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人工智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)范文1

1.1集先進(jìn)性、實用性和前沿性為一體的教學(xué)內(nèi)容改革對國內(nèi)外優(yōu)秀的人工智能教材[2-6]的內(nèi)容進(jìn)行整合，建立人工智能的知識體系，并提取人工智能課程的知識要點，確定集先進(jìn)性、實用性和前沿性為一體的教學(xué)內(nèi)容。人工智能的核心思想是研究人類智能活動規(guī)律和模擬人類智能行為的理論、方法和技術(shù)，因此人工智能應(yīng)圍繞“智能”這個中心。由于智能本身的復(fù)雜性，難以用單一的理論與方法來描述，因此可以通過建立人工智能的不同層次來刻畫智能這個主題。人工智能的主要內(nèi)容可按圖1所示劃分為最底層、抽象層、邏輯層和應(yīng)用層這4個不同層次。在最底層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與演化計算輔助感知以及與物理世界的交互。抽象層反映知識在智能中的角色和創(chuàng)建，圍繞問題求解對知識進(jìn)行抽象、表示與理解。邏輯層提出學(xué)習(xí)、規(guī)劃、推理、挖掘的模型與方式。應(yīng)用層構(gòu)造智能化智能體以及具有一定智能的人工系統(tǒng)。將人工智能劃分為這4個層次可確定人工智能課程的教學(xué)內(nèi)容，并保證教學(xué)內(nèi)容的循序漸進(jìn)。

1.2基于人工智能知識體系的教學(xué)案例庫建設(shè)根據(jù)所確定的教學(xué)內(nèi)容、知識重點和知識難點，從國內(nèi)外經(jīng)典教材、科研項目、研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)建設(shè)以及國內(nèi)外人工智能網(wǎng)站等多種途徑，收集案例素材，加以整理，撰寫各知識要點的教學(xué)案例及其內(nèi)容。表1給出基于人工智能知識體系的教學(xué)案例示例。

2人工智能課程教學(xué)案例的詳細(xì)設(shè)計

在教學(xué)案例具體設(shè)計時應(yīng)包括章節(jié)、知識重點、知識難點、案例名稱、案例內(nèi)容、案例分析過程、案例教學(xué)手段、思考/討論內(nèi)容等案例規(guī)范，分別從以下單一案例、一題多解案例和綜合應(yīng)用案例3種情況進(jìn)行討論。

2.1單一案例設(shè)計以人工智能課程中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)內(nèi)容為例，介紹基于知識點的單一案例的設(shè)計。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別、圖像處理、組合優(yōu)化、自動控制、信息處理和機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，是人工智能課程的主要內(nèi)容之一。教學(xué)內(nèi)容主要包括介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來、特性、結(jié)構(gòu)、模型和算法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示和推理。這些內(nèi)容是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識。其重點在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、模型和算法。難點是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法。從教學(xué)要求上，通過對該章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、模型和算法，了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來和特性，一般性地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示和推理方法。采用課件PPT和演示手段，由簡單到復(fù)雜，在學(xué)生掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和方法之后，再講解反向傳播BP算法，然后運用“手寫體如何識別”案例，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)理解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想及其應(yīng)用方法。從國外教材中整理和設(shè)計該案例，同時應(yīng)包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識重點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。知識難點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、表示、學(xué)習(xí)算法和推理。案例名稱：手寫體如何識別。案例內(nèi)容：用訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其推廣到先前訓(xùn)練所得結(jié)果，正確分類先前未見過的數(shù)據(jù)。案例分析過程：①訓(xùn)練數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本位圖；②反向傳播BP算法；③神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示；④使用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力；⑤一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，將網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值保存起來供實際應(yīng)用。案例教學(xué)手段：手寫體識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演示。思考/討論內(nèi)容：①訓(xùn)練改進(jìn)與權(quán)值調(diào)整改進(jìn)；②過學(xué)習(xí)/過擬合現(xiàn)象，即在一個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練時間過長，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過擬合于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對未出現(xiàn)過的新數(shù)據(jù)沒有推廣性。

2.2一題多解案例設(shè)計一題多解案例有助于學(xué)生把相關(guān)知識點聯(lián)系起來，形成相互關(guān)聯(lián)的知識網(wǎng)絡(luò)。以人工智能課程中知識及其表示教學(xué)內(nèi)容為例，介紹一題多解案例的設(shè)計。知識及其表示是人工智能課程三大內(nèi)容（知識表示、知識推理、知識應(yīng)用）之一。教學(xué)內(nèi)容主要包括知識表示的各種方法。其重點在于狀態(tài)空間、問題歸約、謂詞邏輯、語義網(wǎng)絡(luò)等知識表示方法。難點是知識表示方法的區(qū)別及其應(yīng)用。從教學(xué)要求上，通過對該章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握利用狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞演算法、語義網(wǎng)絡(luò)法來描述和解決應(yīng)用問題，重點掌握幾種主要知識表示方法之間的差別，并對如何選擇知識表示方法有一般性的了解。通過講解和討論“猴子和香蕉問題”案例，來表示抽象概念。該案例從國內(nèi)外教材中進(jìn)行整理和設(shè)計，同時包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：知識及其表示。知識重點：狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網(wǎng)絡(luò)法等。知識難點：知識表示方法的區(qū)別及其應(yīng)用。案例名稱：分別用狀態(tài)空間表示法與謂詞邏輯法表示猴子和香蕉問題。案例內(nèi)容：房間內(nèi)有一只機(jī)器猴、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。猴子如何摘到香蕉？如何采用多種知識表示方法表示和求解該問題？案例分析過程：①狀態(tài)空間法的解題過程。用n元表列表示該問題的狀態(tài)；定義問題的操作算符；定義初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列；畫出該問題的狀態(tài)空間圖。②謂詞邏輯法的解題過程。定義問題的常量；定義問題的謂詞；根據(jù)問題描述用謂詞公式表示問題的初始狀態(tài)、中間狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)。案例教學(xué)手段：猴子和香蕉問題的演示。思考/討論內(nèi)容：①選擇知識表示方法時，應(yīng)考慮哪些主要因素？②如何綜合運用多種知識表示方法獲得最有效的問題解決方案?

2.3綜合應(yīng)用案例設(shè)計與單一案例、一題多解案例相比，綜合應(yīng)用案例能更加有效地啟發(fā)學(xué)生全方位地思考和探索問題的解決方法。以機(jī)器人行動規(guī)劃模擬為例，介紹人工智能綜合應(yīng)用案例的設(shè)計，該案例包括以下規(guī)范內(nèi)容。章節(jié)：人工智能綜合應(yīng)用。知識重點：人工智能的研究方向和應(yīng)用領(lǐng)域。知識難點：人工智能的技術(shù)集成。案例名稱：機(jī)器人行動規(guī)劃模擬。案例內(nèi)容：綜合應(yīng)用行為規(guī)劃、知識表示方法、機(jī)器人學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能語言等多種人工智能技術(shù)與方法，對機(jī)器人行動規(guī)劃問題進(jìn)行描述和可視化。案例分析過程：①機(jī)器人行為規(guī)劃問題求解。采用狀態(tài)歸約法與分層規(guī)劃技術(shù)，將機(jī)器人須完成的總?cè)蝿?wù)分解為若干依序排列的子任務(wù)；依據(jù)任務(wù)進(jìn)程，確定若干關(guān)鍵性的中間狀態(tài)，將狀態(tài)對應(yīng)為進(jìn)程子規(guī)劃的目標(biāo)；確定規(guī)劃的執(zhí)行與操作控制，以及機(jī)器人過程控制與環(huán)境約束。②基于謂詞邏輯表示的機(jī)器人行為規(guī)劃設(shè)計。定義表達(dá)狀態(tài)的謂詞邏輯；用謂詞邏輯描述問題的初始狀態(tài)、問題的目標(biāo)狀態(tài)以及機(jī)器人行動規(guī)劃過程的中間狀態(tài)；定義操作的約束條件和行為動作。③機(jī)器人控制系統(tǒng)。定義機(jī)器人平臺的控制體系結(jié)構(gòu)，包括反應(yīng)式控制、包容結(jié)構(gòu)以及其他控制系統(tǒng)等。④基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及BP算法對桌面茶壺、杯子等物體進(jìn)行識別，提取物體圖形特征。⑤機(jī)器人程序設(shè)計語言。運用人工智能語言實現(xiàn)機(jī)器人行動規(guī)劃行為的可視化。案例教學(xué)手段：機(jī)器人行動規(guī)劃的模擬演示。思考/討論內(nèi)容：人工智能將會怎樣發(fā)展？應(yīng)該在哪些方面進(jìn)一步開展研究？

3案例教學(xué)環(huán)節(jié)和過程的具體實施細(xì)節(jié)

人工智能案例教學(xué)的實施面向筆者所在學(xué)院軟件工程專業(yè)三年級本科生展開。具體實施細(xì)節(jié)如下。（1）教學(xué)內(nèi)容的先進(jìn)性、實用性和前沿性。引進(jìn)和整合國外著名人工智能教材內(nèi)容，保證課程內(nèi)容具有先進(jìn)性。同時將前沿人工智能的研究成果與技術(shù)有機(jī)地融入課程案例教學(xué)之中。（2）案例教學(xué)的創(chuàng)新教學(xué)模式。在教師的引導(dǎo)下，將案例中涉及的人工智能內(nèi)容推廣到對人工智能的一般性認(rèn)識。案例的教學(xué)過程，成為認(rèn)識人工智能、初步運用人工智能的理論與方法分析和解決實際應(yīng)用問題的過程，使學(xué)生具備運用人工智能知識解決實際問題的意識和初步能力。在課程教學(xué)中，打破國內(nèi)常規(guī)教學(xué)方式，建立和實施開放式案例教學(xué)模式。采用動畫課件、錄像教學(xué)、實物演示、網(wǎng)絡(luò)教學(xué)等多種多媒體教學(xué)手段，以及集中講授與專題討論相結(jié)合的教學(xué)方式將理論、方法、技術(shù)、算法以及實現(xiàn)有機(jī)結(jié)合，感性認(rèn)識與理性認(rèn)識相結(jié)合，理論與實際相結(jié)合，極大地激發(fā)學(xué)生自主和創(chuàng)新性學(xué)習(xí)的熱情。（3）“課堂教學(xué)—實踐活動—現(xiàn)實應(yīng)用”的有機(jī)融合。在案例教學(xué)過程中，從傳統(tǒng)教學(xué)觀以學(xué)會為中心轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新應(yīng)用型教學(xué)觀以創(chuàng)新為中心，以及從傳統(tǒng)教學(xué)的以課堂教學(xué)為中心轉(zhuǎn)化為以課堂教學(xué)與實踐活動并重為中心，構(gòu)造具體問題場景以及設(shè)計教學(xué)案例在情境中的現(xiàn)實應(yīng)用，加深學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解，同時提高學(xué)生的思考能力和實際綜合應(yīng)用能力。

4結(jié)語

人工智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)范文2

關(guān)鍵詞:人工智能;創(chuàng)新性教學(xué);精品課程;課程建設(shè);教學(xué)改革

人工智能課程是計算機(jī)類專業(yè)的核心課程之一,也是智能科學(xué)與技術(shù)、自動化和電子信息等專業(yè)的重要課程,其知識點具有不可替代的重要作用。該課程內(nèi)容廣泛,具有很強(qiáng)的綜合性、應(yīng)用性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)性[1],其開設(shè)能夠更好地培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和技術(shù)創(chuàng)新能力,為學(xué)生提供了一種新的思維方法和問題求解手段。同時,本課程能夠培養(yǎng)學(xué)生對計算機(jī)前沿技術(shù)的前瞻性,提高他們的科技素質(zhì)和學(xué)術(shù)水平。通過課程的學(xué)習(xí),學(xué)生對人工智能的定義和發(fā)展、基本原理和應(yīng)用有一定的了解和掌握,啟發(fā)了對人工智能的學(xué)習(xí)興趣,培養(yǎng)創(chuàng)新能力。

中南大學(xué)人工智能課程開設(shè)于20世紀(jì)80年代中期。1983年,蔡自興作為訪問學(xué)者赴美國普度大學(xué)研修人工智能,并與美國國家工程科學(xué)院院士傅京孫(K. S. Fu)教授及清華大學(xué)徐光v教授合作研究人工智能。在傅京孫院士教授的指導(dǎo)下,蔡自興和徐光v教授執(zhí)筆編著《人工智能及其應(yīng)用》一書,并于1987年5月在清華大學(xué)出版社問世,成為國內(nèi)率先出版的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能教材。本教材不僅為我校人工智能課程提供了一部好教材,而且促進(jìn)了國內(nèi)高校普遍開設(shè)人工智能課程。此后,又陸續(xù)編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》第二版、第三版“本科生用書”和“研究生用書”、第四版等,修讀該課程的學(xué)生也與日俱增。該書第二版還獲得國家教育部科技進(jìn)步一等獎。經(jīng)過近20年建設(shè),該我校人工智能課程于2003年評為國家精品課程,并在2008年評為國家雙語教學(xué)示范課程。這是至今國內(nèi)唯一同時獲得國家級精品課程和雙語教學(xué)示范課程的人工智能課程。同時,我們還開發(fā)了人工智能網(wǎng)絡(luò)課程,具有網(wǎng)絡(luò)化、智能化和個性化等特色,被國家教育部評為優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)課程,供兄弟院校人工智能教學(xué)參考使用,受到普遍歡迎[2]。

作為國內(nèi)第一門人工智能精品課程,我們按照教育部精品課程標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)《人工智能》課程,尤其是在教學(xué)內(nèi)容、創(chuàng)新性教學(xué)方法和教學(xué)模式上進(jìn)行不斷進(jìn)行改革與探索,取得了很好的效果。本文即為我校人工智能精品課程建設(shè)與改革經(jīng)驗的初步總結(jié)。

1教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

1.1課堂教學(xué)內(nèi)容優(yōu)化

教學(xué)內(nèi)容的確定是課程的首要任務(wù)。如何選好教學(xué)內(nèi)容,使學(xué)生既能了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們在有限的時間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。基礎(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識的表示以及推理,而擴(kuò)展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器規(guī)劃、機(jī)器視覺等。

近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。

學(xué)內(nèi)容,既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌,又能適合學(xué)生的基礎(chǔ),便于他們在有限的時間完成學(xué)習(xí)任務(wù),是一件難事。教學(xué)內(nèi)容除了包含基礎(chǔ)理論外,還應(yīng)該反映人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展和新動態(tài),跟上學(xué)科發(fā)展的步伐。本人工智能課程最初設(shè)定的教學(xué)內(nèi)容分基礎(chǔ)部分和擴(kuò)展應(yīng)用部分。基礎(chǔ)部分主要包括人工智能的定義和發(fā)展、知識的表示以及推理,而擴(kuò)展應(yīng)用部分主要包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器規(guī)劃、機(jī)器視覺等。

近年來人工智能科學(xué)的快速發(fā)展,涌現(xiàn)出了大批新的方法和算法,研究熱點問題也從符號計算發(fā)展到智能計算和Agent等。

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,在科學(xué)研究和工程實踐中遇到的問題變得越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的計算方法無法在一定時間內(nèi)獲得精確的解。為了在求解時間和求解精度上取得平衡,很多具有啟發(fā)式特征的智能計算算法應(yīng)運而生。這些算法通過模擬大自然和人類的智慧來實現(xiàn)對問題的優(yōu)化求解。計算智能作為人工智能的一個新的分支是目前的研究熱點,它主要涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進(jìn)化計算和人工生命等領(lǐng)域,在如模式識別、圖像處理、自動控制、通信網(wǎng)絡(luò)等很多領(lǐng)域都得到了成功應(yīng)用。另一個近10年來人工智能的研究熱點是Agent和多Agent系統(tǒng),其理論最早來自分布式人工智能,并隨著并行計算和分布式處理等技術(shù)的發(fā)展而逐漸成為熱點。

以上兩個內(nèi)容都是人工智能的重要分支。因此,我們在《人工智能及其應(yīng)用》第三第3版[3]和第四第4版教材[4]中已經(jīng)順應(yīng)形勢加入了這方面的內(nèi)容,并將教學(xué)內(nèi)容也進(jìn)行了相應(yīng)的擴(kuò)展,加入了計算智能、分布式人工智能與Agent。由于不確定性推理和基于概率的推理方法應(yīng)用也越來越廣泛,我們也將此類非經(jīng)典推理方法單獨作為一章來進(jìn)行教學(xué)。另外,還增加了一些新的內(nèi)容,如本體論和非經(jīng)典推理、粒群優(yōu)化和蟻群計算、決策樹學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)、詞法分析和語料庫語言學(xué),以及路徑規(guī)劃和基于Web的專家系統(tǒng)等。圖1給出本課程的教學(xué)內(nèi)容大綱。

人工智能的教學(xué)內(nèi)容涉及面廣且內(nèi)容較多,要在有限課時內(nèi)完成教學(xué)計劃并讓學(xué)生掌握,具有一定難度。因此需要根據(jù)教學(xué)對象的需求有所取舍。中南大度。因此需要根據(jù)教學(xué)對象的需求有所取舍。中南大學(xué)在智能科學(xué)與技術(shù)、計算機(jī)、自動化三3個專業(yè)中均開設(shè)了人工智能課程,根據(jù)相關(guān)專業(yè)課程教學(xué)對象,對學(xué)時和教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。對于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè),人工智能課程為必修課,共48個學(xué)時含實驗8個學(xué)時。表1表示為相關(guān)專業(yè)的人工智能課程教學(xué)內(nèi)容分配情況。對于計算機(jī)和自動化專業(yè),人工智能課程為選修課,共32個學(xué)時含實驗8個學(xué)時。許多兄弟院校的計算機(jī)專業(yè)都把人工智能定為必修課,課程學(xué)時也在50學(xué)時左右。因此,我們一再強(qiáng)烈建議我校的計算機(jī)專業(yè)把人工智能列為必修課,并適當(dāng)增加學(xué)時。由于智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有專家系統(tǒng)和智能計算選修課程,因此在人工智能教學(xué)內(nèi)容中只將這兩部分做簡要闡述,而將重點放在知識表示和推理以及擴(kuò)展應(yīng)用上。對于計算機(jī)專業(yè)學(xué)生來說,除基本的知識表示和推理外,計算智能和Agent技術(shù)也是他們在軟件開發(fā)和通訊技術(shù)理論學(xué)習(xí)中需掌握的重要概念。同時,計算智能、專家系統(tǒng)對自動控制和電氣工程也十分重要,對自動化專業(yè)則應(yīng)掌握該方面的內(nèi)容。

1.2實驗實踐教學(xué)創(chuàng)新

國內(nèi)人工智能課程在開設(shè)之初大多沒有安排實驗內(nèi)容,僅為理論基礎(chǔ)和概念講授。由于理論比較抽象,很難理解,學(xué)習(xí)效果不理想,學(xué)生們對于其應(yīng)用實現(xiàn)也十分困惑。此后,各高校也逐步在該課程中分配了實驗學(xué)時,大多數(shù)采用prolog語言和專家系統(tǒng)作為實驗語言和對象[5]。為了改進(jìn)該課程的教學(xué),我們也從沒有實驗到將實驗學(xué)時從零調(diào)整為設(shè)置4個學(xué)時的實驗課時,然后到現(xiàn)在的8個學(xué)時的實驗課時。隨著課堂教學(xué)內(nèi)容的改革,實驗內(nèi)容也進(jìn)行了優(yōu)化和更新。

人工智能課程實驗的目的是幫助學(xué)生掌握基本理論,發(fā)揮主動性,研究探討人工智能算法和系統(tǒng)的運行和實現(xiàn)過程,提出思路并驗證自己探索的思路,從而更好的地掌握知識,培養(yǎng)研究能力和創(chuàng)新能力。因此,在實驗教學(xué)內(nèi)容的設(shè)計上,實驗項目應(yīng)具備研究性和綜合性。實驗項目目標(biāo)明確,要求學(xué)生帶著問題和任務(wù)進(jìn)行實驗,但實驗過程又要有一定的靈活性,學(xué)生可以根據(jù)自己的思考進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。再者,充分采用虛擬實驗方式進(jìn)行實驗,大大提高了學(xué)生的興趣,提供了分析和探討智能算法的很好平臺。同時,學(xué)生的實驗數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果分析既有格式要求,又給學(xué)生報告自己的研究的過程和結(jié)果留有空間,并在評分時加以充分考慮。這些做法能夠鼓勵學(xué)生,特別是鼓勵優(yōu)秀學(xué)生進(jìn)行獨立性研究,滿足他們學(xué)習(xí)的需求。

1) 人工智能課程的實驗環(huán)節(jié)不足和課時分配問題。

中南大學(xué)的人工智能課程的實驗環(huán)節(jié)經(jīng)歷了從精品課程建設(shè)前沒有到開設(shè),一直到其內(nèi)容和形式上的不斷改進(jìn)過程。但目前實驗還主要處于演示性和編程的實驗階段,而非設(shè)計和訓(xùn)練階段。此外,由于人工智能課程涵蓋范圍廣、內(nèi)容多,而課程所設(shè)置的學(xué)時有限。,如何分配好課堂教學(xué)與實驗課時也是一個需要在今后課程建設(shè)中不斷探索的問題。

對于某些專業(yè)的人工智能課程,可以考慮單獨開設(shè)人工智能實驗課程或人工智能程序設(shè)計與實驗課程。

2) 人工智能技術(shù)發(fā)展迅速情況下如何保持該精品課程持續(xù)發(fā)展的問題。

人工智能作為一門高度融合的交叉科學(xué),其發(fā)展速度迅速,不斷有新理論、新問題涌現(xiàn)出來。我們的

人工智能教學(xué)既要注重基礎(chǔ)理論知識,又要緊跟學(xué)科發(fā)展的步伐,勢必要求對課程內(nèi)容進(jìn)行不斷更新,這對我們的教學(xué)資源和教師素質(zhì)都提出了更高的要求。

4結(jié)語

本文介紹了中南大學(xué)的精品課程――人工智能課程教學(xué)內(nèi)容和創(chuàng)新性教學(xué)方法的一些探索,已在課堂教學(xué)內(nèi)容的優(yōu)化、實驗環(huán)節(jié)的改進(jìn)、教學(xué)方法的創(chuàng)新的實施上取得了很好的效果,充分激勵了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性,多方位培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題的能力。我們的想法和做法可供兄弟院校同行參考。不過,仍然存在一些不足之處。隨著智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展和更為廣泛的應(yīng)用,人工智能課程的重要地位必將更加突顯,我們也需要繼續(xù)努力,與時俱進(jìn),不斷完善人工智能精品課程的建設(shè)。

注:本文受教育部質(zhì)量工程國家級精品課程人工智能(2003)、全國雙語教學(xué)示范課程人工智能(2007)項目支持。

參考文獻(xiàn):

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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)

人工智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)范文3

>> 智能小區(qū)的寬帶網(wǎng)絡(luò)基本概念 關(guān)于旅游學(xué)科基本概念的共識性問題 談?wù)劼糜螌W(xué)科中基本概念的“可靠性”問題 智能社會的智能戰(zhàn) 函數(shù)的基本概念 運動概念智能眼鏡 中職樂理教學(xué)中的基本概念問題分析 家具包裝的基本概念及其設(shè)計問題 智能電視真的智能嗎? 智能城市中智能交通的構(gòu)建 人工智能與人的智能 “偽智能”的智能家居 智能家庭系統(tǒng)的智能網(wǎng)關(guān)設(shè)計 論智能交通建設(shè) 旅游社會學(xué)科建設(shè)的基本理論問題研究 民族傳統(tǒng)體育學(xué)科建設(shè)的基本理論問題 關(guān)于經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科建設(shè)的三個基本問題 “中國近現(xiàn)代史基本問題研究”學(xué)科建設(shè)的再思考 學(xué)科建設(shè)管理的基本職能 智能的，無線的 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l.

Basic Concept Problems of Academics Construction of “Intelligence”

WEI Shize

(Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050021, China)

人工智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)范文4

關(guān)鍵詞:智能科學(xué)與技術(shù);實驗體系;實驗平臺;特色;創(chuàng)新

中圖分類號:G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B

1引言

被認(rèn)為是信息科學(xué)技術(shù)前沿和核心的“智能科學(xué)與技術(shù)”,自2004年由北京大學(xué)自主設(shè)立該本科專業(yè)以來,不但得到人們的普遍認(rèn)同,而且得到了較大的發(fā)展,全國至今已有15所大學(xué)開辦該本科專業(yè),其中包含教育部直屬高校7所和地方性高校7所,“211”高校就有10所。盡管“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)在全國已初具規(guī)模,但作為本科教育,乃處于起步和探索階段,一級學(xué)科和二級學(xué)科還沒有完全建立,培養(yǎng)方案的理論體系和實驗體系還有待進(jìn)一步探索和完善。本文主要結(jié)合我校在專業(yè)實驗建設(shè)過程中的一些實際和體會,就“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)實驗平臺建設(shè)談一些做法和設(shè)想。

2明確實驗平臺建設(shè)的目標(biāo)和思路

專業(yè)的實驗平臺建設(shè)是為專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)服務(wù)的。我校“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)是:學(xué)生要具備堅實的數(shù)學(xué)、電子技術(shù)、計算機(jī)和智能信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和控制、計算機(jī)集成、智能理論與技術(shù)等較寬領(lǐng)域的工程技術(shù)基礎(chǔ)知識和專業(yè)基礎(chǔ)知識,能在科研、教育、企事業(yè)等部門從事智能理論研究、智能信息處理、智能技術(shù)應(yīng)用等方面的教學(xué)、科研和開發(fā)應(yīng)用等工作,成為能掌握智能理論與技術(shù)及專業(yè)技能的研究與應(yīng)用的高級工程技術(shù)人才。培養(yǎng)要求是:了解信息系統(tǒng)及智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)科前沿、最新進(jìn)展和發(fā)展動態(tài);系統(tǒng)地掌握本專業(yè)領(lǐng)域?qū)拸V的技術(shù)基礎(chǔ)理論知識,以適應(yīng)智能信息處理與技術(shù)應(yīng)

用等方面需求;掌握信息獲取、處理的基本理論和智能處理的一般方法,具有設(shè)計、集成、應(yīng)用智能系統(tǒng)的基本能力;具有較強(qiáng)的自學(xué)能力、文獻(xiàn)檢索、資料查詢動手能力、創(chuàng)新意識和較高的綜合素質(zhì)等。

實驗課不但是對相關(guān)理論知識的深入理解和綜合運用,而且更是對動手動腦能力的綜合培養(yǎng)和鍛煉。因此,實驗平臺建設(shè)目標(biāo)和思路是將基礎(chǔ)實驗、設(shè)計性與綜合性實驗與課程設(shè)計、畢業(yè)設(shè)計等相結(jié)合,理論課程的實驗教學(xué)與智能科學(xué)技術(shù)相結(jié)合,增加學(xué)生創(chuàng)新性的實驗與實踐,培養(yǎng)學(xué)生扎實的理論基礎(chǔ)和實踐與創(chuàng)新的基本技能。

根據(jù)最近中國人工智能學(xué)會教育工作委員會制定的“智能科學(xué)與技術(shù)”作為一級學(xué)科,“智能理論與方法”、“知識處理技術(shù)”、“智能系統(tǒng)與應(yīng)用”為一級學(xué)科下設(shè)的三個二級學(xué)科的思路,如圖1。因此,實驗平臺建設(shè)的思路應(yīng)是:(1) 能具備研究和探討自然智能系統(tǒng)的機(jī)理和機(jī)器智能的模擬方法的實驗系統(tǒng)。它主要包括:腦科學(xué)基礎(chǔ)、認(rèn)知科學(xué)理論、智能的模擬理論與方法、面向智能的信息理論、知識理論、邏輯理論、復(fù)雜系統(tǒng)的自組織理論、決策理論、問題求解方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、群體智能、人工情感、人工意識等。(2)能進(jìn)行知識處理技術(shù)多的實驗設(shè)施或軟件系統(tǒng)、智能工具。通過這些設(shè)施或軟件,執(zhí)行由信息到知識和知識到策略的思維性加工技術(shù)、智能檢索、以及多媒體信息處理與機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)等。(3)具備智能系統(tǒng)與應(yīng)用的各種對象,如智能機(jī)器人、智能裝置、智能信息網(wǎng)絡(luò)等。總之,實驗的設(shè)備和環(huán)境既可使學(xué)生完成某門課程的驗證性實驗、綜合性實驗和設(shè)計性實驗,也可完成多門課的交叉性實驗或課程設(shè)計。

圖1學(xué)科結(jié)構(gòu)圖

作者簡介:陳以(1963-),男,廣西玉林人,研究生,副教授,學(xué)院副院長,主要研究方向為智能控制、計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

3實驗平臺建設(shè)的主要內(nèi)容

大學(xué)的實驗教學(xué)不僅涵蓋了理論課的內(nèi)容,而且比理論課更為復(fù)雜。通過實驗,既能豐富活躍學(xué)生的科學(xué)思維,又能使學(xué)生加深對課堂上學(xué)到的理論知識的理解、鞏固和提高,并最終達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生對客觀世界的觀察能力、分析能力和解決能力。為達(dá)到這樣一個實驗培養(yǎng)目的,實驗平臺建設(shè)的內(nèi)容應(yīng)從以下幾方面入手。

3.1實驗體系建設(shè)

“智能科學(xué)與技術(shù)”作為一個新辦的專業(yè),其實驗教學(xué)體系尚處于探索和完善階段。基于學(xué)校和學(xué)院現(xiàn)有的實驗室基礎(chǔ),特別是學(xué)校創(chuàng)新實踐教育特色和我院現(xiàn)有學(xué)科的實驗室基礎(chǔ),我們在“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)的實驗教學(xué)體系上重點考慮以下幾方面的建設(shè):

(1) 建立層次化的實驗教學(xué)體系

層次化的實驗就是讓學(xué)生從驗證性的實驗開始,逐步到設(shè)計性、綜合性和帶創(chuàng)新性實驗或工程項目開發(fā)實踐等的實驗環(huán)節(jié),學(xué)生最后階段的畢業(yè)設(shè)計環(huán)節(jié)屬于綜合性或創(chuàng)新性實踐實驗。實驗層次安排主要體現(xiàn)實驗教學(xué)的層次由簡單到復(fù)雜、由單一到綜合、由學(xué)習(xí)到創(chuàng)新的科學(xué)過程,形成由“驗證性實驗設(shè)計性實驗綜合性實驗課程設(shè)計創(chuàng)新實踐”的實驗層次設(shè)置方法。

(2) 實驗教學(xué)要與生產(chǎn)實際相結(jié)合

為增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣,培養(yǎng)學(xué)生的工程素質(zhì)、動手能力和綜合創(chuàng)新能力,也為提升就業(yè)率,我們注重依托CSIP(國家軟件與集成電路公共服務(wù)平臺)廣西分中心(該中心設(shè)在我校)、學(xué)院申報的廣西省級自動化實驗教學(xué)示范中心等,促進(jìn)服務(wù)市場應(yīng)用與交流,采取請進(jìn)來、走出去等多種途徑實驗教學(xué)方法將某些專業(yè)課實驗和生產(chǎn)實習(xí)相結(jié)合。根據(jù)實驗教學(xué)規(guī)劃需要,進(jìn)行儀器設(shè)備購置,使實驗教學(xué)滿足社會需求,形成以驗證性實驗為先導(dǎo),綜合性實驗為鞏固,設(shè)計性或工程性項目實踐為提高,以社會需求為導(dǎo)向的實踐教學(xué)培養(yǎng)體系。

(3) 實驗教學(xué)與科研有機(jī)結(jié)合

實驗是科研的基礎(chǔ),實驗可以帶動科研;科研反過來促進(jìn)教學(xué),并通過成果帶動實踐教學(xué)的改革和發(fā)展。參與老師的科研,學(xué)生不但能了解學(xué)科發(fā)展的規(guī)律和技術(shù)前沿,加深對課程內(nèi)容的理解,提高學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新能力,而且能升華學(xué)生對實驗的內(nèi)涵的解讀,增強(qiáng)對實驗學(xué)習(xí)的興趣,明確做人、做事的道理,為未來走向社會打下堅實的基礎(chǔ)。

(4) 特色建設(shè)與創(chuàng)新

特色是一所學(xué)校、甚至一個學(xué)科或?qū)I(yè)賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。我校是以工為主,電子信息類學(xué)科優(yōu)勢突出、創(chuàng)新實踐教育特色鮮明的多科性大學(xué)。學(xué)校的前身是1960年成立的桂林機(jī)械專科學(xué)校,1980年,學(xué)校更名為桂林電子工業(yè)學(xué)院,全面開始本科教育。在原學(xué)校計算站的基礎(chǔ)上,正式成立計算機(jī)系,成為廣西最早開辦計算機(jī)專業(yè)本科教育的高校,1995年開始進(jìn)行研究生教育。2006年,桂林電子工業(yè)學(xué)院更名為桂林電子科技大學(xué),原計算機(jī)系經(jīng)重新組合,更名為計算機(jī)與控制學(xué)院。計算機(jī)與控制學(xué)院目前擁有計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與工程兩大學(xué)科,主要開設(shè)有計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、信息安全、網(wǎng)絡(luò)工程和自動化等本科專業(yè),以及兩大學(xué)科基本有的二級學(xué)科碩士點。我校的“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)就設(shè)在計算機(jī)與控制學(xué)院,這正是中國人工智能學(xué)會當(dāng)初設(shè)立專業(yè)的初衷和建設(shè)發(fā)展的基礎(chǔ)條件。

我校經(jīng)過近50年的發(fā)展,目前已具有2個國家級實驗教學(xué)建設(shè)示范中心,2個國家級特色專業(yè)建設(shè)點,1個國家級教學(xué)團(tuán)隊,3個廣西省級實驗教學(xué)示范中心或建設(shè)中心,1個國家級的大學(xué)生創(chuàng)新型實施單位及1個團(tuán)中央大學(xué)生創(chuàng)新實踐基地,以及具備創(chuàng)新型的機(jī)器人中心、飛思卡爾智能車中心、電子設(shè)計訓(xùn)練基地等多個省級或校級中心和基地。我院還有1個信息產(chǎn)業(yè)部部級重點實驗室,1個ASEA培訓(xùn)中心,6個與華晟、研華、華為3COM、金蝶等知名企業(yè)共建的實驗室或研究中心。對大學(xué)生電子設(shè)計大賽,我校自1997年派隊參賽以來,每次在廣西區(qū)和全國都有出色的表現(xiàn),2001年還獲得最高獎“索尼杯”;對飛思卡爾智能車比賽,我院代表隊(代表學(xué)校)近年還連續(xù)獲得華南賽區(qū)和全國賽一等獎等。學(xué)校還特設(shè)有創(chuàng)新學(xué)分,學(xué)生課外創(chuàng)新活動取得成果可以給予適當(dāng)?shù)膶W(xué)分來代替選修課學(xué)分。

我校的“電子信息類學(xué)科優(yōu)勢突出、創(chuàng)新實踐教育鮮明”的特色在廣西和華南地區(qū)具有較大的影響力,甚至在全國也有一定知名度。因此,我們在“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)實驗體系建設(shè)中,緊緊結(jié)合現(xiàn)有的資源和條件,在智能機(jī)器人(車)、智能信息處理和智能技術(shù)與應(yīng)用等方向,立足和發(fā)揮這一傳統(tǒng)的優(yōu)勢和特色。在“夯實基礎(chǔ),獨立實踐,創(chuàng)新提高”的實驗教學(xué)理念下,培養(yǎng)基礎(chǔ)扎實、知識面寬、具有創(chuàng)新精神和工程實踐能力的高素質(zhì)的綜合型人才。

3.2實驗管理平臺建設(shè)

實驗管理平臺建設(shè)主要是針對實驗老師與學(xué)生建立一個集網(wǎng)絡(luò)化、開放式于一體的實驗教學(xué)與管理體系。

網(wǎng)絡(luò)化、開放式的實驗教學(xué)體系是實驗教學(xué)平臺建設(shè)成熟的重要標(biāo)志。學(xué)生通過這樣一個完善和規(guī)范的實驗教學(xué)與管理體系,可以自主預(yù)約想做的實驗,自主選擇實驗內(nèi)容、實驗時間,并通過網(wǎng)絡(luò)與實驗教師的互動與交流。這種全開放的網(wǎng)絡(luò)化實驗教學(xué)體系,不但能充分調(diào)動學(xué)生的積極性、主動性,而且還能充分利用有效的資源,提高利用率,如圖2所示。

我校實驗選課系統(tǒng)充分考慮了“以學(xué)生為主”的實驗教學(xué)模式和開放式教學(xué)的特點,學(xué)生可以根據(jù)各自的學(xué)習(xí)計劃靈活選擇實驗項目以及開設(shè)的時間。實驗教師、實驗管理員可以方便地通過留言與學(xué)生交流,學(xué)生的問題也可以通過“一對一”的形式即時解決。教師則通過實驗選課系統(tǒng)查閱學(xué)生選課情況、登錄學(xué)生實驗成績、回答學(xué)生提問。通過近年的建設(shè),我院的網(wǎng)絡(luò)化的開放式實驗教學(xué)體系已初具規(guī)模,再鋪之于學(xué)校完善的網(wǎng)絡(luò)實驗選課系統(tǒng),從而為學(xué)生提供了個性化學(xué)習(xí)的實驗環(huán)境,提高他們獨立自主的實踐與創(chuàng)新能力。

3.3實驗師資隊伍建設(shè)

實驗教學(xué)隊伍的穩(wěn)定和提高是實驗教學(xué)發(fā)展、提高與創(chuàng)新的保證。我校有一系列相關(guān)的政策和措施穩(wěn)定實驗教

師隊伍,鼓勵青年實驗人員在職攻讀學(xué)位、外出進(jìn)修、培訓(xùn)等,激勵實驗人員在搞好實驗教學(xué)的同時,積極參加科研實踐。總之,穩(wěn)定和提高現(xiàn)有教師實驗教學(xué)技能,積極引進(jìn)高素質(zhì)人才,是推動、加強(qiáng)和提高實驗教學(xué)質(zhì)量的需要。

我院目前實驗隊伍(含研究人員)共20人,其中正高職稱人員6名,副高職稱人員9名,中級職稱人員5名,具有博士學(xué)位人員5名,取得碩士學(xué)位的有16人,擁有一支以中青年為主體,以博士為骨干的較高層次的教學(xué)科研隊伍。實驗隊伍具有較優(yōu)良的素質(zhì),年齡、知識及職稱結(jié)構(gòu)比較合理,他們相對穩(wěn)定、富有活力,是我們具備高質(zhì)量、高水平實驗教學(xué)體系的保證。

4結(jié)束語

實驗不僅是理論的基礎(chǔ)和源泉,而且實驗環(huán)節(jié)作為整個教學(xué)體系的主要環(huán)節(jié)之一,在培養(yǎng)學(xué)生的實際動手能力和創(chuàng)新能力中起著無法替代的重要作用。因此,實驗平臺建設(shè)除了要幫助學(xué)生鞏固和加深理解所學(xué)的理論知識,樹立嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué)的研究方法,掌握基本的科學(xué)實驗技能外,還要充分調(diào)動他們的主觀能動性,進(jìn)行動手動腦與創(chuàng)新的實踐,形成特色。

本文只是結(jié)合我校與我院自身的實際,就已有的專業(yè)實驗體系和“智能科學(xué)與技術(shù)”新專業(yè)實驗建設(shè)情況進(jìn)行了探討,還有待實踐中繼續(xù)完善與提高。

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人工智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)范文5

[關(guān)鍵詞]網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；大數(shù)據(jù)；高校圖書館；信息咨詢服務(wù)

一、研究背景

伴隨著社會不斷地推進(jìn)，科技水平的不斷革新，我們順利地從信息網(wǎng)絡(luò)時代過渡到了大數(shù)據(jù)時代，相應(yīng)的，各個高校內(nèi)圖書館的信息咨詢類服務(wù)模式也發(fā)生了變化。因而，文章就將圍繞大數(shù)據(jù)這一新興網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之下的各高校圖書館有關(guān)的信息咨詢服務(wù)的變化及管理模式進(jìn)行分析和探索，以便從圖書館環(huán)節(jié)將時代不斷的革新特征體現(xiàn)出來。

二、何謂大數(shù)據(jù)

“大數(shù)據(jù)”是近年來在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中新興起的一個詞匯，從相關(guān)的資料中對其的定義是：巨量資料又被稱之為大數(shù)據(jù)，其主要指的是一些較大規(guī)模量的資料已經(jīng)不能夠從現(xiàn)階段的主流性媒體工具軟件之中通過，為了確保所有的資料能夠在合理的時間段內(nèi)被企業(yè)有效地處理、汲取、管理等，就需要進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)處理這樣一個過程。

三、關(guān)于信息咨詢服務(wù)如何在大數(shù)據(jù)中得到體現(xiàn)

相較于傳統(tǒng)海量的數(shù)據(jù)而言，新網(wǎng)絡(luò)環(huán)境之下的大數(shù)據(jù)是有著很大差異性的，其不再是單純的隱含著較大的數(shù)量，并且還能夠以四個“V”的形式對其進(jìn)行更加細(xì)致的總結(jié)，簡單講就是低價值密度、大體量、快速度以及多元化。如：圖片、網(wǎng)絡(luò)日志、地理位置的信息以及視頻等種類繁多的數(shù)據(jù)類型，使得大數(shù)據(jù)體現(xiàn)出了較低的價值密度特征。又如：連續(xù)不間斷的對數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控會發(fā)現(xiàn)，很長的一段數(shù)據(jù)監(jiān)測時間內(nèi)真正有效地，能夠被利用的數(shù)據(jù)可能只會出現(xiàn)在一兩秒的時間內(nèi)。較快的處理速度體現(xiàn)在“一秒”定律原則上，而這也正是相較于傳統(tǒng)形式上的挖掘數(shù)據(jù)技術(shù)而言，作為本質(zhì)上的差別。無論是移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)以及云計算，還是PC、手機(jī)、傳感器以及平板電腦等，均可以說它們是數(shù)據(jù)承載或者是來源的一種方式，是網(wǎng)絡(luò)時代進(jìn)步的衍生。可見，設(shè)置在各個高校圖書館之中的信息資訊類服務(wù)不能夠還長期停留在原有的基礎(chǔ)上，如：郵件咨詢、電話咨詢或者是面對面咨詢等，我們需要做的是改革和創(chuàng)新，必須在現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的利用下，將新的手段以及新的技術(shù)之中所蘊(yùn)含著的個性化、人性化的信息咨詢服務(wù)展現(xiàn)在人們眼前，提供給高校學(xué)生更加快捷的信息咨詢服務(wù)。

（一）關(guān)于咨詢服務(wù)從網(wǎng)絡(luò)交互性著手

1.網(wǎng)絡(luò)咨詢平臺的構(gòu)建

現(xiàn)階段眾多的高校圖書館已經(jīng)陸續(xù)將網(wǎng)上咨詢服務(wù)平臺建立了起來，并開通了服務(wù)咨詢窗口。眾所周知，各個高校中網(wǎng)絡(luò)咨詢服務(wù)的開展是奠定在技術(shù)科技的進(jìn)步、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的改變以及多媒體技術(shù)的革新之上的，因而高校圖書館能夠在網(wǎng)絡(luò)咨詢平臺的利用之下將圖書館資源信息的咨詢服務(wù)以及檢索服務(wù)，提供給學(xué)生以及廣大教職工。在大數(shù)據(jù)時代的引領(lǐng)之下，高校圖書館的信息咨詢，教師不用再是咨詢臺前坐著等待學(xué)生們的咨詢，無論是空間、時間，還是地點都不會再對他們起到任何限制作用；原有的一對多、一對一甚至是一對多的咨詢服務(wù)模式均已發(fā)生改變，取而代之的是多元化的咨詢方式，無論是在線，還是離線均能夠進(jìn)行咨詢。

正如我們所知，各個高校圖書館建立網(wǎng)絡(luò)咨詢服務(wù)的最終目的，是為了將更好的咨詢服務(wù)提供給學(xué)生以及教師，如：眾多文獻(xiàn)咨詢信息系統(tǒng)的構(gòu)建（BALIS或者CALIS），其能夠?qū)Σ煌瑢哟我约安煌瑢W(xué)校的學(xué)生及教師的咨詢提供服務(wù)，可見，各個高校之中所構(gòu)建起來的圖書館信息資源平臺能夠被充分有效地利用起來。

2.人工智能網(wǎng)上功能的利用

如：我國的一流高校清華大學(xué)，一直是新技術(shù)的領(lǐng)航人，自大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境形成以后，其推出了“清華小圖”這一人工智能管理員，能夠回答眾多讀者的各種問題。當(dāng)有學(xué)生或者教師需要搜尋某本書時，只需要直接說出書名，“清華小圖”便能夠自動在系統(tǒng)記憶中搜尋，并將具體的放置位置告訴讀者；當(dāng)讀者需要有針對性的尋找一些參考資料時，便可以詢問小圖，小圖能夠根據(jù)需要的具體方向，介紹一些有關(guān)的書目給讀者；當(dāng)讀者閱讀了某種的類型的書籍，認(rèn)為有興趣閱讀其他的相類似的作品時，也可以詢問小圖，小圖也會根據(jù)自己的判斷將相類似的書名以及大致內(nèi)容回答給讀者。

（二）關(guān)于個性互動化平臺構(gòu)建

1.關(guān)于短信服務(wù)

時代的發(fā)展是迅猛的，普及的智能化手機(jī)為各個高校圖書館相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)咨詢平臺的構(gòu)建提供了條件，在短信功能的服務(wù)下讀者們能夠接收到來自圖書館的催還書提醒、文獻(xiàn)檢索、移動個人圖書館、新書以及預(yù)約圖書等服務(wù)，這樣快捷的服務(wù)模式，讀者不用再去往圖書館就能夠享受到很多的智能化服務(wù)，不但節(jié)省了時間，還提高了工作效率。

2.關(guān)信服務(wù)

飛信服務(wù)在各個高校之中已經(jīng)被普及，無論是班級管理，還是學(xué)院管理只需利用飛信就能夠?qū)⒏鞣N信息快速、準(zhǔn)確的傳達(dá)。基于此，各高校的圖書管理也運用到了這一點，在飛信的使用下能夠快捷的進(jìn)行文件交互過程，從而將移動網(wǎng)絡(luò)同互聯(lián)網(wǎng)之間無縫通信的服務(wù)功能實現(xiàn)。

3.關(guān)于微博服務(wù)

“微時代”又是大數(shù)據(jù)信息化背景之下的一個衍生，無論是微博，還是微信都已經(jīng)在生活中普及，相應(yīng)的，各個高校陸續(xù)建立了自己的微博平臺，在微博平臺取得一定管理效果后，單獨的圖書館微博平臺也被建立了起懟T諂教ㄖ心芄喚行關(guān)系用戶之間的信息獲取、分享以及傳播等過程，讀者在wAP或者wEB客戶端口上都能夠看到圖書館的最新動態(tài)。

存在于移動咨詢服務(wù)之中的微博咨詢服務(wù)，能夠?qū)⒏涌旖莸男畔㈩惙?wù)提供給用戶，這樣不但能夠?qū)⑿畔?nèi)容全面有效地向公眾，還能夠在“私信”功能的幫助下定制個性化的咨詢服務(wù)，以便對不同類型的讀者起到信息咨詢供給作用。然而美中不足的是，微博服務(wù)依然受到了字?jǐn)?shù)的限制，因而還不能夠?qū)懈辔淖值膫€性化服務(wù)提供給讀者。此外，還有微信服務(wù)，微信服務(wù)也是在微博服務(wù)成功運營后的衍生。現(xiàn)階段，大多數(shù)的高校圖書館均建立了屬于自己的公眾號，圖書管理員在公眾號的運營下能夠?qū)⒆钚碌膱D書更新以及其他有關(guān)于圖書館的消息介紹給讀者，讀者也能夠根據(jù)自己想要找的書籍有針對性地在微信輔助功能中尋找。

（三）關(guān)于嵌入式信息咨詢的服務(wù)內(nèi)容分析

高校圖書館在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)背景的烘托下，將更加全面的信息咨詢服務(wù)提供給了學(xué)生以及教職工，學(xué)生不用在實體圖書館的依托下進(jìn)行資料的查找，僅僅需要在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的運用下便能夠進(jìn)行科研進(jìn)度的了解以及學(xué)習(xí)狀況的把握等。

1.圍繞著學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行

為了更加充分的了解到現(xiàn)階段教學(xué)工作中的實際需求，就需要深入到實際的課堂教學(xué)之中，并定時在學(xué)校實際學(xué)習(xí)進(jìn)度的調(diào)查下展開有必要的信息知識講座，以便學(xué)生能夠了解到更多有效的教學(xué)資源獲取方式及途徑。如：在對本學(xué)院法律專業(yè)的學(xué)生整體學(xué)習(xí)狀況了解的過程中，發(fā)現(xiàn)他們在日常的圖書館運用中有法律信息資料檢索困y的問題存在，因而本學(xué)院就展開了一場圍繞著法律資料檢索的講座；此外財經(jīng)專業(yè)的學(xué)生對于財經(jīng)類的資訊有著較大的需求量，因而我們也展開了與之相對應(yīng)的財經(jīng)類資料檢索講座。為了及時有效的將學(xué)生日常的學(xué)習(xí)之中嵌入圖書館信息咨詢的現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，就需要充分的針對不同學(xué)院學(xué)生實際的學(xué)習(xí)需求以及教學(xué)狀況，將相關(guān)的信息咨詢的作用淋漓盡致地發(fā)揮出來。

2.在日常教學(xué)之中深入

筆者經(jīng)過多年的工作總結(jié)發(fā)現(xiàn)，根據(jù)學(xué)生不同的專業(yè)有針對性地在日常教學(xué)工作中將現(xiàn)代化的信息咨詢服務(wù)鑲嵌進(jìn)去是非常具備現(xiàn)實意義的。如：針對不同專業(yè)的學(xué)生以及基本的學(xué)習(xí)狀況需要開展不同主題的服務(wù)類咨詢講座，并需要穿插在日常的課程訓(xùn)練之中，這樣才有助于學(xué)生在自身專業(yè)課程基本學(xué)習(xí)狀況的結(jié)合下，有針對性地對求學(xué)中所遇到的困難以及需要獲取的信息進(jìn)行檢索、查找等，以便有效地解決各項信息資料檢索中所存在的問題。又如：本院的圖書館信息咨詢工作，針對英語專業(yè)學(xué)生的教學(xué)狀況，以及最常見的幾類需求量較大的教學(xué)問題，有意識地在日常教學(xué)的過程中將圖書館相關(guān)的信息資源有效的運用在講座內(nèi)容中，有助于該專業(yè)學(xué)生能夠在日常的課堂學(xué)習(xí)中將問題找到并解決，以此來鍛煉和提升他們解決問題的能力。

3.從科研教學(xué)中著手

對于目前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境而言，若想有效地將信息咨詢服務(wù)嵌入到科研成果之中，還存在較大的難度，因為大部分的科研工作是需要全身心投入的，沒有過多的時間能夠被浪費，因此對于科研教師來講，他們是極其不愿意有圖書館的人員在科研工作中介入的，而這顯然會對信息咨詢服務(wù)的發(fā)展起到阻礙作用。因此，筆者會提前對本學(xué)院科研項目具體的情況進(jìn)行了解，以便能夠?qū)⒂嗅槍π缘膶⒊跗谖墨I(xiàn)資源信息提供給科研項目成員，節(jié)省他們文獻(xiàn)查找的時間；隨后對課題研究進(jìn)度進(jìn)行追蹤，根據(jù)不同的進(jìn)度情況將不同層次的文獻(xiàn)資源信息提供給他們。如果做到以上幾個步驟，就很容易在課題研究中提供幫助，并達(dá)到較高層次的信息咨詢服務(wù)水平。

人工智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)范文6

關(guān)鍵詞： 自然語言理解； 語義相似度； 全文檢索； 在線答疑系統(tǒng)

中圖分類號：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-8228（2015）05-10-03

Abstract： The similarity calculation based on natural language understanding is still a research content of the computer language processing technology. Based on the knowledge representation of "HowNet"， considering the both factors of depth and density， by using a more sophisticated multivariate semantic similarity algorithm， and with a full-text search matching technology， an online answer system in the limited field is designed and implemented. The experimental results show that， the system is reliable， the answer effect is more obvious， and the desired goal is achieved.

Key words： natural language understanding； semantic similarity； full text retrival； on-line answer system

0 引言

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的教學(xué)手段已不能滿足當(dāng)前大信息量的教學(xué)內(nèi)容需求，因此，創(chuàng)造一個在教師指導(dǎo)和引導(dǎo)下學(xué)生自主式學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)平臺很有必要。智能的網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)可以利用自然語言處理技術(shù)對學(xué)生的疑問進(jìn)行自動匹配處理，它的出現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)提供了交互的情境，成為支持網(wǎng)絡(luò)教學(xué)順利進(jìn)行的重要條件。智能網(wǎng)絡(luò)答疑系統(tǒng)是傳統(tǒng)課堂教學(xué)的重要補(bǔ)充，并逐漸在學(xué)生學(xué)習(xí)、認(rèn)知、再學(xué)習(xí)這樣一個閉環(huán)的學(xué)習(xí)過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用[1]。

1 設(shè)計思想及算法原理

基于計算機(jī)自然語言處理技術(shù)，充分利用校園網(wǎng)絡(luò)資源，通過人機(jī)互動等豐富信息表現(xiàn)形式，實現(xiàn)一個智能的、高效的基于自然語言理解的專業(yè)課程自動答疑系統(tǒng)。系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵是如何實現(xiàn)快速、高效的智能搜索答案。該過程實際上類似于一個搜索引擎，其核心就是構(gòu)建一個結(jié)構(gòu)合理、具有完整豐富內(nèi)容的知識庫，并能夠在自然語言理解的基礎(chǔ)上，快速、準(zhǔn)確的完成自動答疑工作。基于自然語言理解的在線答疑系統(tǒng)中兩個關(guān)鍵技術(shù)分別是：中文分詞技術(shù)和相似度計算。

1.1 中文分詞技術(shù)

自然語言理解（Natural Language Understanding，簡稱NLU）研究如何讓計算機(jī)理解和運用人類的自然語言，使得計算機(jī)懂得自然語言的含義，并對人給計算機(jī)提出的問題，通過人機(jī)對話（man-machine dialogue）的方式，用自然語言進(jìn)行回答。為了使計算機(jī)系統(tǒng)能夠較好地理解用戶提出的問題，首先需要對問題進(jìn)行處理，這一過程最先用到的最為關(guān)鍵的技術(shù)就是分詞技術(shù)【2，3】。由于中英文之間的語言組織、詞法結(jié)構(gòu)不同，使得中文分詞一直以來成為制約中文自然語言處理的主要因素。而中文文本中，只是字、句和段之間可以通過明顯的分界符來簡單劃界，詞與詞之間沒有天然的分隔符，中文詞匯大多是由兩個或兩個以上的漢字組成，并且語句是連續(xù)書寫的。這就要求在對中文文本進(jìn)行自動分析之前，先將整句切割成小的詞匯單元，即中文分詞（或中文切詞），相比英文語句處理，中文分詞難度更大。

從算法處理上看，目前主要有三種【4-6】：一是基于詞典的分詞方法，它使用機(jī)器詞典作為分詞依據(jù)，分詞效率高，目前應(yīng)用范圍較廣；二是基于統(tǒng)計的分詞方法，它是利用統(tǒng)計方法，通過對大規(guī)模文本的統(tǒng)計，讓計算機(jī)自動判斷的方法，該方法使系統(tǒng)資源開銷較大；三是基于人工智能的分詞方法，如專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞方法等，這類方法目前尚處于實驗室階段，尚未投入實際應(yīng)用。

1.2 相似度處理技術(shù)

相似度計算在自然語言處理、智能檢索、文本聚類、文本分類、自動應(yīng)答、詞義排歧和機(jī)器翻譯等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用[7]。其計算方法按照基于規(guī)則和統(tǒng)計分為兩種情況：一是根據(jù)某種世界知識（如Ontology）來計算，主要是基于按照概念間結(jié)構(gòu)層次關(guān)系組織的語義詞典的方法，根據(jù)在這類語言學(xué)資源中概念之間的上下位關(guān)系和同位關(guān)系來計算詞語的相似度[8]；二是利用大規(guī)模的語料庫進(jìn)行統(tǒng)計，這種基于統(tǒng)計的方法主要將上下文信息的概率分布作為詞匯語義相似度的參照依據(jù)[9]。

⑴ 常用語義詞典

對于基于語義詞典的相似度計算方法，由于存在計算簡單、基礎(chǔ)條件低、假設(shè)條件易于滿足等優(yōu)點，受到越來越多研究者的歡迎。常用語義詞典主要有[10-12]：WordNet、FrameNet、MindNet、知網(wǎng)（HowNet）、同義詞詞林、中文概念詞典（CCD），以及敘詞表、領(lǐng)域概念網(wǎng)、概念圖等概念網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。本文對于相似度的計算主要是基于知網(wǎng)（HowNet）結(jié)構(gòu)。其概念結(jié)構(gòu)如圖1所示。

⑵ 相似度計算

與概念相似度密切相關(guān)的一個概念是語義距離（semantic distance）。在一棵樹形圖中，任何兩個節(jié)點之間有且只有一條路徑，在計算語義相似度的時候，這條路徑的長度就可以作為這兩個概念的語義距離的一種度量，通常認(rèn)為它們是概念關(guān)系特征的不同表現(xiàn)形式，兩者之間可以建立一種簡單概念詞相似度用來描述概念樹中兩個節(jié)點之間的語義接近程度，一般最常用的是劉群提出的以《知網(wǎng)》為基礎(chǔ)的相似度計算方法[13]：

式⑴中，p1和p2表示兩個概念節(jié)點，dis（p1，p2）是樹狀結(jié)構(gòu)中兩節(jié)點間的最短距離，α是一個調(diào)節(jié)參數(shù)，表示相似度為0.5時的路徑長度。

文獻(xiàn)[14，15]綜合考慮深度與密度因素，提出了多因素義原相似度計算方法：

式⑵中，h為義原樹深度，l為LCN層次，LCN為最小公共父節(jié)點。

文獻(xiàn)[16]認(rèn)為該方法存在兩點不足：一是該式僅把相似度取為密度、深度因素的算術(shù)平均值，顯然對于概念節(jié)點分布不均的情況不夠合理；二是該式?jīng)]有對密度、深度兩者的影響程度進(jìn)行分析，這樣對他的使用范圍受到了限制。基于此考慮，提出了改進(jìn)的語義相似度計算方法：

式⑶中，l（p1，p2）為分別遍歷概念網(wǎng)中節(jié)點p1，p2到達(dá)其最小公共父結(jié)點所歷經(jīng)的父結(jié)點（包括最小公共父結(jié)點）數(shù)的最大值。w（p1，p2）為p1，p2所在層概念數(shù)的最大值。算法關(guān)鍵部分引進(jìn)了一個調(diào)節(jié)參數(shù)λ（p1，p2），并保證在該參數(shù)的作用下，當(dāng)節(jié)點p1，p2所在層概念數(shù)較多，即w（p1，p2）增大時，密度因素對相似度的貢獻(xiàn)值大；而當(dāng)p1，p2離最小公共父結(jié)點較遠(yuǎn)，即l（p1，p2）增大時，深度因素對相似度的貢獻(xiàn)值較大。同時算法約定，當(dāng)p1，p2的父結(jié)點和最小公共父結(jié)點相同，且同層只有p1，p2兩個節(jié)點時，調(diào)節(jié)參數(shù)為0.5。該方法即為本文在相似度計算方面采用的算法模型。

2 模型設(shè)計

下面我們參考文獻(xiàn)[17]，按照一般教師對于問題的處理方式，在上述概念語義相似度計算的基礎(chǔ)上，從計算機(jī)建模層面上給出計算機(jī)自動答疑模型的建模過程。

Step1：計算條件

已知標(biāo)準(zhǔn)問題庫A可以表示為關(guān)鍵詞序列：A=（a1，a2，…，an）；學(xué)生提問B可以表示為關(guān)鍵詞序列：B=（b1，b2，…，bn）。

Step2：相似度計算

⑴ 知識點關(guān)鍵詞信息提取

該問題的處理主要通過提取學(xué)生問題中每一個關(guān)鍵詞，對照系統(tǒng)知識庫，從底層開始遍歷搜索，當(dāng)找到對應(yīng)的概念節(jié)點時，提取該節(jié)點的高度、密度等屬性信息，并保存起來，搜索完成后即可參加相似度的計算。

⑵ 概念相似度求解

概念相似度的計算采用語義相似度技術(shù)，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)問題庫A可以表示為知識點的一個向量組A=（a1，a2，…，an），循環(huán)遍歷每一個學(xué)生輸入的問題關(guān)鍵詞序列，通過概念語義相似度算法可得到任意兩概念之間的相似度Sim（ai，bj），其中i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。

Step3：匹配結(jié)果輸出

前面已經(jīng)完成了輸入問題和標(biāo)準(zhǔn)問題庫之間的循環(huán)相似度匹配計算，為了將需要的信息提取出來，模型還需要設(shè)置一個閥值δ。通過閥值δ這個關(guān)卡，將相似度結(jié)果大于δ的問題提取出來，并按照降序排列輸出即可。論文答疑系統(tǒng)模型建模流程如圖2所示。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)與驗證

系統(tǒng)設(shè)計環(huán)境為Visual Studio 2005，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器為SQL Server 2000。采用B/S網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行構(gòu)架設(shè)計，按照系統(tǒng)功能需求劃分為用戶表示層、應(yīng)用邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層三個層面。系統(tǒng)測試界面如圖3所示。

如圖3所示，在答疑系統(tǒng)界面中輸入問句：“計算機(jī)包含哪些硬件？”，系統(tǒng)自動分詞后生成的關(guān)鍵詞語匯單元為：“計算機(jī)；硬件”（其中“包含；哪些”等作為停用詞已經(jīng)被過濾掉了），然后系統(tǒng)自動在數(shù)據(jù)庫中檢索匹配，最終反饋了12條相關(guān)結(jié)果，圖3為部分結(jié)果截圖。這里說明一點，反饋結(jié)果的多少取決于閥值δ，測試中我們選取的閥值δ為0.8，一般我們?nèi)￠y值δ在0.8左右即可。

為了進(jìn)一步驗證系統(tǒng)的查詢能力，我們將剛才的問句調(diào)整為：“計算機(jī)包含？”，這時系統(tǒng)自動分詞后生成的匯單元只有一個關(guān)鍵詞“計算機(jī)”，最終匹配結(jié)果如圖4所示。

這里讀者或許會發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)反饋回來的結(jié)果與問題毫不相關(guān)。其實，這并不是系統(tǒng)出錯，而是“知網(wǎng)”概念網(wǎng)絡(luò)中“計算機(jī)”與“硬件、軟件”兩個概念關(guān)系比較密切，表現(xiàn)為在概念網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點位置較為接近，匹配結(jié)果相似度值較高，因此才有了上述的結(jié)果。也就是說，也許在某些時候當(dāng)查詢某個概念時，相近的結(jié)果就會被檢索出來（或者當(dāng)不確定查找的問題時，只需輸入相近的問題，也會查詢到想要的答案），這就是基于自然語言理解的語義相似度計算模型優(yōu)勢所在。

4 結(jié)束語

由于漢語詞匯表達(dá)的復(fù)雜性和詞匯語義概念較強(qiáng)的主觀性，以及具體應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)性等因素影響，目前基于自然語言理解的相似度計算仍是計算機(jī)語言處理技術(shù)需深入研究的內(nèi)容。本文在“知網(wǎng)”知識表示的基礎(chǔ)上，充分考慮“知網(wǎng)”深度和密度因素影響，基于全文檢索匹配技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了一個限定領(lǐng)域內(nèi)的在線答疑系統(tǒng)，大量的運行結(jié)果證明了該系統(tǒng)是可靠的，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)計的目的。但在準(zhǔn)確性方面還存在不足，從第一個測試中可以看出，提問人員真正需要的是：“計算機(jī)的硬件組成”。其重點關(guān)注的是計算機(jī)、硬件，而答案給出了太多的“計算機(jī)特點，計算機(jī)發(fā)展”等其他一些與“計算機(jī)”有關(guān)的匹配答案，其原因是關(guān)鍵詞權(quán)重的影響因素沒有體現(xiàn)出來，離真正的自然語言理解還存在一定的距離，這是系統(tǒng)下一步有待改進(jìn)的地方。

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