人工智能技术导论毕业论文

人工智能导论是人工智能领域的前沿课程。介绍人工智能的基本理论、方法和技术，旨在使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为进一步学习打下基础。以下文章与边肖整理分享的《人工智能技术导论》毕业论文相关。欢迎阅读！

人工技术导论毕业论文第一部分

人工智能导论课程的趣味教学法

摘要：从笔者的教学实践出发，在分析《人工智能概论》课程特点和精读与泛读教学内容安排的基础上，提出了三种提高学生学习兴趣的教学方法，并在教学中进行了应用。实践表明，该教学方法能有效促进学生对人工智能导论的学习。

关键词：人工智能；学习兴趣；教学方法

1956年，在美国达特茅斯大学，由数学家J麦卡锡和他的三个朋友M明斯基、N洛切斯特和C香农共同发起了一个为期两个月的夏季学术讨论班，在那里他们第一次正式使用了人工智能这个术语。人工智能是一门多学科的课程，涉及计算机科学、数学、控制论、信息论、神经生物学、心理学、哲学和语言学等。它是一门综合性学科，新的理论和技术不断涌现。当前，人工智能领域加强了从人类智能和生命现象中吸取养分的趋势，加快了向分布式系统和复杂系统靠拢的步伐。智能的应用更加深入，影响更加广泛，其发展对人类经济、社会、文化产生了深远的影响[1]。

1人工智能课程特色介绍

人工智能导论是人工智能领域的前沿课程。介绍人工智能的基本理论、方法和技术，旨在使学生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，为进一步学习打下基础。人工智能是计算机科学与技术的一门重要基础课程，需要相关课程的支撑。离散数学、概率论、数理统计等课程是其数学基础，而数据结构、程序设计基础、算法分析与设计等课程为人工智能中的知识表示、逻辑推理和问题求解提供了设计和实现手段。与其他软件课程相比，人工智能课程具有鲜明的特点，主要表现在思维方法上强调启发性，算法上强调不确定性。同时，由于人工智能是一个前沿领域，新思想、新技术层出不穷，其对学生的培养鼓励创新，具有其他课程不可替代的作用。

人工智能导论是计算机相关专业的必修课，在很多信息相关的本科课程中也有开设，一般在第六或第七学期。目前我国本科教育的定位是培养专业人才，培养某些领域的专业人才。本科大四学生在完成公共基础课和部分专业基础课后，应该了解本专业的应用领域和发展前景，因此在教学过程中要注意内容的专业性和适用性。由于本科生科研意识不足，前期科研训练设置在第八学期，即所有课程完成后的毕业设计，而人工智能课程强调科研，教学难度大，最直接的后果就是学生学习兴趣不高。同时，对于有志于读研的学生来说，本科也是研究生教育的起点。在教学过程中，要及时进行科研指导，增强学生的科研兴趣，为研究生学习打下基础。可见，《人工智能导论》教学任务的圆满完成是重要的，也是极具挑战性的。

2安排

人工智能的研究和应用领域非常广泛，包括问题求解、机器学习、自然语言理解、专家系统、模式识别、计算机视觉、机器人学、博弈、计算智能、人工生命的自动定理证明、自动编程、智能控制、智能检索、智能调度和指挥、智能决策支持系统、人工神经网络、数据挖掘和知识发现等。《人工智能导论》旨在为这些特定领域的研究提供指导和基础保障。

《人工智能概论》课程涉及的内容很多，需要明确“精讲”和“泛讲”的内容，使教师和学生都能专注于教学活动。当然，首先要向同学们说明，广泛授课并不是说内容不重要，而是由于课程性质和课时的原因，暂时不做深入讨论。如有必要，今后可以在此基础上进一步学习和研究。结合当前人工智能的发展，根据教学大纲和作者的教学经验，人工智能导论课程详细而广泛的教学安排如表1所示。

3提高学生学习兴趣的教学方法

3.1穿插背景故事

为了激发学习热情，针对学生爱听奇闻轶事、想象力丰富的心理特点，可以讲一些与教学内容相关的故事或趣事来吸引他们的注意力，辅助他们的思考，丰富他们的联想，使学生在愉悦中完成学习[2]。这里有一些我们在课程教学中使用的背景故事。通过这些故事，我们不仅传授了知识，还活跃了课堂气氛。

1)计算机模拟人类智能和人机战争。

在讲授人类智能的计算机模拟时，可以给学生简单介绍一下IBM的超级计算机与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的人机大战，以促进学生对人类智能和人工智能的进一步思考。1997年5月12日凌晨4点50分，在美国纽约州的公平大厦，当IBM的深蓝超级计算机将棋盘上的一名士兵移动到C4位置时，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫结束了与深蓝的人机大战，深蓝以3.5: 2.5的总比分击败了卡斯帕罗夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕罗夫又与升级版深蓝进行了一场人机大战，接连6场。最终卡斯帕罗夫以1胜1负4平的成绩与小深握手言和。这也说明人工智能和人类智能的较量还会继续。

2)问题成文法和老和尚的说教。

问题规格说明法是基于待解决问题的逆向推理，建立子问题的子问题和子问题，直到将初始问题化简为原问题集。原问题是指一个不能再分解或变换，可以直接求解的子问题。可见问题规格说明的本质是递归的思想。这时候你可以给学生简单讲一下我们小时候听过的老和尚的传道故事，就是“从前有座山，山上有座庙，庙里有个老和尚。老和尚告诉小和尚，从前有座山……”。

3)模糊理论和秃头悖论。

模糊推理是一种重要的不确定性推理方法，是指基于模糊理论的推理。在讲授模糊理论时，可以先讲讲秃头悖论，供学生讨论。如果一个人有十万根头发，就不能算秃头。如果他掉了一根头发，他仍然不是秃头。根据这个原理，如果一个不秃顶的人把头发一根一根的减少，他会得出一个结论：没有一根头发的秃顶的人不是秃顶！秃顶悖论源于在严格的逻辑推理中使用了秃顶的模糊概念，因此需要用模糊逻辑取代传统的二元逻辑来解决这一问题。

3.2课堂辩论和多媒体教学

人工智能从诞生之日起就充满了争议。各派的争论使得人工智能的发展更加完善，加速了其深入发展。目前关于人工智能的争论主要有两种，即关于研究方法的争论和关于技术路线的争论。前者争论的主要问题是人工智能是否应该模拟人类智能；研究结构模拟和行为模拟能否分开；感知、思维和行为能否分离研究；认知和学习、逻辑思维和形象思维能否分开；是否有必要建立统一的人工智能理论体系。后一种争论的主要问题是发展人工智能采取什么样的技术路线和策略。

在课堂教学中，可以充分利用人工智能争论多的特点，组织相关话题的课堂辩论，如可用话题“机器的反叛；机器的智能会超过人类吗？”。让学生在图书馆或网上查阅相关资料，阐明自己的论点并准备证据材料，课堂辩论。这种辩论无所谓输赢。它旨在通过这种活动增强学生的思维[3]。在教学中，还可以充分利用多媒体教学的特点，比如让学生看电影《终结者》系列，《人工智能》，《黑客帝国》等。增强学生对人工智能的直观感受，提高课堂教学效果[4]。

3.3应用实例分析

一般来说，本科生对纯理论的讲解不是很感兴趣，所以在教学过程中要适当增加一些实验和设计，提高学生分析问题和实践的能力。比如在解释知识的生产表征时，在给出生产的概念和基本表征后，可以通过“野人和传教士过河”的问题来解释生产表征的具体应用过程；在讲解计算智能中的进化计算部分时，在给出了进化算法的几种具体形式和算法流程后，可以用中国旅行商问题(CTSP)来说明问题的求解过程。在教学过程中，教师可以根据需要选择一些合适的应用实例进行分析。这些例子不仅能加深学生对知识的理解，还能增加他们的学习兴趣。下面给出两个例子的简要描述。1)用生产表达法解决“野人和传教士过河”问题。

问题：传教士和野人各有n人过河。现在只有一艘船。传教士和野人会划船，船一次只能载K人。船上野人多了，野人就会吃传教士，问怎么安全过河。(不失一般性，以N=3，k=2为例求解)。

解法简述：假设综合数据库中的各州用三元组(M，C，B)表示，其中M，C，B分别表示传教士，野人，船只的数量，有：

0m，c3，b {0，1}

以左岸为参考点，初始状态和目标状态分别为(3，3，1)和(0，0，0)。因此，产生式规则可以给出如下：

如果(m，c，1)那么(m-1，c，0)

以此类推，所有可行规则求解后，根据规则集和控制策略即可得到问题的解。

2)用遗传算法解决了31个城市的CTSP问题[5]。

问题：给定有限个城市的集合C={c1，c2，…，c(m}和每两个城市之间的距离矩阵D=[dij]mm，其中mN，dij=d(ci，cj)Z，ci，cjC，1 I .我们以CTSP问题为例，即求解中国31个城市中最短的巡回路线

解决方案简述：路径表示直接使用城市在路径中的相对位置。如果有一条编号为1、2、3、4、5的五个城市的路径4-1-2-5-3，直接用路径表示法写成(4 1 2 5 3)。适应度函数值由路径的实际长度表示。交叉算子采用顺序交叉，即选择父代的两个交叉点并交换相应的线段，其他城市在父代中保持相应的顺序。变异算子采用反转算子，即随机选取两个地点，然后反转两者之间的城市。采用遗传算法，最优解为15 404 km，对应的巡回路线为“北京；呼和浩特；太原；石家庄；郑州；Xi安；银川；兰州；西宁；乌鲁木齐；拉萨；成都；昆明；贵阳；南宁；海口；广州；长沙；武汉；南昌；福州；台北；杭州；上海；南京；合肥；济南；天津；沈阳；长春；哈尔滨；北京”。例题讲解完毕后，可要求学生使用相同或不同的方案，自行实现解题过程。

4结论

人工智能是计算机科学与技术专业的一门核心课程，也是一门交叉学科，涉及面广，理论性强，教学难度大，学生学习兴趣有待提高。根据笔者在《人工智能概论》课程中的教学实践和课程特点，界定了精读教学和泛读教学的内容，总结了提高学生学习兴趣的三种教学方法，并给出了相应的实例，为该课程教师提供教学参考。

参考资料：

[1]蔡自兴，徐光友。人工智能及其应用(本科生用书)[M]。北京：清华大学出版社，2003:288-296。

[2]薛占鳌，杜，等.离散数学课堂导入研究[J].计算机教育，2010(8):95-99。

[3]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。

[4]李春贵，王蒙，何春华。基于案例教学的“人工智能”教学实践与探索[J].计算机教育，2008(9):53-54。

杨丽颖，秦征，何胜平，等.求解TSP问题的改进进化近似算法[J].微电子与计算机，2004，21(6):126-128。

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