2-人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系課件

人工智能概論人工智能概論12.1目錄CONTENT人工智能專(zhuān)業(yè)概述人工智能專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)人工智能專(zhuān)業(yè)的課程體系2.22.42.3人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.1目錄CONTENT人工智能專(zhuān)業(yè)概述人工智能專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目2乘著大數(shù)據(jù)、計(jì)算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲”地滲透到生產(chǎn)、生活、工作各個(gè)領(lǐng)域，各界也都紛紛行動(dòng)起來(lái)迎接這場(chǎng)“好雨”。各個(gè)國(guó)家和政府組織對(duì)人工智能的關(guān)注較以前是有過(guò)之而無(wú)不及，不少?lài)?guó)家已經(jīng)出臺(tái)政策將人工智能發(fā)展提升到國(guó)家戰(zhàn)略的層面，且這種趨勢(shì)會(huì)越來(lái)越明顯。眾多企業(yè)都希望自己能借助人工智能的力量，提升企業(yè)自身的綜合能力，在未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中爭(zhēng)得一塊領(lǐng)地。在此趨勢(shì)下，各行各業(yè)對(duì)人工智能人才的需求都非常大。2.1人工智能專(zhuān)業(yè)概述第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系乘著大數(shù)據(jù)、計(jì)算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤(rùn)物3不過(guò)現(xiàn)實(shí)的情況是，相對(duì)于人工智能行業(yè)的迫切需求，具有人工智能理論和技術(shù)的專(zhuān)業(yè)人才卻非常缺少。根據(jù)《全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布》報(bào)導(dǎo)，僅在2017年，中國(guó)新興人工智能項(xiàng)目比例已經(jīng)達(dá)到全球的51%，位列全球第一，但是卻只有全球5％左右的人工智能人才儲(chǔ)備，人才缺口超過(guò)500萬(wàn)。不僅國(guó)內(nèi)是這樣的情況，國(guó)外也是如此。那么如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？2017年7月8日，中國(guó)政府發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中指出要建設(shè)人工智能學(xué)科。這一舉措旨在將分散在各個(gè)院系的人才培養(yǎng)體系化，對(duì)國(guó)家在新一輪科技浪潮中走在世界前列的長(zhǎng)期布局，將產(chǎn)生積極的推動(dòng)和促進(jìn)作用。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系不過(guò)現(xiàn)實(shí)的情況是，相對(duì)于人工智能行業(yè)的迫切需求，具有人工智能4圖2-1高等學(xué)校人工智能學(xué)科規(guī)劃要求第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-1高等學(xué)校人工智能學(xué)科規(guī)劃要求第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培52018年4月2日，中國(guó)教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，部署了三個(gè)階段的目標(biāo)，并提出了三類(lèi)十八項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)，引導(dǎo)高等學(xué)校瞄準(zhǔn)世界科技前沿，推進(jìn)人工智能領(lǐng)域的學(xué)科交叉和跨學(xué)科人才培養(yǎng)，不斷提高人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和國(guó)際合作交流等能力，為國(guó)家新一代人工智能發(fā)展提供戰(zhàn)略支撐。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2018年4月2日，中國(guó)教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行6圖2-2三個(gè)階段的目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-2三個(gè)階段的目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體7圖2-3三類(lèi)十八項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-3第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系8目前，一些高等學(xué)校已經(jīng)成立人工智能學(xué)院，積極探索人工智能學(xué)科或?qū)I(yè)建設(shè)，更多的院校則有意識(shí)地促進(jìn)相關(guān)學(xué)科，加大開(kāi)展人工智能研究和人才培養(yǎng)力度，傳統(tǒng)研究領(lǐng)域也開(kāi)始嘗試引入人工智能方法，進(jìn)行交叉學(xué)科的培養(yǎng)和發(fā)展，逐步形成了多學(xué)科研究、多專(zhuān)業(yè)應(yīng)用、全方位布局的人工智能人才培養(yǎng)新格局。實(shí)際上，在人工智能專(zhuān)業(yè)獲得建設(shè)批準(zhǔn)之前，就有不少人工智能相關(guān)的專(zhuān)業(yè)，比如智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器人工程等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系目前，一些高等學(xué)校已經(jīng)成立人工智能學(xué)院，積極探索人工智能學(xué)科9智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)主要是面向智能科學(xué)前沿高新技術(shù)的基礎(chǔ)性本科專(zhuān)業(yè)，專(zhuān)業(yè)覆蓋面很廣，涉及機(jī)器人技術(shù)、以新一代網(wǎng)絡(luò)計(jì)算為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)、微機(jī)電系統(tǒng)、與生產(chǎn)生活密切相關(guān)的各類(lèi)智能技術(shù)與系統(tǒng)以及新一代的人機(jī)系統(tǒng)技術(shù)等。從2003年開(kāi)始，北京大學(xué)、北京郵電大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等高校就先后設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，截止2018年，已經(jīng)有57所高校開(kāi)設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，今年發(fā)布的《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果》中更是有將近一百所高校開(kāi)設(shè)該專(zhuān)業(yè)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)主要是面向智能科學(xué)前沿高新技術(shù)的基礎(chǔ)性本科10數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)，其核心課程有大數(shù)據(jù)算法、人工智能、大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與處理等，旨在培養(yǎng)具有大數(shù)據(jù)思維，能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維分析及解決問(wèn)題的高層次人才。2016年，北京大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、中南大學(xué)最早獲得批準(zhǔn)該學(xué)科建設(shè)，到2018年，獲批建設(shè)院校累計(jì)達(dá)到了近300所。機(jī)器人工程專(zhuān)業(yè)為培養(yǎng)國(guó)家急需的高級(jí)機(jī)器人專(zhuān)門(mén)技術(shù)人才而開(kāi)設(shè)，融合了智能控制、機(jī)械設(shè)計(jì)、電子設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科特長(zhǎng)，主要研究機(jī)器人的運(yùn)行控制方法及其在各行業(yè)中的應(yīng)用技術(shù)。目前，機(jī)器人工程專(zhuān)業(yè)也越來(lái)越火爆，2018年獲批建設(shè)該專(zhuān)業(yè)的高校有60所，2019年獲批的高校有100所左右。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)，其核心課程有大112019年，教育部印發(fā)了《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果》，經(jīng)申報(bào)、公示、審核等程序，根據(jù)普通高等學(xué)校專(zhuān)業(yè)設(shè)置與教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)評(píng)議結(jié)果，并征求有關(guān)部門(mén)意見(jiàn)，確定新增審批專(zhuān)業(yè)名單。根據(jù)通知，共有35所高校獲首批“人工智能”新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2019年，教育部印發(fā)了《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備12表2-1首批獲“人工智能”新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校北京北京科技大學(xué)、北京交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大學(xué)江蘇南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、江蘇科技大學(xué)、南京信息工程大學(xué)天津天津大學(xué)山西中北大學(xué)遼寧東北大學(xué)、大連理工大學(xué)黑龍江哈爾濱工業(yè)大學(xué)吉林吉林大學(xué)、長(zhǎng)春師范大學(xué)表2-1首批獲“人工智能”新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智13第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校上海上海交通大學(xué)、

同濟(jì)大學(xué)浙江浙江大學(xué)福建廈門(mén)大學(xué)山東山東大學(xué)湖北武漢理工大學(xué)四川四川大學(xué)、電子科技大學(xué)、西南交通大學(xué)重慶重慶大學(xué)陜西西安交通大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)甘肅蘭州大學(xué)安徽安徽工程大學(xué)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校上海上海交14第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校江西江西理工大學(xué)河南中原工學(xué)院湖南湖南工程學(xué)院廣東華南師范大學(xué)人工智能技術(shù)發(fā)展替代了許多人類(lèi)重復(fù)性勞動(dòng)，同時(shí)還細(xì)化生產(chǎn)過(guò)程分工，創(chuàng)造了大量新興就業(yè)。因此，教育應(yīng)積極擁抱人工智能等新興技術(shù)，適應(yīng)未來(lái)，培養(yǎng)多層次的智能化技術(shù)人才，以補(bǔ)智能化人才短板。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校江西江西理15人工智能教育的培養(yǎng)目標(biāo)與其他專(zhuān)業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)兩個(gè)目標(biāo)。綜合培養(yǎng)目標(biāo)是指具備一名接受過(guò)高等教育的學(xué)生應(yīng)當(dāng)具備的綜合能力。專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是指學(xué)生畢業(yè)時(shí)在人工智能專(zhuān)業(yè)方面應(yīng)該得到的知識(shí)和能力，又可分為人工智能專(zhuān)業(yè)本科和研究生階段培養(yǎng)目標(biāo)。2.2人工智能專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工智能教育的培養(yǎng)目標(biāo)與其他專(zhuān)業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專(zhuān)業(yè)16圖2-4人工智能學(xué)科綜合培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-4第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系17圖2-5人工智能學(xué)科專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-5第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系18具體來(lái)說(shuō)，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時(shí)要達(dá)到“較好地掌握人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專(zhuān)門(mén)知識(shí)和基本技能，具有從事人工智能科學(xué)研究工作或擔(dān)負(fù)人工智能技術(shù)工作的初步能力”。人工智能碩士研究生與博士研究生培養(yǎng)目標(biāo)的區(qū)別在于，碩士學(xué)位要求“在人工智能學(xué)科上掌握?qǐng)?jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的人工智能知識(shí)，具有從事人工智能科學(xué)研究工作或獨(dú)立擔(dān)負(fù)人工智能技術(shù)工作的能力”，而博士學(xué)位的授予一定要求“在人工智能學(xué)科上掌握?qǐng)?jiān)實(shí)寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的人工智能知識(shí)，具有獨(dú)立從事科學(xué)研究工作的能力，在人工智能科學(xué)或?qū)ｉT(mén)技術(shù)上做出創(chuàng)造性的成果”。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系具體來(lái)說(shuō)，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時(shí)要達(dá)到“較好地掌握人工智能學(xué)19人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)可以分為三層。其中，最底層是基礎(chǔ)支撐層，包含大數(shù)據(jù)、計(jì)算力和算法三部分，要實(shí)現(xiàn)人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，它們?nèi)呷币徊豢伞Ｖ虚g一層為技術(shù)方向?qū)?，由人工智能的定義可知，人工智能是研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的學(xué)科，因此根據(jù)人的行為活動(dòng)可以將技術(shù)方向分為智能感知、智能思維、智能計(jì)算、智能學(xué)習(xí)、智能行為五部分，每部分又可以分成其它類(lèi)型。最頂層為具體應(yīng)用層，如人工智能在機(jī)器人、駕駛、交通、家居、樓宇、制造、教育、醫(yī)療、安防等方面的應(yīng)用。2.3人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)可以分為三層。其中，最底層是基礎(chǔ)支撐層20圖2-6人工智能的研究領(lǐng)域及分層第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-6人工智能的研究領(lǐng)域及分層第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目21基礎(chǔ)支撐層隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備、監(jiān)控檢測(cè)設(shè)備的持續(xù)工作，當(dāng)今社會(huì)積累了大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的基本系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)有著很強(qiáng)的依賴(lài)性。而人工智能作為計(jì)算機(jī)的“升級(jí)版”，它的發(fā)展與應(yīng)用更是需要龐大的數(shù)據(jù)來(lái)支撐。人工智能中很多算法都需要大量數(shù)據(jù)作為樣本，如圖像、視頻、語(yǔ)音的識(shí)別，都需要大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并不斷優(yōu)化。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系基礎(chǔ)支撐層第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系22計(jì)算力是計(jì)算機(jī)計(jì)算Hash函數(shù)時(shí)輸出的速度，可以簡(jiǎn)單的理解為計(jì)算能力。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用有了大量的數(shù)據(jù)，但如果計(jì)算力太低，不能及時(shí)處理這些數(shù)據(jù)，那也是萬(wàn)萬(wàn)不行的。人工智能對(duì)計(jì)算力的要求很高，特別是深度學(xué)習(xí)是非常消耗計(jì)算資源的。之前在研究人工智能時(shí)，經(jīng)常會(huì)受到單機(jī)計(jì)算力的限制，并行處理器提升計(jì)算力的方法也有很大的局限性。云計(jì)算和圖形處理器的出現(xiàn)極大的改善了這種情況，此次人工智能發(fā)展浪潮的掀起也有它們的不少功勞。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計(jì)算力是計(jì)算機(jī)計(jì)算Hash函數(shù)時(shí)輸出的速度，可以簡(jiǎn)單的理解為23算法，通俗講就是解決問(wèn)題的計(jì)算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的情況下，有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。近年來(lái)，新算法的不斷涌現(xiàn)有力地提升了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，尤其是隨著深度學(xué)習(xí)理論的成熟，很多企業(yè)采用云服務(wù)或開(kāi)源方式向行業(yè)提供先進(jìn)技術(shù)，將先進(jìn)算法封裝于易用的產(chǎn)品中，大大推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。目前，市場(chǎng)上有很多廠家都在搭建通用的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)計(jì)算底層平臺(tái)，如Google的TensorFlow、百度的AI開(kāi)放平臺(tái)等。如果將人工智能比作一臺(tái)機(jī)器，那么大數(shù)據(jù)就是這臺(tái)機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的能源，計(jì)算力就是機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的發(fā)動(dòng)機(jī)，而算法是機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的控制器，三者缺一不可，是人工智能發(fā)展應(yīng)用的保障，共同構(gòu)成了人工智能知識(shí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)支撐層。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系算法，通俗講就是解決問(wèn)題的計(jì)算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的242.智能感知智能感知旨在讓計(jì)算機(jī)具有類(lèi)似于人的感知能力，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)等，是機(jī)器獲取外界信息的主要途徑，相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸入部分。智能感知的研究領(lǐng)域有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.智能感知第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系25計(jì)算機(jī)視覺(jué)，又叫機(jī)器視覺(jué)，就是用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)視覺(jué)的功能，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有從圖像中識(shí)別物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。在人類(lèi)感知到的外界信息中，有80%以上是通過(guò)視覺(jué)得到的。視覺(jué)感知不僅僅指對(duì)光信號(hào)的感受，它包括了對(duì)視覺(jué)信息的獲取、傳輸、處理、存儲(chǔ)與理解的全過(guò)程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)一般通過(guò)視覺(jué)機(jī)器將被攝目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào)，經(jīng)過(guò)圖像處理系統(tǒng)的專(zhuān)業(yè)分析得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，按照需求進(jìn)行各種運(yùn)算，提取目標(biāo)的特征值以便進(jìn)行后續(xù)任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用非常廣泛，如：在安防及監(jiān)控領(lǐng)域用于指認(rèn)嫌疑人；醫(yī)療影像分析用于提高對(duì)疾病的預(yù)測(cè)、診斷和治療；工廠車(chē)間用于自動(dòng)化控制等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計(jì)算機(jī)視覺(jué)，又叫機(jī)器視覺(jué)，就是用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)視覺(jué)的功26模式識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事務(wù)進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其相同或相似的模式中。被鑒別的事物可以是物理的、化學(xué)的、生理的，也可以是文字、圖像、聲音等。模式識(shí)別時(shí)，首先要采集待識(shí)別事物的信息，然后對(duì)其進(jìn)行各種變換和預(yù)處理，從中抽出有意義的特征或基元，接著與機(jī)器中原有的各種標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，最后輸出識(shí)別結(jié)果。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模式識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事務(wù)進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其27自然語(yǔ)言處理研究的是如何使用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的有效通信，對(duì)智能人機(jī)接口和不確定人工智能的研究都有著重大意義，是人工智能技術(shù)發(fā)展的一大難點(diǎn)。自然語(yǔ)言就是人與人交流用的語(yǔ)言，包括各個(gè)國(guó)家的語(yǔ)言、各個(gè)地區(qū)的方言等，是相對(duì)于匯編語(yǔ)言、C語(yǔ)言等計(jì)算機(jī)可以理解的人造語(yǔ)言來(lái)說(shuō)的。自然語(yǔ)言處理包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成兩個(gè)部分，機(jī)器要做到自然語(yǔ)言處理，需要會(huì)分析語(yǔ)音、詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)境等。目前，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些針對(duì)特定領(lǐng)域具有一定自然語(yǔ)言處理能力的系統(tǒng)，例如手機(jī)中的語(yǔ)音助手和各種翻譯軟件。但是，通用高質(zhì)量的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)還有待進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系自然語(yǔ)言處理研究的是如何使用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的有效通283.智能思維智能思維就是讓計(jì)算機(jī)模仿和實(shí)現(xiàn)人的思維能力，從而能夠?qū)Ω兄降耐饨缧畔⒑妥约寒a(chǎn)生的內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工。在研究方面具體包括搜索、推理等方面的研究。搜索是指為了達(dá)到某一目標(biāo)，不斷尋找推理線路，以引導(dǎo)和控制推理，使問(wèn)題得以解決的過(guò)程。人工智能中的搜索策略大體有盲目搜索和啟發(fā)式搜索兩種。在應(yīng)用盲目搜索求解問(wèn)題的時(shí)候，一般是盲目地窮舉。盲目搜索包括寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索和等代價(jià)搜索等。而啟發(fā)式搜索會(huì)用啟發(fā)函數(shù)來(lái)衡量哪一個(gè)狀態(tài)更加接近目標(biāo)狀態(tài)，并優(yōu)先對(duì)該狀態(tài)進(jìn)行搜索。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系3.智能思維第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系29推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)，利用現(xiàn)有知識(shí)推出所需結(jié)論的過(guò)程，其理論基礎(chǔ)為邏輯。推理根據(jù)其所用知識(shí)的確定性可分為確定性推理和不確定性推理。確定性推理應(yīng)用確定性知識(shí)進(jìn)行精確推理，是一種單調(diào)性推理，能解決的問(wèn)題很有限，典型的推理方法有消解反演推理、消解演繹推理、規(guī)則演繹推理等。不確定性推理所使用的知識(shí)和推出的結(jié)論不可以精確表示，主要基于非經(jīng)典邏輯和概率數(shù)據(jù)。最常用的不確定性推理技術(shù)有貝葉斯推理、概率推理、可信度方法和證據(jù)理論等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)，利用現(xiàn)有知識(shí)推出所需結(jié)論304.智能計(jì)算智能計(jì)算也就是計(jì)算智能，是在對(duì)生物體智能機(jī)理深刻認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，采用數(shù)值計(jì)算的方法去模擬和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的智能。智能計(jì)算基本領(lǐng)域包括神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、群智能計(jì)算等。神經(jīng)計(jì)算也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，它是通過(guò)大量人工神經(jīng)元的廣泛并行互聯(lián)形成一種人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用于模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。主要研究人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)機(jī)制等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、聯(lián)想、模糊推理等能力，在模仿生物神經(jīng)計(jì)算方面有一定優(yōu)勢(shì)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.智能計(jì)算第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系31模糊計(jì)算又稱(chēng)為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒(méi)有嚴(yán)格邊界劃分而無(wú)法精確刻畫(huà)的現(xiàn)象稱(chēng)為模糊現(xiàn)象。通過(guò)研究人類(lèi)處理模糊現(xiàn)象的認(rèn)知能力，用模糊集合和模糊邏輯去模擬人類(lèi)的智能行為，就是模糊計(jì)算。模糊計(jì)算已經(jīng)在推理、控制、決策等方面得到了非常廣泛的應(yīng)用，常見(jiàn)的模糊算法有均值模糊、高斯模糊等。進(jìn)化計(jì)算是一種模擬自然界生物進(jìn)化的過(guò)程與機(jī)制。它以Darwin進(jìn)化論的“物競(jìng)天擇，適者生存”作為算法的進(jìn)化規(guī)則，并結(jié)合Mendel的遺傳變異理論，將生物進(jìn)化過(guò)程中的繁殖、變異、競(jìng)爭(zhēng)和選擇引入到了算法中，是一種對(duì)生物群體進(jìn)化機(jī)制的模擬。具有遺傳算法、進(jìn)化策略、進(jìn)化編程和遺傳編程四大分支。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模糊計(jì)算又稱(chēng)為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒(méi)有嚴(yán)格邊界劃分而無(wú)法32群智能計(jì)算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個(gè)體交互作用，使用比單一個(gè)體更有效的方法去達(dá)到全局目標(biāo)，也就是“合作共贏”，也符合人類(lèi)社會(huì)的規(guī)律。最具代表性的群智能計(jì)算是粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法。粒子群優(yōu)化算法是一種基于群體搜索的算法，建立在模擬鳥(niǎo)群社會(huì)的基礎(chǔ)上。蟻群算法是通過(guò)研究螞蟻尋找食物路徑的自然行為提出的，能很好解決分配、調(diào)度等問(wèn)題。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系群智能計(jì)算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個(gè)體交互作用，使用比單一個(gè)體更335.智能學(xué)習(xí)智能學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)獲取新的知識(shí)或技能，并在實(shí)踐中重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷完善自我、增強(qiáng)能力。智能學(xué)習(xí)是人工智能的一大核心，是機(jī)器獲取知識(shí)的根本途徑，同時(shí)也是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.智能學(xué)習(xí)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系34智能學(xué)習(xí)的分類(lèi)方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)?；谒@取知識(shí)的表示形式可以分為代數(shù)表達(dá)式參數(shù)、決策樹(shù)、形式文法、產(chǎn)生式規(guī)則、形式邏輯表達(dá)式、圖和網(wǎng)絡(luò)、框架和模式、計(jì)算機(jī)程序和其它的過(guò)程編碼、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多種表示形式的組合?；趹?yīng)用領(lǐng)域可以分為專(zhuān)家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、規(guī)劃和問(wèn)題求解、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、圖像識(shí)別、故障診斷、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器人和博弈等領(lǐng)域。基于學(xué)習(xí)形式可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)。因此，智能學(xué)習(xí)本身又是一門(mén)多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涵蓋的內(nèi)容豐富，具體分類(lèi)方法多，而且不統(tǒng)一。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能學(xué)習(xí)的分類(lèi)方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機(jī)械學(xué)習(xí)、示教35機(jī)器可以通過(guò)記憶、示教、演繹、類(lèi)比、歸納進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)記憶學(xué)習(xí)也就是機(jī)械學(xué)習(xí)，是最簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)策略，不需要任何推理過(guò)程。示教學(xué)習(xí)比記憶學(xué)習(xí)略微復(fù)雜，輸入知識(shí)與內(nèi)部知識(shí)的表達(dá)方式不完全一致，系統(tǒng)在接受外部知識(shí)時(shí)需要推理、翻譯和轉(zhuǎn)化。演繹學(xué)習(xí)是以演繹推理為基礎(chǔ)，在領(lǐng)域知識(shí)的指導(dǎo)下，通過(guò)分析單個(gè)問(wèn)題的求解，構(gòu)造出求解過(guò)程的因果解釋結(jié)構(gòu)，并對(duì)該解釋結(jié)構(gòu)進(jìn)行概括化處理，得到一個(gè)可用來(lái)求解類(lèi)似問(wèn)題的一般性知識(shí)。類(lèi)比學(xué)習(xí)是尋找當(dāng)前任務(wù)與已完成任務(wù)之間的相似之處，通過(guò)已完成任務(wù)的解決方法制定完成當(dāng)前任務(wù)的方案。歸納學(xué)習(xí)是以歸納推理為基礎(chǔ)，是機(jī)器學(xué)習(xí)中研究較多的一種學(xué)習(xí)類(lèi)型，其任務(wù)是要從關(guān)于某個(gè)概念的一系列已知的正例和反例中，歸納出一個(gè)一般性的概念描述。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系機(jī)器可以通過(guò)記憶、示教、演繹、類(lèi)比、歸納進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)記憶學(xué)36人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，是人類(lèi)在認(rèn)識(shí)和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對(duì)大腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行抽象、簡(jiǎn)化和模擬的結(jié)果。其實(shí)質(zhì)是根據(jù)某種算法或模型，將大量的神經(jīng)元處理單元，按照一定規(guī)則互相連接而形成的一種具有高容錯(cuò)性、智能化、自學(xué)習(xí)和并行分布特點(diǎn)的復(fù)雜人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制、最優(yōu)計(jì)算、信息處理和聯(lián)想記憶等功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型有很多，具體有感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，是人類(lèi)在認(rèn)識(shí)和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的37深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)新出現(xiàn)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其概念來(lái)源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在對(duì)人腦進(jìn)一步認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)、中樞、大腦的工作原理設(shè)計(jì)成一個(gè)不斷迭代、不斷抽象的過(guò)程，進(jìn)而得到最優(yōu)數(shù)據(jù)特征表示。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)“黑盒”，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，自動(dòng)提取特征進(jìn)行分析，就能實(shí)現(xiàn)具體任務(wù)。它在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前的相關(guān)技術(shù)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)新出現(xiàn)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其概念來(lái)源于人工神38圖2-7人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-7人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系第二章人工395.智能行為智能行為是讓計(jì)算機(jī)能夠具有像人那樣地行動(dòng)和表達(dá)能力，如走、跑、拿、說(shuō)、寫(xiě)、畫(huà)等，相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸出部分。這里主要討論智能控制、智能檢索、智能體等。智能控制是指驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過(guò)程，即無(wú)需人直接干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，它是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。從結(jié)構(gòu)上，它由傳感器、信息處理模塊、認(rèn)知模塊、規(guī)劃和控制模塊、執(zhí)行器和通信接口等主要部件所組成。主要應(yīng)用于智能機(jī)器人系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、交通運(yùn)輸系統(tǒng)等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.智能行為第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系40智能檢索是指利用人工智能的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識(shí)。在這信息爆炸的時(shí)代，利用傳統(tǒng)的人工方法檢索想要的信息，其難度不亞于大海撈針。智能檢索只要輸入所需信息的關(guān)鍵字，計(jì)算機(jī)就會(huì)輸出大量的相關(guān)信息。當(dāng)然，要想達(dá)到智能檢索，系統(tǒng)必須具有一定的自然語(yǔ)言理解能力、推理能力以及廣泛的知識(shí)儲(chǔ)備。智能體是一種通過(guò)傳感器感知其環(huán)境，在將感知的信息在內(nèi)部綜合處理后，借助執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實(shí)體，可以定義為一種從感知到動(dòng)作的映射。智能體是一個(gè)高度開(kāi)放的智能系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)需要按照實(shí)際的求解問(wèn)題來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)，而人工智能的任務(wù)就是設(shè)計(jì)智能體的內(nèi)部程序，也就是從感知到動(dòng)作的映射。根據(jù)人類(lèi)思維的層次可以將智能體分為反應(yīng)式智能體、慎思式智能體、跟蹤式智能體、基于目標(biāo)的智能體、基于效果的智能體和復(fù)合式智能體。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能檢索是指利用人工智能的方法從大量信息中盡快找到所需要的信41本科人工智能專(zhuān)業(yè)的課程體系由通識(shí)教育、專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)、專(zhuān)業(yè)核心、專(zhuān)業(yè)拓展和集中實(shí)踐五大部分構(gòu)成。2.4人工智能專(zhuān)業(yè)的課程體系第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系1.通識(shí)教育課程專(zhuān)業(yè)通識(shí)教育與人工智能專(zhuān)業(yè)化教育相對(duì)，是在全校范圍內(nèi)開(kāi)設(shè)的課程，使學(xué)生可以接觸到不同學(xué)科的知識(shí)，學(xué)會(huì)融會(huì)貫通，獲得通行于不同人群之間的知識(shí)和價(jià)值觀。通識(shí)教育涉及人文社會(huì)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)與管理、環(huán)境科學(xué)、生命科學(xué)等很多學(xué)科，分為必修部分和選修部分。本科人工智能專(zhuān)業(yè)的課程體系由通識(shí)教育、專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)、專(zhuān)業(yè)核心、專(zhuān)42圖2-8通識(shí)教育課程第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-8通識(shí)教育課程第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系43第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程人工智能專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程包括工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程、人工智能基礎(chǔ)課程，其中人工智能基礎(chǔ)部分包含基礎(chǔ)支撐層的內(nèi)容，還有一定的控制論內(nèi)容。人工智能專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程主要集中在本科低年級(jí)階段，旨在為后續(xù)深入人工智能的學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，建立人工智能領(lǐng)域的整體框架。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程44圖2-9專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程圖2-9專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程45第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課中，因“數(shù)學(xué)分析”與“高等數(shù)學(xué)”課程有較多重復(fù)內(nèi)容，可以將其設(shè)置為選修課程或者是取消這門(mén)課程；計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程中，“操作系統(tǒng)”和“計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”可以設(shè)置為二選一課程，或者將兩者結(jié)合成一門(mén)課程進(jìn)行講解。其余課程均為必修。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課中，因“數(shù)學(xué)46第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系3.專(zhuān)業(yè)核心課程人工智能專(zhuān)業(yè)核心課程為中高年級(jí)學(xué)生指明更加具體的方向，并進(jìn)行必要的訓(xùn)練。這部分課程的主要內(nèi)容對(duì)應(yīng)于知識(shí)結(jié)構(gòu)中的技術(shù)方向?qū)?。?zhuān)業(yè)核心課程一般都是必修課程。同時(shí)，作為核心課程，在授課過(guò)程中，不光要講授課本知識(shí)，還要注重聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用，部分課程要設(shè)置“課程設(shè)計(jì)”、“課程實(shí)踐”環(huán)節(jié)，增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系3.專(zhuān)業(yè)核心課程47圖2-10人工智能專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)課程第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-10第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系48第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.專(zhuān)業(yè)拓展課程專(zhuān)業(yè)拓展類(lèi)的課程有很多，主要涉及到數(shù)學(xué)拓展類(lèi)、專(zhuān)業(yè)拓展類(lèi)、交叉融合類(lèi)。專(zhuān)業(yè)拓展這部分的課程一般都是選修，學(xué)生可根據(jù)自己的興趣愛(ài)好進(jìn)行選擇，也可按研究方向或課程模塊進(jìn)行選擇。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.專(zhuān)業(yè)拓展課程49圖2-11專(zhuān)業(yè)拓展課程第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-11專(zhuān)業(yè)拓展課程第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體50第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.集中實(shí)踐環(huán)節(jié)除上述課程之外，一般還設(shè)置有各種實(shí)踐環(huán)節(jié)。學(xué)生通過(guò)實(shí)踐不僅可以把所學(xué)知識(shí)融會(huì)貫通，而且可以提高動(dòng)手能力，培養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。人工智能是一門(mén)“產(chǎn)、學(xué)、研”緊密結(jié)合的課程，學(xué)校除了在課堂進(jìn)行理論教學(xué)，可以在實(shí)踐環(huán)節(jié)加強(qiáng)與科研院所、企業(yè)等機(jī)構(gòu)的合作，使學(xué)生可以將所學(xué)的知識(shí)與實(shí)際生產(chǎn)創(chuàng)造過(guò)程結(jié)合，對(duì)科技成果的轉(zhuǎn)化也有一定推動(dòng)作用。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.集中實(shí)踐環(huán)節(jié)51圖2-12人工智能專(zhuān)業(yè)集中實(shí)踐環(huán)節(jié)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-12第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系52第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系相對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，人工智能人才培養(yǎng)仍具有滯后性，存在顯著的不足。一方面，多數(shù)高校還不具備進(jìn)行大規(guī)模人工智能人才培養(yǎng)的能力，從事人工智能研究工作的教師群體總體偏小，在培養(yǎng)計(jì)劃、教材建設(shè)、師資配備、實(shí)踐條件、科研平臺(tái)建設(shè)等方面尚有不足。另一方面，沒(méi)有形成成熟的與人工智能創(chuàng)新相匹配的人才培養(yǎng)理念和模式。當(dāng)前階段人工智能人才培養(yǎng)仍然處于“快出人才”階段，如何“出好人才”還需要相關(guān)領(lǐng)域的教育研究者對(duì)高校人工智能人才培養(yǎng)的目標(biāo)、知識(shí)結(jié)構(gòu)、課程體系進(jìn)行深入研究和探索。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系相對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)的高53習(xí)題簡(jiǎn)述中國(guó)政府對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)發(fā)展政策。人工智能專(zhuān)業(yè)本科人才的培養(yǎng)目標(biāo)是什么？給出人工智能的知識(shí)結(jié)構(gòu)框架圖。機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些分類(lèi)？人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系是什么？機(jī)器計(jì)算有哪些方法，請(qǐng)進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。簡(jiǎn)述人工智能的課程體系包括什么？談?wù)勍ㄗR(shí)教育課程學(xué)習(xí)的意義有哪些？第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系習(xí)題簡(jiǎn)述中國(guó)政府對(duì)人工智能專(zhuān)業(yè)發(fā)展政策。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)54THANKYOU!THANKYOU!55人工智能概論人工智能概論562.1目錄CONTENT人工智能專(zhuān)業(yè)概述人工智能專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)人工智能專(zhuān)業(yè)的課程體系2.22.42.3人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.1目錄CONTENT人工智能專(zhuān)業(yè)概述人工智能專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目57乘著大數(shù)據(jù)、計(jì)算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲”地滲透到生產(chǎn)、生活、工作各個(gè)領(lǐng)域，各界也都紛紛行動(dòng)起來(lái)迎接這場(chǎng)“好雨”。各個(gè)國(guó)家和政府組織對(duì)人工智能的關(guān)注較以前是有過(guò)之而無(wú)不及，不少?lài)?guó)家已經(jīng)出臺(tái)政策將人工智能發(fā)展提升到國(guó)家戰(zhàn)略的層面，且這種趨勢(shì)會(huì)越來(lái)越明顯。眾多企業(yè)都希望自己能借助人工智能的力量，提升企業(yè)自身的綜合能力，在未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中爭(zhēng)得一塊領(lǐng)地。在此趨勢(shì)下，各行各業(yè)對(duì)人工智能人才的需求都非常大。2.1人工智能專(zhuān)業(yè)概述第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系乘著大數(shù)據(jù)、計(jì)算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤(rùn)物58不過(guò)現(xiàn)實(shí)的情況是，相對(duì)于人工智能行業(yè)的迫切需求，具有人工智能理論和技術(shù)的專(zhuān)業(yè)人才卻非常缺少。根據(jù)《全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布》報(bào)導(dǎo)，僅在2017年，中國(guó)新興人工智能項(xiàng)目比例已經(jīng)達(dá)到全球的51%，位列全球第一，但是卻只有全球5％左右的人工智能人才儲(chǔ)備，人才缺口超過(guò)500萬(wàn)。不僅國(guó)內(nèi)是這樣的情況，國(guó)外也是如此。那么如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？2017年7月8日，中國(guó)政府發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中指出要建設(shè)人工智能學(xué)科。這一舉措旨在將分散在各個(gè)院系的人才培養(yǎng)體系化，對(duì)國(guó)家在新一輪科技浪潮中走在世界前列的長(zhǎng)期布局，將產(chǎn)生積極的推動(dòng)和促進(jìn)作用。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系不過(guò)現(xiàn)實(shí)的情況是，相對(duì)于人工智能行業(yè)的迫切需求，具有人工智能59圖2-1高等學(xué)校人工智能學(xué)科規(guī)劃要求第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-1高等學(xué)校人工智能學(xué)科規(guī)劃要求第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培602018年4月2日，中國(guó)教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，部署了三個(gè)階段的目標(biāo)，并提出了三類(lèi)十八項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)，引導(dǎo)高等學(xué)校瞄準(zhǔn)世界科技前沿，推進(jìn)人工智能領(lǐng)域的學(xué)科交叉和跨學(xué)科人才培養(yǎng)，不斷提高人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和國(guó)際合作交流等能力，為國(guó)家新一代人工智能發(fā)展提供戰(zhàn)略支撐。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2018年4月2日，中國(guó)教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行61圖2-2三個(gè)階段的目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-2三個(gè)階段的目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體62圖2-3三類(lèi)十八項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-3第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系63目前，一些高等學(xué)校已經(jīng)成立人工智能學(xué)院，積極探索人工智能學(xué)科或?qū)I(yè)建設(shè)，更多的院校則有意識(shí)地促進(jìn)相關(guān)學(xué)科，加大開(kāi)展人工智能研究和人才培養(yǎng)力度，傳統(tǒng)研究領(lǐng)域也開(kāi)始嘗試引入人工智能方法，進(jìn)行交叉學(xué)科的培養(yǎng)和發(fā)展，逐步形成了多學(xué)科研究、多專(zhuān)業(yè)應(yīng)用、全方位布局的人工智能人才培養(yǎng)新格局。實(shí)際上，在人工智能專(zhuān)業(yè)獲得建設(shè)批準(zhǔn)之前，就有不少人工智能相關(guān)的專(zhuān)業(yè)，比如智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)器人工程等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系目前，一些高等學(xué)校已經(jīng)成立人工智能學(xué)院，積極探索人工智能學(xué)科64智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)主要是面向智能科學(xué)前沿高新技術(shù)的基礎(chǔ)性本科專(zhuān)業(yè)，專(zhuān)業(yè)覆蓋面很廣，涉及機(jī)器人技術(shù)、以新一代網(wǎng)絡(luò)計(jì)算為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)、微機(jī)電系統(tǒng)、與生產(chǎn)生活密切相關(guān)的各類(lèi)智能技術(shù)與系統(tǒng)以及新一代的人機(jī)系統(tǒng)技術(shù)等。從2003年開(kāi)始，北京大學(xué)、北京郵電大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)、西安電子科技大學(xué)等高校就先后設(shè)置了智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，截止2018年，已經(jīng)有57所高校開(kāi)設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)，今年發(fā)布的《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果》中更是有將近一百所高校開(kāi)設(shè)該專(zhuān)業(yè)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)主要是面向智能科學(xué)前沿高新技術(shù)的基礎(chǔ)性本科65數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)，其核心課程有大數(shù)據(jù)算法、人工智能、大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與處理等，旨在培養(yǎng)具有大數(shù)據(jù)思維，能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維分析及解決問(wèn)題的高層次人才。2016年，北京大學(xué)、對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)、中南大學(xué)最早獲得批準(zhǔn)該學(xué)科建設(shè)，到2018年，獲批建設(shè)院校累計(jì)達(dá)到了近300所。機(jī)器人工程專(zhuān)業(yè)為培養(yǎng)國(guó)家急需的高級(jí)機(jī)器人專(zhuān)門(mén)技術(shù)人才而開(kāi)設(shè)，融合了智能控制、機(jī)械設(shè)計(jì)、電子設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科特長(zhǎng)，主要研究機(jī)器人的運(yùn)行控制方法及其在各行業(yè)中的應(yīng)用技術(shù)。目前，機(jī)器人工程專(zhuān)業(yè)也越來(lái)越火爆，2018年獲批建設(shè)該專(zhuān)業(yè)的高校有60所，2019年獲批的高校有100所左右。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專(zhuān)業(yè)簡(jiǎn)稱(chēng)數(shù)據(jù)科學(xué)或大數(shù)據(jù)，其核心課程有大662019年，教育部印發(fā)了《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備案和審批結(jié)果》，經(jīng)申報(bào)、公示、審核等程序，根據(jù)普通高等學(xué)校專(zhuān)業(yè)設(shè)置與教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)評(píng)議結(jié)果，并征求有關(guān)部門(mén)意見(jiàn)，確定新增審批專(zhuān)業(yè)名單。根據(jù)通知，共有35所高校獲首批“人工智能”新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2019年，教育部印發(fā)了《2018年度普通高等學(xué)校本科專(zhuān)業(yè)備67表2-1首批獲“人工智能”新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校北京北京科技大學(xué)、北京交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大學(xué)江蘇南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、江蘇科技大學(xué)、南京信息工程大學(xué)天津天津大學(xué)山西中北大學(xué)遼寧東北大學(xué)、大連理工大學(xué)黑龍江哈爾濱工業(yè)大學(xué)吉林吉林大學(xué)、長(zhǎng)春師范大學(xué)表2-1首批獲“人工智能”新專(zhuān)業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智68第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校上海上海交通大學(xué)、

同濟(jì)大學(xué)浙江浙江大學(xué)福建廈門(mén)大學(xué)山東山東大學(xué)湖北武漢理工大學(xué)四川四川大學(xué)、電子科技大學(xué)、西南交通大學(xué)重慶重慶大學(xué)陜西西安交通大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)甘肅蘭州大學(xué)安徽安徽工程大學(xué)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校上海上海交69第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校江西江西理工大學(xué)河南中原工學(xué)院湖南湖南工程學(xué)院廣東華南師范大學(xué)人工智能技術(shù)發(fā)展替代了許多人類(lèi)重復(fù)性勞動(dòng)，同時(shí)還細(xì)化生產(chǎn)過(guò)程分工，創(chuàng)造了大量新興就業(yè)。因此，教育應(yīng)積極擁抱人工智能等新興技術(shù)，適應(yīng)未來(lái)，培養(yǎng)多層次的智能化技術(shù)人才，以補(bǔ)智能化人才短板。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系省份獲批高校江西江西理70人工智能教育的培養(yǎng)目標(biāo)與其他專(zhuān)業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)兩個(gè)目標(biāo)。綜合培養(yǎng)目標(biāo)是指具備一名接受過(guò)高等教育的學(xué)生應(yīng)當(dāng)具備的綜合能力。專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是指學(xué)生畢業(yè)時(shí)在人工智能專(zhuān)業(yè)方面應(yīng)該得到的知識(shí)和能力，又可分為人工智能專(zhuān)業(yè)本科和研究生階段培養(yǎng)目標(biāo)。2.2人工智能專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工智能教育的培養(yǎng)目標(biāo)與其他專(zhuān)業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專(zhuān)業(yè)71圖2-4人工智能學(xué)科綜合培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-4第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系72圖2-5人工智能學(xué)科專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-5第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系73具體來(lái)說(shuō)，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時(shí)要達(dá)到“較好地掌握人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專(zhuān)門(mén)知識(shí)和基本技能，具有從事人工智能科學(xué)研究工作或擔(dān)負(fù)人工智能技術(shù)工作的初步能力”。人工智能碩士研究生與博士研究生培養(yǎng)目標(biāo)的區(qū)別在于，碩士學(xué)位要求“在人工智能學(xué)科上掌握?qǐng)?jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的人工智能知識(shí)，具有從事人工智能科學(xué)研究工作或獨(dú)立擔(dān)負(fù)人工智能技術(shù)工作的能力”，而博士學(xué)位的授予一定要求“在人工智能學(xué)科上掌握?qǐng)?jiān)實(shí)寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的人工智能知識(shí)，具有獨(dú)立從事科學(xué)研究工作的能力，在人工智能科學(xué)或?qū)ｉT(mén)技術(shù)上做出創(chuàng)造性的成果”。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系具體來(lái)說(shuō)，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時(shí)要達(dá)到“較好地掌握人工智能學(xué)74人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)可以分為三層。其中，最底層是基礎(chǔ)支撐層，包含大數(shù)據(jù)、計(jì)算力和算法三部分，要實(shí)現(xiàn)人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，它們?nèi)呷币徊豢伞Ｖ虚g一層為技術(shù)方向?qū)?，由人工智能的定義可知，人工智能是研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的學(xué)科，因此根據(jù)人的行為活動(dòng)可以將技術(shù)方向分為智能感知、智能思維、智能計(jì)算、智能學(xué)習(xí)、智能行為五部分，每部分又可以分成其它類(lèi)型。最頂層為具體應(yīng)用層，如人工智能在機(jī)器人、駕駛、交通、家居、樓宇、制造、教育、醫(yī)療、安防等方面的應(yīng)用。2.3人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工智能專(zhuān)業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)可以分為三層。其中，最底層是基礎(chǔ)支撐層75圖2-6人工智能的研究領(lǐng)域及分層第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-6人工智能的研究領(lǐng)域及分層第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目76基礎(chǔ)支撐層隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動(dòng)設(shè)備、監(jiān)控檢測(cè)設(shè)備的持續(xù)工作，當(dāng)今社會(huì)積累了大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的基本系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)有著很強(qiáng)的依賴(lài)性。而人工智能作為計(jì)算機(jī)的“升級(jí)版”，它的發(fā)展與應(yīng)用更是需要龐大的數(shù)據(jù)來(lái)支撐。人工智能中很多算法都需要大量數(shù)據(jù)作為樣本，如圖像、視頻、語(yǔ)音的識(shí)別，都需要大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并不斷優(yōu)化。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系基礎(chǔ)支撐層第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系77計(jì)算力是計(jì)算機(jī)計(jì)算Hash函數(shù)時(shí)輸出的速度，可以簡(jiǎn)單的理解為計(jì)算能力。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用有了大量的數(shù)據(jù)，但如果計(jì)算力太低，不能及時(shí)處理這些數(shù)據(jù)，那也是萬(wàn)萬(wàn)不行的。人工智能對(duì)計(jì)算力的要求很高，特別是深度學(xué)習(xí)是非常消耗計(jì)算資源的。之前在研究人工智能時(shí)，經(jīng)常會(huì)受到單機(jī)計(jì)算力的限制，并行處理器提升計(jì)算力的方法也有很大的局限性。云計(jì)算和圖形處理器的出現(xiàn)極大的改善了這種情況，此次人工智能發(fā)展浪潮的掀起也有它們的不少功勞。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計(jì)算力是計(jì)算機(jī)計(jì)算Hash函數(shù)時(shí)輸出的速度，可以簡(jiǎn)單的理解為78算法，通俗講就是解決問(wèn)題的計(jì)算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的情況下，有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。近年來(lái)，新算法的不斷涌現(xiàn)有力地提升了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，尤其是隨著深度學(xué)習(xí)理論的成熟，很多企業(yè)采用云服務(wù)或開(kāi)源方式向行業(yè)提供先進(jìn)技術(shù)，將先進(jìn)算法封裝于易用的產(chǎn)品中，大大推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。目前，市場(chǎng)上有很多廠家都在搭建通用的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)計(jì)算底層平臺(tái)，如Google的TensorFlow、百度的AI開(kāi)放平臺(tái)等。如果將人工智能比作一臺(tái)機(jī)器，那么大數(shù)據(jù)就是這臺(tái)機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的能源，計(jì)算力就是機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的發(fā)動(dòng)機(jī)，而算法是機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)的控制器，三者缺一不可，是人工智能發(fā)展應(yīng)用的保障，共同構(gòu)成了人工智能知識(shí)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)支撐層。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系算法，通俗講就是解決問(wèn)題的計(jì)算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的792.智能感知智能感知旨在讓計(jì)算機(jī)具有類(lèi)似于人的感知能力，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)等，是機(jī)器獲取外界信息的主要途徑，相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸入部分。智能感知的研究領(lǐng)域有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.智能感知第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系80計(jì)算機(jī)視覺(jué)，又叫機(jī)器視覺(jué)，就是用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)視覺(jué)的功能，其主要研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)具有從圖像中識(shí)別物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。在人類(lèi)感知到的外界信息中，有80%以上是通過(guò)視覺(jué)得到的。視覺(jué)感知不僅僅指對(duì)光信號(hào)的感受，它包括了對(duì)視覺(jué)信息的獲取、傳輸、處理、存儲(chǔ)與理解的全過(guò)程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)一般通過(guò)視覺(jué)機(jī)器將被攝目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào)，經(jīng)過(guò)圖像處理系統(tǒng)的專(zhuān)業(yè)分析得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，按照需求進(jìn)行各種運(yùn)算，提取目標(biāo)的特征值以便進(jìn)行后續(xù)任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用非常廣泛，如：在安防及監(jiān)控領(lǐng)域用于指認(rèn)嫌疑人；醫(yī)療影像分析用于提高對(duì)疾病的預(yù)測(cè)、診斷和治療；工廠車(chē)間用于自動(dòng)化控制等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計(jì)算機(jī)視覺(jué)，又叫機(jī)器視覺(jué)，就是用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)模擬人類(lèi)視覺(jué)的功81模式識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事務(wù)進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其相同或相似的模式中。被鑒別的事物可以是物理的、化學(xué)的、生理的，也可以是文字、圖像、聲音等。模式識(shí)別時(shí)，首先要采集待識(shí)別事物的信息，然后對(duì)其進(jìn)行各種變換和預(yù)處理，從中抽出有意義的特征或基元，接著與機(jī)器中原有的各種標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較，對(duì)事物進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，最后輸出識(shí)別結(jié)果。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模式識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)o定的事務(wù)進(jìn)行鑒別，并把它歸入與其82自然語(yǔ)言處理研究的是如何使用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的有效通信，對(duì)智能人機(jī)接口和不確定人工智能的研究都有著重大意義，是人工智能技術(shù)發(fā)展的一大難點(diǎn)。自然語(yǔ)言就是人與人交流用的語(yǔ)言，包括各個(gè)國(guó)家的語(yǔ)言、各個(gè)地區(qū)的方言等，是相對(duì)于匯編語(yǔ)言、C語(yǔ)言等計(jì)算機(jī)可以理解的人造語(yǔ)言來(lái)說(shuō)的。自然語(yǔ)言處理包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成兩個(gè)部分，機(jī)器要做到自然語(yǔ)言處理，需要會(huì)分析語(yǔ)音、詞法、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)境等。目前，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些針對(duì)特定領(lǐng)域具有一定自然語(yǔ)言處理能力的系統(tǒng)，例如手機(jī)中的語(yǔ)音助手和各種翻譯軟件。但是，通用高質(zhì)量的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)還有待進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系自然語(yǔ)言處理研究的是如何使用自然語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的有效通833.智能思維智能思維就是讓計(jì)算機(jī)模仿和實(shí)現(xiàn)人的思維能力，從而能夠?qū)Ω兄降耐饨缧畔⒑妥约寒a(chǎn)生的內(nèi)部信息進(jìn)行思維性加工。在研究方面具體包括搜索、推理等方面的研究。搜索是指為了達(dá)到某一目標(biāo)，不斷尋找推理線路，以引導(dǎo)和控制推理，使問(wèn)題得以解決的過(guò)程。人工智能中的搜索策略大體有盲目搜索和啟發(fā)式搜索兩種。在應(yīng)用盲目搜索求解問(wèn)題的時(shí)候，一般是盲目地窮舉。盲目搜索包括寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索和等代價(jià)搜索等。而啟發(fā)式搜索會(huì)用啟發(fā)函數(shù)來(lái)衡量哪一個(gè)狀態(tài)更加接近目標(biāo)狀態(tài)，并優(yōu)先對(duì)該狀態(tài)進(jìn)行搜索。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系3.智能思維第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系84推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)，利用現(xiàn)有知識(shí)推出所需結(jié)論的過(guò)程，其理論基礎(chǔ)為邏輯。推理根據(jù)其所用知識(shí)的確定性可分為確定性推理和不確定性推理。確定性推理應(yīng)用確定性知識(shí)進(jìn)行精確推理，是一種單調(diào)性推理，能解決的問(wèn)題很有限，典型的推理方法有消解反演推理、消解演繹推理、規(guī)則演繹推理等。不確定性推理所使用的知識(shí)和推出的結(jié)論不可以精確表示，主要基于非經(jīng)典邏輯和概率數(shù)據(jù)。最常用的不確定性推理技術(shù)有貝葉斯推理、概率推理、可信度方法和證據(jù)理論等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系推理是指按照某種策略從已知事實(shí)出發(fā)，利用現(xiàn)有知識(shí)推出所需結(jié)論854.智能計(jì)算智能計(jì)算也就是計(jì)算智能，是在對(duì)生物體智能機(jī)理深刻認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，采用數(shù)值計(jì)算的方法去模擬和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的智能。智能計(jì)算基本領(lǐng)域包括神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、群智能計(jì)算等。神經(jīng)計(jì)算也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，它是通過(guò)大量人工神經(jīng)元的廣泛并行互聯(lián)形成一種人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用于模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。主要研究人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模型、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)機(jī)制等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、聯(lián)想、模糊推理等能力，在模仿生物神經(jīng)計(jì)算方面有一定優(yōu)勢(shì)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.智能計(jì)算第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系86模糊計(jì)算又稱(chēng)為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒(méi)有嚴(yán)格邊界劃分而無(wú)法精確刻畫(huà)的現(xiàn)象稱(chēng)為模糊現(xiàn)象。通過(guò)研究人類(lèi)處理模糊現(xiàn)象的認(rèn)知能力，用模糊集合和模糊邏輯去模擬人類(lèi)的智能行為，就是模糊計(jì)算。模糊計(jì)算已經(jīng)在推理、控制、決策等方面得到了非常廣泛的應(yīng)用，常見(jiàn)的模糊算法有均值模糊、高斯模糊等。進(jìn)化計(jì)算是一種模擬自然界生物進(jìn)化的過(guò)程與機(jī)制。它以Darwin進(jìn)化論的“物競(jìng)天擇，適者生存”作為算法的進(jìn)化規(guī)則，并結(jié)合Mendel的遺傳變異理論，將生物進(jìn)化過(guò)程中的繁殖、變異、競(jìng)爭(zhēng)和選擇引入到了算法中，是一種對(duì)生物群體進(jìn)化機(jī)制的模擬。具有遺傳算法、進(jìn)化策略、進(jìn)化編程和遺傳編程四大分支。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模糊計(jì)算又稱(chēng)為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒(méi)有嚴(yán)格邊界劃分而無(wú)法87群智能計(jì)算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個(gè)體交互作用，使用比單一個(gè)體更有效的方法去達(dá)到全局目標(biāo)，也就是“合作共贏”，也符合人類(lèi)社會(huì)的規(guī)律。最具代表性的群智能計(jì)算是粒子群優(yōu)化算法和蟻群算法。粒子群優(yōu)化算法是一種基于群體搜索的算法，建立在模擬鳥(niǎo)群社會(huì)的基礎(chǔ)上。蟻群算法是通過(guò)研究螞蟻尋找食物路徑的自然行為提出的，能很好解決分配、調(diào)度等問(wèn)題。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系群智能計(jì)算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個(gè)體交互作用，使用比單一個(gè)體更885.智能學(xué)習(xí)智能學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)獲取新的知識(shí)或技能，并在實(shí)踐中重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷完善自我、增強(qiáng)能力。智能學(xué)習(xí)是人工智能的一大核心，是機(jī)器獲取知識(shí)的根本途徑，同時(shí)也是機(jī)器具有智能的重要標(biāo)志。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.智能學(xué)習(xí)第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系89智能學(xué)習(xí)的分類(lèi)方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機(jī)械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)、類(lèi)比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)?；谒@取知識(shí)的表示形式可以分為代數(shù)表達(dá)式參數(shù)、決策樹(shù)、形式文法、產(chǎn)生式規(guī)則、形式邏輯表達(dá)式、圖和網(wǎng)絡(luò)、框架和模式、計(jì)算機(jī)程序和其它的過(guò)程編碼、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多種表示形式的組合。基于應(yīng)用領(lǐng)域可以分為專(zhuān)家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、規(guī)劃和問(wèn)題求解、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、圖像識(shí)別、故障診斷、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器人和博弈等領(lǐng)域?；趯W(xué)習(xí)形式可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)。因此，智能學(xué)習(xí)本身又是一門(mén)多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涵蓋的內(nèi)容豐富，具體分類(lèi)方法多，而且不統(tǒng)一。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能學(xué)習(xí)的分類(lèi)方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機(jī)械學(xué)習(xí)、示教90機(jī)器可以通過(guò)記憶、示教、演繹、類(lèi)比、歸納進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)記憶學(xué)習(xí)也就是機(jī)械學(xué)習(xí)，是最簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)策略，不需要任何推理過(guò)程。示教學(xué)習(xí)比記憶學(xué)習(xí)略微復(fù)雜，輸入知識(shí)與內(nèi)部知識(shí)的表達(dá)方式不完全一致，系統(tǒng)在接受外部知識(shí)時(shí)需要推理、翻譯和轉(zhuǎn)化。演繹學(xué)習(xí)是以演繹推理為基礎(chǔ)，在領(lǐng)域知識(shí)的指導(dǎo)下，通過(guò)分析單個(gè)問(wèn)題的求解，構(gòu)造出求解過(guò)程的因果解釋結(jié)構(gòu)，并對(duì)該解釋結(jié)構(gòu)進(jìn)行概括化處理，得到一個(gè)可用來(lái)求解類(lèi)似問(wèn)題的一般性知識(shí)。類(lèi)比學(xué)習(xí)是尋找當(dāng)前任務(wù)與已完成任務(wù)之間的相似之處，通過(guò)已完成任務(wù)的解決方法制定完成當(dāng)前任務(wù)的方案。歸納學(xué)習(xí)是以歸納推理為基礎(chǔ)，是機(jī)器學(xué)習(xí)中研究較多的一種學(xué)習(xí)類(lèi)型，其任務(wù)是要從關(guān)于某個(gè)概念的一系列已知的正例和反例中，歸納出一個(gè)一般性的概念描述。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系機(jī)器可以通過(guò)記憶、示教、演繹、類(lèi)比、歸納進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)記憶學(xué)91人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，是人類(lèi)在認(rèn)識(shí)和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對(duì)大腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行抽象、簡(jiǎn)化和模擬的結(jié)果。其實(shí)質(zhì)是根據(jù)某種算法或模型，將大量的神經(jīng)元處理單元，按照一定規(guī)則互相連接而形成的一種具有高容錯(cuò)性、智能化、自學(xué)習(xí)和并行分布特點(diǎn)的復(fù)雜人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制、最優(yōu)計(jì)算、信息處理和聯(lián)想記憶等功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型有很多，具體有感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，是人類(lèi)在認(rèn)識(shí)和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的92深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)新出現(xiàn)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其概念來(lái)源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在對(duì)人腦進(jìn)一步認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)、中樞、大腦的工作原理設(shè)計(jì)成一個(gè)不斷迭代、不斷抽象的過(guò)程，進(jìn)而得到最優(yōu)數(shù)據(jù)特征表示。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)“黑盒”，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，自動(dòng)提取特征進(jìn)行分析，就能實(shí)現(xiàn)具體任務(wù)。它在語(yǔ)音和圖像識(shí)別方面的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)先前的相關(guān)技術(shù)。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)新出現(xiàn)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其概念來(lái)源于人工神93圖2-7人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-7人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系第二章人工945.智能行為智能行為是讓計(jì)算機(jī)能夠具有像人那樣地行動(dòng)和表達(dá)能力，如走、跑、拿、說(shuō)、寫(xiě)、畫(huà)等，相當(dāng)于智能系統(tǒng)的輸出部分。這里主要討論智能控制、智能檢索、智能體等。智能控制是指驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器自主實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的過(guò)程，即無(wú)需人直接干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，它是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)自動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。從結(jié)構(gòu)上，它由傳感器、信息處理模塊、認(rèn)知模塊、規(guī)劃和控制模塊、執(zhí)行器和通信接口等主要部件所組成。主要應(yīng)用于智能機(jī)器人系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、交通運(yùn)輸系統(tǒng)等。第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.智能行為第二章人工智能專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系95智能檢索是指利用人工智能的方法從大量信息中盡快找到所需要的信息或知識(shí)。在這信息爆炸的時(shí)代，利用傳統(tǒng)的人工方法檢索想要的信息，其難度不亞于大海撈針。智能檢索只要輸入所需信息的關(guān)鍵字，計(jì)算機(jī)就會(huì)輸出大量的相關(guān)信息。當(dāng)然，要想達(dá)到智能檢索，系統(tǒng)必須具有一定的自然語(yǔ)言理解能力、推理