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人工智能教育總結(jié)范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對于彌補(bǔ)當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進(jìn)程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進(jìn)步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機(jī)器人技術(shù)，虛擬與增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進(jìn)了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢，為推動智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護(hù)航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對智能醫(yī)學(xué)教育新模式進(jìn)行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究內(nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護(hù)三級網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環(huán)節(jié)。實驗教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進(jìn)步對醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對于普通醫(yī)生在短時間內(nèi)難以進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷針對癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對于醫(yī)生來說卻有負(fù)面的影響，因為有太多種選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進(jìn)步也是非常困難的，因為基因規(guī)模的知識和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時的時間來檢查一個病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，幫助醫(yī)生進(jìn)行診療。據(jù)調(diào)查，美國微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機(jī)器，其原理是對于所有關(guān)于癌癥的論文進(jìn)行檢索，并提出對于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個性化的癌癥治療方案，同時提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對于新時代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計算機(jī)可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強(qiáng)了學(xué)生的感性認(rèn)識，加強(qiáng)了對所學(xué)知識的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺可使教學(xué)擺脫以往對于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究內(nèi)容與發(fā)展趨勢》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學(xué)、南開大學(xué)等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學(xué)本科教育，旨在彌補(bǔ)上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當(dāng)為醫(yī)學(xué)生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。該專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)，電子技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)和信息科學(xué)的基本理論和基本知識，充分進(jìn)行計算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用的訓(xùn)練，具有智能醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

人工智能教育總結(jié)范文第2篇

【關(guān)鍵詞】人工智能；診斷學(xué)教學(xué)；智能教學(xué)系統(tǒng)；智能組卷系統(tǒng)；智能閱卷系統(tǒng)；智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的，隨著計算機(jī)核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，目前已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學(xué)領(lǐng)域帶來了機(jī)遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進(jìn)，改變著傳統(tǒng)的教育形式及生態(tài)[3-4]。2018年教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發(fā)展上有了綱領(lǐng)性的指導(dǎo)[5]。醫(yī)學(xué)教育作為教育教學(xué)諸多領(lǐng)域的一隅，乘著人工智能發(fā)展的東風(fēng)，各大高校在推進(jìn)醫(yī)學(xué)教學(xué)改革方面進(jìn)行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學(xué)是由基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)過度到臨床醫(yī)學(xué)的橋梁課，其教學(xué)質(zhì)量的良莠直接影響到醫(yī)學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量，傳統(tǒng)的教學(xué)方法難以滿足現(xiàn)代醫(yī)學(xué)教學(xué)的要求，如何發(fā)揮人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢，讓其更好地應(yīng)用于診斷學(xué)的教學(xué)工作，也是診斷學(xué)課程教改的重要研究方向。

1傳統(tǒng)的診斷學(xué)教學(xué)方法存在的問題

診斷學(xué)是學(xué)習(xí)臨床基本技能最重要的一門課程，其內(nèi)容包括癥狀學(xué)、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習(xí)課，目前大多數(shù)醫(yī)學(xué)院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習(xí)課則采取分小組的模式進(jìn)行，多年的教學(xué)實踐發(fā)現(xiàn)該教學(xué)模式取得的教學(xué)效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫(yī)學(xué)院校的擴(kuò)招，出現(xiàn)了師資及教學(xué)資源配套的相對不足，上述教學(xué)模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學(xué)模式，然而該部分教學(xué)內(nèi)容知識點繁多，知識串聯(lián)度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學(xué)生聽完課以后對課程內(nèi)容印象不深，知識掌握度差，同時由于學(xué)生的學(xué)習(xí)主觀能動性差異大，不能進(jìn)行課前充分預(yù)習(xí)的學(xué)生在課堂上更加難以跟上老師講授的節(jié)奏。見習(xí)課是對理論知識進(jìn)行實踐，培養(yǎng)學(xué)生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習(xí)的教學(xué)質(zhì)量，導(dǎo)致教學(xué)過程形成惡性循環(huán)[9]。見習(xí)課主要采取老師講授要領(lǐng)及演示操作流程，之后學(xué)生們互相練習(xí)的教學(xué)方法，該部分內(nèi)容需反復(fù)加強(qiáng)練習(xí)，同樣的動作要領(lǐng)反復(fù)錘煉才能熟練掌握，因課堂見習(xí)時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學(xué)生動手實踐機(jī)會不多，老師對學(xué)生的操作手法、操作內(nèi)容、操作順序等重要內(nèi)容進(jìn)行指導(dǎo)和勘誤的時間少，學(xué)生操作的規(guī)范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學(xué)模式教師與學(xué)生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節(jié)的，不能很好地溝通，學(xué)生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學(xué)活動中沒有充分反饋，各個教學(xué)環(huán)節(jié)難以進(jìn)行教學(xué)反思，形成教學(xué)相長的良性循環(huán)。課后復(fù)習(xí)及階段性總結(jié)復(fù)習(xí)是課堂知識內(nèi)化及升華的重要方面，傳統(tǒng)的教學(xué)模式通常是給學(xué)生布置課后作業(yè)，學(xué)生完成后上交由老師批改留檔，這個環(huán)節(jié)學(xué)生與老師缺乏有效的溝通，且由于學(xué)生們學(xué)習(xí)主觀能動性差異，課后沒有老師的監(jiān)督及針對性地輔導(dǎo)，課后作業(yè)的質(zhì)量良莠不齊，教學(xué)質(zhì)量欠佳是顯而易見的。隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展及研究的開展，涌現(xiàn)了一大批新的診斷方法與手段，譬如關(guān)于腫瘤診斷的分子marker，評估預(yù)測疾病活動度及預(yù)后相關(guān)的指標(biāo)，在臨床上已經(jīng)常規(guī)應(yīng)用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進(jìn)展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學(xué)科前沿及新進(jìn)展進(jìn)行講授[10]。

2人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)的重要意義

2.1教師方面

將人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)實踐，削弱了教師的知識權(quán)威而強(qiáng)化了教師的價值引導(dǎo)，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學(xué)習(xí)并持續(xù)更新自身知識結(jié)構(gòu)。互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時代，知識呈幾何指數(shù)更新并出現(xiàn)大爆炸，基于各種互聯(lián)網(wǎng)即時通訊平臺及手機(jī)APP，診斷學(xué)體格檢查、理論知識講授相關(guān)的小視頻及研究進(jìn)展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進(jìn)行相應(yīng)的知識儲備。人工智能的應(yīng)用促使教師從單人施教發(fā)展為團(tuán)隊施教，為開發(fā)更具個性化的課程教學(xué)注入團(tuán)隊的力量。基于大數(shù)據(jù)的人工智能可以減少診斷學(xué)教學(xué)過程中的機(jī)械性、重復(fù)性工作，如平時作業(yè)的批改、考勤統(tǒng)計等，減輕了教師的工作負(fù)擔(dān)，教師可以將更多的精力投入到醫(yī)德醫(yī)風(fēng)、醫(yī)患溝通能力以及體格檢查手法的規(guī)范化培養(yǎng)上，更多的心思放在豐富課程內(nèi)容及教學(xué)形式上。同時大數(shù)據(jù)可以及時反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動態(tài)，教師可以根據(jù)學(xué)生的反饋及課程評價有針對性地對學(xué)生進(jìn)行相應(yīng)的輔導(dǎo)。

2.2學(xué)生方面

將人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)實踐，可以實時動態(tài)記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務(wù)、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和深度挖掘，并且可視化呈現(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)，有利于教師及時掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、參與度以及學(xué)習(xí)效果，并根據(jù)具體的學(xué)情分析數(shù)據(jù)來調(diào)整輔導(dǎo)和教學(xué)方案。基于人工智能強(qiáng)大的算法和分析，可以為學(xué)生定制個性化的教學(xué)內(nèi)容及進(jìn)度，提供更有針對性的課堂內(nèi)容和隨堂測試，并對測試及平時作業(yè)進(jìn)行智能批改，真正做到查漏補(bǔ)缺。診斷學(xué)課程內(nèi)容相對枯燥，學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣有限，基于人工智能的教學(xué)方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設(shè)置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣及學(xué)習(xí)效率。

2.3教學(xué)過程

針對教學(xué)過程，人工智能亦發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。第一，診斷學(xué)作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫(yī)學(xué)五年制、八年制、法醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)等相應(yīng)專業(yè)的學(xué)生均需要學(xué)習(xí)，人工智能擁有超強(qiáng)的計算能力和強(qiáng)大的“記憶力”，面對眾多不同專業(yè)的學(xué)生，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定出適合不同專業(yè)學(xué)生的完備教學(xué)目標(biāo)。教學(xué)活動開展過程中，人工智能還可以根據(jù)學(xué)生的課堂及課后測試表現(xiàn)，依據(jù)分層教學(xué)的要求自動設(shè)置梯次教學(xué)目標(biāo)，幫助學(xué)生們逐步提升學(xué)習(xí)能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學(xué)資源進(jìn)行分析，為教師和學(xué)生選擇更優(yōu)質(zhì)更合適的資源提供依據(jù)，促進(jìn)個性化的教與學(xué)。第三，傳統(tǒng)的教學(xué)方式、教學(xué)內(nèi)容相對有限，人工智能基于大數(shù)據(jù)能夠啟發(fā)新的教學(xué)思路，創(chuàng)新教學(xué)方法，為診斷學(xué)教學(xué)提供更多的可能性。

3人工智能在診斷學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用

3.1智能教學(xué)系統(tǒng)

智能教學(xué)系統(tǒng)是教育技術(shù)學(xué)中重要的研究領(lǐng)域，其根本宗旨是使得學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境更加優(yōu)良和諧，智能教學(xué)系統(tǒng)能夠及時有效地調(diào)用最新最全的網(wǎng)絡(luò)資源并充分優(yōu)化后供學(xué)生學(xué)習(xí)，使得學(xué)生能夠更加全方位、多角度地學(xué)習(xí)專業(yè)知識，提高學(xué)習(xí)效果[11]。智能教學(xué)系統(tǒng)大致由領(lǐng)域知識部分、教師部分及學(xué)生部分3個部分構(gòu)成[12]，其中領(lǐng)域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內(nèi)容及掌握的技能，又可以添加專家的學(xué)術(shù)成果，既能夠保證學(xué)生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學(xué)系統(tǒng)的教師及學(xué)生部分主要是為設(shè)計和制定教學(xué)方案及策略服務(wù)，基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)課程的特點、歷年教學(xué)情況、學(xué)生身心發(fā)展特點及學(xué)習(xí)實際情況，制定更加個性化、高效的教學(xué)方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學(xué)效果。

3.2智能網(wǎng)絡(luò)組卷閱卷系統(tǒng)

診斷學(xué)教學(xué)內(nèi)容包括理論和見習(xí)兩大塊，教學(xué)過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業(yè)等與考核相關(guān)的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內(nèi)容不斷創(chuàng)新題型，消耗教師大量的精力。智能網(wǎng)絡(luò)組卷閱卷系統(tǒng)能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，將教師從繁冗的考核相關(guān)工作中解脫出來，使得教師的教學(xué)更高效，教師能夠把更多的時間。智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)能夠有效收集和分析知名高校教學(xué)團(tuán)隊編寫的在線題庫，實現(xiàn)教學(xué)資源的共享，通過隨機(jī)抽題組卷、答案隨機(jī)排序、題型隨機(jī)排序以及設(shè)置避免與歷年考卷重復(fù)等，顯著提升試卷的質(zhì)量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學(xué)生對知識的掌握度。智能網(wǎng)絡(luò)閱卷系統(tǒng)有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統(tǒng)人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結(jié)果更公正。

3.3智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

診斷學(xué)教學(xué)的見習(xí)部分是學(xué)生提高技能的重要環(huán)節(jié)，常常采用分小組在病房完成的方式進(jìn)行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因?qū)W生分組進(jìn)行詢問病史、體格檢查，重復(fù)次數(shù)多，患者難以多次配合；在教學(xué)時間段內(nèi)病房缺相應(yīng)的病種，無法對所學(xué)的癥狀進(jìn)行直觀的學(xué)習(xí)；傳染病流行期間出于對學(xué)生健康安全的保護(hù)，無法進(jìn)入病房見習(xí)等等，此時智能仿真教學(xué)系統(tǒng)能夠發(fā)揮重要的補(bǔ)充作用[13]。人工智能可以根據(jù)提供的海量真實臨床病例，由醫(yī)學(xué)專家整合其臨床特征，聯(lián)合計算機(jī)專家，根據(jù)相應(yīng)的教學(xué)要求，形成虛擬病人學(xué)習(xí)系統(tǒng)，學(xué)生在仿真診療環(huán)境中，進(jìn)行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統(tǒng)能夠自動發(fā)現(xiàn)學(xué)生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學(xué)生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強(qiáng)學(xué)生的臨床思維的訓(xùn)練，夯實臨床基本功[14-16]。

4總結(jié)及展望

人工智能教育總結(jié)范文第3篇

關(guān)鍵詞：應(yīng)用型本科院校；人工智能；電子信息工程；專業(yè)建設(shè)

一研究背景

在發(fā)達(dá)國家，應(yīng)用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應(yīng)用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統(tǒng)未來發(fā)展越來越重要的作用。金陵科技學(xué)院作為教育部應(yīng)用科技大學(xué)改革試點戰(zhàn)略研究單位、中國應(yīng)用技術(shù)大學(xué)（學(xué)院）聯(lián)盟創(chuàng)始單位，也正在積極地去探究相關(guān)的應(yīng)用型專業(yè)建設(shè)模式。電子信息工程專業(yè)作為學(xué)校的一門深度涉軟專業(yè)，也要緊跟南京城市軟件建設(shè)發(fā)展方向，這對應(yīng)用型電子信息工程專業(yè)培養(yǎng)既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。隨著社會的不斷發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，電子信息工程的應(yīng)用也越來越廣泛，對人們的生活產(chǎn)生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進(jìn)行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業(yè)大都需要電子信息工程專業(yè)人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務(wù)院正式下發(fā)，這是我國實施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略第一個十年的行動綱領(lǐng)。該規(guī)劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術(shù)與制造業(yè)的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發(fā)和開放合作并舉，加快建立現(xiàn)代電子信息產(chǎn)業(yè)體系，為推動信息化與工業(yè)化深度融合、實現(xiàn)制造業(yè)由大變強(qiáng)、建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略高度，人工智能技術(shù)的重大突破將帶來新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，大力發(fā)展人工智能技術(shù)是中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的重要動力。電子信息技術(shù)的巨大成功和進(jìn)步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業(yè)各個領(lǐng)域中，使科技的進(jìn)步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術(shù)的成熟，使人工智能可以深度服務(wù)于醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)、配合甚至取代醫(yī)生進(jìn)行精確的手術(shù)治療。在無人駕駛領(lǐng)域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機(jī)、無人駕駛艦船都已經(jīng)陸續(xù)投入使用；在軍事領(lǐng)域，人工智能的運用更是已經(jīng)爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰(zhàn)部隊和相關(guān)系統(tǒng)，已經(jīng)在反恐作戰(zhàn)中屢立戰(zhàn)功，威力無比，作戰(zhàn)效能與性價比遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術(shù)大發(fā)展的當(dāng)下，終于在應(yīng)用層面開始發(fā)光發(fā)熱，現(xiàn)出巨大的生命力和后續(xù)無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，是國家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整、產(chǎn)能升級改造、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、核心技術(shù)創(chuàng)新獲得成功的關(guān)鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機(jī)等高科技企業(yè)在人工智能應(yīng)用和開發(fā)上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域涌入。目前，基于人工智能學(xué)習(xí)背景下，軟硬件相關(guān)知識過硬的電子信息類專業(yè)人才已經(jīng)成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解決的關(guān)鍵問題

作為應(yīng)用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業(yè)建設(shè)中，根據(jù)社會發(fā)展的需求，校企緊密結(jié)合，培養(yǎng)出復(fù)合型的，應(yīng)用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關(guān)鍵問題。1.像當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)的崛起一樣，人工智能真正的發(fā)展才剛剛興起，相關(guān)的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發(fā)展方向，有針對性地在傳統(tǒng)的電子信息工程課程計劃中規(guī)劃與人工智能息息相關(guān)的課程，比如人工智能原理，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等課程，將兩者有機(jī)融合，在人才培養(yǎng)上面臨較大的挑戰(zhàn)。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多門學(xué)科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業(yè)建設(shè)中，就不僅需要學(xué)生學(xué)好如模擬電子技術(shù)，數(shù)字電子技術(shù)，數(shù)字信號處理，單片機(jī)技術(shù)，C/C++程序設(shè)計等傳統(tǒng)的課程，打好基礎(chǔ)，還需要加強(qiáng)在數(shù)據(jù)挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的課程方面的建設(shè)，扎實學(xué)生的數(shù)學(xué)物理基礎(chǔ)。這對學(xué)生的學(xué)習(xí)能力要求更高，老師的教學(xué)水平也提出更高的要求。因此，如何加強(qiáng)此方面的師資專業(yè)培訓(xùn)，是一個該課題需要解決的關(guān)鍵問題。3.一個專業(yè)人才的培養(yǎng)，不僅需要優(yōu)秀的師資力量以及良好的學(xué)風(fēng)，還需要有相關(guān)的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據(jù)“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機(jī)器人實驗室等，把電子信息工程專業(yè)中的電子器件技術(shù)，信號處理技術(shù)等應(yīng)用于人臉識別，智能家居，機(jī)器人等熱門領(lǐng)域，根據(jù)學(xué)生的興趣愛好因材施教，提高學(xué)生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關(guān)鍵問題。

三研究內(nèi)容

本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業(yè)教學(xué)及實踐模式為研究內(nèi)容，重點研究如何將人工智能相關(guān)的理論及實驗課程建設(shè)融入到傳統(tǒng)的電子信息工程專業(yè)培養(yǎng)方案中，做到無縫結(jié)合，在培養(yǎng)模式上需要有一定的理論創(chuàng)新，以更好地適應(yīng)人工智能類的高新電子信息技術(shù)企業(yè)對相關(guān)應(yīng)用型人才的要求。目前擬以現(xiàn)有電子信息工程專業(yè)的課程體系和專業(yè)方向為基礎(chǔ)，形成以“人工智能”為導(dǎo)向的應(yīng)用型電子信息工程特色專業(yè)建設(shè)，在未來的專業(yè)發(fā)展規(guī)劃中，逐漸形成物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、機(jī)器人，無人機(jī)，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業(yè)方向，增加學(xué)生的就業(yè)面，提高學(xué)生的就業(yè)層次，加強(qiáng)學(xué)生的就業(yè)競爭力。主要具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

（一）實踐教學(xué)的形式多樣

可采用以“學(xué)生興趣愛好”為依據(jù)的引導(dǎo)式教學(xué)實踐模式，在扎實學(xué)生數(shù)學(xué)物理等理論的基礎(chǔ)上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業(yè)課程體系中，通過不同的應(yīng)用型實驗項目拓寬學(xué)生的知識面，提高學(xué)生的主動學(xué)習(xí)能力，動手實踐能力，創(chuàng)新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學(xué)、校內(nèi)實驗和校外企業(yè)實習(xí)三者相互結(jié)合，鼓勵學(xué)生參加諸如全國大學(xué)生電子設(shè)計大賽，全國大學(xué)生智能設(shè)計競賽，中美創(chuàng)客大賽等賽事，以確保培養(yǎng)出高素質(zhì)的應(yīng)用型專業(yè)人才。同時，讓學(xué)生從大二開始就自選課題、進(jìn)實驗室、根據(jù)興趣愛好組建不同研究方向的實驗團(tuán)隊，并為學(xué)生按照不同的研究方向配備專業(yè)教師，以此讓學(xué)生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導(dǎo)師制制度，由相應(yīng)的導(dǎo)師全程指導(dǎo)，開展科學(xué)研究，培養(yǎng)學(xué)生的科技創(chuàng)新能力和動手實踐能力。

（二）注重提高教師的教學(xué)及科研水平

在努力提高學(xué)生學(xué)習(xí)能力的同時，注重提高應(yīng)用型電子信息工程專業(yè)教師的教學(xué)及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業(yè)的教學(xué)中，指導(dǎo)學(xué)生參加相關(guān)的各種競賽，提高教師團(tuán)隊的實踐能力及技術(shù)水平。通過海內(nèi)外招聘和內(nèi)部強(qiáng)化培養(yǎng)(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強(qiáng)師資團(tuán)隊建設(shè)；通過鼓勵教師積極開設(shè)MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內(nèi)外教學(xué)培訓(xùn)，從多方面提高教師的教學(xué)水平。

（三）建立完善的校企合作制度，為學(xué)生提供相應(yīng)的實習(xí)基地

企業(yè)工程師可以參與相關(guān)的人才培養(yǎng)方案修訂和部分的教學(xué)實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應(yīng)用水平，也可以為學(xué)生提供就業(yè)機(jī)會，增強(qiáng)學(xué)生的實踐創(chuàng)新能力。

（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設(shè)

以改革傳統(tǒng)的電子信息工程專業(yè)的培養(yǎng)模式為目標(biāo)，總結(jié)在“人工智能”新概念下教學(xué)及實踐的相關(guān)經(jīng)驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業(yè)培育模式。應(yīng)用型本科院校電子信息工程專業(yè)人才未來的發(fā)展戰(zhàn)略和改革方向，應(yīng)重點考察“人工智能”新概念下專業(yè)人才培養(yǎng)模式的優(yōu)缺點。重點關(guān)注“人工智能”新概念下的教學(xué)及實踐課程大綱修訂、教師教學(xué)及科研能力培訓(xùn)體系構(gòu)建、實驗室軟硬件平臺建設(shè)、校企合作培養(yǎng)模式探討及校外實習(xí)基金建設(shè)等工作。

四結(jié)語

本文探討和研究了“人工智能”新概念下應(yīng)用型電子信息工程專業(yè)培養(yǎng)模式，結(jié)合金陵科技學(xué)院電子信息工程專業(yè)的發(fā)展情況，對原有的專業(yè)培養(yǎng)模式做了一定的理論創(chuàng)新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學(xué)，學(xué)生學(xué)習(xí)能力和教師教研技能培養(yǎng)，校企合作辦學(xué)，實驗室建設(shè)等方面進(jìn)行了一系列的探討。

參考文獻(xiàn)

[1]姚俊.電子信息工程專業(yè)人才培養(yǎng)模式研究[J].山東社會科學(xué)2016(S1):357-358.

[2]葉全意,徐志國,吳杰,等.應(yīng)用型本科院校電子信息類專業(yè)大學(xué)生科技創(chuàng)新能力培養(yǎng)[J].教育教學(xué)論壇,2016(46):93-94.

人工智能教育總結(jié)范文第4篇

AI最先商業(yè)化的項目，應(yīng)數(shù)2011年初次亮相的IBM人工智能認(rèn)知系統(tǒng)Watson。2016年，借助商務(wù)領(lǐng)域的積累切入具體應(yīng)用，Watson的商業(yè)模式逐漸明朗，并為IBM的第四次轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)了亮麗業(yè)績。

然而還不夠快。受傳統(tǒng)業(yè)務(wù)下滑拖累，IBM 2017年一季度營收繼續(xù)下滑。

拖著鉛球，Watson在與未來賽跑。

百年商業(yè)帝國的第四次轉(zhuǎn)型

與眼下最熱的圍棋AI等通用人工智能不同，IBM的“人工智能”一開始便是為解決商業(yè)問題而生，其方向是商業(yè)領(lǐng)域的增強(qiáng)人工智能（Intelligence Augmentation）。2007年8月，幾個人工智能專家告訴IBM高級副總裁約翰？凱利，他們要創(chuàng)建世界上第一個處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、可與人互動的人工智能系統(tǒng)。2011年人工智能認(rèn)知系統(tǒng)Watson初次亮相，就打敗了美國問答游戲電視節(jié)目《危險邊緣》的連勝紀(jì)錄保持者和最高獎金得主。2014年，IBM專門組建Watson部門，并陸續(xù)投入數(shù)十億美元。

2011年IBM百年之際，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》周刊曾撰文總結(jié)IBM三次重大轉(zhuǎn)型：從機(jī)械制造到計算機(jī)制造、從大型機(jī)制造到包括個人電腦在內(nèi)的分布式計算機(jī)系統(tǒng)、從計算到服務(wù)。2016年初，IBM董事長兼CEO羅睿蘭宣布IBM正式進(jìn)入第四次轉(zhuǎn)型，目標(biāo)是成為一家認(rèn)知解決方案云平臺公司，“未來五年，我們所作的每一個決策，無論個人或?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)，都將受到Watson的協(xié)助。”

2017年4月，“天工開物 人機(jī)同行”2017 IBM中國論壇在北京舉行，IBM展示了其作為認(rèn)知解決方案和云平臺公司在全球范圍內(nèi)的突破性進(jìn)展，及與中國本地伙伴在電子、能源、教育、汽車、醫(yī)藥、高性能材料及相關(guān)服務(wù)等行業(yè)或領(lǐng)域的合作成果：

神思電子采用IBM 的Watson Explorer，在金融和醫(yī)療行業(yè)鎖定“智能客服”、“實體服務(wù)機(jī)器人”和“自助設(shè)備智能升級”領(lǐng)域，提升服務(wù)質(zhì)量與效率。與杭州認(rèn)知合作，應(yīng)用IBM Watson腫瘤解決方案幫助中國醫(yī)生獲得循證型癌癥診療的決策支持，從而為患者提供個性化治療方案。隆基泰和與IBM共同合作，借助Watson平臺構(gòu)建綜合能源云平臺，為工業(yè)商業(yè)企業(yè)構(gòu)建完整的客戶能耗視圖、用能預(yù)測及能效水平的分析和洞察能力打造智慧能源服務(wù)體系。

此外，IBM為上海世外教育集團(tuán)打造“兒童英語口語辨識及評價系統(tǒng)”幫助6-15歲學(xué)生學(xué)習(xí)英語，與禾嘉股份共同推出基于區(qū)塊鏈的醫(yī)藥采購供應(yīng)鏈金融服務(wù)平臺，在精細(xì)化工行業(yè)，默克正在利用IBM IoT技術(shù)打造全新智能物流與智能工廠，而一汽大眾也將采納IBM大數(shù)據(jù)、云計算、認(rèn)知計算等技術(shù)打造佛山創(chuàng)新中心，建立智能工廠。

除了垂直行業(yè)，IBM“商業(yè)人工智能”也在為專業(yè)人士提供增強(qiáng)智能，提高工作效率和業(yè)務(wù)水平。目前，Watson系統(tǒng)已進(jìn)入法律、醫(yī)療、教育、金融，零售，服b設(shè)計等60多個職業(yè)領(lǐng)域示范人機(jī)協(xié)作，將專業(yè)人士從重復(fù)勞動中解放出來。論壇上，IBM大中華區(qū)董事長陳黎明表示，“我們相信，企業(yè)大規(guī)模采用人工智能技術(shù)的爆發(fā)期就在當(dāng)下，并將為各行業(yè)和專業(yè)帶來巨大的創(chuàng)新價值。”

拖著鉛球賽跑

商業(yè)的殘酷在于，僅憑方向正確，未必能贏得賽跑。除了亞馬遜、微軟、谷歌這樣的外部競爭者，IBM對云計算和Watson孤注一擲，更大的壓力來源于自身：新興業(yè)務(wù)的增速能否超越傳統(tǒng)業(yè)務(wù)下滑的速度。

4月19日，IBM2017年一季度財報，其“戰(zhàn)略業(yè)務(wù)小組”（IBM重點發(fā)展的云計算、分析、社交、安全及移動產(chǎn)品）營收增長12%，至78億美元。Watson所屬的認(rèn)知解決方案業(yè)務(wù)板塊營收同比增長逾2%，達(dá)41億美元；云計算業(yè)務(wù)營收增長33%至億美元，凈收入為23億美元。

與戰(zhàn)略業(yè)務(wù)表現(xiàn)亮麗形成對比的是，受傳統(tǒng)硬件和軟件業(yè)務(wù)增長停滯的拖累，IBM整體業(yè)績依然繼續(xù)在下滑：公司一季度營收同比下滑2.8%，降至181.6億美元，低于預(yù)期的184億美元。其公司營收連續(xù)20個季度下滑，并創(chuàng)下2002年一季度以來最低水平。

財報后，IBM股價下跌超過8美元，跌幅近5%。其大股東伯克希爾哈撒韋2016年報顯示持有8120萬股IBM，也就是說，如果巴菲特一季度沒有減倉，將損失約6.5億美元。

有趣的是，之前盡管和比爾？蓋茲關(guān)系很好，巴菲特開始嘗試購買科技股的時候，并沒有買微軟的股票，而是選擇了IBM，幾乎全程體驗了一把IBM轉(zhuǎn)型帶來的緩慢復(fù)蘇。

2015年，巴菲特入股IBM時正是其收入連年下滑之際，2016年初，IBM股價已跌至不足120美元。一年之后，2016年IBM財報顯示，IBM云業(yè)務(wù)當(dāng)年實現(xiàn)137億美元營收，同比增長35%，占IBM全年總營收的17%；云業(yè)務(wù)年化營收達(dá)86億美元，同比大幅增長63%；計入“技術(shù)支持及云平臺”項目的年毛利率達(dá)41.9%；以Watson為主的IBM認(rèn)知解決方案營收達(dá)182億美元，毛利率高達(dá)81.9%。2016年，IBM股價上漲了20%。

2014-2016年，IBM猶如傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的一個縮影：借助自身在商務(wù)領(lǐng)域的積累，在云服務(wù)和人工智能領(lǐng)域大力投資，切入具體應(yīng)用，商業(yè)模式逐漸明朗。

并購與合作

IBM對云服務(wù)和Watson期許甚高，Watson的十年布局也逐漸步入收獲季。隨著醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)、金融、零售、時尚、教育等多個行業(yè)標(biāo)志性樣本的出現(xiàn)，Watson的商業(yè)版圖正在擴(kuò)張。

Watson成為全球醫(yī)療健康第一人工智能系統(tǒng)，其秘籍是不斷吸收大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并加以學(xué)習(xí)。為了“喂飽”Watson， IBM不斷收購醫(yī)療健康領(lǐng)域的公司，兩年間花費超40億美元。除了加大并購，IBM為拓展商務(wù)版圖同時也采用了更實際的方式：與垂直領(lǐng)域巨頭合作，補(bǔ)充基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和垂直行業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識。

2016年10月，IBM宣布與通用汽車合作，Watson為其新版車機(jī)系統(tǒng)OnStar提供技術(shù)支持；與全球教育機(jī)構(gòu)培生合作，Watson為其學(xué)生提供自然語言下的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。今年3月19日，IBM認(rèn)知商業(yè)戰(zhàn)略在中國正式落地一年之際，萬達(dá)網(wǎng)絡(luò)科技集團(tuán)與IBM在北京簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議。萬達(dá)網(wǎng)絡(luò)科技集團(tuán)正式進(jìn)軍公有云業(yè)務(wù)領(lǐng)域，萬達(dá)也將成為Watson在中國落地的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

從另一方面來看，萬達(dá)選擇IBM，很大程度上是由于IBM這部分業(yè)務(wù)的體量。IBM云業(yè)務(wù)在2016年實現(xiàn)137億美元營收。亞馬遜AWS 2016年營收122億美元；微軟未透露Azure云業(yè)務(wù)的實際營收，摩根大通分析師估算約26億美元；谷歌也未披露云計算業(yè)務(wù)營收，外界估算在10億美元左右。從總體營收規(guī)模來看，IBM云計算業(yè)務(wù)其實并不輸于AWS、微軟云和谷歌云。

人工智能教育總結(jié)范文第5篇

計劃強(qiáng)調(diào)，要加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，形成“人工智能＋X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式。計劃的重點任務(wù)之一，是要完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系，并且推動高校人工智能領(lǐng)域科技成果轉(zhuǎn)化與示范應(yīng)用。高校在人才培養(yǎng)中起到了至關(guān)重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級學(xué)科，但國內(nèi)不少一流的高校已經(jīng)開始通過建立合作實驗室、增強(qiáng)人工智能分支教學(xué)等方式發(fā)展人工智能。

為了解各高校開展人工智能研究的情況，億歐盤點了10家在設(shè)有人工智能實驗室或有人工智能分支專業(yè)的高校。

清華大學(xué)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

清華大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系（簡稱計算機(jī)系）成立于1958年，在2006年、2012年全國學(xué)位與研究生教育發(fā)展中心開展的一級學(xué)科整體水平評估中，以總分滿分100分的成績排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學(xué)學(xué)科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學(xué)排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計算機(jī)學(xué)科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩(wěn)步提升。

計算機(jī)系包含了國內(nèi)計算機(jī)專業(yè)最全的學(xué)科方向，設(shè)有高性能計算機(jī)與處理器、并行與分布式處理、存儲系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)與云計算、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)安全、系統(tǒng)性能評價、理論計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程及知識工程、軟件工程、計算機(jī)與VLSI設(shè)計自動化、軟件理論與系統(tǒng)、生物計算及量子計算、人工智能、智能控制及機(jī)器人、人機(jī)交互與普適計算、計算機(jī)圖形學(xué)與可視化技術(shù)、CAD技術(shù)、計算機(jī)視覺、媒體信息處理等研究方向。

計算機(jī)系現(xiàn)設(shè)有高性能計算、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計算機(jī)軟件、人機(jī)交互與媒體集成4個研究所；智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室；計算機(jī)基礎(chǔ)與實驗教學(xué)部等科研教學(xué)機(jī)構(gòu)。

計算機(jī)系還設(shè)有國家級計算機(jī)實驗教學(xué)示范中心，包括：計算機(jī)原理實驗室、微型計算機(jī)實驗室、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實驗室、操作系統(tǒng)實驗室、計算機(jī)軟件實驗室、計算機(jī)控制系統(tǒng)實驗室、智能機(jī)器人實驗室、計算機(jī)接口實驗室、學(xué)生科技創(chuàng)新實驗室等。此外，計算機(jī)系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國內(nèi)外著名公司建立了面向教學(xué)或研究的聯(lián)合實驗室。

北京大學(xué)：智能科學(xué)系

智能科學(xué)系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)智能分析與智能計算、智能機(jī)器人等方向的基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，側(cè)重于理論、方法以及重大領(lǐng)域應(yīng)用上。

北大智能科學(xué)系依托于視覺聽覺信息處理國家重點實驗室，實驗室以實現(xiàn)高度智能化的機(jī)器感知系統(tǒng)為目標(biāo)，在生物特征識別研究方面處于國際領(lǐng)先地位。智能科學(xué)系在著名的軟件與人工智能專家、我國載人飛船工程軟件專家組組長何新貴院士和長江特聘教授查紅彬教授的帶領(lǐng)下，重點開展機(jī)器視覺、機(jī)器聽覺、智能系統(tǒng)與智能的生理心理基礎(chǔ)等研究。以北大智能科學(xué)研究人員為技術(shù)核心的北大指紋自動識別系統(tǒng)，是國內(nèi)唯一能與國外系統(tǒng)抗衡的自主知識產(chǎn)權(quán)，是中國第一家也是唯一的一家提供公安應(yīng)用全面解決方案的系統(tǒng)，擁有中國指紋自動識別技術(shù)產(chǎn)品第一市場占有率。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進(jìn)步一等獎；國家空間信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)鍵技術(shù)研究獲得2000年中國高校科學(xué)技術(shù)二等獎，入選2000年中國高校十大科技進(jìn)展。

復(fù)旦大學(xué)：類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院

復(fù)旦大學(xué)類腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院于2015年3月籌建成立，是復(fù)旦大學(xué)校內(nèi)的獨立二級研究機(jī)構(gòu)。其前身為復(fù)旦大學(xué)第一批跨學(xué)科交叉國際化研究中心——計算系統(tǒng)生物學(xué)研究中心，成立于2008年。研究院基于復(fù)旦大學(xué)既有的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科綜合交叉研究優(yōu)勢，以計算神經(jīng)科學(xué)為橋梁，著力開展大腦機(jī)制解析、腦疾病智能診療、類腦智能算法、類腦智能軟硬件、新藥智能研發(fā)、通用智能等相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究、技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)。

研究院率先探索打通國際與國內(nèi)、科技與產(chǎn)業(yè)的全鏈條、全球化產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，充分發(fā)揮高校培養(yǎng)和儲備高端智能人才、發(fā)現(xiàn)和培育前沿技術(shù)的綜合優(yōu)勢，推動產(chǎn)學(xué)研源頭創(chuàng)新與合作，致力于成為推動腦科學(xué)、人工類腦智能與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用融合發(fā)展的重要科技創(chuàng)新平臺。

研究院目前在建五個核心功能平臺和一個國際合作研發(fā)中心，主要包括：一是以腦高級認(rèn)知功能的多信息反饋處理機(jī)制研究為核心的神經(jīng)形態(tài)計算仿真平臺；二是以多尺度多中心重大腦疾病數(shù)據(jù)庫和算法開發(fā)為基礎(chǔ)的智能診治數(shù)據(jù)示范平臺；三是依托高端醫(yī)療影像設(shè)備集群，為生物醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化研究和信息產(chǎn)業(yè)智能化提供試驗技術(shù)支撐的綜合生物醫(yī)學(xué)影像平臺；四是以開發(fā)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自組織學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及可穿戴設(shè)備、類腦芯片、健康服務(wù)機(jī)器人等為目標(biāo)的類腦智能軟、硬件開發(fā)平臺；五是集孵化加速、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、投資基金為一體，為類腦智能創(chuàng)新項目及企業(yè)提供應(yīng)用技術(shù)資源和孵化服務(wù)的類腦智能產(chǎn)業(yè)化平臺；六是依托已有的歐洲人類腦計劃、美國腦計劃等國際合作的數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)資源，建設(shè)類腦智能國際合作節(jié)點和人才培養(yǎng)中心。

中國科學(xué)院：自動化研究所

中國科學(xué)院自動化研究所成立于1956年10月，是我國最早成立的國立自動化研究機(jī)構(gòu)。目前設(shè)有類腦智能研究中心、智能感知與計算研究中心、腦網(wǎng)絡(luò)組研究中心等12個科研開發(fā)部門，還有若干與國際和社會其他創(chuàng)新單元共建的各類聯(lián)合實驗室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。

近年來，自動化所共獲得省部級以上獎勵30余項。數(shù)量逐年增加，質(zhì)量不斷提高；專利申請和授權(quán)量連年攀升，多年位居北京市科研系統(tǒng)前十名繪制的“腦網(wǎng)絡(luò)組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識別核心技術(shù)突破國外封鎖，通過產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合走出“中國制造”之路；基于自動化所語音識別技術(shù)的“紫冬語音云”在淘寶、來往等阿里巴巴旗下移動客戶端產(chǎn)品中得到推廣；“分子影像手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)”通過國家藥監(jiān)局醫(yī)療器械安全性及有效性檢測認(rèn)證并進(jìn)入臨床應(yīng)用；“智能視頻監(jiān)控技術(shù)”和“人臉識別技術(shù)”分別成功應(yīng)用于2008年北京奧運會、2010年上海世博會的安保工作中，為社會安全貢獻(xiàn)自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識和數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的體系架構(gòu)，在2017首屆全國兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰(zhàn)勝人類頂級選手，展示了人工智能技術(shù)在博弈對抗領(lǐng)域的強(qiáng)大實力……

在共建機(jī)構(gòu)方面，自動化所與新加坡媒體發(fā)展管理局聯(lián)合成立中新數(shù)字媒體研究院，聚焦交互式語言學(xué)習(xí)、視頻和分析等領(lǐng)域；與瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)（EPFL）在京成立中瑞數(shù)據(jù)密集型神經(jīng)科學(xué)聯(lián)合實驗室，在類腦智能研究方面展開合作；與澳大利亞昆士蘭大學(xué)（UQ）共建中澳腦網(wǎng)絡(luò)組聯(lián)合實驗室，在“計算大腦”研究方向上進(jìn)行遠(yuǎn)景規(guī)劃；還與香港科技大學(xué)共建智能識別聯(lián)合實驗室，在模式識別、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域展開合作。

廈門大學(xué)：智能科學(xué)與技術(shù)系

早在上世紀(jì)八十年代初，廈門大學(xué)就已開始從事人工智能領(lǐng)域的研究，相繼在專家系統(tǒng)、自然語言處理與機(jī)器翻譯等領(lǐng)域取得過一系列成果。為此，1988年經(jīng)學(xué)校批準(zhǔn)成立“廈門大學(xué)人工智能與計算機(jī)應(yīng)用研究所”，后于2004年更名為“廈門大學(xué)人工智能研究所”。2006年12月，經(jīng)國家教育部批準(zhǔn)，廈門大學(xué)正式設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)，并于2007年6月經(jīng)學(xué)校批準(zhǔn)成立“廈門大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系”。

廈門大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系現(xiàn)有一個本科專業(yè)（智能科學(xué)與技術(shù)），三個碩士學(xué)位授予專業(yè)（模式識別與智能系統(tǒng)、計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)），兩個博士學(xué)位授予專業(yè)（計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)）。

目前該系承擔(dān)多項國家863、國家自然科學(xué)基金、福建省科技基金等項目，擁有“福建省仿腦智能系統(tǒng)重點實驗室”、“智能信息技術(shù)福建省高校重點實驗室”和“廈門大學(xué)語言技術(shù)中心”三個平臺，此外還有“藝術(shù)認(rèn)知與計算”、“自然語言處理”、“智能多媒體技術(shù)”、“人工大腦實驗室”、“智能中醫(yī)信息處理”等多個研究型實驗室，為培養(yǎng)高質(zhì)量的學(xué)生提供了必要的保障。

上海交通大學(xué)：計算機(jī)科學(xué)與工程系

上海交通大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程系成立于1984年。近年來，隨著計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)在人們生活中的應(yīng)用不斷深入，特別是隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起，交通大學(xué)計算機(jī)系不斷調(diào)整學(xué)科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統(tǒng)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、智能人機(jī)交互、密碼學(xué)與信息安全等研究方向。

該院系下設(shè)三個重點實驗室：智能計算與智能系統(tǒng)重點實驗室、上海市教委智能交互與認(rèn)知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴(kuò)展計算與系統(tǒng)重點實驗室。其中，上海交通大學(xué)－微軟智能計算與智能系統(tǒng)聯(lián)合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學(xué)和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎(chǔ)上，為了更好發(fā)揮各自在并發(fā)計算、算法與復(fù)雜性理論、仿腦計算、計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機(jī)器人等領(lǐng)域的優(yōu)勢，實現(xiàn)“使未來的計算機(jī)和機(jī)器人能夠看、聽、學(xué)，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、學(xué)術(shù)交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發(fā)表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。

南京大學(xué)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

南京大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)研究起步于1958年，建立了計算技術(shù)、計算數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯等專業(yè)開始培養(yǎng)計算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域?qū)ｉT人才，1978年在上述三個專業(yè)基礎(chǔ)上成立了計算機(jī)科學(xué)系，1993年更名為計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系。

依托該系師資，先后成立了南京大學(xué)計算機(jī)軟件研究所、計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點實驗室（南京大學(xué)）、南京大學(xué)計算機(jī)應(yīng)用研究所、南京大學(xué)多媒體計算技術(shù)研究所、南京大學(xué)軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學(xué)信息安全研究所等科研機(jī)構(gòu)。主要科研方向有：軟件自動化與形式化、分布與并行計算及新型網(wǎng)絡(luò)、新型程序設(shè)計與軟件方法學(xué)、多媒體與信息處理、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)軟件及信息安全等。

建系30年來，共承擔(dān)國家973計劃、國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然科學(xué)基金、國家科技攻關(guān)等重大科技計劃項目以及省、部、委科研項目和企事業(yè)委托或國際合作的研發(fā)項目300余項，科研成果獲得各種獎勵80余項，其中國家科技進(jìn)步獎一等獎1項、二等獎4項、三等獎2項，省部委自然科學(xué)獎和科技進(jìn)步獎特等獎2項，一等獎8項，二等獎37項。3000多篇，出版專著、教材50多部，申請國家發(fā)明專利33項。部分成果被轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，產(chǎn)生了較大社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機(jī)專業(yè)創(chuàng)建于1956年，是中國最早的計算機(jī)專業(yè)之一。在1985年，發(fā)展成為計算機(jī)科學(xué)與工程系，并建立了計算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所。2000年，計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院成立；同年，建立了軟件學(xué)院，后經(jīng)國家教育部、國家計委批準(zhǔn)為國家示范性軟件學(xué)院。目前。哈工大計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院擁有計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)國家一級重點學(xué)科、7個博士點和7個碩士點、1個博士后科研流動站、一個國家級教學(xué)團(tuán)隊、一個國家級科技創(chuàng)新團(tuán)隊、一個國防科工委創(chuàng)新研究團(tuán)隊。

目前主要研究方向包括：智能人機(jī)交互、音視頻編解碼技術(shù)、語言處理、自然語言理解與中文信息處理、機(jī)器翻譯、信息檢索、海量數(shù)據(jù)計算、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全、傳感器網(wǎng)與移動計算、高可靠與容錯計算技術(shù)、穿戴計算機(jī)、企業(yè)計算與服務(wù)計算、智能機(jī)器人、生物計算與生物特征識別。

學(xué)院有一批研究成果達(dá)到國際先進(jìn)水平，包括：國家信息安全管理系統(tǒng)、數(shù)字視頻廣播編碼傳輸與接收系統(tǒng)、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)特定信息獲取系統(tǒng)、計算機(jī)機(jī)群并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、神州號飛船數(shù)據(jù)管理分系統(tǒng)、穿戴計算機(jī)系統(tǒng)、信息安全與實時監(jiān)測系統(tǒng)、人臉識別系統(tǒng)、視頻編解碼技術(shù)、黑龍江省CIMS應(yīng)用示范工程、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)等等。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

中國科技大學(xué)于1958年建校時就設(shè)置了計算機(jī)專業(yè)。根據(jù)學(xué)科發(fā)展趨勢和國家中長期發(fā)展規(guī)劃，面向國家和社會的重大需求，計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院將科研力量凝聚在高性能計算、智能計算與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)計算與可信計算、先進(jìn)計算機(jī)系統(tǒng)四個主要的研究領(lǐng)域。

學(xué)院的支撐實驗室有：國家高性能計算中心（合肥）、安徽省高性能計算重點實驗室、安徽省計算與通訊軟件重點實驗室、 多媒體計算與通信教育部－微軟重點實驗室、中國科大超級運算中心和信息科學(xué)實驗中心。

其中，多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室主要從事人機(jī)自然語音通信、語義計算與數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究。人機(jī)自然語音通信方面，主要研究中文信息處理、人類視聽覺機(jī)理、語音語言學(xué)等。語義計算與數(shù)據(jù)挖掘方面，主要研究自然語言驅(qū)動的計算、多媒體內(nèi)容的語義標(biāo)注、自動問答、語義社會網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)與知識工程、隱私保護(hù)與管理中的語義計算等。

依托多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室，雙方聯(lián)合實施了聯(lián)合培養(yǎng)博士生計劃、實習(xí)生計劃、精品課程建設(shè)計劃、青年教師培養(yǎng)計劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業(yè)和高校共同培養(yǎng)優(yōu)秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個經(jīng)典范例。

華中科技大學(xué)：自動化學(xué)院

華中科技大學(xué)自動化學(xué)院是由原控制科學(xué)與工程系和原圖像識別與人工智能研究所于2013年合并組建的學(xué)院。原控制科學(xué)與工程系前身是成立于1973年的華中工學(xué)院自動控制系，1998年更名為華中理工大學(xué)控制科學(xué)與工程系；原圖像識別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準(zhǔn)成立從事圖像識別和人工智能研究的研究機(jī)構(gòu)。

科學(xué)研究工作主要涉及復(fù)雜系統(tǒng)控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運動控制、智能控制與機(jī)器人、計算機(jī)集成控制與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息檢測與識別、飛行器控制與狀態(tài)監(jiān)測、生物信息處理、神經(jīng)接口與康復(fù)技術(shù)、物流系統(tǒng)、國民經(jīng)濟(jì)動員與公共安全、多譜圖像制導(dǎo)、目標(biāo)探測的多譜信息技術(shù)、多譜信息的實時處理與系統(tǒng)集成技術(shù)、人工智能與思維科學(xué)、信息安全等方向。

模式識別與智能系統(tǒng)是自動化一級學(xué)科的重要二級學(xué)科。迄今為止，本系在原 “圖像識別與人工智能研究所”和“控制科學(xué)與工程系”的這兩個學(xué)科點承擔(dān)了百余項國家、國防與行業(yè)項目。近5年科研經(jīng)費總額在8000萬元以上，包括973計劃，國家自然科學(xué)基金重點、面上和青年基金項目，863計劃，國家重大專項、國防重點預(yù)研與基金，國家科技支撐計劃，省部級科研項目，以及大型工程和企業(yè)科研合作項目等。

總結(jié)