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人工智能培訓總結范文10篇

時間：2024-08-15 14:06:39 51

人工智能培訓總結

人工智能培訓總結范文第1篇

[關鍵詞]人工智能；農業知識培訓；模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720172

隨著信息技術的不斷發展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。

1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析

11我國農業發展背景

我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。

12開展農業知識培訓的必要性

反思其他發達國家在r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。

2人工智能在教育中的應用與發展

近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。

21基于人工智能的計算機網絡課程

計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。

22基于人工智能的教師輔助系統

近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。

23基于人工智能的教育數據庫系統

隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行。現如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。

3人工智能與農業知識培訓的結合

新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。

人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。

31人工智能應用于農業知識培訓的優勢

從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。

311個性化教育針對性強

相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。

312教育資源利用率高

我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。

4平臺開發的系統架構

基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。

41學生模型

學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。

另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。

42教師模型

教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。

教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。

在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。

另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。

43綜合數據庫模型

綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。

知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。

專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。

為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培的作用與效果。

44人機交互接口

基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統提供寶貴的輸入信息。

5總結和展望

本文提出了一種基于人工智能的農業知識培訓模式，是人工智能技術應用于農業教育領域的一次嘗試。依托于人工智能應用于農業知識培訓的優勢，并針對于農業知識培訓的特點，提出了農業知識培訓平臺的具體系統架構，實現了對教學過程的模擬和擴展。這種基于人工智能的培訓平臺，能夠根據學生自身特點因材施教，實現個性化的教學模式；并且具備良好的人機信息交互和教學反饋能力，自適應地開展農業知識教學，是對傳統教育模式的擴充與革新。

參考文獻：

[1]李昭涵，金樺，劉越.人工智能開啟“互聯網+教育”新模式[J].電信網技術，2016（12）：6-10

[2] 張欣，王浩，O永剛淺談人工智能與教育[J].電腦迷，2014（1）：95

[基金項目]創新訓練項目“‘鮮品鋪’農產品電子商務平臺”（項目編號：201510638037）。

人工智能培訓總結范文第2篇

背景回顧

回顧2016年人工智能（Artificial Intelligence）發展的重點事件，除了持續優化的對話機器人、實時翻譯語言助手，以及自動駕駛無人車之外，最熱門的頭條應當是在3月由谷歌人工智能AlphaGo對戰韓國圍棋九段名將李世石。這一事件掀起了人們對人工智能的新一波關注。

接著，9月底，谷歌、Facebook、IBM、微軟、亞馬遜這幾家科技巨頭聯合成立了一個名為“人工智能伙伴關系――造福人類與社會”的非盈利組織（Partnership on Artificial Intelligence to Benefit People and Society），促進人工智能領域的研究與技術實踐，推進公眾對人工智能的理解。這在人工智能的發展進程上也是一個關鍵事件。

此外，像蘋果這樣的公司雖然沒有加入上述的人工智能組織，但回顧過往幾年，蘋果已經悄悄收購了10～20家人工智能相關企業，并陸續將人工智能技術融入其產品中。就連微軟今年也將人工智能的功能加入其云端辦公軟件中。可以說，人工智能已經逐漸在眾多領域開始綻放光芒。

隨著計算機演算能力的提升以及相關技術的推進，人工智能在經歷數十年的發展后，已經從需要外力監督的機器學習（Machine Learning），跨入不需要監督的深度學習（Deep Learning）。現在已經能夠模擬大規模的神經網絡，讓機器在不需要直接人為干預的狀態下自己“動腦思考”。雖說如此，人工智能要能取代人腦還有很長的路要走，但對于那些基礎與重復的任務，已經足以勝任。

而在企業培訓的應用中，人工智能尚未達到像電影《黑客帝國》中的場景一樣，不用學習就可將所需知識直接下載至腦中。因為學習是個性化的，并且還要經歷知識內化的過程，才能最終完成。雖然人工智能無法替代人類學習，但現階段“智能化”在企業培訓中還是有很多應用潛力。

解讀

To老師：推進個性化輔導

“智能化系統”通過對學習者行為歷程的收集與分析，讓老師可以更快地了解到每個學習者的能力水平與學習進度，進而透過系統平臺推送相對應的學習資源或者進行個性化的輔導，達到因材施教的目標。“智能化系統”也可以根據學習者的程度與需求，匹配相關的資源，選取真正對其有用的內容，提供多元與個性化的學習歷程（Learning Experience），從而摒棄以往齊頭并進式的課程規劃。

“專家系統”（Knowledge-based Expert System）是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。將其結合人工智能技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，能模擬出人類專家的決策過程，以便解決那些需要專家才能處理的復雜問題。非專家們可以通過這種系統來增進問題解決的能力，同時專家們也可把它視為具備專業知識的助理。這種“專家系統”已經取代了部分老師的角色。

從內容制作來看，現在已經有些“智能化”系統可以針對特定主題自動生成內容。智能化寫作工具的發展以及國際很多新聞行業吹起的人工智能化風潮，都預示了內容制作“智能化”的未來。

To學員：提供個性化反饋

學習者過去在學習時，往往缺乏足夠的演練機會，通過“智能化”的輔導系統，可以增加學習互動練習的機會，讓學習者不斷試錯，進而加快提升學習者的熟練程度。例如在語言學習上就有很多類似的應用。

學習者可以借助知識圖譜快速縮小搜索范圍。“智能化搜索”可以更好地理解學習者搜索的信息，總結出與搜索話題相關的內容。由于知識圖譜構建了一個與搜索結果相關的完整知識體系，所以學習者往往會獲得意想不到的發現。在搜索中，學習者可能會了解到某個新的知識或新的聯系，從而進行一系列全新的搜索與學習。并且有些“智能化”系統，還能根據過往學習者的學習歷程以及本身的興趣、能力或工作崗位，主動推薦相關資源。

此外，與傳統學習管理平臺注重管理與記錄不同的是，“智能化”指導系統會提供給學習者“個性化”的反饋。學習者參加完測驗后，可以更好地了解自己的弱項，進一步獲取相關的學習資源及后續所建議的學習路徑。智能化輔助系統扮演了助教的角色，有效指導并促進學習者的學習。

To培訓管理者：開展個性化推廣

不管名稱是叫培訓部門、學習發展部門、企業大學或者近年新興的互聯網學習部門，培訓管理者都會面臨整體培訓項目管理與運營的問題。過去，培訓管理者在運營項目時，往往只能憑借經驗或者“拍腦袋”。通過廣泛收集學習者各類的歷程與行為數據并進行分析，培訓項目運營者就可以了解項目的健康度，并實時監控，即時調整運營手段。在項目推廣時，還可以針對不同特征的學習者選擇個性化的推廣手段，提供更精準的培訓服務。

學習無處不在，當學習歷程記錄可以通過xAPI這類學習技術標準，來收集多元及完整的學習歷程數據后，學習數據就不會只停留在SCORM課件閱讀或者面授中缺席的記錄模式，而是可以將學習歷程數據集中起來。過去單純的學習記錄也可以上升到預警及預測的層次，甚至通過數據收集與深度分析，提供關于“學習者如何建構所學內容的意義、如何形成理解、以及學習過程中所做決策”的報告，這對培訓項目設計與運營會有莫大的幫助。

To業務部門：提供場景化的工作輔助資源

培訓的目的，對業務部門而言，并不是為了培訓而培訓，也不是只為了提升個人素質或能力而培訓，而是為了更好地在工作中完成任務，提升工作成效，最終創造組織績效。培訓如何落地，一直是企業培訓所面臨的挑戰。在工作環境中，“智能化”工作輔助系統（Intelligent Performance Support System）可以依照角色或流程等屬性，即時提供給任務執行者個性化且適量的內容，扮演了教練的角色，加速問題解決并提升工作成效。

此外，通過學習元件（Learning Objects）或知識元件（Knowledge Objects）在元數據層（Meta Data）的標簽，內容資源可以具備學習者能力、角色、工作場景及業務流程等屬性。之后，結合“智能化”推薦引擎，內容便可以依照單一或多元屬性呈現，作為獲取知識的來源被自動推送給學習者，或者作為問題解決的資料來源被推送給任務執行者，滿足在工作中“即用即學”的場景。

未來的終點：智能化

人工智能在企業培訓中其實有很多的應用可能性，但要能真正在企業培訓中應用人工智能，還需要經歷幾個階段。

首先是“自動化”。也就是從學習環境中的知識傳遞與學習歷程，到工作環境中的知識應用歷程，都能匯集完整行為歷程數據，并且能進行數據的自動匯總集中，以便后續的分析。

其次是“個性化”。除了在學習環境中了解并掌握學習者（Learner）的個性化需求之外，還有在工作環境中，了解并掌握工作任務執行者（Performer）最終知識應用的業務場景個性化需求。

最終是“智能化”。當具備足夠的數據以及有用的數據，智能推薦、智能指導、智能搜索或者智能輔助等應用就能水到渠成。

人工智能培訓總結范文第3篇

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；電子技術；機械工程；信息傳遞

作者簡介：王亮（1982-），男，漢族，內蒙古呼倫貝爾市人，助理工程師，學士，單位：呼倫貝爾市生產力促進中心，研究方向：電子工程

機械電子工程是結合了機械工程與電子技術的一類新興的工程，它能夠很好地結合兩者的優點，使機械變得更加智能，操作變得更加精確可靠。同時記過長時間的發展，機械電子工程正在向智能化和信息化的方向邁進，發展前景不可限量。

1人工智能概述

為了很好的了解機械電子的智能化發展，我們十分有必要對人工智能做出簡單的認識。人工智能的發展十分的緩慢，其起源于十七世紀初期，經過兩個多世紀的緩慢發展才完成了前期的積累過程，之后的發展就是建立在這段時間的積累上而快速前進的。最初的積累就是簡單的理論積累過程，主要體現在映射方面。在現代人工智能所需的邏輯理論方面并沒有很好地發展。但是在二十世紀中葉，人工智能被首次提出，出乎意料的是還對其有了比較清晰的規定，為其接下來的發展指出了一個大概的方向。以這個事件作為節點，人工智能在此之后得到了快速的發展，并且在生產實踐的工作中有了比較廣泛的應用，為我們日常的生活和社會的發展與進步提供了比較強大的支撐。在人工智能發展的同時，網絡技術也得到了快速的發展，其借助網絡這一平臺，不僅促進了其智能化的過程，而且還充分的交流了各種信息，與網絡的發展相輔相承，這樣的發展狀況一直持續到現在。

2機械電子工程概述

為了更好地了解機械電子工程，我們對機械工程的發展歷史進行了階段化的劃分，根據其發展的時間順序劃分為以下的三個階段：

（1）首先是其發展的初級階段。在這個階段當中，人工對機械電子的發展起著主導的作用。我們往往需要通過人工來完成機械電子工程的手工化作業。所以這也就直接導致了生產效率十分低下，也正是因為如此低效率的生產，使機械電子工程得到了發展；

（2）其次就是工業革命的階段。在這個發展階段中一個顯著的特點就是流水線生產方式的引入。流水線這種工作方式具有分工明確、單元的操作簡單的特點，它不在需要工人對所有的生產工序都了解，只需要對自己所在的環節熟練就行，這不僅節約了培訓的成本，而且還提高了生產效率，在很大的程度上解放了人類的雙手。但是其機械化和智能化程度也不夠高，難以滿足市場的大量的需求。所以我們還是必須著眼于機械電子的研究，實現流水線的少人生產；

（3）最后也就是離我們最近的一個時期。在這個發展階段當中，機械電子已經具備雛形，與以前的發展已經有了質的變化。在這個發展的過程當中，生產效率得到進一步的飛越。并且在流水線的生產方式中出現了更多的非人工元素，即機械。而隨著電氣化時代的到來，科學技術得到了進一步的飛越，機械工程的發展也達到了前所未及的新高度。在進入二十世紀九十年代和二十一世紀初，隨著信息化時代的到來，更多的人工智能被添加到了機械設備上，使機械設備的靈活性及適應性能夠完美的適應我們的生產生活的需求，機械電子工程也迎來了巨大的發展機遇。

3機械電子工程與人工智能的關系分析

在自動控制的理論學習當中，我們學習到的輸入和輸出的關系基本上都是成比例關系和現行相關的關系。但是在實際的生產實踐當中，機械設備與電子設備組成的系統往往都是呈現不穩定性和非線性的，我們很難用一個簡單的式子來表達出這種系統所具有的特性。在該工程的發展過程中，我們通過不斷的發現，總結了以下三種描述這類系統的方法：

（1）通過對機械設備完成操作的物理過程來總結其數學規律，并用數學表達方式進行表達；

（2）通過對運行經驗的積累來編寫一套行之有效的庫函數，在實踐中調用其中的某些組成元素，從而實現對生產的指導；

（3）通過不斷地積累經驗，使之從經驗層面上升到理論水平，從而為接下來的生產實踐提供指導。具體的來說，可以通過數學方式對所總結的經驗進行升華。這種方法能夠很好的模擬出輸入與輸出之間的關系，而且論證的過程也十分的可靠。但是其也存在很大的不足，在一些十分復雜的系統當中，我們很難用數學的方法進行表達，有些及時表達出來了也不能進行有效的求解。所以這就要求我們另辟蹊徑，尋找一種能夠處理這種問題的表達方法，使生產實踐過程中的問題得到比較好的解決。

在解決數學知識所不能解決的問題上，現在比較可靠的兩種解決方法為神經網絡系統與模糊邏輯系統。這兩種解決問題的方法為人工智能，能夠較好的彌補數學所不能涵蓋的范圍。具體的來說，模糊邏輯是對人類思維方式的一種模擬，其能夠比較好的解決對復雜的信息進行有效的處理；而神經網絡則是模擬人類的神經結構，通過模擬來實現對數據的傳輸，其對數據的傳輸精度能夠很好地與前者相結合，使復雜系統得到比較完善和全面的表達。以上所述的兩種表達方法能夠在很大的程度上解決復雜系統的輸入與輸出之間的關系，但是其解決問題的難度還是有一個比較明確的限制。而新興的模糊神經系統就能夠在此基礎上很好的解決該類問題，不失為一種先進性與實用性兼備的新方法.

4結語

科學的發展過程就是各類學科綜合應用的過程，希望通過不懈的努力，最終實現機械電子工程的智能化，為我們的生產生活提供極大的便利。

參考文獻：

[1]張長弓.淺談機械電子工程與人工智能的整合思路構建[J].神州（下旬刊）,2014,(1):41-41

[2]宮赟.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].電源技術應用,2014,(3):189-189

[3]臧濤.機械電子工程與人工智能的關聯結合研究[J].中國機械,2014,(6):233-233

人工智能培訓總結范文第4篇

關鍵詞：林業院校；人工智能；課程教學

1背景

近年來，隨著“互聯網+”的快速普及，互聯網跨界融合創新模式進入林業領域，利用移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等技術推動信息化與林業深度融合，開啟了智慧林業的大門。我國林業信息化、智能化建設逐步走上了有序、快步發展的軌道，取得了重要的進展。

2011―2013年，國家林業局先后開展了中國林業信息化體制機制研究和中國智慧林業發展規劃研究，在此基礎上出臺了《國家林業局關于進一步加快林業信息化發展的指導意見》和《中國智慧林業發展指導意見》。2012―2013年，在深入研究的基礎上，林業局編制了《中國林業物聯網發展框架設計》，2016年3月正式了《“互聯網+”林業行動計劃》。

國家林業局制定的《中國智慧林業發展指導意見》指出，信息化、智能化在林業中的應用已經從零散的點的應用發展到融合的、全面的創新應用。隨著現代信息技術的逐步應用，能實現林業資源的實時、動態監測和管理，更透徹地感知生態環境狀況、遏制生態危機，更深入地監測預警事件、支撐生態行動、預防生態災害。

人工智能是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個重要分支。國際上，人工智能的研究已取得長足的進展；在國內，也呈現出極好的發展勢頭，人工智能已得到迅速的傳播與發展，并促進了其他學科的發展。我國已有數以萬計的科技人員和大學師生從事不同層次的人工智能的研究與學習，人工智能已成為一個受到廣泛重視并有著廣闊應用潛能的龐大的、交叉的前沿學科。特別是經過近幾十年的發展，智能技術及其應用已經成為各行業創新的重要生長點，其廣泛的應用前景日趨明顯，如智能機器人、智能化機器、智能化電器、智能化樓宇、智能化社區、智能化物流等，對人類生活的方方面面產生了重要的影響。

近年來，人工智能已經在智慧林業相關領域中得到了廣泛應用，例如，在智能機器人的應用方面，已經有大量的嫁接機器人、水果采摘機器人、農藥噴灑機器人、果實分檢機器人等投入使用；在專家系統的應用方面，森林病蟲害診斷專家系統、病蟲預測預報專家系統、林產品生產管理專家系統、專家咨詢和人員培訓專家系統等也得到了廣泛應用。

隨著人工智能在智慧林業中的廣泛應用，涉林企業和事業單位對智能型林業高技術人才的需求也在不斷加大。為了適應市場對智能型人才的需求，自2003年起，國內諸多林業高等院校在計算機科學與技術專業本科階段、林業相關專業的研究生階段陸續開設人工智能課程，同時不斷加大人工智能課程的比重，因此，人工智能課程教學對于林業院校顯得越來越重要。

2林業院校人工智能課程教學現狀

林業院校開設人工智能課程的專業不多，但有不斷增加的趨勢。以中南林業科技大學為例，該校計算機科學與技術本科專業自2003年起就開設了人工智能課程，所用教材一直是蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》；另外，面向部分專業的碩士和博士研究生開設了人工智能相關課程，如農業碩士的農業信息化領域研究生開設了人工智能技術，森林經理和森林培育兩個專業的博士研究生開設了人工智能與專家系統。

針對計算機科學與技術本科專業，人工智能課程主要使用蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》教材施教，但由于課時數僅有32學時，關于人工智能的一些高級應用，如神經網絡、專家系統、機器學習等，采用專題的形式組織教學。該專業沒有設置實驗學時，僅在理論課堂上演示了一些仿真軟件，如BP神經網絡仿真環境。

針對農業碩士的農業信息化領域研究生和森林經理及森林培育兩個專業的博士研究生，教學計劃安排的學時數為40學時，沒有指定教材，僅給學生列了蔡自興教授的《人工智能及其應用――研究生用書》等幾本參考教材。課堂主要以專題的形式組織教學，每一講除了相關的理論以外，還介紹一些工程實踐應用的例子，讓研究生能夠了解這些人工智能算法如何在實際中得到具體應用。

3林業院校人工智能課程教學存在的問題

全國各高等院校的人工智能課程教學都或多或少地存在一些問題，林業院校更有區別于其他類型院校的顯著特征，而且林業院校開設該課程教學相對較晚，因此林業院校的人工智能課程教學存在更多的問題。

（1）師資短缺。在林業院校，林學相關專業開設該課程往往由林學相關專業的教師主講。這些非計算機相關專業的教師雖然曾從事過人工智能個別算法或領域研究，但不具備全面的人工智能相關專業知識，在講授不熟悉的人工智能知識點時顯得力不從心。

（2）教學內容專業性不強。人工智能是計算機科學的一個分支學科，一般的人工智能教材都比較適合計算機相關專業的學生使用，但是農業信息化、森林經理、森林培育等專業的學生不管是專業基礎還是行業應用背景均與計算機類專業學生不同，如果我們仍然按普通的教材施教，教學內容就缺乏林科特色，顯得專業性不強，無法吸引學生的聽課興趣。

（3）教學難度過大。林業院校涉林專業的學生一般只有計算機文化基礎、C語言等簡單的計算機課程基礎，缺乏算法思想。而人工智能課程涉及很多高級、復雜的算法，不論從算法思想，還是從算法實現和算法應用，對非計算機類專業學生來說難度過大。因此，在教學內容和教學要求上要做一些取舍。

除此之外，還存在諸如缺少實驗環節、教學手段單一、教學案例缺乏等其他普遍性問題。

4林業院校人工智能課程教學改革建議

通過分析林業院校人工智能課程教學存在的問題，結合自己近十余年來從事人工智能教學的經驗，我們提出了一些改革建議。

（1）推行專題式教學，解決師資缺乏的問題。在師資缺乏的情況下，由一名教師完成整個人工智能課程教學比較困難，同時，可能有多名教師分別在人工智能的不同方面進行過深入研究。因此，可以將該課程按章節分成各個不同的模塊，每一個模塊設一個專題，如神經網絡專題、專家系統專題、機器學習專題等，再由多名教師分別承擔自己熟悉的專題進行講授。這樣既可以解決一位教師的知識不足，又可以讓各位教師結合自己的科研將每一個熟悉的專題講授得更加詳細、更加有趣。

（2）教學內容與涉林專業緊密結合，解決專業性不強的問題。事實上，人工智能的各領域應用在林業行業都能找到對應的應用實例。例如，林果采摘機器人就是機器人在林業中的應用；林火識別和林木病蟲害監測就是模式識別在林業中的應用；林火蔓延預測可以用到隱馬爾科夫模型；PAID50專家系統平臺就是專家系統在農林業中的應用典范等。因此，在教學過程中，我們可以考慮將人工智能知識與林業應用結合進行講解，這樣學生更容易接受也更樂意接受。更進一步，如果能夠結合這些林業應用編寫一本《人工智能及其林業應用》教材，將會更加適合涉林專業的學生學習這門課程。

（3）應用計算機仿真軟件解決教學內容難度大的問題。非計算機類專業的學生計算機基礎較差，編程能力不強，算法訓練不足，對各種人工智能高級算法難以理解，更難以編程實現。針對這個實際問題，我們可以主動提供一些相關算法的計算機仿真軟件，在課堂上通過演示這些仿真軟件，讓學生直觀地理解算法，甚至能夠通過仿真軟件應用這些算法解決本專業相關的問題。例如可以開發如圖1和圖2所示的BP神經網絡算法仿真軟件，通過該仿真可以把神經網絡的結構、訓練時的權值偏差變化、訓練過程中總誤差的變化等信息完全呈現在學生面前，學生通過這個仿真過程就不難理解BP神經網絡算法，甚至可以使用這個仿真軟件來解決本專業相關的一些問題。

5結語

人工智能培訓總結范文第5篇

關鍵詞：應用型本科院校；人工智能；電子信息工程；專業建設

一研究背景

在發達國家，應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學（學院）聯盟創始單位，也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業，也要緊跟南京城市軟件建設發展方向，這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步，電子信息工程的應用也越來越廣泛，對人們的生活產生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業大都需要電子信息工程專業人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發，這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發和開放合作并舉，加快建立現代電子信息產業體系，為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發展戰略高度，人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命，大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中，使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術的成熟，使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用；在軍事領域，人工智能的運用更是已經爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統，已經在反恐作戰中屢立戰功，威力無比，作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術大發展的當下，終于在應用層面開始發光發熱，現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業的廣泛應用，是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前，基于人工智能學習背景下，軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解決的關鍵問題

作為應用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中，根據社會發展的需求，校企緊密結合，培養出復合型的，應用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣，人工智能真正的發展才剛剛興起，相關的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發展方向，有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程，比如人工智能原理，機器學習，深度學習等課程，將兩者有機融合，在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中，就不僅需要學生學好如模擬電子技術，數字電子技術，數字信號處理，單片機技術，C/C++程序設計等傳統的課程，打好基礎，還需要加強在數據挖掘，神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設，扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高，老師的教學水平也提出更高的要求。因此，如何加強此方面的師資專業培訓，是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養，不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風，還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機器人實驗室等，把電子信息工程專業中的電子器件技術，信號處理技術等應用于人臉識別，智能家居，機器人等熱門領域，根據學生的興趣愛好因材施教，提高學生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。

三研究內容

本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容，重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中，做到無縫結合，在培養模式上需要有一定的理論創新，以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎，形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設，在未來的專業發展規劃中，逐漸形成物聯網、智能家居、機器人，無人機，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業方向，增加學生的就業面，提高學生的就業層次，加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面：

（一）實踐教學的形式多樣

可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式，在扎實學生數學物理等理論的基礎上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中，通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面，提高學生的主動學習能力，動手實踐能力，創新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合，鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽，全國大學生智能設計競賽，中美創客大賽等賽事，以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時，讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊，并為學生按照不同的研究方向配備專業教師，以此讓學生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導師制制度，由相應的導師全程指導，開展科學研究，培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。

（二）注重提高教師的教學及科研水平

在努力提高學生學習能力的同時，注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中，指導學生參加相關的各種競賽，提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強師資團隊建設；通過鼓勵教師積極開設MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內外教學培訓，從多方面提高教師的教學水平。

（三）建立完善的校企合作制度，為學生提供相應的實習基地

企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平，也可以為學生提供就業機會，增強學生的實踐創新能力。

（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設

以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標，總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向，應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。

四結語

本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式，結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況，對原有的專業培養模式做了一定的理論創新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學，學生學習能力和教師教研技能培養，校企合作辦學，實驗室建設等方面進行了一系列的探討。

參考文獻

[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.

[2]葉全意,徐志國,吳杰,等.應用型本科院校電子信息類專業大學生科技創新能力培養[J].教育教學論壇,2016(46):93-94.

[3]劉紅喜,徐崢，林海波.應用型本科院校電子信息工程專業實踐教學體系的構建[J].職業技術教育,2015(23):39-41.

人工智能培訓總結范文第6篇

人工智能在培訓行業的應用，除非已經進化到像電影《黑客帝國》中的場景一樣，可將所需知識直接下載至腦中，否則，還是得回歸學習的本質。人工智能無法替代人類學習，學習是個性化的，并且還要經歷內化的過程，才能最終完成。然而，這并不代表人工智能在培訓行業沒有用武之地，恰恰相反，“智能化”學習技術的發展正為培訓行業注入一股新動能，而其中有些應用值得重點關注。

輔助系統

在學習環境中，與傳統學習管理平臺注重管理與記錄不同的是，智能化輔助系統會提供給學習者（learner）個性化的反饋。學習者參加完測驗后，可以更好地了解自己的弱項，進一步獲取相關的學習資源及后續所建議的學習路徑。智能化輔助系統扮演了助教的角色，有效指導并促進學習者的學習。在工作環境中，智能化輔助系統可以依照角色或流程等屬性，即時提供給任務執行者（performer）個性化且適量的內容，扮演了教練的角色，加速問題解決并提升工作成效。

課程規劃

想像一下，你所經歷的學習與工作都留下了記錄，你曾經去過哪兒、看過什么、讀過什么，都被記錄分析。之后通過電腦演算模型，人工智能就可以根據你的程度與需求，為你匹配相關的資源，選取真正對你有用的內容，提供多元與個性化的學習歷程（learning experience），從而摒棄以往齊頭并進式的課程規劃。

內容資源

通過學習元件（learning objects）或知識元件（knowledge objects）在元數據（meta data）的標簽，內容資源可以具備學習者能力、角色、工作場景及業務流程等屬性。之后，結合智能推薦引擎，內容便可以依照單一或多元屬性呈現，作為獲取知識的來源被自動推送給學習者，或者作為問題解決的資料來源被推送給任務執行者。

精確搜索

語言可能是模棱兩可的，通過建立知識圖譜（knowledge graph），學習者可以快速縮小搜索范圍。智能化搜索也可以更好地理解學習者搜索的信息，總結出與搜索話題相關的內容。由于知識圖譜構建了一個與搜索結果相關的完整知識體系，所以學習者往往會獲得意想不到的發現。在搜索中，學習者可能會了解到某個新的知識或新的聯系，從而進行一系列全新的搜索與學習。

數據分析

學習無處不在，當學習或者歷程記錄可以通過xAPI這類學習技術標準，來收集多元數據的時候，學習數據就不會只停留在以往SCORM課件閱讀的紀錄模式，而是可以實現學習歷程數據的集中。過去單純的學習記錄也可以上升到預警及預測的層次，甚至通過數據收集與深度分析，提供學習者如何建構所學內容的意義、如何形成理解、以及學習過程中所做決策的報告，這對教學設計會有莫大的幫助。

項目運營

過去，培訓管理者在運營學習項目時，往往只能憑借經驗或者“拍腦袋”。通過廣泛收集學習者各類的歷程與行為數據并進行分析，學習項目運營者就可以了解項目的健康度，并實時監控，即時調整運營手段。在項目推廣時，還可以針對不同特征的學習者選擇個性化的推廣手段，提供更精準的學習服務。

人工智能培訓總結范文第7篇

（1）在煤礦安全儀器儀表結構、性能改進中的應用智能自動技術給煤礦安全檢測儀器、儀表和測量領域的應用開辟了一片廣闊的前景。要使每臺儀器和儀表都能隨時準確地分析以前和當前的數據信息，可以在智能化軟、硬件的基礎上，從低、中、高3個層次上抽象反映測量過程，使現有的測量系統的性能和效率得到提高，使傳統測量系統的功能得到擴展，如運用神經網絡、遺傳算法、進化計算、混沌控制等智能技術,使煤礦安全監測儀器及儀表實現高速、高效、多功能、高靈敏等性能。將微處理器和微控制器等微型芯片技術應用到分散系統的煤礦安全檢測儀器儀表中，設置模糊控制程序以及各種測量數據的臨界值，運用模糊規則的模糊推理技術，對事物的各種模糊關系進行模糊決策。這種模糊技術的優勢就在于不用建立被控對象的數學模型，也不需要大量的測試數據，只需要根據經驗，總結出一個合適的控制規則，應用芯片的離線計算和現場調試，按照我們所需要的精確度做出準確的分析和準時的控制動作。

（2）開采方案決策及參數優化設計隨著專家系統的發展，煤礦企業對礦井挖掘的方案和參數越來越合理，更貼合實際條件。近年來，很多人工智能方面的研究所和院校專注于將人工智能這項技術應用到煤礦安全生產中，比如美國阿拉斯加大學設計的專家系統，可以根據實際情況智能地實現在長壁采煤法和短壁采煤法之間選出最佳的截煤方案；俄羅斯東部礦業大學將模糊數學理論應用到煤礦生產中，設計出一項可以智能選擇最佳的爆破對策以及將方案參數最優化的專家系統；澳大利亞拉瓦爾大學設計的一項專家系統，可以智能選擇最佳的設備選型。將人工智能應用到煤礦安全生產領域這項技術在我國也得到了很大的發展。例如針對采礦巷道圍巖支護中圍巖分類的相關問題，設計出了一項專家系統，這個系統可以智能的根據實際情況將圍巖進行分類。針對巷道支護的形式以及參數問題專門設計了一項專家系統；針對煤礦井下爆破挖掘方案的選擇問題開發設計了一個專家系統。這些技術現在在煤礦安全生產中都得到了廣泛的應用。

（3）在煤礦安全儀器儀表網絡化中的應用煤礦安全儀表與人工智能技術的融合，可以通過強大的計算機計算功能快速并且準確的計算出合理的參數，充分發揮了安全儀表的作用。例如，將數字安全檢測儀器連接到網絡上，網絡上的模式識別軟件便可以快速準確的分析出所處的實際條件以及儀表的各項屬性，并做出相應的處理。如果將智能系統直接安裝到數據采集設備上，便可以脫離網絡實現智能的遠程測量和數據采集，并自動實施分類。隨著計算機的發展，計算機的運算功能和人機互動功能越來越人性化，通過設計一項人工智能軟件，然后將計算機與儀器、儀表連接在一起，就可以遠程操控這些儀表，完成不同的任務。比如將這些儀表上的數據收集起來復制多份，分別發往不同的部門；比如建立一個煤礦數據庫，將測量結果儲存在這個數據庫里面，需要的時候就可以隨時調出來使用。并且不同的用戶可以分別在相同的時間、不同的辦公地點實現對同一個儀表或者同一個任務的監控和數據收集，沒必要親自到現場查看。一旦發現問題，由于數據的同時性，工作人員便可以立即對現象和問題進行分析，并采取相應的措施，而不會因為信息的不對稱，造成討論的不一致性，耽誤解決問題的時間。

（4）井下故障診斷及災害預防控制煤礦生產過程中不但要解決挖掘方案的合理性和優化問題，最大限度地獲取經濟利益，最重要的還是要解決生產過程中可能出現的安全問題，以及對環境的破壞性。針對這些問題，有些技術人員便考慮將人工智能應用在故障診斷和災害預防控制方面。王文明設計了一項智能診斷專家系統，這個系統以神經網絡為基礎，利用神經網絡強大的學習能力，將過去煤礦生產過程中出現的安全問題以及解決方案總結歸納，當問題出現時，專家系統便能迅速反應，診斷出這個問題，推理得出應對方案。文獻[1]也在神經網絡的基礎上設計了一項專家系統，這項技術將煤礦生產事故前所出現的征兆匯總，當生產過程中再次出現同樣的現象時，專家系統便能迅速推理將會發生什么問題，并提前預報，工作人員便能立即知曉，并做出排查確認是否存在問題，以及提出相應的應急措施。

2結語

煤礦安全生產是一個重大的系統工程，不但要關注量的增長，同時要提高質的飛躍。雖然政府對于煤礦安全生產的重視在不斷加強，事故總量和死亡人數也有明顯的下降，但是重大安全事故仍然時有發生，安全生產形勢仍然不容樂觀，煤礦安全生產仍然任重道遠。要堅持做到以下幾點，以防止煤礦安全事故的發生：

（1）升級煤礦安全生產技術設備隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能這項技術得到廣泛的應用，給我們的生活和工作帶來極大的便利。人工智能技術在煤礦安全生產中的應用范圍和規模也將不斷擴大，煤礦安全生產設備也將越來越智能化和先進化，儀器、儀表這些監控設備也將越來越人性化，不但可以及時處理各個類型的數據，而且還能非常有條理的呈現在我們面前。隨著這些技術的發展，煤礦生產也必將達到一個更高的層次。人工智能技術在煤礦生產中的應用，可以輕松的將人的思維應用到生產設備上，實現“人”的智能化，不僅可以在量或是質上提高煤礦生產的效率，而且可以減少煤礦事故的發生，做到提前預防、提前準備。煤礦生產的提高也將使我們的生活工作達到一個更高的平臺。

（2）提高煤礦企業技術管理，提高安全管理水平煤礦企業應認真執行國家在煤炭資源開采、生產布局和安全管理方面的規程標準，加強企業的技術管理，使煤礦生產機制符合安全生產的標準。加強對從業人員的技術培訓和指導，從業人員應熟練操作生產設備，并且熟悉生產環節的鏈接，從而可以及時發現問題、解決問題。另外應加強從業人員的安全意識，在安全事故發生時，從業人員知道如何采取有效的措施減少損害，對于企業來說，可以減少經濟損失；對于從業人員來說，可以盡量減少對于人身的傷害。國家重點煤礦應建立數控網絡化、操控智能化的檢測監控體系和安全體系，增強煤礦安全生產的技術保障能力，數據的收集有利于企業有效的掌握全局，合理的調整煤礦生產產量，操控的智能化則有助于減少從業人員的工作負擔，也可以使從業人員盡量少吸入煤塵，減小塵肺病的發生幾率。

人工智能培訓總結范文第8篇

關鍵詞：人工智能情感約束

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）001-085-03

1引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）自從20世紀50年代產生，經過長期發展，已經有了長足的進步，并且已經深入到社會生活的諸多領域，如語言處理、智能數據檢索系統、視覺系統、自動定理證明、智能計算、問題求解、人工智能程序語言以及自動程序設計等。隨著科學技術的不斷發展，現在的人工智能已經不再是僅僅具有簡單的模仿與邏輯思維能力，人們也越來越期待人工智能能夠幫助或者替代人類從事各種復雜的工作，加強人的思維功能、行為功能或是感知功能。這就要求人工智能具有更強的情感識別、情感表達以及情感理解能力。通俗的說，為了使得人工智能對外界的變化適應性更強，需要給它們賦予相應的情感從而能夠應對這個難以預測的世界。

在賦予人工智能“情感”的過程中，面臨著許多的問題，有科技層面上的，也有社會學層面的。本文在這里只討論其中一個比較基本的社會學問題：“人工智能情感約束問題”，即關注于如何約束賦予給人工智能的情感，不至于使其“情感泛濫”。情感指的是一種特殊的思維方式，人工智能具有了情感后的問題是：人工智能的情感是人類賦予的，人工智能自身并不會創造或者控制自己的情感。如果賦予人工智能的情感種類不合理，或者是賦予的情感程度不恰當，都有可能造成“情感泛濫”并導致一些災難性的后果。例如，當人工智能具有了情感之后，如果人類自身管理不恰當，有可能導致人工智能反過來傷害人類。盡管目前我們只能在一些科幻作品中看到這種情況發生，但誰也不能保證未來有一天會不會真的出現這種悲劇。

本文第二章對人工智能情感研究進行了概要性回顧，第三章對如何約束人工智能情感進行了嘗試性探討，最后一章對全文進行了總結。

2人工情感發展情況概述

隨著科學家對人類大腦及精神系統深入的研究，已經愈來愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人類自然情感理論為基礎，結合人工智能、機器人學等學科，對人類情感過程進行建模，以期獲得用單純理性思維難以達到的智能水平和自主性的一種研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感機器識別與表達、人工情感機理等四個方面的內容。其中，尤以人工情感機理的研究困難最大，研究者也最少。

目前人工情感在很多領域得到了應用和發展，比較典型的是在教育教學、保健護理、家庭助理、服務等行業領域。在教育教學方面比較典型的例子是德國人工智能研究中心發展的三個方案：在虛擬劇場、虛擬市場和對話Agent中引入情感模型和個性特征來幫助開發兒童的想象力及創造力。在保健護理方面比較典型的是家庭保健與護理方向，如Lisetti等人研制的一個用于遠程家庭保健的智能情感界面，用多模態情感識別手段來識別病人的情感狀態，并輸入不同媒體和編碼模型進行處理，從而為醫生提供關于病人簡明而有價值的情感信息以便于進行有效的護理。服務型機器人的典型例子是卡內基梅隆大學發明的一個機器人接待員Valerie。Valerie的面孔形象的出現在一個能夠轉動方向的移動屏幕上時可以向訪問者提供一些天氣和方位方面的信息，還可以接電話、解答一些問題；并且Valerie有自己的性格和愛好，情感表達較為豐富。當然這些只是人工情感應用領域中的幾個典型的例子，人工智能情感的潛力仍然是巨大的。

盡管關于人工情感的研究已經取得了一定的成果，給我們帶來了很多驚喜和利益，但由于情緒表現出的無限紛繁以及它與行為之間的復雜聯系，人們對它的運行機理了解的還不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面臨著諸如評價標準、情感道德約束等多方面問題。所以必須清楚的認識到我們目前對于人工情感的計算乃至控制機制并沒有一個成熟的體系。

3對人工智能的情感約束

正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛濫”，很有可能會造成嚴重的后果。為了使人工智能技術更好的發展，使智能與情感恰到好處的結合起來，我們有必要思考如何對賦予人工智能情感進行引導或者約束。

3.1根據級別賦予情感

可以根據人工智能級別來賦予其情感，如低級別人工智能不賦予情感、高級別人工智能賦予其適當的情感。眾所周知，人工智能是一門交叉科學科，要正確認識和掌握人工智能的相關技術的人至少必須同時懂得計算機學、心理學和哲學。首先需要樹立這樣的一個觀點：人工智能的起點不是計算機學而是人的智能本身，也就是說技術不是最重要的，在這之前必須得先解決思想問題。而人工智能由于這方面沒有一個嚴格的或是量度上的控制而容易出現問題。從哲學的角度來說，量變最終會導致質變。現在是科學技術飛速發展的時代，不能排除這個量變導致質變時代的人工智能機器人的到來，而到那個時候后果則不堪設想。因此，在現階段我們就應該對人工智能的情感賦予程度進行一個約束。

根據維納的反饋理論，人工智能可以被分成高低兩個層次。低層次的是智能型的人工智能，主要具備適應環境和自我優化的能力。高層次的是情感型的人工智能，它的輸入過程主要是模仿人的感覺方式，輸出過程則是模仿人的反應情緒。據此我們可分別將機器人分為一般用途機器人和高級用途機器人兩種。一般用途機器人是指不具有情感，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。那么對于一般用途的機器人我們完全可以嚴格的用程序去控制它的行為而沒必要去給他賦予情感。而對于高級層面的情感機器人來說，我們就適當的賦予一些情感。但即使是這樣一部分高層次的情感機器人，在賦予人工情感仍然需要考慮到可能會帶來的某些潛在的危害，要慎之又慎。

3.2根據角色賦予情感

同樣也可以根據人工智能機器人角色的不同選擇性的賦予其不同類型的情感。人類與機器合作起來比任何一方單獨工作都更為強大。正因為如此，人類就要善于與人工智能機器合作，充分發揮人機合作的最大優勢。由于計算機硬件、無線網絡與蜂窩數據網絡的高速發展，目前的這個時代是人工智能發展的極佳時期，使人工智能機器人處理許多以前無法完成的任務，并使一些全新的應用不再禁錮于研究實驗室，可以在公共渠道上為所有人服務，人機合作也將成為一種大的趨勢，而他們會以不同的角色與我們進行合作。或作為工具、顧問、工人、寵物、伴侶亦或是其他角色。總之，我們應該和這些機器建立一種合作互助的關系，然后共同完任務。這當然是一種很理想的狀態，要做到這樣，首先需要我們人類轉變自身現有的思維模式：這些機器不再是一種工具，而是平等的服務提供人。

舉例來說，當機器人照顧老人或是小孩的時候，我們應該賦予它更多的正面情緒，而不要去賦予負面情緒，否則如果機器人的負向情緒被激發了，對于這些老人或者小孩來說危險性是極大的；但是，如果機器人是作為看門的保安，我們對這種角色的機器人就可以適當的賦予一些負向的情緒，那么對于那些不按規則的來訪者或是小偷就有一定的威懾力。總之，在我們賦予這些智能機器人情感前必須要周到的考慮這些情感的程度和種類，不要沒有顧忌的想當然的去賦予，而是按分工、作用賦予限制性的情感約束，達到安全的目的。

3.3對賦予人進行約束

對人工智能情感賦予者進行約束，提高賦予者的自身素質，并定期考核，并為每一被賦予情感的人工智能制定責任人。

縱觀人工智能技術發展史，我們可以發現很多的事故都是因為人為因素導致的。比如，首起機器人殺人案：1978年9月的一天，在日本廣島，一臺機器人正在切割鋼板，突然電腦系統出現故障，機器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到鋼刀下，切成肉片。

另外，某些研究者也許會因為利益的誘惑，而將人工智能運用在不正當領域，或者人工智能技術落入犯罪分子的手中，被他們用來進行反對人類和危害社會的犯罪活動。也就是用于所謂的“智能犯罪”。任何新技術的最大危險莫過于人類對它失去控制，或者是它落入那些企圖利用新技術反對人類的人的手中。

因此為了減少這些由于人而導致的悲劇，我們需要對這些研究者本身進行約束。比如通過相應的培訓或是定期的思想政治教育、或是理論知識的學習并制定定期的考核制度來保證這些專家自身的素質，又或者加強對人工智能事故的追究機制，發生問題能立即查詢到事故方等等，通過這樣一系列強有力的硬性指標達到減少由于人為因素導致悲劇的目的。

3.4制定相應的規章制度來管理人工智能情感的發展

目前世界上并未出臺任何一項通用的法律來規范人工智能的發展。不過在1939 年，出生在俄國的美籍作家阿西莫夫在他的小說中描繪了工程師們在設計和制造機器人時通過加入保險除惡裝置使機器人有效地被主人控制的情景。這就從技術上提出了預防機器人犯罪的思路。幾年后，他又為這種技術裝置提出了倫理學準則的道德三律：（1）機器人不得傷害人類，或看到人類受到傷害而袖手旁觀；（2）在不違反第一定律的前提下，機器人必須絕對服從人類給與的任何命令；（3）在不違反第一定律和第二定律的前提下，機器人必須盡力保護自己。這一“機器人道德三律”表現了一種在道德憂思的基礎上，對如何解決人工智能中有害人類因素所提出的道德原則，雖然得到很多人的指責，但其首創性還是得到公認的。盡管這個定律只是小說家提出來的，但是也代表了很多人的心聲，也是值得借鑒的。

那么對于人工智能情感的約束呢？顯然，更加沒有相應的法律法規來規范。那么，我們就只能在賦予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我們可以制定一些應急方案來防止可能導致的某些后果，也即出現了問題如何及時的處理之。另外我們在操作和管理上應更加慎重的去對待。也希望隨著科學技術的發展，能夠在不久的將來出臺一部相應的規章制度來規范人工智能情感的管理，使之更加精確化、合理化。

4結束語

人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物體中所扮演的一些角色、發展技術和方法來增強計算機或機器人的自治性、適應能力和社會交互的能力。但是現階段對這方面的研究雖然在技術上可能已經很成熟，但是人工智能情感畢竟是模擬人的情感，是個很復雜的過程，本文嘗試性的在人工智能發展中可能遇到的問題進行了有益的探討。但是不可否認仍然有很長的道路要走，但是對于人工智能的發展勁頭我們不可否認，將來“百分百情感機器人”的問世也許是遲早的事情。

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人工智能培訓總結范文第9篇

【關鍵詞】大規模開放在線課程；人工智能課程；翻轉教學法

0 引言

近年社會對計算機專業人才能力的要求越來越高，而學生所學與實際需求存在不少差距，高校計算機專業課程教學因而遭遇詬病。依托信息與網絡技術支撐的大規模網絡開放課程（massive online open course，MOOC）較好貫徹了以學為中心的理念，其翻轉教學模式與靈活有效的交互極大提升了學習興趣[1]。搭建MOOC平臺的計算機技術既是技術基礎，也是熱門MOOC課程。在此浪潮下傳統高校計算機專業的教學首當其沖受到沖擊，遇到前所未有的挑戰。縱觀國際三大MOOC巨頭的課程建設均始于計算機類專業課程，同時也是所占比例較大的課程系列，其中人工智能（Artificial Intelligence，AI）課程在Coursera、Udacity[1]兩個平臺上均是最早開設的課程之一。采用何種教學模式更適應社會對人才的需求呢？這是應對挑戰的關鍵問題。

1 人工智能課程的課堂教學困境

人工智能是研究模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用的前沿交叉學科，涉及面廣、研究性強，還不斷產生新的理論和方法。課程難度大理論強實踐難，也是公認難講的課程之一，該課程具有如下特點：

1.1 先導課多，知識抽象，涉及面廣，更新快

前期知識包括：數據結構、離散數學、程序設計、圖像處理等。如果前期知識不扎實，很難理解內容并融會貫通。傳統內容包括：知識表示和推理、搜索策略、模糊理論、神經網絡、機器學習、專家系統、遺傳算法等，涉及大量抽象理論和復雜算法。教材普遍特點是：內容滯后，枯燥深奧的理論和解決現實問題的實踐聯系不緊密。

1.2 研究性強

該領域很多內容仍是科研熱點，并不斷涌現出新的研究方向、新內容、新方法、新技術和新應用。

1.3 教學方式單調

技術和管理的局限也制約了教學方式，教學方式基本以教為中心，停留在講授、問答等簡單互動上，教學方法單一。很少能提供學生自學、討論、合作和實踐的一整套互動實踐機會，難以真正體現以學為中心的理念。

1.4 學生缺乏興趣

一方面，課程本身特點使得課程容易陷入枯燥的紙上談兵的尷尬。另一方面，即將畢業的高年級本科生對未來規劃明確，抽象的人工智能課程無論從職業發展還是繼續深造對學生并沒有立竿見影的效果，進一步拉低興趣。此外，教材滯后，教學方法單一等也會影響興趣。

如火如荼發展的MOOC的課程，尤其Udacity的課程設計之初就立足于解決實際問題的導向，做法上的獨特之處成功吸引了大批學生。課堂教學中借鑒在MOOC上被證明有效的教學模式和方法，不啻為一種嘗試，以期擺脫教學困境，提高學習興趣，最終提升教學質量。

2 MOOC的教學模式

MOOC的教學模式分為三種：cMOOC、xMOOC 和 tMOOC[2]。早期的cMOOC的教學模式特點是學習者完全做主，但復雜的網絡互動產生龐大而混雜的知識網，缺乏識別主次和歸納總結能力學生常因信息過載陷入茫然無措的境地。2011年Udacity 創始人之一在網上開設的“人工智能導論”課程改變了表現風格，把互聯網作為教學媒體的呈現潛力發揮到極致，按知識點分割內容成短小視頻，其間插入現場對問題的解決，突出了Udacity有別于傳統教育機構及其先行者的地方：注重發現并解決問題。這就是xMOOC的教學模式，沿襲并創新了熟悉的學習風格，使得MOOC如魚得水漸漸發展壯大。隨著MOOC逐步成熟，為了適合具有專業基礎的職業技能培訓，發展培養針對具體任務的探究學習教學模式，即tMOOC模式，這是Udacity網站課程的另一個設計目標。表1顯示了MOOC的三種模式的對比。

以Udacity的人工智能導論課程為例，只要高中畢業具有概率論和數理統計基礎的學生就可以學習，該課程適合入門，但難度較低，內容較少。清華大學的馬少平編寫的人工智能教材是很多大學，包括我院人工智能課程的教材，清華大學的人工智能課程經過多年發展已經形成了一個系列教學資源庫，包括教材、課程視頻、教學課件、作業及答案和實驗設計等。根據Udacity網站的人工智能導論課程的展示，表2從幾方面對比了Udacity人工智能課程與清華大學馬少平版的人工智能課程情況：

從表2可以發現Udacity的人工智能視頻采用了按知識塊分割成短小視頻，在期間和完畢之后都準備了測試，細節上體現了以學為主的理念。縱觀類似人工智能的國家精品課程[3]，學習資源多為文本類，重用難，對教學重難點沒有拓展和轉化。這種以內容共享為中心的呈現模式，缺乏與學習者充分交互，難以體現以學為中心的教學理念。

在MOOC的教學設計中，調動學習者極大熱情的是翻轉課堂，在學習環境中引入了自主協作[4-5]，在交流機制中融入了多元互動，給學習者帶來積極、主動、高效的學習，翻轉課堂和傳統課堂的區別如表3所示：

3 MOOC的教學模式對人工智能課堂教學的啟示

3.1 教學內容的優化與調整

MOOC的教學通過把理論抽象的知識點分割成小段錄制的微課視頻，時長不超過15分鐘，內容銜接處具有一定交互性，講解形象化，提供給學生反復觀看，這種用技術處理分解知識點和把難點從抽象變成具象的過程降低了理解難度。

課堂教學也可以通過分而治之的方式對教學內容優化調整。人工智能涉及內容與范圍多而雜，作為入門課程并不要面面俱到，根據學生層次，可以區分重點掌握和一般介紹的內容，以點帶面鋪開，因此，根據學生特點，把成熟的基礎理論和這些理論的實際應用整合，輔以其他新技術的穿插介紹，主要分三塊：

①人工智能的概念和發展，熟悉人工智能的研究和應用領域；

②人工智能的基本技術，包括知識表示，邏輯推理、搜索策略、模糊理論等；

③涉及現實應用，如：機器學習，模式識別，自然語言理解，智能控制等。

為了反映人工智能領域最新進展，教師還可以收集學生感興趣的最新成果專題信息，及時更新、調整教學內容，通過與實際更緊密的融合接軌，對課堂上沒時間介紹而又較熱點的新知識，通過提供方向和資料解決，注重提高興趣的同時，也展示出課程學科特點、主流技術及發展趨勢。

3.2 緊密結合實際

Udacity的開設之初的目的就是學習為了解決現實問題，其人工智能課程設計也不例外，包含有實際遇到問題的解決，這種立竿見影的好處就是極大激發了興趣。

考慮到高年級學生對解決實際問題技術的興趣遠遠大于技術理論等細節，不想花太多時間去理解復雜而難以看到實踐效果的理論上，更想通過實際體驗解決問題增強成就感。教學內容的設計尤其緊密結合實際運用。

傳統人工智能講授通過實例解答或推證式講述理論，如知識表示和搜索推理技術，該部分理論強，應用實例少，往往學生感覺枯燥乏味，教師也感覺晦澀抽象，學生對所講內容基本靠死記方法和步驟，這種僵化的教與學影響了教學效果。

因此，設計教學時尤其注重內容的實用性。除了講授至今仍沿用和有效的基本原理和方法外，引入近年發展起來的方法和技術，如智能算法等，對這些內容重點在技術的具體實現上，強調與實際的融合貫通。教學過程中加入與課程內容對應又可以用計算機實現的試用內容。如模式識別應用于手寫數字識別，通過仿真軟件模擬實現算法，獲得立竿見影的效果體驗，加深對算法的認識，引起學生濃厚的興趣。同時也對某些很有發展前景的技術興趣導入，如目前人工智能研究側重人類理性邏輯功能的模擬，而如果把情感智能考慮進去，才更有人性化的智能決策。這就是經過了將近20年發展的情感計算，隨著可穿戴技術漸漸滲透進生活，引起更多關注，這些接地氣的內容提升了興趣。

3.3 實踐能力的培養

Udacity 創始人史蒂芬斯博士的說過，“即使是最好的大學，其計算機課程所傳授的技能也是浮于理論的”。學習的目的是為了解決實際問題，帶著問題學習和思考，有利于主動學習的激發。這些方面，可以參考Udacity人工智能課程的實驗內容修正。強調學習是為了解決實際問題服務的目標。

3.4 教學模式及教學方法的變化

3.4.1 實例教學法

人工智能內容的抽象性決定了知識點的難度，Udacity人工智能課程教學中盡量把難懂的知識點結合現實中有趣實例，通過感性體驗提高理性理解，讓學生容易接受。筆者進行了一些化難為易的嘗試：如利用漢諾塔問題講解狀態空間的知識表示，通過野人過河的游戲程序步步領會理論精髓；結合下棋軟件體驗模擬人腦思考的計算機博弈的極大極小搜索思路，這些實例教學激起了興趣，擴展了學生思路，拓寬了視野。

3.4.2 翻轉教學法

整門課程錄制課程小視頻還有一定難度，作為嘗試，選擇少量知識點錄制視頻進行翻轉教學。如抽象的理論部分，借鑒網上已有視頻資源融入教學過程，分解知識點破解難點，形象化與短時間的重復講解，增加學生對抽象內容的理解，期間穿插核查對理解內容的核查，并留出思考時間，強化學習效果。

3.4.3 交互環境的營造，輔助教學過程完善

1）基于聯通主義的學習交互[6-7]

在MOOC課程中，提供在線交流論壇，學習者建立課程組，學習組等方式交流，這種教與學、學與學的交互不但是網狀進行的，而且是即時的。學生將互動產生的內容作為學習的中心，通過學習者不同認識的交互，建立新的認知結構，拓寬了視野，更有利于問題的有效解決。這種互動交流分成三種形式：

①教師對統一回答提問集中且意義較大的疑難問題；

②學習者分享學習感悟；

③學生間交流帶來不同認知的碰撞。

以上三種情況的互動在課堂教學中也可以運用于課堂教學：及時分析整理共同問題，集中回復；課堂教學的互動除了課堂上及時了解學生反饋的互動，還有對解決問題的互動。課下互動可以利用學者網建立課程組，提供了較好的師生交流形式與效果，同時利用學習組在小組中分享互助，小組成員的交流引起認知碰撞，這種實際參與的體驗加深了理解，并鞏固學到內容，這些資料的逐漸積累還可以復用。

2）基于行為主義的學習反饋[8]

MOOC 遵循了程序教學的一般原則，尤其注重學生反饋，像游戲一樣關卡設置讓整個過程充滿挑戰性，一些機器評分實現了及時學習反饋，擺脫了單向提供課程資源的弊端。課堂教學可以借鑒這種借助技術手段互動了解學生學習的情況，促使有意義學習的發生。

4 教學改革的實施

利用以上措施在《人工智能》課程的教學中實踐，通過在xMOOC教學模式中部分適當內容引入翻轉教學法與利用學者網的課程交互，探索提高興趣，促進理論與實踐的融合，促進有意義學習的發生，提高學生實踐能力的途徑。通過觀察，調查與訪談等方式，了解學生在該教學模式中興趣與能力改善狀況，同時研究教師教學法轉變與教學水平變化的關系，根據追蹤研究效果，發現這種改善調動了學習興趣，促進了教學效果。實踐中通過建立實驗組（班）與對照組（班）、評價教學模式和教學效果等因素，不斷總結、修正和完善，期望建立適應當前形勢與環境的有效的該課程的教學模式與教學方法。

5 結束語

筆者結合人工智能課程的教學實踐，針對本科高年級的教學特點和人工智能課程學科特點，提出在設計人工智能教學時，通過MOOC的教學模式和教學方法完善課堂教學，注重內容的實用性和新穎性，適當穿插新方向的內容，目標是將難學、枯燥、難理解的問題，變得易學、有趣、易理解。從學生反饋來看，這些方法起到了積極的實際效果，有效地提高了學習積極性。

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