引論：我們為您整理了13篇人工智能學科導論范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。
篇1
1人工智能導論課程特點
人工智能導論是人工智能領域的引導性課程，介紹人工智能的基本理論、方法和技術，目的是使學生了解和掌握人工智能的基本概念和方法，為進一步學習奠定基礎。人工智能是計算機科學與技術學科一門重要的基礎課程，需要相關課程作支撐。離散數學、概率論與數理統計等課程是其數學基礎，數據結構、程序設計基礎、算法分析與設計等課程則為人工智能中知識表示、邏輯推理和問題求解提供了設計與實現手段。與其他軟件課程相比，人工智能課程有鮮明的特點，主要表現在思想方法上強調啟發性、算法上強調不確定性。同時，由于人工智能是一個新思想和新技術層出不窮的開拓性領域，因此其對學生的訓練是鼓勵創新的，具有其他課程不可替代的作用。
人工智能導論是計算機相關專業的必修課，在許多信息類相關的本科教學中也有開設，一般開設在第六或者第七學期。我國目前本科教育的定位是專才教育，培養某方面的專業人才。完成公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，本科高年級學生應該了解本專業的應用領域和發展前景，因此在教學過程中要注意內容的專業性和應用性。由于本科階段學生缺乏科研意識，初步的科研訓練設置在第八學期，即所有課程學習完畢之后的畢業設計，而人工智能課程強調科研性，因此教學難度較大，由此帶來的最直接后果就是學生學習興趣不高。同時，對有志于讀研的學生而言，本科階段的學業也是研究生教育的起點，在教學過程中要適時的進行科研引導，提升學生對科學研究的興趣，為研究生階段打下基礎。可見，圓滿完成人工智能導論課程這一教學任務是重要且極具挑戰性的。
2教學內容安排
人工智能的研究和應用領域非常廣泛，包括問題求解、機器學習、自然語言理解、專家系統、模式識別、計算機視覺、機器人學、搏弈、計算智能、人工生命自動定理證明、自動程序設計、智能控制、智能檢索、智能調度與指揮、智能決策支持系統、人工神經網絡、數據挖掘和知識發現等。人工智能導論旨在為這些具體領域的研究提供引導和基礎保障。
人工智能導論課程涵蓋內容較多，因此需要明確“精講”和“泛講”的內容，以使教師和學生在教學活動中都有所側重。當然，首先應和學生說明，泛講并不代表內容不重要，只是由于課程性質和課時的關系，暫時不作深入探討。日后如有需要，可在此基礎上進一步學習和研究。結合當前人工智能學科的發展狀況，根據教學大綱和作者的教學經驗，對人工智能導論課程教學內容的精講和泛講安排如表1所示。
3提升學生學習興趣的教學方法
3.1穿插背景故事
為激發學習積極性，針對學生喜歡聽奇聞軼事、想象力豐富的心理特點，通過講述一些與教學內容有關的故事或者趣事來吸引其注意力，輔助思維并豐富聯想，使學生在愉悅中完成學習[2]。下面列舉幾個我們在課程教學中用到的背景故事，通過這些故事，不但傳授了知識，也活躍了課堂氣氛。
1) 人類智能的計算機模擬與人機大戰。
講授人類智能的計算機模擬時，可以給學生簡述一下IBM公司的超級電腦和國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫之間的人機大戰，以促進學生對人類智能和人工智能的進一步思考。北京時間1997年5月12日凌晨4點50分，在美國紐約公平大廈，當IBM公司的“深藍”超級電腦將棋盤上的一個兵走到C4的位置上時，國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫對“深藍”的人機大戰落下帷幕，“深藍” 以3.5U2.5的總比分戰勝卡斯帕羅夫。2003年1月26日至2月7日，卡斯帕羅夫與深藍的升級版“小深”又進行了一場人機大戰，先后進行了6局比賽，最終卡斯帕羅夫以1勝1負4平的結果和“小深”握手言和。這也表明了人工智能和人類智能之間的較量還將持續下去。
2) 問題規約法與老和尚說教。
問題規約法是從要解決的問題出發逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直到最后把初始問題歸約為一個本原問題集合。本原問題指不能再分解或變換且直接可解的子問題。可見，問題規約的本質是遞歸的思想。此時，可以給學生簡述我們小時候就聽說過的老和尚說教的故事，即“從前有座山，山上有座廟，廟里有個老和尚，老和尚對小和尚說，從前有座山……”。
3) 模糊理論與禿頭悖論。
模糊推理是一種重要的不確定性推理方式，是指基于模糊理論進行的推理。講授模糊理論時，可以先講一下禿頭悖論讓學生討論。一個人有10萬根頭發，肯定不能算禿頭，不是禿頭的人，掉了一頭發，仍然不是禿頭，按照這個道理，讓一個不是禿頭的人一根一根地減少頭發，就得出一條結論，即沒有一根頭發的光頭也不是禿頭！禿頭悖論的出現源于在嚴格的邏輯推理中使用了“禿頭”這一模糊概念，因此需要以模糊邏輯代替傳統的二值邏輯解決該問題。
3.2課堂辯論和多媒體教學
人工智能從其誕生之日起就充滿爭議，各種學派的爭論使得人工智能的發展更趨完善，加快了其縱深發展。目前，人工智能的爭論主要有兩方面，即研究方法的爭論和技術路線的爭論。前者爭論的主要問題有人工智能是否得模擬人的智能；對結構模擬和行為模擬是否可以分離研究；對感知、思維和行為是否可分離研究；對認知與學習以及邏輯思維和形象思維等問題是否可以分離研究；是否有必要建立人工智能的統一理論體系。后者爭論的主要問題是沿著什么樣的技術路線和策略來發展人工智能。
在課堂教學中，可以充分利用人工智能中存在的爭論較多這一特點，針對相關議題組織課堂辯論，如可用議題“機器的反叛――機器的智能會超越人類嗎？”。讓學生在圖書館或者從網上查閱相關資料，明確自己的論點并準備證據材料，并在課堂上進行辯論。這類辯論無所謂輸贏，旨在通過這種活動，增進學生思考[3]。教學中，還可以充分利用多媒體教學的特點，如讓學生觀摩電影《終結者》系列、《人工智能》、《黑客帝國》等，增強學生對人工智能的直觀感受，提高課堂教學效果[4]。
3.3應用實例分析
普遍而言，本科學生對單純的理論講解不太感興趣，因此在教學過程中，適當增加一些實驗和設計，提高學生分析問題的能力和實際動手能力。比如，講解知識的產生式表示法時，給出產生式的概念和基本表示形式之后，可以通過“野人與傳教士過河”問題來說明產生式表示法的具體應用過程；講解計算智能的進化計算部分時，給出進化算法的幾種具體形式和算法流程之后，可以通過中國旅行商問題(CTSP)來說明算法求解問題的過程。教師在教學過程中，可以根據需要，選擇一些合適的應用實例進行分析。通過這些實例，既能加深學生對知識的理解，又能增加學習的興趣。下面給出兩個實例的簡單描述。
1) 產生式表示法求解“野人與傳教士過河”問題。
問題：傳教士和野人各N人過河，現只有一條船，傳教士和野人都會劃船，船一次只能載k人，船上野人多于傳教士時野人就會吃掉傳教士，問如何安全過河？(不失一般性，以N=3，k=2為例求解)。
求解簡述：設綜合數據庫中狀態用三元組(m, c, b)表示，其中m、c、b分別表示傳教士、野人和船的數目，則有：
0≤m, c≤3, b ∈{0, 1}
以左岸為參照點，則初始狀態和目標狀態分別為(3，3，1)和(0，0，0)。據此，可以給出一條產生式規則如下：
IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)
以此類推，把所有可行的規則都求出之后，就可按照規則集和控制策略得到問題的解。
2) 遺傳算法求解31個城市的CTSP問題[5]。
問題：給定有限個城市的集合C={c1,c2, …,cm}及每兩個城市之間的距離矩陣D＝[dij]m×m，其中m∈N，dij=d(ci, cj)∈Z+，ci、 cj∈C，1≤i、j≤m，求出滿足的城市序列cπ(1)、cπ(2)、…、cπ(m)，其中π(1)，π(2)，…，π(m)是1、2、…、m的一個全排列。我們以CTSP問題為例，即求解中國31個城市之間最短巡回路線的問題。
求解簡述：路徑表示直接使用城市在路徑中的相對位置，如有編號分別為1、2、3、4、5的5個城市的一條路徑4－1－2－5－3，用路徑表示方法直接可寫為(4 1 2 5 3)。適應度函數值用路徑的實際長度表示。交叉算子采用次序雜交，即選擇父體的兩雜交點，交換相應的段，其它城市則保持在父體中的相應次序。變異算子采用倒位算子，即隨機選擇兩個位置，然后將它們之間的城市反序。通過運用遺傳算法求解，可得最優解為15 404 km，對應的巡回路線為“北京―呼和浩特―太原―石家莊―鄭州―西安―銀川―蘭州―西寧―烏魯木齊―拉薩―成都―昆明―貴陽―南寧―海口―廣州―長沙―武漢―南昌―福州―臺北―杭州―上海―南京―合肥―濟南―天津―沈陽―長春―哈爾濱―北京”。實例講解完成后，可要求學生采用相同或者不同的方案自己去實現一下問題的求解過程。
4結語
人工智能是計算機科學與技術專業的一門核心課程，同時也是一門交叉學科，涉及面廣，理論性強，教學難度較大，學生的學習興趣有待提高。本文作者根據自己在人工智能導論課程中的教學實踐和課程特點，明確了教學中的精講內容和泛講內容，總結了三種提高學生學習興趣的教學方法，并給出相應的實例說明，旨在為本門課程的教師提供教學參考。
參考文獻：
[1] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應用(本科生用書)[M]. 北京:清華大學出版社,2003:288-296.
[2] 薛占熬,齊歌,杜浩翠,等. 離散數學的課堂導入法研究[J]. 計算機教育,2010(8):95-99.
[3] 徐新黎,王萬良,楊旭華. “人工智能導論”課程的教學與實踐改革探索[J]. 計算機教育,2009(11):129-132.
[4] 李春貴,王萌,何春華. 基于案例教學的“人工智能”教學的實踐與探索[J]. 計算機教育,2008(9):53-54.
[5] 楊利英,覃征,賀升平,等. 改進的演化近似算法求解TSP問題[J]. 微電子學與計算機,2004,21(6):126-128.
Teaching Methods for Promoting Learning Interests in Introduction to Artificial Intelligence
YANG Liying
(School of Computer Science, Xidian University, Xi’An 710071, China)
