人工智能创新项目设计
l 我为什么要学习这门课？—新工科、人工智能素养新工科教育改革最本质的核心目标是要培养具有研究和实践能力，能够解决现实工程问题、具有人文情怀和高度社会责任感的工程创新型人才。新时代的工程创新人才不仅是能够掌握、应用跨学科专业技术的复合型人才，还需要有较强的创新能力、变化能力、自主学习能力以适应未来的技术变革，而且更重要的是，必须具有充实而丰盈的内心世界，才能用科技去实现和履行对人类社会高度的人文关怀和社会责任感。
人工智能（AI）作为新工科的一门学科，受到了全社会的普遍关注，被提升到国家战略的高度。 各国为了实现国家发展战略，纷纷把发展人工智能教育与工程人才培养结合起来。2017年国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。为响应国务院的号召，面对新一轮人工智能发展的机遇，2018年4月，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，要求从发展新工科的战略高度系统规划AI学科和专业，培养掌握技术研发和应用能力的AI新型人才。而且要加强开发以“AI+新工科”导向的新课程和新教材建设，深化产学研协调育人平台。
人工智能全面教育的时代已经到来，为成为符合我国创新驱动战略发展的智能科技工程创新人才，必须具备人工智能素养，包括三个方面，一是正确理解人工智能的科学伦理观，二是提升对人工智能技术的理解力，三是人工智能落地场景的洞察力。新时代要求我们学习人工智能技术，培养人工智能素养，使自己成为一名了解人工智能的复合型人才，以便在这个智能时代找到自己的方向和定位。
l 这门课的主题是关于什么？—专业教育与创新创业教育深度融合本课程《人工智能创新项目设计》以创新创业实践为导向，以项目学习模式为框架，以设计人工智能产品为主线，实现智能语音、机器视觉、自然语言处理、深度学习、知识计算和知识图谱等人工智能基础理论学习和创新产品设计。以学生为主体、以项目为主导、以实践为中心，融合各个专业的学生组建不同项目团队，洞察人工智能行业链条上的最大、最核心的需求，挖掘目标客户对产品的智能化需求。整合技术、利用生态、开发独特的人工智能产品，开创出人工智能在艺术、文创、旅游、医疗、教育、法律、交通、体育等场景的商业应用创新。
《人工智能创新项目设计》是一门针对各个专业同学开设的工程类通识教育课程。本课程采用线上教学+线下见面课的综合授课模式。其中线上教学可以让学生们学习到人工智能创新项目设计所需要的全方面知识，包括人工智能产品介绍、行业分析、项目学习流程、人工智能核心算法、人工智能硬件设计、人工智能路演技巧、人工智能项目培育途径等。而线下见面课则开展企业考察、团队建设、项目汇报、项目路演、项目孵化等交流与实践活动。
l 学习这门课可以获得什么？特别是对自己有什么帮助和应用。—零基础设计并实现AI项目通过本课程同学们能掌握一种快速使用人工智能技术实现创意项目的方法，能像拼装积木一样拼装AI应用，实现AI应用集成开发。应用是用户自己创造出来的，比如语音对话机器人。本课程项目设计能降低用户的准入门槛，提高用户的参与度，并且像游戏一样觉得有趣。
l 这门课有什么特色和亮点—参加比赛，培育创业2018年8月，本课程华侨大学创新创业通识教育课《人工智能创新项目设计》首次开课，从2018年到2021年开设了四轮，吸引476名境内外学生开展项目设计。2019年3月获批部署在中国大学MOOC，共开设了3期，学习人数达到11099人，好评人数达237人。本课程教学研究成果显著，包括1）各级各类课题项目：分别获的2018和2020年的教育部产学研合作系统育人项目。其它的立项课题10项，其中省级4项，教学奖励3项。2）共建学生科技创新基地：共建STEM-PBL创新教学实验实训平台，共建案例库。3）科研论文：被《电化教育研究》《CSSCI》期刊二稿审核，并投稿参与中国高等教育学会举办的2019年第四届高等工程教育研讨会，获得优秀论文征集收录。4）课程教材：获省级创新创业教材立项、校级教材立项各1项。已完成各部分初稿，统稿中。5）制度文件：恒安集团捐赠100万孵化培育赛课融合课程群，支持立项课程孵化项目。6）孵化平台：孵化课程优秀项目，参加各级创新创业竞赛和创业孵化。7）学生创新创业项目：两项“挑战杯”国家级三等奖科，创竞赛获得国家级18个奖项，省级21个奖项，绘酷项目成立了“厦门绘酷文化传媒有限公司”。8）知识产权：课程项目成果申请发明专利31项；外观专利37项；软件著作权是53项。
祝愿站在人工智能风口上的你，也能顺利起飞、自在遨游！
【人工智能调查报告】人工智能调查报告精选八篇
人工智能研究报告
成员：XXX
基本信息
概念
各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone(称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。
原理
设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。
然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？
问题
蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。
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