面向本科生科研能力培養(yǎng)的人工智能方向課程體系建設(shè)

馬麗 曾三友 侯強(qiáng) 趙娟 周群群

摘要：人工智能已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，成為信息類專業(yè)一個(gè)重要的教學(xué)和科研方向。在分析人工智能發(fā)展和應(yīng)用的基礎(chǔ)上，提出人工智能方向的課程體系建設(shè)方案，從人工智能基礎(chǔ)課程、技術(shù)課程和應(yīng)用課程三個(gè)方面進(jìn)行課程建設(shè)，同時(shí)采用啟發(fā)式教學(xué)方法，強(qiáng)調(diào)理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐應(yīng)用相結(jié)合，對(duì)本科生科研能力和創(chuàng)新能力進(jìn)行培養(yǎng)，為以后進(jìn)行相關(guān)科學(xué)研究打下良好基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：人工智能;科研能力;本科教學(xué)

中圖分類號(hào)：G642.0? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1674-9324（2019）51-0064-02

人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué)，即知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取以及知識(shí)的應(yīng)用。人工智能已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，成為信息技術(shù)不可缺少的重要組成部分，對(duì)于計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、通信等很多信息類專業(yè)，人工智能也逐步成為一個(gè)重要的教學(xué)和科研方向[1-2]。

一、人工智能的發(fā)展和應(yīng)用

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能最早一次的興起是在1956年至1974年，以命題邏輯、謂詞邏輯等知識(shí)表達(dá)、啟發(fā)式搜索算法為代表。20世紀(jì)80年代初又興起了第二次熱潮，以專家系統(tǒng)、知識(shí)工程、醫(yī)療診斷為代表。隨后人工智能雖然進(jìn)入了寒冬，但是并沒(méi)有消失，而是分化為不同的研究領(lǐng)域，包括：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)，這些領(lǐng)域各自獨(dú)立發(fā)展壯大。第三次熱潮是由最近兩年興起的深度學(xué)習(xí)推動(dòng)的，2019年3月27日，深度學(xué)習(xí)三位開(kāi)拓者因“在概念和工程方面使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為計(jì)算的關(guān)鍵組成部分的突破”獲得了2018年的圖靈獎(jiǎng)[3]。

人工智能的發(fā)展，使得我們所處的世界正在逐漸變?yōu)橐粋€(gè)嶄新的世界，人工智能的應(yīng)用主要包括：（1）在智能監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是利用圖像進(jìn)行人或車輛行為的識(shí)別和判斷，并在一定條件下產(chǎn)生報(bào)警，例如安防監(jiān)控、門禁考勤、異常行為報(bào)警等。（2）在智能交通系統(tǒng)的應(yīng)用，人工智能為交通大數(shù)據(jù)的分析提供了有效的解決方案，例如在自動(dòng)車牌識(shí)別、自動(dòng)違章識(shí)別、自動(dòng)泊車、車流量和行車速度監(jiān)控、無(wú)人駕駛等方面已經(jīng)獲得了成功應(yīng)用。（3）在智能家居領(lǐng)域，人工智能推動(dòng)了家居生活產(chǎn)品的智能化，包括照明系統(tǒng)、影音系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)、安防系統(tǒng)等。（4）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，人工智能在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別、臨床醫(yī)療智能決策、醫(yī)療智能語(yǔ)音、疾病預(yù)測(cè)、藥物開(kāi)發(fā)以及“互聯(lián)網(wǎng)+”醫(yī)療等方面已獲得成功應(yīng)用。（5）在教育領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)滲透到教研、教學(xué)、練習(xí)、測(cè)評(píng)以及管理五個(gè)環(huán)節(jié)，例如通過(guò)圖像識(shí)別可以進(jìn)行機(jī)器批改試卷;通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正和改進(jìn)發(fā)音，通過(guò)人機(jī)交互可以協(xié)助老師為學(xué)生進(jìn)行在線答疑。

二、人工智能方向的課程體系建設(shè)

在本科人才培養(yǎng)方案改革中，我們建立了人工智能教學(xué)和研究方向，開(kāi)設(shè)了八門課程，其中兩門人工智能基礎(chǔ)課程、三門人工智能技術(shù)課程、三門人工智能應(yīng)用課程。其中人工智能基礎(chǔ)課程包括“人工智能導(dǎo)論”和“人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”，人工智能核心技術(shù)包括“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)”和“最優(yōu)化算法”，人工智能應(yīng)用包括“數(shù)字圖像處理”、“自然語(yǔ)言處理”和“語(yǔ)音信號(hào)處理”。由于人工智能類課程的實(shí)用性很強(qiáng)，除了需要掌握方法原理以外，對(duì)所學(xué)方法進(jìn)行實(shí)踐也同等重要，所以授課學(xué)時(shí)和實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)采用1∶1的比例。

人工智能方向課程的教學(xué)目標(biāo)包括：（1）使學(xué)生了解和掌握各門課程的基本內(nèi)容和概念，理解和掌握相關(guān)算法，了解各課程領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。（2）使學(xué)生具有使用計(jì)算機(jī)對(duì)算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)的能力。（3）通過(guò)算法理解和編程實(shí)現(xiàn)，使學(xué)生具有評(píng)價(jià)算法和改進(jìn)算法、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。（4）通過(guò)規(guī)范化的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，培養(yǎng)學(xué)生規(guī)范撰寫文檔的能力。

人工智能方向課程的考核方式分為平時(shí)考核和期末考核，平時(shí)考核由上機(jī)實(shí)驗(yàn)構(gòu)成，考查學(xué)生將算法轉(zhuǎn)換為程序語(yǔ)言的能力、分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果和改進(jìn)算法的能力以及撰寫文檔能力，期末考核為開(kāi)卷或閉卷考試，考查學(xué)生對(duì)算法的理解和認(rèn)識(shí)。

三、面向本科生科研能力培養(yǎng)的教學(xué)方法

人工智能的發(fā)展促進(jìn)了本科專業(yè)人才培養(yǎng)，培養(yǎng)了學(xué)生多角度思維的能力和邏輯思維能力[4-5]，人工智能方向課程的教學(xué)采用啟發(fā)式教學(xué)方法，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，實(shí)施課內(nèi)和課外相結(jié)合的學(xué)習(xí)方式，體現(xiàn)研究性學(xué)習(xí)，讓學(xué)生了解學(xué)科發(fā)展前沿，提高學(xué)習(xí)效果。主要的教學(xué)環(huán)節(jié)包括課堂授課、課后作業(yè)、課程實(shí)驗(yàn)等。

在課程的教學(xué)與學(xué)習(xí)的過(guò)程中，首先重視算法設(shè)計(jì)思想的講授，并將各個(gè)章節(jié)的知識(shí)有機(jī)地結(jié)合在一起;其次，注重引導(dǎo)學(xué)生思考算法中存在的問(wèn)題和解決方法，引導(dǎo)學(xué)生思考不同的相關(guān)算法之間的關(guān)系;再次，加強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)，設(shè)置相對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，將所學(xué)算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。這些環(huán)節(jié)相互配合，能夠有效培養(yǎng)學(xué)生的科研能力，為后續(xù)進(jìn)行相關(guān)科學(xué)研究打下基礎(chǔ)。

1.重視算法思想，理解算法本質(zhì)。人工智能方向的課程涉及很多算法，對(duì)算法的理解，不能只限于算法的實(shí)現(xiàn)步驟，而是要真正理解算法的設(shè)計(jì)思想，以及如何模仿人的智能來(lái)進(jìn)行算法設(shè)計(jì)。例如k均值聚類算法是人類“物以類聚，人以群分”思想的體現(xiàn)，算法以最小距離分類來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)思想，并且以迭代的方式進(jìn)行類心更新，以不斷學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確的聚類;k近鄰分類算法利用“少數(shù)服從多數(shù)”的原則，對(duì)每個(gè)待分類數(shù)據(jù)，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中選擇k個(gè)近鄰，以k個(gè)近鄰中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為分類結(jié)果。

2.引導(dǎo)深入思考，培養(yǎng)創(chuàng)新思維。授課過(guò)程中，要引導(dǎo)學(xué)生積極思考，思考算法存在的問(wèn)題及如何改進(jìn)，思考不同算法之間的關(guān)系等等。例如在k均值聚類算法中，隨機(jī)選擇類心可能造成聚類結(jié)果不穩(wěn)定的問(wèn)題，那么如何進(jìn)行改進(jìn)？例如對(duì)于不同的流形學(xué)習(xí)算法，它們之間的關(guān)系是什么？掌握好關(guān)系有利于發(fā)展新的流形學(xué)習(xí)算法。

3.加強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)，解決實(shí)際問(wèn)題。實(shí)踐環(huán)節(jié)對(duì)于學(xué)生科研能力的培養(yǎng)非常重要，通過(guò)編寫代碼，可以更深刻地理解算法，并能夠根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的反饋，來(lái)發(fā)現(xiàn)和解決算法存在的問(wèn)題。人工智能類課程的上機(jī)實(shí)驗(yàn)，要求對(duì)算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，使學(xué)生了解不同算法的應(yīng)用場(chǎng)景，并面對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析和解決。例如在“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程中，以遙感圖像分類為主線進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)，解決遙感圖像分類中的實(shí)際問(wèn)題;在“最優(yōu)化方法”課程中，使用算法解決實(shí)際的數(shù)值優(yōu)化問(wèn)題、背包問(wèn)題、旅行商問(wèn)題等。

四、結(jié)束語(yǔ)

人工智能方向的課程都是理論性和實(shí)用性很強(qiáng)的課程，適合對(duì)本科生進(jìn)行科研能力的培養(yǎng)。我們給出信息類專業(yè)中人工智能方向的課程建設(shè)方案，包括基礎(chǔ)課程、核心技術(shù)課程以及應(yīng)用課程的建設(shè)。我們采用啟發(fā)式教學(xué)，將授課和實(shí)踐相結(jié)合，使學(xué)生全面學(xué)習(xí)和掌握人工智能技術(shù)的理論和應(yīng)用，并注重學(xué)生科研能力的培養(yǎng)，提高學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。

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