人工智能导论论文篇1
关键词：人工智能；作业；博弈
现在很多课程都设置了大作业，这对学生深入理解课程内容，提高求解问题的能力以及调动学生学习的积极性有很大的帮助。多年来，我们在人工智能导论课上一直设有大作业，受到了同学们较好的评价。下面就如何设置大作业问题，谈一点我们的体会，与各位同行进行交流[1-2]。
1大作业应具备的条件
在以往的教学实践中，我们曾经选择过不同类型的题目作为大作业，比如五子棋程序、基于拼音的整句输入法、基于归结的问题回答系统等。这些题目虽然也起到了很好的效果，但存在着一些不足。比如五子棋程序，如果采用一般的简单规则，则存在先手必胜的策略，而正式比赛规则又过于复杂；而且五子棋是一个比较大众的游戏，有的同学下棋水平比较高，而有的同学则不熟悉，这样大家不在同一个起点上，对于不熟悉的同学存在着不公平。基于拼音的整句输入法、基于归结的问题回答系统等，则缺乏趣味性，少了同学之间的“竞争”，不利于调动同学们学习的积极性。
经过思考，我们认为一个好的大作业，应该具备以下几个条件：
1) 与课程学习内容紧密结合。
2) 趣味性强，能调动同学们学习的积极性。
3) 背景知识简单易懂，以便让学生集中在与课程有关的内容中，而不是把大量的精力花费在背景知识上。
4) 规模适中，不需要花费大量精力处理诸如程序的存储空间问题等。
5) 尽可能对所有同学都是公平的，不存在部分同学熟悉，部分同学不熟悉的情况。
经过认真的总结和思考，最终我们选择了四子棋作为大作业的题目，并对传统的四子棋规则加以改良，使其尽可能地符合上述基本条件。大作业的最终要求是，用程序实现一个四子棋程序，并通过比赛的方式评判大作业的成绩。
2为什么选择四子棋
在说明我们为什么选择四子棋作为大作业之前，首先我们介绍一下什么是四子棋。图1是一个四子棋的棋盘，由M行N列组成。游戏双方分别持不同颜色的棋子，设A持白子，B持黑子，以某一方为先手依次落子。假设为A为先手，落子规则如下：在M行N列的棋盘中，棋手每次只能在每一列当前的最底部落子，如图中的红点处所示，如果某一列已经落满，则不能在该列中落子。棋手的目标是在横向、纵向、两个斜向共四个方向中的任意一个方向上，使自己的棋子连成四个(或四个以上)，并阻止对方达到同样的企图。先形成四连子的一方获胜，如果直到棋盘落满双方都没能达到目标，则为平局。
那么，我们为什么选择四子棋作为大作业题目呢？
首先，四子棋规则简单，几句话就能说明其比赛规则；其次，四子棋的规模适中，每一步的可落子点不多；第三，四子棋是一个博弈类的游戏，趣味性强；第四，可以用博弈树搜索等方法求解，与课程内容联系密切；第五，四子棋虽然简单，但是几乎所有同学以前都没有遇到过，所以对大家都是公平的。这些都能很好地满足我们前面提到的大作业应具备的几个条件。
3对四子棋的改进
为了更好地适应大作业的要求，我们对传统的四子棋游戏规则做了一些扩展，以更利于程序求解，避免存在必胜策略，使得同学们集中在求解策略的设计上。改进的目的一是为了更好地体现算法的作用，二是尽可能减少人为的必胜策略的影响。为此，我们对传统的四子棋规则做了如下的改进。
1) 棋盘大小不固定，双方博弈时，在一定的范围内，随机地产生棋盘的大小。
2) 随机地增加一些不可落子点。
比如在图2所示的棋盘中，“红叉”点就是一个不可落子点。当“红叉”点的下面落满了棋子时，只能在“红叉”点的上面落子，而不能在“红叉”点出落子。
对四子棋这样的两点改进，主要是为了避免静态的必胜策略的使用，引导大家更多的关注动态策略的使用，根据当前局势，实时地计算最佳的落子策略。
图2不可落子点的说明
4大作业评判规则
如何评判大作业的成绩对学生会起到一定的引导作用，为此我们提出了“赛会制”和“探索制”两种评判机制。
所谓的赛会制，就是建立一个比赛平台，所有同学的程序提交到平台上，按照以下规则参加比赛。
1) 正确性验证。要求同学们针对四子棋问题实现一个α-β剪枝程序[3]，给定一些特定的节点，判断剪枝是否正确。通过正确性验证者获得基本分。
2) 全体同学采用大循环的方式进行比赛，任何两个程序之间进行两局比赛，先手后手各赛一局。
3) 要求5秒内必须完成一次走步。
4) 胜者获得2分，负者获得0分。
5) 平局时，用时少者获得1+x分，用时多者获得1-x分。
6) 按照获得的总分数进行排名。
7) 要求就大作业内容写一篇小论文，根据排名和论文情况给出总成绩。
为了鼓励同学创新，探索新的方法，除了“赛会制”外，我们还设立了一个“探索制”供学生选择。选择探索制的同学，要求在方法上有所创新。比如采用机器学习的方法，寻找评判局面优劣的方法、权重系数等。要求写出一篇论文，对所用方法进行介绍，对不同方法进行比较，通过实验等验证方法的可行性和有效性。选择探索制的同学，虽然也参加比赛，但是最终成绩主要体现在论文的完整性和水平上，不看具体的成绩排名。这样就可以使得学生有更多的发挥空间，对于一些优秀的同学比较有吸引力。
5结果分析
在先期少数同学实验的基础上，我们从2010年开始全面在人工智能导论课上实施四子棋大作业，共有160名同学选择了“赛会制”的方式完成了四子棋大作业。为了验证该大作业的合理性，我们对大作业总体情况做了一个简单的分析，结果如下：
1) 全部同学都通过了正确性测试。这是因为我们事先给出了一些测试样例用于学生自测，通过了这些样例后再提交基本就没有问题了。通过对部分同学的调查，也确实发现一些同学在做正确性测试之前，对α-β剪枝算法理解有误，通过写程序并测试程序的正确性发现了理解上的问题。这也可以看出正确性验证在这里的重要性。
2) 全部160个学生的程序中，无一人全胜，也无一人全败，即便是总成绩第一名也失败了22局，而最后一名也取得了18局的胜利。
3) 平局数很少，在全部比赛中，只有176局平局，仅占全部比赛的0.69%，平均人均平局数为1.1局，平局数少也是我们希望看到的结果。
4) 先手后手胜负比较均衡，经统计，先手胜与后手胜的局数之比为10:9，虽然后手稍微劣势一点，但总的来说变化不大，再加上任何两组程序都是先手后手各赛一次，总体上可以消除先手后手所带来的影响。
通过以上分析，以四子棋作为人工智能导论课的大作业是可行的、合理的，尤其是经过了改良之后的四子棋，在各个方面都是很均衡的，适合作为大作业使用。
6结语
以四子棋作为大作业，是我们对人工智能导论课的一次尝试，通过各方面的分析可知，这次尝试是成功的，有利于提高学生学习人工智能课程的兴趣，并将所学内容应用于解决实际问题之中。在做大作业的过程中，同学们阅读了大量的论文，对有关博弈问题，甚至是人工智能问题有了更加深入的思考和理解，从中学到了很多课本上学不到的知识。在今后的教学实践中，我们将进一步总结经验，改进大作业的设置，进一步提高人工智能课程的教学水平。
参考文献：
[1] 吴文虎. 精心铸精品 理念须先行[J]. 计算机教育,2008(13):46-49.
[2] 张彦航,孙大烈,战德臣. 通过大作业促进大学计算机基础课程教学[J]. 计算机教育,2007(7):24-26.
[3] 马少平,朱小燕. 人工智能[M]. 北京:清华大学出版社,2004.
[4] 应宏,刘福明,熊江,等. 计算机课程作业改革的实践探索[J]. 计算机教育,2009(2):47-48.
Exploration on Project Design in Introduction to Artificial Intelligence
HUANG Yu1, MA Shaoping2
(1.School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China; 2.Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
Abstract: Course project helps a lot for the students to understand the knowledge thoroughly, and to improve their capability of problem solving, algorithm design and system implementation. Based on the teaching experience on related courses for many years, this paper explores the project design for the course of introduction to Artificial Intelligence (AI), and proposes several essential prerequisites to set up a course project. Siziqi, which is a similar but simpler chess game to Gobang, is designed as the course project with specified reasons and evaluation rules. Observations and analyses are further made on the students’ solutions, which show that it is feasible to take Siziqi as a project for AI.
人工智能导论论文篇2
关键词：智能科学与技术；课程体系；培养管理
1背景
智能科学与技术是当前科学研究和工程实践的理论与技术发展的前沿领域，智能科学与技术专业是一个多学科交叉的跨应用领域专业Ⅲ。智能科学技术的发展将把整个信息科学技术推向“智能化”的高度，这正是当代科学技术发展的大趋势，对于这方面人才的需求也越来越迫切。智能科学与技术培养掌握坚实智能科学与技术基本理论和系统专门知识，具备作为工程师或领导者及公民的良好人文修养，具有从事科学研究、工程设计、教学工作或独立担负本专业技术工作能力，深入了解国内外智能科学与技术领域新技术和发展动向，能结合与本学科有关的实际问题进行创新研究或工程设计的高级专门人才。
高校应稳妥发展与完善智能科学与技术专业的本科生教育，夯实本科教育基础并积极创造条件，大力开展创新教学，努力培养学生的创新意识、创新精神和工程实践能力，使之成为具有系统技术基础理论、专业知识和基本技能，良好科研素质和较强创造能力的智能科学与技术工程师。
2教学计划与教学管理分析
智能科学与技术属于计算机类专业，其必修课程设计原则是使学生具备计算机科学与工程的基础理论知识，尤其是大类专业招生教学的院校，通识课程主要是数学、物理文化基础，强调扎实的自然科学基础。专业教学的特色体现在专业必修和专业选修课程，专业必修课一般分为数学基础和专业课程。计算机类专业数学基础课程一般包括线性代数、微积分、离散数学、微分方程、概率与统计、数值计算等；专业课程一般包括程序设计基础、高等程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成与结构、数字电路与逻辑设计等。
2.1学分
本科培养计划的学分中，国内外大学学分总数趋势是逐步减少，追求少而精。国内院校一般在130～190学分之间，如北京大学为150学分，清华大学为1 70学分，东南大学与浙江大学均为160学分，还有16学时为1学分的，也有18学时为1学分的。
中国台湾的大学一般在130学分左右。台湾交通大学最低毕业学分为128学分，其中必修课程须达76学分（共同必修58学分+资工组核心须达9学分+（资工组副核心课程学分+另2组核心课程学分）），专业选修本系课程须达12学分，其他选修课程须达12学分，通识课程须达28学分（含外语课程必修8学分）。台湾“中央大学”为136学分，台湾“清华大学”为136学分，其中必修和必选学分126，其他与导师商量决定。
美国的大学各校差异较大。美国的学分计算有4学期制、两长一短制及两学期制，其中加州大学伯克利分校为120学分，麻省理工大学为90学分，加州大学洛杉矶分校为186学分，斯坦福大学为180学分。
2.2教学管理
在教学管理上，斯坦福大学给学生提供了非常宽松的自由发展空间。新生入校后不分专业、不分学院。除了医学院和法学院学生需要经过一定的选拔程序外，本科生可以在入学后的前一个学期适当时候随意选择专业，并且选择专业后允许更改，只要毕业时满足专业培养方案即可。
国内的浙江大学是较早实行按大类招生的学校之一，分为大类培养、专业培养和特殊培养3类，前两年不分专业，按学科分类集中培养。
台湾的大学专业也是按大类完成前期的基础课程，再分小专业完成各学程，包括基础课、核心课和进阶课。
教学分组是现在的主流课程架构，也是体现专业方向的主要形式，分组课程是体现专业特色的课程组。国内清华大学采用的是分组教学；台湾的大学基本上采用的是以教学方向分组的方式，台湾的大学教学分为课程与修业、学分学程。
2.3实验与实践教学
计算机类专业各大院校都强调课程实验与实验教学，而目前课程该如何进行教学？这不仅是实验问题，如何以工程教育专业论证为目标，怎样使教学目标达到毕业要求是关键。做中学是主流实验教学方式，尤其是美国的大学，大作业体现的是实验与理论教学的结合，是考查学生是否理解理论知识的重要途径。学生不仅能够学习扎实的数学和计算机专业知识，还进行大量的实践创新训练。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学都属于实践创新性教学模式。例如，斯坦福大学程序设计范式课程重点比较C、C++、Java的特点和难点，每1～2周有一次大作业，针对不同的任务，要求学生用不同的语言实现，使学生加深理解各类编程语言的应用场合；麻省理工大学的课程计划是必须先修12学分的实验课程，再修3门或4门核心课程，最后选择3门方向学科和1门关于该方向的实验课、2门专业拓展课。
3智能科学与技术课程体系分析
智能科学与技术课程体系在智能基础理论研究的基础上，需要安排基础性、通用性、关键性的智能技术研究，主要包括感知技术和信息融合技术；自然语言处理与理解技术；知识处理（认识）技术，包括知识提炼、知识分类、知识表示技术等；机器学习技术，特别是统计与规则相结合的学习技术；决策技术，即知识演绎技术特别是不确定推理技术等；策略执行技术，即控制与调节技术；智能机器人技术，特别是面向专门领域的智能机器人技术；智能机器人之间的合作技术；基于自然语言理解的智能人机交互与合作技术；智能信息网络技术。
国内最早创办智能科学与技术专业的学校包括北京大学，西安电子科技大学是第2批开始培养智能专业学生的院校。北京大学的本科教学计划中，专业必修课程（29学分）包括：①专业数学/理论基础（15学分）：算法分析与设计、集合论与图论、概率统计A、代数结构与组合数学、数理逻辑；②硬件与系统基础（9学分）：数字逻辑设计、微机原理和信号与系统；③智能基础（5学分）：脑与认知科学与人工智能基础。专业限选课程（15学分）包括信息论基础、计算方法B、数字逻辑设计实验、微机实验、数据结构与算法实习、机器感知和智能处理实验、智能多媒体信息系统实验。选修组合课程（29～32学分）：学生按照自己的兴趣，参考智能的2个专业方向推荐专业课组合，自行选择，至少选修20学分的智能专业课程。公共核心+专业方向+新技术及其他：①公共核心课程（9学分）：智能科学技术导论、模式识别基础、生物信息处理、智能信息处理；②专业方向课程（11～15学分）：机器感知与智能机器人方向、智能信息处理与机器学习方向、新技术及其他。
西安电子科技大学智能专业主要课程包括电路分析理论、信号与系统、数字信号处理、数字电路及逻辑设计、模拟电子技术基础、微机原理与系统设计、数据结构、软件工程、人工智能概论、算法设计与分析、最优化理论与方法、机器学习、计算智能导论、模式识别、图像理解与计算机视觉、智能传感技术、移动通信与智能技术、智能控制导论、智能数据挖掘、网络信息检索、智能系统平台专业实验等课程及30多门选修课程。
建议各学校可以根据学院教学特色与实际需求，设计专业核心课程。北京大学偏重“信息处理”，湖南大学偏重“智能系统”，但需要强调的一个前提就是智能科学与技术专业属于大计算机类，更需要大EECS专业的基础。编程、电路、数学、数据结构、计算机系统这五大核心基础就是大EECS；其次是专业，计算机以系统结构、操作系统、网络、编译、数据库五大经典专业核心课为主，湖南大学的智能科学与技术专业强调系统，因此信号与系统、操作系统、嵌入式系统、人工智能是最基本的专业核心课，然后再分不同的分支。湖南大学智能科学与技术专业核心课程包括人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别、智能控制导论、智能数据挖掘、机器人学等；研究学位课程包括模式识别、人工智能等，主要体现为智能科学与技术基础（人工智能概论、机器学习、计算智能导论、模式识别）、核心（智能控制导论、智能数据挖掘）和应用（机器人学）。
4结语
（1）在课程计划实施过程中，教师需要遵循课程的时序图，即描述课程的进阶关系，从本科直到研究生，同时还可以实行一定的修课限制，如台湾交通大学计算机概论与程式设计和面向对象程式设计两科皆不及格者不得修数据结构与算法概论，若数据结构不及格不能修算法设计课程等。
（2）程序设计类课程用上机程序能力考试来设置合格条件，如台湾交通大学基础程式设计及格条件为通过“程式能力鉴定”，湖南大学则以CCF―CSP软件能力测试作为程序设计课程通过的考核标准。
（3）鼓励学生参与项目、竞赛等课外科技活动，如台湾“清华大学”的综合论文训练是由具有同等水平的项目训练成果或SRT（student research training）计划项目以及其他课外科技活动成果经认定后代替的。
（4）精炼的课程教学。核心课程应该精且必须加强课程实验，只有对方法和理论有正确的认识才能掌握这门课程，而动手完成实验才能真正融会贯通。麻省理工大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校的学生具备扎实的数学和计算机专业知识后，都需要进行大量的实践创新训练。
（5）导师制度。哈佛大学学生在大一和大二学习数学和计算机入门的专业课程，在大三时申请导师，实行导师引导制。施行导师制需要落实包括专业介绍、修课指导、学科竞赛等，直至毕业设计，导师需要和学生紧密联系。
人工智能导论论文篇3
关键词：人工智能；深度学习；教学建议
0 引言
传统的人工智能课程主要包括人工智能导论、模式分析、机器学习、数据挖掘等。这些课程由各个院校根据专业情况不同而选择，课程的内容也有较大差别，但是，基本上都涉及人工神经网络的内容。然而在人工神经网络的教学内容上，一般只讲解经典的多层感知器和反向传播算法，或再加入一些反馈网络的内容，这种教学内容设计的一个不足是忽视了人工智能领域的最新发展——深度学习，它是近几年人工智能领域最具影响力的研究主题，并在大规模语音识别、大规模图像检索等领域取得突破。
北京邮电大学计算机学院开设人工智能科学与技术的本科专业，笔者从事深度学习的研究工作，同时承担了本科生和研究生人工智能类课程的教学工作，因此产生了将深度学习内容引人人工智能类课程的想法。本文先介绍深度学习的背景，说明深度学习在人工智能发展中的地位，之后分析了将深度学习基本内容引入人工智能类课程的必要性和可行性，最后给出了一些实施建议供探讨。
1 深度学习背景
2006年，加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton教授与Salakhutdinov博士在美国《科学》杂志发表了题为“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的论文，该文提出一种学习多层神经网络的方法，并将这种具有多层结构的学习方法命名为深度学习（Deep Learning），而这成为深度学习研究的一个导火索，从此深度学习的研究与应用蓬勃发展起来。
深度学习在语音识别与生成、计算机视觉等应用领域取得了突出进展。近几年的国际机器学习大会（International Conference on MachineLearning，ICML）、神经信息处理大会（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、计算机视觉大会（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、
声学语音与信号处理大会（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、计算语言学大会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、计算机视觉与模式识别（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相关的研究论文、会议教程和小组研讨会（Workshop）。美国国防高级研究计划（DARPA）也提出了关于深层学习的研究项目。此外，2013年6月《程序员杂志》的封面故事，采访了周志华、李航、朱军3位国内的机器学习专家对于深度学习的看法，他们一致肯定了深度学习在机器学习领域的贡献。
工业界对深度学习也寄予了很高期望。2012年6月，《纽约时报》报道了斯坦福大学计算机科学家AndrewNg和谷歌公司的系统专家JeffDean共同研究深度神经网络的机器学习模型在语音识别和图像识别等领域获得的巨大成功。2012年11月，微软公司在天津公开演示了一个全自动的同声传译系统，其关键技术也是深度学习。2013年1月，百度公司首席执行官李彦宏先生宣布建立深度学习研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收购了由深度学习创始人Geoffrey Hinton创立的公司。
从学术界与工业界的研究态势看，深度学习已经成为机器学习与模式识别，乃至人工智能领域的研究热点。正是在这样一个背景下，人工神经网络重新回到人们的视野。此前人工神经网络的发展大致可以分为两个时期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神经元，这种神经元具有学习能力，这是人工神经网络的发端，也可以被认为是人工智能的发端（当时还没有人工智能这个术语）。1949年，Hebb提出了Hebbian学习算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神经网络模型。1969年，Minsky和Papert分析了这种感知器神经网络模型的局限性。然而，很多研究者认为，感知器的这种局限性对于所有的神经网络模型都适用，这使人工神经网络的研究很快暗淡下来。1980年代中期，诺贝尔奖得主John Hopfield提出了Hopfield神经网络模型，这种Recurrent神经网络具有的动态性有可能用于解决复杂的问题。同时，多层前向神经网络的后传算法也被重新发现，这两个工作使人工神经网络得到重生。这时，人工神经网络已经成为人工智能的一个重要组成部分。但是，在随后的研究中，人们发现，当学习多层神经网络包含更多的隐藏层时，后传算法并不能学到有效的网络权值，这使得神经网络的研究再次陷入低潮。此次以深层神经网络为代表的深度学习重新回到研究的舞台，其中一个重要因素是Hinton提出的逐层预训练神经网络方法治愈了多层神经网络的一个致命伤。
2 必要性与可行性
深度学习的发展使得从事教学一线的教师也无法忽视这个颇具影响力的研究主题。为此，我们提出将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中，将它作为课题教学的一部分。
2.1 必要性
将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中的必要性主要包括如下4点。
1）深度学习是人工智能的前沿。
2006年以来，深度学习的研究席卷了整个人工智能，从机器学习、机器视觉、语音识别到语言处理，都不断涌现出新的研究工作和突破性进展。深度学习不仅在机器学习领域成为研究热点，同时在多个应用领域也成为有力工具，而且，在工业界的系统应用中，深度学习成为其中的关键解决技术。
2）深度学习是人工智能的突破。
深度学习的发端是神经网络。关于神经网络的论述，在人工智能类常见教科书中还停留在多层神经网络，即神经网络的第二阶段，它们大部分描述多层结构无法训练的现象。但是，从深度学习的角度看，深层神经网络不仅可学习，而且有必要，这与第二代神经网络的观点是完全不同的。深度学习突破了原有人工神经网络的认识，超越了人工智能神经网络教科书中的原有内容，因此，有必要将多层神经网络结构的可学习性告知学生，从新的视角纠正原有的观点。
3）深度学习是人工智能的延伸。
深度学习不仅提供了一种可以在深层神经结构下训练网络的方法，也包含了不少新的内容，是人工智能的新发展，为人工智能补充了新的内容。到目前为止，深度学习至少包括：从生物神经网络与人类认知的角度认识深层神经网络的必要性；如何构建和学习深层学习网络；如何将深层结构用于解决视觉、语音、语言的应用问题；如何看待深度学习与原有的机器学习方法，如流形学习、概率图模型、能量模型的直接关系；深度学习与其他学科的关系等。
4）深度学习是学生的潜在兴趣点。
大学生对知识有着强烈的好奇心，加之当前信息技术的发达，部分对智能感兴趣的学生可以从其他途径了解到这个学科发展的前沿。因此，顺势而为，将深度学习这个主题做具体讲解，满足学生的好奇心，培养他们对学科前沿与发展的认识，是十分必要的。对高年级的学生而言，了解深度学习的基本知识，是他们全面认识人工智能与发展前沿的一个途径，而对于研究生，较多地了解和掌握深度学习的基本知识有助于他们研究工作的开展。
基于以上几点，笔者认为，将深度学习这个主题引入到人工智能类课程中非常有必要。深度学习作为人工智能的前沿，既是对人工智能原有理论和技术的一个突破和补充。
2.2 可行性
将深度学习引入到人工智能类课程中的可行性主要包括如下3点。
1）深度学习与现有人工智能联系密切。
深度学习并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理论与技术。深度学习是以神经网络为出发点，这正是深度学习教与学的切入点。比如，可以通过对多层感知器隐藏层的增加和后传算法的失效来讲解深度学习是如何解决这个问题的。再者，深度学习的一个核心构建“受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被认为是一种能量模型，而这种模型与Hopfield网络都可以从物理学的能量模型角度分析，RBM可以认为是Hopfield网络的随机扩展。总之，深度学习与现有人工智能的联系，使学习深度学习变得容易。
2）深度学习的基本内容并不深。
深度学习有个很好的名字，这个名字恰当地描述了特定的学习结构。比如，深度学习的核心部件受限于波尔兹曼机RBM，其结构非常简单。从神经网络的角度，受限波尔兹曼机是一种随机的双向连接神经网络，信号可以从可见层传递到隐藏层，也可以从隐藏层传递到可见层。网络中每个节点是具有特定结构的神经元，其中的神经元具有典型的包含自身偏置的Logistic函数的随机单元，能够依Logistic函数计算得到的概率输出0状态或1状态。概括地说，深度学习的基本内容在高年级阶段较易掌握。
3）深度学习的资料容易获得。
当前的信息资讯非常发达，有相当多的资料可以通过互联网等多种途径获得，这使学习深度学习成为可能。近期，中国计算机学会主办了多个技术讲座均涉及深度学习的部分；深度学习的创始人Hinton教授的主页也有很多资料；Coursera网站有免费的Hinton教授的神经网络课程；斯坦福大学的Ng教授提供了很多的在线教程；蒙特利尔大学Bengio教授发表的题为“Learning Deep Architectures for AI”的论文也是这领域的优质资料。
3 实施建议
在具体的教学过程中，笔者建议适当安排深度学习的最基本内容，内容不宜过多，也不宜占用过多的学时，可以根据教学对象的不同进行调整。比如，本科生的高年级专业课可以安排1学时的教学量，介绍层次训练的基本算法；也可以在高年级前沿讲座中安排2学时，内容覆盖面尽可能广泛。在研究生的教学中，可以根据教学的课程主题安排内容与学时。比如，神经网络主题的课程可以安排4-6学时的教学内容，包括波尔兹曼机及学习算法、深层信念网络与学习算法、深层波尔兹曼机与学习算法卷、积神经网络、自动编码器等。结合应用，课程还可以包含MNIST数字识别的应用、人脸识别的应用、图像检索的应用、语音识别中的应用等。另外，深度学习是一个实践性很强的研究，随机性：大规模（意味着数据不宜可视化，程序运行时间长）等多种因素混合，使深度学习在学习中不容易理解。为此，可以在条件允许的前提下，增加小规模的实验，辅助理解。最后，课件可以通过对优质资料做修改得到。
4 结语
人工智能导论论文篇4
关键词:智能科学基础;系列课程;部级教学团队;改革;建设
在国家教育部质量工程的支持下,中南大学信息科学与工程学院对部级精品课程人工智能[1-2]和智能控制[3]、全国双语教学示范课程人工智能和部级智能科学基础系列课程教学团队[4]等进行持之以恒的改革与建设,取得一些成果。
“智能科学基础系列课程教学团队”的教学队伍是一支由部级教学名师领衔[5],知识结构、梯队结构和年龄结构比较合理,具有明显的学科优势、课程优势、人才优势和教学科研优势的颇具特色与影响力的教学团队。该团队以中南大学智能科学研究中心为核心,主要承担人工智能基础、智能控制导论、机器人学、专家系统等本科基础和专业基础课程,硕士学位课程人工智能、智能控制和机器人控制技术以及留学生硕士学位课程Artificial Intelligence和博士生学位课程智能系统原理与应用的教学。
教学团队在建设过程中,注重教学改革,加大课程建设和教材建设力度,不断改进教学方法,在课程改革、教材建设、教学手段、队伍建设以及交流合作等方面取得一些进展。本文拟就教学团队的改革与建设的相关理念与实践问题加以总结,谈谈我们的见解。
1创新教学方法
教学是教师的本职和核心工作。本教学团队一直致力于教学方法与教学模式的改革与创新,虚心学习国内外先进教学经验和方法,积极探索教学新路,形成了“以趣导课、以疑启思、以法解惑、以律求知”的教学模式和教学方法[6-7]。充分激励学生的学习积极性和主动性,发挥独立思考和创新思维,多方位培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。我们在教学过程中应用了课堂演示、课堂互动、课堂辩论、课后网络教学、网络实验等一系列现代化全方位的教学新模式。此外,为提高学生的动手能力和理论水平,让学生直接参与部分教师课题,理论联系实际,为毕业后的工作学习打下良好基础。具体措施如下:
1) 举行课堂讨论会,营造自由探索氛围。
为调动学生的积极性,我们在授课过程中多次开展课堂讨论会和辩论会等活动,让学生自己查阅资料,分析整理,提出自己的观点,使学生全方位地接触所学课程,培养学生的研究能力,真正实现师生互动,并鼓励学生用英语讨论。学生对有些问题展开了激烈的争论,激发了学习潜能,明确了学习目标。课程中还经常请来在科研工作中担任主要任务的教授和博士生来给学生介绍最前沿的科学动态,激发学生们对所学知识和科学研究的兴趣。在研究生教学方面,我们更进一步通过举办课程课堂学术研讨会,让学生在一年级就开始接触学科前沿,自己查阅资料和动手写科技论文,并在研讨会上宣读讨论,培养独立工作能力和从事学科前沿研究的能力,为将来的高层次研究打下基础。
2) 倡导启发式教学,培养学生学习能力。
注意采用面向问题的启发式方法进行教学,启发学生求解问题能力,强化学生的参与意识,提高他们的学习积极性。教学中还注意采用了多种交互式策略,如课堂教师提问、鼓励或指定学生用英语提问、学生就某个知识点进行主题发言后老师点评等。此外,师生通过互联网进行交互,方式包括Email、BBS和QQ群交谈和交换文件等。
根据学生的兴趣和创新潜力,对有专业特长的本科生,在自愿情况下,挑选2～3名参与部级项目研究工作,进行中长期培养试点,实现本科培养过程与硕士、博士研究生培养过程的衔接。
3) 增强课程实验教学环节,筹建智能专业实验室。
智能科学基础课程的概念性较强,初学者感到比较抽象,而实验教学又是薄弱环节。因此,结合学生实际情况,我们对实践教学环节十分重视,设计了一些新的实验项目,探索新颖的实验方法。新开实验项目包括人工智能实验、智能控制实验、专家系统实验、机器人学实验、人工智能课程设计等。对相关课程的原有实验,我们也进行了一些改革,增设了个性化的实验,使得学生的实验数据和实验结果分析既有格式要求,又给学生报告自己研究的过程和结果留有空间。这些做法能够鼓励学生进行独立性研究,满足他们学习的需求。通过实验教学,学生能够理论联系实际,验证所学理论知识和概念,加深理解,充分调动了学生的学习积极性,培养了他们的创造能力。
除课堂实验外,我们还充分发挥虚拟实验的优点,设计了网络虚拟实验,让学生在课外上网练习。通过虚拟实验,学生可以了解算法的具体运行过程,调整参数和过程,并进行验证以加深对知识的理解,提高学习兴趣,从而达到教学目的。
结合科研,购进和自制部分新设备、新系统,计划建设智能专业实验室,为教学提供更多的优良实验设备。例如,已研制“中南移动一号”和“中南移动二号”自主移动机器人共7台,已购进RCB-1型教学机器人20套等。
教学团队教师还指导学生参加全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛活动、大学生创新性实验计划及创新教育计划项目等,取得优秀成果。
2推进课程改革
教学改革是课程建设和学科发展的生命线。我们把部级精品课程和全国双语教学示范课程放在优先建设的位置,并以它们带动其他课程建设,完善系列课程建设,同时新办了智能科学与技术专业。
2.1搞好精品课程建设,改进双语示范课程教学,稳步推进系列课程建设
本团队着力搞好已有的2门部级精品课程、1门全国双语教学示范课程,更新精品课程网站,丰富课程内容。为了及时反映上述课程中相关科学技术的最新进展,我们调整了教学体系和教学内容,修订了教学大纲,并对教学内容进一步优化和更新,极大充实了各课程教学内容。同时,通过校际教学活动和网上资源共享对精品课程、双语教学示范课程进行交流和推广,起到较好的辐射作用[8-9]。
为加强精品课程建设,完善和拓展课程体系,在总结现有精品课程的建设经验的基础上,又建成省级精品课程1门,校级精品课程1门。
为提高学生的专业英语水平和学习兴趣,使得学生能够开拓眼界,追踪国际前沿科学研究,本团队长期对双语教学进行研究和实践。除改进人工智能双语教学示范课程外,团队承担的其他课程,如智能控制、机器人学、专家系统、数据结构等也实行了双语教学,并为该课程引进英文辅助教材。例如,对人工智能课程,我们先后采用Nilsson和Russell等编著的国外影响较大的英文原版教材作为主要教学参考书[10-11],供学生学习参考。在双语教学中,一般以汉语讲授为主,英语为辅,并对一些关键词同时用汉语和英语表示。对部分章节或某个专题,采用纯英语教学或以英语为主汉语为辅的教学。对PPT课件的编写分为纯汉语、纯英语和英汉混合几种方式。英语教学比例要根据教学内容和学生英语水平而定,其检验标准是学生的接受程度与学习效果,根据这一点来适时调整双语教学中英语对汉语的比例。
通过教改实践,我们承担的智能科学基础课程逐步形成为具有明显特色的课程体系。我们讲授的课程从智能科学的基础课程到专业基础课程,再到专业实践课程,形成了配置合理、特色鲜明、循序渐进、优势互补、协调发展的智能科学与技术学科从基础到应用的系列课程体系。
2.2新办智能科学与技术专业
智能科学与技术是当代科技发展的前沿学科和重要组成部分,其人才需求日益增加,超出了目前高校的培养能力[12]。我校的智能科学与技术学科方向经过近20年的发展,已形成了具有自身优势和特点的学科,在国内具有一定的知名度和优势。为了促进智能科学与技术学科的发展,经过多年积极准备,我们于2009年申报了智能科学与技术专业并获得教育部批准。通过向兄弟学校学习调研,了解该专业人才需求、专业建设规划,设定适应培养目标的教学计划与课程设置方案。虽然我们开办“智能科学与技术”专业较晚,但我们从2002年开始,就一直关注和积极参与国内智能科学的学科的讨论与新专业筹备工作[13]。
我校于2009年申报获准,在自动化专业增设了智能科学与技术专业方向,目前已招收2届学生共84人。我们为选读智能科学与技术本科专业方向的每个学生选定指导老师。每个学生都可以参加指导老师的课题,指导老师也可以利用自己的学识、经验和责任心来更好地管理呵护学生。这一做法取得明显效果,不仅受到同学们的普遍欢迎,也得到了学校的肯定。我们还多次召开师生见面会并通过指导老师走访宿舍,了解每个人的情况。为了消除代沟,努力融入同学当中,学习熟悉他们的语境和思维想法。我们的目标就是不让一个学生掉队。
创建与建设智能科学与技术新专业,将为智能科学基础系列课程教学建设提供一个更加宽广的平台,并对计算机、自动化和电子信息等学科的专业建设和课程建设提供一个新的增长点。我们将以智能科学与技术专业建设为契机,虚心学习兄弟学校的专业建设的做法和经验,进一步规范智能科学与技术的基础课程教学,让智能科学基础课程教学建设登上一个新的台阶。
3加强教材建设
教材是教学的重要工具和资源,其水平直接影响教学效果和教学质量。在教学过程中,我们与时俱进,对教学内容不断优化与更新,精益求精地编写反映学科发展的教材[14]。
我们对原有编写出版的教材进行修订,反映新世纪学科发展水平和发展趋向,以适应教改需要。把这些最新内容用于教学,使学生了解到国际前沿动态和本学科的最新成果。
以相关系列课程为平台,注重教材配套,服务因材施教,着眼长远教材建设。仅2007年以来我们已出版的相关教材及专著如下:
《智能控制原理与应用》,部级精品课程配套教材,2007;《智能控制导论》,部级精品课程配套教材,2007;《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》,2008;《机器人学》,第二版,部级教学团队配套教材,2009;《机器人学基础》,部级教学团队配套教材,2009;《人工智能及其应用》,第四版,部级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《人工智能基础》,第二版,部级“十一五”规划教材,国家精品课程配套教材,2010;《移动机器人协同理论与技术》,2010。
4优化队伍结构
师资队伍建设是团队建设的源头,没有一流的教师队伍就没有一流的教学团队。在师资队伍建设上,我们一直采取引进优秀人才和在职培养相结合的做法。对于人才的引进主要通过办专业和办学科点等方式吸引人才,还通过创造教学和科研条件,稳定教师队伍,解决个人的发展问题。
采取有效措施,提高主讲教师的学术积累和教学水平。一是教研组教师,特别是中青年教师积极参加重要科研项目,提高学术水平。二是派中青年教师赴国外研修访问,了解和学习发达国家同类课程的先进教学经验、相关课程设置情况与发展趋势,将国外教学思想引入课程教学。
教学始终是教师的第一要务,为了提高青年教师的教学素质,我们实施并完善了一系列管理措施和制度。
1) 设立名师工作室,实现名师资源共享形成多元化的带教制度,安排高年资的教师对年轻教师进行传、帮、带,可以有业务方面的指导,也可以有认识方面的交流。通过老教师对年轻教师全方位的指导,使老教师的教学理念和经验得以继承,加快了年轻教师的成长。
2) 有计划地安排年轻教师虚心旁听有经验教师的讲课。通过听课,不仅使年轻教师进一步掌握课程的内容,更重要的是使年轻教师学到了老教师的教学方法和经验,对其今后从事教学工作起到了积极的指导作用。
3) 对于第一次上课和第一次上某门新课程的年轻教师,团队都要在课前组织他们试讲。试讲前,安排老教师进行指导,传授教学经验。试讲时,由团队的教师参加听课并对其进行讲评,肯定其优点,指出其不足,帮助青年教师尽快掌握课程的重点,找到更合适的讲授方法。此外,我们还组织集体备课,统一基本教案,帮助年轻教师成长。
近两年来本教学团队获得的主要教学奖励就有徐特立教育奖、茅以升教学专项奖等。
5扩大交流合作
我们在做好自身团队建设的同时,增进与全国相关高校和教学团队的交流,学习兄弟团队的建设经验,在课程示范、教材推广、网络资源辐射等方面发挥积极作用。我们还开展校内合作,联合不同院系进行教学和精品课程的申报与建设,在校内推广改革成果;发表了一系列教改论文;发起筹备《全国智能科学技术课程教学研讨会》;邀请企业界科技精英做本科生就业指导相关报告。
1) 增进校际交流,发挥辐射作用。
我们经常以讲座报告形式在许多兄弟院校进行教学与教改交流。例如,最近一年来就应邀先后到上海交通大学、同济大学、东华大学、东南大学、国防科技大学、中国矿业大学、北京科技大学、清华大学等校就智能科学技术课程的教学、教改和建设问题作专题报告,在兄弟院校师生中引起热烈反响。已有数以百计的高等院校采用我们编著的教材和网络课程进行教学,国内已有众多的从事人工智能课程和智能控制课程教学的教师,来信来函索取我们开发的课程教案、课程演示和网络课程相关资料等,我们一直尽力地搞好推广和服务工作。
2) 撰写课程改革论文,进行国内外交流。
本团队成员仅近一年多来,就在中国教育开放资源网、中国人工智能学会13届年会、计算机教育、高等理科教育、计算机与现代化等会议及刊物上发表10篇教改论文,在国内外进行交流,起到介绍情况,交流信息和经验的积极作用。
3) 筹备全国相关课程教学研讨会。
为了更好地交流经验,扩大影响和辐射作用,我们发起并联合中国人工智能学会教育工作委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国人工智能学会智能机器人专业委员会、中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会,筹备召开了首届《全国智能科学技术课程教学研讨会》[15]。围绕各个学校在智能科学与技术本科专业的课程改革与建设、课程和专业教学计划制定和未来发展设想等方面进行交流研讨。通过交流研讨,认真学习兄弟学校的经验,并尽可能汇报我们的经验。我们相信,在与会全体代表的共同努力下,本次课程教学研讨会一定能够取得积极的成果。
注:本研究获得教育部部级精品课程人工智能(2003年)和智能控制(2006年)、全国双语教学示范课程人工智能(2007年)、部级智能科学基础系列课程教学团队(2008年)等项目支持。
参考文献:
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[15] 2010年全国智能科学技术课程教学研讨会征文通知[J]. 计算机科学,2010,37(6):封3.
Construction of State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU
CAI Zi-xing, CHEN Bai-fan, LIU Li-jue
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
Abstract: The reformation and construction of the State Teaching Group of Series Course for Intelligence Science Basis in CSU have been introduced; which deal with the advances in the course construction, textbook writing, teaching means, teacher group training as well as the intercourse and cooperation. A novel teaching mode and means called “lecturing by interest, thinking by query, disabusing by ways, learning by laws” has been propose and set up .The construction of the state fine courses and the bilingual teaching demonstration course have been placed in the precedence position. The teacher group training has been done by introducing the high-caliber personnel connected with the in-service training. The intercourse and cooperation with other schools and teaching groups have been constantly enhanced. As a result, an exemplary role in the teaching group construction has been actively played.
人工智能导论论文篇5
关键词：智能诊病；人工智能；专家系统；知识库；推理机；Naive Bayesian算法
中图分类号：TH165.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）009-0-01
一、智能诊病系统的发展
人工智能是现今最尖端的技术之一，近三十年来，人工智能发展迅速，在很多领域都得到了广泛的应用。专家系统是人工智能重要的一个分支，它通过一个或多个专家提供的专业领域知识，模拟人类专家解决那些需要专业领域知识才能完成的问题。1965年，美国斯坦福大学研制出了DENRAL系统，该系统具有丰富的化学知识，能帮助化学家推断出分子的结构。DENRAL系统的完成标志着专家系统的诞生。20世纪70年代初， NTERNIST系统在匹兹堡大学问世，这是第一个用于医疗的内科病诊断咨询系统。同一时期，一款能够帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统MYCIN也在斯坦福大学出世，这两款专家系统的成功激发了智能诊病系统的开发热潮，国内外都开始往这方面投入大量的人力物力。到21世纪初，智能诊病系统已经相对成熟。
二、智能诊病系统
智能诊病系统以基于规则的方式来构建系统，它主要将系统分为知识库和推理机两部分，知识库中存储着各种医学知识的集合，包含从书本中知识，以及医学专家的知识和经验，而推理机根据用户提供的有效信息，来决定所使用的推理规则，通过从知识库中获取的相关知识进行推理判断，从而得出最终的结论。推理分为精确推理和不精确推理，精确推理根据条件和结论之间的必然性，得出的结果是肯定的，不精确推理：在条件不足的情况下，得到的假设不能被完全证实，这个时候为每个假设赋予一个权值来表明这个假设的可信度，通过这些假设进行下一步推理，可能会得到多个不同的结论，以可信度最高的结论作为最终结论。
三、智能诊病系统的缺点
难以得到足够知识和规则填充知识库，智能诊病系统做为基于规则的专家系统，需要以大量知识和医学专家规则作为基础，才能够准确地诊断病人的病情，这就需要大量的医学专家和知识工程师的参与才能够实现。
缺乏学习能力，跟一般的基于规则的专家系统一样，智能诊病系统不具备从诊病过程中提取经验进行学习的能力，只会依循本来就存在的规则和知识进行推理判断，更新知识库，添加规则些工作仍然需要知识工程师来完成。
Naive Bayesian算法：
Na?ve Bayesian 算法能够较好地对事物进行分类，具有结构简单，计算高效等特点，是分类算法中最经典，最有影响力的算法之一。Na?ve Bayesian算法首先需要通过训练样本计算出先验概率，在此基础上，计算一个待分类的后验概率。下面是Na?ve Bayesian 算法的定义，对于一个待分类的事物x，设：
1.x有{a1，a2，a3，……an}这样一个属性集，每个a都是x的一个特征属性。
2.有{y1，y2，y3，……ym}这样一个类别集合，每个y代表一个类别。
3.分e计算P（y1|x），P（y2|x），P（y3|x），…..，P（ym|x）的概率。
4.如果有P（yi|x） >= P（yj|x）（j属于1～n），则事物x属于类型yk。
在这里，我们称P（yi|x）为后验概率，根据贝叶斯定理，P（yi|x） = P（x|yi）P（yi）/p（x）。
由于对于所有的后验概率，都需要除以P（x），所以在这里我们可以将P（x）忽略，只求出最大的P（x|yi）P（yi）即可。P（x|yi）P（yi） = P（a1|yi）P（a2|yi）P（a3|yi）…P（an|yi）P（yi），其中P（aj|yi）和P（yi）我们都需要通过样本数据进行计算：
1.设有样本集{x1，x2，…xn}，每个样本有一个属性集a其中包含若干属性。
2.有{y1，y2，…ym}这样一个类别集合。
3.P（yi）为样本中类别yi的个数/样本总数。
4.P（aj|yi）为样本中类别yi中含有aj属性的个数/类别中yi的个数。
通过Naive Bayesian算法对智能诊病系统的改进：
由于知识库中知识量和规则的限制，智能诊病系统可能会出现无法准确判断用户病情的状况，通过Na?ve Bayesian算法可以有效地改善这一情况。一个人患病的原因会跟他平时的生活环境，生活习惯还有家族遗传有很大的关系，由此，我们可以将生活环境，生活习惯和家族遗传作为特征属性，建立一个辅助诊断病情的Navie Bayesian分类器。算法的训练样本通过记录每个精确推理确诊的患者的生活环境，生活习惯，家族遗传等属性信息取得，通过不断地增加训练样本，Navie Bayesian分类器的准确性不断提升，从而提升智能诊断系统的不精确推理能力。
参考文献：
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[2]Pang-Ning Tan， Michael Steinbach， Vipin Kumar.数据挖掘导论（中文版）[M].范明，范宏建，等，译.北京：人民邮电出版社，2011：139-141.
作者简介：黄 伟（1981-），男，瑶族，湖南花垣人，讲师，主要从事计算机科学研究。
肖厚波（1994-），男，汉族，湖南郴州人，本科在读，主要从事软件工程研究。
人工智能导论论文篇6
关键词：人工智能；案例式教学；兴趣引导教学法；问题驱动教学法
中图分类号： TP309 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）03-0599-02
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合性技术学科[1]，是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透、迅速发展且与人类生活密切相关的综合性新学科，其核心研究领域包括模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等等[2]。
语言信息处理是语言学与计算机科学交叉形成的一门新型学科，其课程体系以语言学、计算机应用、应用数学和认知科学为主干，研究内容是自然语言的自动化信息处理技术，是人类语言活动中信息成分的发现、提取、存储、加工与传输[3]。目前该方向的主要应用领域包括机器翻译、文献检索、信息提取、自然语言的人机接口等。由此可见，为语言信息处理专业开设人工智能课程是必须的。该文针对“人工智能”课程自身特点和语言信息处理专业研究生培养目标，并结合笔者多年来的教学经验，分别从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多个方面对该课程的教学改革进行了探索与研究。
1 以“精”“典”为基本要求的教学内容选择
“人工智能”课程的突出特点研究内容涉及面广而学时数较短（大部分高校的研究生专业安排的课程的时数在36到48学时之间）。因而授课时不能追求内容“大而全”，必须“精”，选择重点、核心基础知识进行学习，选择与专业方向最相关的“典”型应用领域进行重点详细介绍，使学生在有限的时间内学到最有用的知识。“人工智能”课程教学内容总体可以分为三大部分。
第一部分是基础理论知识，学习人工智能中知识的表示方式（谓词逻辑表示法、产生式知识表示法、框架表示法、语义网络表示法等）。语言信息处理专业学生本科专业背景不同（有文科，有理工科），所以该部分教学内容难点在于教学进度和难易程度的均衡。本部分内容可安排8～10学时。
第二部分是搜索与推理，对使用特定知识表示方式表达的知识和问题进行推导或搜索，得出相应结论或搜索结果。本部分安排10～12学时，重点在于启发式搜索。
第三部分是人工智能中的典型应用领域。对于该部分内容的选择要以学生专业为中心进行，选择与学生专业相关性较大的领域进行教学，以期能够有助于学生了解并掌握学术的主流发展趋势，从而能够更好地培养自身的科学素养和创新能力。本部分主要学习机器翻译、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、多Agent系统等。本部分安排18～36学时。
2 选择“最合适”的教材
教材是教师教和学生学的主要凭借，教材的好坏在很大程度上决定了教师能否成功“教”与学生能否顺利“学”。教材的选择要以教学对象的特点和教学目标为依据，选择最合适的教材。在广泛研读目前比较热门的人工智能教材的基础上，结合教学目标和教学对象的特点，选则清华大学出版社出版﹑蔡自兴和徐光祐编著的《人工智能及其应用》（第4版）[1]作为教材。该教材总体也可以分为三部分：第一部分论述了人工智能的三大技术， 即知识表示；第二部分论述推理及搜索； 第三部分论述人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第三版本科生用书相比，增加了如本体论和非经典推理、决策树学习和增强学习、词法分析和语料库语言学等（非常适合笔者的教学对象）。
3 创新型人工智能课程教学方法
“人工智能”课程涉及的知识面广，既包括基础理论，也包括具体应用，即有抽象复杂的计算，也有繁杂的系统实现，为此，如何激发学生的学习兴趣并保持学生的学习兴趣是本课程教学的关键。此外，因为是研究生教学，所以更突出学生的主体地位，注重培养学生的学习兴趣、自主学习的意识和能力。为此，笔者主要采用了以下几种教学方法。
3.1 兴趣引导教学法
常言“兴趣是最好的老师”，如何培养学生对本门课程的学习兴趣，激发学生对本门课程的求知欲，是一门课程首要任务。
为了提高学生的学习兴趣，笔者在第一节课让学生观看美国科幻电影“机器人”的相关片断，通过机器人安德鲁非凡的创造能力、情感表达能力和自学习能力让学生更好地了解人工智能的目标、意义，激发学生探索人工智能的兴趣；在学习“博弈策略”及“极大极小分析法”时，笔者通过让学生来参与“一字棋”对决游戏说明博弈树的层次结构原理，通过“人机对弈”说明“α-β剪枝技术”引入的必要性；通过“啤酒与尿布”的故事说明数据挖掘技术在现实生活中的应用，让学生认识到人工智能并不是虚无抽象的学科，而与人们的生活息息相关，激发起学生用人工智能相关技术解决现实问题的兴趣。
3.2 问题驱动教学法
在讲授基础理论时，如“不确定性推理”、“数据挖掘”等这一类型内容抽象、算法复杂的知识时，采用了问题驱动式的教学方法。
教师首先提出与内容相关的若干问题，并为学生相关的资料或向学生提供找到问题的一些线索，让学生带着问题去思考、分析和讨论等方式来查找答案，主动获取知识，应用知识，教师在必须的时候还需给予一定的引导和帮助。如在讲授产生式知识表示法时，以“动物识别系统”问题原型，给出学生系统模型，让学生编写一个能够用来进行动物识别的应用程序。
此教学法很好地培养学生解决问题的能力，形成研究的态度，提高认知能力。
3.3 实践教学法
“实践是检验真理的唯一标准”。人工智能课程中，能够动手实践的知识一定要让实践。
在讲“专家系统”的构造步骤时，用“营养专家系统”为案例进行介绍，将该专家系统分解为一个个小的具体任务（如知识库构建、规则库的构建、界面设计等），并分配给不同的学生，学生按照专家系统的一般构造步骤去完成相应的任务，最终完成一个完善的系统，从而达到掌握专家系统构建的教学目标。
实践教学法可以提高学生分析、解决问题的能力和动手能力，并可以进一步加深对理论知识的理解。
3.4 案例教学法
案例教学法是将案例讨论的方法运用到课堂教学活动中去，教师根据课堂教学目标和教学内容的需要，通过设置一个具体的案例，引导学生参与分析、讨论、表达等活动，让学生在具体问题情境中积极思考、主动探索，以提高教与学的质量和效果，培养学生认识问题、分析问题和解决问题等综合能力的一种教学方法[4]。案例教学法中教师扮演设计者和激励者的角色，鼓励学生积极参与典型案例的讨论，重点掌握教学进程，引导学生思考，组织讨论研究，进行总结、归纳，同时教师也参与到学生共同研讨。不但可以发现自己的不足，也可以从学生那里可以了解到大量感性资料。该教学法有利于调动学生学习主动性，通过生动具体的案例介绍可以促进学生对知识的理解和实际应用。
人工智能授课中，对于产生式系统和自然语言理解系统的有关概念及系统构成技术，采用了案例教学法。
在介绍产生式系统时，我们以动物识别系统为案例进行介绍。案例教学通常可以分为3个步骤，即案例引入、案例分析和案例总结。案例引入过程介绍产生式的语法和语义、产生式系统的组成及工作原理后，通过屏幕演示动物识别系统的运行过程使得学生能够获得老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁七种动物的一些特征；案例分析阶段通过向学生展示使用Prolog编写的动物识别系统源程序，详细介绍设计思想以及实现过程。该过程是案例教学的关键，教师引导学生进行案例分析，之后由学生进行补充，师生共同讨论力求系统得以更完善；案例总结阶段由老师对学生的讨论情况进行总结，在总结讨论情况的基础上提出一些问题（例如如何进一步提高系统的效率？）。
在介绍自然语言理解系统时，以自然语言情报检索系统LUNAR[5]为例进行介绍。从LUNAR系统的词法分析、语义解释和问题回答三个阶段进行详细分析。经过案例引入、案例分析和案例总结三个阶段，使得学生对LUNAR系统的设计步骤、关键技术及设计思路有深入的了解。之后，要求学生写出案例分析书面过程，并完成课后作业“指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU”。
4 课程考核方式的改革
研究生教育以培养学生的能力和素质为主要目标。人工智能课程的考核方式也以此为目标，采用以考察理解应用为目的的论述题，或结课论文形式进行，同时注重平时考核。平时考核以学生查资料的能力、阅读相关文献即完成课后作业的情况为考核对象。
5 结束语
为了提高人工智能课的教学质量，根据课程及教学对象的特点，结合教学过程实际问题，采用了合适的教材，安排了合适的学时，在教学过程中综合各种教学方法的优点，并采用了适当的考核方式。教学结果表明，通过这些尝试，提高学生学习的兴趣和积极性，取得较好的教学效果，学生能够有意识地使用人工智能中的相关知识、思想来进行学术研究。
参考文献：
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人工智能导论论文篇7
摘要：本文结合“计算机科学导论”课程双语教学的实践，探讨了双语教学在计算机本科生教学中四年不断线的必要性和意义，分析了对双语教学的效果怀疑的内在原因，提出了实施计算机双语教学不断线的课程体系。
关键词：双语教学；计算机科学导论；国际化；课程体系
中图分类号：G642
文献标识码：B
1引言
近年来，双语教学在全国各高等院校开展得如火如荼，同时也积累了一定的经验。然而，我国高校双语教学的开展也存在着很多问题，甚至有些学校对双语教学的效果产生怀疑。本文结合“计算机科学导论”(以下简称“导论”)双语教学的实践，探讨构建计算机双语教学的课程体系的必要性和意义，提出构建计算机双语教学课程体系的设想。
2目前双语教学的三种模式
严武军将双语教学划分为简单渗透型、穿插型和全外语讲授型三种模式，但他并未研究教材和授课语言在双语教学中的作用。实践证明，合适的教材是双语教学实现最佳效果的一个重要因素。因此，我们根据教材和授课语言，将目前高校中的双语教学分为以下三种模式：
中文教材，英文课件，英文授课。这种模式类似于上述的简单渗透型。国内培养的教师容易采用这种双语教学模式，他们用英语和PowerPoint等软件做出课件，在讲课时注重概念的解释。但这种教学很难将目前国际上的学科进展和知识更新有机地结合起来。
英文教材，英文课件，中英文混合授课。这种模式类似于上述的穿插型模式。在英语国家有一定工作和学习经历的教师往往采用这种形式，使学生一步进入英语和汉语混合的教学环境，也弥补了现实中全英语授课学生听不懂的缺陷。但这种双语教学不利于学生用英语理解专业知识能力的有效提高。
英文教材，英文课件，英文授课。这种模式类似于上述的全外语讲授型双语教学模式。在英语国家学习和工作多年然后回国的学者容易采用这种双语教学模式，他们甚至将自己在国外使用的英文教材和讲稿直接应用到国内的双语教学中。在这种模式下，学生一步到位进入英语的教学环境，但由于中文在大学校园里占统治地位，学生遇到一点学习困难，听不懂、学不会，便会开始抱怨。这可能也是双语教学在有些高校难以为继的一个原因。
应该指出，不管是严武军的双语教学模式还是我们提出的模式都忽略了互联网上的信息资源对双语教学的影响。实际上，在“导论”的双语教学中，我们充分利用了互联网上的信息资源来制作英文课件，将国际上“导论”的有关最新进展有机地加入到课件和双语教学中，并深深体会到充分利用网络上的信息资源将真正缩短我们在教学上与英语国家的差距。
3双语教学的若干问题及探讨
首先，学生听不懂是一种正常现象，但学生必须听下去。实际上，双语教学课程的开设不仅要求教师更多地投入，对学生也有同样的要求。这种投入首先要求学生有充足的时间。大一属于从高中到大学的过渡阶段，一般所开课程相对较少，学生课余时间比较宽裕；同时这一时期学生考级、考研、就业的压力较小，相对于高年级学生有更多的精力可以投入到双语教学课程的学习之中。
另一突出的问题是双语教学因人而设，教学计划制定时并没有把双语教学纳入统一的系统发展中，虽然丁学钧等研究了计算机专业双语教学系统模式，并做了一定的实践。因此，在这种因人而设的双语教学中，学生不能系统地用双语学习计算机科学和技术学科的相关知识，高校也不能真正有效地建立双语教学的教师队伍。正是如此，近两年双语教学正在我们校级教学改革项目的申请中逐渐消失，这也可看作人们对双语教学效果怀疑的直接后果。同时，这也可看作是没有建立计算机双语教学体系的直接后果。
第三个突出的问题是原版教材和中文教材的关系。既然是双语，那么就应该合理地同时使用原版教材和中文教材，使二者互为辅助和补充。例如，在“导论”的双语教学中，我们以中文教材的内容体系作为选择英文教材和通过互联网选取国际上最新的教学资源的基础，参考了10本原版或影印版英文教材和1本中文教材。实际上，目前我国双语教学教材的建设还没有形成一个完整的体系，部分课程的教材还处于探索阶段。实践证明，没有完整的计算机双语教学的课程体系的建立，我国双语教学教材的建设也就很难形成一个完整的体系。
4构建计算机双语教学课程体系的必要性和重要性
改革开放以来，我国的计算机业得到了惊人的发展。但也不得不承认，计算机的技术和知识基本上来自以英文为载体的媒介(含书籍)，我们的教材基本上是对这些媒介内容的加工和处理。同时，计算机专业的本科生在学习大学英语时，很少接触大量的专业词汇。例如，我们的一些一年级计算机专业学生不知道“Object-oriented programming”，虽然他们已学了C++ 程序设计语言。而且，大部分编程软件都是用英语编写的，这给学生更好的利用软件带来一定的困难。因此，及时实施计算机双语教学，以便让学生直接学习当代以英文为载体的计算机技术和知识是必要的。
英语在计算机专业中的学习和应用是一个渐进过程，学生不可能通过一门课程的双语教学就能达到“能够阅读本课程所涉及的的专业知识与技能的英语文献资料，而且能够用英语口语和书面的形式，采用符合国际惯例的方式处理和交流与本课程有关的专业事务和信息”。从这一点来看，有必要建立计算机双语教学课程体系，将双语教学课程从一入学开始安排，然后每个学期逐渐展开，以形成一个初期打基础、间接动力推动到后期高层次、直接兴趣推动的连贯的、完善的双语教学体系。
张萍等老师对生物系和物理系实施的双语教学的调查表明，连续两个学期开设双语教学课程的学生的进步显著。赵艳红和邵定宏在探讨计算机专业课程双语教学时也注意到计算机专业双语教学应具有连贯性，贯穿于学生的整个受教育过程，并建议“可以有计划有选择地从大学一年级开始，每学期开设一到两门采用双语教学的专业基础课程。低年级双语教学的重点放在英文教材的使用上，逐步实行课堂中英文讲授。专业课鼓励教师学生采用英文教材，双语教学课程中逐步增加全英文讲授比例”。他们也建议程序的开发环境应是英文的操作界面，尽可能不使用汉化后的开发工具。
5建设计算机双语教学课程体系的构想
科学合理的双语教学课程体系是成功实施双语教学和培养“面向世界”人才的根本保障，也是建立一支高质量的双语教学师资队伍的必要条件，它还是建设双语教学教材完整体系的必要前提。因此，讨论如何科学合理的建设计算机双语教学课程体系对于发展我国高校的计算机双语教学是很有意义的。
一般来讲，科学合理的双语教学课程体系必须考虑其与计算机本专业其他课程的关联性和衔接性，同时又要避免学科内容的无效重复，不能像计算机专业外语那样。具体来说，计算机双语教学课程体系首先应贯彻教育部2001年《关于加强高等学校本科教学工作，提高教学质量的若干意见》中关于双语教学的精神。这一文件颁布已七年了，计算机双语教学的课程应达到所开课程的10％。这意味着计算机双语教学课程体系至少包含4门计算机课程的双语教学，如果在计算机本科生的四年的教学计划中，每年能够至少开设一门计算机课程的双语教学，就基本上实现了“双语教学不断线”的思想。
目前大多计算机教学课程体系由公共必修课、专业必修课、专业选修课和公共选修课组成。因此，计算机专业双语教学课程体系应涵盖专业必修课和专业选修课。而且，双语教学课程应覆盖本科生大学四年的每个学年，我们的计算机双语课程教学体系至少应包括在一年级开设的“计算机科学导论”，在二年级开设的一门程序设计语言，例如“Java 程序设计”，在三年级开设的“软件工程”和在四年级开设的“人工智能”。其中两门是必修课，两门是选修课。
选择上述课程作为计算机教学课程体系的一部分，不仅吸收了国内同行的双语教学经验，而且基于下列考虑：
(1) 凡是国内教材与国外英文原版教材具有较高内容一致性的课程；或者，课程所用的国内教材基本上是国外英文原版教材的子集，均可较容易地用于双语教学。“Java程序设计”、“软件工程”和“人工智能”属于这种情况。
(2) “计算机科学导论”是计算机本科生一年级的入门性课程，计算机专业的双语教学应从这里开始。如果说计算机的学习应该“从娃娃开始”，那么计算机专业的双语教学应该从“导论”开始。
(3) 我们已成功地实施了“计算机科学导论”和“Java程序设计”的双语教学。本文的第一作者曾实施“人工智能”的双语教学。
我们还将实施“软件工程”的双语教学，因为“软件工程”双语教学的成功将有利于学生提高他们用双语直接了解掌握最新软件工程的原理、思想、技术和方法的能力，改善他们在软件开发中的合作和团队精神，促进我国软件工业的国际化。
同时，我们的计算机双语教学课程体系还包括“算法和数据结构”和“数据库系统原理”两门课程，使之达到“用双语授课课程课时达到该课程课时的50%以上”， 因此，我们的计算机双语教学课程体系就包括了高等学校计算机科学专业方向15门核心课程中的6门课程。
最后，我们将在本科生的四年级开设三门双语教学选修课程“电子商务”、“数据挖掘和数据仓库”和“Web智能和工程”，学生可选修其中一门。同时我们要求学生在做毕业论文时必须阅读和引用1～2本英文著作，2～3篇英文期刊论文，3～5篇国际会议论文集论文。这可看作是为学生将来用英语发表研究成果所做的必要训练。
6结束语
本文探讨了目前双语教学的三种模式，讨论与构建双语教学课程体系有关的若干问题，研究构建计算机双语教学的课程体系的必要性和重要性，并探讨了如何建设计算机双语教学的课程体系。建立完善的计算机双语教学的课程体系仍然是一个长期而困难的教育目标，也是一个巨大而复杂的教学系统工程，在实现这一目标的过程中，还有无数的问题等待解决。我们应加大引进所需原版教材的种类，更需建立一支能够实施计算机双语教学课程体系的高质量教师队伍。
7致谢
本文得到河北师范大学校第八批教学改革项目的部分支持。作者衷心感谢河北师范大学的支持。没有他们的支持和帮助，“计算机科学导论”的双语教学就不能在河北师范大学顺利实施。本文中的某些思想、方法和策略就不可能浮现。
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人工智能导论论文篇8
关键词:复杂工程问题;计算机科学与技术专业;课程设计
工程教育认证要求通过认证的工程专业不仅要深入理解和把握复杂工程问题，更要按照国际实质等效原则培养学生具有解决复杂工程问题的能力［1］。目前，针对计算机相关专业解决复杂工程问题能力培养的研究还处于探索阶段。许智宏等人认为可采用半开放式项目驱动教学方法达成目标［2］;尚凤军提出课程群建设面向复杂工程设计的方案［3］;黄永红等人认为可增设综合训练项目来达到培养目标［4］。刘秀平等人提出了分层实施方案，从知识、实践、设计的维度支撑了解决复杂工程问题的能力［5］。王宏宇等人提出了以学科竞赛主题为对象，遵循工程逻辑设计开发过程的课程建设改革方法［6］。许多研究成果对于分解落实解决复杂工程问题能力的培养缺乏深入探索，对于如何优化课程设计体系和内容来提高学生解决复杂工程问题的能力方面也缺乏深入研究。
1课程设计改革的意义
完备的实践教学体系主要包括课程实验、课程设计、实习、毕业设计(论文)等。通常，国内高校都将毕业设计(论文)环节作为实现解决复杂工程问题的重要载体。但近年来，毕业设计期间应聘、考研等挤占了学生很多时间和精力，设计内容往往弱化甚至忽略难以处理的学科交叉问题和非技术因素，且毕业设计往往采取一人一题，很难达到个人与团队的教学指标。课程实验往往随理论授课逐周分散进行，受学时限制以及学生知识掌握处于积累阶段等因素，一些深度型、探究型、综合型的实验往往很难开展。实习由于受到场地、经费、管理难度、企业技术保密等限制，往往缺乏理论指导下的实践。一些计算机类专业学生到实习单位后，只能接触一些前端页面或模块代码的机械性编写，无法接触软件或硬件的具体设计过程，有些专业实习甚至畸变为企业参观。《计算机类专业教学质量国家标准》要求计算机类专业学生4年的实验当量应不少于2万行代码。在课程设计方面，要求至少完成两个有一定规模和复杂度的系统的设计与开发。调研发现，实践教学体系中提高学生解决复杂工程问题的环节应保证时间的集中性，内容的规模和复杂度要达到国家标准中的要求，且应在理论的指导下开展，课程设计比较符合这一要求，应作为提升学生解决复杂工程问题能力培养的关键突破口。
2课程设计改革宗旨和研究方法
2.1课程设计改革宗旨
第一，以培养学生解决复杂工程问题能力为主线，突出工程技术应用能力的培养，强调自主学习和终身学习意识培养，全面提升学生的能力和素质。第二，使学生能够设计针对复杂工程问题的解决方案，在设计环节中体现创新意识，实现多方案分析与评价，从而全面提升实践教学效果。第三，使学生深入掌握工程原理，结合工程实践，体现综合运用，提升解决复杂工程问题的能力。第四，分解落实解决复杂工程问题能力的培养，课程设计的持续改进逆向推进课程体系的整体优化。第五，构建计算机专业完善的实践教学体系和课程群体系，建立各项实践教学活动的持续改进机制。
2.2基本研究方法
第一，调研法。采取调研问卷调查和访谈的方式，对目前已毕业学生、在校生(包括计算机类专业本科生、研究生)、教师(包括教学管理、教学一线、教辅等多层面)开展调研。同时走访和调研部分高校、IT企业和专业培训机构等。第二，逆向研究法。从实践入手，逆向优化专业类知识体系教学。第三，分析建模法。对调研数据、教学环节统计与考核数据、质量保证监控数据进行科学分析，借助人工智能手段进行建模优化。第四，螺旋优化、研以致用法。杜绝纸上谈兵，形成的专业课程设计内容设置实施方案(含教改方案、教学大纲、课程标准、考核标准等)，直接实施于一线教学活动，并通过实施效果的反馈螺旋优化后续方案。
3课程设计改革实践
课程设计计划的实施要求指导教师明确课程设计对应于工程教育认证标准具体的毕业要求指标点，并要在课程设计过程中坚持实施。明晰课程设计对毕业要求指标点的支撑作用，为合理安排课程设计的内容明确了指导思想。本校计算机科学与技术专业培养方案以工程教育专业认证为背景，共设置11门课程设计。一类课程设计在前5学期开设，涉及专业类知识课程门数相对较少，具体包括以下7门课程设计:C语言程序设计课程设计、Java程序设计课程设计、数据结构与算法课程设计、数据库原理课程设计、计算机网络课程设计、C++程序设计课程设计、JavaEE编程技术课程设计。以上课程设计以语言开发为主，是培养学生计算思维、软件工程设计规范、计算机语言开发能力的基础。指导教师面向解决复杂工程问题培养，认真设定课程设计题目和内容。以学生为中心，强调基础性、技能性、应用性、工程性和创新性，采用问题驱动和求解渐进化方式不断提升学生解决复杂工程问题的能力。每门课程设计在具体实施中，指导教师始终探索课程设计如何解决承上(课程实验)启下(毕业设计和实习)，并不断思考和探索课程设计如何逆向优化专业类知识课程的教学活动。计算机科学与技术专业另一类课程设计在第6和第7学期设置，综合性较强(在某些高校或专业有时被称为“综合开发实训”或“综合训练项目”等，但通常拘泥于一种开发语言或技术)。综合类课程设计有4门:A.体系结构课程设计。专业类知识课程涉及体系结构、计算机组成原理、编译原理、汇编与接口技术、计算机网络等硬件类和系统类课程。B.操作系统课程设计。专业类知识课程涉及操作系统、Linux系统等系统软件类课程和部分高级语言类课程。C.软件开发综合课程设计。专业类知识课程涉及各种高级语言类课程(如Java、C、C++)、软件工程、数据结构与算法、数据库原理等软件开发类课程。D.Python与人工智能课程设计。专业类知识课程涉及各种高级语言类课程(如Python、Java、C、C++)、数据结构与算法、人工智能导论等课程。综合类课程设计涉及大量通识类知识和学科基础知识，具有较高的综合性，包含多个相互关联的子问题，体现问题和系统的规模、难度、复杂度、综合性。课程设计更强调培养学生的系统观，使学生能够站在系统的高度，以系统的视角去看问题，去适应错综复杂的应用场景，最终实现问题的系统化、科学化求解。“软件开发综合课程设计”综合了之前的.NET综合课程设计、Java综合课程设计等软件开发类课程设计。根据工程教育专业认证要求，这门课程设计并不拘泥于某一种语言或技术要求，要求学生能够针对复杂工程问题，选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具等设计开发一套软件系统，并通过对比得到有效结论。“Python与人工智能课程设计”以解决复杂工程问题入手，学生首先分析问题建立模型，然后给出解决方案和算法设计，通过Python语言及其扩展库编程实现系统，最后通过设计方案、模型、算法、开发语言等多个角度对比分析给出所设计系统的客观性评价。在2017版培养方案中该课程设计为“Python程序设计课程设计”，设计内容包含了软件开发、大数据、人工智能、深度学习等。2019版培养方案中，专业增设了1门48学时的人工智能导论理论课，Python程序设计和人工智能导论合并为1门2周的“Python与人工智能课程设计”。“体系结构课程设计”和“操作系统课程设计”是专业认真研究工程教育认证标准后于2019版人才培养方案中新设置的2门课程设计。在学时紧张的情况下，专业仍增设了这2门综合类课程设计，力图保证学生硬件系统、组成原理、体系结构、操作系统方面的综合设计能力培养质量，保证人才培养的系统性和专业性。课程设计具体实施过程中，指导教师以突破解决复杂工程问题能力培养为核心安排课程设计内容，使学生的能力培养达到工程教育认证标准的培养要求，反复思考和尝试解决以下关键问题:第一，课程设计内容重点覆盖了《华盛顿协议》7个特征中的哪些特征?课程设计的规模、难度、复杂度、综合性是否能满足工程教育认证背景下的解决复杂工程问题的要求?第二，课程设计中，如何运用深入的而不是浅显的工程原理，经过什么样的分析，而不是直接套用原理、公式来解决设计目标?第三，课程设计中学生在哪些理论指导下进行实践?加深对哪些原理的理解?第四，为了突出复杂工程问题的解决，与课程设计相关的一门或多门相关课程的讲授环节中，将对传统的授课方式、方法和内容采取哪些变化?与课程设计相关的理论知识讲授和基本实验环节能否为学生完成课程设计奠定扎实基础?第五，课程设计是否要引入混合式教学?如果引入，混合式教学将如何提高课程设计效果?第六，从以学生为中心的角度分析学生如何通过课程设计和相关理论的学习，实现从“学了”到“学会”再到“会应用”?第七，课程设计“能力培养”如何量化考核，“复杂度”如何评价?以产出为导向，如何建立持续的人才培养改进机制?通过指导教师的不断思考和改革尝试，使各门课程设计实现了设计理念的转变、从简单到综合的转变、从单一系统到增加对比分析、综合评价等突破常规的转变。
4课程设计改革效果
课程设计改革使计算机科学与技术专业逐步形成一套课程设计内容设置实施方案(含教改方案、教学大纲、课程标准、形成性考核标准等)，并直接实施于现有教学活动。通过培训和专家辅导讲座等形式，指导教师深刻理解了工程教育认证的本质和内涵，改变了传统的课程设计理念。以复杂工程问题的提出和解决为课程设计核心，突出产出导向，精心设计课程设计题目，优化课程设计考核指标，建立了课程设计持续改进机制。课程设计改革在人才培养方面取得了切实效果。第一，以培养学生解决复杂工程问题能力为主线，突出工程技术应用能力的培养，增强了学生自主学习和终身学习意识培养，设计理念更符合学科发展趋势。第二，使学生能够设计针对复杂工程问题的解决方案，在设计环节中体现创新意识，养成了多方案分析、对比和评价的设计习惯。第三，使学生逐步掌握深入的工程原理，结合工程实践，综合运用，提升了解决复杂工程问题的能力。第四，以课程设计内容设置为突破口，逆向推进课程体系设置整体优化，使学生通过实践逆向推动理论课学习的兴趣和动力，学生的理论素质进一步提升。课程设计改革首先在省级一流本科专业“计算机科学与技术”专业实施，并推广至软件工程、数据科学与大数据技术、物联网工程三个计算机类本科专业。与信息技术密切且相关的电子商务、电子信息工程、机器人工程等专业也逐步开展了面向复杂工程问题能力培养的课程设计改革，取得了切实有效的实施效果。
5结语
截至2018年，计算机类专业已达3349个专业点，培养学生复杂工程问题的解决能力，是工程教育专业认证对工程类专业人才培养的核心要求，也是一流本科专业建设的核心目标之一。随着工程教育认证的普及开展，面向OBE理念，突出解决复杂工程问题能力培养的课程设计改革越发迫切和必要。只有不断改革，建立持续改进机制，才能不断优化计算机教育教学工作，为信息技术产业培养更多优秀人才，推动我国信息技术产业的蓬勃发展。
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