人工智能实验报告（八篇）
人工智能第二次实验报告
一．实验题目：
遗传算法的设计与实现
二．实验目的：
通过人工智能课程的学习，熟悉遗传算法的简单应用。
三．实验内容
用遗传算法求解f(x)=x2的最大值，x∈
[0,31]，x取整数。
可以看出该函数比较简单，只要是为了体现遗传算法的思想，在问题选择上，选了一个比较容易实现的，把主要精力放在遗传算法的实现，以及核心思想体会上。
四.实验过程：
1.实现过程
（1）编码
使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L会增大运算量。针对该问题进行了简化，因为题设中x∈[0,31]，所以将二进制长度定为5就够用了；
（2）生成初始群体
种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20―100。
（3）适应度检测
根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数；
（4）选择
从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比；
（5）交叉
遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉概率通常应取较大值；但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式。一般取0.4到0.99。
…………余下全文
人工智能学习心得
第1篇第2篇第3篇第4篇第5篇更多顶部目录第一篇：人工智能学习心得第二篇：人工智能学习论文第三篇：《人工智能》学习报告第四篇：对人工智能学习的感想第五篇：人工智能学习更多相关范文正文第一篇：人工智能学习心得人工智能学习心得
对人工智能的理解
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称ai。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段（2014—2014年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（2014—2014年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2014—2014年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
第二篇：人工智能学习论文20147932唐雪琴
人工智能研究最新进展综述
一、研究领域
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
二、各领域国内外研究现状（进展成果）近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动
态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。
直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
三、学了人工智能课程的收获
（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。
（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。
（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
四、对人工智能研究的展望
对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
五、对课程的建议
（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成
果中人工智能那些知识被应用。
（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》
系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的
作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。
（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些
新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。
第三篇：《人工智能》学习报告深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能
《人工智能》学习报告
深圳大学机电与控制工程学院彭建柳
学号：0943010210
1.引言
人工智能(artificialintelligence，ai)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。
一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。
2.人工智能的形成与发展
说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：
第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；
第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；
第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段
智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任
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务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。
3.模糊控制
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：
(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差e与输出误差之变化率ce，而控制变量
则为下一个状态之输入u。其中e、ce、u统称为模糊变量。
(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。
(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4.专家系统
专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之
一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和
环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
5.神经网络
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是t.koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
6.小结
关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。
参考文献：
《人工智能控制》作者：蔡自兴，出版社：化学工业出版社，2014-7-1
第四篇：对人工智能学习的感想学校：
学院：班级：
姓名：学号：
谈谈人工智能的学习感想
人工智能(artificialintelligence)，英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术导论这门课的学习，让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。
人工智能经过几十年的发展，其应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找，知道了以下领域的人工智能的发展。
1．机器翻译
机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了，堪称是多快好省的电子词典，它可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供单词的发音，为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2014”，它首先提出了“智能汉化”的概念，使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统，是面对专业或行业用户的翻译软件，但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距，有人评价说“满篇英文难不住，满篇中文看不懂”，该说法虽然比较极端，但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里，我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较，从中可以看出一些原因。
机器翻译：
1.一句一句处理，上下文缺乏联系；
2.对源语言的分析只是求解句法关系，完全不是意义上的理解；
3.缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律都通用，就换专业词典；
4.译文转换是基于源语言的句法结构的，受源语言的句法结构的束缚；
5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。
人工翻译：
1.一般会先通读全文，会前后照应；
2.对源语言是求得意义上的理解；
3.只有专业翻译人员，而没有万能翻译人员；
4.译文是基于他对源语言的理解，不受源语言的句法结构的束缚；
5.翻译是一个再创造的过程。
在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如cad软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研究，应该同样可以起到很大的辅助作用，这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体，把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样，翻译者只需将精力集中在创造性的思考上，有利于工作效率的提高。
机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度，至少还要经历15年时间的持续研究，但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下，机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。
2．专家系统
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型，把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了，例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理，并运用知识进行推理，做出决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此能起到专家或专家助手的作用。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的研制发展也很迅速，这对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发过程，将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的推理方法，而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。
3．符号计算
计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多
种功能齐全的计算机代数系统软件,其中mathematica和maple是它们的代表，由于它们都是用c语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。。mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。
计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。
尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。
如今，人工智能研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
人工智能的学习，让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求，人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活，我们也要支持人工智能的发展！
第五篇：人工智能学习人工智能学习-知识要点总结[nirvana发表于2014-1-213:32:24]
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。
1、认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：
（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。
人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。
人工智能研究内容：
（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术
人工智能研究途径：
（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成
2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表(转载请注明来源：www.HaOWOrd.coM)示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：
（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现
3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性对象值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。
4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。
从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是p规则，t规则，假言推理，拒绝式推理等：
p规则：任何步骤可引入前提a
t规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式s，可引入s
假言推理：p，p—>q=>q
拒绝式推理：p—>q,非q=>非p
归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。
不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。
不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。
知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度
5、组合证据的不确定性算法：
最大最小方法
概率方法
有界方法
不确定性传递算法：
结论不确定性的合成：
6、主观bayes方法：
（1）知识不确定性表示（产生式规则）：
（2）证据不确定性表示：
（3）组合证据不确定性的算法：
（4）不确定性传递算法：
（5）结论不确定性的合成算法：
7、可信度方法：（c-f模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）
在可信度推理方法中的ｃ-f模型里，可信度cf(h,e)的含义是：cf(h,e)>0表示ｅ的出现增加了ｈ的可信度；cf(h,e)=0表示ｅ的出现与ｈ可信度无关；cf(h,e)=bel(a),bel(a)表示对a为真的信任程度，pl(a)表示对a为非假的信任程度。pl(a)-bel(a)表示对ａ不知道的程度，即既非对ａ信任又不信任的那部分。
知识的不确定表示：ifethenh={h1,h2,…,hn}cf={c1,c2,…,cn}ｃｆ是可信度因子
含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：
xisa(cf)x是论域上的变量，ａ是模糊数，ｃｆ是该模糊命题的确信程度或
相应事件发生的可能性程度。
10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
状态空间表示法：（ｓ，ｆ，ｇ）
11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。
特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性
专家系统与常规计算机程序比较：＊
(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理
(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级
(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的
(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识
(5)解释功能
(6)都是程序系统
12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：
三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究
学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。
学习系统具有的条件能力：
(1)具有适当的学习环境
(2)具有一定学习能力
(3)能应用学到的知识求解问题
(4)能提高系统的性能
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人工智能导论范文3000字共14篇
人工智能导论范文3000字第一篇摘要：为了提高“人工智能导论”课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，结合教学实践，从教学体系、教学内容、教材、教学方法、考核方式等方面进行了探讨和总结。
关键词：人工智能；教学内容；教学方法
中图分类号：G642文献标识码：A
1引言
人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。
为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。
由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。
2调整与优化教学体系和教学内容
“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。
另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。
3加强课程立体化建设和系列教材研究
人工智能导论范文3000字第二篇一、人工智能的定义解读
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、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而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。
二、人工智能的发展历程
事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：
第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。
第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。
第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
三、人工智能的多元应用
1、人工智能在管理系统中的应用
人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。
2、人工智能在工程领域中的应用
人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。
3、人工智能在技术研究中的应用
人工智能导论范文3000字第三篇摘要：时代是不断发展的，对于电气信息类专业的学生来说，社会岗位在综合素质和专业能力方面提出了对学生诸多新的要求。因此为了促进学生能够在毕业之后获得良好的发展，在电气信息类专业教育教学中，教师要对原有课程教育模式和课程教育手段进行有效的改革以及创新，从而促进学生专业能力的提高。为了使学生更加积极地进行知识内容的学习，教师要在电气信息类专业教育教学中充分的发挥人工智能的优势，提高课堂教学的效果。
关键词：人工智能;电气信息类;教学应用
教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。
一、人工智能时代的概述
其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业•2•本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。
二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径
(一)转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。
(二)升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。
(三)引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。
(四)利用人工智能技术进行辅助性的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。
人工智能导论范文3000字第四篇摘要:针对普通高等院校学生和人工智能课程的特点,结合DBR(DesignBasedResearch)成果,提出一种
>>引入深度学习的人工智能类课程中西合璧的人工智能课程双语教学模式可调戏的人工智能生活中的人工智能不断超越的人工智能逐渐靠近的人工智能正在落地的人工智能2035年的人工智能航天类专业“人工智能”课程的教学探索林业院校人工智能课程教学的思考人工智能导论课程的兴趣教学法人工智能概论课程的教学思考“人工智能”课程教学的实践与探索游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨人工智能的应用研究人工智能的日常应用人工智能的应用和发展浅析电气自动化控制中的人工智能应用分析继电保护中的人工智能技术及其应用电气自动化控制中的人工智能应用分析常见问题解答当前所在位置：l)。在情境创设时,教师根据学生特点提出了多种应用需求,例如化妆品销售咨询等。学生利用该工具,兴趣盎然地开发了自己的小型专家系统,不仅理解了专家系统的特点、作用、运行方式等,还具有强烈的成就感。
面向研究的情境创设
苏霍姆林斯基认为,研究型教学法应该充分体现学生的主体地位,激励、引导和帮助学生去主动发现问题、分析问题和解决问题,激发学生学习的内在兴趣和成就动机[4]。人工智能课程中包含了大量的前沿问题,研究型课题比比皆是,如何平衡这些研究课题与兴趣、实用的关系,是教学设计中重点考虑的内容。
下面以“规划”中的路径规划内容为例,详细分析以研究为导向的情境创设过程。表2给出了整个教学设计。
综合几次研究课题完成情况,班级中有1/3的学生通过广泛查阅资料和多次与教师讨论,提交了质量尚可的标准格式论文,并因此获得了学院的科研学分。除此之外,教师还组织这部分具备一定科研潜力的学生参加科研项目,进一步磨练科研技能,极大提高了学生的学习兴趣和能力。
3DBR驱动的教学过程
人工智能课程各单元内容相对独立,难以形成统一的联系,怎样验证各单元的学习效果?从提出问题到任务解决,每个单元的学习通常要跨越几节课甚至几周,怎样在此期间保持学生的兴趣和关注?
DBR是情境设计、实施、评价、再设计、理论形成等环节多次迭代循环的过程,柯林斯称之为“不断进步的修正”(ProgressiveRefinement),以检测设计的价值。因此,评价是教学过程中非常重要的一环。本课程教学主要做好两个环节,以驱动整个教学过程的推进。
1)实践环节。
通常的实践环节是课程结束后固定时间的实际任务,而本课程的实践却贯穿整个教学过程,是单元教学、教师、学生之间的粘合剂。实践包括应用型实践和研究型实践,一般在每个单元教学开始,提出问题后,实践任务就被布置下去,例如前面所述的“黑白棋”、“路径规划算法研究”等。学生接受任务后,带着问题搜索解决途径,在此期间需要教师提供方法指导及答疑(既可固定时间,也可通过E-mail等形式)。及时地交流,特别是针对实际问题的交流,不仅有效率,而且便于教师及时调整教学设计。
2)教学评价。
除了课程考核以外,每个教学单元结束时都有反馈和评价环节。评价方式包括单元测试、编写软件测试、研讨会等。具体采用何种形式,要根据前一阶段的反馈信息决定。这些来自学生反馈信息包括前一阶段学习的接受情况、兴趣点、其他课业繁忙情况等。在学期的不同时间点采用合适的评价方式,有助于加强学习刺激,总结和发现教学设计中的问题,及时调整。
通过上述两个环节的推动,精心设计的教学内容得以顺利实施并被学生欣然接受。2/3的学生在整个学期教学中都保持了积极的态度和充分的关注度,确实感受到人工智能的魅力,并能够从技术角度看待人工智能,消除了未学或初学时的神秘感。
4教学实施效果分析
1)正效果分析。
中原工学院计算机学院作为普通工科院校,以培养实用型人才为主,人工智能并非主干课程,学生重视程度不足。两年来,经过教师与学生的共同努力,教学改革成果逐步体现。人工智能类学生人数从过去的5%上升到15%,科研论文数量从1%上升到20%。有20%的学生接触过或正在从事人工智能类项目的研究与开发,考研选择人工智能科目的学生比例从0上升到15%,考研成功人数占毕业生总人数的20%。
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人工智能导论范文3000字第六篇〔摘要〕人工智能飞速发展，正在改变人类生活，推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究，但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础，哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究，才能理解人工智能的理论基础，以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。
〔关键词〕人工智能，数论，简单性原则
〔中图分类号〕N1〔文献标识码〕A〔文章编号〕1004-4175（2020）02-0005-06
人工智能发展如火如荼，学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外，还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思，也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出：“在科学家族中，没有一门学科比AI与哲学的关系更密切。”〔1〕3人工智能与哲学紧密联系，特别是心灵哲学与语言哲学，认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止，对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系，学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨，从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。
一、数论哲学为人工智能提供质料基础
人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义（symbolicism）学派的代表，他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来，数是万物的本原，万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中，‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
二、演绎逻辑与分析哲学成为搭建人与机器联系的桥梁
除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。
人工智能导论范文3000字第七篇《基于当前社会的人工智能初探》
本文的开头，我想先强调一个概念，究竟什么是人工智能。一般人看到AI第一瞬间便会想到机器人，但机器人只是一个容器，它的内核与控制系统才能被称作人工智能。再者，人工智能不能被单纯地被认为是与人类处在同等智能水平上的事物，总的来说，可以将它分成三个层次：1.弱人工智能;2.强人工智能;3.超人工智能。
弱人工智能，是在单一领域具有超越常人的能力，比如说AlphaGo，它可以在围棋方面战胜李世石，但是若让它进行简单的计算，类似1+1=2这样的式子，它可能却是不行的。现阶段，弱人工智能存在于我们生活的方方面面。导航，Siri，天气预报，搜索引擎，音乐推荐等等，这都是人工智能，只不过大多数人并不知道罢了。所以那些“人工智能根本不可能造福人类”的说法是绝对错误的，正相反，人工智能给人们带来了诸多便利。因此，我希望大家能抛弃对人工智能的偏见，真正接纳人工智能的存在。组成人类的细胞都比弱人工智能层次要高，所以对待这一层次的人工智能，我们是不必担心的，若非要把有关人类的事物划分到这一层次中，类似核糖体的细胞器便是属于这一层次。
人类是属于强人工智能层次的生物，而且是这一层次中顶端的存在。强人工智能，已经可以同人类一样进行各种脑力活动。但很遗憾，至今它还未曾问世。从弱人工智能到强人工智能的过渡是漫长的，从地球弱人工智能层次的氨基酸等有机物进化至生命，耗费的时间以亿计数。但是随着社会的进步，发展的能力、速度都会极大地提升，所以强人工智能的出现不会耗费太多时间，短则十年长则百年。由弱到强，需要有两方面的改变。
第一，提高弱人工智能的运算速度，降低单位运算速度所需金钱。
人类的大脑运算速度经Kurzweil对不同大脑区域进行估算，大约为一亿亿次计算每秒。强人工智能不是终点，所以运算速度也必须超过一亿亿这个数值。但若是我们研究出超人工智能却只能供应极少数人，那必将会造成灾难——上位者操纵人工智能统御下位者，这绝对不是我们想看见的。因此，我们要降低单位运算速度的成本，让成果平民化，让人工智能能真正造福所有人类。
第二，提高弱人工智能的智能层次，然后通过人工智能的递变演化，让它到达更高的层次。这一点是最难处理的，也是可能导致人工智能转头空的最大因素，人类对智能层次的认识只能停留在浅薄的理论上，我们不知道如何将猩猩的大脑演化为人类的大脑，同样，我们也不知道如何将人工智能的层次提高到新的高度。不过万幸我们有我们自己这样一个完美的强人工智能系统，我们可以通过对自身的生物研究来推动人工智能的发展。这样做有两个方向：1.逆推，根据人本身大脑的思考模式逆推出运算的模式，再将这种模式代入到人工智能上;2.正推，从细胞开始，不断推动生命层次的研究，一步一步地将大脑的运算模式推断出来。两种方向皆有利弊，从我自己来说，这两种方向应同时进行，一个最大的原因便是人类若想得到长足发展，必先研究透自身，一举两得，何乐而不为?
以上所述，还可寻到根据，接下来的便只能是进行合乎逻辑的推理和大胆的设想了。
强人工智能即指超过人类的层次，它可能超过一点，也可能超过几千万倍，跨度极大。也正是因为它的不可控性，人们才会认为这是一个潘多拉魔盒，会毁灭人类，但是这也同样可能使人类真正永生。那么有什么办法能使超人工智能受到人类的控制呢?答案是没有，起码在我们当前的认知中是不切实际的。自然界创造了人类，可人类却近乎脱离了自然界的控制。那么，人工智能是不是该停止呢?我认为不该。前面提到了递变演化，超人工智能的层次提高是人类插不上手的，只能靠它自身的递变演化。但是递变演化却不是只出现在人工智能身上，人类也有自己的递变演化，而且根据加速回报理论，递变的单位所需时间是会逐渐缩短的，如果我们能从人工智能那里取得这样的经验，发展的就不会只是人工智能。再者，从强人工智能到超人工智能的层次质变，同样可以被借鉴用于人类的发展，这就意味着人类自身是会永远领先人工智能一步。难道人类担心过被猴子毁灭吗?没有。同样人工智能就好比比我们智能层次低的猴子，也不会导致我们的毁灭。并且我们可利用人工智能为我们自身服务。当然，这只局限于理论推导、假设猜想，很可能未来的走向会与之大相径庭。
人工智能的发展不应是单方面的，视野必须拓宽出去。对于人工智能的研究其实等同于对人自身的研究，它不仅仅只是一门计算机科学，更是一门生命科学。如果能将它的研究与生命科学的研究结合起来，人们对它的了解就可能更透彻。比如说，对于大脑的研究，一定会牵扯到思维的研究，而对思维研究的深入，可以让我们更好地设计智能的思维，甚至于我们可以将人类的心理在不影响性能的情况下导入其中。人类的心理会使它们站在人类的角度思考，甚至可以说智能便成了人类的另一种存在形式。在这里，就又引出一个问题：安全和性能，我们应更注重哪一个。答案非常明确，安全。如果连安全都保证不了，那它就没有存在的价值。原子能，人类可以控制，所以才有了核电的存在。人工智能同样如此，虽然我希望人工智能能造福人类，但若能证实它对人类的弊大于利，那就应该终止有关的研究，让它成为历史。
有人说人工智能是人类最后的一项发明，因为一旦超人工智能出现，人类便会灭绝，未免太过悲观了。生物与生物之间最纯粹的关系是利益关系，人工智能与人类之间也可以通过利益关系关联起来，并且让人类处于主导的地位。那么人类可以为人工智能提供什么利益呢?目标。人类是已知唯一有独立意识的存在，我们可以提供给人工智能目标，这就需要我们再设计时不能让它产生独立意识，如果这能实现，就意味着我们拥有了超越人类层次却对人类无比忠诚的存在，人类社会的发展必因此得到更大的进步。
人工智能是一个很好的发展机遇，我们不应畏手畏脚。人工智能的未来是不可控的，但是人类的发展也同样是不可控的。走得太稳不见得能真地走得太远，试一次或许会有不一样的结果。
人工智能导论范文3000字第八篇2019新型冠状病毒国际病毒分类委员会，2019nCoV，世卫组织于2020年1月命名SARS-CoV-2，2020年2月11日。冠状病毒是一个大的病毒家族，
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门店经理是连锁经营企业指定管理单独门店的经理职位的名称。它也可以是独立商店所有者的头衔。它是商品经济浪潮中的一个新词。以下是为大家整理的关于店长的工作流程及工
人工智能导论范文3000字第九篇摘要：大作业的设置对学生深入理解课程内容，提高求解问题的能力具有很大的帮助。文章在笔者多年从事人工智能教学的基础上，探讨人工智能导论课的大作业设置问题，提出大作业应具备的基本条件，说明选择四子棋作为大作业的理由，给出四子棋大作业的评分规则，并对学生的大作业总体情况进行分析，验证选择四子棋作为大作业题目的合理性。
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，平均人均平局数为局，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.
ExplorationonProjectDesigninIntroductiontoArtificialIntelligence
HUANGYu1,MAShaoping2
(ofComputerandInformationTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China;ofComputerScienceandTechnology,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)
Abstract:Courseprojecthelpsalotforthestudentstounderstandtheknowledgethoroughly,andtoimprovetheircapabilityofproblemsolving,algorithmdesignandsystemimplementation.Basedontheteachingexperienceonrelatedcoursesformanyyears,thispaperexplorestheprojectdesignforthecourseofintroductiontoArtificialIntelligence(AI),andproposesseveralessentialprerequisitestosetupacourseproject.Siziqi,whichisasimilarbutsimplerchessgametoGobang,isdesignedasthecourseprojectwithspecifiedreasonsandevaluationrules.Observationsandanalysesarefurthermadeonthestudents’solutions,whichshowthatitisfeasibletotakeSiziqiasaprojectforAI.
Keywords:ArtificialIntelligence;courseproject;game
人工智能导论范文3000字第十篇《电脑人工智能日趋成熟》
电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”
舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测xxx维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
人工智能导论范文3000字第十一篇摘要：崔政博士的新著《科学技术知识的政治经济学研究》以马克思的“劳动”概念为中心，提供了一个划定人工智能替代人类劳动的边界框架。该书区分了重复性劳动与创造性劳动，提出创造性劳动是人类劳动的本质也是人工智能不可替代的。但需要进一步指出的是，机器学习已经在认识实践中表现出对人类认知劳动的极大辅助作用，包括：人工智能能够提升科学知识生产效率;人工智能擅于提取和传递默会知识;人工智能可以产生某种机器知识。以上原因使得我们在创造性劳动中很难将人工智能排除在外，未来可能的创造性劳动方式应当是某种人机协作或人机融合。
关键词：人工智能;创造性劳动;科学知识;默会知识;机器知识
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：CN61-1487-（2020）01-0154-03
产业科学出现以来，科技创新对经济增长的驱动作用已经成为全球性的共识。崔政博士的新著——《科学技术知识的政治经济学研究》，试图以“劳动”概念的历史分析为切入点，讨论科学技术在当代资本主义经济中所扮演的角色，进而以一种动态的劳动价值论表明当代社会经济运行的内在动因[1]2。该书以马克思的“劳动”概念为核心构建了一个哲学空间，将科学知识、技术创新、资本运行纳入其中，完整地阐述了科学技术对经济社会的塑造作用。该书的叙事方式表达了两个理论取向：第一，对科技创新的分析不同于传统技术创新理论仅关注经济“增长”，而是从更为基础的社会分工出发关注经济“发展”;第二，将科学知识的生产还原到马克思的“科学劳动”概念，实际上已经使用了一种扩展了的“科学”概念，蕴含着当代科学知识生产所具有的实践性、情境化、多主体等特征。
一、人工智能能够提升科学知识生产效率
机器学习的广泛使用可以提升科学知识生产的效率，主要表现在文献研究和实验室研究两个方面。人工智能系统可以通过自然语言理解获取、阅读和总结所有相关文献。例如，一个叫做Iris的人工智能系统的运行方式是：从某个研究主题的演讲切入，先使用自然语言处理算法分析演講的脚本，挖掘从开放渠道获取的研究文献，然后将相关研究文献分组并进行可视化，再通过人工标注文献使机器匹配精度增加，当机器能够理解文献的内容和结构时，可以帮助科研人员总结出该研究主题下的所有研究问题、假设、实验结果等，从而将前人工作完整呈现。此外，机器学习的使用还能够加快实验研究的进程。例如，2016年5月，澳大利亚国立大学的研究团队使用机器学习重复了物质的玻色—爱因斯坦凝聚态的实验室发现过程，从反复设置调整实验设备的各种参数到产生凝聚态物质，机器学习只用了一个小时，而凭借这一发现获得诺贝尔奖的三位科学家是在直觉的基础上经过多年实验才制造出了物质的凝聚态。由此可见，作为技术的人工智能的进步已经开始反向促进作为基础研究的科学知识的生产。
二、人工智能擅于提取和传递默会知识
三、人工智能可以产生某种机器知识
如果说默会知识还是“可意会而不可言传”的知识，那么AlphaGoZero在围棋上的表现已经表明人工智能系统产生了某种既无法“意会”也无法“言传”的机器知识。AlphaGoZero在没有人类以往的经验或指导、不提供基本规则以外的任何领域知识的情况下，就使用机器学习在短时间内探索了大量人类从未尝试过的走法。机器发现的知识不仅完全超出了人类的经验，也超出了人类的理性，成为人类几乎无法理解的知识。由此，产生了讨论某种“机器认识论”的可能性，GregoryWheeler在《MachineEpistemologyandBigData》一文中提出：机器学习对事物间隐蔽的相关性的发现和掌握已经远超人类，因此机器知识更多的是一种相关性知识。[3]321董春雨教授在《机器认识论何以可能？》一文中也指出：“人类必须正视机器在其擅长的领域，通过特殊的认识方式所获得和积累的知识。”[4]
机器知识与科学知识或默会知识的核心差别在于：机器知识依赖数据，科学知识或默会知识依赖信息。信息是事物可观察的表征，或者说信息是事物的外在表现。任何一个物体的信息量都非常大，要精确描述一个物体，就需要将其中所有基本粒子的形态以及它们之间的关系都描述出来，同时还要将该物体与周围环境的关系都描述出来。而数据是已经描述出来的部分信息，关于一个物体的数据通常要比信息少得多，例如只包含它的形状、重量、颜色和种属关系等。只有当信息经过适当的处理，当它被用来进行比较、得出结论和建立联系时，它才會转化为知识。而知识可以理解为伴随着经验、判断、直觉和价值的信息，作为认知主体的人在其中扮演了关键角色。
人工智能导论范文3000字第十二篇【摘要】STEM教育已经成为世界发达国家基础教育研究的热点，通过加强科学、技术、工程、数学等学科之间的联系，打通学科壁垒，采取更加灵活的学习方式，让学习者在真实情景下开展深度学习，有利于创新人才和高水平技术人才的培养。
【关键词】STEM教育;人工智能;机器人;编程创新
随着现代信息技术的迅猛发展，人工智能这个“技术英豪”已在全世界如火如荼地“跑马圈地”，迅速跻身技术创新的第一梯队。未来十年，我们将进入不可想象的智能化社会。智能机器人是信息技术发展的前沿领域，智能机器人教育具有实践性强、探索性强和综合性强的特点，有利于学生迅速接触前沿研究，打开思路，拓宽视野，开展智能机器人教学研究活动，让小学生从小触摸人工智能，感受它的非凡魅力，是小学阶段实现STEM教育理念、提高学生动手能力、培养学生创新精神的最好途径。
一、开展人工智能教育的背景
xxx在2017年印发的《新一代人工智能发展规划》宣布：举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！人工智能正式上升为国家战略。2018年7月，中国第二届STEM大会在深圳福田召开，大会邀请了国内外著名的专家学者开设主题讲座，介绍最新的STEM教学理论和实践成果，掀起了福田STEM教育的热潮。在新一轮的教育规划中，福田区加快教育综合改革，以“智能教育”作为未来的发展方向，建立与中心区匹配的智能教育服务体系。STEM是用科学、数学知识和先进技术，以工程思维解决现实世界的问题。其教育的核心是：发现问题—设计解决方法—利用科学、技术、数学知识实施解决方法—将解决方法传达给大家。基于学校学科融合的办学理念，我校积极探索STEM教育的模式，开设机器人STEM课程，开展教师的课题研究和学生的探究性小课题研究、积极组织学生参与区、市级机器人创客比赛活动，积极投身人工智能的教学研究行列，培养学生的STEM素养。
二、以课程建设为核心，提升学生的STEM素养
机器人STEM课程是一门激发学生学习人工智能知识兴趣、培养学生综合能力、挖掘学生潜能为统领，以设计、组装、编程、运行机器人为主要学习内容，以培养学生观察能力、分析能力、想象力、逻辑思维能力、动手能力和提升学生的信息技术核心素养为主要目标的课程。机器人配备了各种功能的零件：如砖、轴、轮子等机械部分，大型电机、中型电机等动力部分，光电、触碰、红外等传感器，还有机器人的核心部件——控制器。学生通过动手创作，发挥自己的想象力和创造力，将零件组装整合，搭建各种具有实用功能的机器人。在搭建各种主题作品的过程中，锻炼了学生的动手能力，培养了学生的逻辑思维和解决问题的能力。他们在做中学、在玩中学、在学中玩，享受人工智能带来的无穷乐趣。
如果没有给机器人赋予运行的程序，机器人就是一堆塑料。因此，编程是机器人STEM课程的核心。在编写程序的过程中，学生需要把一个复杂的大问题，分解成一个个可以解决的小问题，循序渐进，逐步解决整个问题。在编写程序的过程中，学生首先要要清楚机器人的搭建结构和运行原理，其次还要清楚各种传感器的功能，通过编写程序来控制各种传感器，使机器人感知外界的环境信息，并对感知到的信息做出决策和响应，以使机器人能够顺利完成指定的任务。
以笔者执教的《走进人工智能》一课为例，该课伊始，笔者激趣导入，播放了特奥机器人飞速弹奏《野蜂飞舞》的精彩视频，勾起了学生学习人工智能知识的好奇心，产生探究科学的勇气，让学生对机器人技术有强烈求知的欲望。接着，采用任务驱动法教学，让学生通过微课程学习EV3编程技术，循序渐进地完成两个任务：1.让乐高机器人沿直线匀速运动;2.让乐高机器人沿直线匀速运动并且到达指定地点;最后的终极挑战环节，笔者让学生用乐高的配件搭建机械臂，编写程序，让乐高机器人模拟宇航员调整太阳能电池板，学生在設计、编程、调试中学得开心，玩得快乐，创意飞扬。
三、以课题研究为引领，推动师生专业化成长
课题研究是学校发展的源动力，是促进师生专业成长的重要途径。机器人教育作为一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科，如何为学生学习的“思维体操”提供了一个崭新的“表演舞台”，使教学取得“效率高、印象深、氛围雅、感受新”的明显效应，一直是我们在进行机器人教学研究中最为关注的问题。为此，我校信息技术教师申请了福田区教育科学“十三五”规划课题《基于STEM教育理念下的机器人搭建与编程教学研究》，学生申请了2018年深圳市中小学生探究性小课题《乐高机器人的搭建与编程》，师生在研究中努力学习，敢于实践，勇于创新，取得了很大的进步。
以学生的探究性小课题为例，学生采用PBL项目式学习方式开展小课题研究，学生的学习方式由过去的像容器一样被“满堂灌”转变为学生间“合作、交流、探究”式学习，掌握了隐含在问题背后的科学知识，形成解决问题的技能和自主学习的能力。在研究的过程中，学生保持开放的心态，敢于尝试新鲜事物，从失败和成功中汲取经验教训，养成追求真理、锲而不舍的科学态度，在课题研究中不断优化算法和改进搭建模型，设计实用的机械臂，进一步提升机器人的稳定性和完成任务的数量和质量。团队成员在研究中不断碰撞出智慧的火花，通过小组合作解决一个个课题研究过程中遇到的困难，掌握了科研活动的过程与方法，在探究中催生宝贵的创新意识。
四、以参加机器人赛事为驱动，搭建学生个性成长的平台
雄鹰只有经过千百次的历练，才能够在蔚蓝的天空中展翅翱翔。机器人比赛让学生接轨前沿科技，开阔眼界，培养学生综合素养，让其在同龄人中迅速脱颖而出。通过参加机器人比赛活动，为学生搭建个性成长的平台，创设真实的解决问题的情景，让学生严格按照规则进行实战对抗比赛，不断修改机器人的设计，并对机器人重新进行编程，以期在合乎规则的情况下，取得尽可能好的成绩，品尝成功的快乐。
通过参与各级各类机器人比赛，挖掘了学生的潜能，张扬了学生的个性，丰富了学生的学习生活，培养了学生的核心素养，促进学生人格的健全发展。队员贾壹方谈到参加机器人创意赛时，感触良多：参加了机器人创意赛后，我受益无穷。我学到了许多关于编程、搭建的知识，更重要的是：我认识到了团体合作的重要性，一开始我们总是各执己见，可是，在陈秀老师的带领下，我们认真地听取他人意见，齐心协力地克服了一个又一个困难，感谢福民小学为我们提供了这样一个学习和进步的机会。
未来，我们将继续带领学生行走在人工智能校本课程的探索和实践道路上，完善课程内容，认真参与课题实验，带领学生参与各种展示活动，为学生探索科技搭建更完美的平台，培养人工智能时代的信息技术精英。
参考文献：
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人工智能综述(原创论文)人工智能及其发展***201000445模式识别与智能系统（***科技大学信息工程学院）摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。本文从人工智能的概摘要念出发,首先介绍了人工智能研究......
有关人工智能方面的调研报告
一、人工智能可与哪些领域结合进行研究1专家系统专家系统是依靠人类专家已有的知识建立起来的知识系统,是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术、模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过人类专家的水平。目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域,广泛应用于医疗诊断、地质勘探、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统,它应用人工智能技术、模拟人类专家解决问题时的思维过程,来求解领域内的各种问题,达到或接近专家的水平。2机器学习机器学习就是机器自己获取知识。机器学习的研究,主要是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;机器学习的方法;建立针对具体任务的学习系统。还有机器人学这个领域所研究的问题,包括从机器人手臂的最佳移动到实现机器人的目标动作序列的规划方法等。因此开发高智能机器人是一个重要研究方面。3模式识别模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别,如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。当前模式识别主要集中在图形识别和语音识别。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字,识别指纹、白血球和癌细胞等的技术已经进入实用阶段。语音识别主要研究各种语音信号的分类。语音识别技术近年来发展很快,现已有商品化产品如扫描仪的上市。4人工神经网络人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元(人工神经元、处理元件、电子元件等)模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。是通过范例的学习,修改了知识库和推理机的结构,达到实现人工智能的目的。在人工神经网络中,信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的,知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系,网络的学习和识别取决于和神经元连接权值的动态演化过程。人工神经网络也许永远也无法代替人脑,但是他能帮助人类扩展对外部世界的认识和智能控制。多年来,人工神经网络的研究取得了较大的进展,成为具有一种独特风格的信息处理学科。目前,人工神经网络的发展趋势有如下特点:①新的人工神经网络模型产生频率非常之快。②现有的人工神经网络模型的完善改进速度喜人。③人工神经网络结合和其他一些现代优化计算方法的结合运用日见增多。如结合混沌理论、遗传+神经、模拟退火+神经算法等成功运用的实例。5智能决策支持系统决策支持系统是属于管理科学的范畴,它与“知识-智能”有着极其密切的关系。自20世纪80年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。
二、2017年人工智能十大趋势参考链接：(http://mp.weixin.qq.com/s/4KEzXU1kygE36ohFE7-cQw)
1.人工智能聊天机器人在TechEmergence进行的一项2016年调查中，询问了人工智能的高管和创业者，什么人工智能应用在未来五年内可能会获得成功。他们的首选是虚拟代理和聊天机器人，获得了37％的投票。这些软件程序能够理解自然语言，并通过消息传递服务或电子邮件与人沟通。包括IBM和Facebook在内的几家公司已经宣布了帮助开发者创建聊天室的平台，这些平台似乎越来越受欢迎。去年夏天，Facebook宣布，在其飞书信（Messenger）服务上有超过11,000个机器人。根据IBM的统计，65％的千禧一代（Millennials，出生于1980-1990s）喜欢与机器人进行交流而不是与现场助理交谈。2.应用开发创建聊天机器人并不是开发人员使用人工智能的唯一方式。许多企业正在将人工智能和深度学习功能集成到他们的Web应用、移动应用和内部的企业应用中。人工智能正在发展推荐引擎、安排会议、排定待办事项列表、在大数据中查找隐藏的价值的一系列功能等等。在其2017年十大战略技术趋势列表中，Gartner将智能应用排在了第二位。其中写道，“Gartner预计，到2018年，全球最大的200家企业大多数都会利用智能应用，并使用大数据的完整工具包和分析工具，来优化自身的产品和改善客户体验。”3.智能物件人工智能也与物联网（IoT）的趋势相关，“智能物件”（intelligentthings）在Gartner的2017年前十大战略技术趋势列表中排名第三。其中说道，“现有的物联网设备将使智能物联网人工智能的功能无处不在，包括家庭、办公室、工厂车间和医疗设施。”例如，下一代健身追踪器不仅可以监控您的健康信息，还可能具有机器学习和分析功能，使它们能够根据您的个人健康史和过去的追踪器数据提出改善健康的建议。4.医学研究人工智能的最热门领域之一是医疗健康行业。IDC在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将诊断和治疗系统列为2016年吸引最多投资的领域之一，并表示在未来五年内，包括药物研究和发现以及诊断和治疗系统的使用案例将获得最大的发展。在五年期间，它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3％。同样，CBInsights将医疗健康列为人工智能中最热的领域，并作为今年的创业项目。5.生物模型人工智能和健康科学之间的关系有两种方式：不只有健康研究人员转向人工智能，用以帮助他们回答医疗健康问题，计算机科学研究人员也正在转向生物模型，用以帮助他们创建更好的人工智能软件。麻省理工学院和谷歌最近都被报道在创建与人类大脑功能相似的神经网络，这个领域的研究可能会持续一段时间。未来学家RayKurzweil甚至预测到2030年，我们将能够合并人类的大脑和计算机网络，创造一种混合形式的人工智能。
三、人工智能技术的应用1实现远程自主规划和控制该项技术能够对距离我们上百万公里以外太空中航天器进行远程规划和控制，例如：美国航天局利用计算机智能程序对航天器进行操作、调整和控制，并成为国际上首例利用计算机人工智能技术远程遥控的国家。远程智能程序能够结合地面系统中预先设定好的任务和目标，进行自主规划，并在对航天器实现实时监督和控制，了解和掌握航天器运行情况，及时发现与程序相悖之处，并发出指令进行调整，实现检测、诊断及恢复目标，从而确保航天器在遥远的外太空稳定、可靠运行，为科学家研究提供参考。2预测步骤，提高博弈技巧将一些技术运用于下棋过程中，能够将下棋涉及的复杂问题分解为多个小问题，提供下棋数据信息，促使其朝着搜索和问题归纳等方向发展，从而为下棋者科学决策提供支持，近年来，这项技术发展速度及应用范围十分广泛。诚然，技术能够达到国际象棋锦标赛的水平，但是，还不能够很好的解决人类棋手的表达和洞察等能力，人们仅能够实现具体问题具体分析，基于此，还需要进一步提高。3结合目标需求，实现自主控制技术涉及的视觉系统能够应用于引导汽车沿着行车道前进，结合这一应用，美国将这一技术安装到微型汽车上，实现了自主导航前进两千公里，其中98%以上时间是由该系统控制汽车前进，剩余部分由人类控制，通过调查发现，人类控制部分主要是公路出口寻找，也就是说，通过对技术进一步完善，能够促使系统获取更多应用经验，从而计算出最佳驾驶方向，从而控制汽车前进。因此，无人驾驶这一目标将会在不久的未来实现。4提高医疗水平，实现准确诊断该项技术在医疗领域中的应用，能够有效突破传统医疗诊断的弊端，进一步提高诊断水平，例如：建立在概率分析基础之上的医疗诊断程序已经得到了应用，且效果十分明显，在一定程度上提高了专家医师的实践水平。诚然，一部分医师对程序诊病这一事实并不认可，但是，程序通过对病人的检查，提出了影响判断的原因，并阐述了并发症状等，最后得到了医师的认可和肯定。技术在医疗领域的应用，不仅能够有效提高医疗水平，还能够更好的解决病人的疑难杂症。5深度理解语言，解决问题建立在该项技术基础之上的程序，在解答纵横字谜问题中得到了重视，其解答效果优于人类，在具体应用过程中，该项程序通过利用填充词限制及相关字谜数据库等多项资源解决问题。6提高专业化水平，完善专家系统专家系统主要是建立在专家已具备知识基础之上的系统，具有特定知识、经验的系统，与人类专家水平基本一致。专家系统是计算机人工智能技术研究较早、且成果最为显著的领域，在地质勘探等方面得到了广泛的推广和普及。
四、谭铁牛院士谈人工智能参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=2651644094&idx=1&sn=601c77e370fa56b15ea59e6245e37a36&scene=25&srcid=0827BvgC0x8ppDwCNQQCDPPS#wechat_redirect
过去一年人工智能领域的十件大事：第一项，阿尔法狗；第二项，各国政府高度重视人工智能发展，包括今年5月份美国白宫举行4场研讨会讨论，包括我们国家大家也知道5月份几个部委发布了《互联网+人工智能三年的行动实施方案》还是值得一提的事；第三项，IBM发布类脑超级计算机平台，是基于前几年发布的芯片；第四项，软银320亿美元收购ARM，这还是很大的收购；第五项，谷歌、facebook等开源人工智能基础平台，这是值得一提的，反映了一个趋势和动向；第六项，创建公益性的人工智能机构OpenAI，我认为很值得一体，10亿美金；第七项，学术方面的，Science发表BayesianProgram论文；第八项，微软深层残差网络夺冠2015年ImagnNet；第九项，谷歌量子计算机取得重要的突破，为人工智能计算搭建一个平台；第十项，剑桥大学成立人工智能伦理研究所。
人工智能在过去一年的十大趋势动态第一，人工智能热潮全球化，从东方到西方，从发达国家到发展中国家，从大国到小国，应该都是掀起了热潮。第二，产业竞争白热化，各种并购大家也可以看到，招聘人才，都希望来竞争。第三，投资并购密集化，过去一年大的小的收购、投资，数不胜数，从几百亿到几个亿，更小规模的也不用说了，太多了。第四，人工智能应用普适化，各个领域的渗透。第五，人工智能的服务专业化，一个是研究通用化的人工智能，一个是专业化的人工智能。第六，基础平台开源化，包括IBM、谷歌开源的平台，过去一年特别明显的一个新的特征，我不知道大家赞不赞同。第七，关键技术硬件化，包括IBM的类脑计算平台。第八，技术方法集成化，单一的人工智能计算理论和方法不可能包打天下，集成创新势在必行，阿尔法狗里面集成了很多，都是我们非常熟悉。第九，学科创新协同化，多学科跨界融合交叉协同创新人工智能创新途径，包括量子技术跟人工智能的结合。第十，社会影响大众化，我不用解释，包括我的司机前两天问，这一年多人工智能很火热，他都很关心，说明人工智能的影响的社会化大众化。
人工智能职业发展规划书（通用10篇）
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光阴如水，忙碌而又充实的工作又将告一段落了，工作了许久，你还记得当初的目标吗？我们需要好好的进行职业规划了。什么样的职业规划才是好的职业规划呢？以下是小编帮大家整理的人工智能职业发展规划书（通用10篇），希望对大家有所帮助。
人工智能职业发展规划书1人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。随着硬件层、数据层以及算法层等各方面技术储备趋于成熟，科学家提出“深度学习”神经网络，使得人工智能得以获得突破性进展。如今，深度学习的应用使得语义识别、图像识别的准确率大幅提升，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。
从上海人工智能发展情况看，为应对全球新一轮科技革命与产业变革，贯彻落实制造强国策略，推动经济高质量发展，上海加快了人工智能研发和制造的发展步伐。产业发展方面，信息传输、软件和信息技术服务业（以下简称“通信业”）以及科学研究和技术服务业（以下简称“科研业”）这两个行业发展速度迅猛。据统计，相比2014年，2018年末信息和科研2个行业企业数增幅分别为122%和88%，远高于46.3%平均线。而就业岗位数增幅分别为64.5%和44.1%，同样远高于平均线6.3%。建设规划方面，上海“十三五”规划明确了大力发展先进制造业，实现产能升级和打造智慧城市目标。近期又制订《上海市智能制造行动计划》，将汽车、电子信息、民航、生物医药、高端装备、绿色化工和新材料纳入智能制造重点发展行业；人才引进方面，上海推出“人才30条”政策，重点聚焦集成电路与计算科学、脑科学与人工智能、高端装备与智能制造、物联网、大数据镫13个领域的高峰人才。量身定制、一人一策，围绕事业发展、社会保障、生活便捷、服务措施等方面，系统化解决高峰人才的各项需求。
人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成本，进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明，我们将最终实现人性化人工智能（HumanisticAI），即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。鉴于此，同学们在订立职业规划时，有必要注意以下四点：
一、注重人际沟通能力的培养。
人际沟通能力，看似与人工智能风牛马不相及，实则却不然。在麦肯锡的中国大学生就业报告中，人际沟通能力一直被认为是职场“最有用”的能力。很多同学包括家长都有一个认知的误区，觉得自己（孩子）沟通能力差，就去学门技术吧。殊不知现代社会，缺乏沟通能力几乎寸步难行。在单位，向领导汇报，与同事协作，都需要有效沟通。对客户，提高产品和服务的满意度，也需要有效沟通。尤其客户若是个外行，不但需要您能领会他的意思，还要用通俗易懂的语言让对方也明白您的意思。
在人工智能的应用和前景分析中我们看到，人工智能在实际应用中往往扮演人类“助手”的角色。这个角色要求与使用者有较高的契合度，因此设计者首先要充分了解使用者的需要、习惯，才能创造出完美的“助手”，充分满足对方需求。而这个“了解”的过程，就是沟通。日本某汽车公司在经济萧条时请一批设计人员转行做销售，待经济复苏，这批人做回设计后，发现他们设计出的汽车特别好卖，就是因为在与客户沟通过程中，充分了解了对方的需求。所以无论您将从事何种职业，人际沟通能力都要注重培养。
二、注重计算机基础知识的学习。
计算机作为工具已经渗透到人类工作、生活的各个角落，联合国早已将不懂电脑知识列为“文盲”范畴。随着人工智能迅速发展，作为助手，它能极大提高您的工作效率，减少您的工作误差。您可以不懂得原理，但至少要学习如何使用。举个简单例子：有家大型国企，原来工资表是写在纸上，现在是登进电脑。裁员时根据不同方案计算补偿金，原来一个方案要计算数日，还要反复校对；现在只要建立模型，输入数字，EXCEL表格立即能生成每位职工新的数据结果，而且只需校对公式，无需校对计算结果。未来，计算机知识，尤其是人工智能相关运用软件的学习务必重视，因为效率落后，不仅会被企业淘汰，还会被社会淘汰。
有些计算机专业的学生反映软件更新太快，学校学的都是已经淘汰的知识。其实关键看您如何学习。IT行业知识更新周期非常短，学校教材却需要相对稳定，不然教师也会无所适从。而且IT行业的技术人员都有体会，知名企业面试时往往不仅考察您学习的知识，更重视您的逻辑思维和学习能力。所以在学习时您不仅仅是学习知识，更重要的是学习机器的逻辑思维模式。这也能让您未来学习新的知识时事半功倍。
三、注重专业技能的技术含量和前景。
越是要求涉及复杂社交关系，要求具备较强沟通能力、创意或复杂推理能力，或者要求在无指导环境下完成体力任务，越是难以被人工智能替代。因此，提高专业技术含量，是未来职业稳定和发展的重要途径。不过，在提高技术能力的同时，也要留意行业或职业的发展讯息，注重新知识的学习。一般产业升级并不意味着旧的完全淘汰。例如汽车代替马车，但毕竟都是在公路上行驶，因此车轮，车身等很多部件的制作标准还是一致的。所以旧产业职工只要能及时更新知识结构，依然能在新产业中找到安身之所。综上所述，即使找到一份满意又稳定的工作，也最好建立终身学习的习惯，莫等夕阳西下才追悔莫及。
四、注重可替代性职业，给自己留“备胎”。
几乎每个职业都有替代性职业，例如护士和医药代表，都需要医学知识和医院人脉；游戏制作和运营，都需要对游戏知识有较深了解；销售和采购，都需要产品知识和沟通技巧。未来没有人能肯定自己将终身固定在一个单位，一个职业。所以关注可替代性职业，给自己留一个“备胎”，以备不时之需，是对自己负责，也是对家庭负责。
然而我们也知道，一般技术含量越高，替代性职业就越少。因此，一些技术性职业，不妨注重“非专业要素”的培养。例如执行力、团队精神、沟通能力、写作能力等。这些“非专业要素”既可帮助您职业生涯成长，也可在您另觅职业时提供帮助。马云在创业前是一名教师，美国有不少总统从政前是律师、演员等其它职业。他们能成功转行不是因为他们专业技术好，而是这些“非专业要素”帮助了他们。
人工智能职业发展规划书2一、前言
作为一名当代职业生，我不由得考虑起自己的未来。，在充满机遇与挑战的未来社会里，我究竟该扮演如何一个角色呢?
没有兢兢业业的辛苦付出，哪里来甘甜欢畅的成功的喜悦?
没有勤勤恳恳的刻苦钻研，哪里来震撼人心的累累硕果?
想起自己走过岁月中的点点滴滴，我不禁有些惭愧。我对自己以往在学业、文体、社团活动中的表现不是很满意。我发现我自己惰性较大，平日里总有些倦怠、懒散，学习、做事精力不够集中，效率不高，态度也不够专注。倘若不改正，这很可能会导致我最终庸碌无为。不过还好，我还有改进的机会。否则，岂不遗憾终生?
身为职业生的我们，在一天天消磨时光的日子里，不如抓紧时间多学一些知识来充实自己。人的大学时光一生中也许就一次，不把握好，将来自己一定回追悔莫及。于是，再经过一番深思熟虑之后，我决定把自己的未来设计一下。有了目标，才会有动力。
1.自己兴趣爱好：
业余爱好：读书、听音乐、运动
喜欢的文学作品：类型人物传记、时尚杂志
喜欢的歌曲：《水手》、《童年》、《流年》
2.自己优势：学习成绩认真刻苦，能够很好的和同学相处，动手能力较强。
3.自己劣势：目前的手头经济状况较为窘迫，对外面社会不是很了解，容易给自己找借口。
4.自己的优点：做事仔细认真、踏实，友善待人，做事锲而不舍，勤于思考，考虑问题全面。
5.自己的缺点：性格偏内向，交际能力不强，在某些方面缺乏自信心和冒险精神，积极主动性不够。
二、解决自我的劣势和缺点
内向并非全是缺点，使我少一份张扬，多一点内敛，但可相应加强与他人的交流沟通，积极参加各种场合各项有益的活动，使自己多一份自信、激扬，少一份沉默、怯场。充分利用一直关心支持我的庞大的亲友团的优势，真心向同学、老师、朋友请教，及时指出自身存在的各种不足并制定出相应计划加以针对改正。积极争取条件，参加校内外的各项勤工俭学活动，以解决短期内的生活费问题并增强自身的社会工作阅历，为以后创造更多的精神财富，未来十年规划和物质财富打下坚实基础。
三，具体规划
20xx-20xx年：
成果目标：认真完成学业
成果目标：暂无
能力目标：掌握基本的知识，拥有较强的专业知识，培养良好的生活习惯。
经济目标：暂无
成果目标：拥有稳定工作的
经济目标：能够真真的独立生活
能力目标：培养家庭责任感建筑自己的`家庭{预计在20xx年}
梦想目标：拥有一定的经济基础后，自己创业。
针对我个人而言，在人际关系当中找准自己的位置是非常重要的。福柯有一著名的“话语权力”理论，提出的就是一个话语平台的问题，尤其是在中国这个人际关系复杂的
社会必须懂得找准自己的角色。通过独善其身来达到一个更高的话语平台。
人工智能职业发展规划书3一、序言
怀着无比兴奋的心情和对美好未来的设想，我走进了大学学府，开始了大学生活。如今学业已过一年，回首时却心生懊悔，因为这一学年充斥着的尽是兴奋、欢乐及忧伤，梦想的渐远，必需要想方法回补，而机遇是给有准备的人，于是重要的是规划好自己的职业生涯，职业目标和执行计划，发展路径。
现就要有设计规划自己的职业生涯规划，了解相关的职业环境、职业发展趋势和社会需要具备的人才素质，在此基础上为自己的人生确定一个明确的方向。设计好职业策划书，我的人生之路就有了四通八达的可能，我将一步一步地沿着坐标前进，向黑夜出发去迎接黎明，向未知前进去捕获希望。
我坚信通过自己的不懈努力必能走出一条星光大道!
二、自我认知
1、性格：善于独立思考，注重团体力量，善解人意，做事全力以赴，有耐性，刻苦，实际而热情，意志坚定、有毅力;但沟通能力不足，不善表达。
2、兴趣：爱好阅读，也注重看有所求，体育方面兴趣十分广泛，擅长乒乓球，羽毛球等。
3、价值观：坚信马克思真理，崇尚社会主义，个人价值由回报社会所决定，坚信美好未来。价值观决定以后生活活动，决定自己个人、社会价值的产生。将最高价值目标化，做好诸如效益观念，风险观念，竞争观念，平等观念，以及敢破常规、积极进取、精益求精、勇于创造等的培养、发展。
4、能力：具备敏锐的观察力，自制力非常强，在吸取他人的长处时不忘自己的创新。虽然有时候做事也会草率鲁莽，但多数时候是冷静，慎重的。机敏、领悟力较好，富直觉能力。
三、职业认知
现在我国的IT行业人才不足且有严重的结构性的失衡，但其中也更重要的是高技术人员的需求。社会需要的更多的是高技术性的IT人才，用人单位更是提高这方面的门槛。现在的计算机已经得到了极广的普及，各高校都很重视这方面的培养，企业也重视培训。在大学生就业形势危机的情形下，IT行业也是日趋激烈，但也仍会是“抢手贷”。
四、职业目标路径设计，与实施计划
面对现实，我必需首先要好好好学习，扎实专业课程，要有过硬的专业知识。并要过英语四级，掌握一定的计算机英语。要从现在做起，尽量的参加社会实践，不断提高自己的综合素质，并逐步了解社会企业对当代大学生的要求，不至于到毕业时一脸茫然。
具体的规划设计：
第一学年：很快的调整大学学习状态，确立奋斗目标方向，并为之做好一定的基础。打牢专业基础知识，至始至终不重视英语的学习，对计算机有一定系统的了解。对自己所学的通信专业有全面的认识和，积极的参加学校各项活动，提高自己的沟通交流能力。多看些有关自己专业方面的书籍的新闻。假期到外处打工，体验一下社会，也了解下工作给人带来的感受，以不至于到时过于不解。
第二学年：加强专业知识的学习，对以后的工作取向和目标进一步的明确和必要的细化。
一，上学期：确保专业课的优异过关，并利用课余时间对自己感兴趣的电子电路、通信方面找一些有关方面的书籍学习，掌握基础的知识。英语过三级，计算机过二级。
二：专业课优异的完成，继续学习自己感兴趣的方面，有所成绩。对以后的工作根据当时的形势做简要的分析和安排。英语过四级，过必要的计算机方面的证书。学习好常用的计算机英语。假期针对性的找计算机方面的假期工。
第三学年：上学期：保持良好的心态，注意保持身体的健康。制定冲刺计划，备战必要的考试。了解市场、IT行业的走向和社会需求，能够的话亲身实践。下学期：学业很好的过关。清楚地认识自己，确立了自己的努力方向和职业定位，找好一家实习单位。不住的相信“计划赶不上变化”，不断的了解、完善自己。
毕业后，根据假期和实习经验，结合社会发展趋势找准以后的工作方向、职业和工作单位，并为之不懈努力。
五、评估与备选措施
这次职业规划设计，轻详细、合理的规划了自己的职业。分时间、任务，分步骤的完成对目标的追求。倘若有哪个时间段没有完成目标，一定要抓紧在接下去的时间段补上。在20xx年完成在学校所要学好的知识、技能。20xx可以有选择性的找工作单位，但要注重经验的发展前途。20xx年以后基本上的定下职业，和选准、做久工作单位，取得一定的工作成绩。
六、结语
通过这次职业规划设计，我开始更深刻的认识、理解自己，也更重视了对职业的理解，和规划的重要性。影响职业生涯设计的因素诸多。有的变化因素难以预料，环境又多变，要与时俱进，灵活调整，不断修正，优化职业规划，适应各种变化，作一个有准备的人。要时刻做到了解自己、了解职业、了解社会发展趋势。
人工智能职业发展规划书4一、前言
在就业压力日趋激烈的今天，一个良好的职业规划无疑增加了一份自信。而如今，身为学生的我们，在一天天消磨时光的日子里，不如多学习点知识来充实自己.未来掌握在自己手中，趁现在还年轻，赶紧为自己的未来之路定好一个方向，一个好的规划就像灯塔一样为我们指明了方向，我们可以按照这个方向前进！
二、、人格描述
依靠理智的思考来做决定，总是采取客观、合乎逻辑的步骤。
谨慎而传统，重视稳定性、合理性；天生独立，需要把大量的精力倾注到工作中，并希望其他人也是如此，善于聆听并喜欢将事情清晰而条理的安排好。
喜欢先充分收集各种信息，然后根据信息去综合考虑实际的解决方法，而不是运用理论去解决。对细节非常敏感，有很实际的判断力，决定时能够运用精确的证据和过去的经验来支持自己的观点，并且非常系统有条不紊。是一个认真而严谨的人，勤奋而负有责任感，认准的事情很少会改变或气馁，做事深思熟虑，信守承诺并值得信赖。
三、在工作和学习中的优势
1.办事精确，希望第一次就能把工作做好
2.每次都能十分专注地把注意力集中在一个项目或任务上
3.特别能够专心细致地工作，可以不需要别人的合作独立工作
4.一丝不苟、认真专注地对待具体问题、事实和细节
5.非常强的责任意识；别人可以信任你实现自己的诺言
6.通情达理、视角现实
7.有稳定平和的心态
四、在工作和学习中的不足
1.对需要很长时间才能完成的任务缺乏耐心
2.有时会由于近期目标而忽略长远需要
3.不能理解与他们自己的要求不同的要求
4.缺乏自信，不善于表达
5.缺乏挑战精神，对失败和挫折的承受力差
6.缺乏相应的工作经验
五、相应措施
针对我的缺点与不足，我应该采取一定的措施来弥补我的缺陷：
1.避免墨守陈规，需要尝试新的东西；要有开放态度，敢于尝试探索新的可能性
2.考虑问题要更全面周到，需要考虑人的因素，不单单只考虑自己的利益和感受
3.对那些与我观点不同的人保持足够的耐心和虚心
4.适合的时候，主动承担一些工作
5.正确看待失败，碰到困难不随意放弃
6.增强做事的灵活性，学会变通的看待和接受新事物
六：职业目标选择
1.工程师：比较喜爱编程，随着网络技术的不断发展，以后的编程语言将会被PHP技术所取代，我正在学习PHP这项技术，我将不段提高这项技术向更远的方向发展。
2.软件测试员：学过软件测试，对数据库以及编程都很熟悉或者说是精通，然而不是太有耐心，对这个行业不是太感兴趣。
七、未来五年职业规划
20xx年学好基础专业知识
20xx年努力工作积累大量经验。
20xx8年成为中级PHP技术工程师
20xx年成为高级PHP技术工程师
20xx年后向管理方向发展
八、总结
任何目标，只说不做到头来都会是一场空。然而，现实是未知多变的，定出的.目标计划随时都可能遭遇问题，要求有清醒的头脑。一个人，若要获得成功，必须拿出勇气，付出努力、拼搏、奋斗。成功，不相信眼泪；未来，要靠自己去打拼！实现目标的历程需要付出艰辛的汗水和不懈的追求，不要因为挫折而畏缩不前，不要因为失败而一蹶不振；要有屡败屡战的精神，要有越挫越勇的气魄；成功最终会属于你的，朝着这个职业规划的目标前进，要以满腔的热情去获取最后的胜利。
人工智能职业发展规划书5一、前言
九年义务教育，我们在儿童的懵懂、自由的嬉戏和父母的纵容中，快乐的度过；三年的高中生活，我们在学生们逐渐激烈的竞争、老师日益严肃的面孔和漫天飞舞的试卷中，艰难的熬过；初入大学的`第一年，我们在脱离了父母与老师的牵制，怀着对大学生活的陌生与好奇，自由的飞过了。大学的第二年，当我们面对众多的课程扑溯迷离时，在迷茫中悄悄地溜过；大学第三年……开始对未来的生活产生了一点点茫然，大学四年，难道就要这样混混噩噩地度过么？当然不！成功往往是留给有计划、有目标的人！
二、自我分析
1、性格探索报告
优点：容易培养自己对事物的兴趣，爱好广泛，对自己感兴趣的事情总会持满腔热情的投入。好奇心、责任心和适应性强。对于喜欢做的事能够全神贯注，心无旁骛。具有创造性，处理事情能按部就班、精确且有条理，有耐性，亦静亦动。
存在的缺点：不喜欢有约束的生活，不太善于表达情感，有时候喜欢独断，对生活缺少规划，目标不明确，偶尔处事比较冲动、意气用事。
2、职业兴趣探索报告
喜欢在无人监督的情况下工作，事务分析和执行能力较强，做事精益求精，细心谨慎，有条理，喜欢独立思考但注重团队合作。适应的工作环境：有自由度而不过分约束，既有团队合作又能充分发挥个人才能的环境。
3、自我分析小结
期望在工作中能够有一定的自由度，对烦琐的工作能有耐心地完成，能够发挥个人自主独立性和责任感，而且能够以自我监督的形式使自己的工作按照自己的计划顺利进行。期望工作中既能体现团队合作又能给予个人发挥的空间。
一个人有缺点并不可怕，主要是能学会取长补短，善于改正。对自己感兴趣的事情能够全身心投入，有耐心、责任心和适应能力强是我的优点，但有时也存在着判断事情过于主观化，容易作出草率的决定，偶尔处事会意气用事，出错后便会后悔。但是我会在生活和实践不断地完善自己。
三、职业分析
1、所学专业分析
计算机科学与技术（医学应用）专业，要求掌握基本的医学、药学知识，熟悉医院业务、管理的流程和医学影像数据处理常识，掌握计算机学科的基本理论和医药管理数据的再利用方法，熟练掌握计算机软硬件系统的应用知识，掌握医药行业数据仓库的建立、医学数据挖掘算法以及医药决策支持系统的创建。对医药管理数据再开发的有效性和发展趋势有深入的理解和评估能力，有良好的组织管理和交流沟通能力，能够根据医院的具体情况实施、维护和完善医院管理信息系统，能够在原有医药信息系统的基础建立和实施智能决策支持系统，具备良好的国际交流能力，能适应技术进步和社会需求的变化的复合型人才。
主要课程：高等数学、电路与电子学、数字电路与数字系统、离散数学、概率论与数理统计、数据结构与算法、C语言程序设计、计算机硬件基础、编译原理、数据库原理、计算机网络、操作系统、软件工程、JAVA语言程序设计、数据仓库与数据挖掘、决策支持系统。
2、社会环境分析
纵观世界经济的发展，经济全球化进程明显加快，信息化已成为全球化的迫切需要和必要保证。世界范围的产业结构调整和信息技术进步，必将对中国信息产业的发展产生深刻影响。加上中国社会环境较为稳定，近年来，良好的宏观经济和政策环境为中国IT市场的稳定增长起到了积极的作用。经过改革开放和快速发展，目前我国的信息产业已形成了较为完整的工业生产体系大学生计算机专业职业生涯规划书职业规划。
3、职业环境分析
在信息高度发达的今天，大家已经注意到，互联网是怎样影响着我们，SNS打破了地域限制，使人们找到了以兴趣为主要目的交际圈；电子商务，当打破“不安全”的心理障碍之后，简单的流程以及更大的自由度广受青睐。互联网的力量正在得到彰显，而力量的聚集仍然在进行当中，虽然中国已经有2.5亿的互联网用户，但是从渗透率来讲仍然低于20%，仍然低于全球的平均水平。随着中国经济的进一步发展，网络的进步以及它的网络效应会更加的凸显。中国互联网需要新模式、新思路的注入。
人工智能职业发展规划书6人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划。
一、战略态势
人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的`共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。
人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。我国经济发展进入新常态，深化供给侧结构性改革任务非常艰巨，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。
人工智能带来社会建设的新机遇。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。
人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。在大力发展人工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。
我国发展人工智能具有良好基础。国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案，从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。
同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大；科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。
二、总体要求
（一）指导思想。
全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，深入实施创新驱动发展战略，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，发展智能经济，建设智能社会，维护国家安全，构筑知识群、技术群、产业群互动融合和人才、制度、文化相互支撑的生态系统，前瞻应对风险挑战，推动以人类可持续发展为中心的智能化，全面提升社会生产力、综合国力和国家竞争力，为加快建设创新型国家和世界科技强国、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦提供强大支撑。
（二）基本原则。
科技引领。把握世界人工智能发展趋势，突出研发部署前瞻性，在重点前沿领域探索布局、长期支持，力争在理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，全面增强人工智能原始创新能力，加速构筑先发优势，实现高端引领发展。
系统布局。根据基础研究、技术研发、产业发展和行业应用的不同特点，制定有针对性的系统发展策略。充分发挥社会主义制度集中力量办大事的优势，推进项目、基地、人才统筹布局，已部署的重大项目与新任务有机衔接，当前急需与长远发展梯次接续，创新能力建设、体制机制改革和政策环境营造协同发力。
市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。
开源开放。倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和国防的建设协调发展规律，促进军民科技成果双向转化应用、军民创新资源共建共享，形成全要素、多领域、高效益的军民深度融合发展新格局。积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。
（三）战略目标。
分三步走：
第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。
——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。
——人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
——人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用，聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。
第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。
——新一代人工智能理论与技术体系初步建立，具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果。
——人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防的建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。
——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。
第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。
——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响，占据人工智能科技制高点。
——人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防的建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
——形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。
（四）总体部署。
发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局，形成人工智能健康持续发展的战略路径。
构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系，布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力。
把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度，最大程度发挥人工智能潜力；又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。
坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和产业升级，以应用示范推动技术和系统优化。在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时，加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚动发展和持续提升，确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。
全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。以人工智能技术突破带动国家创新能力全面提升，引领建设世界科技强国进程；通过壮大智能产业、培育智能经济，为我国未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期；以建设智能社会促进民生福祉改善，落实以人民为中心的发展思想；以人工智能提升国防实力，保障和维护国家安全。
三、重点任务
立足国家发展全局，准确把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平。
（一）构建开放协同的人工智能科技创新体系。
围绕增加人工智能创新的源头供给，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署，促进开源共享，系统提升持续创新能力，确保我国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献。
1.建立新一代人工智能基础理论体系。
聚焦人工智能重大科学前沿问题，兼顾当前需求与长远发展，以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点，超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究，促进学科交叉融合，为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。
突破应用基础理论瓶颈。瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升级的基础理论方向，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法，实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。混合增强智能理论重点突破人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论，实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型，形成基于互联网的群体智能理论体系。自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构。
布局前沿基础理论研究。针对可能引发人工智能范式变革的方向，前瞻布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。高级机器学习理论重点突破自适应学习、自主学习等理论方法，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型。量子智能计算理论重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型，形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。
开展跨学科探索性研究。推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科的交叉融合，加强引领人工智能算法、模型发展的数学基础理论研究，重视人工智能法律伦理的基础理论问题研究，支持原创性强、非共识的探索性研究，鼓励科学家自由探索，勇于攻克人工智能前沿科学难题，提出更多原创理论，作出更多原创发现。
人工智能职业发展规划书7一、引言
随着新的高校毕业生就业机制的形成，独立院校计算机专业就业工作应该展望就业前景、面对严峻形势、转变工作观念、改进工作方式，提高独立学院计算机专业的就业指导工作的水平和成效。
二、自我分析
我是成都理工大学计算机科学与技术专业的一名本科生，性格外向，喜欢广交朋友，学习刻苦，我相信只要付出就一定能够得到回报，我有着乐观的生活态度，喜欢运动，喜欢与朋友一起分享我的快乐，我坚信有了刻苦的精神就一定能在当今的社会立足。
三、职业分析
1、IT人才短缺
(1)世界IT人才短缺，需求理性调整
(2)我国IT人才总量严重不足
(3)IC人才、网络存储人才、电子商务人才、信息安全人才、游戏技术人才严重短缺
(4)在软件人才层次结构上，水平高的系统分析员和有行业背景的项目策划人员偏少，同时软件蓝领也比较缺乏
2、市场需求旺盛
(1)行业需求稳中有变
(2)企业需求格局形成
(3)区域需求差异显著
3、就业竞争激烈
(1)买方市场已经形成
(2)就业格局逐渐明朗
4、就业工作滞后
(1)疏通就业渠道
(2)加强就业指导
(3)提高学生素质
5、人才培养脱节
(1)本科计算机人才培养重在特色
大学生就业市场上，计算机人才供需两旺，买方市场逐步形成，“供大于求”和大学生“就业难”的实质不是人才过剩，而是供需结构性失衡。高校计算机专业人才培养应瞄准IT人才市场变化，调整模式，突出特色。面对日益严峻的就业形势，大学生也应转变就业观念，“先就业、再择业”。
四、生涯机会评估
目前高校计算机专业毕业生人数的集聚增加，计算机专业的就业优势不断消失，除了人数增多等客观因素外，高校专业设置、培养模式与市场需求变化的错位是一个重要因素。而独立学院计算机专业由于高额收费、降分录取及社会对独立学院毕业生质量还不完全认同等原因，在就业工作中会碰到诸多问题。20xx年以来，高校计算机专业初次就业率连年下滑，成为大学生就业市场上一大热点，受到社会各方面的普遍关注。但值得指出的是，只要专业知识过硬，就业前景还是很光明的。
五、职业目标的确定
依靠自己的专业知识，进入IT行业，先从最基础的程序员做起，逐步发展，成为网络工程师，最后创办自己的公司。
六、职业目标计划和实施
大学二年级，在通过大学英语四级的基础上努力通过六级考试，下半年要通过国家计算机二级考试。学好必备的专业基础知识，通过各种渠道，拓展自己的其他方面知识。尤其是企业管理方面知识，为自己以后的发展打下良好的基础。
大学三年级，通过国家计算机三级考试，掌握更高多的专业知识，在自身的专业方面有更深的发展，了解就业形势，做好就业准备。
大约四年级，拿到各种必备证书，顺利完成学业，找到与自己专业相符的工作。
毕业十年内，努力工作，理论与实践相结合，加强自身的综合能力，积极表现，争取提升的机会，程序员，软件开发，软件工程师……企业管理人员。最后创办自己的公司。
七、审查、反馈及修正
工作之路也许会很艰难，尤其是自己的创业之路，资金会是最大的阻碍，由于种种的位置困难，创业时间可以延长至十五年、甚至是二十年，认真观察中国市场，慎重考虑自己的发展。
八、备选方案
教师：大学四年内，在完成规定的学业外，考取教师资格证，如果，计算机专业的工作前景太差，就从事教育事业，教师对于一个女孩子来说无疑是一份不错的工作。
九、结束语
无论将来的就业形势如何，现在最关键的是打好基础，用过硬的专业知识武装自己，坚信自己的选择，并为之付出努力，相信一定会收获成功。
人工智能职业发展规划书8社会有各种各样的职业，有汽车修理工、服务人员、导游、营养师随着社会的发展，职业所涵盖的门类越来越广泛，职业与人们生活的联系也越来越紧密。从进入职业学校学习开始，我们就与职业结缘，了解职业知识、尝试职业活动。不久的将来，我们还将以“准职业人”的身份从学校走向社会，开始我们的职业生涯。
一、我的目标
“人生有多少个十年”所以人生中目标也是非常重要的，它还反映着一个人的理想。老师也常说：“有了目标，才会有动力”。如果选择好正确目标，前途将会无限发展前景，但没有规划好自己的目标将会浪费自己青春。我学的专业是――汽车运用与维修。我要通过努力学习和工作，成为一个高级汽修维修技工。
二、自身条件与职业选择
本人叫XX职业技术学校读书，成绩在班上优秀，特别是汽车维修专业课拔尖。去年还被评上“德育标兵”。
1、本人的性格：外向、直爽、乐观自信、能吃苦耐劳、有责任感、遵守规则。
2、本人的兴趣：好奇心和动手能力也很强，爱好汽车维修。
3、本人的特长：有一定的组织能力，善于与别人沟通。
4、职业技能：初步掌握汽车维修。
5、我的职业理想：成为一名出色的高级汽车维修技工。
6、我的长处：我一直都没有觉得自己是一个很优秀的人，可是我一直觉得自己是一个最乐观的人，我觉得每一天的太阳都是新升的，所以每一天的自己也是一个全新的，我要怀着一颗乐观的心面对生活。我的长处是喜欢观察，我总是对周围的一切都充满好奇心，喜欢看着周围的事物思考一些稀奇古怪的问题，有时候想着想着，就会出现一些非常独特有创新的想法。我是一个乐观、开朗的男孩子，平时喜欢与人交往，所以认识了不少知心的朋友。另外，我是一个喜欢向比人学习的人，我觉得向别人学习是一种很好的自我提升的方法，有些事情我们不能一一尝试，所以，这时候我们就可以向那些尝试过的`人虚心学习，以一个旁观者的身份对它们的行为，作出评价，从而学到他们的优点，改进他们的缺点，达到自我提升的目的。
三、汽车的发展趋势
我国的汽车工业已经走过50年历程，半个世纪以来，新中国汽车工业从无到有，不断发展壮大，已形成工业制造、商贸流通、综合服务相结合的汽车产业。加入世贸组织后，我国的汽车产量5年翻了一翻多，由20xx年的世界第七大汽车生产国跃升为世界第三大汽车生产国，并被公认为未来发展潜力的汽车市场。
有数据显示，我国目前汽车保有量达到3400万辆，近10年来以12%的年均速度增长。有人预计，不到30年的时间，中国汽车的保有量将超过美国而成为世界第一汽车大国。汽车工业产销两旺、快速增长、有力地促进了国民经济的发展。汽车的普及为人类社会生活创造了许多新生职业，汽车艺术、汽车广告、汽车模特、汽车展会、汽车体育、汽车旅游、汽车旅馆、汽车社区、卫星城、乡间别墅及汽车银行等已渗透到我国人民的日常生活之中，在改变人们生活方式和传统观念的同时，也提供了更多的就业岗位。
四、发展阶段与措施
(1)职中三年：大概了解汽车基本知识和要求，初步涉猎一些有管汽车修理的书籍，巩固汽车基本知识，在网络和朋友资源找到一些从修车中得到的经验和注意事项，最后考个四级汽车维修证。
(2)毕业二年：找一间汽车维修店去一边工作一边学习，巩固汽车各方面的知识，还要不断创新，创造出自己的一套维修方法。最重要的是考个三级汽车维修证。
五、评估与反馈
也许，我的职业生涯计划不是最完美的，但是我会通过不懈的努力、艰苦奋斗来实现我人生的目标。不管遇到什么样的挫折，我都会坚持下去，绝不半途而废。
社会在发展，世界在进步。我追求的脚步永不会停止，因为只有不断地超越，人生才是最有价值的。
人工智能职业发展规划书9前言
作为一名教育岗位上的新兵，工作一年来我对自身有了一定的要求。在新理念的充实和园领导、老教师的帮助下，经过幼儿园多次培训，使我在工作中取得了很大的进步。在教学工作上，能有针对性地备课、备教材、备幼儿，并做好活动反思。为了缩短自己的成熟期，也为了让自己有一个奋斗的方向，制定一个目标是非常重要的。正所谓"凡事预则立，不预则废"，所以我将今后自己的成长做如下规划：
一、发展方向：
1、提高政治思想素质
政治思想素质是灵魂，是提高教师素质的关键。我将按《教师职业道德规范》严格要求自己，遵守《教师法》有关法规，热爱幼儿教育事业、热爱幼儿，为人师表，在言行举止方面做好幼儿的表率，尽心尽责，教书育人。遵守幼儿园规章制度，不迟到早退，为树立良好的园风园貌做出自己的努力。
2、丰富科学文化知识
随着社会的不断进步，知识的不断更新发展，社会对教师的要求越来越高。我认真研读《幼儿教育》、《学前教育研究》等书刊外，平时在网上也关注教育形式的变化，与同行进行多交流。幼儿教师只有不断地学习幼儿教育知识，研究教育实践，才能使自己的教育观念不断更新。
3、提高教育技能
一名优秀的幼儿教师仅有良好的品德修养和专业知识素质是不够的。这是因为幼儿教育的特点决定了对幼儿教师不同的要求。所以，幼儿园强调幼儿教师必须是一专多能。因此，必须加强基本功的训练，注重教学技能技巧的提高。
4、促幼儿成长，为家长服务
为了让每个孩子都能长好、学好、玩好，每人的能力在原有基础上有所提高，以"纲要"为准则，认真制订班级计划、月、周计划等各类计划。在一日活动中以游戏贯穿各科教学，并积极使用肯定鼓励等方法，使幼儿身心愉快地学习，使每个幼儿都能在原有基础上有所提高。
在家长工作方面，经常翻阅有关家教方面的书籍，了解家长的需求。面向全体家长做好家园共育，努力使自己在家长工作方面更加成熟，成为家长放心的好老师。
二、具体规划：
第一年：
1、尽快适应熟悉和掌握组织幼儿一日活动及各种教学活动的业务技能，争做一个技能扎实的青年教师。
2、扎实学习《幼儿园教育指导纲要》，学会说课、评课、分析教材的难重点。根据幼儿的发展和幼儿的兴趣点，制定符合幼儿实际的各类教学计划，经常反思评析自己的教学实践。
3、经常与经验丰富的教师交流、沟通，学习组织幼儿及与家长沟通的有效方法。
4、认真参加每一次的教研活动、各种学习，认真思考并作好笔记，虚心学习。
5、努力提高自身的师德素养，成为一名师德高尚的教师。
第二年：
1、提高为幼儿发展创设适宜的物质环境和精神环境的能力，能为幼儿营造一种平等、宽松、理解、激励的精神环境。
2、掌握寓教育于游戏及渗透各项活动中的原则，因人施教，引导幼儿主动地学习。
3、具备基本的家长工作能力，能召开家长会，能与家长及时联系幼儿的发展情况，注重个体差异，促进每个孩子不同程度的提高。
4、利用业余时间阅读幼教方面的书籍，不断丰富自己的知识，拓宽视野。
5、在教学中有自己的创意，寻求自己的教学特色；全方位地去感受幼儿；具备积极的工作态度。
第三年：
1、逐步形成自己独特的教育理念和教育风格。广泛学习，将所学到的理论付诸实践，并在实践中调整自己的教育观念和教育手段，形成自己的教育风格，做一个个性的幼儿教师。
2、具备指导家长提高科学育儿水平的能力，根据个别幼儿的实际情况，制定对策。
3、加强日常工作中对幼儿的观察与反思，培养对教育的敏感性，力求能敏锐地感受到孩子的需要。
4、不断提高业务能力，争取成为一名优秀的幼儿教师。
以上是我个人制定的发展规划，希望在领导的培养下，在老师们的帮助下，能有所收获，使自己更快的成长起来，成为一名合格的幼儿教师。
人工智能职业发展规划书10“人生就是一部作品，谁有生活理想和实现的计划，谁就有好的情节和结尾，谁便能写得十分精彩和引人注目。”在今天这个人才竞争的时代，职业生涯规划开始成为在人争夺战中的另一重要利器。对每个人而言，职业生命是有限的，如果不进行有效的规划，势必会造成生命和时间的浪费。有了合理的职业生涯规划，在职业道路上我们就已经成功了一半。通过学习大学生职业生涯规划课程，我对如何规划自己的职业前景有了一定的认识。我也尝试着写一份自己的职业生涯规划，瞭望一下自己毕业后的五年时光。
一、自我分析
本人兴趣广泛，尤其爱好音乐，读书，喜欢钻研。性格偏外向、善于言谈。学校或是班级的课外活动我一般都很积极地参加。但有时我也会显得很怀旧，忧时伤神，显得少言寡语，因此很多人会觉得我是一个很安静的女孩。性格的双面性，总是能让我体验到不同人的情感世界。我做事认真，不怕困难，敢于拼搏，积极进取。具备从事精细工作的耐心。乐于帮助他人，朋友多且真诚相待，团结友爱，互帮互助。对未来有美好的憧憬，也愿意为了梦想而努力奋斗。
二、专业就业方向及职业选择
据我自己分析，学语文教育文学专业的职业有以下几种：一种是考教师资格证，然后找个教师的工作；另一种是作记者，编辑等传媒类工作；还有是做文秘之类的工作等等。
我个人倾向于选择做一名中学语文教师。好好利用大学的学习机会，认真学习各方面的知识，培养各方面的能力。提升自己的能力水平，也为了缩小与职业选项的差距，最终得以实现自己的职业理想。
三、毕业后五年职业规划
第一年：明确自我发展目标，实现角色转换
明确作为教师的基本要求和发展方向，树立正确的价值观和责任意识。同时尽快适应工作环境，实现从学生到教师的角色转变。积极参加各级各类的师德教育实践活动。
工作上多向老教师、有经验的教师请教，认真备好每一堂课，上好每一堂课，坚持写教学反思，及时总结经验；坚持听课，借鉴别人的长处，改进自己的教学方式，努力创新教学方法。每周进行总结及深刻的反思。总结经验，查找不足，针对查摆出的问题对教育教学进行修整。
第二年：加强教育技能培养，提高班级管理能力
建立新型的师生关系，打造“效率课堂”。学习和掌握先进的教学方法，不断探讨和研究如何管理学生，和学生建立良好的和谐的师生关系。要善于在教育教学实践中发现问题、分析问题，总结经验以指导教育教学实践活动，使提高教育教学质量的得到最优化。在教育技能基本熟练的基础上，积极参与班级管理工作，提高班级管理能力。
第三年：形成初步自我教学特色
能基本熟练地教育教学技能，有一定的教学经验和反思能力，并能在反思的过程中不断调整自己的教学行为，在教育教学过程中初步形成自己的特色。继续完善自身的专业素质和综合能力，力争使自己成为业务上不断创新，科研上有所心得，课堂上小有成就的教师，努力让自己成为学校的新生力量。
第四、第五年：努力提高科研能力积极参加学校及学校以上的教研活动，不放弃任何学习的机会。同时，每年至少完成两篇高质量的论文。争取都能获奖或者发表。
边学边教，边教边学，调整好自己的心态，安心，静心，耐心地对待我的职业。认真地备好每一节课，多参加听课，评课，不断地积累经验提升自己。将我的耐心和爱心融入到我所热爱的教育事业中，认真工作，不断地提高自己的专业素养和思想品德。虚心学习，不断反思，努力让自己快速地成长起来，努力使自己成为一个让学生爱戴，人民满意的教师。
规划不一定能实现，但一个好的规划就是成功的开始，一个好的规划就是自己未来美好生活的剧本。而倘若要使得自己的规划成为自己前进的路线，我们必须拿出勇气，付出努力、拼搏、奋斗。成功，不相信眼泪；成功，不相信颓废；成功，不相信幻影。每个人的目标都不相同，有人远大，有人渺小，我的目标虽不远大，但我相信我能做到。
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