人工智能教學總結精選(九篇)
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第1篇：人工智能教學總結范文
>> 研究生人工智能系列課程教學改革 研究生人工智能課程教學探索 研究生“人工智能”課程教學改革探索 人工智能實驗課教學改革研究 人工智能課程全英文教學改革 創新型人工智能教學改革與實踐 《人工智能》碩士課程教學改革的研究與實踐 落實科學發展觀,深化“人工智能”課程的教學改革 面向人工智能的信息管理與信息系統專業教學改革 人工智能課程教學方法研究 人工智能的應用研究 日本巨資扶持人工智能研究 人工智能系列課程研究 高中人工智能教學初探 《人工智能》雙語教學初索 人工智能雙語教學建設 人工智能實驗教學探討 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常見問題解答 當前所在位置：l(美國人工智能協會)、caiac.ca/(加拿大人工智能協會)等，它們包括了學科前沿動態、討論交流及大量的代碼資源等。通過使用這些資源，學員可及時了解人工智能最新發展動態，進行人工智能程序設計的交流及對一些問題進行較為深入的探討。
2教學方法研究
研究生教學應更突出學生的主體地位，注重發揮其學習的主動性和自覺性，為此，課程組結合課程特點，在教學方法進行了如下探索。
2.1加強教學設計
教學設計就是對教學活動進行系統計劃的過程, 是教什么(課程內容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過程[2]。在教學過程中，每節課授課前，堅持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內容，補充閱讀文獻，根據授課對象與課程內容特點，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學為主，給合講授、實驗、自學等。
2.2抓好課堂教學環節
教學方法與教學手段是保證課堂教學效果的關鍵。本課程授課對象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強，有一定的求知欲。由于學員人數較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設備，基本的軟件實驗環境，教學過程可采用靈活教學方法、多種教學手段，提高教學效率，保證授課質量。
1) 以研討式為主的教學方式。研究生教學應堅持學術研究為導向，發揮學員在學習過程中的主動性和自覺性。由于研究生學員有一定的學習基礎與自學能力，教員可以在課前給學員布置預習內容，學員通過查閱資料、分析整理進而形成自己的觀點，使在課堂教學中師生互動交流成為可能，改變傳統的教員講，學員聽的灌輸式教學方式。研討式教學也有力于培養學員積極思考、創新思維的習慣與能力。
2) 教學手段的信息化。人工智能原理教學一個突出矛盾是知識點多、內容抽象、理論性強，但學時較少，因此，必須發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，課程組對每節課都精心設計了教學課件，課堂教學中以課件為主，輔以板書，充分利用多媒體信息量大、直觀等優點，改善教學效果；引入教學聲像資料，便于學員課下學習；設計演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內容，如子句歸結、搜索策略更形象直觀，易于學習和掌握。
3注重培養學員學術研究能力
學術能力是指專門對某一學問進行系統的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學習的一個突出特點是要求學習的主體――研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫作是培養、鍛煉、提高研究生的學術能力的重要途徑，在教學實施過程中，要求每個專題學習結束后，都要提交一份格式符合期刊發表要求的總結報告，題目可自行選定，也可由教員指定；內容既可以是人工智能該專題某一算法的實現，也可以是對某一問題的進一步研究，或者是對該專題最新研究進展的綜述。教員重點在以下幾個方面予以指導。
1) 選題準確。要求選題不能過于宏大，應以小題目反映大問題，具有一定的可研究性為宜。
2) 研究內容。研究目標明確，方法恰當，能夠提出自己的見解，所提觀點正確。
3) 論文結構。結構清晰、完整，論述嚴謹，表達規范。
4) 占有文獻豐富。撰寫過程中要有意識培養學員查閱科技文獻的能力，要求查閱反映最新研究成果的權威文獻。
4加強實驗環節教學
人工智能教學在進行各種理論知識講授的同時，還應重視實踐教學，把抽象的知識轉化為形象、直觀的實驗，讓學員真正理解人工智能的概念、本質、研究目標，從而提高學員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進一步了解信息技術、計算機技術發展的前沿，培養他們對人工智能研究的興趣，激發對人工智能技術未來的追求。為此，課程組借鑒國內外知名大學人工智能實驗教學經驗，編寫了《人工智能原理實驗指導書》，圍繞問題表示、經典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡單專家系統實現等教學內容提供了7組實驗供學員選擇。
例如，在狀態空間搜索一節教學過程中，先完成理論部分的教學，使學員對狀態空間基本概念、問題表示及求解方法有一個準確的認識，然后進行實驗教學。由學員自主完成重排九宮問題求解的程序，初始狀態和目標狀態如圖1所示，調整的規則是，每次只能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個數字平移到空格中[4]。實驗過程重點指導學員掌握狀態空間進行問題求解的關鍵步驟：問題表示和搜索策略。問題表示就是要確定該問題的基本信息及程序實現的數據結構，基本信息有初始狀態集合、操作符集合、目標檢測及路徑費用函數，數據結構可采用向量、鏈表等形式；搜索策略可分為盲目式搜索和啟發式搜索，可按照先易后難的原則，先實現盲目搜索中的廣度優先及深度優先搜索，在此基礎上再定義估價函數實現啟發式搜索。而在啟發式搜索實現過程中，又可以通過定義不同的啟發函數：如某狀態格局與目標節點格局不相同的牌數、不在目標位置的牌距目標位置的距離之和等加以比較，準確理解啟發函數的意義。通過實驗，學員加深了對課堂講授的理論知識的理解，能夠熟練地將狀態空間法運用于實際問題的求解，提高了工程實踐能力。
實驗教學組織方式可根據具體的實驗內容特點，采用上機編程實驗、演示程序驗證、模擬平臺開發、分組討論等多種形式進行。
5適度開展雙語教學
研究生的英語基礎普遍較好，基本都通過了國家公共英語四級考試，部分學員通過了六級考試，加之在本科階段還開設了專業英語課程，因此，在培養研究生人工智能知識的同時，我們要提高學員閱讀原版英文資料、用英語進行簡單科技寫作及對外學術交流的能力，適度開展雙語教學，對此，我們可采取以下基本方式。
1) 專業術語全部用英語表示。
在教學過程中用英語表達人工智能原理中的專業術語和主要概念，如Knowledge Representation(知識表示)、Depth-First Search(深度優先搜索)、Breadth- First Search(廣度優先搜索)等。
2) 以英文原版教材為教學參考書。
選定機械工業出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書，該書“是人工智能課程的完美補充。它既能給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術的實用指南[5]。”
3) 加強英文文獻的閱讀。
在課程論文撰寫時，要求閱讀一定數量的外文文獻；在討論課中，鼓勵學員使用英語進行討論。
經過課程學習，學員都能準確掌握人工智能學科專業詞匯，英文運用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專業資料，為進一步用英文進行學術交流及學術論文寫作打下基礎。
6考試與成績評定改革
考核方式采用傳統的試卷與課程論文、實踐環節等三部分組成，全面考查學員對基礎理論知識掌握情況以及理論聯系實際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實踐環節占20%。課程論文題目不作限制，由學員在課程學習階段結合某一專題選定題目，課程論文以選題意義、研究內容、論文結構、參考文獻及撰寫規范等指標為評價依據；實驗成績采用實驗過程考查、實驗結果驗收和實驗報告評閱相結合的考核方法，綜合評定。這樣做不但考核了學員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學員的學術研究能力和工程實踐能力。同時，考核結合實際教學進程，改變了單一課終總結性考核的弊端。
7結語
經過課程組近兩年的教學方法研究與教學實踐，研究生人工智能原理課程教學收到較好的效果，但仍存在一些問題，如在課堂討論環節，個別學員準備不充分、討論不夠深入；課程論文撰寫選題隨意，文獻綜述不夠全面、準確，論文格式不夠規范等。在今后的授課中，課程組將根據授課研究生人數較少的特點，采取明確每名學員預習重點、加強課程論文交流等方式予以改進，力求取得更好的教學效果。同時，進一步充分利用便利的校園網平臺，開展“人工智能原理”網絡課程建設，購買或自主開發網絡教學資源，引導學員利用網絡資源進行個性化自主學習，增強教學過程的信息化程度。
參考文獻：
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[4] 周金海. 人工智能學習輔導與實驗指導[M]. 北京:清華大學出版社,2008:204.
[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機械工業出版社,2009:754.
Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching
TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei
(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)
第2篇：人工智能教學總結范文
【關鍵詞】人工智能；診斷學教學；智能教學系統；智能組卷系統；智能閱卷系統；智能仿真教學系統
人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯網數據的支撐，目前已被廣泛地應用于各個領域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學領域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統的教育形式及生態[3-4]。2018年教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發展上有了綱領性的指導[5]。醫學教育作為教育教學諸多領域的一隅，乘著人工智能發展的東風，各大高校在推進醫學教學改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學是由基礎醫學過度到臨床醫學的橋梁課，其教學質量的良莠直接影響到醫學生的培養質量，傳統的教學方法難以滿足現代醫學教學的要求，如何發揮人工智能的應用優勢，讓其更好地應用于診斷學的教學工作，也是診斷學課程教改的重要研究方向。
1傳統的診斷學教學方法存在的問題
診斷學是學習臨床基本技能最重要的一門課程，其內容包括癥狀學、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習課，目前大多數醫學院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習課則采取分小組的模式進行，多年的教學實踐發現該教學模式取得的教學效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫學院校的擴招，出現了師資及教學資源配套的相對不足，上述教學模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學模式，然而該部分教學內容知識點繁多，知識串聯度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學生聽完課以后對課程內容印象不深，知識掌握度差，同時由于學生的學習主觀能動性差異大，不能進行課前充分預習的學生在課堂上更加難以跟上老師講授的節奏。見習課是對理論知識進行實踐，培養學生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習的教學質量，導致教學過程形成惡性循環[9]。見習課主要采取老師講授要領及演示操作流程，之后學生們互相練習的教學方法，該部分內容需反復加強練習，同樣的動作要領反復錘煉才能熟練掌握，因課堂見習時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學生動手實踐機會不多，老師對學生的操作手法、操作內容、操作順序等重要內容進行指導和勘誤的時間少，學生操作的規范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學模式教師與學生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節的，不能很好地溝通，學生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學活動中沒有充分反饋，各個教學環節難以進行教學反思，形成教學相長的良性循環。課后復習及階段性總結復習是課堂知識內化及升華的重要方面，傳統的教學模式通常是給學生布置課后作業，學生完成后上交由老師批改留檔，這個環節學生與老師缺乏有效的溝通，且由于學生們學習主觀能動性差異，課后沒有老師的監督及針對性地輔導，課后作業的質量良莠不齊，教學質量欠佳是顯而易見的。隨著現代醫學的發展及研究的開展，涌現了一大批新的診斷方法與手段，譬如關于腫瘤診斷的分子marker，評估預測疾病活動度及預后相關的指標，在臨床上已經常規應用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學科前沿及新進展進行講授[10]。
2人工智能應用于診斷學教學的重要意義
2.1教師方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，削弱了教師的知識權威而強化了教師的價值引導，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學習并持續更新自身知識結構。互聯網高速發展的時代，知識呈幾何指數更新并出現大爆炸，基于各種互聯網即時通訊平臺及手機APP，診斷學體格檢查、理論知識講授相關的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應的知識儲備。人工智能的應用促使教師從單人施教發展為團隊施教，為開發更具個性化的課程教學注入團隊的力量。基于大數據的人工智能可以減少診斷學教學過程中的機械性、重復性工作，如平時作業的批改、考勤統計等，減輕了教師的工作負擔，教師可以將更多的精力投入到醫德醫風、醫患溝通能力以及體格檢查手法的規范化培養上，更多的心思放在豐富課程內容及教學形式上。同時大數據可以及時反應學生的學習動態，教師可以根據學生的反饋及課程評價有針對性地對學生進行相應的輔導。
2.2學生方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，可以實時動態記錄學生的學習情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統能夠對這些數據進行關聯分析和深度挖掘，并且可視化呈現相應的數據，有利于教師及時掌握學生的學習進度、參與度以及學習效果，并根據具體的學情分析數據來調整輔導和教學方案。基于人工智能強大的算法和分析，可以為學生定制個性化的教學內容及進度，提供更有針對性的課堂內容和隨堂測試，并對測試及平時作業進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學課程內容相對枯燥，學生們的學習興趣有限，基于人工智能的教學方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學生們的學習興趣及學習效率。
2.3教學過程
針對教學過程，人工智能亦發揮著至關重要的作用。第一，診斷學作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫學五年制、八年制、法醫學、基礎醫學等相應專業的學生均需要學習，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業的學生，可以根據大數據進行分析，制定出適合不同專業學生的完備教學目標。教學活動開展過程中，人工智能還可以根據學生的課堂及課后測試表現，依據分層教學的要求自動設置梯次教學目標，幫助學生們逐步提升學習能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學資源進行分析，為教師和學生選擇更優質更合適的資源提供依據，促進個性化的教與學。第三，傳統的教學方式、教學內容相對有限，人工智能基于大數據能夠啟發新的教學思路，創新教學方法，為診斷學教學提供更多的可能性。
3人工智能在診斷學教學中的應用
3.1智能教學系統
智能教學系統是教育技術學中重要的研究領域，其根本宗旨是使得學生的學習環境更加優良和諧，智能教學系統能夠及時有效地調用最新最全的網絡資源并充分優化后供學生學習，使得學生能夠更加全方位、多角度地學習專業知識，提高學習效果[11]。智能教學系統大致由領域知識部分、教師部分及學生部分3個部分構成[12]，其中領域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內容及掌握的技能，又可以添加專家的學術成果，既能夠保證學生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學系統的教師及學生部分主要是為設計和制定教學方案及策略服務，基于大數據基礎上，根據課程的特點、歷年教學情況、學生身心發展特點及學習實際情況，制定更加個性化、高效的教學方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學效果。
3.2智能網絡組卷閱卷系統
診斷學教學內容包括理論和見習兩大塊，教學過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業等與考核相關的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內容不斷創新題型，消耗教師大量的精力。智能網絡組卷閱卷系統能夠充分發揮其優勢，將教師從繁冗的考核相關工作中解脫出來，使得教師的教學更高效，教師能夠把更多的時間。智能網絡組卷系統能夠有效收集和分析知名高校教學團隊編寫的在線題庫，實現教學資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設置避免與歷年考卷重復等，顯著提升試卷的質量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學生對知識的掌握度。智能網絡閱卷系統有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結果更公正。
3.3智能仿真教學系統
診斷學教學的見習部分是學生提高技能的重要環節，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因學生分組進行詢問病史、體格檢查，重復次數多，患者難以多次配合；在教學時間段內病房缺相應的病種，無法對所學的癥狀進行直觀的學習；傳染病流行期間出于對學生健康安全的保護，無法進入病房見習等等，此時智能仿真教學系統能夠發揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據提供的海量真實臨床病例，由醫學專家整合其臨床特征，聯合計算機專家，根據相應的教學要求，形成虛擬病人學習系統，學生在仿真診療環境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統能夠自動發現學生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學生的臨床思維的訓練，夯實臨床基本功[14-16]。
4總結及展望
第3篇：人工智能教學總結范文
關鍵詞：人工智能；專家系統；Prolog；面向人工智能
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
1 引言
人工智能(AI)是計算機科學的一個重要分支，同時也是計算機科學與技術專業的核心課程之一。本課程在介紹人工智能的基本概念、基本方法的基礎上，主要是研究如何用計算機來模擬人類智能，即如何用計算機實現諸如問題求解、規劃推理、模式識別、知識工程、自然語言處理、機器學習等只有人類才具備的“智能”，本課程重點闡述這些方法的一般性原理和基本思想，使得計算機能更好地為人類服務。
2 人工智能課程體系
人工智能主要研究傳統人工智能的知識表示方法，其中包括狀態空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法、語義網絡法、框架表示、劇本表示等；搜索推理技術主要包括盲目搜索、啟發式搜索、消解原理、規則演繹算法和產生式系統等。
人工智能的研究課題主要包括計算機視覺、規劃與行動、多Agent系統、語音識別、自動語言理解、專家系統和機器學習等。這些研究論題的基礎是通用和專用的知識表示和推理機制、問題求解和搜索算法，以及計算智能技術等。
經過筆者調研發現，目前在本科高校絕大部分將“人工智能”課程性質設為專業選修課或專業必修課，而在高職院校相關專業基本上不開設此課程，但是在具體實踐教學過程中發現，在其它專業課程的教學過程中也會與人工智能理論或技術相結合，比如數據庫技術、信息系統安全方面等領域，當講到相關課程，同時會結合人工智能的理論，授課過程中發現大部分同學對該課程很有興趣。
本課程在我校計算機科學與工程學院作為一門專業選修課開設，總學時數為：60(其中理論學時為36，實驗學時為24)，隨著計算機技術的不斷更新發展，人工智能的應用領域也變得越來越廣，因此，人工智能(AI)這個學科已不再陌生，很多學生對其充滿興趣和好奇，所以在選課人數上遠遠超過其他選修課的人數，另外結合我校的實際情況，部分理論或實驗又可以與農學、生命科學系等其它專業結合起來而應用。
3 人工智能理論教學實踐
多年以來，人工智能獲得很大的發展，已經引起眾多學科和不同專業背景學者們的日益重視，成為一門廣泛的交叉和前沿科學，但是直到目前為止人工智能至今仍尚無統一的定義，要給人工智能下一個準確、科學和嚴謹的定義尚有困難，其現有的一些定義多數是立足于各自的專業而定義的，存在片面性。
同時“人工智能”是一門交叉性的學科，其主要涉及到了控制論、語言學、信息論、神經生理學、心理學、數學、哲學等許多學科，所以該學科具有知識點多、涉及面廣、內容抽象、不易理解、理論性強，與此同時需要學生具備較好的數學基礎和較強的邏輯思維推理能力等特點，從而形成在教學實踐中老師講得吃力、學生聽得吃力的局面。盡管在多年的研究和教學過程中筆者已積累了一些經驗，但是對于如何把握好這門課程的特點，激發學生的學習興趣和熱情，幫助學生更好的理解和應用這門課程，目前仍然有很多問題需要研究和解決。
針對“人工智能”課程相關內容比較抽象，公式推導比較繁瑣等特點，教師除了具有完善的教學大綱、合理的教學計劃以及合適的教材外，還應該根據學校的實際硬件條件盡可能地選擇多媒體教學手段來輔助教學，因此在實踐教學中，筆者經常會配合教學內容，充分利用計算機、投影儀以及互聯網的優勢，結合多種教學方法與手段去組織整個教學過程。例如：在講述搜索推理技術時，使用一些小的演示軟件，將相關推理技術的理論通過動畫的形式一步一步演示出來；而在講專家系統相關理論知識時，尤其是各種類型的專家系統，利用互聯網上的一些在線視頻資源為例，給同學進行詳細講解，通過具體的案例來進行專項知識點的講解及實現與應用；在自動規劃這一章，給同學們選擇演示發達國家目前研制的各種類型機器人，通過這些形象生動、行為舉止高仿真的機器人來給學生講理論，這樣學生通過親自觀看視頻資源，不僅可以拓寬知識面及視野，同時也可以及時地了解國際及國內機器人的發展水平及差距，不斷糾正自己的錯誤觀點并更新自己新的專業認識；另一個方面也可以同時激發學生們的學習興趣熱情和積極性，俗話說：“興趣是學生最好的老師!”這一點在課堂實踐教學中得到驗證，得到廣大同學的認可和贊同，整個教學課堂不再那么單調枯燥乏味，基本可以達到在娛樂輕松的氛圍中學習專業知識，同時再整個教學過程中，師生互動機會增多，學生不再是被動地接受知識。
4 實驗教學實踐
4.1 客觀存在問題
本校開設“人工智能”課程，主要是面向計算機專業的大學三年級的同學，同時作為一門專業選修課而設，理論課程為36學時，而實驗學時24學時；與此同時經過對其它兄弟院校的調研發現，很多高校雖然也是設為專業選修課，但建議學生們都去學習這門新學科，從而為今后的專業知識及具體應用打下一定的基礎；當然在調研中也發現，部分本科高校雖然開設了“人工智能”課程，但是僅是純粹理論教學，從一定角度來講，理論原理是前沿，但是由于太過于抽象，而且空洞、難以理解，多數同學反映學習效果并不理想，有關具體理論部分的具體實現仍然不解。
本科高校一般都嚴格按照培養方案進行科學設置，同時各個學校根據本校人才培養方案分配各門課程的學時。由于現在我國的教育提倡注重對學生動手能力的培養，培養綜合型、應用型人才，因此筆者再結合實踐教學經驗及對學生的調研，發現“人工智能”課程除了要進行理論方面的講解外，還應注重實驗教學。此外，在高職院校的培養方案中，側重加強學生的動手能力的培養，也建議將此課程列為開設的范圍之內，而在實驗學時上可以安排相對多的實驗學時，在了解“人工智能”理論的前提基礎之上，主要進行相關理論的具體應用與實現，通過這樣的教學安排，可以提高學生的實踐動手編程能力，例如圖1，專家系統的知識庫、工作存儲器及界面的設計與實現。
第4篇：人工智能教學總結范文
通過本堂課的教學，意在滲透一種學習理念、學習方法。即在充分激發學生學習興趣的基礎上，培養他們自主、合作、探究的研究性學習方法。
[教學目標]
知識與技能，了解人工智能的基本概念及其發展現狀：體驗其基本工作過程。
過程與方法：體驗人工智能的獨特性，了解其實際應用價值。
情感態度與價值觀：激發學生對人工智能的興趣，認識人工智能技術對社會的客觀影響，培養正確的科學技術應用觀。
[重點難點]
教學重點，體驗人工智能的獨特性，了解其應用價值。
教學難點：認識人工智能技術對社會的客觀影響，培養正確的科學技術應用觀。
[教材分析]
信息的智能化加工作為信息加工的一種類型，是本章內容的重點。信息智能化加工的主要特點是讓計算機更加獨立地加工信息，進一步提高信息加工的效率。
[教學準備]
桌面小游戲、掃描儀、TH-OCR軟件、Handigit Recog軟件、金山快譯軟件、機器人千手觀音視頻
[課時安排]1課時
[教學環境]多媒體網絡機房
[教學方法]講解，演示，討論
[教學過程]
[新課導入]
課前，筆者利用廣播系統中的文件傳輸功能，傳輸了一些小游戲在學生機的桌面上。上課3分鐘，我故意沒有講課，學生們玩得卻非常帶勁。這時我站起來問：“同學們覺得這些游戲好玩嗎?”“好玩。”大家異口同聲地說。
[新課講解]
師：剛才你們都是和電腦在玩游戲，請問電腦具有智能嗎?
生：有。
生：沒有。
師：其實同學們說的都有道理。請你們自學“人機大戰”的相關材料(1997年5月12日，轟動全球的第二代人機大戰宣告結束，“更深的藍(深藍Ⅱ代)”以305：205微弱的優勢戰勝了國際象棋之王卡斯帕羅夫，這一結果又一次掀起了自20世紀50年代開始的人工智能熱潮)。了解了這些信息，我們發現了什么?
生：卡斯帕羅夫與“更深的藍”之問的比賽不是“人機大戰”，而是許多國際象棋大師和軟件專家借助一臺超級計算機對付卡斯帕羅夫一個人的智能大戰、
師：這位同學說得太好了。由此可見機器的智能是由人賦予的。其實在我們的日常生活中，也能窺見人工智能的影子。如我們學校的“圖書館條形碼識別機”、上海的“指紋辨識付款系統”、汽車和飛機的無人駕駛系統等。也許同學們很想親自體驗一下人工智能軟件的應用吧。
師：首先，我給同學們介紹的是一款“光學字符識別系統(TH-OCR800)”。
師演示：利用掃描儀掃描書本上有標記的一頁，然后利用“TH-OCRS00”軟件將掃描圖像中的文字轉化為純文本信息。在演示的過程中，由于有的地方作了標|已，筆者利用這個機會，講解了光學字符識別的準確率的問題。
學生實踐一：利用“Handigit－Recog”手寫識別軟件識別字符。
師：我們剛才提到了幾種識別技術?
生：光學字符識別、手寫識別、指紋識別。
師：(小結)同學們回答得很好。我們介紹的光學字符識別、手寫識別和指紋識別都是屬于模式識別。其實，模式識別還包括第一章介紹的語音識別。
師：在學習第二章的時候，曾請同學們到網上查找《再別康橋》的英文譯稿。試想一下，如果在網上找不到，我們該怎么辦?是自己翻譯，還是憑借軟件翻譯?
師：演示用金山快譯中的高質量全文翻譯來翻譯《再別康橋》的過程。
師：現在，我想將翻譯過來的英文原封不動地給翻譯回去，那怎么辦?
生：(操作)將翻譯過來的英文原封不動地粘貼到被翻譯文本框中。
學生看到翻譯過后的《再別康橋》中文大笑，因為離徐志摩的原作相距甚遠，詩的意境全無。教師順勢啟發學生：今后，同學們可以從事專門開發有關翻譯的智能技術的事業，使世界真正成為溝通無限的村落。
學生實踐二：利用金山快譯或“在線翻譯”網站，將古詩“鵝。鵝，鵝，曲項向天歌。白毛浮綠水，紅掌撥清波”翻譯成英文，并將英文譯稿再翻成中文。
師：好了，同學們已對人工智能技術中的模式識別和機器翻譯有了較為深刻的了解。其實，除此之外，還有計算機博奕、智能機器人等。請看下面一段視頻：機器人千手觀音。
第5篇：人工智能教學總結范文
關鍵詞：人工智能；雙語教學；實驗和設計
中圖分類號：G642文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)11-20294-01
1 引言
人工智能是關于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的一個長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器；另一個目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中。因此，人工智能包含了科學和工程的雙重目標[2]。因此，可以認為人工智能是從思維、感知、行為三層次，從科學目標、工程目標兩方面，研究探索、模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及其應用的一門計算機學科專業基礎課。
目前，國內外重點大學都非常重視該門課程的教學和研究，許多重點大學都有自己獨立的人工智能研究所。《人工智能》是一門多學科交叉的課程，特別涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數學、哲學等多種學科；所以該學科具有知識點多，牽涉面廣；內容抽象，不易理解；理論性強，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力等特點。導致教師、學生在教、學的過程中都顯得比較吃力。那么如何把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的能力，提高學習興趣就成為我們教學研究過程中的主要目標[3]。
考慮到本課程的多學科交叉性以及相關信息學科的快速發展，在目前高校提倡雙語教學的環境下，擬將《人工智能》教材改為全英語教材，這樣可更快地掌握學科的發展動態，掌握最先進的技術，與國際發展趨勢接軌。
2 選擇合適實效的教材，精心安排教學內容
計算機雙語教學的正常開展，必須依托優秀的計算機專業外語教科書和教學參考用書。沒有原版計算機專業外語教科節和教學參考用書，教師和學生都無法接觸到“原汁原味”的專業外語。更重要的是，教師在使用原版教材時，可以從中借鑒國外現代的教學理念、先進的教學方法和手段，學到新的教育思想和與國際接軌的人才培養新體系，更容易了解到計算機科學發展的最新動態[4]。我們主要采用了Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》，該教材是美國Stanford大學計算機系本科教材，教材體系比較符合學生的認知規律，便于學生接受、理解、掌握和鞏固所學知識。同時這本書內容豐富、取材新穎。該書從什么是人工智能談起，分別對響應機器、狀態搜索、知識的表示和推理、基于邏輯的規劃方法、通信與集成等人工智能的主要理論和重要應用領域進行了詳細闡述，通過對本書的選擇可以是學生與國際著名大學獲得同樣的知識。與此同時，我們不拘泥于這一本書，結合學生的實際情況，還給學生提供了一些參考數目，以“必需、夠用”為度，以“夠用、適度”為綱，提高學生的學習興趣[3]。
3 改革教學方法
3.1 專業知識和英語知識雙重性的培養目標
雙語教學目標是雙重性的，其一是獲取學科知識，其二是培養和提高學生運用外語的能力。這兩個目標在教學過程中，體現的程度有所不同。獲取學科知識是直接的。學生每上完一節課，就必然會有這一節課的收獲。比方說，這節課學習了哪一章節，主要內容是什么，有哪些知識點，重難點在哪里等等[1]。
以“人工智能”這門課為例。專業知識的教學重點是人工智能發展史、各類搜索和謂詞演算、命題演算、模式識別、自然語言理解等。對這些重點內容，我們主要使用英文講解，必要時輔以漢語解釋。英語知識的教學重點是那些人工智能有的概念(詞匯)和表達方式等。這些知識在一般性的專業英語課程中接觸不到，但人工智能學習中又是基本的和必要的。例如：“Neural Networks”、“Uninformed Search”、“Heuristic Search”、“ Propositional Calculus”等詞匯是人工智能領域的重要詞匯，而這些詞匯在其他英語環境中非常少的出現。因此，這些內容也就很自然地成為英語知識的教學重點，通過對這些詞匯和概念的認識可以進一步提高計算機專業英語的水平。
3.2 教學模式
雙語教學與普通教學課程有相同之處，當然也有許多不同的地方。學生在課堂上要學習的知識和技巧的含量比以往增多。因為雙語教學具有雙重性目標，所以，在一節雙語課堂中，學生不僅要集中精力弄明白本節課所學的學科內容，還要在學習的過程中，接受潛移默化的第二語言的熏陶。學生和老師之間必須配合默契。這就要求老師要比普通課程花更多的注意力去注意學生的反應。當學生有問題時，必須提出，以求盡快解決疑難；當教師發現學生面露難色時，就要考慮，這一部分內容是否難以理解。如果感覺較難，就應當注意解釋。再者，雙語教學因其本身所用教學語言的特殊性，決定了課堂教學不可能像傳統教學過程一樣，實行“注入式”教學方法：而應當實行“以學生為中心”的新型教學模式，鍛煉學生的能力。因此，學生如何學習就成了教學過程的重點。此外，教學中還應注意正確處理好外語教學與專業課教學的關系。必須明確雙語教學不是單純地學外語，而是用外語教和學，學生應重點掌握專業知識，切忌將雙語課變為普通英語課的翻版[4]。
3.3 運用多媒體技術
在課堂教學中，要充分利用多媒體教學的優點，有效、生動地開展教學。采用了動畫課件、錄像教學、實物演示、網絡教學等豐富多彩的教學手段，激發學生對本課程學習的興趣和好奇心。通過這些動畫、錄像可以有效彌補由于雙語教學中詞匯或概念理解上的困難，進一步讓學生了解人工智能技術的發展和應用。同時，在講解一些難以理解的原理和較復雜的算法時，借助CAI課件加上flas，將專業英語詞匯融入進來，即可以生動形象地解釋原理，增強教學內容層次感，又可以大大簡化學生學習專業詞匯的難度。
4 結束語
本文是我們對《人工智能》課程雙語教學實踐經驗的總結。在雙語教學的目標是培養學生自主地使用英語來學習計算機專業知識的能力目標下，對《人工智能》課程雙語教學方法進行了改革，主要包括：(1)注重專業知識和英語知識雙重性的培養目標；(2)實行“以學生為中心”的新型教學模式；(3)運用多媒體技術三個方面。該教學方法的改革將進一步提高教學效果，更好地實現教學目標，提高教學水平，培養出更好的適合社會需求的工程技術人才。
參考文獻：
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第6篇：人工智能教學總結范文
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。
參考文獻：
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第7篇：人工智能教學總結范文
關鍵詞：智能游戲開發與設計；游戲產業；翻轉課堂；人工智能
0引言
中國音像與數字出版協會游戲出版工作委員會與伽馬數據（CNG中新游戲研究）、國際數據公司（IDC）聯合的《2015年中國游戲產業報告》顯示：2015年，中國游戲用戶數已達5.34億人，同比2014年增長了3.3%。與此同時，中國游戲市場實際銷售收入達到1407.0億元人民幣，同比增長22.9%。其中，客戶端游戲市場611.6億元，網頁游戲市場219.6億元，移動游戲市場611.6億元。
游戲產業的發展離不開國家的政策支持、社會文化的需求以及基礎技術的突破。在國家“互聯網+”“大眾創業、萬眾創新”等戰略的引導下，政府和投資企業為游戲產業提供了眾多優惠政策和良好的發展環境；游戲行業的快速發展促使游戲產業社會認可度提升；“一帶一路”國際文化交融推動游戲產業的“走出去”；寬帶提速和4G網絡的普及為游戲產業發展提供了網絡支持；此外，智能硬件性能的提升為游戲產業創新提供了基礎條件。游戲行業的蓬勃發展催生了一大批優秀的游戲企業。因此，市場對游戲專業人才數量和質量的需求也日益迫切，這對高校游戲開發與設計專業人才的培養產生了導向和促進的作用。
1課程現狀
智能游戲開發與設計是一門綜合性程序設計技能發展類課程，面向智能科學與技術專業三年級的本科生，在三年級第2學期開設。課程性質是專業限選課，共計32學時，2學分。課程系統介紹了游戲開發的軟件工程原理，以及游戲中的圖形學、人工智能、人機交互、網絡等基本知識點和技術。教學目標是希望學生理解和掌握計算機游戲程序設計所需的專業知識，包括二維游戲的基本編程技術、三維圖形學基礎、游戲場景的組織和繪制、計算機動畫技術、音頻處理技術和人工智能技術等，基本涵蓋了計算機游戲編程的各個主要方面。
我校智能游戲開發與設計課程雖然已經開設了7年，教學目標、內容與要求相對成熟，但相比于智能科學與技術專業的核心課程，仍然是我校正在建設中的一門新興課程。我們在取得成績的同時更要認清當前存在的不足：首先，游戲產業的變化與進步日新月異，移動游戲的爆發式增長、游戲引擎的更新進步對游戲行業的發展形成了巨大影響。在授課過程中，盡管任課教師也對教學方法和課程設置進行了嘗試和調整，希望學生能夠對該領域的前沿動態有所了解，但尚未形成系統深入的研究結果，一定程度上導致授課內容與行業動態脫節；其次，即使教師在課堂上進行了游戲效果的演示或代碼的示范，學生如果沒有課下的實際操作也很難較好掌握；此外，教學內容和思路過分強調游戲開發技術，還沒有緊密結合本校智能科學與技術專業的特色，突出“智能”這一特點，即在游戲開發過程中融入人工智能技術。
2教學方法改革
2.1關注業界動態，調整教學內容
課程團隊通過關注游戲業界的發展趨勢，適當調整授課內容和計劃。課程組根據近幾年《中國游戲產業報告》的調查了解到：客戶端游戲、網頁游戲、單機游戲等已經處于成熟期，市場規模增幅有限且變動不大，而移動游戲依舊處于成長期，市場規模有望保持高增長。
結合當前實際，我們在2016年春季學期游戲課程的授課過程中，刪去了游戲中的音頻編程技術介紹。在“游戲業的展望”章節，加入了語音交互技術、虛擬現實技術和增強現實技術等前沿技術的講解，強調了先導課程的重要性，例如《計算機圖形學》在“高級圖形技術”和“三維游戲動畫”章節中所起的作用，以及《數據結構》課程中的二叉樹知識點在“三維游戲場景的組織和繪制”章節中的重要性。
在“游戲引擎”章節講授方面，之前僅介紹了OGRE圖形對象渲染引擎，雖然該引擎具有較強的三維場景渲染能力，但是環境配置較復雜，且與目前業界主流的游戲引擎差別較大。因此，我們有意識地增加了對兩款跨平臺游戲引擎Cocos2D和Unity3D的介紹，針對目前移動平臺游戲開發的技術要求，著重培養學生掌握C++或Java程序語言，鼓勵學生進行簡單游戲的設計與開發。
2.2在線課程自主學習，翻轉課堂互動討論
第8篇：人工智能教學總結范文
關鍵詞：機器人大腦；雙培計劃；聯合培養
1高水平人才交叉培養計劃實施背景
《北京市教育委員會關于印發北京高等學校高水平人才交叉培養計劃的通知》（京教高[2015]1號）提出共建高校雙方要根據經濟社會發展急需人才所應具有的知識、能力與素質，聯合相關行業企業，共同制訂專業和方向的培養目標、培養標準，構建與之相匹配的專業培養計劃，包括專業核心課程體系、實踐能力培養體系和素質提升體系，培養基礎扎實、專業過硬、能力突出的高素質人才。
北京科技大學、北京信息科技大學智能科學與技術專業“機器人大腦方向”雙培項目于2015年開始正式實施。目前主要采用“3+1”培養模式，即前3年在北京科技大學自動化學院智能科學與技術專業學習，第4年在北京信息科技大學自動化學院智能科學與技術專業學習并完成畢業論文。
2“機器人大腦方向”雙培方案的構建
北京科技大學是教育部直屬的985、211大學，其智能科學與技術專業在京為一本招生，而北京信息科技大學為北京市屬學校，其智能科學與技術專業在京為二本招生。兩校要交叉聯合培養學生，需要充分考慮兩校的生源情況，在充分論證的基礎上制訂出相應的培養方案。
2015年4―5月，北京信息科技大學與北京科技大學相關負責人先后進行兩次會談，就兩校智能科學與技術專業的建設情況、雙培計劃的基本情況，“機器人大腦方向”教學計劃和培養方案交換了意見，形成了雙培計劃培養方案制訂的初步設想。兩校的智能科學與技術專業具有相似的歷史淵源和專業方向，因此，在充分討論的基礎上，決定以兩校現有的教學計劃為基礎，按市教委雙培的要求修訂“機器人大腦方向”教學計劃和培養方案。兩校分工實施課程教學、實踐教學、學生指導、質量評價、組織學生科技創新、學科競賽等工作。
2.1專業培養目標
具有堅實的數理基礎、信息技術的基礎知識以及腦科學與認知科學的基礎知識，系統地掌握智能科學技術的基礎理論、基礎知識和基本技能與方法，受到初步科學研究和工程實現的訓練，具備智能系統集成、智能技術應用方面研究和開發的基本能力。同時具有全面的文化素質、良好的知識結構和較強的新環境適應能力、自主學習能力和創新意識，并具有良好的語言和計算機運用能力。本科畢業后能夠在研發部門、學科交叉研究機構以及高校從事與智能科技相關領域的科研、開發、管理或教學工作，并可繼續攻讀智能科學與技術專業以及相關學科和交叉學科的碩士和博士學位。
2.2專業課程體系
智能科學技術是一門研究智能現象的本質與機理、智能模擬的方法與技術以及智能機器與智能系統應用的新興學科，由腦科學、認知科學、人工智能、信息科學技術等學科綜合交叉而成。圖1給出的智能科學與技術專業的知識體系，確定了課程設計的基本原則：智能應用的過程中需要有信息學科中的計算機、通信、控制和檢測等方面技術的支撐；建立以計算機、通信、控制和檢測技術為工具，以智能機器人為載體，結合信息科學和智能科學理論基礎的課程體系。
為體現“機器人大腦”的專業方向與特色，課程體系中加強了腦科學與認知科學、腦機接口、軟件開發與應用、虛擬現實技術等內容。表1給出了智能科學與技術“機器人大腦方向”的專業課程體系，其課程體系模塊設計為計算機基礎、電路基礎、信息與控制基礎、機器智能、智能系統五大模塊。
“機器人大腦方向”專業核心課程確定為：電路分析基礎、模擬電子技術、數字電子技術、信息論與編碼、信號處理、控制工程基礎、嵌入式系統、微機原理與應用、腦科學與認知科學、人工智能基礎、機器人組成原理、計算智能基礎、智能機器人、機器學習等。
2.3專業實踐體系
按照工程認證相關標準要求，建立了包括金工實習、電子工藝實習、各類課程設計與綜合實驗、工程認識實習、專業實習（實踐）在內的、完備的、面向工程需要的實踐教學體系，如圖2所示。
3“機器人大腦方向”雙培方案的實施
“機器人大腦方向”雙培計劃是北京地區高等教育綜合改革的試點，其目的在于推進北京地區高校之間的合作和優質教育資源的共享，提升北京高校辦學水平和人才培養質量。為此，兩校通力合作進行了有益的探索與實踐。
3.1學風建設
北京信息科技大學為雙培學生配備了輔導員和班導師，班導師由學院主管教學的副院長承擔。在新生入學的第一個學期，班導師就從中學生到大學生的過渡、適應大學高強度的學習、學習方式方法、班委改選、期中考試后的總結等方面對學生進行指導。學院組織學生集中晚自習，由班導師、輔導員檢查。同時班導師、輔導員經常走訪宿舍，與同學談心，使他們明確目標并養成良好的學習習慣。
同時，學校通過微信，不定期與共建高校的教師、學生溝通，隨時掌握雙培學生的學習生活狀況，如自動化學院開通的心動傳媒公眾號，成為雙培學生母校情節的有效紐帶。
3.2學生活動情況
北京信息科技大學和北京科技大學充分利用本校的資源，要求雙培學生積極參加兩校的各類活動，以達到市屬學校和央屬學校聯合培養學生的目的。例如，北京信息科技大學2015年4月邀請雙培學生開展了師生黨建活動“奔跑的人工智能”研討會，組織專業引領型學科競賽――新生R Auto杯智能小車競速比賽。
由于北京信息科技大學智能科學與技術專業在北京市為二本招生，而北京科技大學智能科學與技術專業為一本招生，導致參加雙培計劃的同學與北京科技大學的同學在錄取分數匕就存在差異，如北京生源的平均分數相差88分，部分同學不適應高強度的學習。經過在北京科技大學半年的學習，雖然雙培計劃的學生入校時基礎較弱，但只要管理嚴格，也能跟上大部分一本學生的腳步。
第9篇：人工智能教學總結范文
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
