人工智能科技培训范文
时间：2024-03-13 18:00:47
导语：如何才能写好一篇人工智能科技培训，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》），提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署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。
《规划》指出，要全面贯彻党的十和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，深入学习贯彻系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略，坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放等基本原则，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，构建开放协同的人工智能科技创新体系，把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征，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，全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。
《规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：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；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；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。
《规划》提出六个方面重点任务：一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。三是建设安全便捷的智能社会，发展高效智能服务，提高社会治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信。四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。六是前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈，加强整体统筹，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。
《规划》强调，要充分利用已有资金、基地等存量资源，发挥财政引导和市场主导作用，形成财政、金融和社会资本多方支持新一代人工智能发展的格局，并从法律法规、伦理规范、重c政策、知识产权与标准、安全监管与评估、劳动力培训、科学普及等方面提出相关保障措施。
篇2
关键词：人工智能；高职；技能培训
一、人工智能概述
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术，让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科，最近几年来发展非常迅猛，在智能接口，数据挖掘，主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通，现在已经实现了文字，语音，自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术，在大数据时代里将会有非常广泛的应用；主体系统则是指的让计算机具备愿望，能力，选择等心智状态的实体，实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看，在未来的5～10年内，人工智能将会应用在教育，医疗，管理，生产等绝大多数的社会领域中，将推动社会的全面发展与进步。在本文中，作者将以高职技能教育为切面，分析人工智能在该领域内应用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路，方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。
二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足
将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点，从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看，主要有三种应用的层面：一是智能计算机辅助教学（ICAI），它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来，实现更加智能化的教学支持，减轻教师的工作量。二是智能，即让某些特定的课程与教学的内容，由人工智能来取代教师进行授课，即时答疑，提高教学的效率；三是智能数据库，对于课程相关的网络教学资源数据库，应用人工智能的方法进行数据分析，提高数据库的访问速度与交互功能，便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说，上述的三大应用领域还有些不够契合，主要体现在如下的方面：
（1）对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统，侧重于对理论思维知识的辅助教学，而对于学习者的身体活动的记录能力不佳，这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知，技能的教学是与学习者身体的活动相关联的，行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。
（2）与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像，虽然简单直观但形式单一，还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。
（3）智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统，虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作，但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析，提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。
三、高职技能辅助教学系统的设计思路
针对上述教学人工智能应用的不足，结合高等职业技术学校的教学情况，特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路：
（1）使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。
智能接口是为建立和谐的人机交互环境，使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中，无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中，而是需要智能系统通过摄像头，运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动，对活动进行分析与统计，并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术，需要根据具体的学习内容而定。
（2）应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域，它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘，从中提炼出具有个性化的知识体系，发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态，能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强，效率更高。
（3）使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统，可以快速地对分析的结果进行展示，可以利用网络的环境，用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前，方便掌握学习的过程。
四、辅助教学系统的应用展望
通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统，将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先，该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来，不再通过传统的测验，考试，交流等方式获知学生的学习状态，由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动，自动进行学习效果的定性与定量的分析，积极地反馈给教师，从而使得教学更具备了明确的方向。其次，该系统也会增加技能教学的趣味性，将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果，学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态，以及与其他同学的差异，更能够培养自学的能力。第三，该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接，将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘，可以更加方便高职院校的管理工作，也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。
参考文献：
[1]邱月，人工智能技术在计算机辅助教学中的应用[J].福建电脑，2007（08）.
篇3
有分析认为，谷歌AlphaGo与李世石进行人机大战，将引来社会各界对人工智能的关注，建议投资者积极关注人工智能个股的事件性机会。
广证恒生研报给出的数据显示，2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%。其中，风投领域共完成40笔交易，总金额高达3.09亿美元，同比增加302%。受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
爱建证券表示，人工智能行业正在迎来第三次。爱建证券在研报中表示，人工智能的应用随着芯片计算能力的增强以及先进算法的提出，正得到快速发展，越来越多的巨头公司和创业公司也正积极进入这一领域。
在具体的行业投资机会选择上，爱建证券建议投资者从两个维度选择A股中人工智能的相关标的，一是提供人工智能技术和设备的相关公司，二是基于人工智能技术和设备提供相关行业解决方案的相关公司。具体个股方面，建议投资者关注川大智胜、科大讯飞、佳都科技、高新兴、江南化工。
三问人工智能
如何看待人工智能的进步与未来？
三谷哲也(日本棋院东京本院七段)：以前听说未来将出现在围棋比赛中击败人类的计算机，可内心深处又觉得这是不可能的，但是现在看来这不是梦话，也不是科幻。
弗朗茨·约瑟夫·拉德马赫尔(德国乌尔姆大学数据库和人工智能学院教授)：这并不意味着机器与人拥有同样形式的智能，只说明在某些功能上，机器做到了类似甚至超过人类所能的事情，这有点像飞机和鹰的比较。
马克·戴森罗特(英国帝国理工学院人工智能学者)：人工智能在过去5年加速发展，特别是在深度学习领域。如果人工智能以这种速度发展下去，我们或许在未来10到20年里就能看到电影《钢铁侠》中那个人工智能助手“贾维斯”。
刘慈欣(中国著名科幻作家)：人工智能发展的未来有多种可能，最好的前景是人与机器的融合，但目前看来这面临着巨大的技术障碍。如果不能深入了解大脑的机制，就无法实现真正的人机融合。
人工智能将给工作生活带来哪些影响？
樊麾(法国围棋队主教练、去年曾负于AlphaGo)：AlphaGo可能会帮助人类更好了解围棋的均衡。我认为，在未来，电脑程序一定是棋手常规的培训伙伴。
田渊栋(美国脸书公司围棋人工智能项目负责人)：人工智能技术相当于把很多本来需要人力的任务变得自动化，这是对我们的生活有帮助的地方。我最近做的一个工作是，可以问系统“这张照片哪儿拍的啊”，系统回答室外拍的。可以问，里面有几个人啊？在干什么啊？系统会给你答案。如果盲人也想上社交网络，计算机系统可以描述这些照片，让他们有参与感。
巴特·塞尔曼(美国康奈尔大学计算机科学教授、人工智能专家)：人工智能已开始对社会产生重大影响，无人驾驶汽车就是一个例子。无人驾驶汽车对就业的影响将非常大，社会需要做好准备。这方面的关键推动力是人工智能系统开始“听”和“看”周围的世界，就像人类那样，这使得自动化上了一个新层次。
如何看待“人工智能”？
巴特·塞尔曼：开发人工智能有一定的风险，但人工智能研究界已经开始研究所谓的人工智能安全。这些将要开发出来的系统将对人类保持友好，并与人类合作，我对此相当有信心。除了特定军事应用，开发“敌对人工智能”不符合任何人的利益。
篇4
2018年以来，伴随着“资管新规”的，资管行业进入到了正本清源、转型发展的新时代，中国银行理财业务未来的发展方式和形态正在被重新塑造。
尽管各家银行在资管子公司未来业务模式和发展方向上有所不同，但将人工智能技术作为提升银行资管业务整体效率和质量的重要手段，已经取得了业内的广泛共识。国内外的资管机构在相关领域进行了大量的研究和应用。BlackRock作为全球最大的资产管理机构，运作着6.3万亿美元的资产，人均管理规模为30亿元。其管理的高效能主要依赖了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套顶级智能金融系统，所支持的业务范围覆盖了投资管理、销售咨询、退休养老和风险控制业务体系。天弘基金作为国内唯一一家规模超万亿的基金公司，拥有着来自蚂蚁金服的天然科技基因，其在并发计算能力、客户肖像绘制、用户习惯分析及智能资产配置方面的技术储备和实践经验已处在行业前列。
银行资管拥有相对独立和完整的资产负债架构和业务模块，将人工智能技术用于资管业务，可以有效提高效率，拓宽分析的深度和广度，为传统银行资管向智能资管的转型，提供了重要的技术保证。但目前将人工智能用于银行资管还存在着一些亟待解决的问题。本文将聚焦资管转型背景下的智能资管建设，对人工智能应用场景进行分析讨论，探索符合当前银行资管业务发展特点的“银行资管+人工智能”的解决策略。
二、 资管业务人工智能应用存在的问题
1. 银行资管外部环境的变化。
（1）国内监管环境的变化。国内的银行资管行业自诞生以来，就与监管密不可分。在资产端，国内监管对银行资管的投资标的有着较为明确的限制，因此投资无法在全市场和全金融标的上展开。在负债端，国内监管采用了较为严格的流程限制了客户的理财购买行为只能在柜面或银行端的APP上进行。2018年以来，监管对银行资管进行“市场化”调整的目标逐渐清晰。“资管新规”的颁布，除了在“打破刚性兑付”“规范资金池业务”“引导行业去嵌套”“去杠杆”等问题上的考量外，也向资管行业统一监管的目标迈出了重要一步
监管对资产端和负债端的松绑，不仅意味着更多的业务机遇，也意味着技术应用有了更多的业务场景。
（2）业务环境的变化。传统银行资管面对的竞争对手仅为银行资管同业，而借助于银行强大的实体渠道营销能力和过去的资金池运作方式，这种竞争一直处在温和可调节的范围内。在脱离母行后，尽管银行资管子公司拥有了更多的投资标的和工具，但其無疑也会直面更加激烈的外部市场竞争。相较于市场化程度高的基金公司、券商资管而言，多数银行资管在投资交易、投资研究、系统建设、人员储备等方面还存在着较大的差距。这种差距必定会为人工智能的业务应用带来了不确定性和阻碍。
2. 金融业务数据问题。金融数据具有数据量大、维度高、结构复杂、价值密度低等特点，此外，金融数据还包含大量的噪声和潜在的关联关系，具有极强的波动性，这使得对金融数据的分析和挖掘成为一个难题。
银行、保险和证券等专业机构对客户数据的准确性要求严格，根据特定场景开发私有清洗模块或平台，积累了大量经验。但出于保密原因，金融企业很少有理论性的成果见诸于报道。
金融数据的智能清洗技术在学界已开展多年。针对数据中属性错误的检测，有基于统计学理论的方法、关联规则的方法、聚类的方法、利用违反函数依赖条件的方法等。针对数据中的重复记录问题，可以在基于距离度量的基础上，采用聚类算法的思路进行处理。针对金融数据中常出现的时序数据，也有学者提出使用了模糊C均值聚类方法，通过计算数据到聚类中心的距离来分离出噪声数据。针对金融数据维度高的特点，在确定了问题边界后，可以直接使用经典的数据降维度算法或策略予以解决。
高质量的数据资源是人工智能应用的前提条件。成功的人工智能应用，花费在数据工程上的时间比例会占到六成甚至更高。而银行资管在数据处理上常会遇到来自下列两方面的问题。
（1）内部数据。银行资管已经发展十年有余，内部积累了大量数据，该部分数据多数仅完成了数字化。由于以前缺乏数据分析的内生性需求，大量数据并未经过数据清洗和结构化存储，后期数据清洗和存储的成本较高。
作为归属于母行的独立部门，银行资管的部分业务模块的职能（如产品销售、信息科技等）一直由母行的相关部门代为行使。子公司化之后，按照监管对于银行数据的要求，以前积累的销售及客户的原始数据将无法作为无形资产被子公司所继承。数据获取渠道的堵塞将会直接不利于未来人工智能技术的应用。
（2）外部数据。银行资管未来在投资端会大量投资外部标准资产，而投资的前提保证是能够拥有完整准确的外部数据。针对标准资产的公开市场数据，目前有大量的第三方数据供应商提供相关的数据。而针对标准资产中的另类数据，通常数据来源可靠性差、数据质量并不稳定。
未来外部数据是否需要本地化及系统内外数据如何隔离将主要根据监管要求及自身发展的需要。在缺少了母行科技支撑的情况下，数据库的搭建和维护也将是资管子公司科技团队的重要工作之一。
3. 银行资管架构及技术积累。
（1）组织架构。银行资产管理业务的定位较为明显，不同银行资管拥有相似的业务模块，且多实现了独立的事业部制。然而，各行资管的业务范围及业务模块间的工作流相异，各模块内部的具体职能、资源配置也不尽相同，这种差别在全国股份制银行与城商行间、城商行与农商行间的差异更为巨大。正是由于这种组织架构上的差异，业内并没有形成引入人工智能技术的现成框架和通用模板，所以具体实现需要根据各自的实际情况来进行差异化的设计。
（2）技术积累。我国的银行资管业务起初多隶属于同业市场或金融板块，十余年便经历了由小变大、由弱变强的过程。行业的高速扩张也带来了各行资管业务发展的不平衡性，所以在管理能力、投资投研能力、人员配置和技术储备等方面，也处在不同的发展阶段。除了同业间的差异外，相较于已经发展了多年的外部非银资管，由于各非银机构所处的监管和行业标准化程度高，导致了这些机构只要满足准入门槛就代表具有了一定的管理能力、人才储备和技术水平。
除了管理技术和传统投资投研技术外，人工智能技术的应用更多集中在人工智能知识以及计算机技术的使用上。在人工智能算法知识、独立开发能力和相关人员储备上来讲，部分非银机构已经走到了市场前列并且积累了一定的研究成果和实战经营，银行资管在实现超越前，还需要付出较多的追赶成本。
三、 我国银行资管业务中人工智能的应用建议
1. 明确自身特点和发展定位，梳理人工智能应用的整体框架。“理财新规”和《商业银行理财子公司管理办法》将未来银行资管开展业务划分成了体内运营的“传统”模式和体外运营的“子公司”模式，在业务开展模式确定后，银行资管机构的市场定位和发展定位会皆然不同。
对于选择了“子公司”模式的银行资管，未来规划多朝着全能型方向来发展。可以针对人工智能的应用进行自顶向下的宏观设计，所涉及的业务范围可以尽量拓展，将未来有可能开展的业务也纳入到设计范围内。更加宽泛的投资范围和营销渠道，会需要更加全面的数字化系统进行支持，业务开展过程中会积累的更多的数据，人工智能技术的应用也会更加有意义，无论是从管理端和业务端都会产生规模效应，落地成本均摊后也更加低廉。
对于选择了“传统”模式的银行资管，全面的人工智能应用不但成本高昂，且给实际业务带来的收益相对有限。这类银行资管可以针对有急迫人工智能需求的应用场景，进行特定业务的落地，比如针对负债端客户的偏好分析，可以用来在未来严峻的市场环境中最大程度的维护好存量客户并扩大客群，实现与银行资管子公司的错位竞争。后期可以根据业务的开展情况，逐步推进人工智能的使用，实现更高的产出比。
2. 挖掘潜在的人工智能应用点。在业务模式和人工智能应用的整体框架被确认后，接下来就进入到潜在应用点的挖掘选择上。
（1）客户行为分析及应用。将人工智能用于客户行为分析，早已被大多专注于C端的互联网企业采纳并广泛应用于实践。银行资管因相对的垄断地位，早期缺乏客户画像的需求和内在动力，相关的研究起步较晚。金融业基于人工智能进行客户分析的目的在于：从海量数据中，发觉目标客户及潜在客户;进行欺诈检测、价值分析、流失分析;建立起客户信用度、贡献度及忠诚度模型等。
针对客户行为进行分析，并反向用于营销及产品设计，是一个比较自然的人工智能技术应用场景，而实践应用中的热点也集中在负债端。从技术角度上讲，数据采集和业务场景的建模是落地中的重點和难点，而工程实践、后期分析结果的解读及应用则占据了更多的工作量。
（2）智能量化投资及投研平台。智能量化投资是指：通过向量化投资领域引入人工智能技术，使系统能够高效且智能地从金融数据中自动挖掘可用信息，并用于支持和辅助投资交易。在智能投研平台建设方面，非银金融机构已有实施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系统，嘉实基金2016年成立的人工智能投资研究中心，华夏基金与微软亚研院的战略合作。不同于非银金融机构，新兴的金融科技公司更倾向推出标准化的解决方案或平台，参与其中的金融科技公司包括：通联数据、数库科技等。
权益二级市场一直是金融领域人工智能应用的热点，由于监管政策的放宽，银行资管子公司已经可以开始在该领域提前布局。自动盯市和价格发现是人工智能较为常规的应用，更进一步的，人工智能还可以被用于自发地寻找市场的阶段性有效指标、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。
（3）智能投顾研究。智能投顾（Robo-Advisor）在对大量数据分析的基础上，根据服务对象的特征或偏好，给出个性化的投资建议，可以选择性的为服务对象提供交易服务（如完全自动交易、人工投资顾问协助交易和自执行交易等）。
智能投顾起源于美国，近年来众多资管公司已了其智能平台，我国于2015年引入智能投顾概念。国内智能投顾平台按照业务类型可以划分为三种：第一类是借鉴美国Wealthfront、Betterment等投资于交易型开放式基金（ETF）组合的公司，直接为客户匹配国外发达市场的ETF 基金以达到资本配置的目的，例如弥财公司和蓝海财富公司;第二类是以FOF基金等作为投资组合标的，例如钱景理财公司;第三类是基于论坛等在线平台进行投资信息共享，对量化投资策略、投资名人的股票组合进行社交跟投，例如雪球公司。
未来的银行资管必然会从“输出产品”向“输出策略”转型，而负债的边界也将会瞄向不同风险偏好和需求的客户。银行资管早期可以通过“智能投顾+外部ETF采购”的模式满足客户“千人千面”的需求。对于投研能力强、市场占有率高的头部银行资管，未来可以发行广泛涵盖市场各类指数的类ETF基金，在满足内部投资采购需求的同时，也可以将其提供给外部有配置需求的机构及个人投资者。
3. 人工智能落地的内部机制建设。尽管人工智能技术的应用在金融领域已经取得了共识，但不同性质的机构对该类技术的认知和实际的推进力度上有很大的差异。建设一套可行的人工智能落地的内部机制是大多数银行资管子公司在拥抱人工智能技术时，应该考虑的首要问题。这套机制的建设应围绕着下列问题展开：（1）探索性的业务需求与外部技术公司合作方式研究;（2）探索性的业务需求考量标准;（3）项目结果不及预期的退出机制。
篇5
关键词：人工智能 自动化 电气工程 控制系统
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）012-160-02
人工智能与传统方法相比较，具有许多方面的优良性能，智能化的系统大大代替了大量的人工繁琐的工作，又提高了系统操作的灵敏性和精确性，在功能要求越来越高的许多行业中应用相当广泛。最近10多年来，各种电子技术和高科技手段的日新月异，许多科研机构就自动化控制中的人工智能技术开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。下面笔者就人工智能在在电气工程方面的应用做一综述。
1 人工智能技术的优势
（1）控制对象的模型在设计之前已经成型。在电气工程方面，由于许多参数具有复杂性，利用传统技术无法确定哪些具体的参数变化会导致结果的相应变化，从而表现出的外在结果复杂多样，难以归纳出具有一定规律性的结论来，这就是信息的非线性特征必然决定了随机结果出现的原因。人工智能通过专家系统，利用控制器能对各种参数进行精密分析，并给出正确的指令，而使得各种对象在动态变化中得到精确地控制。
（2）人工智能控制器的自身性能能够自我调节，以趋更加完善，应用的技术及参数可以有实际响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化。
（3）人工智能控制器操作起来比较直观、简洁，即使经过一般的专业操作技术岗前培训，也能很快掌握人性化的人机交互对话系统，还能依照各种实际情况进行适应本人习惯或工作需要的界面设计。
（4）人工智能控制器性能稳定，能对各种数据进行科学的处理，可适范围比较宽泛，由于驱动器的特性很多，控制器都能对输入的各种数据信息做出很好的筛选和判断。
2 电气工程中人工智能的运用
2.1 提高了电气设备设计的水平
计算机技术的更新换代率非常快，引导了电气产品的设计手段发生了革命性变化，CAD（计算机辅助设计）的引入，大大缩短了产品研发的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得电气设计变得非常直观，模块化的操作设计模式和大大缩短了设计的周期，同时由于计算机技术的精确化，也使得产品的质量得到很大程度的改良。人工智能系统能够优化电气产品的设计，主要借助于遗传算法和专家系统两方面来完成。遗传算法具有明显的算法优势，计算结果的精度也很高，因此遗传算法及其衍生算法普遍应用于对电气产品的智能化优化设计中。电气设备发生故障一般是不确定性的，具有很大的随机性，表现在发生故障的部位和发生故障的时间方面，但一般会在故障发生之前总会出现一定的先兆，利用专家系统就可以将预兆和故障之间的复杂关系准确而及时地反映出来，并给出预警信号。
2.2 精确诊断出引起电气设备发生事故及故障的原因
由于目前电气设备的自动化和集成化很高，一旦发生故障，利用传统的分析方法难以准确找出故障发生的部位。如发动机、发电机和变压器等设备出现故障的频率一般比较高，其原因是非常复杂和多变的，并且具有很强的突发性，还具有快速解决的特定要求，若处理不当或不及时，就会造成二次损失或事故，甚至会造成非常严重的不可预见性后果。人工智能系统融入了神经网络和模糊理论等技术，可以很好地解决传统分析方法所出现的延时处理或诊断失误等问题。传统方法诊断故障的原理是：变压器等电器设备一旦发生故障，其中的油的成分会发生一定的变化，因而对提取的样本进行成分分析，就可以判断出变压器等电气设备是否发生了功能性故障。采用这种传统方式耗时较多，浪费人力，准确性不高。
2.3 对电气控制过程中的有效应用进行分析
电气技术越来越复杂，越来越现代化，其控制过程就显得愈来愈重要，是确保电气设备稳定而高效运行的保护神。长期以来这一问题是学术界和工程界所面临的一大棘手课题。功能越来越完善、技术含量越来越丰富，这些均对技术人员的理论水平和操作技能提出了非常严格的高要求，在目前阶段下，提高操作人员的技能水平和效率就成为科研人员孜孜追求的一个目标。人工智能的引入和广泛地应用，和计算机运算能力等核心技术的长足进步，以及交互性的界面，都使得日常化的操作变得直观、简洁，还可以实现远程控制及其监控，大大提高了操作人员的安全性，也对电气设备的良好运行提供了可靠的保证。另外，还对某些重要的数据和信息进行了即时的存储和备份，以便以后进行调用、对比分析等。还可以自动生成各种报表，大大降低了人工费用，也减少了物力、财力等资源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精确度更加细致。
2.4 实现了控制和保护双重功能
在电气设备中，人工智能能对所有开关量、模拟量数据实时自动采集并进行科学的处理，并能做到定时、批量地整理和储存。还可以通过对系统的历史运转情况进行画面模拟显示，电流、电压、隔离开关、断路器等电机设备的运转状态到直观形象的反应，一目了然。技术操作人员可以根据实际情况进行相关数据的分析及建立图表。综合集成了声光、语音、电话、图象等多模式同时或选择性报警。在操作控制方面，智能化技术使技术人员可以通过键盘或鼠标实现对隔离开关，断路器等的现场或者远程控制，励磁电流的调整。
2.5 在电力系统自动化中的应用
人们对电力行业在生产中要保持稳定性和流畅性的要求不断提高，现在很多大型的电力企业均将PLC 控制系统逐步代替辅助系统中的比较传统落后的继电控制器。通过PLC 控制系统可以一方面对某个工艺流程进行实时的控制，另一方面协调全厂的安全生产。火力发电厂中的输煤控制系统由主站层、现场传感器和远程IO站三部分组成连贯的网络体系结构。其中，由人机接口和PLC 共同构成主站层，少许工作人员在设置有主站层的集控室内，通过系统的显示屏以自动控制为主手动控制为辅对系统进行监视和控制，可以大幅提高发电企业生产效率。随着PLC 技术的应用，实现了电厂不同发电机组在供电系统之间自动切换，供电的可靠性和稳定性得到很大程度上的提高。
3 结束语
综上所述，随着微电子技术的飞速发展和软件技术的快速提高，人们的日常生活发生了很大的变化，无数的科研成果慢慢转换成生产力，改变着我们的生活方式，同时也促进了人工智能技术的不断提高。硬件方面的技术和工艺水平同样也在飞速发展，电子集成技术更加成熟，功能更加强大。芯片制造技术更是锦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，应用范围日趋广泛而深入，产品成本的下降也带动终端销售价格的大幅度下降，良性循环下的技术催生，使得人工智能技术在生活和生产中的许多方面都得到更加广泛的应用，高度的自动化特征使人们体验到神奇的便利性。可以预见，人工智能在电气自动化控制中将会有更加广阔的远景。
参考文献：
[1] 郭策，范然.设计智能建筑电气自动化系统的思路[J].中国新技术新产品，2012（05）.
[2] 周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012（08）.
[3] 朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012（17）.
[4] 陆伟民.人工智能技术及应用[M].上海：同济大学出版社，1998.
[5] 王洪钟.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].科技创新导报，2012（25）.
篇6
前不久，李世石不敌人工智能程序AlphaGo，人机大战以1∶4告终。自此排名世界第二的机器人AlphaGo，亦开始向立于世界围棋之巅的柯洁九段叫板。在1950年代末，IBM的电脑“思考”在和人类的国际象棋手的最初对弈中，被打得丢盔弃甲。但40年后，人工智能忽然间声誉鹊起。自此，人类在国际象棋领域和机器的对弈，就几乎没有赢过。而今天，复杂的中国围棋居然也终于落败在人工智能手中……
人机博弈，引起了人们空前广泛的关注甚至对人类前景的各种担忧。弱人工智能AGI（Artificial Narrow Intelligence）完胜了围棋对弈，强人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的强势，已成定论；最后，能够自我学习完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。
然而，身为一名小学生的家长，关注人机大战之际，我心中萌生的念头却是：在人工智能成熟超越人类智能的不久的将来，我们的教育会受到什么样的冲击？人工智能如此迅速的发展，对如何能够培养富有创新力的机构或者企业人才，会有何启示？
创新能力的培养，是一辈子的功课
无疑，这种前沿科技骤然而至的加速发展，已经让人们看到它们能够在更多的领域帮助到人类，从科学技术、商业，到人们的生活等领域。显而易见，个人的知识学习，也会随着人工智能的成熟，而改变定义。在一个各种机器能够替代人类学习的时代，学校的教育重点，显然不再是知识的传授。培养学生的创新能力，更突出地成为我们所谓“教育”的主要追求之一。
世界顶级创新设计事务所IDEO的前工程师Jorge Yzusqui Chessman与南美亿万富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年创立的Innova学院，已迅速成为了秘鲁最大的廉价私营教育系统，正受到全球教育专家的瞩目。这所学院，彻底颠覆了老师教条地教、学生埋头学的知识灌输式或传递式的教育传统，而是将提高孩子们领导力与创造力相关的各种点拨，提到了学校的最重要日程上。其中一项重要的“点拨”方式，就是孩子们每年都要参与一个历时一周的互动式项目，学习如何创造性地处理一些实际的社区挑战。
十几年来一直在创业创新教学领域独占鳌头的美国百森商学院，也一直设置着一些类似的、为期更长的沉浸式项目，为学生提供解决问题的实践机会。例如：所有入校的大一学生们会组成“创业小组”。每个小组拿着校方提供的数千美元“启动基金”，用一学期的时间，自己寻找、选择、计划和运营一个商业项目，或经历成功或经历失败，真枪实弹地体验创新和创业的整个挑战过程。
从某种程度上来说，打开脑洞，创意地工作和生活，其实是一个人一辈子的功课。企业组织和其他社会组织对其成员创新能力的打造，完全不亚于学校的教育方式对一个人是否能释放创造力的影响。
激发创新的情境，是“叫板挑战”
虽然长期供事在机构和企业创新咨询及培训领域，我却一直不主张在机构或企业里自上而下地宣讲如何创新的金科玉律。
在许多组织里，每每出现的一个挑战和问题，其实都是培养创新能力的机会。就像好的老师为学生精心设计出来的“情境”，目的是为了让学生在情境中去沉浸体验、经历锤炼、收获感悟、积累能力。而在企业或其他社会组织中出现的问题和挑战，则是激发创新的最好不过的“情境”。人们面临问题时的专注，往往能够迸发出超越性的奇想。
美国一支南极探险队在南极首次过冬，遇到一个看似无法解决的难题。由于所携输油管的长度不够，队员们无法将船上的汽油运到基地。困境之中，队员突发奇想：能否用冰做成输油管？在这样一个泼水成冰的地方，似乎可以！但随之又出现一个问题，怎么将冰做成不容易破裂的管状？被逼得“走投无路”的队员们，终于又想出了一个好主意：船上带了很多医用绷带，用这些绷带缠在铁管子上，浇上水，等结成冰后，再拔出管子。果然，考察队做出了冰管，顺利地解决了输油问题。
在企业里，各部门的员工为了解决所遇到的问题而联手，更是操练团队创新思维、激发团队创意、甚至是培养创新领导力的开始。
篇7
关键词:教学改革;人工智能;游戏设计;游戏编程
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是研究、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[1]。人工智能技术研究领域包括机器人、模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等[2],其最为广泛的应用之一就是游戏设计[3]。游戏设计虽然涉及多门学科,但其作为应用并没有形成一门单独的理论[4-5]。由于游戏存在较大的市场以及其作为人工智能的一个重要应用,国外已有多所大学开设了游戏设计课程。如卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)于1999年设立了娱乐科技硕士学位,并开设了相关课程;南加州大学(The University of Southern California)设立了为期3年的互动媒体艺术(fine arts in interactive media)硕士学位课程,并于大学部设立电子游戏设计(video-game design)副修课程。该校也为美国军队创作训练士兵的电子游戏,透过战斗情境模拟来进行沙盘演练。麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)提供多种电子游戏设计相关课程,并研发将电玩游戏纳入教室教学的方法。斯坦福大学(Stanford University)提供电子游戏设计史及包含最佳电子游戏竞赛奖的计算机绘图课程。华盛顿艺术学院(The Art Institute of Washington)为亚特兰大艺术学院的分校,提供授予学士学位的视觉及游戏程序设计课程。在初期的艺术与设计重点培训后,学生将学习立体动画相关技术。国内也有多所高校开设了游戏设计的相关课程,如北京邮电大学,首都师范大学等,为了适应市场许多培训机构也开设了游戏设计课程,但培训机构将课程的重点放在了实际的编辑代码中而过少的关注理论。中南大学开设人工智能课程已有20多年的历史,在教学实践中,中南大学智能系统与智能软件研究所的教师们在教学科研方面取得了许多令人振奋的成果。在良好的环境中,人工智能与游戏编程课程应运而生[6-7]。
1教学目标与要求
中南大学人工智能与游戏设计课程主要面向智能方向4年级学生,在4年级第一学期开设。学习该门课程之前需要具备人工智能以及计算机编程方面的课程知识,并且需要一定的计算机图形学的相关知识基础。
此门课程的学习使学生了解游戏设计与虚拟现实的基本概念和术语及其基本设计方法,理解人工智能在游戏中的相关应用,熟悉游戏设计中编程以及建模技术,为学生将来利用人工智能技术以及游戏设计技术奠定必要的知识基础。除此之外向学生介绍计算机游戏的基本原理和最新进展,包括计算机游戏动画的最新概况、游戏程序设计概览、2D游戏的基本编程技术、3D游戏动画的基本编程技术、3D游戏场景的组织与绘制、游戏中的高级图形技术、游戏中的音频编程、游戏中的人机界面技术、人工智能在游戏动画中的应用,纹理贴图、基于图像的绘制和加速算法等。
基于该教学目标,本课程有两个重点内容,其分别是人工智能技术如何在游戏设计中的应用,以及游戏编程的相关技术。对于人工智能技术在游戏设计中的应用这一内容,主要采用理论结合实际的理念,将学生已具备的人工智能理论知识与游戏设计的具体应用联系起来,使学生一方面能体会人工智能的基础理论,另一方面使学生能够将其所学用于实践,避免理论与实践脱节。游戏编程内容主要从设计模式入手,然后依托多媒体平台对学生进行讲授设计以及编程方面的相关知识。
围绕这个教学目标,我们安排了28个学时的课堂教学,4个学时的实验,总共32个学时的课程。接下来针对课堂教学、实验设计、考核方式这几个方面分别展开讨论。
2课堂教学设计
本课程采用培训学校模式与大学理论教育折中的方式进行讲授,本节将着重对28个学时的课堂教学内容分别介绍。
1) 游戏程序设计概论与计算机图形学基础。
该部分内容可以分为以下两部分。
(1) 计算机游戏简介与游戏设计概论(2课时)。
(2) 计算机图形学基础(2课时)。
概论部分主要介绍计算机游戏的基本概念、特点以及目前国际上该领域的研究和应用情况。图形学部分主要是介绍计算机图形学的相关理论基础,目的是让没有学过计算机图形学的学生有一定了解,由于考虑到智能专业也开设计算机图形学的相关选修课,因此,本部分内容只是对之前学习的相关知识的复习,目的是为后续的程序设计课程打好相应的理论基础。
本次课程是正门课程的开篇之讲,一方面,教师要开宗明义,让学生明确何为计算机游戏,并对计算机游戏有大致的了解,为后续课程学习起铺垫作用;另一方面,为增强学生学习兴趣,必须介绍计算机游戏的类型以及各种知识与其的关联。
2) 游戏编程技术。
如上所述,游戏编程是本门课程的一个重点内容,游戏编程可以分为如下几个部分。
(1)Windows编程基础(2课时)。
(2)DirectX编程基础(2课时)。
(3)2D游戏的基本编程(2课时)。
(4)3D游戏场景的组织和绘制(2课时)。
(5)3D动画的基本编程技术(2课时)。
(6)游戏中的人机界面技术(2课时)。
对于Windows编程基础,其主要内容是Windows操作系统的发展史、Win32程序的基本结构、消息循环与处理、Windows窗口、GDI接口、集成开发环境(IDE)。
DirectX编程[8]基础的主要内容是DirectX开发包的历史及其框架、介绍每一个组件的功能、DirectX开发包的安装以及与IDE连接的配置。
2D游戏基本编程的主要内容是游戏的基本流程和体系结构、游戏开发的基本理念及方法、游戏引擎简介、游戏的调试与测试。
3D游戏场景的组织与绘制的主要内容是3D场景的组织与管理、游戏场景的几何优化、3D场景的快速可见性判断与消隐、地形场景的绘制与漫游、3D游戏场景中的碰撞检测。
3D动画的基本编程技术的主要内容是3D动画技术概述、Direct3D开发包的使用、关键帧动画技术、基于动作捕捉的动画技术、脚本驱动的动画技术。
游戏中的人机界面技术主要内容是游戏的可玩性与人机界面、用户界面设计基础。
游戏程序设计部分内容主要是让学生了解和掌握面向Windows平台的游戏编程的技能。现在绝大部分游戏和娱乐都是基于Windows平台,因此掌握Windows平台的设计模式与编程方法是必须的。又因为DirectX软件开发包是微软公司面向Windows平台开发的一套专门应用于游戏开发的API,因此了解其原理以及掌握其技术能够提高学生的游戏开发能力。
3) 人工智能在游戏中的应用。
如今的游戏应用了大量的人工智能技术,本门课程将从以下几个方面介绍人工智能技术在游戏中的应用。
(1)遗传算法(6学时)。
(2)神经网络(6学时)。
遗传算法主要内容是遗传算法的概念及其相关研究、杂交操作、变异操作、适应性函数选择、遗传算法优化的算子、创建和处理矢量图形。
神经网络主要内容是神经网络概述、适应性函数、环境探测、有监督的学习、演化神经网络的拓扑。
该部分内容主要是介绍如何将人工智能中的理论用计算机语言实现,并介绍如何在游戏设计中应用这些理论。这部分内容是本门课程一个核心内容,通过学习学生们能够认识到人工智能在游戏设计中的重要性,并提高应用能力。
3实验设计与课程设计
由于该门课程为选修课,因此课时较少,除课堂课时之外只剩下4个学时的实验课时。我们针对这4个课时的实验进行了重点设计,其主要内容是引导学生熟悉Visual Studio .Net 2008集成开发环境、安装与配置DirectX 软件开发包、使用有限状态机设计状态驱动智能体,设计2D图形驱动引擎。
虽然课时很短,但学生能够实际动手操作,熟悉游戏编程的相关开发工具与开发包,另外,学生学习兴趣提高了,学习内容从枯燥的抽象概念、理论变成实际的事例。此外,学生还可以在课下完成任务,继续钻研新的理论应用。
我们针对本门课程实验课时少的缺点,特别设定了一个课程设计环节。课程设计并不占用实验课时,而是要求学生利用课外的时间,自由组合,以团队的模式完成相应的设计要求。
课程设计主要内容是要求学生完成一个项目设计,该项目设计主要是要求学生使用相关的集成开发环境和开发包,利用一个人工智能技术编写出一个小的游戏软件,并给出设计报告。考虑到学生的实际能力,开发与报告以小组的形式进行设计开发,设计团队由3～5人自由组合,具体分工必须在报告中体现,报告要求不少于4000字,以软件开发文档的形式提交,报告中不仅有游戏软件的需求分析文档、设计文档和测试文档,还必须包括游戏的内容设计,即游戏的情节创意或功能设计。设计题目以及游戏类型由学生自选,图形界面可以是3D也可以是2D,开发包可以使用Direct3D也可是Windows自带的GDI。
4考核方式及其安排
考核一个方面是检测学生学习的状况,另一个方面是为了通过考核方式,提高学生的实践动手能力。基于这个原因,我们将整个考核分为3个模块。
1) 期末考试(开卷),占总成绩的50%。
2) 项目设计,占总成绩的35%。
3) 实验,占总成绩的15%。
期末考试采用开卷形式,主要目的在于检测学生通过课程学习,对知识点的掌握程度,以及运用知识点解决问题的能力。其占总成绩比例的一半。虽然期末考试为开卷,但考核的知识点无法直接从教材中直接找到,需要学生实际运用能力和解题手段才能完成答题。精心设计的开卷试题,可以使学生对虚拟现实知识体系进行一个系统的回顾,同时,它也是对教学的补充。
课程设计需要学生有很强的自主性,认真完成将使学生受益匪浅,敷衍了事不仅学生没有得到锻炼,教学目的也难以达成。课程设计以小组的形式有优势也有劣势,好处在于学生可以根据自身能力对应团队中的角色,例如,某同学编程能力强,他可以作为程序设计与开发人员;另一同学数学好,或理论方面出色,他就可以担任算法设计的工作;某些同学有创意,他则可以担任游戏情节设计的工作,等等。这样做分工明确,每个人都能够根据自己的实际需求和情况得到锻炼。劣势在于,如果团队同学能力重点都一样,就会出现分工不清,而最大的问题就是团队合作会导致某些同学出现依赖思想,最终导致整个团队只有一个人完成整个项目,甚至导致项目无法完成的情况。对此,我们应当强调每一个学生都要积极主动参与到课程设计中来,发挥自己的主观能动性,协作完成项目。
5结语
本文探讨了人工智能与游戏设计教学目标与任务、课堂教学、实验设计、考核方式,希望能够给其他相关教学工作者以参考和启发,共同促进其完善与提高。
由于人工智能与游戏设计这门课程是中南大学新开的一门课程,在许多方面存在考虑不周或欠缺的情况,需要向兄弟单位多学习并且多在教学实践中摸索与提高。本门课程是以中南大学智能系统与智能软件研究所为依托,它具有很好的研究基础与良好的实验平台,并能够将这门课程融会贯通,使学生理解人工智能与游戏开发设计的基本理念,并培养学生实际应用技能。
参考文献:
[1] 杨刚,黄心渊. 虚拟现实技术课程的教学设计与讨论[J]. 计算机教育,2008(2):1-3.
[2] 蔡自兴,徐光v. 人工智能及其应用[M]. 3版. 北京:清华大学出版社,2003.
[3] 刘锴. 应用型院校的虚拟现实技术课程教学探讨[J]. 电脑知识与技术,2009,23(5):6486-6487.
[4] 刘明昆. 三维游戏设计师宝典:Virtools开发工具篇[M]. 成都:四川出版集团,2005.
[5] 王一剑. 人工智能在游戏开发中的应用[M]. 上海:同济大学软件学院,2008.
[6] 于金霞,汤永利. 人工智能课程教学改革及实践探讨[J]. 教学园地,2009(5):91-118.
[7] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等. 树立精品意识搞好人工智能课程建设[J]. 中国大学教学,2004(1):28-29.
[8] Microsoft. DirectX Software Development Kit[EB/OL]. [2010-7-20]. /downloads/details.aspx.
Design in Artificial Intelligent and Game Programming Courses
LI Yi
(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
篇8
人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。?
（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。?
（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。?
在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。?
我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。?
2 人工智能的教育及教学条件现状?
通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：?
（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。?
(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。?
（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。?
（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。?
相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：?
（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。?
（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。?
(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。?
3 人工智能教学方法及手段的改革?
针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：?
（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。?
(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。?
(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。?
(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。?
另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。?
根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。?
4 人工智能实践教学设计的探讨?
我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。?
参考文献：?
［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).?
［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).?
篇9
（1）在煤矿安全仪器仪表结构、性能改进中的应用智能自动技术给煤矿安全检测仪器、仪表和测量领域的应用开辟了一片广阔的前景。要使每台仪器和仪表都能随时准确地分析以前和当前的数据信息，可以在智能化软、硬件的基础上，从低、中、高3个层次上抽象反映测量过程，使现有的测量系统的性能和效率得到提高，使传统测量系统的功能得到扩展，如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术,使煤矿安全监测仪器及仪表实现高速、高效、多功能、高灵敏等性能。将微处理器和微控制器等微型芯片技术应用到分散系统的煤矿安全检测仪器仪表中，设置模糊控制程序以及各种测量数据的临界值，运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行模糊决策。这种模糊技术的优势就在于不用建立被控对象的数学模型，也不需要大量的测试数据，只需要根据经验，总结出一个合适的控制规则，应用芯片的离线计算和现场调试，按照我们所需要的精确度做出准确的分析和准时的控制动作。
（2）开采方案决策及参数优化设计随着专家系统的发展，煤矿企业对矿井挖掘的方案和参数越来越合理，更贴合实际条件。近年来，很多人工智能方面的研究所和院校专注于将人工智能这项技术应用到煤矿安全生产中，比如美国阿拉斯加大学设计的专家系统，可以根据实际情况智能地实现在长壁采煤法和短壁采煤法之间选出最佳的截煤方案；俄罗斯东部矿业大学将模糊数学理论应用到煤矿生产中，设计出一项可以智能选择最佳的爆破对策以及将方案参数最优化的专家系统；澳大利亚拉瓦尔大学设计的一项专家系统，可以智能选择最佳的设备选型。将人工智能应用到煤矿安全生产领域这项技术在我国也得到了很大的发展。例如针对采矿巷道围岩支护中围岩分类的相关问题，设计出了一项专家系统，这个系统可以智能的根据实际情况将围岩进行分类。针对巷道支护的形式以及参数问题专门设计了一项专家系统；针对煤矿井下爆破挖掘方案的选择问题开发设计了一个专家系统。这些技术现在在煤矿安全生产中都得到了广泛的应用。
（3）在煤矿安全仪器仪表网络化中的应用煤矿安全仪表与人工智能技术的融合，可以通过强大的计算机计算功能快速并且准确的计算出合理的参数，充分发挥了安全仪表的作用。例如，将数字安全检测仪器连接到网络上，网络上的模式识别软件便可以快速准确的分析出所处的实际条件以及仪表的各项属性，并做出相应的处理。如果将智能系统直接安装到数据采集设备上，便可以脱离网络实现智能的远程测量和数据采集，并自动实施分类。随着计算机的发展，计算机的运算功能和人机互动功能越来越人性化，通过设计一项人工智能软件，然后将计算机与仪器、仪表连接在一起，就可以远程操控这些仪表，完成不同的任务。比如将这些仪表上的数据收集起来复制多份，分别发往不同的部门；比如建立一个煤矿数据库，将测量结果储存在这个数据库里面，需要的时候就可以随时调出来使用。并且不同的用户可以分别在相同的时间、不同的办公地点实现对同一个仪表或者同一个任务的监控和数据收集，没必要亲自到现场查看。一旦发现问题，由于数据的同时性，工作人员便可以立即对现象和问题进行分析，并采取相应的措施，而不会因为信息的不对称，造成讨论的不一致性，耽误解决问题的时间。
（4）井下故障诊断及灾害预防控制煤矿生产过程中不但要解决挖掘方案的合理性和优化问题，最大限度地获取经济利益，最重要的还是要解决生产过程中可能出现的安全问题，以及对环境的破坏性。针对这些问题，有些技术人员便考虑将人工智能应用在故障诊断和灾害预防控制方面。王文明设计了一项智能诊断专家系统，这个系统以神经网络为基础，利用神经网络强大的学习能力，将过去煤矿生产过程中出现的安全问题以及解决方案总结归纳，当问题出现时，专家系统便能迅速反应，诊断出这个问题，推理得出应对方案。文献[1]也在神经网络的基础上设计了一项专家系统，这项技术将煤矿生产事故前所出现的征兆汇总，当生产过程中再次出现同样的现象时，专家系统便能迅速推理将会发生什么问题，并提前预报，工作人员便能立即知晓，并做出排查确认是否存在问题，以及提出相应的应急措施。
2结语
煤矿安全生产是一个重大的系统工程，不但要关注量的增长，同时要提高质的飞跃。虽然政府对于煤矿安全生产的重视在不断加强，事故总量和死亡人数也有明显的下降，但是重大安全事故仍然时有发生，安全生产形势仍然不容乐观，煤矿安全生产仍然任重道远。要坚持做到以下几点，以防止煤矿安全事故的发生：
（1）升级煤矿安全生产技术设备随着人工智能技术的不断发展，人工智能这项技术得到广泛的应用，给我们的生活和工作带来极大的便利。人工智能技术在煤矿安全生产中的应用范围和规模也将不断扩大，煤矿安全生产设备也将越来越智能化和先进化，仪器、仪表这些监控设备也将越来越人性化，不但可以及时处理各个类型的数据，而且还能非常有条理的呈现在我们面前。随着这些技术的发展，煤矿生产也必将达到一个更高的层次。人工智能技术在煤矿生产中的应用，可以轻松的将人的思维应用到生产设备上，实现“人”的智能化，不仅可以在量或是质上提高煤矿生产的效率，而且可以减少煤矿事故的发生，做到提前预防、提前准备。煤矿生产的提高也将使我们的生活工作达到一个更高的平台。
篇10
2021年行动计划
为落实2021年市委1号文和《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》（宁新产业办〔2021〕1号）要求，2021年全市将1000个应用场景，其中下达我区80个以上应用场景的目标任务，为确保目标任务顺利完成，特制定本行动计划。
一、总体要求
应用场景一般是指在城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。
——在搭建主体上。应用场景可分为产业发展、城市治理、民生服务等类别，不完全由政府主导，更强调政府“搭台”，企业“出题”和“答题”。搭建主体可包括政府部门、事业单位、团体组织、企业等各类主体。
——在技术应用上。通过对5G、人工智能、云计算、大数据、区块链、工业互联网、量子通信等产业链领域先进技术的应用，通过系统性解决方案完成搭建，促进新产品新技术的落地验证或迭代升级。
——在项目特质上。应用场景必须具备开放性和吸附性，通过对外合作，完成场景建设。通过场景建设，对外输出可复制推广的成功经验和模式。
——在建设方案上。应用场景必须有明确具体的建设方案和投资主体，经过论证项目切实可行，一般为在建项目，或者已经具备建设实施的基本条件即将开工建设的项目。
二、主要目标
加快5G、人工智能、区块链、大数据、工业互联网、量子通信等先进技术集成创新和融合应用，提高城市治理能力和精细化管理水平，促进产业转型发展，培育和壮大新增长极，保障和改善民生，为各类市场主体创新成果应用提供更多市场机遇，有力支撑更高水平现代化国际性城市中心建设。2021年，围绕产业发展、城市治理、民生服务等领域80个以上的应用场景。
三、重点任务
（一）围绕产业发展，开发一批经济数字化应用场景
1. 拓展数字化制造场景。加大智能制造装备、新能源汽车等产业链应用场景开发力度。围绕数据采集和感知、高清视频、机器视觉、精准远程操控、现场辅助、数字孪生等六类典型应用场景，鼓励制造业企业积极探索“5G+工业互联网”融合应用，推动智能化、数字化转型。实施企业内网升级工程，引导和支持重点企业应用5G、IPv6、TSN、工业PON等新技术部署企业内网，实现生产设备的广泛互联和数据互通。加快促进省市重大科技成果转化，支持未来网络与实体经济深度融合，深化工业互联网在先进制造业领域的应用。（责任单位：区发改委，各园区）
2. 拓展数字化文旅场景。结合零售、餐饮、出行等服务业数字化转型，加大应用场景开发力度，助推平台经济、共享经济、在线经济等新兴服务经济发展。围绕内容创作、设计展示、信息服务、消费体验等文化领域关键环节，推动人工智能、大数据、超高清视频、5G、VR等技术应用，促进传统文化产业数字化升级，培育新型文化业态和文化消费模式。深挖采集重点旅游区域基础数据，导入VR、AR能力，建设以社交媒体为主导的营销渠道，为游客提供个性化智能服务。（责任单位：区文旅局、商务局，区委宣传部，各园区）
3. 拓展数字化消费场景。提升潮流街区数字化消费场景，激发数字消费潜力。积极引入新零售新服务业态，打造汇集5G应用、刷脸支付、网红直播为一体的新消费商圈，建设环境舒适、购物便捷、科技感强的网红街区，塑造城市消费新形态。推广直播线上带货等新场景，推动无接触服务向住宿、生鲜零售、物流、金融等应用场景延伸。（责任单位：区商务局，各园区）
4. 拓展数字化金融场景。引导金融机构积极探索应用区块链、人工智能等技术，提高金融行业运转效率、优化服务流程、降低交易成本、保障交易安全。建设数字金融平台，丰富平台应用场景，持续优化平台各功能板块，将平台打造为以技术驱动、生态共建、数据融合、价值共享为特色的数字金融平台。引导金融行业在智能客服、智能身份识别、智能营销、智能风控、智能投顾、智能量化交易等业务中，拓展“人工智能+金融”应用场景，形成标准化、模块化、智能化、精准化的风险控制系统。（责任单位：区金融监管局，各园区）
（二）围绕城市治理，开发一批治理数字化应用场景
5. 智慧政务。探索运用区块链等技术提升数据共享和业务协同能力，重点推进电子证照、电子档案、数字身份等居民个人信息的全链条共享应用。打造企业服务平台，实现惠企政策与企业精准匹配，推出数字化服务企业的应用场景。强化新技术在“互联网+”监管领域的应用，推动实现线上监管和“非接触式”监管。（责任单位：区行政审批局、发改委、信息中心，各园区、街道）
6. 智慧警务。建设市域社会治理现代化指挥中心，打造智慧警务应用生态和智慧家园平台，推进智能安防建设。推进政法各部门间的数据共享和业务协同以及执法监督、法律服务、特殊人群管理等全方位联动应用。以人工智能、大数据、物联网、5G等前沿科技为重点，构建符合现代警务机制和社会治理要求的新一代智慧警务体系，做强智慧警务支撑。（责任单位：区委政法委、建邺公安分局、区司法局，各园区、街道）
7. 智慧交通。聚焦汽车自动驾驶与交通安全、智慧公路建设、城市交通靶向治理等领域，推动5G、大数据、云计算、人工智能、北斗导航等技术在智慧交通的应用示范。实施数据驱动打造“新型公交都市”行动计划。聚焦智慧轨道交通建设与运营等典型应用场景，围绕智慧车辆、智能维护、智慧建设、智慧制造等，推动机器人、环境智能感知及控制、智能安检、北斗导航、5G、建筑信息模型（BIM）等技术在轨道交通项目中推广应用。（责任单位：区发改委、建设局，各园区）
8. 智慧生态。积极参与全市生态环境智慧应用平台建设，健全水灾害监测预警、灾害防治、应急救援体系。支持大气、水、土壤等生态环境质量监测与评估，污染物及温室气体排放控制与污染源监管等领域关键产品研发与集成示范应用，持续推动环境质量改善，切实维护生态安全。积极建设“智慧园林一张图”。（责任单位：区发改委、生态环境局、城管局，各园区、街道）
9. 智慧应急管理。建设城市安全综合应用系统，开展城市风险多变量预警分析模型研制和城市风险源标注。开展危化品全流程管理信息化系统建设，形成企业安全信用脸谱，深化建设应用，强化指挥信息网安全边界防护，推进融合通信系统建设。（责任单位：区应急管理局、信息中心，各园区、街道）
10. 智慧城管。建设城管大数据运行管理平台，推进系统同构、数据同构，提升协同治理效能、问题预警发现能力和处置效率。加大生活垃圾分类投放收运等关键产品研发与集成示范应用力度，科技助力垃圾分类。建设服务城市精细化管理及城市安防、交通管理的智慧灯杆，拓展智慧停车、智慧井盖等应用场景。（责任单位：区城管局、城管水务集团，各园区、街道）
11. 智慧建设。构建建设工程综合服务管理平台，实现建设工程全流程、全区域、全要素监管。推动先进技术赋能城市建设和建筑业应用场景的开发。（责任单位：区建设局、城建集团，各园区、街道）
12. 新型基础设施。推进城市公共基础设施数字化建设改造。加快交通、水电气热等市政领域数字终端、系统改造建设。加快5G网络规模部署和商业应用，推进车站、社区、商场等重点区域5G基站和配套网络建设，推进骨干网、城域网扩容，推动家庭宽带千兆、百兆接入普及。推进工业、交通、物流等重点领域物联感知设施部署。探索开展无人机、机器人运转所需配套设施建设。（责任单位：区发改委、建设局、城建集团，各园区、街道）
（三）围绕民生服务，开发一批民生数字化应用场景
13. 聚焦社区生活。开展“美丽家园”行动，加强人工智能技术在车牌识别、人脸识别、区域管控、异常行为分析等方面融合应用，推进住宅小区尤其是老旧小区安防监控设备增设和改造。逐步提升小区特别是老旧小区的数字化和智慧化水平，利用智慧家园（智慧物业）管理平台，实现政务服务协同化、业主自治在线化、居民生活便捷化。（责任单位：区房产局、公安分局、新城房产集团，各街道）
14. 聚焦医疗健康。在医疗健康领域引入人工智能、5G、区块链、物联网、身份认证等技术，加快推进“智慧医院”“互联网医院”建设，围绕医院智能化管理、智能化诊疗等关键环节，加快预导诊机器人、语音录入、人工智能辅助诊疗等技术布局，推动医院内部流程再造，提高医疗质量和效率。拓展云计算、人工智能等技术在影像读片、病症筛查、远程医疗等领域的应用场景建设。（责任单位：区卫健委，各园区、街道）
15. 聚焦现代教育。探索人工智能、区块链、5G等先进技术在教育领域的应用场景开发开放。推动未来教室建设、综合素质评价、在线学习、学业测评、体能测评、校园安全、招生和培训等方面的智能化工作，逐渐形成教育大数据，通过大数据分析推动教育现代化。建设以移动终端、智慧教室、智慧校园、智慧教育云等为主要标志的智慧教育环境，推动场景示范应用。（责任单位：区教育局，各园区、街道）
16. 聚焦智慧房产。以全国住房租赁市场发展试点为契机，着重打造市场监测、租赁监管、智慧物业、智慧房安等智慧房产重点示范子项目应用，协同探索城市治理新模式。（责任单位：区房产局，各园区、街道）
17. 聚焦智慧水务和电力。推动信息技术与水务业务深化融合，基本完成智慧水务总体框架搭建，统筹推进水务调度、排水管理、河湖管理应用系统开发，建成智慧水务平台。鼓励面向智能配电网的5G技术融合应用，实施智能化管理，进行实时监测和预警，提高电网安全性和经济性。（责任单位：区水务局，各相关园区、街道）
18. 聚焦智慧文体。不断提升文化科技融合建设水平，发展数字出版、游戏动漫、影音娱乐、小视频、直播等一批文创应用场景建设。丰富工业设计、工艺设计、建筑设计、环境设计等多元化场景内容。（责任单位：区委宣传部、区文旅局，各园区、街道）
附表：1. 重点应用场景项目登记表
2. 重点应用场景项目汇总表
附表1
重点应用场景项目登记表
应用场景
项目名称
应用场景
所在区域
建邺区
应用场景
所属领域
¨产业发展：（具体细分领域）
¨城市治理：（具体细分领域）
¨民生服务：（具体细分领域）
¨其他领域：（具体细分领域）
应用场景
搭建单位
搭建单位简介
注：不超过150字
搭建单位性质
¨国家机关 ¨事业单位 ¨社会团体 ¨国有企业 ¨民营企业
¨外资企业 ¨其他（请注明）
搭建单位联系人
姓 名
手机号码
应用场景简介
注：不超过200字
应用场景
建设实施方案
一、建设背景和可行性分析
二、建设思路和目标
包括对产业发展的示范带动，对本地新技术、新产品的集聚与使用等。
三、建设主体及建设内容
四、进度安排
五、资金概算
六、保障措施（其它）
可另附页
照片
请提供搭建单位宣传图片1-2张，应用场景项目图片1-2张，照片不小于1MB，照片不要复制在WORD文档中，连同该表放在同一文件夹中一并提交。（如有视频，也可提供）
附表2
重点应用场景项目汇总表
序号
应用场景
所属类别
具体细分领域
应用场景建设区域
应用场景项目名称
应用场景
搭建单位
项目起止日期
项目投资额 （万元）
应用场景概述（不超过200字）
欢迎合作
的方向
是否有本区企业参与（具体合作情况）
是否应用南京市创新产品（产品名称及使用情况）
联系人
联系
方式
1
城市治理
智慧
政务
XX区
XX
单位全称
2020.03-
2023.03
3000
例：以物联网、云计算、大数据、人工智能等为支撑，建设数据中台和业务中台，加快各类信息资源的整合共享。项目建设将为南京市软件企业提供新技术研究和新产品应用机会。
……
例：1、物联网感知层技术
2、大数据分析与挖掘技术
3、人工智能计算机视觉技术
4、数字孪生技术
……
……
……
XX
填：手机号码
2
