人工智能是当前科技发展的前沿课题。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究基础上发展起来的。以下是边肖整理和分享的一些关于大学生人工智能论文的文章。欢迎阅读！
人工智能：大学生论文第一部分
研究生人工智能原理教学改革
针对我院研究生人工智能课程教学中存在的问题，根据人工智能课程的特点，提出了一系列教学改革措施，包括课程内容的选取、教学方法的设计和学生学术能力的培养。实践证明，教学改革措施的实施提高了教学水平，有效保证了研究生人才质量，取得了良好的教学效果。
关键词：人工智能；研究生教学；教学改革；课程建设
人工智能是当前科技发展的前沿课题。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究基础上发展起来的。它是以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的综合性边缘学科[1]。由于人工智能自出现以来所取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景，它与空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科技成就。人工智能原理课程作为一门交叉学科，具有知识点多、理论性强、内容抽象、理解难度大的特点，要求学生具备数学基础和逻辑思维能力。如何把握课程特点，取得更好的教学效果，是包括研究生和本科生在内的各个层次的人工智能原理教学研究的热点。
人工智能原理课程是计算机应用技术、计算机软件与理论专业的硕士研究生课程，是模式识别与智能系统、测量技术与仪器专业的博士研究生选修课。自2009年以来，课程组在课程内容选择、教学方法设计、学生学术研究能力、科研实践能力的培养以及考核等方面进行了一系列有益的尝试，取得了良好的效果。本文是对上述工作的初步总结。
1课程内容的确定
为了使学生在有限的时间内了解人工智能发展的概况，掌握智能信息处理的理论，为后续的研究和论文写作打下坚实的基础，课程组对课程教学内容进行了精心的筛选和优化。
1.1教材选择
在教材选择方面，课程组对目前已出版的近20本人工智能原理教材进行了分析比较。结合我院特点，选用Xi交通大学出版社出版、王永青主编的《人工智能原理与方法》作为教材，该教材涉及面广，深入浅出，实用性强，可读性强。该书由全国高校计算机专业教学指导委员会编辑推荐。自1998年出版以来，该书已印刷了9次，印数达4万册。被国内多所高校选为人工智能课程的教材或教学参考书。同时还为学生推荐了一批参考书，如西安电子科技大学出版社出版的连主编的《人工智能技术导论》和机械工业出版社出版的乔治F卢格主编的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》。
1.2注重教学内容的更新
人工智能是一门前沿学科，内容更新快。因此，为了及时反映学科的研究进展，我们将教学内容分为人工智能的产生与发展、知识表示、推理与定理证明、搜索技术、机器学习、专家系统等知识主题。课程组围绕每个主题收集了几十篇优秀的学术论文或学位论文，以反映每个知识的产生和发展
向学生推荐人工智能的典型网站和BBS，如http://caai.cn/(中国人工智能协会)、http://www.aaai. org/home.html(美国人工智能协会)、3358caiac.ca/(加拿大人工智能协会)等。其中包括学科前沿动态、讨论交流、大量代码资源。通过使用这些资源，学生可以及时了解人工智能的最新发展，在人工智能编程方面相互交流，深入讨论一些问题。
2教学方法的研究
研究生在教学中应更加突出学生的主体地位，充分发挥学生学习的主动性和自觉性。为此，课程组结合课程特点，在教学方法上做了以下探索。
2.1加强教学设计
教学设计是系统地规划教学活动的过程，是教什么(课程内容)和怎么教(组织、方法、策略、手段和其他媒体工具的使用等)的过程。) [2].在教学过程中，每节课授课前，应坚持集体备课的原则，由课程组根据教学对象和课程内容的特点，集体讨论选择教学内容，补充阅读文献，确定课堂组织方式。采用的教学模式主要是研讨式教学、组合式教学、实验和自学。
2.2搞好课堂教学
教学方法和手段是保证课堂教学效果的关键。本课程主要教授给研究生，研究生接受能力强，有一定的求知欲。由于学生人数少，可以灵活组织教学方式。教室有完整的多媒体设备和基本的软件实验环境。在教学过程中可以采用灵活多样的教学方法和教学手段，提高教学效率，保证教学质量。
1)研讨式教学法。研究生教学应坚持以学术研究为导向，充分发挥学生在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生具有一定的学习基础和自学能力，教师可以在课前为学生安排预习内容，学生通过查阅资料、分析整理形成自己的观点，这使得课堂教学中师生互动成为可能，改变了传统的教师讲、学生听的灌输式教学方式。研讨式教学在培养学生积极思维和创新思维的习惯和能力方面也是有效的。
2)教学方法的信息化。人工智能原理教学的一个突出矛盾是知识点多，内容抽象，理论性强，但教学课时少。因此，必须发挥现代教学手段，提高教学效率。为此，课程组为每节课精心设计了教学课件。在课堂教学中，以课件为主，板书为辅，充分利用多媒体信息量大、直观等优势，提高教学效果。引入教学视听资料，方便学生课后学习；设计一个演示程序，让一些抽象难懂的内容，比如子句分解、搜索策略等，变得更加直观，便于学习和掌握。
3 .注重培养学生的学术研究能力。
学术能力是指对某一知识进行系统的哲学或理论研究的能力。它不仅包括思辨方面，还包括实践和感性方面的敏感。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习主体；研究生必须具备研究能力[3]。写作是培养、锻炼和提高研究生学术能力的重要途径。在教学实施过程中，要求每次专题学习后提交符合期刊发表要求格式的总结报告。题目可以自己选，也可以由教员指定。内容可以是人工智能这个课题中某个算法的实现，某个问题的进一步研究，也可以是这个课题最新研究进展的总结。教师重点从以下几个方面给予指导。
1)准确的选题。要求主题选择
人工智能教学在传授各种理论知识的同时，还应重视实践教学，将抽象的知识转化为生动直观的实验，让学生真正理解人工智能的概念、本质和研究目标，从而提高学生多角度思维和逻辑推理的能力，进一步了解信息技术和计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发他们对人工智能技术未来的追求。为此，课程组根据国内外著名高校人工智能实验教学经验编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表征、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略、简单专家系统实现等教学内容，提供了七组实验供学生选择。
比如在状态空间搜索的教学过程中，先完成理论部分的教学，让学生对状态空间的基本概念、问题表征和求解方法有一个准确的理解，然后再进行实验教学。学生独立完成重排九宫题的程序。初始状态和目标状态如图1所示。调整规则是每次仅
可以将与空格相邻的数字(左、上、下、右)转换成空格[4]。实验重点在于引导学生掌握状态空间中问题解决的关键步骤：问题表征和搜索策略。问题表示就是确定问题的基本信息和程序实现的数据结构。基本信息包括初始状态集、算子集、目标检测和路径代价函数，数据结构可以采用向量和链表的形式。搜索策略可以分为盲目搜索和启发式搜索。按照先易后难的原则，可以先实现盲搜索中的广度优先和深度优先搜索，然后定义评价函数实现启发式搜索。在启发式搜索过程中，可以定义不同的启发式函数，如不同状态模式和目标节点模式的卡片数，不在目标位置的卡片与目标位置的距离之和等，从而准确理解启发式函数的含义。通过实验，学生加深了对课堂讲授的理论知识的理解，熟练运用状态空间法解决实际问题，提高了工程实践能力。
根据具体实验内容的特点，教学组织可以采取多种形式进行，如计算机编程实验、演示程序验证、仿真平台开发、小组讨论等。
5适度开展双语教学。
研究生英语基础普遍较好，基本上都通过了全国PETS-4考试，部分通过了六级。此外，还在大学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，应提高学生阅读英文原版资料、用英文撰写简单科技文章和与国外学者交流的能力，适度开展双语教学。为此，我们可以采取以下基本方式。
1)所有技术术语均以英语表示。
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，如知识表示、深度优先搜索、广度优先搜索等。
2)以英文原版教材作为教学参考书。
选用机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》作为参考书，“是对人工智能课程的完美补充。它不仅能给读者一个历史观点，还能给所有技术提供实用指南[5]。”
3)加强英语文献的阅读。
写课程论文时，要求阅读一定量的外国文献；在讨论课上，鼓励学生用英语讨论。
课程学习结束后，学生能够准确掌握人工智能专业词汇，提高英语应用能力，更自如地阅读英文原版专业资料，为进一步用英语进行学术交流和学术论文写作奠定基础。
6改革考试和绩效评估
考核方式由传统试卷、课程试卷和实践环节三部分组成。全面考查学生对基础理论知识的掌握和理论联系实际的能力。其中，考试试卷占70%，课程试卷占10%，实践环节占20%。课程题目没有限制，学生在课程学习阶段会结合某一个题目来选择题目。课程论文的评价依据是选题意义、研究内容、论文结构、参考文献和写作规范。通过实验过程的考核方法、实验结果的验收和实验报告的审核，对实验结果进行综合评价。这既考核了学生对人工智能基础理论的掌握程度，也体现了他们的学术研究能力和工程实践能力。同时，将考核与实际教学过程相结合，改变了单一课程结束时终结性考核的弊端。
7结论
经过近两年的教学方法研究与实践，研究生人工智能原理课程教学取得了良好的效果，但仍存在个别学生准备不足、课堂讨论不够深入等问题；课程写作选题随意，文献综述不全面准确，论文格式不规范。在今后的教学中，课程组将根据少数研究生的特点，通过明确每个学生的预习要点，加强课程论文交流等方式进行改进，以达到更好的教学效果。同时，进一步充分利用便捷的校园网络平台，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，引导学生利用网络资源进行个性化、自主化学习，提升教学过程的信息化程度。
下一页，分享大学生关于更好的人工智能的论文。
