人工智能学院开展青年教师教学基本功训练活动
为扎实打牢学院青年教师教学基本功，保障学院线上教学工作平稳有序开展，4月20日下午，人工智能学院在崇智楼A109会议室开展了青年教师教学基本功训练活动。学院领导班子、学院部分青年教师参加了此次活动。
本次教学基本功训练，由学院青年教师张亚茹、吴仁愿进行试讲。首先，张亚茹老师对本学期助课的《数字图像处理》课程第十章进行了线上试讲，张老师准备充分，教学过程流畅。随后，吴仁愿老师对即将授课的双语课程《Python程序设计（双语）》进行了现场试讲，吴老师英语口语表达流畅，中英文相结合的PPT对比鲜明。
张亚茹老师线上试讲
吴仁愿老师试讲（摄影：牛敬芳）
试讲结束后，现场教师就两位试讲老师的PPT制作、语言组织与表达、课程进度、教学内容次序安排及重难点把握、教学设计与教学方法等进行了中肯的点评，并就如何围绕以“生”为中心提高线上教学的互动性与趣味性、如何充分利用优质线下线上资源提高教学质量等方面提出了针对性的意见与建议。
青年教师是推动学院高质量快速发展的新鲜血液和主力军，开展青年教师教学基本功训练活动是人工智能学院开展青年教师成长训练营计划的重要内容。学院将继续高度重视疫情防控期间线上教学工作，全力以赴做好线上教学日常管理监督、教学质量和教学过程检查，督促教师及时改进教学过程中出现的问题，在教学中反复锤炼，真正把基本功练好，努力打造高质量的“云端”课堂，持续推动线上教学提质增效。
人工智能学期心得体会
课程回顾与总结（对课程其它算法的认识、分析与总结）通过此次课程的学习，以python语言为基础学习了有关编程原则和基本的ADT及其实现；其中使我印象比较深刻的是深度优先和宽度优先搜索、博弈树搜索技术等算法的实现。深度优先搜索和宽度优先搜索都是一种遍历树/图数据结构的简单算法。DFS算法的特点在具有递归特性；而BFS算法是一种层次遍历算法。在博弈树搜索中，双方始终根据“己方利益最大化，对方利益最小化”这一原则，选择对己方最有力的动作来执行。Minimax算法就是一种可以体现上述策略的算法——对max方计算最大值，对min方计算最小值。
心得与展望（对课程的认识、体会与展望）通过这学期的学习，对人工智能有了更进一步的了解和认识。我觉得人工智能是一门具有挑战性的科学，想要学好这门课程必须要懂得计算机知识以及基本的算法认识。人工智能包括了十分广泛的科学，它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等，总的来说，人工智能研究的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。虽然在此门课程中对算法的实现不能独立完成，但在一些简单的基本的算法上还是有一定的理解和认识。我也在此次课程设计的过程中不断的学习，反复的调式和思考问题，终于在我的坚持下能够很好地理解算法转换为实际代码的过程，也对算法有了更加清晰的思路。因此，我更加确信在自己的不断努力下总是会有收获的，只有坚持下去，才有成功的希望。在之后的学习中我会积极主动的查漏补缺，尽快完善自己欠缺的部分
人工智能的应用实例介绍，人工智能有哪些应用领域
人工智能是一门贯穿性的综合学科，主要包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、语言学，人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类类智能活动的能，来延伸人类智能科学
人工智能的应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索和博弈等
目前人工智能应用领域比较多，具体如下：
机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的
语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面
图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。
专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
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