第一篇：基于人工智能的英语教学系统
摘 要：人工智能是研究人类智能活动规律的科学，论文介绍了人工智能的原理、特点及应用领域，分析了目前英语教学面临的问题，提出了基于人工智能技术的英语教学系统的实现方案。该系统采用.net三层结构体系，基于b/s模式，具有良好的可靠性和维护扩展性。结合英语教学，使得英语教学系统的某些功能更加完善和人性化。
关键词：人工智能；教学系统；分析
背景
人工智能（artificial intelligenee，简称al）是在计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科。他主要研究如何用机器（计算机）来模仿和实现人类的智能行为。人工智能理论研究如何用人工的方法模拟、延伸和扩展智能，主要是理工学研究者所从事的工作，以自然智能理论为基础，如果能弄清各种自然智能的工作机制及其各个功能部件的结构关系，就可以通过已经高度发达的电子的、光学的和生物的器件构筑类似的结构对其进行模拟、延伸和扩展，从而实现人工智能。通过几十年的发展，已经形成了较为系统的理论体系，包含了极为丰富的内容，并在实际中得到了广泛的应用，发挥了显著的作用。
人工智能的发展概述
50年代，人工智能的概念首先提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、求解程序、usp表处理语言等，在这一阶段，人工智能专家重视问题求解的方法，忽视了知识的重要性，导致在机器翻译等方面出现了失败，使人工智能走入了低谷。从60年代末到70年代，专家系统的出现，使人工智能研究出现了新高潮。随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大的发展，这一时期人工智能的主要方向就是制造智能机器人。80年代末，神经网络理论和技术得到飞速发展。到90年代，由于网络技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能体的研究，另一方面因为计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大，计算机的硬件有了突飞猛进的发展，许多原来无法完成的工作都能实现，因此，人工智能出现新的高潮。其中有些技术已经实用化，人工智能深入到社会上生活的各个领域。
英语教学系统设计分析
随着大学英语教学水平及大学新生英语水平的不断提高，教育部对大学教学大纲有了新的规定，对大学英语教学有了新的要求，对非英语专业学生有了更高的要求，在这种情况下，有多媒体技术和网络技术支持的计算机辅助的大学英语教学迅速发展，这种教学方式旨在将传统课堂教学与现代信息技术结合起来，实行网络课程和传统课堂的优势互补，但是，目前的英语计算机辅助教学存在着种种问题，主要表现一下几个方面：
（1）师资不足问题。学生增多及英语小班化教学引起了师资短缺，英语教师精力不足，要从根本上解决这个问题就是要在有限师资下，提高教学质量，有针对性教学。
（2）学生基础知识不牢固问题。在大学教学改革下，英语教学的重点己经有了转移，教师没有多余的时间和精力给学生巩固基础知识，比如词汇、语法，基础知识在一定程度上阻碍了学生英语水平的提高，因此，要高效率帮学生巩固基础知识，进一步提高教学质量。
（3）学生自主学习意识不足问题。自主学习包含自我监控、自我指导、自我强化三个过程，要采取有计划的或已经熟练达到自动化程度学习的方法，督促学生定时有效的安排学习时间，使学生通过自我监控、反馈和调节实现学习目标。
英语教学系统功能结构分析
本系统采用b/s模式（浏览器/服务器）的体系结构，构建基于internet的网上教学辅助系统。系统包括两个两个模块：大学英语教学辅助专家系统、学生自主学习系统。整个系统包括四种用户：领域专家、英语教师、学生、系统管理员。用户登录时，根据不同的身份拥有不同的模块操作权限。
系统管理员：主要是指系统拥有者指定的对系统进行日常维护的人员，主要权限包括用户管理（对教师用户、学生用户、领域专家用户进行查询、增加、删除、修改）、题库管理（添加、查询、修改、删除）、修改密码等。
领域专家：指具有多年教学经验的资深英语教师，能够透彻分析英语试题中所涉及到的知识点、程度、确定度，能给出训练神经网络时所需要的既定格式的样本。主要权限包括知识库维护（对静态知识库和动态知识库进行添加、查询、修改、删除）、神经网络样本维护（添加、查询、修改、删除）、密码修改等。
教师：指普通英语教师，每个英语教师都有指定的班级和学生，主要权限有组织考试、上传考试结果、分析指定学生群体的知识点掌握情况等。
学生：指能够通过系统管理员给定的用户名密码登录系统的普通学生。主要权限有参加练习、自我诊断、历史练习诊断、知识点强化练习（系统根据历史练习诊断结果，结合记忆学原理进行练习）、修改密码等。
结论
本文介绍了人工智能的有关内容，分析了基于规则的不确定性专家系统的实现，并提出了基于人工智能的大学英语辅助教学系统的整体实现方案。本文设计的英语教学辅助专家系统，运用产生式和框架式相结合的知识表达方法，采用不确定性推理技术，能够完成大学英语教师对学生群体进行知识点掌握情况的基本评测。能够实现单个班级、多个班级、单个学院、多个学院的整体评测，减轻教师的教学负担，提高教学质量。
第二篇：人工智能产生式系统实验报告解读
实 验 报 告
【实验名称】______________产生式系统_______________________ 【实验目的】
1.理解产生式系统的结构原理与实际应用。2.掌握产生式规则表示及规则库组建的实现方法。
3.熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
【实验原理】
产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。
【实验内容】
1.自己建造产生式系统（包括规则库和事实库），然后进行推理，即可以自己输入任何的事实，并基于原有的规则和输入的事实进行推理。
2.建造动物识别系统，能根据输入的动物特征判断是那种动物或给出相应的回答。3.算法设计 ①首先建立事实库
事实库是在程序的开始直接输入的，用户根据需要选择，即要求用户先输入特征个数，然后输入动物的特征，进行识别。如果未识别出来，则可以重新选择，或者退出。
动物的特征如下：
1有奶 2有毛发 3有羽毛 4会飞 5生蛋 6有爪 7有犬齿
8目盯前方 9吃肉 10有蹄 11反刍食物 12黄褐色 13黑色条纹
14黑色斑点 15长腿 16长脖子 17暗斑点 18白色 19不会飞
20黑白色 21会游泳 22善飞 23不怕风浪
24哺乳动物 25鸟 26食肉动物 27有蹄动物 28偶蹄动物
29海燕 30老虎 31金钱豹 32长颈鹿 33斑马 34鸵鸟 35企鹅
②建立静态规则库
即建立产生式规则，本算法采用了产生中间事实的方法，便于建立和使用规则。为了便于设计，我们把要识别的动物限于7种，这样所需要的产生式规则就比较少。本算法共有15种规则，如下：
R1: 如果动物有奶，则它是哺乳动物 R2: 如果动物有毛发，则它是哺乳动物 R3: 如果动物有羽毛，则它是鸟 R4: 如果动物会飞且生蛋，则它是鸟 R5: 吃肉的哺乳动物是食肉动物
R6: 有爪有犬齿木钉前方的哺乳动物是食肉动物
R7: 有蹄的哺乳动物是有蹄动物 R8: 反刍食物的有蹄动物是偶蹄动物 R9: 黄褐色有黑条纹的食肉动物是老虎 R10:黄褐色有黑色斑点的食肉动物是金钱豹
R11:长腿长脖子有黄褐色暗斑点的有蹄动物是长颈鹿
R12:有黑白条纹的有蹄动物是斑马 R13:不会飞长腿长脖的鸟是鸵鸟 R14:不会飞会游泳黑白色的鸟是企鹅
③正向推理过程
从已知事实出发，通过规则库求得结论，或称数据驱动方式。推理过程是： 规则集中的规则前件与事实库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合。 从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则。
执行使用规则的后件，将该使用规则的后件送入事实库中。 重复这个过程直至达到目标。
如有多条匹配规则需从中选一条作为使用规则，本算法是根据规则的顺序依次选择，且规则中不存在同一组事实对应多条匹配规则。
R15:善飞不怕风浪的鸟是海燕 具体表示如下： R1: 1->24 R2: 2->24 R3: 3->25 R4: 4*5->25 R5: 6*7*8*24->26 R6: 9*24->26 R7: 10*24->27 R8: 11*27->28 R9: 12*13*24->30 R10: 12*14*24->31 R11: 12*15*16*17*27->32 R12: 13*18*27->33 R13: 15*16*19*25->34 R14: 19*20*21*25->35 R15: 22*23*25->29
④实验流程图
开始初始化欲加入的事实的个数及事实令i=1取出规则i的前提条件部分Ni=i+1事实库中有相应的事实Y取出规则i结论部分结论为新事实Y将该规则加入到事实库中该事实是结论性事实Y将该规则的结论作为最终的结论结束NN ⑤实验结果及分析
如输入如下事实：有羽毛、善飞、不怕风浪。系统的推理过程如下：
先从规则库中取出第一条规则R1，检查其前提是否可与事实库中的已知事实相匹配。R1的前提是“有奶”，但事实库中无此事实，故匹配失败；然后取R2，匹配失败；接着取R3，该前提与已知事实“有羽毛”相匹配，故R3被执行，并将其结论“鸟”作为新的事实加入到事实库中。此时，事实库的内容变为：有羽毛、善飞、不怕风浪、鸟；此后，R4~R14均匹配失败，接着取R15，该前提“善飞+不怕风浪+鸟”与已知事实相匹配，R15被执行，并推出“该动物是海燕”。由于“海燕”已是目标集合中的一个结论，即已推出最终结果，故问题求解过程结束。
下面是程序运行的结果：
【实验程序】
#include
int i,j,k,a,b,c;int num;int fact[N],temp[N];int flag=1;while(flag==1){ printf(“动物的特征如下:n”);printf(“1有奶
2有毛发
3有羽毛
4会飞
20黑白色n21会游泳
22善飞
23不怕风浪n”);
printf(“请输入描述该动物特征的个
数:”);
scanf(“%d”,&num);
printf(“请输入对这只动物的特征描述的序号(按序号由小到大):n”);
for(i=0;i } //********************************for(i=0;i if(fact[i]==1)scanf(“%d”,&a);fact[i]=a;会飞 5生蛋n6有爪 7有犬齿 8目盯前方 9吃肉 10有蹄n11反刍食物 12黄褐色 13黑色条纹 14黑色斑点 15长腿n16长脖子 17暗斑点 18白色 19不 { fact[num]=24;num++;printf(“使用规则1,新增加的 } } //********************************k=0; for(i=0;i } if(temp[0]==4&&temp[1]==5){ fact[num]=25;num++; printf(”使用规则4,新增加的事实if(fact[i]==4){ } if(fact[i]==5){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue;事实为: 哺乳动物n“); } //********************************for(i=0;i if(fact[i]==2){ fact[num]=24;num++;printf(”使用规则2,新增加的 } break; 事实为: 哺乳动物n“); } //********************************for(i=0;i if(fact[i]==3){ fact[num]=25;num++;printf(”使用规则3,新增加的 } break; 为:鸟n“); } //******************************** k=0; for(i=0;i if(fact[i]==6)事实为:鸟n”); break; } { } if(fact[i]==7){ } if(fact[i]==8){ } if(fact[i]==24){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue; } //********************************k=0; for(i=0;i } if(temp[0]==9&&temp[1]==24){ fact[num]=26;num++; printf(“使用规则6,新增加的事实if(fact[i]==9){ } if(fact[i]==24){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue; 为:食肉动物n”); fact[num]=26;num++;printf(“使用规则5,新增加的事实if(temp[0]==6&&temp[1]==7&&temp[2} //********************************k=0; for(i=0;i if(fact[i]==10){ ]==8&&temp[3]==24) { 为:食肉动物n”); } } temp[k]=fact[i];k++;continue; } } break; if(temp[0]==11&&temp[1]==27){ fact[num]=28;num++; printf(“使用规则8,新增加的事实if(fact[i]==24){ } temp[k]=fact[i];break; 为:偶蹄动物n”); } //********************************k=0; for(i=0;i if(fact[i]==12){ } if(fact[i]==13){ } if(fact[i]==24){ temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue;if(temp[0]==10&&temp[1]==24){ fact[num]=27;num++;printf(“使用规则7,新增加的事实 为:有蹄动物n”); } //********************************k=0;for(i=0;i if(fact[i]==11){ } if(fact[i]==27){ temp[k]=fact[i]; temp[k]=fact[i];k++;continue; } } } } if(temp[0]==12&&temp[1]==13&&tempif(temp[0]==12&&temp[1]==14&&temp[2]==24) { fact[num]=30;//num++;printf(“使用规则9,新增加的事实 [2]==24) { fact[num]=31;//num++; printf(”使用规则10,新增加的事实为:老虎n该动物为老虎n“); 为:金钱豹n该动物为金钱豹n”); } //********************************k=0; for(i=0;i if(fact[i]==12){ } if(fact[i]==15){ } if(fact[i]==16){ temp[k]=fact[i];k++; temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue;} //********************************k=0;for(i=0;i if(fact[i]==12){ } if(fact[i]==14){ } if(fact[i]==24){ temp[k]=fact[i];break; temp[k]=fact[i];k++;continue; temp[k]=fact[i];k++;continue; } } continue; } } continue;if(fact[i]==17){ } if(fact[i]==27){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue; if(fact[i]==18){ } if(fact[i]==27){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue; if(temp[0]==12&&temp[1]==15&&tempif(temp[0]==13&&temp[1]==18&&temp[2]==16&&temp[3]==17&&temp[4]==27) { fact[num]=32;//num++;printf(“使用规则11,新增加的事实 [2]==27) { fact[num]=33;//num++; printf(”使用规则12,新增加的事实为:长颈鹿n该动物为长颈鹿n“); 为:斑马n该动物为斑马n”); } //********************************k=0; for(i=0;i if(fact[i]==15){ temp[k]=fact[i];k++;} //********************************k=0;for(i=0;i if(fact[i]==13){ temp[k]=fact[i];k++; } } continue; for(i=0;i } if(temp[0]==19&&temp[1]==20&&temp if(fact[i]==19){ } if(fact[i]==20){ } if(fact[i]==21){ } if(fact[i]==25){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue;if(fact[i]==16){ } if(fact[i]==19){ } if(fact[i]==25){ } temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue; if(temp[0]==15&&temp[1]==16&&temp[2]==19&&temp[3]==25) { fact[num]=34;//num++;printf(“使用规则13,新增加的事实 为:鸵鸟n该动物为鸵鸟n”); } //********************************k=0; [2]==21&&temp[3]==25) { fact[num]=35; //num++;printf(“使用规则14,新增加的事实 } } 为:企鹅n该动物为企鹅n”); } //********************************k=0;for(i=0;i if(fact[i]==22){ } if(fact[i]==23){ } if(fact[i]==25){ temp[k]=fact[i];break;temp[k]=fact[i];k++;continue;temp[k]=fact[i];k++;continue; if(temp[0]==22&&temp[1]==23&&temp [2]==25) { fact[num]=29;//num++; printf(“使用规则15,新增加的事实 为:海燕n该动物为海燕n”); } //********************************if(fact[num]<29) printf(“现有事实无法推断出结 果!n”); printf(“n”); printf(“继续请按1,退出按其它数字 键:”); } scanf(“%d”,&c);if(c==1) flag=c; else break;} 【小结或讨论】 本系统的规则库是静态的，不能动态增加新的规则。这使得在规则变化的情况下不能及时改变，但是该系统已经能基本满足需要，对输入的事实能给出相应的回答，判断出是何种动物。 读书的好处 1、行万里路，读万卷书。 2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。 3、读书破万卷，下笔如有神。 4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文 5、少壮不努力，老大徒悲伤。 6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿 7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。 8、读书要三到：心到、眼到、口到 9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。 10、一日无书，百事荒废。——陈寿 11、书是人类进步的阶梯。 12、一日不读口生，一日不写手生。 13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基 14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德 16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿 17、学习永远不晚。——高尔基 18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向 19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子 20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根 应用： 个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人）产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等 安防（智能监控、安保机器人）产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海 自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用）产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等 医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备）产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等 电商零售（仓储物流、智能导购和客服）产品举例：阿里、京东、亚马逊 金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管）产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho 教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴）产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声 发展方向思路： （一）人工智能新兴产业 这部分主要任务是进行人工智能前沿技术布局，推动核心技术产业化，并为人工智能产业发展奠定公共基础。本部分涉及核心技术研发与产业化、基础资源公共服务平台两大工程。其中，核心技术研发与产业化工程主要涉及三个方面的技术。一是人工智能基础理论，包括深度学习、类脑智能等。二是人工智能共性技术，包括人工智能领域的芯片、传感器、操作系统、存储系统、高端服务器、关键网络设备、网络安全技术设备、中间件等基础软硬件技术。三是人工智能应用技术，包括基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、新型人机交互、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制、网络安全等。基础资源公共服务平台工程主要涉及四个方面的建设内容。一是各种类型人工智能海量训练资源库和标准测试数据集建设，包括文献、语音、图像、视频、地图及行业应用数据等，这些数据集需要面向社会开放，为广大科研机构和企业进行人工智能研究和开发提供服务。二是基础资源服务平台建设，包括满足深度学习计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理平台、算法与技术开放平台、智能系统安全情报共享平台等。三是类脑智能基础服务平台建设，要能够模拟真实脑神经系统的认知信息处理过程。四是产业公共服务平台建设，可以为人工智能创新创业提供相关研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化服务。 （二）重点领域智能应用 这部分主要任务是加快人工智能技术的产业化进程，推动人工智能在家居、汽车、无人系统、安防、制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点，使得人工智能能够在第一时间转化为生产力并惠及民生。本部分以基础较好的智能家居、智能汽车、智能无人系统、智能安防等领域为主。智能家居示范工程主要支持利用健康医疗、智慧娱乐、家庭安全、环境监测、能源管理等应用技术，进行具有人工智能的酒店、办公楼、商场、社区、家庭等建设，提升百姓生活品质。智能汽车研发与产业化工程主要面向自动驾驶和安全驾驶，支持智能汽车芯片和车载智能操作系统、高精度地图及定位、智能感知、智能决策与控制等，支持智能汽车试点。智能无人系统应用工程主要面向无人机、无人船等无人设备，支持与人工智能相关的结构设计、智能材料、自动巡航、远程遥控、图像回传等技术研发，及其在物流、农业、测绘、电力巡线、安全巡逻、应急救援等重要行业领域的创新应用。智能安防推广工程主要面向与百姓安全息息相关的社会治安、工业安全以及火灾、有害气体、地震、疫情等问题，支持利用图像精准识别、生物特征识别、编码识别、智能感知等技术的研发和应用。 （三）智能化终端产品 这部分的主要任务是希望通过合适的终端，实现智能化生产和服务。本部分涉及三大工程。智能终端应用能力提成工程主要是面向具有一定智能计算能力的终端及附属应用，支持其在智能交互、智能翻译等云端协同方面及图像处理、操作系统基础软硬件方面进一步改进。智能可穿戴设备发展工程主要支持轻量级操作系统、低功耗高性能芯片、柔性显示、高密度储能、快速无线充电、虚拟现实和增强现实等关键技术的成果转化与应用。智能机器人研发与应用工程主要支持智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等技术在机器人方面的研发和应用，包括生产用智能工业机器人，救灾救援、反恐防暴等特殊领域的智能特种机器人，医疗康复、教育娱乐、家庭服务等领域的智能服务机器人。 （四）标准体系和知识产权 目前人工智能标准领域还处于一片空白状态，关于人工智能的概念仍然没有达成一致意见，人工智能也还没有一个统一的技术体系架构，平台与应用之间的接口五花八门，而且基本上都是私有协议，网络、软硬件、数据、系统、测试评估等方面的研发、应用、服务也无章可循。这直接导致了人工智能领域进入门槛过高，无法形成良性发展的产业生态。因此，建设人工智能领域标准化体系，建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准，已经成为摆在眼前的现实问题。当然，标准化工作需要相关各方的积极参与，并积极开展国际合作，才能保证对人工智能产业发展的有效促进，推动标准走出去才能增强国际话语权。另一方面，在我们所处的这个全球经济一体化时代，专利已经成为发展的硬实力，必须要加快重点技术和应用领域的专利布局，同时加强专利合作，提高知识产权成果转化效率，积极防控专利风险，增强标准与专利政策的有效衔接，才能保证我国人工智能产业拥有强大的竞争力并得到持续健康发展。 政策： 2015年5月国务院在《中国制造2025》提出“加快发展智能制造装备和产品”，指出“组织研发具有深度感知、智慧决策、自动执行功能的高档数控机床、工业机器人、增材制造装备等智能制造装备以及智能化生产线，统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化。” 2015年7月4日国务院在《国务院关于积极推进“互联网+”行动的知道意见》明确提出人工智能作为11个重点布局的领域之一，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。 2016年1月国务院在《“十三五”国家科技创新规划》提出智能制造和机器人成为“科技创新2030项目”重大工程之一。 2016年3月18日国务院在《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（草案）》提出人工智能概念进入“十三五”重大工程。 2016年5月18日国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办在《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》明确了要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平、并且政府将在资金、标准体系、知识产权、人才培养、国际合作、组织实施等方面进行保障。 人工智能技术带来的产业影响 当前，人工智能技术对互联网行业产生的影响和变革主要有如下三个方面： 其一，在理论技术层面，人工智能技术为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用，提供理论基础。例如，自动定理推理，为网络信息检索、问题求解、远程诊断等问题提供了自动求解方案；自然语言理解，为计算机人类语言理解提供理论和方法；数据挖掘为从数据库中挖掘有意义，提炼出具有必然性、蕴含本质规律的数据提供了规则、聚类等数据处理、建模、评估标准。 其二，在技术应用和创新层面，人工智能技术的发展，为未来ICT等网络技术的发展指引了方向。当前，以智能算法、深度学习、云计算为代表的大规模网络应用已经成为ICT产业的重要发展方向。各大互联网公司在深度学习领域在不断做积极探索，深度学习是机器学习研究中的一个重点关注领域，其研究侧重于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。在创新方面，深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据＋深度模型+数据发现挖掘”时代的来临。人工智能技术与互联网的融合，是两个领域发展到一定阶段，探索创新的必然结果，深度学习为拥有强大计算能力和数据资源的互联网巨头公司带来下一次全面领跑的机会。例如，谷歌、百度在硅谷的研发实验室，在对深度学习、算法升级，对机器学习模仿人脑的智能活动，让机器像人脑一样识别图像、理解自然语言，解析网络内容之间关系做深度探索。百度语音和图像等相关网络产品应用的快速崛起，正是受益于对机器学习等领域的技术突破。 其三，在融合发展层面，人工智能技术的发展促进多种科学与网络技术的深度融合。从国际上看，人工智能技术在美国，欧洲和日本发展迅速，并且带动了多种信息科学领域的发展，信息学、控制学、仿生学、计算机学等领域的技术突破均被运用到人工智能应用中去。从技术发展脉络发展上，人工智能很多技术一直处于创新的前沿，未来会在很大程度上影响信息产业的发展方向。人工智能发展至今涉及到多个研究领域，研究方向包括符号计算、语言识别、模式识别和计算机视觉、机器翻译与机器学习、智能信息检索、问题求解与专家系统、逻辑推理与逻辑证明、自然语言处理等，逐渐成为更为广泛的智能科学学科。 新时期下面对人工智能快速发展对策： 在人工智能技术发展过程中，我们总体上应该贯彻落实创驱动发展战略，立足自主创新的同时，放眼国内国际两个大局技术发展情况，加强跟踪高新技术产业技术的发展态势调整产业结构，统筹全局发展，切实推进由技术革新到推进经济发展方式的转变，实现工业经济产型升级，同步大力支持我国人工智能相关研究和产业化工作。在具体工作上，我们应该采取以下策略： 一是要建立针对相关科研成果的产业追踪机制。针对国际国内相关企业和科研机构正在进行的相关科研活动进行动态追踪，对其科研成果在各行各业的信息化应用进行预研预判，为制定信息化发展相关政策规划提供线索和根据。 二是适时引导和推动人工智能相关产业领域的研发应用。加强对人工智能和人脑科学工业领域应用的深入调研分析，掌握工业机器人、新型计算产品、人工神经网络等的发展和应用现状，坚持应用牵引，整合产学研现有资源，形成一批人工智能关联技术的实验室和技术中心，推动人工智能关联技术在网络、通讯等行业快速发展的应用示范。 三是要加大对人工智能关联技术的资金支持力度，引导人工智能关联技术向通用技术领域的演进和转化。 未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，其人工智能技术将成为我国经济结构转型升级的新支点。 人工智能在混合式大学英语教学中的应用研究 [摘要]信息技术下多元、多维度、多层次的人工智能极大地丰富了课堂教学方式，增加了学习的趣味性，活跃了教学氛围。如何将以人工智能为代表的智慧教育模式有效地运用到混合式英语教学中，已成为当今大学英语教师在教学方式要创新、课堂教学必优化、教学质量须提高的选择之一。 [关键词]人工智能 大学英语 教学创新 教育研究 一、引言 作为一名大学英语教师，需要做的就是提高对人工智能的认识，合理地、科学地将人工智能应用于混合式英语教学中，以提高学生的学习效果，同时凭借人工智能的多元化平台创新英语课堂容量、质量，以期达到创新英语课堂教学的目的，形成“新课新法新思路”，构建现代智慧教育体系。在大学混合式英语教学教学中，积极运用人工智能技术，能够从多角度、全方位地诠释课堂教学内容，提高了学生的学习兴趣和探索欲望，从而保证了大学混合式英语教学课堂教学的立体化和生动化。因此，在大学混合式英语教学教学中，教师应该积极构建信息化的课堂教学体系，推动课堂教学内容向课外的延伸，消除了混合式英语教学教学在时间上和空间上的局限性，更好的展现大学混合式英语教学多姿多彩的一面。 二、混合式大学英语教学的基本理念 随着新课程教学改革的深入开展，多元教学模式开始融入到现代教学体系中。大学英语知识本身存在一定的枯燥性，混合式大学英语教学模式通过教学元素的整合，可以提升学生对知识的直接理解与认知，让学生在潜移默化间接受知识，实现知识的有机渗透，让理解性教学真正成为现实。作为一种科学教育模式，混合式英语教学摒弃了传统的灌输式教育形式，转而用学生更容易接受的形式展现知识，通过打通现实生活与课堂之间的隔阂，引导学生深入思考知识的应用空间，对于大学英语而言，混合式大学英语教学模式有着广泛的应用空间，可以推动传统课堂的提档升级。在教学实践中，很多教师已经开始采取混合式大学英语教学方式，但是由于理念和方式方面的问题，导致了整体效果仍不够理想，其根本原因在于没有深入理解混合式大学英语教学的理念、方式和精髓，其根本要义在于提升教学的实践性。 三、人工智能对混合式大学英语教学的意义 在传统的大学英语教学课堂教学中。教师在讲堂上认真进行知识讲解和挂图展示，对于英语教学知识进行相关的展示和讲解，学生在课堂上仔细听讲，这种教学方法违背了“以学生为本”的教学理念，无助于学生混合式英语教学创新思维的有效培养。因此，通过在大学混合式英语教学课堂开展人工智能教学，教师可以利用多媒体课件、微课视频和翻转课堂等信息化教学手段，引导学生根据学习需求在课前开展自主学习，在课堂上开展自由交流讨论，在课后开展复习和巩固。真正实现了根据学生的学习需求来开展课堂教学活动，能够保证学生学以致用和学有所思，最终实现混合式英语教学创新思维的有效培养。 四、人工智能在混合式大学英语教学中的应用路径 （一）强化对信息技术教学的认知 随着现代信息技术的发展，信息化教学设备已经成为开展大学英语教学必不可少的辅助工具。在网络时代，学生的生活与互联网时刻发生着直接性的关联，在这样的背景下，开展大学英语混合式大学英语教学，要充分利用信息技术教学设备，一方面，在课堂上教师要利用信息技术教学设备提升课堂的多元性和丰富性，将学生吸引到课堂中来，另一方面，教师要利用信息技术设备，加强在课下与学生和家长的联系，共同建立起互动性的教学体系，让信息技术真正成为辅助教学的有效工具，不断提升教学效率，让混合式大学英语教学创新真正落到实处。 （二）人工智能教学运用要注重合理化 在大学混合式英语教学课堂教学中，人工智能教学是一柄双刃剑，用的好能够有效调动学生的学习积极性，营造轻松愉悦的教学氛围，突出课堂教学的重点、难点，而用的不好就容易喧宾夺主，导致课堂教学效率的低下，无助于教学目标的贯彻落实。因此，在大学混合式英语教学课堂教学中，人工智能教学一定要注重信息化教学的时机和方法，有效推动每个教学环节的合理化运用。 （三）提升大学英语教学的动态性 在大学混合式英语教学课堂教学中，通过利用人工智能设备，可以实现英语知识的动态展示，而通过传统的板书讲解只能有效展示二维空间的英语教学信息。因此，这就需要大学混合式英语教学教学积极开展人工智能建设，通过将多媒体设备和多媒体课件运用到混合式英语教学理论教学和实践操作中，真实动态模拟现实中的混合式英语教学现象，才能给学生带来直观的学习体验和更深层次的创新教育。 （四）展?F人工智能的辅助教学功能 在大学混合式英语教学课堂教学中，教师需要真正做到言之有物和面面俱到，就需要利用人工智能设备认真梳理课堂教学的众多知识点，做到教学环节和教学任务的有效结合，保证课堂教学重、难点的透彻讲解，而这些单纯运用教师的课堂宣导很难落实，对于拓展学生的混合式英语教学思维和综合素养没有多大的帮助。因此，人工智能教学凭借其独有的视听效果能够充分实现传统课堂教学的辅助功能，实现课堂教学内容的全面展示。 结语：综上所述，人工智能对于大学混合式英语教学教学来说，是在传统课堂教学的基础上拓展了宽度和深度，丰富了课堂教学的方式和手段，成为课堂教学的一柄利器。但是需要注意的是，人工智能教学一定要遵循适可而止的原则，发挥信息化教学的辅助功能，切忌喧宾夺主。 人工智能原理及其应用 一、说明 （一）课程性质 随着信息社会和知识经济时代的来临，信息和知识已成为人们的一个热门话题。然而，在这个话题的背后还蕴含着另外一个更深层的问题——智能。一般来说，信息是由数据来表达的客观事物，知识是信息经过智能性加工后的产物，智能是用来对信息和知识进行加工的加工器。在信息社会，人类面对的信息将非常庞大，仅靠人脑表现出来的自然智能是远远不够的，必须开发那种由机器实现的人工智能。 《人工智能导论》是计算机科学与技术专业本科生的一门限选课程。 （二）教学目的 使学生掌握人工智能的基本原理、方法及研究应用领域。了解人工智能中常用的知识表示技术，启发式搜索策略，了解原理以及非确定性推理技术。通过对典型专家系统的分析、解剖、进一步深入掌握人工智能的主要技术，去解决人工智能的一些实际问题。增强学生的逻辑思维与实验能力，为人今后处理各门学科的智能奠定基础。 （三）教学内容 人工智能的基本原理和方法，人工智能的三个重要研究领域（机器学习、神经网络学习和自然语言理解），人工智能的两个重要应用领域（专家系统和智能决策支持系统）。 （四）教学时数 36学时 （五）教学方式 课堂讲授和上机实验相结合。 二、本文 第1章 人工智能概述 教学要点 讨论人工智能的定义、形成过程、研究内容、研究方法、技术特点、应用领域、学派之争及发展趋势。教学时数 3学时 教学内容 1.1 人工智能及其研究目标（0.5学时） 了解人工智能的定义及其研究目标。 1.2 人工智能的产生与发展（0.5学时） 了解人工智能产生与发展的四个阶段。 1.3 人工智能研究的基本内容及其特点（0.5学时） 了解人工智能研究的基本内容及特点。 1.4 人工智能的研究和应用领域（0.5学时） 了解人工智能研究和应用领域。 1.5 人工智能研究的不同学派及其争论（0.5学时） 了解三大学派及其理论的争论和研究方法的争论。1.6 人工智能的近期发展分析 （0.5学时） 了解更新的理论框架研究，更好的技术集成研究，更成熟的应用方法研究。（0.5学时）考核要求 了解人工智能研究的基本内容和应用领域。 第2章 知识表示 教学要点 知识表示的基本概念和各种确定性知识表示方法。教学时数 6学时 教学内容 2.1 知识与知识表示概念 （0.5学时） 了解知识表示的概念和表示形式； 理解知识的定义。 2.2 一阶谓词逻辑表示法 （0.5学时） 理解一阶谓词逻辑表示的逻辑基础； 掌握谓词逻辑表示方法及其应用。2.3 产生式表示法（0.5学时） 了解产生式系统的基本过程、控制策略及其类型和特点； 掌握产生式表示的基本方法、基本结构。2.4 语义网络表示法（1学时） 理解语义网络的基本概念； 会应用语义网络表示事实和进行推理。2.5 框架表示法（2学时） 了解框架系统的问题求解过程和框架表示法的特点； 掌握框架结构和实例框架； 理解框架理论。2.6 脚本表示法 掌握脚本的结构及其推理。（0.5学时）2.7 过程表示法（0.5学时） 了解过程表示的特性； 掌握过程表示的问题求解过程； 理解表示知识的方法。 2.8 面向对象表示法 （0.5学时） 了解面向对象的特征； 理解面向对象的基本概念； 掌握知识的面向对象表示。考核要求 掌握逻辑词谓表示法及其应用，会用框架去描述一些具体问题，能用脚本来描述特定范围内的一些事件的发生顺序。 第3章 确定性推理 教学要点 推理的基本概念及归结、演绎等确定性推理方法。教学时数 5学时 教学内容 3.1 推理的基本概念（0.5学时） 了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的冲突消解策略； 掌握推理的方法、推理的控制策略； 理解推理的概念。 3.2 推理的逻辑基础（1学时） 掌握谓词公式的各种特性和置换与合一的过程。3.3 自然演绎推理（0.5学时） 了解自然演绎推理的概念及其三段论推理规则。3.4 归结演绎推理（2学时） 掌握子句集及其化简，鲁宾逊归结原理； 会应用谓词逻辑归结证明问题，会用归结演绎推理的归结策略证明问题，会用归结反演求取问题的答案。 3.5 基于规则的演绎推理（1学时） 会应用规则正向演绎推理和规则逆向演绎推理。3.6 规则演绎推理的剪枝策略（0.5学时） 了解剪枝策略的基本思想。考核要求 理解确定性推理的思维过程，会应用谓词逻辑归结去求证问题，会应用规则正向演绎推理和规则逆向演绎推理。 第4章 不确定与非单调推理 教学要点 不确定性推理的有关概念及各种不确定性的表示和推理方法。教学时数 4学时 教学内容 4.1 不确定性推理的基本概念（0.5学时） 了解不确定推理的基本问题； 理解不确定推理的含义。 4.2 不确定性推理的概率论基础（0.5学时） 了解全概率公式与Bayes公式； 理解样本空间与随机事件，事件的概率。 4.3 确定性理论（0.5学时） 理解可信度的概念，C-F模型； 掌握带加权因子的可信度推理。 4.4 主观Bayes方法（0.5学时） 了解组合不确定性计算； 掌握知识不确定性表示，证据不确定性表示，结论不确定性的合成。4.5 证据理论（1学时） 掌握D-S理论的形式描述，证据理论的推理模型，推理实例。4.6 可能性理论和模糊推理（0.5学时）掌握模糊知识表示，模糊概念的匹配，模糊推理。4.7 非单调推理（0.5学时） 了解非单调推理的概念及起具有代表性的理论。考核要求 理解不确定性推理的含义、非单调推理的概念、确定性理论，掌握主观Bayes方法，能用D-S理论从不同角度刻划命题的不确定性，能在模糊集的基础上，实现对模糊命题和模糊知识的表示。 第5章 搜索策略 教学要点 搜索的基本概念和状态空间、与或树的各种搜索算法。教学时数 6学时 教学内容 5.1 搜索的基本概念（1学时） 了解搜索的含义； 掌握状态空间法，问题归约。 5.2 状态空间的盲目搜索（2学时） 了解一般图搜索过程； 掌握广度优先搜索，深度优先搜索，代价树搜索。5.3 状态空间的启发式搜索（0.5学时） 了解A算法； 理解启发性信息和估价函数。 5.4 与/或树的盲目搜索（0.5学时） 了解与/或树的一般搜索； 掌握与/或树的的广度优先搜索，与/或树的深度优先搜索。5.5 与/或树的启发式搜索（0.5学时） 了解与/或树的启发式搜索过程； 理解解树的代价与希望。 5.6 博弈树的启发式搜索（0.5学时） 了解极大极小过程，α-β剪枝。考核要求 了解搜索概念，博弈树的启发式搜索；掌握状态空间的盲目搜索和与/或树的盲目搜索。 第6章 机器学习 教学要点 机器学习的基本概念和各种符号学习方法。教学时数 4学时 教学内容 6.1 机器学习的基本概念（0.5学时） 了解机器学习的发展过程，学习系统，机器学习的分类； 理解学习和机器学习的概念。 6.2 机械式学习（0.5学时） 了解机械学习的过程及其设计要考虑的三个问题。6.3 指导式学习（0.5学时） 了解指导式学习的学习过程。 6.4 归纳学习（0.5学时） 了解归纳学习的类型。 6.5 基于类比的学习（0.5学时） 了解属性类比学习、转换类比学习； 理解类比学习的概念。 6.6 基于解释的学习（0.5学时） 了解解释学习的空间描述及学习模型； 理解解释学习的概念； 掌握解释学习的基本原理及基本过程。考核要求 了解机器学习的概念，机械式学习，指导式学习，归纳学习；掌握基于解释学习的基本原理及其基本过程。 第7章 神经网络及连接学习 教学要点 人工神经网络的概念和各种连接学习方法。教学时数 2学时 教学内容 7.1 人工神经网络概述（0.5学时） 了解人工神经元及人工神经网络人工神经网络的发展过程，人工神经网络的局限性； 理解生物神经元及脑神经系统的结构及特征。 7.2 人工神经网络的互连结构及其学习机理（0.5学时） 了解人工神经网络学习和记忆的心理学基础； 理解人工神经网络的互连结构； 掌握人工神经网络的学习算法。 7.3 感知器模型及其学习（0.5学时） 了解有关感知器XOR问题求解的讨论； 理解感知器模型，感知器学习。 7.4 误差反向传播网络及其学习（0.25学时） 理解B-P网络结构； 掌握B-P网络学习的传播公式，B-P网络的学习算法。7.5 Hopfield网络及其学习 （0.25学时） 了解Hopfield模型的稳定性 理解Hopfield网络的结构； 掌握Hopfield网络的学习算法。考核要求 了解人工神经网络及其结构和学习机理；理解感知器、B-P网络、Hopfield网络及其B-P网络；掌握Hopfield网络的算法。 第8章 自然语言理解 教学要点 自然语言理解的基本概念和分析方法。教学时数 2学时 教学内容 8.1 语言及其理解的基本概念（0.25学时） 了解自然语言与自然语言理解，自然语言理解的研究任务，自然语言理解的发展，自然语言理解的层次。 8.2 语法规则的表示方法（0.25学时） 掌握句子结构的表示，上下文无关文法，变换文法。8.3 语法分析（0.5学时） 掌握自顶向下与自底向上分析； 理解扩充转移网络分析。 8.4 语义的分析（0.5学时） 理解语义文法； 掌握格文法。 8.5 自然语言的生成（0.25学时） 了解自然语言生成的概念及生成步骤。 8.6 自然语言理解系统的层次模型（0.25学时） 了解语言理解的层次模型。考核要求 了解自然语言理解的概念，会用语法分析和语义的分析，了解自然语言理解系统的层次模型。 第9章 专家系统 教学要点 专家系统是人工智能的一个重要应用领域,它目前正在从集中、封闭模式向分布、开放模式发展。教学时数 3学时 教学内容 9.1 专家系统的基本概念（0.5学时） 了解专家系统的概念、分类及特点。 9.2 专家系统的基本结构（0.5学时） 了解用户界面； 理解知识库、数据库、推理机、解释机构、知识获取机构。9.3 知识获取（0.5学时） 了解知识获取方法的分类； 理解知识获取的任务； 掌握非自动知识获取，自动知识获取。 9.4 专家系统的开发与评价（0.5学时） 了解专家系统的开发条件，生命期概念，专家系统开发过程的各个阶段。9.5 专家系统开发工具与环境（0.5学时） 了解程专家系统的开发工具与开发环境。9.6 专家系统的进一步发展 （0.5学时） 了解新一代专家系统。考核要求 了解专家系统的概念、基本结构及其开发工具与环境；掌握非自动知识获取和自动知识获取。 第10章 智能决策支持系统 教学要点 智能决策支持系统是人工智能的另一重要应用领域,它是目前迅速兴起的网络商务中的一项重要技术,有着广阔的应用前景 教学时数 2学时 教学内容 10.1 智能决策支持系统的基本概念（0.5学时） 了解智能决策支持系统； 理解决策与决策过程，决策支持系统。 10.2 决策支持新技术（1学时） 理解数据仓库、数据开发及其它们的结合。 10.3 智能决策支持系统的基本结构 （0.5学时） 掌握智能决策支持系统的基本结构。考核要求 了解智能决策支持系统及其新技术，知道智能决策支持系统的结构及新结构体系；理解决策与决策过程，决策支持系统；智能决策支持系统的基本结构。 三、参考书目 1、王万森，《人工智能原理及其应用》，电子工业出版社，2000年9月第一版。 2、林尧瑞、马少平，《人工智能导论》，清华大学出版社，1989年5月第一版。 3、陈世福、陈兆乾等编，《人工智能与知识工程》，南大出版社，1997年12月第一版。 4、何华灿，《人工智能导论》，西北工业大学出版社，1988。 5、陈汝铃，《人工智能》，科学出版社，1989。第三篇：人工智能相关材料
第四篇：人工智能在混合式大学英语教学中的应用研究
第五篇：《人工智能》教学大纲
点击咨询 