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第1篇

［關(guān)鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術(shù)人才

一國(guó)家對(duì)于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對(duì)AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國(guó)家對(duì)AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報(bào)告中曾提及四次，指出要推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。2017年7月20日國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]?！兑?guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推動(dòng)人工智能領(lǐng)域一級(jí)學(xué)科建設(shè)，盡快在試點(diǎn)院校建立人工智能學(xué)院，增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵(lì)高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵(lì)高校、科研院所與企業(yè)等機(jī)構(gòu)合作開(kāi)展人工智能學(xué)科建設(shè)。

二企業(yè)對(duì)于人工智能人才的需求

市場(chǎng)上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書(shū)》[5]顯示：目前，全球大約有30萬(wàn)人從事AI工作。截止到2017年10月，中國(guó)人工智能人才缺口至少在100萬(wàn)以上。2017年頭10個(gè)月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復(fù)合增長(zhǎng)率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開(kāi)出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個(gè)職位中AI類崗位占到1/2，其中語(yǔ)音識(shí)別、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等職位平均月薪資超過(guò)2.5萬(wàn)元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學(xué)科、高層次人才集中的特點(diǎn)，具備計(jì)算機(jī)與多學(xué)科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學(xué)校都開(kāi)設(shè)有數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科，具備夯實(shí)數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的條件；且人員相對(duì)固定，便于溝通交流，具備共同開(kāi)展AI課題，促進(jìn)發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國(guó)開(kāi)設(shè)人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)[6]。面對(duì)AI發(fā)展的火爆，國(guó)家對(duì)于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對(duì)于AI人才的嚴(yán)重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來(lái)源，是不是應(yīng)該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應(yīng)用型人才，呈金字塔性。當(dāng)下已經(jīng)有一批名牌大學(xué)開(kāi)展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學(xué)圖靈班、中國(guó)科技大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)班，南京大學(xué)計(jì)劃成立人工智能學(xué)院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎(chǔ)，且有自主學(xué)習(xí)的能力。本文從夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實(shí)踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個(gè)方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時(shí)，幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底，數(shù)學(xué)功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠(yuǎn)。高等院校計(jì)算機(jī)專業(yè)都開(kāi)設(shè)有“高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學(xué)課程，但是課時(shí)、難易程度不足，學(xué)生對(duì)于數(shù)學(xué)不夠重視，或者覺(jué)得晦澀難懂，學(xué)習(xí)效果并不十分理想，因此加強(qiáng)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩?？梢酝ㄟ^(guò)必修和選修等方式開(kāi)設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)”“凸優(yōu)化”等課程；通過(guò)微課或者M(jìn)OOC等方式鞏固數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)；通過(guò)優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學(xué)之美》《編程之美》等書(shū)籍的推薦閱讀激發(fā)學(xué)生興趣；通過(guò)開(kāi)展校內(nèi)學(xué)術(shù)討論、數(shù)學(xué)競(jìng)賽等方式促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動(dòng)力，逐步達(dá)到夯實(shí)數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設(shè)

很多高校計(jì)算機(jī)專業(yè)課程中只開(kāi)設(shè)有《人工智能》導(dǎo)論，有的甚至沒(méi)有。智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開(kāi)設(shè)有“人工智能”“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”“機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論”“計(jì)算智能”這幾門(mén)課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應(yīng)具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長(zhǎng)路線圖”[7]，通過(guò)專業(yè)路徑和實(shí)戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識(shí)。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識(shí)，需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個(gè)崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識(shí)和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門(mén)免費(fèi)課程，如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)用到的Python語(yǔ)言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運(yùn)用的數(shù)學(xué)概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學(xué)概要”“機(jī)器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”“微軟專案項(xiàng)目之人工智能”。同時(shí)在“文字和自然語(yǔ)言識(shí)別”“語(yǔ)音識(shí)別”“計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像識(shí)別”中選擇其一。Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開(kāi)設(shè)有《MachineLearningCrashCourse（簡(jiǎn)稱MLCC）》的免費(fèi)課程[8]，由機(jī)器學(xué)習(xí)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用示例三個(gè)部分組成。Intel近期也了三門(mén)免費(fèi)的AI課程，分別是“機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，且用比較通俗的語(yǔ)言講解機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺(tái)又開(kāi)設(shè)了5門(mén)深度學(xué)習(xí)課程[10]。綜上所述，不同的研究機(jī)構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實(shí)踐這幾個(gè)方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)三個(gè)階段分層次的開(kāi)展相應(yīng)的課程。

3實(shí)踐能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動(dòng)手實(shí)踐才能真正掌握，可以從以下幾個(gè)方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力。（1）設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)時(shí)多從工程應(yīng)用的角度來(lái)介紹，激發(fā)學(xué)生的興趣，培養(yǎng)學(xué)生解決問(wèn)題的能力。要求學(xué)生新手編程編程實(shí)現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。（2）在掌握一定的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)后，鼓勵(lì)學(xué)生盡早走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，接觸科研工作。可以從一些AI應(yīng)用方向作為入手，使學(xué)生了解自己的興趣點(diǎn)、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。（3）鼓勵(lì)學(xué)生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競(jìng)賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國(guó)內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競(jìng)賽等。通過(guò)參加競(jìng)賽刺激學(xué)生學(xué)習(xí)AI的動(dòng)力和熱情，使得解決問(wèn)題的能力和實(shí)踐動(dòng)手能力都會(huì)大幅度提高。（4）鼓勵(lì)學(xué)生到工業(yè)界實(shí)習(xí)。很多專家都指出AI人才應(yīng)該具備一定工程基礎(chǔ)。確實(shí)，學(xué)術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟(jì)效益和解決問(wèn)題的有效性。到企業(yè)學(xué)習(xí)可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過(guò)程。

4自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)發(fā)展速度很快，要求不斷地學(xué)習(xí)才能跟上節(jié)奏?？梢詮囊韵聨讉€(gè)方面來(lái)培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。（1）平時(shí)教學(xué)中，可以給出一些小型的項(xiàng)目，讓學(xué)生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績(jī)的依據(jù)之一。（2）提供給學(xué)生免費(fèi)的AI慕課資源，讓學(xué)生更好的學(xué)習(xí)和鞏固相關(guān)知識(shí)。（3）課外可以開(kāi)展學(xué)術(shù)討論或者通過(guò)社團(tuán)等方式開(kāi)展AI方向的研討，交流，給學(xué)生一個(gè)學(xué)習(xí)的平臺(tái)，讓學(xué)生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會(huì)議內(nèi)容，開(kāi)闊學(xué)生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動(dòng)態(tài)。（4）鼓勵(lì)高年級(jí)學(xué)生訂閱Arxiv，關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議，如ICML/NIPS等。通過(guò)研讀論文，動(dòng)手完成論文中的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題；或者擴(kuò)展感興趣的論文的實(shí)驗(yàn)部分；或者嘗試尋求論文中有價(jià)值的地方，找到自己的研究方向。

第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；教學(xué)建議

0 引言

傳統(tǒng)的人工智能課程主要包括人工智能導(dǎo)論、模式分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。這些課程由各個(gè)院校根據(jù)專業(yè)情況不同而選擇，課程的內(nèi)容也有較大差別，但是，基本上都涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。然而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)內(nèi)容上，一般只講解經(jīng)典的多層感知器和反向傳播算法，或再加入一些反饋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容，這種教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的一個(gè)不足是忽視了人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展——深度學(xué)習(xí)，它是近幾年人工智能領(lǐng)域最具影響力的研究主題，并在大規(guī)模語(yǔ)音識(shí)別、大規(guī)模圖像檢索等領(lǐng)域取得突破。

北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院開(kāi)設(shè)人工智能科學(xué)與技術(shù)的本科專業(yè)，筆者從事深度學(xué)習(xí)的研究工作，同時(shí)承擔(dān)了本科生和研究生人工智能類課程的教學(xué)工作，因此產(chǎn)生了將深度學(xué)習(xí)內(nèi)容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學(xué)習(xí)的背景，說(shuō)明深度學(xué)習(xí)在人工智能發(fā)展中的地位，之后分析了將深度學(xué)習(xí)基本內(nèi)容引入人工智能類課程的必要性和可行性，最后給出了一些實(shí)施建議供探討。

1 深度學(xué)習(xí)背景

2006年，加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國(guó)《科學(xué)》雜志發(fā)表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文，該文提出一種學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并將這種具有多層結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法命名為深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），而這成為深度學(xué)習(xí)研究的一個(gè)導(dǎo)火索，從此深度學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來(lái)。

深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別與生成、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等應(yīng)用領(lǐng)域取得了突出進(jìn)展。近幾年的國(guó)際機(jī)器學(xué)會(huì)（International Conference on MachineLearning，ICML）、神經(jīng)信息處理大會(huì)（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì)（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、

聲學(xué)語(yǔ)音與信號(hào)處理大會(huì)（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、計(jì)算語(yǔ)言學(xué)大會(huì)（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相關(guān)的研究論文、會(huì)議教程和小組研討會(huì)（Workshop）。美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃（DARPA）也提出了關(guān)于深層學(xué)習(xí)的研究項(xiàng)目。此外，2013年6月《程序員雜志》的封面故事，采訪了周志華、李航、朱軍3位國(guó)內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)專家對(duì)于深度學(xué)習(xí)的看法，他們一致肯定了深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。

工業(yè)界對(duì)深度學(xué)習(xí)也寄予了很高期望。2012年6月，《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道了斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家AndrewNg和谷歌公司的系統(tǒng)專家JeffDean共同研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得的巨大成功。2012年11月，微軟公司在天津公開(kāi)演示了一個(gè)全自動(dòng)的同聲傳譯系統(tǒng)，其關(guān)鍵技術(shù)也是深度學(xué)習(xí)。2013年1月，百度公司首席執(zhí)行官李彥宏先生宣布建立深度學(xué)習(xí)研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收購(gòu)了由深度學(xué)習(xí)創(chuàng)始人Geoffrey Hinton創(chuàng)立的公司。

從學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究態(tài)勢(shì)看，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別，乃至人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。正是在這樣一個(gè)背景下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新回到人們的視野。此前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致可以分為兩個(gè)時(shí)期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神經(jīng)元，這種神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)能力，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)端，也可以被認(rèn)為是人工智能的發(fā)端（當(dāng)時(shí)還沒(méi)有人工智能這個(gè)術(shù)語(yǔ)）。1949年，Hebb提出了Hebbian學(xué)習(xí)算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1969年，Minsky和Papert分析了這種感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局限性。然而，很多研究者認(rèn)為，感知器的這種局限性對(duì)于所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都適用，這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究很快暗淡下來(lái)。1980年代中期，諾貝爾獎(jiǎng)得主John Hopfield提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這種Recurrent神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的動(dòng)態(tài)性有可能用于解決復(fù)雜的問(wèn)題。同時(shí)，多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后傳算法也被重新發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)工作使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到重生。這時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能的一個(gè)重要組成部分。但是，在隨后的研究中，人們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含更多的隱藏層時(shí)，后傳算法并不能學(xué)到有效的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次陷入低潮。此次以深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)重新回到研究的舞臺(tái)，其中一個(gè)重要因素是Hinton提出的逐層預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法治愈了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)致命傷。

2 必要性與可行性

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使得從事教學(xué)一線的教師也無(wú)法忽視這個(gè)頗具影響力的研究主題。為此，我們提出將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題引入到人工智能類課程中，將它作為課題教學(xué)的一部分。

2.1 必要性

將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題引入到人工智能類課程中的必要性主要包括如下4點(diǎn)。

1）深度學(xué)習(xí)是人工智能的前沿。

2006年以來(lái)，深度學(xué)習(xí)的研究席卷了整個(gè)人工智能，從機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別到語(yǔ)言處理，都不斷涌現(xiàn)出新的研究工作和突破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)不僅在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)，同時(shí)在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域也成為有力工具，而且，在工業(yè)界的系統(tǒng)應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)成為其中的關(guān)鍵解決技術(shù)。

2）深度學(xué)習(xí)是人工智能的突破。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)端是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論述，在人工智能類常見(jiàn)教科書(shū)中還停留在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二階段，它們大部分描述多層結(jié)構(gòu)無(wú)法訓(xùn)練的現(xiàn)象。但是，從深度學(xué)習(xí)的角度看，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可學(xué)習(xí)，而且有必要，這與第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)是完全不同的。深度學(xué)習(xí)突破了原有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)，超越了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科書(shū)中的原有內(nèi)容，因此，有必要將多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可學(xué)習(xí)性告知學(xué)生，從新的視角糾正原有的觀點(diǎn)。

3）深度學(xué)習(xí)是人工智能的延伸。

深度學(xué)習(xí)不僅提供了一種可以在深層神經(jīng)結(jié)構(gòu)下訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的方法，也包含了不少新的內(nèi)容，是人工智能的新發(fā)展，為人工智能補(bǔ)充了新的內(nèi)容。到目前為止，深度學(xué)習(xí)至少包括：從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類認(rèn)知的角度認(rèn)識(shí)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性；如何構(gòu)建和學(xué)習(xí)深層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；如何將深層結(jié)構(gòu)用于解決視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言的應(yīng)用問(wèn)題；如何看待深度學(xué)習(xí)與原有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如流形學(xué)習(xí)、概率圖模型、能量模型的直接關(guān)系；深度學(xué)習(xí)與其他學(xué)科的關(guān)系等。

4）深度學(xué)習(xí)是學(xué)生的潛在興趣點(diǎn)。

大學(xué)生對(duì)知識(shí)有著強(qiáng)烈的好奇心，加之當(dāng)前信息技術(shù)的發(fā)達(dá)，部分對(duì)智能感興趣的學(xué)生可以從其他途徑了解到這個(gè)學(xué)科發(fā)展的前沿。因此，順勢(shì)而為，將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題做具體講解，滿足學(xué)生的好奇心，培養(yǎng)他們對(duì)學(xué)科前沿與發(fā)展的認(rèn)識(shí)，是十分必要的。對(duì)高年級(jí)的學(xué)生而言，了解深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，是他們?nèi)嬲J(rèn)識(shí)人工智能與發(fā)展前沿的一個(gè)途徑，而對(duì)于研究生，較多地了解和掌握深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)有助于他們研究工作的開(kāi)展。

基于以上幾點(diǎn)，筆者認(rèn)為，將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題引入到人工智能類課程中非常有必要。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的前沿，既是對(duì)人工智能原有理論和技術(shù)的一個(gè)突破和補(bǔ)充。

2.2 可行性

將深度學(xué)習(xí)引入到人工智能類課程中的可行性主要包括如下3點(diǎn)。

1）深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有人工智能聯(lián)系密切。

深度學(xué)習(xí)并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理論與技術(shù)。深度學(xué)習(xí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點(diǎn)，這正是深度學(xué)習(xí)教與學(xué)的切入點(diǎn)。比如，可以通過(guò)對(duì)多層感知器隱藏層的增加和后傳算法的失效來(lái)講解深度學(xué)習(xí)是如何解決這個(gè)問(wèn)題的。再者，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)核心構(gòu)建“受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被認(rèn)為是一種能量模型，而這種模型與Hopfield網(wǎng)絡(luò)都可以從物理學(xué)的能量模型角度分析，RBM可以認(rèn)為是Hopfield網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)擴(kuò)展?？傊?，深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有人工智能的聯(lián)系，使學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)變得容易。

2）深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容并不深。

深度學(xué)習(xí)有個(gè)很好的名字，這個(gè)名字恰當(dāng)?shù)孛枋隽颂囟ǖ膶W(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。比如，深度學(xué)習(xí)的核心部件受限于波爾茲曼機(jī)RBM，其結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度，受限波爾茲曼機(jī)是一種隨機(jī)的雙向連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號(hào)可以從可見(jiàn)層傳遞到隱藏層，也可以從隱藏層傳遞到可見(jiàn)層。網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)是具有特定結(jié)構(gòu)的神經(jīng)元，其中的神經(jīng)元具有典型的包含自身偏置的Logistic函數(shù)的隨機(jī)單元，能夠依Logistic函數(shù)計(jì)算得到的概率輸出0狀態(tài)或1狀態(tài)。概括地說(shuō)，深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容在高年級(jí)階段較易掌握。

3）深度學(xué)習(xí)的資料容易獲得。

當(dāng)前的信息資訊非常發(fā)達(dá)，有相當(dāng)多的資料可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等多種途徑獲得，這使學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)成為可能。近期，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦了多個(gè)技術(shù)講座均涉及深度學(xué)習(xí)的部分；深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)始人Hinton教授的主頁(yè)也有很多資料；Coursera網(wǎng)站有免費(fèi)的Hinton教授的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程；斯坦福大學(xué)的Ng教授提供了很多的在線教程；蒙特利爾大學(xué)Bengio教授發(fā)表的題為“Learning Deep Architectures for AI”的論文也是這領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)資料。

3 實(shí)施建議

在具體的教學(xué)過(guò)程中，筆者建議適當(dāng)安排深度學(xué)習(xí)的最基本內(nèi)容，內(nèi)容不宜過(guò)多，也不宜占用過(guò)多的學(xué)時(shí)，可以根據(jù)教學(xué)對(duì)象的不同進(jìn)行調(diào)整。比如，本科生的高年級(jí)專業(yè)課可以安排1學(xué)時(shí)的教學(xué)量，介紹層次訓(xùn)練的基本算法；也可以在高年級(jí)前沿講座中安排2學(xué)時(shí)，內(nèi)容覆蓋面盡可能廣泛。在研究生的教學(xué)中，可以根據(jù)教學(xué)的課程主題安排內(nèi)容與學(xué)時(shí)。比如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主題的課程可以安排4-6學(xué)時(shí)的教學(xué)內(nèi)容，包括波爾茲曼機(jī)及學(xué)習(xí)算法、深層信念網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)算法、深層波爾茲曼機(jī)與學(xué)習(xí)算法卷、積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)編碼器等。結(jié)合應(yīng)用，課程還可以包含MNIST數(shù)字識(shí)別的應(yīng)用、人臉識(shí)別的應(yīng)用、圖像檢索的應(yīng)用、語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用等。另外，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)實(shí)踐性很強(qiáng)的研究，隨機(jī)性：大規(guī)模（意味著數(shù)據(jù)不宜可視化，程序運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)）等多種因素混合，使深度學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)中不容易理解。為此，可以在條件允許的前提下，增加小規(guī)模的實(shí)驗(yàn)，輔助理解。最后，課件可以通過(guò)對(duì)優(yōu)質(zhì)資料做修改得到。

第3篇

申請(qǐng)級(jí)別：副研究員

計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院

XX年7月7日

教育與工作經(jīng)歷

教育

1994.9-1998.7 上海大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化系 本科

1998.9-XX.3 上海大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化系 碩士

XX.3-XX.9 上海交通大學(xué)圖像處理與模式 識(shí)別研究所 博士

工作

XX.9-今 上海大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 講師

學(xué)術(shù)活動(dòng)

兼職

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)yocsef上海分壇學(xué)術(shù)秘書(shū)委員(XX.5~今)

ieee會(huì)員，ieee計(jì)算機(jī)分會(huì)會(huì)員(XX.1~今)

上海市計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員(XX.1～今)

主持中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)郵件列表(XX.1~今)

活動(dòng)

機(jī)器學(xué)習(xí)及其挑戰(zhàn)研討會(huì)，上海，參與，XX.11

第十屆中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)議，上海，口頭報(bào)告，XX.10

環(huán)太平洋人工智能大會(huì)，aucland，口頭報(bào)告，XX.8

國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大會(huì)，大連，展板，XX.8

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研討會(huì)，北京，大會(huì)報(bào)告，XX.3

科研經(jīng)歷

參與國(guó)家自然科學(xué)基金四項(xiàng)

基于數(shù)據(jù)挖掘和綜合模型的腦磁共振圖像分析和診斷(30170274)已結(jié)題

面向鋼鐵生產(chǎn)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)融合信息處理平臺(tái)及應(yīng)用(50174038)已結(jié)題

納米氧化鋁材料設(shè)計(jì)的支持向量機(jī)方法 (20373040)進(jìn)展順利

分布式概念格數(shù)學(xué)模型及算法研究 (60275022)進(jìn)展順利

參與上海市高校網(wǎng)格技術(shù)e研究院一期項(xiàng)目

數(shù)據(jù)挖掘在生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)格中的應(yīng)用 (XX.7-XX.6)

主持軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京大學(xué))開(kāi)放課題一項(xiàng)

機(jī)器學(xué)習(xí)中冗余特征問(wèn)題的研究(XX.5-XX.6)

已申請(qǐng)國(guó)家自然科學(xué)基金

合作者：化學(xué)系 陸文聰教授

已申請(qǐng)上海市教委科技發(fā)展基金

正在申請(qǐng)上海市高校網(wǎng)格技術(shù)e研究院二期項(xiàng)目

研究方向

特征選擇

結(jié)合學(xué)習(xí)器的研究

支持向量機(jī)

集成學(xué)習(xí)

多任務(wù)學(xué)習(xí)

偏最小二乘法

化學(xué)計(jì)量學(xué)

多元校正

藥物構(gòu)效關(guān)系

jcics，nsfc

學(xué)術(shù)成果

論文20余篇(第一作者9篇以上)

sci 收錄5篇，其中第一作者4篇

ei收錄10篇，其中第一作者3篇

其它核心雜志，第一作者5篇

sci收錄源雜志錄用2篇，正在出版

譯著一本(第一作者)

支持向量機(jī)導(dǎo)論，電子工業(yè)出版社出版，XX.3

專著一本(算法部分，五萬(wàn)字以上)

support vector machine in chemistry，singapore, world scientific publishing company，XX.9

第一作者論文

************************************

學(xué)院工作

人工智能、軟件工程等專業(yè)課

學(xué)術(shù)報(bào)告(二次)

計(jì)算機(jī)學(xué)院一次

化學(xué)系一次

本科生班主任(03級(jí)10班)，優(yōu)秀生導(dǎo)師(5)

****************

其它條件

全國(guó)大學(xué)英語(yǔ)等級(jí)考試cet-6

合格，1997.6

上海市職稱計(jì)算機(jī)能力考試

合格，XX.4

匯總

第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能；案例式教學(xué)；興趣引導(dǎo)教學(xué)法；問(wèn)題驅(qū)動(dòng)教學(xué)法

中圖分類號(hào)： TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）03-0599-02

人工智能是一門(mén)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)及應(yīng)用系統(tǒng)的綜合性技術(shù)學(xué)科[1]，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透、迅速發(fā)展且與人類生活密切相關(guān)的綜合性新學(xué)科，其核心研究領(lǐng)域包括模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)等等[2]。

語(yǔ)言信息處理是語(yǔ)言學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉形成的一門(mén)新型學(xué)科，其課程體系以語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、應(yīng)用數(shù)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)為主干，研究?jī)?nèi)容是自然語(yǔ)言的自動(dòng)化信息處理技術(shù)，是人類語(yǔ)言活動(dòng)中信息成分的發(fā)現(xiàn)、提取、存儲(chǔ)、加工與傳輸[3]。目前該方向的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括機(jī)器翻譯、文獻(xiàn)檢索、信息提取、自然語(yǔ)言的人機(jī)接口等。由此可見(jiàn)，為語(yǔ)言信息處理專業(yè)開(kāi)設(shè)人工智能課程是必須的。該文針對(duì)“人工智能”課程自身特點(diǎn)和語(yǔ)言信息處理專業(yè)研究生培養(yǎng)目標(biāo)，并結(jié)合筆者多年來(lái)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，分別從課程內(nèi)容設(shè)定、教材選擇、教學(xué)方法、考核方式等多個(gè)方面對(duì)該課程的教學(xué)改革進(jìn)行了探索與研究。

1 以“精”“典”為基本要求的教學(xué)內(nèi)容選擇

“人工智能”課程的突出特點(diǎn)研究?jī)?nèi)容涉及面廣而學(xué)時(shí)數(shù)較短（大部分高校的研究生專業(yè)安排的課程的時(shí)數(shù)在36到48學(xué)時(shí)之間）。因而授課時(shí)不能追求內(nèi)容“大而全”，必須“精”，選擇重點(diǎn)、核心基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，選擇與專業(yè)方向最相關(guān)的“典”型應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行重點(diǎn)詳細(xì)介紹，使學(xué)生在有限的時(shí)間內(nèi)學(xué)到最有用的知識(shí)?！叭斯ぶ悄堋闭n程教學(xué)內(nèi)容總體可以分為三大部分。

第一部分是基礎(chǔ)理論知識(shí)，學(xué)習(xí)人工智能中知識(shí)的表示方式（謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式知識(shí)表示法、框架表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法等）。語(yǔ)言信息處理專業(yè)學(xué)生本科專業(yè)背景不同（有文科，有理工科），所以該部分教學(xué)內(nèi)容難點(diǎn)在于教學(xué)進(jìn)度和難易程度的均衡。本部分內(nèi)容可安排8～10學(xué)時(shí)。

第二部分是搜索與推理，對(duì)使用特定知識(shí)表示方式表達(dá)的知識(shí)和問(wèn)題進(jìn)行推導(dǎo)或搜索，得出相應(yīng)結(jié)論或搜索結(jié)果。本部分安排10～12學(xué)時(shí)，重點(diǎn)在于啟發(fā)式搜索。

第三部分是人工智能中的典型應(yīng)用領(lǐng)域。對(duì)于該部分內(nèi)容的選擇要以學(xué)生專業(yè)為中心進(jìn)行，選擇與學(xué)生專業(yè)相關(guān)性較大的領(lǐng)域進(jìn)行教學(xué)，以期能夠有助于學(xué)生了解并掌握學(xué)術(shù)的主流發(fā)展趨勢(shì)，從而能夠更好地培養(yǎng)自身的科學(xué)素養(yǎng)和創(chuàng)新能力。本部分主要學(xué)習(xí)機(jī)器翻譯、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘、多Agent系統(tǒng)等。本部分安排18～36學(xué)時(shí)。

2 選擇“最合適”的教材

教材是教師教和學(xué)生學(xué)的主要憑借，教材的好壞在很大程度上決定了教師能否成功“教”與學(xué)生能否順利“學(xué)”。教材的選擇要以教學(xué)對(duì)象的特點(diǎn)和教學(xué)目標(biāo)為依據(jù)，選擇最合適的教材。在廣泛研讀目前比較熱門(mén)的人工智能教材的基礎(chǔ)上，結(jié)合教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)對(duì)象的特點(diǎn)，選則清華大學(xué)出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應(yīng)用》（第4版）[1]作為教材。該教材總體也可以分為三部分：第一部分論述了人工智能的三大技術(shù)， 即知識(shí)表示；第二部分論述推理及搜索； 第三部分論述人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)規(guī)劃、分布式人工智能和自然語(yǔ)言理解等。與第三版本科生用書(shū)相比，增加了如本體論和非經(jīng)典推理、決策樹(shù)學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)、詞法分析和語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)等（非常適合筆者的教學(xué)對(duì)象）。

3 創(chuàng)新型人工智能課程教學(xué)方法

“人工智能”課程涉及的知識(shí)面廣，既包括基礎(chǔ)理論，也包括具體應(yīng)用，即有抽象復(fù)雜的計(jì)算，也有繁雜的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，為此，如何激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣并保持學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是本課程教學(xué)的關(guān)鍵。此外，因?yàn)槭茄芯可虒W(xué)，所以更突出學(xué)生的主體地位，注重培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、自主學(xué)習(xí)的意識(shí)和能力。為此，筆者主要采用了以下幾種教學(xué)方法。

3.1 興趣引導(dǎo)教學(xué)法

常言“興趣是最好的老師”，如何培養(yǎng)學(xué)生對(duì)本門(mén)課程的學(xué)習(xí)興趣，激發(fā)學(xué)生對(duì)本門(mén)課程的求知欲，是一門(mén)課程首要任務(wù)。

為了提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，筆者在第一節(jié)課讓學(xué)生觀看美國(guó)科幻電影“機(jī)器人”的相關(guān)片斷，通過(guò)機(jī)器人安德魯非凡的創(chuàng)造能力、情感表達(dá)能力和自學(xué)習(xí)能力讓學(xué)生更好地了解人工智能的目標(biāo)、意義，激發(fā)學(xué)生探索人工智能的興趣；在學(xué)習(xí)“博弈策略”及“極大極小分析法”時(shí)，筆者通過(guò)讓學(xué)生來(lái)參與“一字棋”對(duì)決游戲說(shuō)明博弈樹(shù)的層次結(jié)構(gòu)原理，通過(guò)“人機(jī)對(duì)弈”說(shuō)明“α-β剪枝技術(shù)”引入的必要性；通過(guò)“啤酒與尿布”的故事說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到人工智能并不是虛無(wú)抽象的學(xué)科，而與人們的生活息息相關(guān)，激發(fā)起學(xué)生用人工智能相關(guān)技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的興趣。

3.2 問(wèn)題驅(qū)動(dòng)教學(xué)法

在講授基礎(chǔ)理論時(shí)，如“不確定性推理”、“數(shù)據(jù)挖掘”等這一類型內(nèi)容抽象、算法復(fù)雜的知識(shí)時(shí)，采用了問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式的教學(xué)方法。

教師首先提出與內(nèi)容相關(guān)的若干問(wèn)題，并為學(xué)生相關(guān)的資料或向?qū)W生提供找到問(wèn)題的一些線索，讓學(xué)生帶著問(wèn)題去思考、分析和討論等方式來(lái)查找答案，主動(dòng)獲取知識(shí)，應(yīng)用知識(shí)，教師在必須的時(shí)候還需給予一定的引導(dǎo)和幫助。如在講授產(chǎn)生式知識(shí)表示法時(shí)，以“動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)”問(wèn)題原型，給出學(xué)生系統(tǒng)模型，讓學(xué)生編寫(xiě)一個(gè)能夠用來(lái)進(jìn)行動(dòng)物識(shí)別的應(yīng)用程序。

此教學(xué)法很好地培養(yǎng)學(xué)生解決問(wèn)題的能力，形成研究的態(tài)度，提高認(rèn)知能力。

3.3 實(shí)踐教學(xué)法

“實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)”。人工智能課程中，能夠動(dòng)手實(shí)踐的知識(shí)一定要讓實(shí)踐。

在講“專家系統(tǒng)”的構(gòu)造步驟時(shí)，用“營(yíng)養(yǎng)專家系統(tǒng)”為案例進(jìn)行介紹，將該專家系統(tǒng)分解為一個(gè)個(gè)小的具體任務(wù)（如知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、規(guī)則庫(kù)的構(gòu)建、界面設(shè)計(jì)等），并分配給不同的學(xué)生，學(xué)生按照專家系統(tǒng)的一般構(gòu)造步驟去完成相應(yīng)的任務(wù)，最終完成一個(gè)完善的系統(tǒng)，從而達(dá)到掌握專家系統(tǒng)構(gòu)建的教學(xué)目標(biāo)。

實(shí)踐教學(xué)法可以提高學(xué)生分析、解決問(wèn)題的能力和動(dòng)手能力，并可以進(jìn)一步加深對(duì)理論知識(shí)的理解。

3.4 案例教學(xué)法

案例教學(xué)法是將案例討論的方法運(yùn)用到課堂教學(xué)活動(dòng)中去，教師根據(jù)課堂教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)內(nèi)容的需要，通過(guò)設(shè)置一個(gè)具體的案例，引導(dǎo)學(xué)生參與分析、討論、表達(dá)等活動(dòng)，讓學(xué)生在具體問(wèn)題情境中積極思考、主動(dòng)探索，以提高教與學(xué)的質(zhì)量和效果，培養(yǎng)學(xué)生認(rèn)識(shí)問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題等綜合能力的一種教學(xué)方法[4]。案例教學(xué)法中教師扮演設(shè)計(jì)者和激勵(lì)者的角色，鼓勵(lì)學(xué)生積極參與典型案例的討論，重點(diǎn)掌握教學(xué)進(jìn)程，引導(dǎo)學(xué)生思考，組織討論研究，進(jìn)行總結(jié)、歸納，同時(shí)教師也參與到學(xué)生共同研討。不但可以發(fā)現(xiàn)自己的不足，也可以從學(xué)生那里可以了解到大量感性資料。該教學(xué)法有利于調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性，通過(guò)生動(dòng)具體的案例介紹可以促進(jìn)學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解和實(shí)際應(yīng)用。

人工智能授課中，對(duì)于產(chǎn)生式系統(tǒng)和自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)的有關(guān)概念及系統(tǒng)構(gòu)成技術(shù)，采用了案例教學(xué)法。

在介紹產(chǎn)生式系統(tǒng)時(shí)，我們以動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)為案例進(jìn)行介紹。案例教學(xué)通?？梢苑譃?個(gè)步驟，即案例引入、案例分析和案例總結(jié)。案例引入過(guò)程介紹產(chǎn)生式的語(yǔ)法和語(yǔ)義、產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成及工作原理后，通過(guò)屏幕演示動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程使得學(xué)生能夠獲得老虎、金錢(qián)豹、斑馬、長(zhǎng)頸鹿、鴕鳥(niǎo)、企鵝、信天翁七種動(dòng)物的一些特征；案例分析階段通過(guò)向?qū)W生展示使用Prolog編寫(xiě)的動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)源程序，詳細(xì)介紹設(shè)計(jì)思想以及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。該過(guò)程是案例教學(xué)的關(guān)鍵，教師引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行案例分析，之后由學(xué)生進(jìn)行補(bǔ)充，師生共同討論力求系統(tǒng)得以更完善；案例總結(jié)階段由老師對(duì)學(xué)生的討論情況進(jìn)行總結(jié)，在總結(jié)討論情況的基礎(chǔ)上提出一些問(wèn)題（例如如何進(jìn)一步提高系統(tǒng)的效率？）。

在介紹自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)時(shí)，以自然語(yǔ)言情報(bào)檢索系統(tǒng)LUNAR[5]為例進(jìn)行介紹。從LUNAR系統(tǒng)的詞法分析、語(yǔ)義解釋和問(wèn)題回答三個(gè)階段進(jìn)行詳細(xì)分析。經(jīng)過(guò)案例引入、案例分析和案例總結(jié)三個(gè)階段，使得學(xué)生對(duì)LUNAR系統(tǒng)的設(shè)計(jì)步驟、關(guān)鍵技術(shù)及設(shè)計(jì)思路有深入的了解。之后，要求學(xué)生寫(xiě)出案例分析書(shū)面過(guò)程，并完成課后作業(yè)“指揮機(jī)器人的自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)SHRDLU”。

4 課程考核方式的改革

研究生教育以培養(yǎng)學(xué)生的能力和素質(zhì)為主要目標(biāo)。人工智能課程的考核方式也以此為目標(biāo)，采用以考察理解應(yīng)用為目的的論述題，或結(jié)課論文形式進(jìn)行，同時(shí)注重平時(shí)考核。平時(shí)考核以學(xué)生查資料的能力、閱讀相關(guān)文獻(xiàn)即完成課后作業(yè)的情況為考核對(duì)象。

5 結(jié)束語(yǔ)

為了提高人工智能課的教學(xué)質(zhì)量，根據(jù)課程及教學(xué)對(duì)象的特點(diǎn)，結(jié)合教學(xué)過(guò)程實(shí)際問(wèn)題，采用了合適的教材，安排了合適的學(xué)時(shí)，在教學(xué)過(guò)程中綜合各種教學(xué)方法的優(yōu)點(diǎn)，并采用了適當(dāng)?shù)目己朔绞健＝虒W(xué)結(jié)果表明，通過(guò)這些嘗試，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣和積極性，取得較好的教學(xué)效果，學(xué)生能夠有意識(shí)地使用人工智能中的相關(guān)知識(shí)、思想來(lái)進(jìn)行學(xué)術(shù)研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興，徐光祐.人工智能及其應(yīng)用——研究生用書(shū)[M]. 第3 版. 北京：清華大學(xué)出版社，2004.

[2] 廉師友.人工智能技術(shù)導(dǎo)論[M].西安：電子科技大學(xué)出版社， 2002.

第5篇

 

1　智能系·信科院

 

智能科技系是2002年9月初正式成立的，它完全根植于北人信息科學(xué)中心，末作增擴(kuò)。后者的簡(jiǎn)稱——“信息中心”——雖然易與“計(jì)算中心”或“情報(bào)資料中心”混淆，卻是上世紀(jì)八十年代中期北大一些有識(shí)之士倡議建立的第一個(gè)多學(xué)科交叉研究中心。它以數(shù)學(xué)系、無(wú)線電f電子學(xué))系和計(jì)算機(jī)系為主，聯(lián)合心理學(xué)、中文、遙感等共十個(gè)系所而組成，宗旨是開(kāi)展多學(xué)科交叉研究，充分發(fā)揮北大的綜合優(yōu)勢(shì)。即使放在二十余年后的今天來(lái)看，這樣的舉措也是頗有前瞻性和魄力的。在此基礎(chǔ)上，北大很快于1986年建立了第一個(gè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。就是這樣人數(shù)不多的一個(gè)機(jī)構(gòu)，先后出過(guò)三名院士和一名北大常務(wù)副校長(zhǎng)。以指紋識(shí)別為代表的研究成果進(jìn)入國(guó)際先進(jìn)行列，在國(guó)內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。

 

2003年9月10日，北京大學(xué)最大的學(xué)院——信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院——成立。它包括計(jì)算機(jī)、電子學(xué)、微電子學(xué)和智能科學(xué)四個(gè)系，有十二個(gè)(研究)所和中心，兩個(gè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和若干部門(mén)實(shí)驗(yàn)室。系是教學(xué)單位，所和中心是研究實(shí)體。從此，智能科學(xué)系(暨信息中心、國(guó)家實(shí)驗(yàn)室三位一體)翻開(kāi)了新的一頁(yè)。

 

2　專業(yè)增列·學(xué)會(huì)指導(dǎo)

 

成立智能科學(xué)系除了要順應(yīng)北大“系并院”的潮流，也是完善作為學(xué)?；窘ㄖ茊挝凰貍涞?。何新貴院士為系取了名稱，如今許多學(xué)校也大都采用這樣的稱謂。查紅彬教授擔(dān)任系主任，筆者是主管學(xué)科建設(shè)和教學(xué)的副主任，具體參與負(fù)責(zé)各項(xiàng)相關(guān)工作。創(chuàng)辦國(guó)內(nèi)第一個(gè)智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)也是我們這一班人繼承傳統(tǒng)的首要任務(wù)。事實(shí)上，早在一年多前，大家就進(jìn)行了醞釀，特別是中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)教育工作委員會(huì)多次組織的相關(guān)研討，成為重要的準(zhǔn)備基礎(chǔ)。

 

北大是一級(jí)學(xué)科下自主增設(shè)、增列學(xué)科專業(yè)的學(xué)校。系領(lǐng)導(dǎo)上任伊始第一件事就是要在當(dāng)年申辦智能本科專業(yè)，而且志在必得。為此，我們?cè)谇捌谥贫嗽敿?xì)的步驟計(jì)劃，進(jìn)行了深入調(diào)研和各項(xiàng)準(zhǔn)備工作。我們起草完成了所需的各項(xiàng)材料(人才需求論證、專業(yè)建設(shè)規(guī)劃和適應(yīng)培養(yǎng)目標(biāo)的教學(xué)計(jì)劃與課程設(shè)置方案、教師教輔隊(duì)伍和基本辦學(xué)條件說(shuō)明以及國(guó)內(nèi)外背景對(duì)比材料等)，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)涂序彥等學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了專家論證，協(xié)助完成了論證報(bào)告。這些工作就緒后，我們?cè)?003年10月下旬向?qū)W校主管副校長(zhǎng)、教務(wù)部負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)和學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)做了匯報(bào)說(shuō)明，并于10月30日正式提交申請(qǐng)材料。經(jīng)學(xué)校的學(xué)部討論通過(guò)，校教務(wù)部審核和校教學(xué)科研工作委員會(huì)論證(由于是國(guó)家公布專業(yè)目錄外者)，再經(jīng)校學(xué)術(shù)委員會(huì)審議，報(bào)校長(zhǎng)辦公會(huì)批準(zhǔn)，最后于12月15日前順利完成了全部程序，報(bào)教育部備案。2004年初，教育部正式批復(fù)并公布了北京大學(xué)“智能科學(xué)與技術(shù)”新的本科招生專業(yè)。這個(gè)專業(yè)名稱是查紅彬教授建議的，日后成為教育部批復(fù)新申辦學(xué)校的統(tǒng)一提法。

 

由于“智能科學(xué)與技術(shù)”未在國(guó)家公布的專業(yè)目錄中，因此是增列而非設(shè)置，北京大學(xué)將其置于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)一級(jí)學(xué)科之下。由于北大歷來(lái)嚴(yán)格控制招生規(guī)模，我們的30名招生計(jì)劃是由信息學(xué)院其他三個(gè)系從原有計(jì)劃分配名額中擠出來(lái)的。新專業(yè)的計(jì)劃發(fā)展規(guī)模最終為50名。

 

3　教學(xué)計(jì)劃·四校會(huì)議

 

智能科學(xué)系雖然成功地創(chuàng)建了國(guó)內(nèi)第一個(gè)“智能科學(xué)技術(shù)本科”專業(yè)，但也面臨著許多挑戰(zhàn)。首先是缺乏本科教學(xué)的經(jīng)驗(yàn)。盡管信息中心前身具有北大最早的碩士點(diǎn)、博士點(diǎn)和博士后流動(dòng)站，研究生培養(yǎng)己歷十余年，但一直實(shí)施科研主導(dǎo)體制，未曾從事過(guò)本科教學(xué)。師資隊(duì)伍擴(kuò)充快，新進(jìn)年輕博士比例大，而真正有過(guò)本科教學(xué)經(jīng)歷者寥寥無(wú)幾。此外，信息學(xué)院成立后開(kāi)始調(diào)整教學(xué)計(jì)劃，制定了一年級(jí)統(tǒng)一課程內(nèi)容，新生是按學(xué)院統(tǒng)一招進(jìn)來(lái)，第一年共同學(xué)習(xí)，后三年才分專業(yè)培養(yǎng)。我們雖然為申辦專業(yè)制定了一套課程計(jì)劃，但因不兼容學(xué)院的統(tǒng)一規(guī)劃而未能第一次通過(guò)學(xué)院教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)的審核。為此，我們組織學(xué)院經(jīng)驗(yàn)豐富的老教授，為本系青年教師進(jìn)行教學(xué)培訓(xùn)，聽(tīng)取學(xué)院主管負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)和幾位多年從事本科教學(xué)管理的老系主任對(duì)教學(xué)計(jì)劃的修訂意見(jiàn)。

 

通過(guò)幾個(gè)月的努力，我們完善了智能科學(xué)系的課程體系，并最終通過(guò)學(xué)院教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)的審核。這個(gè)教學(xué)計(jì)劃具有幾個(gè)特點(diǎn)：一個(gè)大基礎(chǔ)——以學(xué)院的數(shù)、理和信息類為主，強(qiáng)調(diào)寬厚扎實(shí);三個(gè)核心課程群作為專業(yè)理論基礎(chǔ)，包括智能基礎(chǔ)課程群(智能科學(xué)技術(shù)導(dǎo)論、人工智能、腦與認(rèn)知科學(xué)、信息論、信號(hào)與系統(tǒng))、機(jī)器感知課程群(生物信息處理、圖像處理、數(shù)字信號(hào)處理、模式識(shí)別)和計(jì)算智能與知識(shí)發(fā)現(xiàn)課程群(智能信息處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能等)，以及兩門(mén)實(shí)驗(yàn)(機(jī)器感知和機(jī)器智能)和其他各種選修課。四年學(xué)分150分，其中必修88學(xué)分(包括全校公選26學(xué)分、大類平臺(tái)20學(xué)分、學(xué)院要求的13學(xué)分、專業(yè)必修29學(xué)分)，專業(yè)選修56學(xué)分(含專業(yè)課44學(xué)分、通選課12學(xué)分)，畢業(yè)設(shè)計(jì)6學(xué)分。

 

為了更好地交流經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)大本專業(yè)的影響力，2005年5月，我們發(fā)起并與第二批獲準(zhǔn)的學(xué)校(南開(kāi)、北郵、西電)在北大召開(kāi)了四校研討會(huì)，圍繞各個(gè)學(xué)校在智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)的建設(shè)、招生、教學(xué)計(jì)劃制定和未來(lái)發(fā)展設(shè)想等方面進(jìn)行交流研討，并建立了聯(lián)系機(jī)制和網(wǎng)站。全國(guó)一些兄弟院校也紛紛來(lái)北大了解情況，開(kāi)展座談，我們則盡可能貢獻(xiàn)自己的經(jīng)驗(yàn)，給予支持。

 

4　招生·分流

 

從2004年開(kāi)始，信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院按學(xué)院大類招生，每年接收330～340名本科生，占全校的1/9左右。學(xué)生高考排名在全校屬中上，但成績(jī)分布差異較大。與學(xué)校的其他學(xué)院(多從一個(gè)系成長(zhǎng)為一個(gè)學(xué)院，如數(shù)、理、化、生等)相比，信息學(xué)院是由四個(gè)不同的系合并而來(lái)的，專業(yè)跨度大，因此采用一年分流的模式(上述學(xué)院為二年分流)，筆者被指定負(fù)責(zé)這項(xiàng)工作。我們提出自愿為主、計(jì)劃為輔的方針，盡量滿足同學(xué)們的興趣志向。制定的分配計(jì)劃是：電子學(xué)系120人、計(jì)算機(jī)系110人、微電子系70人、智能科學(xué)系30人，允許有10%的調(diào)整。分流工作在大一下學(xué)期(每年4月份)進(jìn)行，包括全院動(dòng)員、四個(gè)系專題介紹宣傳、開(kāi)放日參觀咨詢等幾個(gè)步驟，可謂熱鬧非凡，同學(xué)們可以充分了解了四個(gè)系的專業(yè)特色。

 

為了克服盲目性引發(fā)的偏差，我們建立了一個(gè)網(wǎng)上分流系統(tǒng)，在正式填報(bào)專業(yè)前，增加了摸底預(yù)填報(bào)的環(huán)節(jié)，及時(shí)反饋群體意向的分布信息，指導(dǎo)學(xué)生們的選擇，也便于學(xué)院掌握動(dòng)向，調(diào)整措施。這種大類招生、進(jìn)來(lái)一段時(shí)間后再分專業(yè)的舉措體現(xiàn)了北大的人文關(guān)懷。智能專業(yè)初辦，基礎(chǔ)條件差，缺乏畢業(yè)生記錄的宣傳說(shuō)明，與學(xué)院其他三個(gè)老牌系(電子學(xué)系50年歷史、計(jì)算機(jī)和微電子系30年歷史)相比較并無(wú)優(yōu)勢(shì)可言，但是我們通過(guò)扎扎實(shí)實(shí)的工作和細(xì)致有效的改進(jìn)，使這個(gè)新方向日益顯現(xiàn)出魅力。隨著智能專業(yè)的成熟，特別是有了第一屆畢業(yè)生后，就愈加受到更多學(xué)生的喜愛(ài)。

 

選擇智能專業(yè)的人數(shù)逐年上升，2004級(jí)34人、2005級(jí)36人、2006級(jí)39人、2007級(jí)43人，目前正在進(jìn)行的2008級(jí)分流達(dá)到45人。除了在信息學(xué)院內(nèi)部的影響力不斷擴(kuò)大，北京大學(xué)其他學(xué)院的轉(zhuǎn)系情況也開(kāi)始有了可喜的變化。北大最好的元培計(jì)劃實(shí)驗(yàn)班今年第一次有4名學(xué)生選擇智能專業(yè)，醫(yī)學(xué)部和光華管理學(xué)院也有申請(qǐng)者(本文成稿時(shí)這項(xiàng)工作還在進(jìn)行)，2008級(jí)學(xué)生肯定突破50名，我們?cè)诘谖迥昃瓦_(dá)到了創(chuàng)辦智能科學(xué)專業(yè)的規(guī)劃目標(biāo)。

 

5　首屆生·班主任

 

在新辦專業(yè)中，有一項(xiàng)由教授擔(dān)任智能本科專業(yè)班主任的舉措。這是利用教授的學(xué)識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心來(lái)更好地管理呵護(hù)自己的學(xué)生，避免了年輕教師因職稱晉升等壓力可能出現(xiàn)的疏漏。這一做法取得明顯效果，不僅受到同學(xué)們的普遍歡迎，信息學(xué)院也開(kāi)始考慮推行。筆者擔(dān)任了智能專業(yè)的第一任班主任。首屆學(xué)生(2004級(jí))有34名，他們進(jìn)入北大后毅然選擇全新的智能專業(yè)是很有勇氣的，全班有11名來(lái)自北京的學(xué)生，5名女同學(xué)，這個(gè)比例迥異于整個(gè)信息學(xué)院的總體分布。

 

該班學(xué)生的年齡恰與我自己的孩子相同，我天然地熟悉他們的一般特點(diǎn)，也理解家長(zhǎng)們的想法。北大信息學(xué)院的淘汰率平均是7%，每年都有20多人退學(xué)。這班學(xué)生在大一時(shí)的成績(jī)并不占優(yōu)，其中有幾人處在邊緣位置，因此，我立下的最低目標(biāo)就是確保所有同學(xué)不掉隊(duì)。我首先通過(guò)全班民主選舉任命了一個(gè)5人組成的班委會(huì)，這個(gè)5人機(jī)構(gòu)在隨后的幾年中發(fā)揮了重要作用：其次走訪宿舍，了解每個(gè)人的情況，為了消除代溝，我努力融入同學(xué)當(dāng)中，學(xué)習(xí)熟悉他們的語(yǔ)境和思維想法。我同多數(shù)同學(xué)家長(zhǎng)有過(guò)接觸，從中更深入地掌握學(xué)生的性格特點(diǎn)，也包括尋求家長(zhǎng)的必要配合。我與所有同學(xué)做過(guò)不止一次的個(gè)人交談，經(jīng)常是在晚間，很多時(shí)候是他們主動(dòng)找我，談?dòng)龅降母鞣N困惑、自己的想法、志向等，我利用這些機(jī)會(huì)及時(shí)解決了具體問(wèn)題。在學(xué)習(xí)上，我組織全班同學(xué)開(kāi)展互幫互學(xué)，尤其對(duì)幾門(mén)有難度的專業(yè)課程進(jìn)行“聯(lián)合攻關(guān)”。全班的“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”課程成績(jī)甚至超過(guò)了計(jì)算機(jī)系。

 

幾年來(lái)，全班團(tuán)結(jié)互助，像一個(gè)大家庭，班委會(huì)也一再連任，得到全體擁護(hù)。到畢業(yè)時(shí)全部合格，實(shí)現(xiàn)了我的愿望。不僅如此，全班的學(xué)習(xí)成績(jī)?cè)趯W(xué)校的綜合評(píng)估中優(yōu)良率達(dá)93‰畢業(yè)設(shè)計(jì)都在良以上，有14人獲優(yōu)秀，更有三名同學(xué)的畢業(yè)論文被評(píng)為學(xué)院“十佳”論文。學(xué)院的第一、三名也都出自我班。34名同學(xué)中有22名繼續(xù)保送本校讀研(其中20人仍在本系)，4名同學(xué)去了大的國(guó)企和知名外企工作，8名同學(xué)出國(guó)深造，在歐、美一些名校攻讀博士，其中有一名學(xué)生同時(shí)拿到了包括哈佛、MIT、CMU、UCLA在內(nèi)的著名大學(xué)的全額獎(jiǎng)學(xué)金(最后選擇MIT)。第一屆智能專業(yè)學(xué)生的良好成績(jī)極大鼓舞了我們，增強(qiáng)了我們辦智能專業(yè)的信心，也為以后的幾屆同學(xué)做出榜樣。

 

幾年班主任的經(jīng)歷讓我深深地體會(huì)到，進(jìn)入二十一世紀(jì)的大學(xué)，教書(shū)、育人同等重要。要適應(yīng)新時(shí)代年輕人的特點(diǎn)，保持我們民族的優(yōu)良傳統(tǒng)，把人格培養(yǎng)放在首位。能夠進(jìn)入北大的學(xué)生都是各地的尖子，當(dāng)他們聚集在這所著名學(xué)府時(shí)，首先要調(diào)整原來(lái)俯視周圍的習(xí)慣，學(xué)會(huì)平視甚至仰視其他同學(xué)，平和自己的心態(tài)，開(kāi)闊胸懷，樹(shù)立人生抱負(fù)和刻苦努力的決心，這樣才能正確對(duì)待困難和挫折，才有所作為。班主任的工作往往細(xì)致入微，其實(shí)是把70%的精力用到30%的人上面。一些學(xué)生掉隊(duì)是否可以避免，關(guān)鍵看班主任的工作是否到位。

 

6　培養(yǎng)體系·本研貫通

 

北大是(文)理科性質(zhì)的學(xué)校，“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)也是按理學(xué)設(shè)置，盡管它更強(qiáng)調(diào)學(xué)科交叉。從智能科學(xué)的內(nèi)涵來(lái)看，我們?cè)O(shè)立的培養(yǎng)方向更多地是繼承自身傳統(tǒng)和學(xué)校的綜合優(yōu)勢(shì)，突出“以人為本”的腦認(rèn)知和與心理生理結(jié)合，開(kāi)展機(jī)器感知(視、聽(tīng)、觸)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換信息，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)知識(shí)的機(jī)器智能兩個(gè)方面的研究。同時(shí)，我們配合學(xué)院的教學(xué)指導(dǎo)規(guī)劃設(shè)置課程計(jì)劃，除了全校的公共必修課程(外語(yǔ)、政治和體育)，還有學(xué)院的公共平臺(tái)課。第一年主要是夯實(shí)數(shù)學(xué)、物理和信息類的基礎(chǔ)，后三年的專業(yè)課程安排是以必修的專業(yè)基礎(chǔ)和機(jī)器感知與機(jī)器智能兩個(gè)方向的專業(yè)核心課程為架構(gòu)。為了強(qiáng)調(diào)學(xué)生的動(dòng)手能力，還重點(diǎn)建設(shè)了兩門(mén)實(shí)驗(yàn)課程。此外，還利用學(xué)校的各種本科科研基金項(xiàng)目(包括大學(xué)生創(chuàng)新基金、著政基金、泰兆基金、校長(zhǎng)基金)和各個(gè)實(shí)驗(yàn)室承擔(dān)的項(xiàng)目來(lái)吸引學(xué)生，培養(yǎng)他們思考問(wèn)題的能力，提高他們的研究興趣，為日后進(jìn)一步深造打基礎(chǔ)。由于絕大多數(shù)學(xué)生都將讀研，這樣的安排無(wú)疑起到了積極作用，并成為撰寫(xiě)畢業(yè)論文的基礎(chǔ)。我們還打通了本科高年級(jí)與研究生一年級(jí)的課程，利用各種機(jī)會(huì)舉辦研究講座，如龍星計(jì)劃、專題報(bào)告、國(guó)際人工智能遠(yuǎn)程教學(xué)等活動(dòng)，開(kāi)闊學(xué)生的視野，引導(dǎo)研究方向，調(diào)動(dòng)學(xué)生的潛質(zhì)。從專業(yè)特點(diǎn)來(lái)看，我們的智能學(xué)科更偏向于“軟”的一側(cè)，因此也充分利用信息學(xué)院，特別是計(jì)算機(jī)系的各類教學(xué)資源來(lái)幫助扶持新辦專業(yè)的成長(zhǎng)。

 

我們?cè)械牟┦俊⒋T士點(diǎn)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)和信號(hào)與信息處理兩個(gè)方向，為了讓我們的培養(yǎng)體系更加系統(tǒng)，我們進(jìn)行了兩年的精心準(zhǔn)備。2007年底，我們正式向北大研究生院申請(qǐng)?jiān)隽小爸悄芸茖W(xué)與技術(shù)”碩士和博士點(diǎn)。經(jīng)過(guò)必要的論證，最終獲得批準(zhǔn)，及時(shí)銜接第一屆本科畢業(yè)生升研。至此，本、碩、博一以貫通，作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)下的二級(jí)學(xué)科，一個(gè)完整的智能科學(xué)技術(shù)專業(yè)培養(yǎng)體系建立起來(lái)，從培養(yǎng)體制上保證了新興智能專業(yè)的順利發(fā)展。

 

7　特色專業(yè)·教學(xué)團(tuán)隊(duì)

 

五年來(lái)，北京大學(xué)智能科學(xué)技術(shù)本科專業(yè)從醞釀到創(chuàng)辦，可謂初見(jiàn)成效，走過(guò)了頗具挑戰(zhàn)的歷程。除了確定具有特色的培養(yǎng)目標(biāo)和方向外，還需要扎扎實(shí)實(shí)落實(shí)每一個(gè)環(huán)節(jié)，并在實(shí)踐中檢驗(yàn)。本科教學(xué)迥異于研究生培養(yǎng)，它的計(jì)劃性、按部就班執(zhí)行的嚴(yán)格性以及每堂課程的內(nèi)容安排和效果評(píng)估必須一絲不茍。

 

信息學(xué)院秉承了北大的優(yōu)良傳統(tǒng)，對(duì)這個(gè)新辦的專業(yè)給予了巨大支持和關(guān)懷，使我們能迅速成長(zhǎng)起來(lái)。我們從一開(kāi)始就有一套嚴(yán)格的課程設(shè)置審核程序、教案檢查制度和新教師上崗準(zhǔn)入的試講考核手續(xù)。學(xué)院有一支由經(jīng)驗(yàn)豐富的退休教師組成的督導(dǎo)組，隨堂聽(tīng)課評(píng)估每一位教師的講課內(nèi)容、方式和教學(xué)效果，及時(shí)糾正問(wèn)題。作業(yè)批改和試卷出題也都有嚴(yán)格規(guī)定。在課程體系的建設(shè)方面，信息學(xué)院打通了一年級(jí)的公共部分，深化和夯實(shí)了數(shù)理基礎(chǔ)。

 

在專業(yè)課程上，智能科學(xué)系提煉了三個(gè)課程群，并組織教師進(jìn)行重點(diǎn)建設(shè)。此外還加強(qiáng)對(duì)學(xué)生動(dòng)手能力和獨(dú)立思考解決問(wèn)題能力的培養(yǎng)。

 

除了在專業(yè)上實(shí)施分流培養(yǎng)外，我們還針對(duì)北大學(xué)生的特點(diǎn)，在基礎(chǔ)課采用實(shí)驗(yàn)班的A、B分級(jí)組合方式，滿足不同專業(yè)對(duì)各自基礎(chǔ)培養(yǎng)的要求。在專業(yè)課程群中，也允許不同興趣的組合選擇，充分發(fā)揮和提升學(xué)生的能力。為了更好地關(guān)懷學(xué)生順利成長(zhǎng)，我們除規(guī)定教授擔(dān)任班主任外，還設(shè)立了本科生學(xué)術(shù)導(dǎo)師制，加強(qiáng)對(duì)學(xué)生的各種指導(dǎo)。智能科學(xué)系也注重師資隊(duì)伍建設(shè)，引進(jìn)了一大批(半數(shù)以上)優(yōu)秀的年輕教師，其中信息學(xué)院中從國(guó)外回來(lái)的教師比例是最高的，為這一新興學(xué)科注入了最具活力和新思想的力量。在招聘教師時(shí)，教學(xué)需求和能力成為評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)。

 

2007年，我們接受了教育部的學(xué)科評(píng)估，新辦專業(yè)得到好評(píng)。學(xué)校開(kāi)始關(guān)注我們的進(jìn)步，在隨后的一年中，我們一再?gòu)膶W(xué)校的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，陸續(xù)獲得了國(guó)家一類特色專業(yè)、北京市一類特色專業(yè)和北京市優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊(duì)等稱號(hào)，2008年又獲得國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)稱號(hào)。我們的培養(yǎng)體系和人工智能雙語(yǔ)教學(xué)也分獲北京大學(xué)的教學(xué)一、二等獎(jiǎng)。

 

8　結(jié)語(yǔ)·致謝

 

盡管北大年輕的“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)建設(shè)初見(jiàn)成效，但征程是漫長(zhǎng)的，我們還會(huì)面臨更多的挑戰(zhàn)和問(wèn)題。然而，智能科學(xué)這個(gè)本科專業(yè)方向是很有希望的，它不僅吸引了大學(xué)的新生，也在高考人群中產(chǎn)生著愈加重要的影響，它的健康發(fā)展需要大家共同的努力和精心培植。每所大學(xué)都有不同的特點(diǎn)，我們應(yīng)該從學(xué)校、師資、方向、生源以及學(xué)科培養(yǎng)性質(zhì)和目標(biāo)等條件出發(fā)來(lái)建設(shè)新興專業(yè)。以上是筆者對(duì)北京大學(xué)第一個(gè)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)創(chuàng)建歷程的回顧，希望與同行共享。

 

在專業(yè)建設(shè)過(guò)程中，許多人給予了熱情幫助和支持。這里要特別感謝北大信息學(xué)院陳徐宗教授，感謝中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)涂序彥和王萬(wàn)森教授。

 

最后引龔定庵一句名言：“但開(kāi)風(fēng)氣不為師”。

 

9　總結(jié)與展望

 

本文介紹了廈門(mén)大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系在學(xué)科發(fā)展、科學(xué)研究和人才培養(yǎng)方面的基本建設(shè)情況。我們希望這些初步的工作總結(jié)能對(duì)目前正積極籌辦本專業(yè)的兄弟院校起到一定的借鑒作用。

 

“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)在我國(guó)的發(fā)展尚屬初級(jí)階段。盡管近幾年得到了國(guó)內(nèi)部分高校的重視，但其發(fā)展并不是很快，且進(jìn)一步發(fā)展也存在一些障礙。比如，從專業(yè)配置來(lái)看，目前智能科學(xué)與技術(shù)并非一級(jí)學(xué)科，多數(shù)學(xué)校的“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)博士培養(yǎng)都是依附于其他相關(guān)專業(yè)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這并不利于整個(gè)學(xué)科的發(fā)展。希望通過(guò)各相關(guān)高校的廣泛交流和積極配合，“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)在國(guó)內(nèi)的發(fā)展能更上一層樓。

第6篇

關(guān)鍵詞：武器控制系統(tǒng)，智能化，標(biāo)準(zhǔn)化

 

科技的飛速發(fā)展、世界局勢(shì)的不穩(wěn)定，使空中作戰(zhàn)任務(wù)復(fù)雜多變，對(duì)飛機(jī)的戰(zhàn)術(shù)技術(shù)性能和功能的要求也越來(lái)越高。在新機(jī)研制費(fèi)用高、周期長(zhǎng)的情況下，充分挖掘現(xiàn)有飛機(jī)的潛力、在兼顧先進(jìn)武器系統(tǒng)和相對(duì)落后武器系統(tǒng)的情況下，提高飛機(jī)的戰(zhàn)術(shù)性能成為首選方案。

機(jī)載武器控制系統(tǒng)是為適應(yīng)空戰(zhàn)的要求而發(fā)展起來(lái)的，用以實(shí)時(shí)控制和監(jiān)視各種武器的工作狀態(tài)，并提供和管理武器與其它系統(tǒng)之間的信息。近幾十年來(lái)，軍用戰(zhàn)術(shù)飛機(jī)的設(shè)計(jì)朝多用途方向發(fā)展。為了執(zhí)行多種戰(zhàn)術(shù)任務(wù)，飛機(jī)必須能攜帶多種類型的武器。為了對(duì)所攜帶的多種武器實(shí)施有效地控制，保證武器系統(tǒng)的安全和提高作戰(zhàn)成功率，必須有先進(jìn)的機(jī)載武器管理系統(tǒng)。以往的作戰(zhàn)飛機(jī)的武器控制系統(tǒng)大都使用硬線控制系統(tǒng)，而且對(duì)地攻擊武器和對(duì)空攻擊武器是分別控制的，分立式武器控制系統(tǒng)有諸多缺陷。因此，在計(jì)算機(jī)接口技術(shù)、多路傳輸總線技術(shù)、人工智能技術(shù)在軍事領(lǐng)域應(yīng)用不斷深入的今天，設(shè)計(jì)統(tǒng)一管理對(duì)地攻擊及對(duì)空攻擊武器的智能化武器控制系統(tǒng)(Intelligentize Weapon Control System ，簡(jiǎn)稱IWCS)，代替飛機(jī)上各自獨(dú)立的武器控制系統(tǒng)，不僅能提高飛機(jī)的作戰(zhàn)效能，而且能減輕飛行員的負(fù)擔(dān)。

1分立式武器控制系統(tǒng)的缺陷

1.1控制分散

飛機(jī)上使用的對(duì)地攻擊和對(duì)空攻擊武器控制系統(tǒng)都是相對(duì)獨(dú)立的，是分立式武器控制系統(tǒng)，飛行員操作使用不便，武器系統(tǒng)不便統(tǒng)一管理。免費(fèi)論文。

1.2線路復(fù)雜，標(biāo)準(zhǔn)化程度低

分立式武器控制系統(tǒng)大多使用常規(guī)模擬電路設(shè)計(jì)，部件多、分系統(tǒng)多、硬件電路復(fù)雜、為把更先進(jìn)的武器系統(tǒng)加到武器控制系統(tǒng)中，常常需要重新設(shè)計(jì)和布線。免費(fèi)論文。同時(shí)飛機(jī)與武器之間的互用性差。

1.3飛行員操作界面復(fù)雜、智能化程度低

飛行員座艙內(nèi)武器控制面板上開(kāi)關(guān)、按鈕、指示燈數(shù)量多，位置分散，提示信息單調(diào)，使飛行員操作不便，作戰(zhàn)效率低。

2IWCS的功能

智能化武器控制系統(tǒng)用以實(shí)時(shí)控制和監(jiān)視各種武器的工作狀態(tài)，并按作戰(zhàn)要求將武器從飛機(jī)上投向目標(biāo)，同時(shí)提供和管理武器系統(tǒng)與其它系統(tǒng)交聯(lián)的信息。其主要功能是：提供武器接口；裝入、保存并顯示武器的種類、型號(hào)、位置、數(shù)量、狀態(tài)等信息；選擇武器和武器投放方案；確定武器外掛位置的戰(zhàn)斗準(zhǔn)備；控制武器的發(fā)射或投放順序、時(shí)間間隔等，啟動(dòng)武器的投放；為導(dǎo)彈提供離軸制導(dǎo)；為光電制導(dǎo)武器的電子裝置提供接口；具有應(yīng)急投放功能；具有自檢測(cè)功能，當(dāng)出現(xiàn)不協(xié)調(diào)或故障時(shí)，能自動(dòng)告警并提供應(yīng)急選擇方案。

3IWCS硬件組成

智能化武器控制系統(tǒng)主要由顯示控制部件、武器控制計(jì)算機(jī)、傳輸總線系統(tǒng)、對(duì)地武器接口部件、對(duì)空武器接口部件、武器載荷等組成，其組成框圖如圖1所示。武器控制計(jì)算機(jī)是智能武器控制系統(tǒng)的核心，用來(lái)處理顯示控制部件輸入的信息及相關(guān)航空電子設(shè)備出送來(lái)的數(shù)據(jù)，信息通過(guò)多路傳輸總線1553B傳輸。通過(guò)軟件處理所有數(shù)據(jù)，控制與其相連的其它部件。

武器控制計(jì)算機(jī)向系統(tǒng)提供全部控制、監(jiān)視和投放信號(hào)。它與顯示控制部件、航空電子分系統(tǒng)、武器接口部件等相連。處理各部件傳來(lái)的數(shù)據(jù)并控制與其相連的部件。

顯示控制部件是智能武器控制系統(tǒng)的人機(jī)接口部件，包括武器控制板和多功能顯示器。多功能顯示器通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)顯示器接口與武器控制計(jì)算機(jī)相連，用于顯示武器掛點(diǎn)的狀態(tài)，供飛行員監(jiān)視外掛投放裝置及武器的狀態(tài)與使用條件；用于顯示輔助決策專家系統(tǒng)的詢問(wèn)、攻擊方案提示、使用方法提示等。武器控制板是一個(gè)多功能專用板，由可編程開(kāi)關(guān)、按鈕、指示燈及數(shù)字小鍵盤(pán)組成，駕駛員可通過(guò)武器控制板輸入機(jī)載武器控制系統(tǒng)需要的初始信息，并通過(guò)武器控制板對(duì)輔助決策專家系統(tǒng)作出響應(yīng)。

傳輸總線系統(tǒng)完成系統(tǒng)各部件之間信息的傳輸，包括總線控制器、多路傳輸終端、傳輸線路、傳感器等。總線控制器由軟件編程控制，是武器控制計(jì)算機(jī)與傳輸線之間的接口。免費(fèi)論文。多路傳輸終端用于將傳輸線與遠(yuǎn)距離終端連接起來(lái)。

對(duì)地武器接口部件及對(duì)空武器接口部件是將武器載荷與控制計(jì)算機(jī)相連接的部件，它通過(guò)多路傳輸總線與控制計(jì)算機(jī)相連，將武器載荷提供的武器信息調(diào)制轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可接受的信息，通過(guò)傳輸總線送入控制計(jì)算機(jī)；控制計(jì)算機(jī)傳來(lái)的指令信息經(jīng)功率驅(qū)動(dòng)等處理后，傳輸給武器載荷。

武器載荷由武器懸掛裝置（掛彈架、導(dǎo)彈發(fā)射架等）和所懸掛的武器彈藥

組成。它們分別與對(duì)地武器接口部件和對(duì)空武器接口部件相連，懸掛裝置的型號(hào)、狀態(tài)及武器的有無(wú)、種類、型號(hào)等信息通過(guò)接口部件傳給控制計(jì)算機(jī)，控制計(jì)算機(jī)發(fā)出的指令經(jīng)接口部件傳給武器載荷，完成武器最終發(fā)射或投放。

4IWCS軟件設(shè)計(jì)

4.1 應(yīng)用軟件結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)中應(yīng)用軟件的功能是采集并處理各種監(jiān)控信號(hào)，并按指令向系統(tǒng)提供控制和武器發(fā)射/投放信號(hào)。應(yīng)用軟件采用模塊化設(shè)計(jì)，包括主控模塊、任務(wù)設(shè)置模塊、輔助決策專家系統(tǒng)、自檢測(cè)模塊等，軟件工作流程圖如圖2所示。

主控模塊負(fù)責(zé)整個(gè)武器控制系統(tǒng)的管理，包括人機(jī)界面、輸入/輸出接口的管理、功能菜單的管理等；動(dòng)態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)各部分的狀態(tài)信息，接收與系統(tǒng)交聯(lián)的其它系統(tǒng)傳送的數(shù)據(jù)，通過(guò)專家系統(tǒng)進(jìn)行推理判斷，調(diào)用相應(yīng)的處理程序。

任務(wù)設(shè)置模塊的功能是：設(shè)置目標(biāo)類型、相對(duì)本機(jī)的位置等初始條件，啟動(dòng)輔助決策專家系統(tǒng)。

自檢測(cè)模塊用于檢測(cè)發(fā)射/投放電路的完好情況，當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)，自動(dòng)切換到備用方案。

4.2輔助決策專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

輔助決策專家系統(tǒng)屬于嵌入式專家系統(tǒng)，具有較小的知識(shí)庫(kù)、簡(jiǎn)單的推理機(jī)制，由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、又能滿足系統(tǒng)需要，是一種比較實(shí)用的專家系統(tǒng)。系統(tǒng)用來(lái)對(duì)飛機(jī)武器控制過(guò)程中出現(xiàn)的各種情況進(jìn)行輔助決策，根據(jù)初始條件、提出可供選擇的戰(zhàn)斗方式，并推薦武器類型、發(fā)射/投放方式、投放順序等最佳使用方案。駕駛員可以對(duì)系統(tǒng)推薦的方案進(jìn)行取舍或修改，修改后的方案又作為新知識(shí)充實(shí)到知識(shí)庫(kù)中。

專家系統(tǒng)是人工智能的一個(gè)最新的研究領(lǐng)域，是具有相當(dāng)數(shù)量權(quán)威性知識(shí)，并能運(yùn)用這些知識(shí)解決特定領(lǐng)域中實(shí)際問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的數(shù)據(jù)、信息或事實(shí)，運(yùn)用系統(tǒng)存儲(chǔ)的專家經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)，進(jìn)行推理判斷，最后得出結(jié)論，同時(shí)給出結(jié)論的可信度，以供用戶決策之用。人們事先把某些專家的知識(shí)總結(jié)出來(lái)，分成事實(shí)和規(guī)則，以適當(dāng)?shù)男问酱嫒胗?jì)算機(jī)，建立起知識(shí)庫(kù)，并根據(jù)某些商定的原則，確定推理規(guī)則。根據(jù)這些專門(mén)的知識(shí)和規(guī)則，系統(tǒng)對(duì)輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，做出判斷和決策，因此能起到專家的作用，大大提高了工作效率和工作質(zhì)量。專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

知識(shí)庫(kù)是問(wèn)題求解知識(shí)的集合，含有顯示地表示的各種知識(shí)塊，包括基本事實(shí)、規(guī)則和其他有關(guān)信息，是專家系統(tǒng)的核心組成部分。本系統(tǒng)中知識(shí)庫(kù)的建立依靠武器控制領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)和理論知識(shí)，經(jīng)驗(yàn)知識(shí)從有豐富經(jīng)驗(yàn)的駕駛員對(duì)武器操作經(jīng)驗(yàn)中總結(jié)獲得；理論知識(shí)是經(jīng)過(guò)大量的理論研究計(jì)算得到的。

推理機(jī)是專家系統(tǒng)的“思維”機(jī)構(gòu)，是實(shí)施問(wèn)題求解的核心執(zhí)行機(jī)構(gòu)。其主要功能是協(xié)調(diào)、控制系統(tǒng)，決定如何選用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，對(duì)用戶提出的證據(jù)進(jìn)行推理，求得某個(gè)問(wèn)題的解答。因?yàn)樵诳諔?zhàn)過(guò)程中，作戰(zhàn)環(huán)境不斷變化，系統(tǒng)對(duì)外界的反應(yīng)也應(yīng)隨之變化，這樣就形成了一些不確定的和不精確的事實(shí)，為了滿足系統(tǒng)的不確定性和不精確推理判斷技術(shù)以及系統(tǒng)的實(shí)時(shí)推理算法，專家系統(tǒng)采取確定性和概率性的推理運(yùn)算機(jī)制，同時(shí)，考慮經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，以提高系統(tǒng)的置信度。

知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)分離的設(shè)計(jì)體系，使得知識(shí)的增減和修改不影響整個(gè)專家系統(tǒng)的工作，隨著時(shí)間和條件的變遷，可以及時(shí)更改知識(shí)庫(kù)，以提高系統(tǒng)的智能化水平。

4.3 掛點(diǎn)的顯示格式

合理的選擇掛點(diǎn)的顯示格式，能減輕飛行員的思考負(fù)擔(dān)，使飛行員能更快速準(zhǔn)確的作出反應(yīng)，提高作戰(zhàn)效率?，F(xiàn)代航空電子中常用的顯示格式有字母、圖像、字母與圖像兼有三種格式。系統(tǒng)選用字母與圖像兼有的顯示畫(huà)面，分別用

表示飛機(jī)、掛架、火箭（用字母R表示）、炸彈（用字母B表示）、導(dǎo)彈（用字母M表示）等。向下箭頭所指位置為當(dāng)前攻擊武器。圖4為一掛點(diǎn)顯示畫(huà)面實(shí)例。

5結(jié)束語(yǔ)

本系統(tǒng)應(yīng)用計(jì)算機(jī)接口技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)設(shè)計(jì)了智能武器控制系統(tǒng)，克服了以往武器控制系統(tǒng)部件多、分系統(tǒng)多、硬件電路復(fù)雜、維護(hù)困難、增加新武器系統(tǒng)難等弊端。友好的人機(jī)界面使飛行員的操作變得更簡(jiǎn)單，標(biāo)準(zhǔn)化的接口設(shè)計(jì)使得增加新武器系統(tǒng)和在不同飛機(jī)和武器之間移植只需改變相應(yīng)軟件即可實(shí)現(xiàn)，使系統(tǒng)具有一定的通用性。本系統(tǒng)已在實(shí)驗(yàn)室的機(jī)載武器控制智能仿真系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，并收到了良好的效果。

參考文獻(xiàn)：

[1].李青等. 某型軍用飛機(jī)外掛物管理系統(tǒng)應(yīng)用潛力分析. 火力與指揮控制.2001年第1期

[2].蔡自興. 智能控制----基礎(chǔ)與應(yīng)用. 北京：國(guó)防工業(yè)出版社. 1998年

[3].陸彥陳根社.飛機(jī)外掛物管理系統(tǒng)研究.光電與控制.1991年第1期

[4].張海藩.軟件工程導(dǎo)論.北京：清華大學(xué)出版社.1998年

第7篇

關(guān)鍵詞:算法設(shè)計(jì)與分析;教學(xué)研究;教學(xué)質(zhì)量

中圖分類號(hào):G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B

1引言

“算法設(shè)計(jì)與分析”是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的核心課程之一,受到越來(lái)越多的重視。對(duì)于一個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生,學(xué)好算法課是必要且是必須的?！八惴ㄔO(shè)計(jì)與分析”這門(mén)課程的主要目的不僅是講授計(jì)算領(lǐng)域中不同問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)算法,更重要的是分析其算法復(fù)雜度,并且在諸多可行算法中選擇一種時(shí)間或者空間效率最高的方法。美國(guó)著名算法大師Donld Knuth認(rèn)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)就是算法的研究”,他主持設(shè)計(jì)的TeX排版系統(tǒng)被譽(yù)為是“不存在Bug的系統(tǒng)”,這是以大師嚴(yán)密的算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)為保證的。前微軟高級(jí)副總裁李開(kāi)復(fù)博士認(rèn)為“計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)質(zhì)是人工智能”,而人工智能則是模擬人類思維的一種算法科學(xué)。計(jì)算機(jī)算法的應(yīng)用已經(jīng)遍及人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,包括計(jì)算機(jī)軟硬件機(jī)器學(xué)習(xí)、電信及互聯(lián)網(wǎng)、一般制造業(yè)、經(jīng)濟(jì)與金融業(yè)等。算法技術(shù)不僅在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,而且在其它理工及社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域都有極其廣泛的應(yīng)用。任何問(wèn)題的求解,都離不開(kāi)一般性的算法設(shè)計(jì)原則,在筆者執(zhí)教的學(xué)校,數(shù)學(xué)和信息安全兩個(gè)非計(jì)算機(jī)專業(yè)已將該課程列為必修課程。因此,提高“算法設(shè)計(jì)與分析”課程教學(xué)水平有著極其深遠(yuǎn)的意義和重要的作用。

2教材選擇

近年來(lái),國(guó)內(nèi)引進(jìn)了一些優(yōu)秀的國(guó)外教材,其中的《算法導(dǎo)論》是國(guó)際上被引用頻率最高而且知名度也最高的專著,但是由于它篇幅過(guò)長(zhǎng),在國(guó)外多用于兩個(gè)學(xué)期的教學(xué)課程,因此難以將該教材系統(tǒng)地用于學(xué)時(shí)有限的本科教學(xué);《算法設(shè)計(jì)與分析》是美國(guó)工程院院士UIIman等三位大師合著的優(yōu)秀教材,該書(shū)的目的是將算法領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究結(jié)果進(jìn)行綜合,重點(diǎn)在于對(duì)算法思想過(guò)程的理解,而不是算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和具體的編程技巧。但是該書(shū)內(nèi)容和習(xí)題難度都較大,因此更適合作為研究生教材。國(guó)內(nèi)的專家王曉東和周培德所編寫(xiě)的教材也很優(yōu)秀。這些教材都被我們重點(diǎn)推薦給學(xué)生作為參考書(shū)。

出于上述考慮,我們最終選擇了沙特學(xué)者M(jìn).H.Alsuwaiyel所著的《算法設(shè)計(jì)技巧與分析》作為教材,該書(shū)基本覆蓋了傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容,此外還包含了概率算法和近似算法等一些基本內(nèi)容,這些內(nèi)容在傳統(tǒng)教材中并不多見(jiàn),是一些高端算法經(jīng)常使用的方法。雖然該書(shū)不是歐美傳統(tǒng)名校教材,但作者在南加州大學(xué)攻讀獲得碩士和博士學(xué)位,因此該書(shū)吸收了歐美優(yōu)秀教材的風(fēng)格,且文筆簡(jiǎn)潔流暢。該書(shū)的內(nèi)容及習(xí)題難度適中,便于課堂教學(xué)及自學(xué),是一本適合本科教學(xué)的好書(shū)。

如果一個(gè)本科生能夠?qū)W好本教材,并在后面的碩士階段,學(xué)好UIIman的《算法設(shè)計(jì)與分析》,之后再將《算法導(dǎo)論》學(xué)習(xí)好,則必將打下堅(jiān)實(shí)的算法理論基礎(chǔ),為終身的職業(yè)生涯所受用。

3興趣培養(yǎng)

本課程的教學(xué)對(duì)象是大學(xué)理工科三年級(jí)學(xué)生,要求他們不僅具備數(shù)學(xué)分析、概率及線性代數(shù)的基礎(chǔ),而且具備離散數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等計(jì)算機(jī)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)。很多學(xué)生剛學(xué)過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),翻開(kāi)算法教材,有似曾相識(shí)的感覺(jué)。教材中確實(shí)有部分章節(jié)如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),排序算法,圖的遍歷等取材于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程。因此會(huì)有些學(xué)生學(xué)習(xí)熱情不高,認(rèn)為是在學(xué)習(xí)重復(fù)的課程。

針對(duì)這一情況,首先我們會(huì)教育學(xué)生兩課程的目的是不一樣的。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的目的是教會(huì)學(xué)生如果對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的事物及對(duì)其信息處理過(guò)程建立數(shù)據(jù)模型;而算法設(shè)計(jì)課程的重點(diǎn)是算法的效率問(wèn)題,其主題是算法的空間和時(shí)間復(fù)雜度,主要論述如何運(yùn)用算法技術(shù)改進(jìn)已有一些算法的效率,或者對(duì)復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行求解。

近年來(lái),計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)發(fā)展迅速,CPU、外存、內(nèi)存的性能在持續(xù)提高,價(jià)格卻大幅度下跌。因此有很多人認(rèn)為,軟件的效率已經(jīng)不再重要了,只要提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的配置就足夠了。這種觀點(diǎn)顯然是錯(cuò)誤的。

我們?cè)诘谝还?jié)的緒論課中引用《算法導(dǎo)論》的例子,深入淺出地闡明了算法效率的重要性。設(shè)有兩個(gè)排序算法:其一是插入排序,時(shí)間復(fù)雜度為c1 n*n, c1是一個(gè)不依賴于n的常數(shù);其二是歸并排序,時(shí)間復(fù)雜度為c2 nlog n,c2是一個(gè)不依賴于n的常數(shù),一般情況下c1< c2。n是待排序數(shù)列的長(zhǎng)度。對(duì)于這兩個(gè)實(shí)質(zhì)上屬于不同數(shù)量級(jí)的算法,很多人并未真正感覺(jué)到log n比n優(yōu)化多少,甚至當(dāng)n較小時(shí),插入排序比歸并排序還要快速一些。但是我們必須認(rèn)識(shí)到,當(dāng)n逐漸增大到一定數(shù)值以后,無(wú)論c1比c2小多少,歸并排序均比插入排序快速。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上排序結(jié)果的對(duì)比,則效果更為顯著。假若在高性能計(jì)算機(jī)A(10億指令/秒)上運(yùn)行插入排序,而在低速計(jì)算機(jī)B(1千萬(wàn)指令/秒)上運(yùn)行歸并排序。此時(shí)硬件條件是機(jī)器A比機(jī)器B快了近100倍;軟件先決條件是 c1值為2, c2值為50;數(shù)據(jù)集的規(guī)模n為100萬(wàn)。

計(jì)算得到:

機(jī)器A運(yùn)行時(shí)間為2*(100萬(wàn)*100萬(wàn))/10億=2000秒

機(jī)器B運(yùn)行時(shí)間為 50*100萬(wàn)*lg(100萬(wàn))≈100秒

結(jié)果是驚人的,用了快100倍的機(jī)器處理相同的數(shù)據(jù)集,反而慢幾乎20倍。如果數(shù)據(jù)集大10倍為1000萬(wàn),那么機(jī)器A要算2.3天,機(jī)器B只要20分鐘,這一差距是令人震驚的。

事實(shí)上,算法技術(shù)的發(fā)展沒(méi)能跟上硬件的發(fā)展,其發(fā)展空間還很大,盲目崇尚硬件建設(shè)而忽視算法技術(shù)的觀點(diǎn)是錯(cuò)誤的。

在電信應(yīng)用中,雖然硬件和軟件技術(shù)發(fā)展很快,但是用戶的需求更是呈爆炸式增長(zhǎng)。一個(gè)國(guó)家網(wǎng)內(nèi)就可能有成百萬(wàn)實(shí)時(shí)在線用戶,每秒幾十萬(wàn)次用戶交互發(fā)生,夜間有成千萬(wàn)的話單記錄要處理。當(dāng)一臺(tái)內(nèi)存中存放近百萬(wàn)用戶資料,則浪費(fèi)16個(gè)字節(jié)就是浪費(fèi)16M空間。如果記錄的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及處理算法設(shè)計(jì)不合理,則內(nèi)存很容易不夠用,大量工作任務(wù)會(huì)被拋棄。要在這樣的平臺(tái)軟件上構(gòu)建軟件,必須對(duì)每個(gè)字節(jié)空間、每個(gè)計(jì)算機(jī)指令的使用優(yōu)化到位。否則,即便有先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),一般的軟件技術(shù)是無(wú)法承受高性能、高容量計(jì)算的需要的。算法技術(shù)能支持開(kāi)發(fā)人員在軟件設(shè)計(jì)階段從理論層面保障系統(tǒng)的效率達(dá)到最優(yōu)。

經(jīng)首次引論性教學(xué),絕大多數(shù)同學(xué)認(rèn)識(shí)了算法課程重要性,明確了學(xué)習(xí)目的,獲得了較好的教學(xué)效果。

4理論教學(xué)

課程教學(xué)組在教材內(nèi)容上選擇了以下內(nèi)容:

(1) 算法分析基本概念,數(shù)學(xué)預(yù)備知識(shí)。這些都是本課程工具性方法。

(2) 堆和不相交理論。介紹了能有效實(shí)現(xiàn)優(yōu)先隊(duì)列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

(3) 歸納法、分治、動(dòng)態(tài)規(guī)劃。介紹了計(jì)算機(jī)技術(shù)中十分重要的遞歸為主題的設(shè)計(jì)技術(shù),遞歸要求能夠?qū)⒋鈫?wèn)題抽象為遞推表達(dá)式,確定初試值和遞推終止條件后就能將復(fù)雜問(wèn)題化解為嵌套的簡(jiǎn)單問(wèn)題。

(4) 貪心算法。介紹了如何求解最優(yōu)化問(wèn)題。

(5)NP完全問(wèn)題。介紹不確定性圖靈機(jī)在P時(shí)間內(nèi)能解決的問(wèn)題,這類論題對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生將來(lái)思考問(wèn)題復(fù)雜度是個(gè)導(dǎo)論。

(6) 回朔法。介紹有組織的窮盡搜索算法,對(duì)一些問(wèn)題尤其是解空間很大的問(wèn)題有效。我們介紹了3著色、8皇后等經(jīng)典問(wèn)題。

(7) 概率算法和近似算法。一般性介紹近20年來(lái)算法研究迅猛發(fā)展的領(lǐng)域,以擴(kuò)展學(xué)生知識(shí)面,但不做考核要求。

其他內(nèi)容如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、圖遍歷等是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖論課的內(nèi)容,本課程內(nèi)不做講解,供學(xué)生預(yù)習(xí)課程時(shí)選讀;對(duì)于域指定問(wèn)題的迭代改進(jìn)和計(jì)算幾何技術(shù)等高級(jí)課題,推薦學(xué)生根據(jù)興趣自學(xué)。

近年,越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)高校主張雙語(yǔ)教學(xué)。我們也有這樣的規(guī)劃,但是考慮課程有一定深度,三年級(jí)本科生英語(yǔ)運(yùn)用還有限,為此達(dá)到最好的教學(xué)效果,在教學(xué)中先采用中文教學(xué)。但是我們鼓勵(lì)學(xué)生同步閱讀英文版教材,以更好地適應(yīng)未來(lái)科研和國(guó)際化軟件研發(fā)的需要。

5科研方法及實(shí)踐能力培養(yǎng)

科研式教育并不是新生事物。在二十年前,我國(guó)清華大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)等名校就對(duì)高年級(jí)學(xué)生講授研究生課程,并進(jìn)行導(dǎo)師制研教結(jié)合型教學(xué),使得很多學(xué)生讀研時(shí)就能取得優(yōu)秀的成果。作者所執(zhí)教的是重點(diǎn)工科院校,有很多有利的因素便于我們展開(kāi)科研式教學(xué):一是有超過(guò)60%的學(xué)生主觀上有本科畢業(yè)后繼續(xù)深造的愿望;二是學(xué)校有豐富的圖書(shū)館資源,能全文檢索CNKI、碩博士論文、IEEE、ACM、ELSERVIER、SPRINGER等中外優(yōu)秀電子數(shù)據(jù)庫(kù)。在教學(xué)中,作者也將在科研中讀到的一些新穎實(shí)用且難度適中的論文摘錄下來(lái)介紹給學(xué)生,并將自己研究生階段的學(xué)習(xí)方法介紹給學(xué)生。除了閱讀教材,我們還鼓勵(lì)學(xué)生讀一些高端的雜志,例如計(jì)算機(jī)學(xué)科領(lǐng)域的四大學(xué)報(bào),ACM期刊,Software Experience and Practice,Information Processing Letter等刊物,從其中檢索感興趣的論題。讀核心期刊有幾點(diǎn)好處:這些刊物審稿嚴(yán)格,文章無(wú)論是學(xué)術(shù)性、前瞻性、理論正確性及寫(xiě)作水平都有保證;減少檢索的開(kāi)銷。讀者可以先在這些高水平雜志中找到自己感興趣的主題后,再?gòu)V泛檢索與主題相關(guān)的其它刊物或會(huì)議文章。引導(dǎo)學(xué)有余力的本科生讀高水平論文并不是過(guò)高要求,算法設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教材中大部分章節(jié)內(nèi)容其實(shí)也都是來(lái)源于前二十至五十年的國(guó)際知名算法學(xué)術(shù)期刊,其中選擇ACM、IEEE及ISAM雜志內(nèi)容的比例最高?，F(xiàn)在的一些學(xué)術(shù)期刊中刊出的優(yōu)秀算法,過(guò)幾年就會(huì)被大量的引用或?qū)嶋H應(yīng)用,也許再過(guò)十至二十年后就會(huì)被引入未來(lái)的教材之中。

我們認(rèn)為,在本科高年級(jí)展開(kāi)研究式教學(xué)對(duì)學(xué)生長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展有好處。對(duì)打算深造的同學(xué),可以潛移默化地引導(dǎo)他們思索自己未來(lái)的發(fā)展方向,有很多成功的學(xué)者就是在大學(xué)受到某門(mén)課程老師的影響而走上科研道路的。科學(xué)研究是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程,很多工科博士生學(xué)習(xí)到第三、四年后才開(kāi)始發(fā)表一級(jí)論文,很多碩士生畢業(yè)前才急忙撰寫(xiě)可發(fā)表成果。而同時(shí)有些博士生入學(xué)兩年就能取得豐碩的成果,很重要的因素是他們?cè)诒究聘吣昙?jí)階段就培養(yǎng)了研究型思維,為以后深造明確了方向并作好了理論準(zhǔn)備。如果本科階段就培養(yǎng)研究型學(xué)習(xí)方法,那么在日后深造過(guò)程中多出成果就是水到渠成的事。而如何培養(yǎng)學(xué)生良好的研究習(xí)慣,正是我們教師要不斷探索的論題。

重視理論而實(shí)踐不足,是我國(guó)高校普遍存在的問(wèn)題。

在國(guó)際上,知名的軟件鮮有來(lái)自中國(guó)人的原創(chuàng)。所以我們要更加重視培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐能力。

實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié),我們布置了基本的排序、遞歸、貪心、回溯等論題的實(shí)驗(yàn),鼓勵(lì)學(xué)生用不同的編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),不僅僅是單純的算法實(shí)現(xiàn),最好能夠編制出實(shí)用美觀的界面,將算法更友好地呈現(xiàn)出來(lái)。無(wú)論以后的工作或者深造,目標(biāo)是可應(yīng)用或者可發(fā)表的成果,都需要研發(fā)者具有較高的實(shí)踐能力。我們認(rèn)為實(shí)踐與理論教育是并重的。

6結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)四年的教學(xué)實(shí)踐,學(xué)生對(duì)此課程實(shí)踐的參與度越來(lái)越高。通過(guò)教育方法的不斷改進(jìn),學(xué)生的課程成績(jī)也一屆好于一屆。更為重要的是,通過(guò)啟發(fā)引導(dǎo)式教育,很多同學(xué)開(kāi)始萌發(fā)研究型思維,課余經(jīng)常向老師提問(wèn),有的問(wèn)題有較高難度,老師都要回去研究資料才能解答。在來(lái)自本校新入學(xué)的碩士生中,不少同學(xué)反映受益于此課,有些同學(xué)讀研究生后不久就在一級(jí)學(xué)報(bào)上發(fā)表了算法類論文,這也正是我們當(dāng)初所期待的。我們教師仍然要不斷提高自身科研水平,并將研究成果及方法引進(jìn)課堂,提高教學(xué)效果和質(zhì)量。

教學(xué)中,還發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象,數(shù)學(xué)系的學(xué)生比計(jì)算機(jī)系的考試成績(jī)要高一些。最簡(jiǎn)單的因素,是他們理論思維能力更強(qiáng),如何因材施教,改進(jìn)教學(xué)方法及增強(qiáng)工科學(xué)生學(xué)習(xí)本課程能力,是我們課程教學(xué)組今后要探索與研究的方向。

參考文獻(xiàn):

[1] M.H.AlsuwAIyel. 算法設(shè)計(jì)技巧與分析[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2004.

第8篇

關(guān)鍵詞:專家系統(tǒng);課程建設(shè);教學(xué)改革;實(shí)驗(yàn)教學(xué);CLIPS

“專家系統(tǒng)”課程是本科專業(yè)“智能科學(xué)與技術(shù)”的特色課程之一,該專業(yè)是由北京大學(xué)在2004年率先自主建立的[1]。此后,國(guó)內(nèi)很多大學(xué)也都陸續(xù)基于各自的特色建設(shè)開(kāi)設(shè)了該專業(yè),如北京郵電大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)、首都師范大學(xué)、西安郵電大學(xué)、北京科技大學(xué)、廈門(mén)大學(xué)、中南大學(xué)等?；谝粋€(gè)新興本科專業(yè)設(shè)立的專業(yè)基礎(chǔ)特色課程,應(yīng)該如何建設(shè),實(shí)施教學(xué)與改革,突出專業(yè)特色?各類學(xué)校都在摸索中。中南大學(xué)的“專家系統(tǒng)”課程是國(guó)家級(jí)“智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)”主干課程之一,它由國(guó)家級(jí)教學(xué)名師領(lǐng)銜,以雙語(yǔ)建設(shè)為教學(xué)基本手段,以精品意識(shí)為指導(dǎo)[2],培養(yǎng)學(xué)生自主創(chuàng)新意識(shí),發(fā)掘?qū)W生興趣潛能,非常具有專業(yè)特色。

1課程建設(shè)情況

專家系統(tǒng)使用人類專家推理的計(jì)算機(jī)模型處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專家做出解釋的復(fù)雜問(wèn)題,并得出與專家相同的結(jié)論[3]。其最大特點(diǎn)是不僅可以幫助人們處理信息,還能說(shuō)明處理的方式和理由[4]。我們結(jié)合專家系統(tǒng)課程特色與學(xué)習(xí)認(rèn)知過(guò)程特點(diǎn),采取認(rèn)知教學(xué)作為專家系統(tǒng)教學(xué)的理論基礎(chǔ)[5-6],根據(jù)智能科學(xué)與技術(shù)系列課程教研經(jīng)驗(yàn),融合雙語(yǔ)教學(xué)方式,初步提出課程定位和建設(shè)目標(biāo),給出了教學(xué)基本要求。

1.1課程定位與建設(shè)目標(biāo)

在學(xué)習(xí)本課程之前,學(xué)生最好已經(jīng)選修過(guò)離散數(shù)學(xué)、人工智能和面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)課程,本課程32個(gè)學(xué)時(shí),2個(gè)學(xué)分,其中實(shí)驗(yàn)課6學(xué)時(shí)。此外,“專家系統(tǒng)”還可作為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等相關(guān)專業(yè)有興趣的學(xué)生的選修課程。可為學(xué)生提供一種新的手段和方法求解傳統(tǒng)方法難解問(wèn)題,也為學(xué)生們了解智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)提供良好的窗口。

專家系統(tǒng)成為智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課程,目的在于培養(yǎng)學(xué)生理解和掌握專家系統(tǒng)技術(shù)的基本觀念、基本理論和智能科學(xué)方法;并靈活設(shè)計(jì)和構(gòu)建不同領(lǐng)域的專家系統(tǒng),解決實(shí)際問(wèn)題,為學(xué)習(xí)后續(xù)課程奠定方法基礎(chǔ)。通過(guò)教學(xué)過(guò)程,培養(yǎng)學(xué)生善于分析繼承已有的科學(xué)進(jìn)步成果、激勵(lì)學(xué)生善于發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的自主科學(xué)創(chuàng)新精神。

1.2課程教材設(shè)計(jì)

本校專家系統(tǒng)課程選用了蔡自興編寫(xiě)的《高級(jí)專家系統(tǒng):原理、設(shè)計(jì)及應(yīng)用》[3]一書(shū),該教材包括專家系統(tǒng)的基本理論、技術(shù)方法和實(shí)際應(yīng)用的諸多內(nèi)容,知識(shí)點(diǎn)介紹全面詳盡,同時(shí)列舉了諸多實(shí)例,便于課堂分析與課后理解。

根據(jù)雙語(yǔ)教學(xué)的要求,外文參考教材[7]選用了Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書(shū),該書(shū)對(duì)CLIPS語(yǔ)言分析透徹,有大量的課后習(xí)題與資料,適合學(xué)生作為主要參考書(shū)目進(jìn)行課后學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)教材選用了電子工業(yè)出版社出版的《決策支持與專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程》一書(shū),主要利用了同時(shí),根據(jù)雙語(yǔ)教學(xué)的要求,外文參考教材選用了China Machine Press出版的Expert Systems Principles and Programming (Third Edition)一書(shū),該書(shū)對(duì)CLIPS語(yǔ)言分析透徹,有大量的課后習(xí)題與資料,有利于學(xué)生作為主要參考書(shū)目進(jìn)行課后學(xué)習(xí)。我校實(shí)驗(yàn)教材選用了電子工業(yè)出版社出版的《決策支持與專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程》一書(shū)。主要利用了該書(shū)后半部分內(nèi)容。目前,國(guó)內(nèi)基于CLIPS的“專家系統(tǒng)”實(shí)驗(yàn)教學(xué)教材在國(guó)內(nèi)幾乎沒(méi)有容,專家系統(tǒng)課程實(shí)驗(yàn)及其教材建設(shè)還需進(jìn)一步改革與探索。

1.3教學(xué)要求與知識(shí)框架

通過(guò)學(xué)習(xí),使學(xué)生了解和掌握專家系統(tǒng)的相關(guān)原理和方法,。要求學(xué)生掌握知識(shí)表示方法、搜索推理技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容,熟悉和了解常見(jiàn)的專家系統(tǒng)解釋機(jī)制、開(kāi)發(fā)工具和評(píng)估方法,學(xué)會(huì)基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、基于模型的專家系統(tǒng)和基于Web專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)建立和應(yīng)用,掌握專家系統(tǒng)的常用編程語(yǔ)言――CLIPS,了解專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)和研究課題。經(jīng)過(guò)對(duì)專家系統(tǒng)課程知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行分類,可分為以下6個(gè)模塊,如表1所示。。

經(jīng)過(guò)對(duì)專家系統(tǒng)課程知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行分類,可分為以下6個(gè)模塊,如表1所示。

模塊一專家系統(tǒng)的定義、發(fā)展歷史、研究?jī)?nèi)容、類型、結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)以及構(gòu)建步驟;。

模塊二熟悉專家系統(tǒng)時(shí)可能采用的人工智能的知識(shí)表示方法和搜索推理技術(shù),結(jié)合傳統(tǒng)人工智能方法和計(jì)算智能的一些方法;。

模塊三了解專家系統(tǒng)的解釋機(jī)制、開(kāi)發(fā)工具和評(píng)估方法;。

模塊四熟悉基于規(guī)則專家系統(tǒng)、基于框架的專家系統(tǒng)、基于模型的專家系統(tǒng)和基于Web專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、推理技術(shù)、設(shè)計(jì)方法及應(yīng)用示例;。

模塊五掌握人工智能和專家系統(tǒng)的編程語(yǔ)言――CLIPS,了解其他LISP,PROLOG和關(guān)系數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言等;。

模塊六展望專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)和研究課題,并了解新型專家系統(tǒng)的特征與示例。

從教學(xué)要求角度出發(fā),模塊一、模塊三和模塊六的教學(xué)要求相對(duì)一般,但卻是學(xué)生涉及專家系統(tǒng)技術(shù)的必備知識(shí)模塊。相對(duì)而言,模塊五是基本教學(xué)條件要求中最高的一個(gè)模塊,因?yàn)槟K二與模塊四的深刻理解與系統(tǒng)設(shè)計(jì)需通過(guò)模塊五而實(shí)現(xiàn)的。

從教學(xué)內(nèi)容的重難點(diǎn)角度出發(fā),模塊二是重點(diǎn)部分之一,但因有人工智能課程的基礎(chǔ),相對(duì)而言,教學(xué)實(shí)施過(guò)程中較為順暢。模塊四與模塊五是專家系統(tǒng)課程重點(diǎn)闡述部分,其中模塊五也是難點(diǎn)部分,在實(shí)驗(yàn)教學(xué)環(huán)節(jié)中,由于大部分學(xué)生初次接觸推理性的編程語(yǔ)言,所以需要一定的入門(mén)時(shí)間和練習(xí)次數(shù)。

2專家系統(tǒng)課程教學(xué)改革實(shí)施

2.1基于多媒體的專家系統(tǒng)課程教學(xué)

教學(xué)應(yīng)以學(xué)習(xí)者為中心,以先進(jìn)教育技術(shù)為手段,相輔相成,促進(jìn)教學(xué)效果。人類的感官功能中視覺(jué)與聽(tīng)覺(jué)器官起到了94%作用[78],而視聽(tīng)覺(jué)的協(xié)同作業(yè)能大大提高學(xué)習(xí)效率,而。多媒體教學(xué)就是一種集聲、文、圖、色于一體的教學(xué)手段之一,其實(shí)施。多媒體教學(xué)的關(guān)鍵實(shí)施內(nèi)容就是教學(xué)設(shè)計(jì),而教學(xué)設(shè)計(jì)的難點(diǎn)就是在不增加學(xué)生信息加工系統(tǒng)中工作記憶負(fù)荷的前提下,用促進(jìn)生成的方式呈現(xiàn)學(xué)習(xí)材料,包括教材、課件、講義、課堂講解、課后習(xí)題等。

結(jié)合專家系統(tǒng)課程教學(xué)情況,教學(xué)設(shè)計(jì)分為以下3個(gè)方面進(jìn)行詳盡闡述:。

1) 把握好課堂教學(xué)知識(shí)量。

專家系統(tǒng)課程相對(duì)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)第六期的學(xué)生而言是非常新穎的一門(mén)非常新穎的課程,學(xué)生們相對(duì)的學(xué)習(xí)熱情比較高,但這里還需仍然需要對(duì)學(xué)生的先前知識(shí)結(jié)構(gòu)和能力有個(gè)簡(jiǎn)單的估計(jì)。教師需考慮學(xué)生的工作記憶容量,并對(duì)學(xué)生的長(zhǎng)期記憶有個(gè)估計(jì),把握學(xué)習(xí)材料內(nèi)在負(fù)荷。學(xué)習(xí)材料并非越多越好,關(guān)鍵在于精華,給學(xué)生留下深刻印象?！皩＜蚁到y(tǒng)”課堂教授部分以原理性與推理性知識(shí)為主,應(yīng)增加實(shí)踐技術(shù)實(shí)例,這樣讓學(xué)生緊密聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行學(xué)習(xí),。多媒體視頻就是一個(gè)很好的表現(xiàn)手段。將制作好的實(shí)例視頻,向?qū)W生們展示,不但讓課程氛圍活躍,還激發(fā)學(xué)生對(duì)實(shí)踐教學(xué)的興趣;不但沒(méi)有增加課堂的知識(shí)負(fù)荷,還可以留給學(xué)生課后對(duì)比學(xué)習(xí)。

2) 多元化課件制作呈現(xiàn)形式。

專家系統(tǒng)是一門(mén)推理性知識(shí)要求很強(qiáng)的課程,同時(shí)也需要掌握一門(mén)有利的開(kāi)發(fā)工具方能使學(xué)生做到靈活應(yīng)用。經(jīng)過(guò)教學(xué)實(shí)踐與課后調(diào)查發(fā)現(xiàn),學(xué)生們對(duì)知識(shí)表述與相關(guān)畫(huà)面共同呈現(xiàn)的形式比單一媒體呈現(xiàn)形式學(xué)習(xí)效果好,知識(shí)和畫(huà)面也必須是關(guān)聯(lián)的,呈現(xiàn)位置和各部分的比例也需考慮充分。為此,課件制作是一個(gè)“改無(wú)止境”的工程,因?yàn)槊恳粚玫膶W(xué)生具有自己的特點(diǎn),且專家系統(tǒng)課程知識(shí)點(diǎn)的不斷更新,每一年都要對(duì)課件進(jìn)行大量的補(bǔ)充與改進(jìn)。

3) 基于認(rèn)知教學(xué)的課堂講解過(guò)程。

認(rèn)知教學(xué)模式中,是以學(xué)生為主體,教學(xué)教師起主導(dǎo)作用。課堂講解是面對(duì)面教學(xué)活動(dòng)中的重要環(huán)節(jié),,它是多媒體中聯(lián)系言語(yǔ)與畫(huà)面的橋梁,是減少學(xué)生工作記憶負(fù)荷的有效手段。

專家系統(tǒng)課程知識(shí)可分為表示性知識(shí)與推理技術(shù)性知識(shí),根據(jù)相關(guān)認(rèn)知心理學(xué)理論,可將知識(shí)分為兩類:陳述性知識(shí)和程序性知識(shí)[5]。其中在教育心理學(xué)中“陳述性知識(shí)”是指?jìng)€(gè)人具有有意識(shí)的提取線索,能夠直接加以回憶和陳述。其實(shí)就是關(guān)于“是什么”的知識(shí),包括對(duì)事實(shí),規(guī)則,事件等信息的表達(dá)。教育心理學(xué)中“程序性知識(shí)”是指?jìng)€(gè)人沒(méi)有有意識(shí)的提取線索,其存在只能借助某種作業(yè)形式簡(jiǎn)介推測(cè)的知識(shí)稱為程序性知識(shí),而現(xiàn)代認(rèn)知心理學(xué)為程序性知識(shí)以產(chǎn)生式及產(chǎn)生式系統(tǒng)來(lái)表征的。所以可將陳述性知識(shí)采用“專家系統(tǒng)”中的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)形式為基礎(chǔ)地表征,而程序性知識(shí)的表征形式可用“專家系統(tǒng)”中的產(chǎn)生式系統(tǒng),以“ifthen”形式表示條件這一關(guān)系。眾多形式的產(chǎn)生式規(guī)則相互聯(lián)系就組成了復(fù)雜的產(chǎn)生式系統(tǒng)。基于認(rèn)知理論的“專家系統(tǒng)”知識(shí)教學(xué)實(shí)施過(guò)程中,首先應(yīng)選定系統(tǒng)設(shè)計(jì)內(nèi)容,掌握開(kāi)發(fā)系統(tǒng)時(shí)所需的知識(shí)與工具,;其次分析問(wèn)題,并根據(jù)系統(tǒng)的具體特征轉(zhuǎn)化知識(shí)。而后;接著對(duì)問(wèn)題模型進(jìn)行求解,建立和構(gòu)造知識(shí)庫(kù),;最后,利用實(shí)現(xiàn)工具編寫(xiě)代碼,系統(tǒng)聯(lián)調(diào)。

2.2專家系統(tǒng)課程雙語(yǔ)教學(xué)的實(shí)施

專家系統(tǒng)課程是信息學(xué)科新興發(fā)展的一門(mén)課程,有許多關(guān)鍵性進(jìn)展相關(guān)研究進(jìn)展和成果的資料均源于英文文獻(xiàn),因而提高學(xué)生雙語(yǔ)水平是一種大勢(shì)所需,。同時(shí),雙語(yǔ)教學(xué)提高了對(duì)教師整體素質(zhì)的要求,在雙語(yǔ)教學(xué)過(guò)程中,有意識(shí)的增強(qiáng)教學(xué)互動(dòng),以問(wèn)題啟發(fā)式教學(xué)與課堂辯論形式教學(xué),學(xué)生通過(guò)查閱主題文獻(xiàn)進(jìn)行針對(duì)性的演講或討論,教師對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)加以評(píng)述,并進(jìn)行補(bǔ)充。這種形式可擴(kuò)大教師的知識(shí)面,使得任課老師了解前沿的研究成果。也可培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的積極性和創(chuàng)新能力,使得課程具有鮮活的生命力。雙語(yǔ)教學(xué)對(duì)教師,特別是教師的其外語(yǔ)水平及其口語(yǔ)表達(dá)能力,,。促進(jìn)了師資整體水平的提高。專家系統(tǒng)的雙語(yǔ)教材已在1.2中介紹,但實(shí)驗(yàn)教材的設(shè)計(jì)與編寫(xiě)工作現(xiàn)仍處于空缺,這也是雙語(yǔ)教學(xué)的需完善的內(nèi)容工作之一。由于雙語(yǔ)教學(xué)增加了授課難道難度,進(jìn)而影響了授課的進(jìn)度,應(yīng)充分發(fā)揮多媒體先進(jìn)教學(xué)手段對(duì)專業(yè)術(shù)語(yǔ)和難以理解的內(nèi)容,進(jìn)行注解,幫助于學(xué)生理解。在貫徹雙語(yǔ)教學(xué)的過(guò)程中,除了指定適當(dāng)英文參考短文或參考書(shū),開(kāi)發(fā)雙語(yǔ)課件外,還應(yīng)使學(xué)生接觸國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料,開(kāi)闊眼界,拓寬知識(shí)面,強(qiáng)化雙語(yǔ)的意識(shí),激發(fā)學(xué)生主觀能動(dòng)性,使學(xué)生找到課程學(xué)習(xí)的歸屬感。

2.3改革“專家系統(tǒng)”課程實(shí)時(shí)交互活動(dòng)

專家系統(tǒng)課程是一門(mén)理論與實(shí)踐關(guān)系密切的課程之一,課堂留下的作業(yè)大多需要計(jì)算機(jī)編程或計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)方能較好的地完成。根據(jù)此特點(diǎn),改革傳統(tǒng)的作業(yè)形式與批審方法可節(jié)約反饋時(shí)間,同時(shí)可實(shí)現(xiàn)“低碳無(wú)紙化”辦公。利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行作業(yè)上交,教師批閱后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)及時(shí)返回給學(xué)生,不但能提高老師的辦公效率,也使學(xué)生得到快速與準(zhǔn)確的反饋。

針對(duì)多校區(qū)的現(xiàn)狀,我們利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源,采用了多種交互式策略,通過(guò)Email和群討論組等方式進(jìn)行在線交流,也可傳遞參考資料,交流課外成果,實(shí)現(xiàn)只要老師在實(shí)驗(yàn)室,學(xué)生在任何有網(wǎng)絡(luò)終端PC機(jī)處,就能進(jìn)行了實(shí)時(shí)交流或批改作業(yè)。避免了學(xué)生為了課后的困惑問(wèn)題積壓至下一堂課的矛盾,同時(shí)也節(jié)約了學(xué)生往返路程上耗費(fèi)的時(shí)間。

為了進(jìn)一步體現(xiàn)教學(xué)效果,我們下一步擬進(jìn)行考試方式的變革,應(yīng)綜合考慮課堂出勤情況、平時(shí)正式作業(yè)成績(jī)、課堂討論情況和期末課程考試進(jìn)行綜合評(píng)分。還應(yīng)考慮以雙語(yǔ)形式進(jìn)行筆試,當(dāng)面交卷后進(jìn)行雙語(yǔ)發(fā)問(wèn)。若有課程論文或創(chuàng)新作品表現(xiàn)突出者,可免參加最后的課程考試。使考試不再是學(xué)生的負(fù)擔(dān),而成為衡量與培養(yǎng)創(chuàng)新能力。和口試。

3基于CLIPS的專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)

3.1專家系統(tǒng)與CLIPS語(yǔ)言

CLIPS(C Language Integrated Production system)是由美國(guó)航空航天局約翰遜空間中心(NASA’’s Johnson Space Center)開(kāi)發(fā)的一種專家系統(tǒng)工具,由C語(yǔ)言編寫(xiě)而成。早期的專家系統(tǒng)工具大都用LISP、Prolog等編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā),共同問(wèn)題是運(yùn)行速度慢,可移植性差,解決復(fù)雜問(wèn)題的能力差。CLIPS是基于Rete算法的前向推理語(yǔ)言,其優(yōu)點(diǎn)包括:①邏輯推理方面的強(qiáng)大功能強(qiáng)。②、可移植性好。③、可擴(kuò)展性好。④、有利于和其他語(yǔ)言聯(lián)合使用等。

3.1專家系統(tǒng)與CLIPS語(yǔ)言

專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)有著完全不同的體系結(jié)構(gòu),通常它由知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)制、解釋機(jī)制和人機(jī)接口等幾個(gè)基本的、獨(dú)立的部分所組成,其中尤以知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)相互分離而別具特色。用clips語(yǔ)言能夠更好地熟悉專家系統(tǒng)的整個(gè)組成。CLIPS可為基于規(guī)則、面向?qū)ο笠约斑^(guò)程的編程提供支持(rule-based, object-oriented, and procedural programming)。

以基于規(guī)則的專家系統(tǒng)利用CLIPS工具編程作為實(shí)例闡述。在CLIPS中找到專家系統(tǒng)基礎(chǔ)的組成部分――Fact List、Knowledge Base、Inference Engine。Fact List中存放用于推理的事實(shí),而Knowledge Base包含所有的規(guī)則,Inference Engine控制所有的進(jìn)程。圖1所示為專家系統(tǒng)框架示意圖。專家系統(tǒng)中最核心的就是知識(shí)庫(kù),知識(shí)庫(kù)中包含了大量某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)。,為了使計(jì)算機(jī)能運(yùn)用專家的領(lǐng)域知識(shí),必須要采用一定的方式表示知識(shí) 。目前常用的知識(shí)表示方式有產(chǎn)生式規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、狀態(tài)空間、邏輯模式、腳本、過(guò)程、面向?qū)ο蟮取；谝?guī)則的產(chǎn)生式系統(tǒng)是目前實(shí)現(xiàn)知識(shí)運(yùn)用最基本的方法。

3.2專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容

通過(guò)CLIPS軟件環(huán)境提供了的驗(yàn)證性、設(shè)計(jì)性和開(kāi)發(fā)性實(shí)驗(yàn),幫助學(xué)生更好地熟悉和掌握專家系統(tǒng)的基本原理和方法;,通過(guò)實(shí)驗(yàn)提高學(xué)生總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的能力,使之對(duì)專家系統(tǒng)的相關(guān)理論有更深刻的認(rèn)識(shí)。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容如表2所示:。

其中,實(shí)驗(yàn)1為實(shí)驗(yàn)2的基礎(chǔ),這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)應(yīng)與講授課程穿插,使得學(xué)生利用課堂學(xué)到的理論聯(lián)系實(shí)際實(shí)驗(yàn)操作,通過(guò)這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的學(xué)習(xí)能夠掌握專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程、掌握用產(chǎn)生式規(guī)則繪制推理樹(shù)的方法、掌握、編寫(xiě)CLIPS應(yīng)用程序的方法以及程序運(yùn)行環(huán)境的應(yīng)用等。實(shí)驗(yàn)3是一個(gè)有難度的實(shí)驗(yàn),需要大量的課余準(zhǔn)備時(shí)間,所以在完成實(shí)驗(yàn)3的時(shí)候,必須預(yù)留3周的時(shí)間,提前布置給學(xué)生,讓學(xué)生做好實(shí)驗(yàn)前的準(zhǔn)備,這樣方能取得較好的實(shí)驗(yàn)教學(xué)效果。這些被挑選出來(lái)的CLIPS專家系統(tǒng)的代碼應(yīng)是經(jīng)典的學(xué)習(xí)內(nèi)容,通過(guò)該實(shí)驗(yàn)培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立分析與開(kāi)發(fā)完整的專家系統(tǒng)的能力。

3.3實(shí)驗(yàn)教學(xué)實(shí)例分析

1) 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?學(xué)習(xí)和理解CLIPS編程語(yǔ)言,通過(guò)分析用CLIPS編寫(xiě)的“野人過(guò)河”的程序,深入理解專家系統(tǒng)的編程技巧,加深對(duì)專家系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和理解。

2) 實(shí)驗(yàn)說(shuō)明:野人過(guò)河問(wèn)題屬于智能學(xué)科中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題,問(wèn)題描述如下:,有三3個(gè)牧師傳教士和三3個(gè)野人過(guò)河,只有一條能裝下兩個(gè)人的船,在河的任何一方或者船上,如果野人的人數(shù)大于牧師的人數(shù),那么牧師就會(huì)有危險(xiǎn)。

假設(shè)問(wèn)題的初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài),假設(shè)和分為1岸和2岸: 。

初始狀態(tài):1岸,3野人,3牧師;2岸,0野人,0牧師;船停在1岸,船上有0個(gè)人;。

目標(biāo)狀態(tài):1岸,0野人,0牧師;2岸,3野人,3牧師;船停在2岸,船上有0個(gè)人;。

整個(gè)問(wèn)題就抽象成了如何從初始狀態(tài)經(jīng)中間的一系列狀態(tài)達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)。問(wèn)題狀態(tài)的改變是通過(guò)劃船渡河來(lái)引發(fā)的,所以合理的渡河操作就成了通常所說(shuō)的(算符)就是問(wèn)題求解的關(guān)鍵。,根據(jù)題目要求,可以得出以下5個(gè)算符:渡1野人、渡1牧師、渡1野人1牧師、渡2野人、渡2牧師,。根據(jù)渡船方向的不同,也可以理解為10個(gè)往還算符。定義算符知道以后,剩下的核心問(wèn)題就是搜索方法了,。本程序采用深度優(yōu)先搜索,通過(guò)不斷擴(kuò)展后繼結(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn),逐步找出下一步可以進(jìn)行的渡河操作,;如果沒(méi)有找到則返回其父節(jié)點(diǎn),看看是否有其它其他兄弟節(jié)點(diǎn)可以擴(kuò)展。

搜索中采用的一些規(guī)則如下:

(1.) 渡船優(yōu)先規(guī)則:1岸一次運(yùn)走的人越多越好(即1岸運(yùn)多人優(yōu)先),同時(shí)野人優(yōu)先運(yùn)走;2岸一次運(yùn)走的人越少越好(即2岸運(yùn)少人優(yōu)先),同時(shí)傳教士?jī)?yōu)先運(yùn)走;。

(2.) 不能重復(fù)上次渡船操作,避免進(jìn)入死循環(huán)。;

(3.)任何時(shí)候 河兩邊兩岸的野人和牧師數(shù)在任何時(shí)候均分別大于等于0且小于等于3;

(4.) 由于只是找出最優(yōu)解,所以當(dāng)找到某一算符(當(dāng)前最優(yōu)先的)滿足操作條件后,不再搜索其兄弟節(jié)點(diǎn),而是直接載入鏈表。

(5.) 若擴(kuò)展某節(jié)點(diǎn)a的時(shí)候,沒(méi)有找到合適子節(jié)點(diǎn),則從鏈表中返回節(jié)點(diǎn)a的父節(jié)點(diǎn)b,從上次已經(jīng)選擇了的算符之后的算符中找最優(yōu)先的算符繼續(xù)擴(kuò)展b。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)過(guò)程中的專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)例分析,總結(jié)了出應(yīng)用于在許多專家系統(tǒng)項(xiàng)目中的線性生命周期模型,如圖32所示。這個(gè)模型包括從計(jì)劃到系統(tǒng)評(píng)估的許多階段,對(duì)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的描述一直到功能評(píng)估這種程度上。之后,生命周期不斷重復(fù):從計(jì)劃到系統(tǒng)評(píng)估,直到系統(tǒng)交付正常使用。

4結(jié)語(yǔ)

專家系統(tǒng)課程的發(fā)展開(kāi)發(fā)過(guò)程是教學(xué)研究和教學(xué)改革實(shí)踐相結(jié)合的過(guò)程,需要不斷加強(qiáng)學(xué)習(xí)、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。本文從總結(jié)了專家系統(tǒng)課程定位與、建設(shè)目標(biāo)、教材的選用設(shè)計(jì)和課程知識(shí)框架等方面的總結(jié)了“專家系統(tǒng)”課程建設(shè)情況。在,并就教學(xué)改革過(guò)程中注重多媒體教學(xué)的效果、雙語(yǔ)的實(shí)施和課程互動(dòng)活動(dòng)的改革等問(wèn)題進(jìn)行比較深入的介紹與探討。通過(guò)CLIPS語(yǔ)言與專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的結(jié)合,闡述了實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的、CLIPS實(shí)驗(yàn)特色及和實(shí)驗(yàn)方法,體現(xiàn)了基于CLIPS實(shí)驗(yàn)教學(xué)的優(yōu)勢(shì)與特色。在未來(lái)的教育領(lǐng)域,專家系統(tǒng)技術(shù)將成為信息時(shí)代教育發(fā)展的新生力軍,專家系統(tǒng)也將成為新世紀(jì)人類智能管理與決策的得力助手。

致謝注 :本文受國(guó)家級(jí)智能科學(xué)基礎(chǔ)系列課程教學(xué)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2008)支持,感謝本文得到中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院智能所的大力支持,特別感謝蔡自興教授的鼓勵(lì)與幫助。

參考文獻(xiàn):

[1] 李蕾,王嬋,王小捷,等..“機(jī)器智能”課程建設(shè)初探[J]. 計(jì)算機(jī)教育,2009(1):86-92.

[2] 陳愛(ài)斌.“人工智能”課程教學(xué)的實(shí)踐與探索[J]. 株洲工學(xué)院學(xué)報(bào),2006,20(6):137-139.

[3] 蔡自興,Durkin,龔濤. 高級(jí)專家系統(tǒng):原理設(shè)計(jì)及應(yīng)用[M]. 北京:科學(xué)出版社,2005:1-2.

[4] 蔡自興. 智能控制導(dǎo)論[M]. 北京:中國(guó)水利水電出版社,2007,:28-29.

[5] 杜海瓊,張劍平..“專家系統(tǒng)”教學(xué)的認(rèn)知教學(xué)理論基礎(chǔ)及其教學(xué)實(shí)施[J]. 現(xiàn)代教育技術(shù),2008,18(8):18-21.

[6] 杜海瓊,張劍平. 認(rèn)知學(xué)徒制在“推理與專家系統(tǒng)”教學(xué)中的應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代教育技術(shù),2009,19(4):120-123.

[7] Joseph Giarratano, Gary Riley. Expert Systems Principles and Programming[M]. 3th ed. Boston:PWS Publishing Company,1998.

[78]肖桂清,李渺. 正確運(yùn)用多媒體,促進(jìn)認(rèn)知學(xué)習(xí)的最優(yōu)化[J]. 思茅師范高等專科學(xué)校學(xué)報(bào),2002,18(4):55-57.

[8] 杜暉. 決策支持與專家系統(tǒng)[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2007:22-23.

Exploration in Course Construction and Teaching Reform of Expert System

YU Ling-li, WEI Shi-yong

(Institute of Information Science & and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

第9篇

1課題介紹

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)作為知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的產(chǎn)物，已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，而素質(zhì)教育在學(xué)校不斷的深化，學(xué)校對(duì)學(xué)生的實(shí)踐能力也越來(lái)越重視，所以學(xué)校的實(shí)驗(yàn)室和實(shí)驗(yàn)課課時(shí)也越來(lái)越多。如何編排實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)教學(xué)課表?以往在實(shí)驗(yàn)室管理中，都只能通過(guò)人工的方式編排[1]。但是，伴隨著各類學(xué)科范圍的不斷擴(kuò)大，各個(gè)院系的實(shí)驗(yàn)學(xué)科科目逐漸增多，以至于龐大的課時(shí)、眾多的教師、復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)室信息令實(shí)驗(yàn)室的管理人員頭暈?zāi)X漲，無(wú)法合理、迅速、高效地制定出相應(yīng)的排課計(jì)劃[2]。采用手工方式排課，有時(shí)需要花費(fèi)一個(gè)月甚至更長(zhǎng)時(shí)間才能完成一個(gè)學(xué)期的排課任務(wù)[3]。這就促使我們必須采用一些輔助的手段來(lái)幫助。因此，實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)教學(xué)排課系統(tǒng)就成了需要。作為計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一部分，使用計(jì)算機(jī)對(duì)學(xué)校實(shí)驗(yàn)室排課進(jìn)行管理，具有著手工管理所無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)[4]。例如:檢索迅速、查找方便、可靠性高、存儲(chǔ)量大、保密性好、壽命長(zhǎng)、成本低等。這些優(yōu)點(diǎn)能夠極大地提高管理的效率，也是學(xué)校的科學(xué)化、正規(guī)化管理及與世界接軌的重要條件[5]。

2國(guó)內(nèi)外的研究狀況、發(fā)展趨勢(shì)

這個(gè)實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)教學(xué)排課系統(tǒng)的主要問(wèn)題還是排課問(wèn)題。國(guó)外針對(duì)排課問(wèn)題展開(kāi)的研究較早。1963年CCGotlieb在他的文章《TheConstructionofClass-TeacherTime-Tables》中提出了課表編排的數(shù)學(xué)模型[6]。這篇文章引起了人們對(duì)于排課問(wèn)題的重視。1976年SEven在其論文《TheComplexityofTimetableAndMultiCommodityFlowProblem》中[7]，第一次證明了課表問(wèn)題是NP完全的。SEven的論證進(jìn)一步地將人們對(duì)課表問(wèn)題復(fù)雜性的認(rèn)識(shí)提高到理論高度。國(guó)內(nèi)對(duì)排課問(wèn)題的研究較晚，1984年，清華大學(xué)在《清華大學(xué)學(xué)報(bào)》上發(fā)表了林漳希和林堯瑞在該課題上的實(shí)驗(yàn)性研究成果《人工智能技術(shù)在課表編排中的應(yīng)用》[8]。

為了使課表的編排更準(zhǔn)確、合理、快速，高校教務(wù)部門(mén)已先后開(kāi)發(fā)出一些適用的排課系統(tǒng)。我們發(fā)現(xiàn)這些軟件有以下不足:每個(gè)學(xué)期的課程、教師、教室信息相對(duì)固定，但卻不能被重用;不能保存每個(gè)學(xué)期的歷史數(shù)據(jù)，不便教師對(duì)以前課表進(jìn)行查詢;未提供用戶的分級(jí)使用制度;自動(dòng)排課速度較慢;形成的課表大小不固定，增加打印難度[9]，因此現(xiàn)在的排課系統(tǒng)正在向解決這些問(wèn)題的方向發(fā)展。

3實(shí)驗(yàn)室排課系統(tǒng)的原則

根據(jù)目前高校課程體系構(gòu)設(shè)置特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)教學(xué)排課系統(tǒng)要考慮以下各種因素：

首先：要做到每個(gè)班級(jí)、教師、實(shí)驗(yàn)室各種資源不沖突，這是實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)教學(xué)排課系統(tǒng)最起碼的原則[10]。

第二：先排有指定要求的課程。指定要求包括教室和時(shí)間都指定、指定時(shí)間或指定教室等情況。

第三：按事先設(shè)定的優(yōu)先級(jí)將不同類別的課排在不同的時(shí)間段。

第四：學(xué)生上課時(shí)間分布的均勻性。時(shí)間的均勻性是指在一個(gè)星期內(nèi)同一門(mén)課程在天數(shù)安排的均勻性。比如說(shuō)數(shù)據(jù)構(gòu)課在一周內(nèi)要上三次，且都在實(shí)驗(yàn)室里上，實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)教學(xué)排課系統(tǒng)要做到最好安排在周一、周三、周五這三天來(lái)上。

第五：學(xué)生實(shí)驗(yàn)課節(jié)數(shù)分布的均勻性。這是為了保證一個(gè)專業(yè)的課程安排在一周內(nèi)不總是上一天內(nèi)的第一、二節(jié)或者總是上最后一、二節(jié)。

第六：可以將課表導(dǎo)出到word中，并進(jìn)行打印操作。

第七：可以手工調(diào)整課程的時(shí)間[3]。

4實(shí)驗(yàn)室排課系統(tǒng)的局限性

排課系統(tǒng)分為計(jì)算機(jī)處理和人工調(diào)整兩個(gè)部分。計(jì)算機(jī)處理是有一定局限性的。局限性主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:

首先計(jì)算機(jī)排課與人工排課是有區(qū)別的。人的思維可以是收斂也可以發(fā)散的，因而排課時(shí)非常靈活，隨意性較強(qiáng)，工作步驟可以隨情況的變化而調(diào)整，覺(jué)得怎樣更合理就怎樣做，甚至可以只推翻某一部分重排，亦可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)式的回溯調(diào)整。計(jì)算機(jī)就不同了，它目前并不具有人腦那樣發(fā)散的思維能力，它的大腦里的一切信息都是由程序和數(shù)據(jù)組成的，每一步工作都需由人把自己的工作經(jīng)驗(yàn)抽象成計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，根據(jù)一定的程序進(jìn)行控制，讓其領(lǐng)會(huì)人的意圖而達(dá)到預(yù)期的排課目的[11]。

其次計(jì)算機(jī)調(diào)度系統(tǒng)本身所具有的局限性。計(jì)算機(jī)雖然可以精確地處理大量的數(shù)據(jù)，但由于現(xiàn)有排課程序算法模式不可能太多，回溯調(diào)整的范圍、深度不可能太大，否則程序太復(fù)雜。實(shí)際上目前由于受計(jì)算機(jī)固定思維和程序規(guī)模的限制，單純依靠計(jì)算機(jī)處理排課數(shù)據(jù)是不可能達(dá)到最佳的排課效果的[12]。

5實(shí)驗(yàn)室排課系統(tǒng)構(gòu)

5.1基本組成構(gòu)架

整個(gè)系統(tǒng)分為登錄子系統(tǒng)、排課子系統(tǒng)、課表子系統(tǒng)和綜合管理子系統(tǒng)。

用戶登錄：包括對(duì)用戶的合法性驗(yàn)證，用戶的分類，并根據(jù)不同類型的用戶分配不同的權(quán)限。

排課功能：通過(guò)已知的信息，盡量避免課時(shí)、老師、實(shí)驗(yàn)室的沖突，通常情況下是由任課教師根據(jù)已知信息至少提前一周進(jìn)行排課，這樣老師就可以選擇上課時(shí)間，方便排出學(xué)校、老師、學(xué)生都滿意的的實(shí)驗(yàn)教學(xué)課程表。如果任課教師要取消排課也要提前一周進(jìn)行，如要臨時(shí)取消課程必須與管理員聯(lián)系，由管理員進(jìn)行取消。這樣可以減少管理員的工作量。

課表：對(duì)已排好的實(shí)驗(yàn)教學(xué)課表進(jìn)行，不同的用戶可以根據(jù)自己的需要按不同方式查詢課表。本系統(tǒng)還實(shí)現(xiàn)了將課表導(dǎo)入word，這樣可以方便的打印排好的課程表。

綜合管理：主要是管理個(gè)人信息、教師信息、實(shí)驗(yàn)室信息、課程信息、班級(jí)信息，時(shí)間控制信息等。在這里面可以對(duì)這些信息進(jìn)行添加、修改、刪除等操作。

5.2平臺(tái)選擇

本系統(tǒng)采用VC#.NET和SQL來(lái)開(kāi)發(fā)，VC#.NET是基于VisualStudio.NET的，它綜合了VisualBasic的高生產(chǎn)率和C++的行動(dòng)力，使生產(chǎn)性能得到了提高，它具有比C和C++更簡(jiǎn)單的語(yǔ)法，比Java更適合融入Microsoft的技術(shù)[13]。SQL是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言，它已成為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)[14]。

6結(jié)束語(yǔ)

如今國(guó)內(nèi)軟件市場(chǎng)上也有很多通用型的排課軟件，例如排課無(wú)憂，排課高手等等。這些通用軟件往往無(wú)法滿足學(xué)校的某些特殊要求[10]。因此，針對(duì)學(xué)校的一些特殊要求，需要開(kāi)發(fā)出滿足不同要求的排課系統(tǒng)。本設(shè)計(jì)主要是針對(duì)我系的具體要求開(kāi)發(fā)出一個(gè)滿足一定條件的實(shí)驗(yàn)室排課系統(tǒng)，在設(shè)計(jì)過(guò)程中，需要掌握VC#.NET和SQL的相關(guān)知識(shí)。

參考文獻(xiàn)

1邱錦倫，曹旻.VisualC#.NET程序設(shè)計(jì)教程.北京：清華大學(xué)出版社，2006

2何克抗.《現(xiàn)代教育技術(shù)》.北京師范大學(xué)出版，1998.11

3王晟.VisualC#.NET數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)經(jīng)典案例解析.北京：清華大學(xué)出版社，2005

4黃明，梁旭.ASP信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)實(shí)例.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005

5王輝，黃紅超.ASP.NET實(shí)用教程.北京：清華大學(xué)出版社，2005

6CCGotlieb.TheConstructionofClass-TeacherTime-Tables，1963

7SEven.TheComplexityofTimetableandMultiCommodityFlowProblem，1976

8林漳希，林堯瑞.人工智能技術(shù)在課表編排中的應(yīng)用.北京：清華大學(xué)學(xué)報(bào)，1984

9王力.高校通用排課管理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).貴州：貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1999

10劉振巖，劉慧敏，王歡.ASP.NET數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā).北京：清華大學(xué)出版社，2004

11田輝.ASP.NET2.0開(kāi)發(fā)技術(shù)簡(jiǎn)明教程.北京：清華大學(xué)出版社，2008

12齊炳和，許學(xué)東.微機(jī)編制課程表工作中的問(wèn)題和對(duì)策.濟(jì)南：山東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，1995

13前沿軟件研究室，鄭小平.VisualC#.NET開(kāi)發(fā)實(shí)踐.北京：人民郵電出版社，2001