2-人工智能專業(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人工智能專業(yè)概述人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)人工智能專業(yè)的課程體系2.22.42.3人工智能專業(yè)的知識結(jié)構(gòu)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.1目錄CONTENT人工智能專業(yè)概述人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目2乘著大數(shù)據(jù)、計算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤物細無聲”地滲透到生產(chǎn)、生活、工作各個領(lǐng)域，各界也都紛紛行動起來迎接這場“好雨”。各個國家和政府組織對人工智能的關(guān)注較以前是有過之而無不及，不少國家已經(jīng)出臺政策將人工智能發(fā)展提升到國家戰(zhàn)略的層面，且這種趨勢會越來越明顯。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，在未來市場競爭中爭得一塊領(lǐng)地。在此趨勢下，各行各業(yè)對人工智能人才的需求都非常大。2.1人工智能專業(yè)概述第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系乘著大數(shù)據(jù)、計算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤物3不過現(xiàn)實的情況是，相對于人工智能行業(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》報導(dǎo)，僅在2017年，中國新興人工智能項目比例已經(jīng)達到全球的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備，人才缺口超過500萬。不僅國內(nèi)是這樣的情況，國外也是如此。那么如何解決這個問題呢？2017年7月8日，中國政府發(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院系的人才培養(yǎng)體系化，對國家在新一輪科技浪潮中走在世界前列的長期布局，將產(chǎn)生積極的推動和促進作用。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系不過現(xiàn)實的情況是，相對于人工智能行業(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業(yè)培52018年4月2日，中國教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，部署了三個階段的目標(biāo)，并提出了三類十八項重點任務(wù)，引導(dǎo)高等學(xué)校瞄準(zhǔn)世界科技前沿，推進人工智能領(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)和國際合作交流等能力，為國家新一代人工智能發(fā)展提供戰(zhàn)略支撐。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2018年4月2日，中國教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行6圖2-2三個階段的目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-2三個階段的目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體7圖2-3三類十八項重點任務(wù)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-3第二章人工智能專業(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地促進相關(guān)學(xué)科，加大開展人工智能研究和人才培養(yǎng)力度，傳統(tǒng)研究領(lǐng)域也開始嘗試引入人工智能方法，進行交叉學(xué)科的培養(yǎng)和發(fā)展，逐步形成了多學(xué)科研究、多專業(yè)應(yīng)用、全方位布局的人工智能人才培養(yǎng)新格局。實際上，在人工智能專業(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)、機器人工程等。第二章人工智能專業(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)性本科專業(yè)，專業(yè)覆蓋面很廣，涉及機器人技術(shù)、以新一代網(wǎng)絡(luò)計算為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)、微機電系統(tǒng)、與生產(chǎn)生活密切相關(guān)的各類智能技術(shù)與系統(tǒng)以及新一代的人機系統(tǒng)技術(shù)等。從2003年開始，北京大學(xué)、北京郵電大學(xué)、南開大學(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)專業(yè)，截止2018年，已經(jīng)有57所高校開設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，今年發(fā)布的《2018年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果》中更是有將近一百所高校開設(shè)該專業(yè)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能科學(xué)與技術(shù)專業(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)專業(yè)簡稱數(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)機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)平臺核心技術(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，能夠運用大數(shù)據(jù)思維分析及解決問題的高層次人才。2016年，北京大學(xué)、對外經(jīng)濟貿(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)院校累計達到了近300所。機器人工程專業(yè)為培養(yǎng)國家急需的高級機器人專門技術(shù)人才而開設(shè)，融合了智能控制、機械設(shè)計、電子設(shè)計、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科特長，主要研究機器人的運行控制方法及其在各行業(yè)中的應(yīng)用技術(shù)。目前，機器人工程專業(yè)也越來越火爆，2018年獲批建設(shè)該專業(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)專業(yè)簡稱數(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)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果》，經(jīng)申報、公示、審核等程序，根據(jù)普通高等學(xué)校專業(yè)設(shè)置與教學(xué)指導(dǎo)委員會評議結(jié)果，并征求有關(guān)部門意見，確定新增審批專業(yè)名單。根據(jù)通知，共有35所高校獲首批“人工智能”新專業(yè)建設(shè)資格。第二章人工智能專業(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)校本科專業(yè)備12表2-1首批獲“人工智能”新專業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智能專業(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)、長春師范大學(xué)表2-1首批獲“人工智能”新專業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智13第二章人工智能專業(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)、

同濟大學(xué)浙江浙江大學(xué)福建廈門大學(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)展替代了許多人類重復(fù)性勞動，同時還細化生產(chǎn)過程分工，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，培養(yǎng)多層次的智能化技術(shù)人才，以補智能化人才短板。第二章人工智能專業(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)與其他專業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專業(yè)培養(yǎng)兩個目標(biāo)。綜合培養(yǎng)目標(biāo)是指具備一名接受過高等教育的學(xué)生應(yīng)當(dāng)具備的綜合能力。專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是指學(xué)生畢業(yè)時在人工智能專業(yè)方面應(yīng)該得到的知識和能力，又可分為人工智能專業(yè)本科和研究生階段培養(yǎng)目標(biāo)。2.2人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專業(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)與其他專業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專業(yè)16圖2-4人工智能學(xué)科綜合培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-4第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系17圖2-5人工智能學(xué)科專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-5第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系18具體來說，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時要達到“較好地掌握人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專門知識和基本技能，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)科上掌握堅實的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的人工智能知識，具有從事人工智能科學(xué)研究工作或獨立擔(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)科上掌握堅實寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的人工智能知識，具有獨立從事科學(xué)研究工作的能力，在人工智能科學(xué)或?qū)ｉT技術(shù)上做出創(chuàng)造性的成果”。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系具體來說，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時要達到“較好地掌握人工智能學(xué)19人工智能專業(yè)的知識結(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)、計算力和算法三部分，要實現(xiàn)人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，它們?nèi)呷币徊豢?。中間一層為技術(shù)方向?qū)樱扇斯ぶ悄艿亩x可知，人工智能是研究如何使用機器來模擬、延伸和擴展人類智能的學(xué)科，因此根據(jù)人的行為活動可以將技術(shù)方向分為智能感知、智能思維、智能計算、智能學(xué)習(xí)、智能行為五部分，每部分又可以分成其它類型。最頂層為具體應(yīng)用層，如人工智能在機器人、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人工智能專業(yè)的知識結(jié)構(gòu)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工智能專業(yè)的知識結(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業(yè)培養(yǎng)目21基礎(chǔ)支撐層隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動設(shè)備、監(jiān)控檢測設(shè)備的持續(xù)工作，當(dāng)今社會積累了大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。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，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。計算機是一個進行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的基本系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)有著很強的依賴性。而人工智能作為計算機的“升級版”，它的發(fā)展與應(yīng)用更是需要龐大的數(shù)據(jù)來支撐。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、語音的識別，都需要大量樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練并不斷優(yōu)化。第二章人工智能專業(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業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系22計算力是計算機計算Hash函數(shù)時輸出的速度，可以簡單的理解為計算能力。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用有了大量的數(shù)據(jù)，但如果計算力太低，不能及時處理這些數(shù)據(jù)，那也是萬萬不行的。人工智能對計算力的要求很高，特別是深度學(xué)習(xí)是非常消耗計算資源的。之前在研究人工智能時，經(jīng)常會受到單機計算力的限制，并行處理器提升計算力的方法也有很大的局限性。云計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。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計算力是計算機計算Hash函數(shù)時輸出的速度，可以簡單的理解為23算法，通俗講就是解決問題的計算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的情況下，有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。近年來，新算法的不斷涌現(xiàn)有力地提升了機器學(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)或開源方式向行業(yè)提供先進技術(shù)，將先進算法封裝于易用的產(chǎn)品中，大大推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。目前，市場上有很多廠家都在搭建通用的人工智能機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)計算底層平臺，如Google的TensorFlow、百度的AI開放平臺等。如果將人工智能比作一臺機器，那么大數(shù)據(jù)就是這臺機器運轉(zhuǎn)的能源，計算力就是機器運轉(zhuǎn)的發(fā)動機，而算法是機器運轉(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)成了人工智能知識結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)支撐層。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系算法，通俗講就是解決問題的計算方法，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算機具有類似于人的感知能力，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等，是機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)域有計算機視覺、模式識別、自然語言處理等。第二章人工智能專業(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業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系25計算機視覺，又叫機器視覺，就是用計算機來實現(xiàn)模擬人類視覺的功能，其主要研究目標(biāo)是使計算機具有從圖像中識別物體、場景和活動的能力。在人類感知到的外界信息中，有80%以上是通過視覺得到的。視覺感知不僅僅指對光信號的感受，它包括了對視覺信息的獲取、傳輸、處理、存儲與理解的全過程。計算機視覺技術(shù)一般通過視覺機器將被攝目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號，經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)的專業(yè)分析得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，按照需求進行各種運算，提取目標(biāo)的特征值以便進行后續(xù)任務(wù)。計算機視覺的應(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疾病的預(yù)測、診斷和治療；工廠車間用于自動化控制等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計算機視覺，又叫機器視覺，就是用計算機來實現(xiàn)模擬人類視覺的功26模式識別是指讓計算機能夠?qū)o定的事務(wù)進行鑒別，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。模式識別時，首先要采集待識別事物的信息，然后對其進行各種變換和預(yù)處理，從中抽出有意義的特征或基元，接著與機器中原有的各種標(biāo)準(zhǔn)模式進行比較，對事物進行分類識別，最后輸出識別結(jié)果。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模式識別是指讓計算機能夠?qū)o定的事務(wù)進行鑒別，并把它歸入與其27自然語言處理研究的是如何使用自然語言實現(xiàn)人與機器之間的有效通信，對智能人機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。自然語言就是人與人交流用的語言，包括各個國家的語言、各個地區(qū)的方言等，是相對于匯編語言、C語言等計算機可以理解的人造語言來說的。自然語言處理包括自然語言理解和自然語言生成兩個部分，機器要做到自然語言處理，需要會分析語音、詞法、句法、語義、語境等。目前，市場上已經(jīng)出現(xiàn)了一些針對特定領(lǐng)域具有一定自然語言處理能力的系統(tǒng)，例如手機中的語音助手和各種翻譯軟件。但是，通用高質(zhì)量的自然語言處理系統(tǒng)還有待進一步實現(xiàn)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系自然語言處理研究的是如何使用自然語言實現(xiàn)人與機器之間的有效通283.智能思維智能思維就是讓計算機模仿和實現(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，使問題得以解決的過程。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)用盲目搜索求解問題的時候，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)先搜索和等代價搜索等。而啟發(fā)式搜索會用啟發(fā)函數(shù)來衡量哪一個狀態(tài)更加接近目標(biāo)狀態(tài)，并優(yōu)先對該狀態(tài)進行搜索。第二章人工智能專業(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出發(fā)，利用現(xiàn)有知識推出所需結(jié)論的過程，其理論基礎(chǔ)為邏輯。推理根據(jù)其所用知識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)用確定性知識進行精確推理，是一種單調(diào)性推理，能解決的問題很有限，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出發(fā)，利用現(xiàn)有知識推出所需結(jié)論304.智能計算智能計算也就是計算智能，是在對生物體智能機理深刻認(rèn)識的基礎(chǔ)上，采用數(shù)值計算的方法去模擬和實現(xiàn)人類的智能。智能計算基本領(lǐng)域包括神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算、群智能計算等。神經(jīng)計算也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，它是通過大量人工神經(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)計算方面有一定優(yōu)勢。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.智能計算第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系31模糊計算又稱為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒有嚴(yán)格邊界劃分而無法精確刻畫的現(xiàn)象稱為模糊現(xiàn)象。通過研究人類處理模糊現(xiàn)象的認(rèn)知能力，用模糊集合和模糊邏輯去模擬人類的智能行為，就是模糊計算。模糊計算已經(jīng)在推理、控制、決策等方面得到了非常廣泛的應(yīng)用，常見的模糊算法有均值模糊、高斯模糊等。進化計算是一種模擬自然界生物進化的過程與機制。它以Darwin進化論的“物競天擇，適者生存”作為算法的進化規(guī)則，并結(jié)合Mendel的遺傳變異理論，將生物進化過程中的繁殖、變異、競爭和選擇引入到了算法中，是一種對生物群體進化機制的模擬。具有遺傳算法、進化策略、進化編程和遺傳編程四大分支。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模糊計算又稱為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒有嚴(yán)格邊界劃分而無法32群智能計算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個體交互作用，使用比單一個體更有效的方法去達到全局目標(biāo)，也就是“合作共贏”，也符合人類社會的規(guī)律。最具代表性的群智能計算是粒子群優(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，建立在模擬鳥群社會的基礎(chǔ)上。蟻群算法是通過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)度等問題。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系群智能計算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個體交互作用，使用比單一個體更335.智能學(xué)習(xí)智能學(xué)習(xí)就是讓機器模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，自動獲取新的知識或技能，并在實踐中重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷完善自我、增強能力。智能學(xué)習(xí)是人工智能的一大核心，是機器獲取知識的根本途徑，同時也是機器具有智能的重要標(biāo)志。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.智能學(xué)習(xí)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系34智能學(xué)習(xí)的分類方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)?；谒@取知識的表示形式可以分為代數(shù)表達式參數(shù)、決策樹、形式文法、產(chǎn)生式規(guī)則、形式邏輯表達式、圖和網(wǎng)絡(luò)、框架和模式、計算機程序和其它的過程編碼、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多種表示形式的組合。基于應(yīng)用領(lǐng)域可以分為專家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、規(guī)劃和問題求解、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、圖像識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領(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)本身又是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涵蓋的內(nèi)容豐富，具體分類方法多，而且不統(tǒng)一。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能學(xué)習(xí)的分類方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機械學(xué)習(xí)、示教35機器可以通過記憶、示教、演繹、類比、歸納進行學(xué)習(xí)。通過記憶學(xué)習(xí)也就是機械學(xué)習(xí)，是最簡單的學(xué)習(xí)策略，不需要任何推理過程。示教學(xué)習(xí)比記憶學(xué)習(xí)略微復(fù)雜，輸入知識與內(nèi)部知識的表達方式不完全一致，系統(tǒng)在接受外部知識時需要推理、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)域知識的指導(dǎo)下，通過分析單個問題的求解，構(gòu)造出求解過程的因果解釋結(jié)構(gòu)，并對該解釋結(jié)構(gòu)進行概括化處理，得到一個可用來求解類似問題的一般性知識。類比學(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)，是機器學(xué)習(xí)中研究較多的一種學(xué)習(xí)類型，其任務(wù)是要從關(guān)于某個概念的一系列已知的正例和反例中，歸納出一個一般性的概念描述。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系機器可以通過記憶、示教、演繹、類比、歸納進行學(xué)習(xí)。通過記憶學(xué)36人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，是人類在認(rèn)識和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對大腦組織結(jié)構(gòu)和運行機制進行抽象、簡化和模擬的結(jié)果。其實質(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性、智能化、自學(xué)習(xí)和并行分布特點的復(fù)雜人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能實現(xiàn)系統(tǒng)控制、最優(yōu)計算、信息處理和聯(lián)想記憶等功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型有很多，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)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，是人類在認(rèn)識和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的37深度學(xué)習(xí)是近年來新出現(xiàn)的一種機器學(xué)習(xí)方法，其概念來源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在對人腦進一步認(rèn)識的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)、中樞、大腦的工作原理設(shè)計成一個不斷迭代、不斷抽象的過程，進而得到最優(yōu)數(shù)據(jù)特征表示。深度學(xué)習(xí)是一個“黑盒”，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，自動提取特征進行分析，就能實現(xiàn)具體任務(wù)。它在語音和圖像識別方面的能力遠遠超過先前的相關(guān)技術(shù)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系深度學(xué)習(xí)是近年來新出現(xiàn)的一種機器學(xué)習(xí)方法，其概念來源于人工神38圖2-7人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-7人工智能、機器學(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算機能夠具有像人那樣地行動和表達能力，如走、跑、拿、說、寫、畫等，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)動智能機器自主實現(xiàn)目標(biāo)的過程，即無需人直接干預(yù)就能獨立地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制，它是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)自動控制技術(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)用于智能機器人系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、交通運輸系統(tǒng)等。第二章人工智能專業(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。在這信息爆炸的時代，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，計算機就會輸出大量的相關(guān)信息。當(dāng)然，要想達到智能檢索，系統(tǒng)必須具有一定的自然語言理解能力、推理能力以及廣泛的知識儲備。智能體是一種通過傳感器感知其環(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)境的實體，可以定義為一種從感知到動作的映射。智能體是一個高度開放的智能系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)需要按照實際的求解問題來進行設(shè)計，而人工智能的任務(wù)就是設(shè)計智能體的內(nèi)部程序，也就是從感知到動作的映射。根據(jù)人類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本科人工智能專業(yè)的課程體系由通識教育、專業(yè)基礎(chǔ)、專業(yè)核心、專業(yè)拓展和集中實踐五大部分構(gòu)成。2.4人工智能專業(yè)的課程體系第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系1.通識教育課程專業(yè)通識教育與人工智能專業(yè)化教育相對，是在全校范圍內(nèi)開設(shè)的課程，使學(xué)生可以接觸到不同學(xué)科的知識，學(xué)會融會貫通，獲得通行于不同人群之間的知識和價值觀。通識教育涉及人文社會科學(xué)、經(jīng)濟與管理、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。本科人工智能專業(yè)的課程體系由通識教育、專業(yè)基礎(chǔ)、專業(yè)核心、專42圖2-8通識教育課程第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-8通識教育課程第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系43第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.專業(yè)基礎(chǔ)課程人工智能專業(yè)基礎(chǔ)課程包括工程數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程、計算機基礎(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。人工智能專業(yè)基礎(chǔ)課程主要集中在本科低年級階段，旨在為后續(xù)深入人工智能的學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)，建立人工智能領(lǐng)域的整體框架。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.專業(yè)基礎(chǔ)課程44圖2-9專業(yè)基礎(chǔ)課程圖2-9專業(yè)基礎(chǔ)課程45第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系專業(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課程；計算機基礎(chǔ)課程中，“操作系統(tǒng)”和“計算機網(wǎng)絡(luò)”可以設(shè)置為二選一課程，或者將兩者結(jié)合成一門課程進行講解。其余課程均為必修。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系專業(yè)基礎(chǔ)課中，因“數(shù)學(xué)46第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系3.專業(yè)核心課程人工智能專業(yè)核心課程為中高年級學(xué)生指明更加具體的方向，并進行必要的訓(xùn)練。這部分課程的主要內(nèi)容對應(yīng)于知識結(jié)構(gòu)中的技術(shù)方向?qū)印I(yè)核心課程一般都是必修課程。同時，作為核心課程，在授課過程中，不光要講授課本知識，還要注重聯(lián)系實際應(yīng)用，部分課程要設(shè)置“課程設(shè)計”、“課程實踐”環(huán)節(jié)，增強學(xué)生的實際動手能力。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系3.專業(yè)核心課程47圖2-10人工智能專業(yè)基礎(chǔ)課程第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-10第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系48第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.專業(yè)拓展課程專業(yè)拓展類的課程有很多，主要涉及到數(shù)學(xué)拓展類、專業(yè)拓展類、交叉融合類。專業(yè)拓展這部分的課程一般都是選修，學(xué)生可根據(jù)自己的興趣愛好進行選擇，也可按研究方向或課程模塊進行選擇。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.專業(yè)拓展課程49圖2-11專業(yè)拓展課程第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-11專業(yè)拓展課程第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體50第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.集中實踐環(huán)節(jié)除上述課程之外，一般還設(shè)置有各種實踐環(huán)節(jié)。學(xué)生通過實踐不僅可以把所學(xué)知識融會貫通，而且可以提高動手能力，培養(yǎng)創(chuàng)新意識、創(chuàng)新能力和團隊協(xié)作精神。人工智能是一門“產(chǎn)、學(xué)、研”緊密結(jié)合的課程，學(xué)校除了在課堂進行理論教學(xué)，可以在實踐環(huán)節(jié)加強與科研院所、企業(yè)等機構(gòu)的合作，使學(xué)生可以將所學(xué)的知識與實際生產(chǎn)創(chuàng)造過程結(jié)合，對科技成果的轉(zhuǎn)化也有一定推動作用。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.集中實踐環(huán)節(jié)51圖2-12人工智能專業(yè)集中實踐環(huán)節(jié)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-12第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系52第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系相對于人工智能產(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)計劃、教材建設(shè)、師資配備、實踐條件、科研平臺建設(shè)等方面尚有不足。另一方面，沒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)域的教育研究者對高校人工智能人才培養(yǎng)的目標(biāo)、知識結(jié)構(gòu)、課程體系進行深入研究和探索。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系相對于人工智能產(chǎn)業(yè)的高53習(xí)題簡述中國政府對人工智能專業(yè)發(fā)展政策。人工智能專業(yè)本科人才的培養(yǎng)目標(biāo)是什么？給出人工智能的知識結(jié)構(gòu)框架圖。機器學(xué)習(xí)有哪些分類？人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系是什么？機器計算有哪些方法，請進行簡單介紹。簡述人工智能的課程體系包括什么？談?wù)勍ㄗR教育課程學(xué)習(xí)的意義有哪些？第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系習(xí)題簡述中國政府對人工智能專業(yè)發(fā)展政策。第二章人工智能專業(yè)54THANKYOU!THANKYOU!55人工智能概論人工智能概論562.1目錄CONTENT人工智能專業(yè)概述人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)人工智能專業(yè)的課程體系2.22.42.3人工智能專業(yè)的知識結(jié)構(gòu)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2.1目錄CONTENT人工智能專業(yè)概述人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目57乘著大數(shù)據(jù)、計算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤物細無聲”地滲透到生產(chǎn)、生活、工作各個領(lǐng)域，各界也都紛紛行動起來迎接這場“好雨”。各個國家和政府組織對人工智能的關(guān)注較以前是有過之而無不及，不少國家已經(jīng)出臺政策將人工智能發(fā)展提升到國家戰(zhàn)略的層面，且這種趨勢會越來越明顯。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，在未來市場競爭中爭得一塊領(lǐng)地。在此趨勢下，各行各業(yè)對人工智能人才的需求都非常大。2.1人工智能專業(yè)概述第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系乘著大數(shù)據(jù)、計算力等飛速發(fā)展的春風(fēng)，人工智能像春雨一般“潤物58不過現(xiàn)實的情況是，相對于人工智能行業(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》報導(dǎo)，僅在2017年，中國新興人工智能項目比例已經(jīng)達到全球的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備，人才缺口超過500萬。不僅國內(nèi)是這樣的情況，國外也是如此。那么如何解決這個問題呢？2017年7月8日，中國政府發(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院系的人才培養(yǎng)體系化，對國家在新一輪科技浪潮中走在世界前列的長期布局，將產(chǎn)生積極的推動和促進作用。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系不過現(xiàn)實的情況是，相對于人工智能行業(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業(yè)培602018年4月2日，中國教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，部署了三個階段的目標(biāo)，并提出了三類十八項重點任務(wù)，引導(dǎo)高等學(xué)校瞄準(zhǔn)世界科技前沿，推進人工智能領(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)和國際合作交流等能力，為國家新一代人工智能發(fā)展提供戰(zhàn)略支撐。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系2018年4月2日，中國教育部印發(fā)了《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行61圖2-2三個階段的目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-2三個階段的目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體62圖2-3三類十八項重點任務(wù)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-3第二章人工智能專業(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地促進相關(guān)學(xué)科，加大開展人工智能研究和人才培養(yǎng)力度，傳統(tǒng)研究領(lǐng)域也開始嘗試引入人工智能方法，進行交叉學(xué)科的培養(yǎng)和發(fā)展，逐步形成了多學(xué)科研究、多專業(yè)應(yīng)用、全方位布局的人工智能人才培養(yǎng)新格局。實際上，在人工智能專業(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)、機器人工程等。第二章人工智能專業(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)性本科專業(yè)，專業(yè)覆蓋面很廣，涉及機器人技術(shù)、以新一代網(wǎng)絡(luò)計算為基礎(chǔ)的智能系統(tǒng)、微機電系統(tǒng)、與生產(chǎn)生活密切相關(guān)的各類智能技術(shù)與系統(tǒng)以及新一代的人機系統(tǒng)技術(shù)等。從2003年開始，北京大學(xué)、北京郵電大學(xué)、南開大學(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)專業(yè)，截止2018年，已經(jīng)有57所高校開設(shè)了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，今年發(fā)布的《2018年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果》中更是有將近一百所高校開設(shè)該專業(yè)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能科學(xué)與技術(shù)專業(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)專業(yè)簡稱數(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)機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)平臺核心技術(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，能夠運用大數(shù)據(jù)思維分析及解決問題的高層次人才。2016年，北京大學(xué)、對外經(jīng)濟貿(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)院校累計達到了近300所。機器人工程專業(yè)為培養(yǎng)國家急需的高級機器人專門技術(shù)人才而開設(shè)，融合了智能控制、機械設(shè)計、電子設(shè)計、計算機科學(xué)與技術(shù)等學(xué)科特長，主要研究機器人的運行控制方法及其在各行業(yè)中的應(yīng)用技術(shù)。目前，機器人工程專業(yè)也越來越火爆，2018年獲批建設(shè)該專業(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)專業(yè)簡稱數(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)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果》，經(jīng)申報、公示、審核等程序，根據(jù)普通高等學(xué)校專業(yè)設(shè)置與教學(xué)指導(dǎo)委員會評議結(jié)果，并征求有關(guān)部門意見，確定新增審批專業(yè)名單。根據(jù)通知，共有35所高校獲首批“人工智能”新專業(yè)建設(shè)資格。第二章人工智能專業(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)校本科專業(yè)備67表2-1首批獲“人工智能”新專業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智能專業(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)、長春師范大學(xué)表2-1首批獲“人工智能”新專業(yè)建設(shè)資格高校第二章人工智68第二章人工智能專業(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)、

同濟大學(xué)浙江浙江大學(xué)福建廈門大學(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)展替代了許多人類重復(fù)性勞動，同時還細化生產(chǎn)過程分工，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，培養(yǎng)多層次的智能化技術(shù)人才，以補智能化人才短板。第二章人工智能專業(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)與其他專業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專業(yè)培養(yǎng)兩個目標(biāo)。綜合培養(yǎng)目標(biāo)是指具備一名接受過高等教育的學(xué)生應(yīng)當(dāng)具備的綜合能力。專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是指學(xué)生畢業(yè)時在人工智能專業(yè)方面應(yīng)該得到的知識和能力，又可分為人工智能專業(yè)本科和研究生階段培養(yǎng)目標(biāo)。2.2人工智能專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專業(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)與其他專業(yè)一樣，可以分為綜合培養(yǎng)和專業(yè)71圖2-4人工智能學(xué)科綜合培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-4第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系72圖2-5人工智能學(xué)科專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-5第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系73具體來說，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時要達到“較好地掌握人工智能學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專門知識和基本技能，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)科上掌握堅實的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的人工智能知識，具有從事人工智能科學(xué)研究工作或獨立擔(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)科上掌握堅實寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的人工智能知識，具有獨立從事科學(xué)研究工作的能力，在人工智能科學(xué)或?qū)ｉT技術(shù)上做出創(chuàng)造性的成果”。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系具體來說，人工智能學(xué)士學(xué)位授予時要達到“較好地掌握人工智能學(xué)74人工智能專業(yè)的知識結(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)、計算力和算法三部分，要實現(xiàn)人工智能的發(fā)展與應(yīng)用，它們?nèi)呷币徊豢?。中間一層為技術(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器來模擬、延伸和擴展人類智能的學(xué)科，因此根據(jù)人的行為活動可以將技術(shù)方向分為智能感知、智能思維、智能計算、智能學(xué)習(xí)、智能行為五部分，每部分又可以分成其它類型。最頂層為具體應(yīng)用層，如人工智能在機器人、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人工智能專業(yè)的知識結(jié)構(gòu)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工智能專業(yè)的知識結(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業(yè)培養(yǎng)目76基礎(chǔ)支撐層隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動設(shè)備、監(jiān)控檢測設(shè)備的持續(xù)工作，當(dāng)今社會積累了大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。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，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。計算機是一個進行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的基本系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)有著很強的依賴性。而人工智能作為計算機的“升級版”，它的發(fā)展與應(yīng)用更是需要龐大的數(shù)據(jù)來支撐。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、語音的識別，都需要大量樣本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練并不斷優(yōu)化。第二章人工智能專業(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業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系77計算力是計算機計算Hash函數(shù)時輸出的速度，可以簡單的理解為計算能力。人工智能的發(fā)展和應(yīng)用有了大量的數(shù)據(jù)，但如果計算力太低，不能及時處理這些數(shù)據(jù)，那也是萬萬不行的。人工智能對計算力的要求很高，特別是深度學(xué)習(xí)是非常消耗計算資源的。之前在研究人工智能時，經(jīng)常會受到單機計算力的限制，并行處理器提升計算力的方法也有很大的局限性。云計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。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計算力是計算機計算Hash函數(shù)時輸出的速度，可以簡單的理解為78算法，通俗講就是解決問題的計算方法，能夠在給定一定規(guī)范輸入的情況下，有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。近年來，新算法的不斷涌現(xiàn)有力地提升了機器學(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)或開源方式向行業(yè)提供先進技術(shù)，將先進算法封裝于易用的產(chǎn)品中，大大推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。目前，市場上有很多廠家都在搭建通用的人工智能機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)計算底層平臺，如Google的TensorFlow、百度的AI開放平臺等。如果將人工智能比作一臺機器，那么大數(shù)據(jù)就是這臺機器運轉(zhuǎn)的能源，計算力就是機器運轉(zhuǎn)的發(fā)動機，而算法是機器運轉(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)成了人工智能知識結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)支撐層。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系算法，通俗講就是解決問題的計算方法，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算機具有類似于人的感知能力，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺、味覺等，是機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)域有計算機視覺、模式識別、自然語言處理等。第二章人工智能專業(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業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系80計算機視覺，又叫機器視覺，就是用計算機來實現(xiàn)模擬人類視覺的功能，其主要研究目標(biāo)是使計算機具有從圖像中識別物體、場景和活動的能力。在人類感知到的外界信息中，有80%以上是通過視覺得到的。視覺感知不僅僅指對光信號的感受，它包括了對視覺信息的獲取、傳輸、處理、存儲與理解的全過程。計算機視覺技術(shù)一般通過視覺機器將被攝目標(biāo)轉(zhuǎn)換為圖像信號，經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)的專業(yè)分析得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，按照需求進行各種運算，提取目標(biāo)的特征值以便進行后續(xù)任務(wù)。計算機視覺的應(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疾病的預(yù)測、診斷和治療；工廠車間用于自動化控制等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系計算機視覺，又叫機器視覺，就是用計算機來實現(xiàn)模擬人類視覺的功81模式識別是指讓計算機能夠?qū)o定的事務(wù)進行鑒別，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。模式識別時，首先要采集待識別事物的信息，然后對其進行各種變換和預(yù)處理，從中抽出有意義的特征或基元，接著與機器中原有的各種標(biāo)準(zhǔn)模式進行比較，對事物進行分類識別，最后輸出識別結(jié)果。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模式識別是指讓計算機能夠?qū)o定的事務(wù)進行鑒別，并把它歸入與其82自然語言處理研究的是如何使用自然語言實現(xiàn)人與機器之間的有效通信，對智能人機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。自然語言就是人與人交流用的語言，包括各個國家的語言、各個地區(qū)的方言等，是相對于匯編語言、C語言等計算機可以理解的人造語言來說的。自然語言處理包括自然語言理解和自然語言生成兩個部分，機器要做到自然語言處理，需要會分析語音、詞法、句法、語義、語境等。目前，市場上已經(jīng)出現(xiàn)了一些針對特定領(lǐng)域具有一定自然語言處理能力的系統(tǒng)，例如手機中的語音助手和各種翻譯軟件。但是，通用高質(zhì)量的自然語言處理系統(tǒng)還有待進一步實現(xiàn)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系自然語言處理研究的是如何使用自然語言實現(xiàn)人與機器之間的有效通833.智能思維智能思維就是讓計算機模仿和實現(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，使問題得以解決的過程。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)用盲目搜索求解問題的時候，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)先搜索和等代價搜索等。而啟發(fā)式搜索會用啟發(fā)函數(shù)來衡量哪一個狀態(tài)更加接近目標(biāo)狀態(tài)，并優(yōu)先對該狀態(tài)進行搜索。第二章人工智能專業(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出發(fā)，利用現(xiàn)有知識推出所需結(jié)論的過程，其理論基礎(chǔ)為邏輯。推理根據(jù)其所用知識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)用確定性知識進行精確推理，是一種單調(diào)性推理，能解決的問題很有限，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出發(fā)，利用現(xiàn)有知識推出所需結(jié)論854.智能計算智能計算也就是計算智能，是在對生物體智能機理深刻認(rèn)識的基礎(chǔ)上，采用數(shù)值計算的方法去模擬和實現(xiàn)人類的智能。智能計算基本領(lǐng)域包括神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算、群智能計算等。神經(jīng)計算也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，它是通過大量人工神經(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)計算方面有一定優(yōu)勢。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系4.智能計算第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系86模糊計算又稱為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒有嚴(yán)格邊界劃分而無法精確刻畫的現(xiàn)象稱為模糊現(xiàn)象。通過研究人類處理模糊現(xiàn)象的認(rèn)知能力，用模糊集合和模糊邏輯去模擬人類的智能行為，就是模糊計算。模糊計算已經(jīng)在推理、控制、決策等方面得到了非常廣泛的應(yīng)用，常見的模糊算法有均值模糊、高斯模糊等。進化計算是一種模擬自然界生物進化的過程與機制。它以Darwin進化論的“物競天擇，適者生存”作為算法的進化規(guī)則，并結(jié)合Mendel的遺傳變異理論，將生物進化過程中的繁殖、變異、競爭和選擇引入到了算法中，是一種對生物群體進化機制的模擬。具有遺傳算法、進化策略、進化編程和遺傳編程四大分支。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系模糊計算又稱為模糊系統(tǒng)，學(xué)術(shù)上把那種因沒有嚴(yán)格邊界劃分而無法87群智能計算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個體交互作用，使用比單一個體更有效的方法去達到全局目標(biāo)，也就是“合作共贏”，也符合人類社會的規(guī)律。最具代表性的群智能計算是粒子群優(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，建立在模擬鳥群社會的基礎(chǔ)上。蟻群算法是通過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)度等問題。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系群智能計算理論的基礎(chǔ)是認(rèn)為群中個體交互作用，使用比單一個體更885.智能學(xué)習(xí)智能學(xué)習(xí)就是讓機器模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，自動獲取新的知識或技能，并在實踐中重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷完善自我、增強能力。智能學(xué)習(xí)是人工智能的一大核心，是機器獲取知識的根本途徑，同時也是機器具有智能的重要標(biāo)志。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系5.智能學(xué)習(xí)第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系89智能學(xué)習(xí)的分類方法有很多。基于學(xué)習(xí)策略可以分為機械學(xué)習(xí)、示教學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)?；谒@取知識的表示形式可以分為代數(shù)表達式參數(shù)、決策樹、形式文法、產(chǎn)生式規(guī)則、形式邏輯表達式、圖和網(wǎng)絡(luò)、框架和模式、計算機程序和其它的過程編碼、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多種表示形式的組合。基于應(yīng)用領(lǐng)域可以分為專家系統(tǒng)、認(rèn)知模擬、規(guī)劃和問題求解、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、圖像識別、故障診斷、自然語言理解、機器人和博弈等領(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)本身又是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，涵蓋的內(nèi)容豐富，具體分類方法多，而且不統(tǒng)一。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系智能學(xué)習(xí)的分類方法有很多?；趯W(xué)習(xí)策略可以分為機械學(xué)習(xí)、示教90機器可以通過記憶、示教、演繹、類比、歸納進行學(xué)習(xí)。通過記憶學(xué)習(xí)也就是機械學(xué)習(xí)，是最簡單的學(xué)習(xí)策略，不需要任何推理過程。示教學(xué)習(xí)比記憶學(xué)習(xí)略微復(fù)雜，輸入知識與內(nèi)部知識的表達方式不完全一致，系統(tǒng)在接受外部知識時需要推理、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)域知識的指導(dǎo)下，通過分析單個問題的求解，構(gòu)造出求解過程的因果解釋結(jié)構(gòu)，并對該解釋結(jié)構(gòu)進行概括化處理，得到一個可用來求解類似問題的一般性知識。類比學(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)，是機器學(xué)習(xí)中研究較多的一種學(xué)習(xí)類型，其任務(wù)是要從關(guān)于某個概念的一系列已知的正例和反例中，歸納出一個一般性的概念描述。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系機器可以通過記憶、示教、演繹、類比、歸納進行學(xué)習(xí)。通過記憶學(xué)91人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，是人類在認(rèn)識和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對大腦組織結(jié)構(gòu)和運行機制進行抽象、簡化和模擬的結(jié)果。其實質(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性、智能化、自學(xué)習(xí)和并行分布特點的復(fù)雜人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能實現(xiàn)系統(tǒng)控制、最優(yōu)計算、信息處理和聯(lián)想記憶等功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型有很多，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)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型，是人類在認(rèn)識和了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的92深度學(xué)習(xí)是近年來新出現(xiàn)的一種機器學(xué)習(xí)方法，其概念來源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在對人腦進一步認(rèn)識的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)、中樞、大腦的工作原理設(shè)計成一個不斷迭代、不斷抽象的過程，進而得到最優(yōu)數(shù)據(jù)特征表示。深度學(xué)習(xí)是一個“黑盒”，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，自動提取特征進行分析，就能實現(xiàn)具體任務(wù)。它在語音和圖像識別方面的能力遠遠超過先前的相關(guān)技術(shù)。第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系深度學(xué)習(xí)是近年來新出現(xiàn)的一種機器學(xué)習(xí)方法，其概念來源于人工神93圖2-7人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系第二章人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)與課程體系圖2-7人工智能、機器學(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算機能夠具有像人那樣地行動和表達能力，如走、跑、拿、說、寫、畫等，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)動智能機器自主實現(xiàn)目標(biāo)的過程，即無需人直接干預(yù)就能獨立地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制，它是人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)自動控制技術(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)用于智能機器人系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、交通運輸系統(tǒng)等。第二章人工智能專業(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。在這信息爆炸的時代，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，計算機就會輸出大量的相關(guān)信息。當(dāng)然，要想達到智能檢索，系統(tǒng)必須具有一定的自然語言理解能力、推理