后的临床实践中，往往存在实践操作能力的缺陷。上述教学模式教师与学生们之间除了课堂时间，其余时间是脱节的，不能很好地沟通，学生们有疑问的知识点难以得到老师的及时解答，教学活动中没有充分反馈，各个教学环节难以进行教学反思，形成教学相长的良性循环。课后复习及阶段性总结复习是课堂知识内化及升华的重要方面，传统的教学模式通常是给学生布置课后作业，学生完成后上交由老师批改留档，这个环节学生与老师缺乏有效的沟通，且由于学生们学习主观能动性差异，课后没有老师的监督及针对性地辅导，课后作业的质量良莠不齐，教学质量欠佳是显而易见的。随着现代医学的发展及研究的开展，涌现了一大批新的诊断方法与手段，譬如关于肿瘤诊断的分子marker，评估预测疾病活动度及预后相关的指标，在临床上已经常规应用，但由于教材更新需要周期，很难跟新进展同步介绍，另外由于课时有限，难以全面地就学科前沿及新进展进行讲授[10]。

2人工智能应用于诊断学教学的重要意义

2.1教师方面

将人工智能应用于诊断学教学实践，削弱了教师的知识权威而强化了教师的价值引导，对教师的个人能力提出了更高的要求，促使教师踏实践行终身学习并持续更新自身知识结构。互联网高速发展的时代，知识呈几何指数更新并出现大爆炸，基于各种互联网即时通讯平台及手机APP，诊断学体格检查、理论知识讲授相关的小视频及研究进展不胜枚举，这就要求教师及时获取、更新知识并进行相应的知识储备。人工智能的应用促使教师从单人施教发展为团队施教，为开发更具个性化的课程教学注入团队的力量。基于大数据的人工智能可以减少诊断学教学过程中的机械性、重复性工作，如平时作业的批改、考勤统计等，减轻了教师的工作负担，教师可以将更多的精力投入到医德医风、医患沟通能力以及体格检查手法的规范化培养上，更多的心思放在丰富课程内容及教学形式上。同时大数据可以及时反应学生的学习动态，教师可以根据学生的反馈及课程评价有针对性地对学生进行相应的辅导。

2.2学生方面

将人工智能应用于诊断学教学实践，可以实时动态记录学生的学习情况及暴露的问题，如是否按时完成课程任务、测试中哪些知识点容易出错等，人工智能系统能够对这些数据进行关联分析和深度挖掘，并且可视化呈现相应的数据，有利于教师及时掌握学生的学习进度、参与度以及学习效果，并根据具体的学情分析数据来调整辅导和教学方案。基于人工智能强大的算法和分析，可以为学生定制个性化的教学内容及进度，提供更有针对性的课堂内容和随堂测试，并对测试及平时作业进行智能批改，真正做到查漏补缺。诊断学课程内容相对枯燥，学生们的学习兴趣有限，基于人工智能的教学方式可以寓教于乐，在课程中将一些比较零散的知识点可以设置成互动小游戏，营造出良好的课堂氛围，提高学生们的学习兴趣及学习效率。

2.3教学过程

针对教学过程，人工智能亦发挥着至关重要的作用。第一，诊断学作为桥梁课程，是一门必修课，包括临床医学五年制、八年制、法医学、基础医学等相应专业的学生均需要学习，人工智能拥有超强的计算能力和强大的“记忆力”，面对众多不同专业的学生，可以根据大数据进行分析，制定出适合不同专业学生的完备教学目标。教学活动开展过程中，人工智能还可以根据学生的课堂及课后测试表现，依据分层教学的要求自动设置梯次教学目标，帮助学生们逐步提升学习能力和知识掌握度。第二，人工智能可以凭借自身信息化的特点，对各种教学资源进行分析，为教师和学生选择更优质更合适的资源提供依据，促进个性化的教与学。第三，传统的教学方式、教学内容相对有限，人工智能基于大数据能够启发新的教学思路，创新教学方法，为诊断学教学提供更多的可能性。

3人工智能在诊断学教学中的应用

3.1智能教学系统

智能教学系统是教育技术学中重要的研究领域，其根本宗旨是使得学生的学习环境更加优良和谐，智能教学系统能够及时有效地调用最新最全的网络资源并充分优化后供学生学习，使得学生能够更加全方位、多角度地学习专业知识，提高学习效果[11]。智能教学系统大致由领域知识部分、教师部分及学生部分3个部分构成[12]，其中领域知识部分又称为专家部分，这一部分既包含了需要讲授的内容及掌握的技能，又可以添加专家的学术成果，既能够保证学生对于基本概念、基本理论及基本技能的掌握，又能够拓宽知识面，增加知识的广度。智能教学系统的教师及学生部分主要是为设计和制定教学方案及策略服务，基于大数据基础上，根据课程的特点、历年教学情况、学生身心发展特点及学习实际情况，制定更加个性化、高效的教学方案，促成教师因材施教，取得更加理想的教学效果。

3.2智能网络组卷阅卷系统

诊断学教学内容包括理论和见习两大块，教学过程中教师的大量时间用于出题、阅卷、批改平时作业等与考核相关的工作，并且在出题过程中需要围绕相对固定的重难点内容不断创新题型，消耗教师大量的精力。智能网络组卷阅卷系统能够充分发挥其优势，将教师从繁冗的考核相关工作中解脱出来，使得教师的教学更高效，教师能够把更多的时间。智能网络组卷系统能够有效收集和分析知名高校教学团队编写的在线题库，实现教学资源的共享，通过随机抽题组卷、答案随机排序、题型随机排序以及设置避免与历年考卷重复等，显著提升试卷的质量，亦能改善考试作弊的顽疾，客观地考核学生对知识的掌握度。智能网络阅卷系统有简明的阅卷流程，能够更有效地识别试卷及答案，能够明显降低传统人工阅卷方式因疲劳带来的出错率，使得工作效率更高、考核结果更公正。

3.3智能仿真教学系统

诊断学教学的见习部分是学生提高技能的重要环节，常常采用分小组在病房完成的方式进行，在课程的开展过程也凸显出了各种各样的问题，譬如因学生分组进行询问病史、体格检查，重复次数多，患者难以多次配合；在教学时间段内病房缺相应的病种，无法对所学的症状进行直观的学习；传染病流行期间出于对学生健康安全的保护，无法进入病房见习等等，此时智能仿真教学系统能够发挥重要的补充作用[13]。人工智能可以根据提供的海量真实临床病例，由医学专家整合其临床特征，联合计算机专家，根据相应的教学要求，形成虚拟病人学习系统，学生在仿真诊疗环境中，进行问诊、体格检查、诊断以及给出治疗方案，同时系统能够自动发现学生在问诊及诊断过程中的错误，通过实践、纠错再实践，提高学生采集病史、体格检查的能力，同时能够加强学生的临床思维的训练，夯实临床基本功[14-16]。

4总结及展望

第3篇：人工智能教学总结范文

关键词：人工智能；专家系统；Prolog；面向人工智能

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是计算机科学的一个重要分支，同时也是计算机科学与技术专业的核心课程之一。本课程在介绍人工智能的基本概念、基本方法的基础上，主要是研究如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的“智能”，本课程重点阐述这些方法的一般性原理和基本思想，使得计算机能更好地为人类服务。

2　人工智能课程体系

人工智能主要研究传统人工智能的知识表示方法，其中包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示、剧本表示等；搜索推理技术主要包括盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎算法和产生式系统等。

人工智能的研究课题主要包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。

经过笔者调研发现，目前在本科高校绝大部分将“人工智能”课程性质设为专业选修课或专业必修课，而在高职院校相关专业基本上不开设此课程，但是在具体实践教学过程中发现，在其它专业课程的教学过程中也会与人工智能理论或技术相结合，比如数据库技术、信息系统安全方面等领域，当讲到相关课程，同时会结合人工智能的理论，授课过程中发现大部分同学对该课程很有兴趣。

本课程在我校计算机科学与工程学院作为一门专业选修课开设，总学时数为：60(其中理论学时为36，实验学时为24)，随着计算机技术的不断更新发展，人工智能的应用领域也变得越来越广，因此，人工智能(AI)这个学科已不再陌生，很多学生对其充满兴趣和好奇，所以在选课人数上远远超过其他选修课的人数，另外结合我校的实际情况，部分理论或实验又可以与农学、生命科学系等其它专业结合起来而应用。

3　人工智能理论教学实践

多年以来，人工智能获得很大的发展，已经引起众多学科和不同专业背景学者们的日益重视，成为一门广泛的交叉和前沿科学，但是直到目前为止人工智能至今仍尚无统一的定义，要给人工智能下一个准确、科学和严谨的定义尚有困难，其现有的一些定义多数是立足于各自的专业而定义的，存在片面性。

同时“人工智能”是一门交叉性的学科，其主要涉及到了控制论、语言学、信息论、神经生理学、心理学、数学、哲学等许多学科，所以该学科具有知识点多、涉及面广、内容抽象、不易理解、理论性强，与此同时需要学生具备较好的数学基础和较强的逻辑思维推理能力等特点，从而形成在教学实践中老师讲得吃力、学生听得吃力的局面。尽管在多年的研究和教学过程中笔者已积累了一些经验，但是对于如何把握好这门课程的特点，激发学生的学习兴趣和热情，帮助学生更好的理解和应用这门课程，目前仍然有很多问题需要研究和解决。

针对“人工智能”课程相关内容比较抽象，公式推导比较繁琐等特点，教师除了具有完善的教学大纲、合理的教学计划以及合适的教材外，还应该根据学校的实际硬件条件尽可能地选择多媒体教学手段来辅助教学，因此在实践教学中，笔者经常会配合教学内容，充分利用计算机、投影仪以及互联网的优势，结合多种教学方法与手段去组织整个教学过程。例如：在讲述搜索推理技术时，使用一些小的演示软件，将相关推理技术的理论通过动画的形式一步一步演示出来；而在讲专家系统相关理论知识时，尤其是各种类型的专家系统，利用互联网上的一些在线视频资源为例，给同学进行详细讲解，通过具体的案例来进行专项知识点的讲解及实现与应用；在自动规划这一章，给同学们选择演示发达国家目前研制的各种类型机器人，通过这些形象生动、行为举止高仿真的机器人来给学生讲理论，这样学生通过亲自观看视频资源，不仅可以拓宽知识面及视野，同时也可以及时地了解国际及国内机器人的发展水平及差距，不断纠正自己的错误观点并更新自己新的专业认识；另一个方面也可以同时激发学生们的学习兴趣热情和积极性，俗话说：“兴趣是学生最好的老师!”这一点在课堂实践教学中得到验证，得到广大同学的认可和赞同，整个教学课堂不再那么单调枯燥乏味，基本可以达到在娱乐轻松的氛围中学习专业知识，同时再整个教学过程中，师生互动机会增多，学生不再是被动地接受知识。

4　实验教学实践

4.1　客观存在问题

本校开设“人工智能”课程，主要是面向计算机专业的大学三年级的同学，同时作为一门专业选修课而设，理论课程为36学时，而实验学时24学时；与此同时经过对其它兄弟院校的调研发现，很多高校虽然也是设为专业选修课，但建议学生们都去学习这门新学科，从而为今后的专业知识及具体应用打下一定的基础；当然在调研中也发现，部分本科高校虽然开设了“人工智能”课程，但是仅是纯粹理论教学，从一定角度来讲，理论原理是前沿，但是由于太过于抽象，而且空洞、难以理解，多数同学反映学习效果并不理想，有关具体理论部分的具体实现仍然不解。

本科高校一般都严格按照培养方案进行科学设置，同时各个学校根据本校人才培养方案分配各门课程的学时。由于现在我国的教育提倡注重对学生动手能力的培养，培养综合型、应用型人才，因此笔者再结合实践教学经验及对学生的调研，发现“人工智能”课程除了要进行理论方面的讲解外，还应注重实验教学。此外，在高职院校的培养方案中，侧重加强学生的动手能力的培养，也建议将此课程列为开设的范围之内，而在实验学时上可以安排相对多的实验学时，在了解“人工智能”理论的前提基础之上，主要进行相关理论的具体应用与实现，通过这样的教学安排，可以提高学生的实践动手编程能力，例如图1，专家系统的知识库、工作存储器及界面的设计与实现。

第4篇：人工智能教学总结范文

通过本堂课的教学，意在渗透一种学习理念、学习方法。即在充分激发学生学习兴趣的基础上，培养他们自主、合作、探究的研究性学习方法。

[教学目标]

知识与技能，了解人工智能的基本概念及其发展现状：体验其基本工作过程。

过程与方法：体验人工智能的独特性，了解其实际应用价值。

情感态度与价值观：激发学生对人工智能的兴趣，认识人工智能技术对社会的客观影响，培养正确的科学技术应用观。

[重点难点]

教学重点，体验人工智能的独特性，了解其应用价值。

教学难点：认识人工智能技术对社会的客观影响，培养正确的科学技术应用观。

[教材分析]

信息的智能化加工作为信息加工的一种类型，是本章内容的重点。信息智能化加工的主要特点是让计算机更加独立地加工信息，进一步提高信息加工的效率。

[教学准备]

桌面小游戏、扫描仪、TH-OCR软件、Handigit Recog软件、金山快译软件、机器人千手观音视频

[课时安排]1课时

[教学环境]多媒体网络机房

[教学方法]讲解，演示，讨论

[教学过程]

[新课导入]

课前，笔者利用广播系统中的文件传输功能，传输了一些小游戏在学生机的桌面上。上课3分钟，我故意没有讲课，学生们玩得却非常带劲。这时我站起来问：“同学们觉得这些游戏好玩吗?”“好玩。”大家异口同声地说。

[新课讲解]

师：刚才你们都是和电脑在玩游戏，请问电脑具有智能吗?

生：有。

生：没有。

师：其实同学们说的都有道理。请你们自学“人机大战”的相关材料(1997年5月12日，轰动全球的第二代人机大战宣告结束，“更深的蓝(深蓝Ⅱ代)”以305：205微弱的优势战胜了国际象棋之王卡斯帕罗夫，这一结果又一次掀起了自20世纪50年代开始的人工智能热潮)。了解了这些信息，我们发现了什么?

生：卡斯帕罗夫与“更深的蓝”之问的比赛不是“人机大战”，而是许多国际象棋大师和软件专家借助一台超级计算机对付卡斯帕罗夫一个人的智能大战、

师：这位同学说得太好了。由此可见机器的智能是由人赋予的。其实在我们的日常生活中，也能窥见人工智能的影子。如我们学校的“图书馆条形码识别机”、上海的“指纹辨识付款系统”、汽车和飞机的无人驾驶系统等。也许同学们很想亲自体验一下人工智能软件的应用吧。

师：首先，我给同学们介绍的是一款“光学字符识别系统(TH-OCR800)”。

师演示：利用扫描仪扫描书本上有标记的一页，然后利用“TH-OCRS00”软件将扫描图像中的文字转化为纯文本信息。在演示的过程中，由于有的地方作了标|已，笔者利用这个机会，讲解了光学字符识别的准确率的问题。

学生实践一：利用“Handigit－Recog”手写识别软件识别字符。

师：我们刚才提到了几种识别技术?

生：光学字符识别、手写识别、指纹识别。

师：(小结)同学们回答得很好。我们介绍的光学字符识别、手写识别和指纹识别都是属于模式识别。其实，模式识别还包括第一章介绍的语音识别。

师：在学习第二章的时候，曾请同学们到网上查找《再别康桥》的英文译稿。试想一下，如果在网上找不到，我们该怎么办?是自己翻译，还是凭借软件翻译?

师：演示用金山快译中的高质量全文翻译来翻译《再别康桥》的过程。

师：现在，我想将翻译过来的英文原封不动地给翻译回去，那怎么办?

生：(操作)将翻译过来的英文原封不动地粘贴到被翻译文本框中。

学生看到翻译过后的《再别康桥》中文大笑，因为离徐志摩的原作相距甚远，诗的意境全无。教师顺势启发学生：今后，同学们可以从事专门开发有关翻译的智能技术的事业，使世界真正成为沟通无限的村落。

学生实践二：利用金山快译或“在线翻译”网站，将古诗“鹅。鹅，鹅，曲项向天歌。白毛浮绿水，红掌拨清波”翻译成英文，并将英文译稿再翻成中文。

师：好了，同学们已对人工智能技术中的模式识别和机器翻译有了较为深刻的了解。其实，除此之外，还有计算机博奕、智能机器人等。请看下面一段视频：机器人千手观音。

第5篇：人工智能教学总结范文

关键词：人工智能；双语教学；实验和设计

中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)11-20294-01

1 引言

人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。因此，人工智能包含了科学和工程的双重目标[2]。因此，可以认为人工智能是从思维、感知、行为三层次，从科学目标、工程目标两方面，研究探索、模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的一门计算机学科专业基础课。

目前，国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究，许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。《人工智能》是一门多学科交叉的课程，特别涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多种学科；所以该学科具有知识点多，牵涉面广；内容抽象，不易理解；理论性强，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点。导致教师、学生在教、学的过程中都显得比较吃力。那么如何把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的能力，提高学习兴趣就成为我们教学研究过程中的主要目标[3]。

考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展，在目前高校提倡双语教学的环境下，拟将《人工智能》教材改为全英语教材，这样可更快地掌握学科的发展动态，掌握最先进的技术，与国际发展趋势接轨。

2 选择合适实效的教材，精心安排教学内容

计算机双语教学的正常开展，必须依托优秀的计算机专业外语教科书和教学参考用书。没有原版计算机专业外语教科节和教学参考用书，教师和学生都无法接触到“原汁原味”的专业外语。更重要的是，教师在使用原版教材时，可以从中借鉴国外现代的教学理念、先进的教学方法和手段，学到新的教育思想和与国际接轨的人才培养新体系，更容易了解到计算机科学发展的最新动态[4]。我们主要采用了Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》，该教材是美国Stanford大学计算机系本科教材，教材体系比较符合学生的认知规律，便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识。同时这本书内容丰富、取材新颖。该书从什么是人工智能谈起，分别对响应机器、状态搜索、知识的表示和推理、基于逻辑的规划方法、通信与集成等人工智能的主要理论和重要应用领域进行了详细阐述，通过对本书的选择可以是学生与国际著名大学获得同样的知识。与此同时，我们不拘泥于这一本书，结合学生的实际情况，还给学生提供了一些参考数目，以“必需、够用”为度，以“够用、适度”为纲，提高学生的学习兴趣[3]。

3 改革教学方法

3.1 专业知识和英语知识双重性的培养目标

双语教学目标是双重性的，其一是获取学科知识，其二是培养和提高学生运用外语的能力。这两个目标在教学过程中，体现的程度有所不同。获取学科知识是直接的。学生每上完一节课，就必然会有这一节课的收获。比方说，这节课学习了哪一章节，主要内容是什么，有哪些知识点，重难点在哪里等等[1]。

以“人工智能”这门课为例。专业知识的教学重点是人工智能发展史、各类搜索和谓词演算、命题演算、模式识别、自然语言理解等。对这些重点内容，我们主要使用英文讲解，必要时辅以汉语解释。英语知识的教学重点是那些人工智能有的概念(词汇)和表达方式等。这些知识在一般性的专业英语课程中接触不到，但人工智能学习中又是基本的和必要的。例如：“Neural Networks”、“Uninformed Search”、“Heuristic Search”、“ Propositional Calculus”等词汇是人工智能领域的重要词汇，而这些词汇在其他英语环境中非常少的出现。因此，这些内容也就很自然地成为英语知识的教学重点，通过对这些词汇和概念的认识可以进一步提高计算机专业英语的水平。

3.2 教学模式

双语教学与普通教学课程有相同之处，当然也有许多不同的地方。学生在课堂上要学习的知识和技巧的含量比以往增多。因为双语教学具有双重性目标，所以，在一节双语课堂中，学生不仅要集中精力弄明白本节课所学的学科内容，还要在学习的过程中，接受潜移默化的第二语言的熏陶。学生和老师之间必须配合默契。这就要求老师要比普通课程花更多的注意力去注意学生的反应。当学生有问题时，必须提出，以求尽快解决疑难；当教师发现学生面露难色时，就要考虑，这一部分内容是否难以理解。如果感觉较难，就应当注意解释。再者，双语教学因其本身所用教学语言的特殊性，决定了课堂教学不可能像传统教学过程一样，实行“注入式”教学方法：而应当实行“以学生为中心”的新型教学模式，锻炼学生的能力。因此，学生如何学习就成了教学过程的重点。此外，教学中还应注意正确处理好外语教学与专业课教学的关系。必须明确双语教学不是单纯地学外语，而是用外语教和学，学生应重点掌握专业知识，切忌将双语课变为普通英语课的翻版[4]。

3.3 运用多媒体技术

在课堂教学中，要充分利用多媒体教学的优点，有效、生动地开展教学。采用了动画课件、录像教学、实物演示、网络教学等丰富多彩的教学手段，激发学生对本课程学习的兴趣和好奇心。通过这些动画、录像可以有效弥补由于双语教学中词汇或概念理解上的困难，进一步让学生了解人工智能技术的发展和应用。同时，在讲解一些难以理解的原理和较复杂的算法时，借助CAI课件加上flas，将专业英语词汇融入进来，即可以生动形象地解释原理，增强教学内容层次感，又可以大大简化学生学习专业词汇的难度。

4 结束语

本文是我们对《人工智能》课程双语教学实践经验的总结。在双语教学的目标是培养学生自主地使用英语来学习计算机专业知识的能力目标下，对《人工智能》课程双语教学方法进行了改革，主要包括：(1)注重专业知识和英语知识双重性的培养目标；(2)实行“以学生为中心”的新型教学模式；(3)运用多媒体技术三个方面。该教学方法的改革将进一步提高教学效果，更好地实现教学目标，提高教学水平，培养出更好的适合社会需求的工程技术人才。

参考文献：

[1] 秦奕青, 佟俐鹃, 赵刚. 计算机学科中的双语教学实践研究[J]. 现代教育技术, 2007,17(9):105-107.

[2] 韩丽娟, 孙玉红, 李圣君. 《人工智能》教程改革初探[J]. 电脑知识与技术(学术交流), 2007,(7):222-223.

[3] 赵蔓, 何千舟. 面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J]. 沈阳教育学院学报, 2004,6(4):131-132.

[4] 王建芳. 计算机双语教学初探[J]. 教书育人：大学频道, 2005,(1):104-105.

第6篇：人工智能教学总结范文

关键词：人工智能情感约束

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

2人工情感发展情况概述

随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题；并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

3对人工智能的情感约束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

3.1根据级别赋予情感

可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。

3.2根据角色赋予情感

同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的；但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

3.3对赋予人进行约束

对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

3.4制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后，他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：（1）机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观；（2）在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令；（3）在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

那么对于人工智能情感的约束呢？显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

4结束语

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

参考文献：

[1] 赵玉鹏，刘则渊.情感、机器、认知――斯洛曼的人工智能哲学思想探析[J].自然辩证法通讯，2009，31（2）：94-99.

[2] 王国江，王志良，杨国亮，等.人工情感研究综述[J].计算机应用研究，2006，23（11）：7-11.

[3] 祝宇虹，魏金海，毛俊鑫.人工情感研究综述[J].江南大学学报（自然科学版），2012，11（04）：497-504.

[4] Christine Lisett，i Cynthia Lerouge.Affective Computing in Tele-home Health[C].Proceedings of the 37th IEEE Hawaii International Conference on System Sciences，2004.

[5] Valerie.The Roboceptionist[EB/OL].http：//.

[6] 张显峰，程宇婕.情感机器人：技术与伦理的双重困境[N].科技日报，2009-4-21（005）.

[7] 张晓丽.跟机器人谈伦理道德为时尚早[N].辽宁日报，2011-11-04（007）.

[8] Peter Norvig.人工智能：机器会“思考”[J].IT经理世界，2012（Z1）：331-332.

[9] McCarthy J.Ascribing Mental Qualities to Machines1A2. In Ringle M，editor，Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence1C2，Humanities Press Atlantic Highlands，NJ，1979：161-195.

第7篇：人工智能教学总结范文

关键词：智能游戏开发与设计；游戏产业；翻转课堂；人工智能

0引言

中国音像与数字出版协会游戏出版工作委员会与伽马数据（CNG中新游戏研究）、国际数据公司（IDC）联合的《2015年中国游戏产业报告》显示：2015年，中国游戏用户数已达5.34亿人，同比2014年增长了3.3%。与此同时，中国游戏市场实际销售收入达到1407.0亿元人民币，同比增长22.9%。其中，客户端游戏市场611.6亿元，网页游戏市场219.6亿元，移动游戏市场611.6亿元。

游戏产业的发展离不开国家的政策支持、社会文化的需求以及基础技术的突破。在国家“互联网+”“大众创业、万众创新”等战略的引导下，政府和投资企业为游戏产业提供了众多优惠政策和良好的发展环境；游戏行业的快速发展促使游戏产业社会认可度提升；“一带一路”国际文化交融推动游戏产业的“走出去”；宽带提速和4G网络的普及为游戏产业发展提供了网络支持；此外，智能硬件性能的提升为游戏产业创新提供了基础条件。游戏行业的蓬勃发展催生了一大批优秀的游戏企业。因此，市场对游戏专业人才数量和质量的需求也日益迫切，这对高校游戏开发与设计专业人才的培养产生了导向和促进的作用。

1课程现状

智能游戏开发与设计是一门综合性程序设计技能发展类课程，面向智能科学与技术专业三年级的本科生，在三年级第2学期开设。课程性质是专业限选课，共计32学时，2学分。课程系统介绍了游戏开发的软件工程原理，以及游戏中的图形学、人工智能、人机交互、网络等基本知识点和技术。教学目标是希望学生理解和掌握计算机游戏程序设计所需的专业知识，包括二维游戏的基本编程技术、三维图形学基础、游戏场景的组织和绘制、计算机动画技术、音频处理技术和人工智能技术等，基本涵盖了计算机游戏编程的各个主要方面。

我校智能游戏开发与设计课程虽然已经开设了7年，教学目标、内容与要求相对成熟，但相比于智能科学与技术专业的核心课程，仍然是我校正在建设中的一门新兴课程。我们在取得成绩的同时更要认清当前存在的不足：首先，游戏产业的变化与进步日新月异，移动游戏的爆发式增长、游戏引擎的更新进步对游戏行业的发展形成了巨大影响。在授课过程中，尽管任课教师也对教学方法和课程设置进行了尝试和调整，希望学生能够对该领域的前沿动态有所了解，但尚未形成系统深入的研究结果，一定程度上导致授课内容与行业动态脱节；其次，即使教师在课堂上进行了游戏效果的演示或代码的示范，学生如果没有课下的实际操作也很难较好掌握；此外，教学内容和思路过分强调游戏开发技术，还没有紧密结合本校智能科学与技术专业的特色，突出“智能”这一特点，即在游戏开发过程中融入人工智能技术。

2教学方法改革

2.1关注业界动态，调整教学内容

课程团队通过关注游戏业界的发展趋势，适当调整授课内容和计划。课程组根据近几年《中国游戏产业报告》的调查了解到：客户端游戏、网页游戏、单机游戏等已经处于成熟期，市场规模增幅有限且变动不大，而移动游戏依旧处于成长期，市场规模有望保持高增长。

结合当前实际，我们在2016年春季学期游戏课程的授课过程中，删去了游戏中的音频编程技术介绍。在“游戏业的展望”章节，加入了语音交互技术、虚拟现实技术和增强现实技术等前沿技术的讲解，强调了先导课程的重要性，例如《计算机图形学》在“高级图形技术”和“三维游戏动画”章节中所起的作用，以及《数据结构》课程中的二叉树知识点在“三维游戏场景的组织和绘制”章节中的重要性。

在“游戏引擎”章节讲授方面，之前仅介绍了OGRE图形对象渲染引擎，虽然该引擎具有较强的三维场景渲染能力，但是环境配置较复杂，且与目前业界主流的游戏引擎差别较大。因此，我们有意识地增加了对两款跨平台游戏引擎Cocos2D和Unity3D的介绍，针对目前移动平台游戏开发的技术要求，着重培养学生掌握C++或Java程序语言，鼓励学生进行简单游戏的设计与开发。

2.2在线课程自主学习，翻转课堂互动讨论

第8篇：人工智能教学总结范文

关键词：机器人大脑；双培计划；联合培养

1高水平人才交叉培养计划实施背景

《北京市教育委员会关于印发北京高等学校高水平人才交叉培养计划的通知》（京教高[2015]1号）提出共建高校双方要根据经济社会发展急需人才所应具有的知识、能力与素质，联合相关行业企业，共同制订专业和方向的培养目标、培养标准，构建与之相匹配的专业培养计划，包括专业核心课程体系、实践能力培养体系和素质提升体系，培养基础扎实、专业过硬、能力突出的高素质人才。

北京科技大学、北京信息科技大学智能科学与技术专业“机器人大脑方向”双培项目于2015年开始正式实施。目前主要采用“3+1”培养模式，即前3年在北京科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习，第4年在北京信息科技大学自动化学院智能科学与技术专业学习并完成毕业论文。

2“机器人大脑方向”双培方案的构建

北京科技大学是教育部直属的985、211大学，其智能科学与技术专业在京为一本招生，而北京信息科技大学为北京市属学校，其智能科学与技术专业在京为二本招生。两校要交叉联合培养学生，需要充分考虑两校的生源情况，在充分论证的基础上制订出相应的培养方案。

2015年4―5月，北京信息科技大学与北京科技大学相关负责人先后进行两次会谈，就两校智能科学与技术专业的建设情况、双培计划的基本情况，“机器人大脑方向”教学计划和培养方案交换了意见，形成了双培计划培养方案制订的初步设想。两校的智能科学与技术专业具有相似的历史渊源和专业方向，因此，在充分讨论的基础上，决定以两校现有的教学计划为基础，按市教委双培的要求修订“机器人大脑方向”教学计划和培养方案。两校分工实施课程教学、实践教学、学生指导、质量评价、组织学生科技创新、学科竞赛等工作。

2.1专业培养目标

具有坚实的数理基础、信息技术的基础知识以及脑科学与认知科学的基础知识，系统地掌握智能科学技术的基础理论、基础知识和基本技能与方法，受到初步科学研究和工程实现的训练，具备智能系统集成、智能技术应用方面研究和开发的基本能力。同时具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的新环境适应能力、自主学习能力和创新意识，并具有良好的语言和计算机运用能力。本科毕业后能够在研发部门、学科交叉研究机构以及高校从事与智能科技相关领域的科研、开发、管理或教学工作，并可继续攻读智能科学与技术专业以及相关学科和交叉学科的硕士和博士学位。

2.2专业课程体系

智能科学技术是一门研究智能现象的本质与机理、智能模拟的方法与技术以及智能机器与智能系统应用的新兴学科，由脑科学、认知科学、人工智能、信息科学技术等学科综合交叉而成。图1给出的智能科学与技术专业的知识体系，确定了课程设计的基本原则：智能应用的过程中需要有信息学科中的计算机、通信、控制和检测等方面技术的支撑；建立以计算机、通信、控制和检测技术为工具，以智能机器人为载体，结合信息科学和智能科学理论基础的课程体系。

为体现“机器人大脑”的专业方向与特色，课程体系中加强了脑科学与认知科学、脑机接口、软件开发与应用、虚拟现实技术等内容。表1给出了智能科学与技术“机器人大脑方向”的专业课程体系，其课程体系模块设计为计算机基础、电路基础、信息与控制基础、机器智能、智能系统五大模块。

“机器人大脑方向”专业核心课程确定为：电路分析基础、模拟电子技术、数字电子技术、信息论与编码、信号处理、控制工程基础、嵌入式系统、微机原理与应用、脑科学与认知科学、人工智能基础、机器人组成原理、计算智能基础、智能机器人、机器学习等。

2.3专业实践体系

按照工程认证相关标准要求，建立了包括金工实习、电子工艺实习、各类课程设计与综合实验、工程认识实习、专业实习（实践）在内的、完备的、面向工程需要的实践教学体系，如图2所示。

3“机器人大脑方向”双培方案的实施

“机器人大脑方向”双培计划是北京地区高等教育综合改革的试点，其目的在于推进北京地区高校之间的合作和优质教育资源的共享，提升北京高校办学水平和人才培养质量。为此，两校通力合作进行了有益的探索与实践。

3.1学风建设

北京信息科技大学为双培学生配备了辅导员和班导师，班导师由学院主管教学的副院长承担。在新生入学的第一个学期，班导师就从中学生到大学生的过渡、适应大学高强度的学习、学习方式方法、班委改选、期中考试后的总结等方面对学生进行指导。学院组织学生集中晚自习，由班导师、辅导员检查。同时班导师、辅导员经常走访宿舍，与同学谈心，使他们明确目标并养成良好的学习习惯。

同时，学校通过微信，不定期与共建高校的教师、学生沟通，随时掌握双培学生的学习生活状况，如自动化学院开通的心动传媒公众号，成为双培学生母校情节的有效纽带。

3.2学生活动情况

北京信息科技大学和北京科技大学充分利用本校的资源，要求双培学生积极参加两校的各类活动，以达到市属学校和央属学校联合培养学生的目的。例如，北京信息科技大学2015年4月邀请双培学生开展了师生党建活动“奔跑的人工智能”研讨会，组织专业引领型学科竞赛――新生R Auto杯智能小车竞速比赛。

由于北京信息科技大学智能科学与技术专业在北京市为二本招生，而北京科技大学智能科学与技术专业为一本招生，导致参加双培计划的同学与北京科技大学的同学在录取分数匕就存在差异，如北京生源的平均分数相差88分，部分同学不适应高强度的学习。经过在北京科技大学半年的学习，虽然双培计划的学生入校时基础较弱，但只要管理严格，也能跟上大部分一本学生的脚步。

第9篇：人工智能教学总结范文

据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。

如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。

第一部分人工智能行业发展概述

1.人工智能概念及发展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展历程

2.人工智能产业链图谱

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。

A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。

B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。

C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能产业链

资料来源：创业邦研究中心

第二部分人工智能行业巨头布局

巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。

资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理

第三部分机器视觉技术解读及行业分析

1.机器视觉技术概念

机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的两个组成部分

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

2.发展关键要素：数据、算力和算法

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。

深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。

3.商业模式分析

机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。

（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。

此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。

国内外基础算法应用对比

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。

4.投资方向

（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备

从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。

机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。

（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片

以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。

（3）新兴服务领域的特殊应用

前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。

（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键

机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。

第四部分智能语言技术解读及行业分析

1.语音识别技术

（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温

语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。

（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流

语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。

（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势

低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。

麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。

在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。

2.自然语言处理（NLP）发展现状

（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展

深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。

深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。

（2）NLP主要应用场景

问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。

图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。

机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。

对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。

（3）创业公司的机遇

1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。

2)应用于垂直领域的自然语言处理技术

避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。

第五部分人工智能在金融行业的应用分析

人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。

人工智能在金融行业的典型应用情况

资料来源：创业邦研究中心

第六部分人工智能在医疗行业的应用分析

1.人工智能在医疗行业的应用图谱

人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。

图人工智能在医疗行业的应用图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.人工智能在医疗行业的具体应用场景

医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。

药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。

虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。

第七部分智能驾驶行业分析

1.智能驾驶行业产业链

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

智能驾驶产业链图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.智能驾驶市场分析

伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。

根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年将达到 3100 亿美元。

第八部分中国人工智能企业画像分析

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。

地域分布

全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。

行业分布

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位，国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出，目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。

收入情况

收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。

人工智能教学总结精选(九篇)

第1篇：人工智能教学总结范文

第2篇：人工智能教学总结范文

第3篇：人工智能教学总结范文

第4篇：人工智能教学总结范文

第5篇：人工智能教学总结范文

第6篇：人工智能教学总结范文

第7篇：人工智能教学总结范文

第8篇：人工智能教学总结范文

第9篇：人工智能教学总结范文

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