人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一。
冠状病毒大流行导致传统教育向在线学习过渡，这一过程暴露了学校系统中的巨大空白。尽管教育行业在过去十年中取得了许多技术进步，但其适应速度却较为缓慢。教育机构现在仍有机会探索由人工智能支持的学习潜力。许多社会和经济因素影响了学习环境。有些学校有优秀的老师，但许多老师却缺乏最基本的资源。如果要创造一种所有人都可以享受的公平和愉悦的教学体验，就必须尽可能多地消除障碍。为教育者配备人工智能技术可以帮助解决其中一些挑战。例如，使用AI系统作为私人家教，解决师生比例问题。引入这样的支持工具可以帮助缩小学校的社会经济差异，改变学生对自己、同龄人和学习经历的看法。对于教育者和决策者来说，探索教育与人工智能的交汇点非常重要。机器在学习环境中的应用只是多变量方程式中的一个变量。必须考虑阻碍技术资源平均分配的障碍，以及如何克服这些障碍。还必须确保教师做好充分准备，并有能力利用人工智能。假设解决了这些要素，那么人工智能驱动学习的可能性将是巨大的。在教师有限的地区，人工智能可以用作工具，辅助教师判断。机器学习应用程序通过数字学习算法，能够比人类更快地处理更大量的信息。这些算法可以提供帮助教师的建议，例如分析学生擅长或吃力的科目，以便对教学进行有效的重新设计。此外，大多数老师都被行政任务困扰，限制了他们与学生一对一的时间。人工智能可以处理这些任务，并完成得更快。根据联合国教科文组织的报告，中国大约有6万所学校采用了论文评分机器，大大节省了时间。如果人工智能在任何地方都能有效使用，教师的职责可能会开始转移。到现在为止，教师在课堂外花费的时间与在课堂内的一样多。从工作量中解放出来时间越多，教师能陪伴学生的时间就越多。让教育者只专注于教学将为每个学生带来更丰富的学习体验。基于AI的学习分析对于教师创建动态学习环境也将是必不可少的。学生的数据可建立学习趋势模型。作为老师，除非发现问题，否则很难帮助学生确定改进学习的方向。我们可以利用数据和分析来做出决策，使学生受益，并解决他们的一些学习问题。机器学习模型可以帮助我们大规模地解决问题并采取预防措施。具有丰富数据的AI系统还可以提供更加个性化的学习体验。例如，如果艺术史专业的学生正在为某个主题而苦苦挣扎，那么AI引擎可以推荐艺术史专业的老生觉得从中受益的材料，还可能会推荐其他艺术史学生参加并喜欢的课程。这可以使学生按自己的进度学习，在学习中发挥积极作用，拥有更多的自主权。目前，各个机构都在进行远程学习，即使在校园重新开放后，许多机构仍将继续提供远程学习，从而为混合学习体验打开了大门。远程学习让学生随时随地在任何设备上访问学习平台，从而扩大了参加学习活动的学生数量。教科文组织指出，人工智能“为边缘人和社区、残疾人、难民、失学的人以及生活在偏远社区的人们提供了适当的学习机会。”尽管教育的未来是未知的，但我们知道AI将继续改变教育系统。AI可以扩展教师的能力，帮助学习者探索他们的想法。机器与人类并驾齐驱的力量可以帮助消除学校中的鸿沟，使全世界的学生都能获得最佳的教育体验。
当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素。实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案。大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。Tempo Talents核心特点1、DT-CMPA人才能力地图，让学习目标清晰明确基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析，定义岗位素质模型，从岗位胜任力出发，规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图，高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向，进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标，规划学习路径，让学生学习更具目标感，清楚学什么、为什么学。2、专业课程实践资源，满足不同类型教学、实验需求1）系统课程体系设计，名师专业课程打造与多位高校老师沟通合作，围绕大数据学习路线的两个基础一个链条，打造9大方向、数百个分类，开发设计1000多个原子课，为高校实践教学提供丰富的课程资源。2）创新原子课设计，知行合一Q:何为“原子课”？A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进，用闯关的模式引导学生学习和实践，目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。基于原子课实现“个性化定制课堂”，老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子，灵活组合，实现“个性化定制课堂”。3）个性化定制课堂，因材施教定制化“教学课堂”，自定义教学计划，学生学习行为与评测结果记录，洞察和解析学生学习路径与成果，过程与结果并重，探索教学目标达成的最佳方案。3、千余个项目应用实践经验，培养学生数据思维及解决问题的能力基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌6大行业，100+项目实训，让学生了解行业最新实践与应用场景，通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。对于大数据学习而言，最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握，而是在具体业务场景中，将业务问题数据化，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。针对每一个实训项目，我们都将项目落地全过程进行深度剖析，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。4、一体化实践运行平台，提供丰富实验实训环境1）技术创新，实验环境管理智能高效基于容器与虚拟化技术，提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境，通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理，让实验管理智能高效。2）编码式加拖拽式双环境，应用型与开发型兼顾既有以原理、技术教学为目标的编码环境，也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台，以应用为目标，与编码环境充分融合，满足大数据分析应用实践，为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。
本人觉得前景非常的光明首先，智能的家电首先已经出现在国内国外各大商场了,所以这是作为一个硕士生来说还是比较不错的话题的 另外,如果你是写论文的话还是写写比较超前的话题，例如,将来的智能机器人(制造业中应用于电子业,如电子板,电容，各种芯片等等)如果是想将来有这样的发展的话，还是学一学关于电子类的智能体,单片机就不错 也不知道我说的对不对你的头，有时间再交流。
先给你点资料看看，写论文还是要自己动脑筋的！激光加工技术是利用激光束与物质相互作用的特性对材料(包括金属与非金属)进行切割、焊接、表面处理、打孔、微加工以及做为光源，识别物体等的一门技术，传统应用最大的领域为激光加工技术。激光技术是涉及到光、机、电、材料及检测等多门学科的一门综合技术，传统上看，它的研究范围一般可分为： 激光加工系统。包括激光器、导光系统、加工机床、控制系统及检测系统。 激光加工工艺。包括切割、焊接、表面处理、打孔、打标、划线、微调等各种加工工艺。 激光焊接：汽车车身厚薄板、汽车零件、锂电池、心脏起搏器、密封继电器等密封器件以及各种不允许焊接污染和变形的器件。目前使用的激光器有YAG激光器，CO2激光器和半导体泵浦激光器。 激光切割：汽车行业、计算机、电气机壳、木刀模业、各种金属零件和特殊材料的切割、圆形锯片、压克力、弹簧垫片、2mm以下的电子机件用铜板、一些金属网板、钢管、镀锡铁板、镀亚铅钢板、磷青铜、电木板、薄铝合金、石英玻璃、硅橡胶、1mm以下氧化铝陶瓷片、航天工业使用的钛合金等等。使用激光器有YAG激光器和CO2激光器。 激光打标：在各种材料和几乎所有行业均得到广泛应用，目前使用的激光器有YAG激光器、CO2激光器和半导体泵浦激光器。 激光打孔：激光打孔主要应用在航空航天、汽车制造、电子仪表、化工等行业。激光打孔的迅速发展，主要体现在打孔用YAG激光器的平均输出功率已由5年前的400w提高到了800w至1000w。国内目前比较成熟的激光打孔的应用是在人造金刚石和天然金刚石拉丝模的生产及钟表和仪表的宝石轴承、飞机叶片、多层印刷线路板等行业的生产中。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主，也有一些准分子激光器、同位素激光器和半导体泵浦激光器。 激光热处理：在汽车工业中应用广泛，如缸套、曲轴、活塞环、换向器、齿轮等零部件的热处理，同时在航空航天、机床行业和其它机械行业也应用广泛。我国的激光热处理应用远比国外广泛得多。目前使用的激光器多以YAG激光器，CO2激光器为主。 激光快速成型：将激光加工技术和计算机数控技术及柔性制造技术相结合而形成。多用于模具和模型行业。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主。 激光涂敷：在航空航天、模具及机电行业应用广泛。目前使用的激光器多以大功率YAG激光器、CO2激光器为主。
机器人和人工智能的区别(2008-07-29 19:00:35)标签：杂谈 我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。 【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
我知道的就是“智慧风场运维系统”，通过功率预测和电网的优化技术可以实时对每一个风机的功率进行评估和预测，精准率超过90%。健康管理方面，通过远程状态监测、故障预测性诊断，我们开发了超过30种模型，大部件的预警可提前28天。通过智能维护排程技术，能够降低风机维护的各种费用，降低停机损失和维护成本达到30%。
感应层将物品联入互联网的目的之一是信息共享，信息加工，实时控制，但是现在很多传感器的功能都还处于初级阶段。例如家用电器的开关情况，或者热水器的温度情况等。在我看来这些样的信息若要产生比较理想的效用，那得有一个前提，就是收集的数据量巨大。而在感应层如果用上人工智能的技术，就可以将传感器的功能增强，从而从数据的来源上提高了数据的可用性。举个简单的例子：如果在每个红绿灯路口加装监控系统，在没有用到人工智能的技术的情况下，也许能够统计到经过车辆的数量这样的信息。但是一旦用上人工智能技术中的图像识别技术，就不仅能知道这个路口的车辆经过数量，还可以识别出经过车辆的车牌号，车辆类型等信息。这样就可以在感应层采集到更多的有用信息用于进一步的分析处理。 分析层将大量的信息搜集到之后，就可以在一个统一的计算机中心对这些数据进行人工智能的另一种应用，数据挖掘。例如刚才那个路口监控系统的例子。在这一层我们可以做的事情就是根据车辆的统计数据，分析出那些路口在怎样的时段容易造成交通拥堵等信息，以便在应用层进行改善。甚至可以根据识别出来的车牌号信息，对每个车辆的交通使用习惯进行分析，这样也能从宏观上预测出将来可能发生的交通阻塞。 应用层人工智能在应用层的应用与感应层类似，都是在物件这种实体上进行功能上的改进。例如可以利用分析层所传来的指挥信息，智能得调节某些路口的红绿灯。如果整条路上几乎没有车辆的时候，就可以将这条路上的人行横道旁的指示灯全部置为绿色（这个功能并不需要人工智能）。还有很多很多我没有想到的应用，我在此只是抛砖引玉。
什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系
在农业方面的影响，以物联网、人工智能、大数据、农业生产技术为基础，为农业生产者提供从生产到经营的“智慧农业”整体解决方案。近3年，伴随着传感器精度的提高,大数据、机器视觉、机器学习等领域的高速发展, 我们发现 “智慧农业”整体解决方案，能够帮助农业生产者提高土地亩产，稳定产品品质、降低生产成本、节约自然资源、并减少环境污染。其主要包括以下几个方面：远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。
没有
人工智能与机器人这本期刊你之前看过吗？建议你有时间可以去看看哦，找下自己的写作思路先
人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流，使人感到与之交流的是一个人，而不是一台机器，比如可以和人下棋的计算机 程序，或者可以帮人决策的程序，如专家系统，如帮助病人的医疗诊断程序，或者帮助人决定投资的程序，人工智能应用范围很广。比如：博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序，可以辅助人们解决一些问题。
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给学生提供教室之外的帮助，长久以来，学生在需要帮助时，往往要求助于他们的老师和家长，尽管他们的时间和精力都非常有限。在各个年级和层次上，老师和家长的指导和对于额外学习的支持都相当不足。通过人工智能，辅导和学习项目的方式变得更加先进，能够为那些还不理解基础概念的学生，提供一些基本原理上的支持。当下，已经有一些智能教学系统，如卡内基学习网站等，开始使用数据向学生直接提供反馈，并协助学生共同学习。
人工智能会给教育带来什么？中国在很长一段时间都需要中国式的教育，不会因为人工智能发展而被取代。1现在的人工智能在教育的应用只是在沿海发达地区，中西部贫穷落后地区，知识的推广需要中国传统填鸭式教育。2基础教育是个体进一步发展的基础，其中所涉及的传统文化，不会因为技术的发展失去其传承价值。似乎人工智能冲击的更多是中国高等教育和职业教育，而不是中国教育。3人工智能的发展无法取代人类的自身的发展。4人工智能越发展越需要掌握更多的人工智能知识才能运用好人工智能。所以中国注重只是的教育在这方面应该也有它的价值。这里有篇文章我觉得写的很好%7B%22nid%22%3A%22news_9674291157046947079%22%2C%22sourceFrom%22%3A%22bjh%22%7D大家可以读一读
以前老师们备课主要靠自己经验和一些相关教材进行备课。而现在呢，老师可以利用人工智能设备，可以根据以往学生们的学习中的一些主要困惑点，通过AI对大数据分析得到适合学生的教学方案。一方面会减轻老师的一些备课的负担，一方面也提高了他的教学效率，并能更有针对性进行教学指导了。可能在不久的将来，我们就会实现人机共教，这种模式会代替老师在教学中一些机械的需要重复的知识点。使得老师能够有更多的时间去给学生们解决一些学习上方法的指导还有一些在精神上的指导。让老师有更多的时间给学生们去沟通学生们有待解决的其他的问题。
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
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