人工智能實踐報告總結
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人工智能實踐報告總結范文第1篇
人工智能（Aritificial Intelligence，英文縮寫為AI）是一門綜合了應用數學、自動控制、模式識別、系統工程、計算機科學和心理學等多種學科交叉融合而發展起來的的一門新型學科，是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智能）之一。它是研究智能機器所執行的通常與人類智能有關的職能行為，如推理、證明、感知、規劃和問題求解等思維活動，來解決人類處理的復雜問題。人工智能緊跟世界社會進步和科技發展的步伐，與時俱進，有關人工智能的許多研究成果已經廣泛應用到國防建設、工業生產、國民生活中的各個領域。在信息網絡和知識經濟時代，人工智能現已成為一個廣受重視且有著廣闊應用潛能的前沿學科，必將為推動科學技術的進步和產業的發展發揮更大的作用。因此在我國的大中專院校中開展人工智能這門課的教學與科研工作顯得十分緊迫。迄今為止，全國絕大多數工科院校中的自動控制、計算機/軟件工程、電氣工程、機械工程、應用數學等相關專業都開設了人工智能這門課程。南京郵電大學自動化學院自2005年成立至今，一直將“人工智能”列為自動化專業本科生的選修課程，到目前為止已經有八年的歷史了。由于南京郵電大學是一所以郵電、通信、電子、計算機、自動化為特色的工科院校，因此，學校所開設的許多專業都迫切需要用人工智能理論和方法解決科研中的實際問題。在問題需求的推動下，南郵人經過多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了豐碩的成果，如物聯網學院所開發的現代智能物流系統、自動化學院所開發的城市交通流量控制與決策系統，為本課程的開設提供了典型的教學案例。我們結合近幾年的實際教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學等方面對人工智能課程教學方法進行了總結歸納。
一、優選教材
目前，國內有關人工智能課程的中英版教材種類非常多，遵循實用、簡單、夠用的原則，再經過授課老師和學生們的共同調研，我們選用由中南大學蔡自興教授主編的《人工智能及其應用》第三版作為南郵本課程的授課教材。本書覆蓋的人工智能知識體系比較全面，包含知識表示、搜索推理、模糊計算、專家系統等。本書主要針對計算機、自動化、電氣工程等本科專業的學生所編寫，內容基礎，難度適中。蔡教授所編寫的這本教材全面地介紹了人工智能的研究內容與應用領域，做到了內容新穎、簡單易懂、兼顧基礎和應用，受到了全國廣大師生們的一致好評，多年的教學實踐證明我們所選擇的教材是恰當的、正確的。
二、考核方式
在全國大部分高等院校，“人工智能”這門課大都選擇開卷考試的方式來進行考核。為了強化學生對人工智能這門課基礎知識的掌握，南京郵電大學自動化學院選用閉卷考試的方式來進行考核。為了打消部分學生想在期末閉卷考試中通過作弊手段來完成人工智能這門課考核的僥幸心理，我們加強了對學生平時考勤成績、課下作業成績和實驗成績的考核，從而杜絕了“一紙定成績”的現象。我們對人工智能這門課的最后期末成績是按如下權重來劃分的：平時考勤成績占10%、課下作業成績占10%、實驗成績占20%、最后的期末考試卷面成績只占60%。為了克服國家現行教育體制的弊端，避免學生“機械式”地的應對教學和考試，我們對考試題型進行了調整，不再是以往的填空、選擇、簡答等題型，而是改為以解決實際問題為導向的應用題型為主，這樣學生只需要在理解授課內容的基礎上利用自己的思維來解題就可以了，這也體現了國家目前正在提倡的應用型教學導向。
三、教學內容調整
對于本科生而言，人工智能這門課程所需要講授的內容實在太多，由于課時所限，我們必須精簡教學內容，讓學生在掌握基礎知識的同時，也能夠了解它的具體應用。因此，我們將人工智能這門課程的教學內容分為兩個部分：第一部分是基本理論和方法，包括人工智能的概述、知識表示方法、確定性推理方法等；第二部分為人工智能研究成果的具體應用，包括神經元網絡計算、模糊智能計算、專家知識庫系統、機器語言學習等。通過對教材內容的合理調整和安排，使得授課計劃能夠比較全面地覆蓋了人工智能這門課程的基本知識點，從而滿足了學生們的求知需求。
四、教學手段的改進
（一） 激發學生的學習興趣
經過長時間的教學我們發現，在選修“人工智能”這門課程時，每個學生的心中所想各有不同，這些學生在剛開始學習時興趣還比較強烈，但隨著教學內容變得越來越抽象，學生逐漸對這本課的學習失去了信心，甚至上課時間不去聽課，使授課教師對教學也漸漸失去了信心，導致惡性循環，嚴重影響了教學質量。針對這種現象，我們認為，在開課前充分激發學生的學習興趣是很有必要的。我們要結合學校的實驗條件，開課前給學生演示“機器人醫療服務”實驗，通過該實驗的演示，讓學生們看到機器人能夠給病人提供多項人性化的服務，理解人工智能技術在開發醫療服務機器人多項關鍵技術中的應用，讓學生在開課前能夠對本課程的學習產生極大的興趣，實踐證明這種方法是有效的。
（二） 借助多媒體教學
多媒體教學是現代教學過程中一種非常重要的形式，它往往根據教學目的和學生們的特點，通過合理的設計、選擇教材內容，應用公式、圖形、文字、視頻等多種媒體信息進行有機組合并通過電腦和投影機顯示出來，與傳統教學手段相結合，形成合理的教學過程結構，達到最優化的教學效果。人工智能這門課具有針對性強、內容抽象、公式繁瑣等特點，學生學習起來比較困難，為了讓學生生動、形象地學習該課程，我們在教學過程中充分利用了多媒體技術來組織教學。例如在課堂教學過程中播放南郵自動化學院梁志偉博士帶領學生所開發的“智能足球機器人”比賽片段；讓學生在線觀看北京大學工學院謝廣明博士帶領學生所開發的“自主視覺機器魚”錄像片段等。在講解某些重要的求解算法時，借助Matlab軟件和投影機，直接展現該算法的求解過程，從而改善了課程教學的形式，提高了教學質量。
（三）提倡課堂辯論
我們在教學過程中打破了傳統的“老師講課學生聽課”的教學模式，多次組織課堂辯論，辯論的主題包括人工智能研究過程中出現的技術困惑、人工智能研究成果轉化中的市場前景等。如組織了“電腦PK人腦”“電腦是否讓電視消失”“電腦的未來發展方向在哪里”等一系列辯論會。經過激烈的辯論，無論正方還是反方都感覺自己收獲很大，增長了知識，開闊了眼界。在教學過程中通過將學生由“被動聽課”角色變換為“主動參與”角色，大大地調動了學生的學習積極性，從而提高了課堂教學質量。
五、實踐教學
實踐教學是課堂教學不可缺少的重要組成部分，通過讓學生親自動手實驗來對理論知識進行檢驗和應用是目前國內外各個大學提高學生綜合素質、增強學生市場競爭力的重要手段。人工智能實驗教學的目的是讓學生通過親自動手體會授課中的各種智能控制算法，從而使學生能夠更加形象地掌握課本知識。人工智能教學計劃安排了4學時實驗課，設置了“傳教士和野人過河”“機器人路徑規劃”這兩個人工智能問題，要求學生獨立完成這2個實驗題目的編程，并書寫實驗報告。通過實驗，學生動手實踐了課堂上所掌握的理論知識，加深了對智能算法的理解。
人工智能是一門實用性較強的課程，我們總結了近幾年來的教學經驗，從優選教材、考核方式、教學內容調整、教學手段的改進和實踐教學五個方面對人工智能課程教學進行了總結。從學生的反饋來看，我們所總結的教學經驗對于指導新教師講授“人工智能”這門課程具有積極的作用，需要指出的是，我們仍有很多不足之處，需要在以后的教學過程中不斷努力完善，提高自己的教學能力，爭取更好的教學效果。
參考文獻
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人工智能實踐報告總結范文第2篇
關鍵字：人工智能；案例教學；學科分支；雙語教學
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學的一個重要分支，是當前科學技術發展中的一門前沿科學，它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認為是計算機發展的一個根本目標。
人工智能課程作為計算機科學與技術專業課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術的不斷發展和廣泛應用而得到迅速提高。目前，國內外重點大學都非常重視該門課程的教學和研究，許多重點大學都有自己獨立的人工智能研究所。
本文通過多年的人工智能教學實踐，對人工智能教學的方法進行了初步的實踐和探索。中央民族大學在人工智能課程建設和教學過程中，針對計算機學科的發展趨勢，提出擯棄傳統講、學、考模式，注重學生能力培養的措施。在教學和實踐過程中，不斷進行探索，既從計算機學科本科的教學理念出發，從人工智能這門學科特點出發，以計算機學科分支的角度認知人工智能，組織教材的知識架構并進行教學。用計算機學科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調計算機學科的本質，不同點是強調人工智能的本質。本文就針對我校人工智能課程教學的一些基本問題加以初步總結。
2 從計算機學科分支的角度認知人工智能
人工智能屬于計算機科學分支的學科，同時又是一門涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數學、哲學等多學科交叉的課程。我國高等院校計算機學科的本科教學所設置的人工智能課程一般只有40課時左右，以什么角度組織教材內容，提高教學效果，才能使學生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術，是我們值得探索的問題。
人工智能處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。因此，若以計算機分支的角度也就是用計算機學科的觀點看待人工智能，人工智能課程的教學內容應以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。反映到實際教學中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統、自然語言理解、規劃、機器人等。總之，教學內容可分成兩個部分，第一部分是基礎理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結推理方法、搜索原理，知識表示(包括產生式系統、語義網絡、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調推理)、機器學習。第二部分是實用技術，包括知識庫系統、高級搜索、自然語言理解。
3 優化和更新教學內容、加強雙語教學
人工智能作為一門新學科，在1988年前，國內外均未見有教學大綱和教材，開設本課程面臨的首要問題就是確定教學內容，包括人工智能的知識表示和推理以及人工智能的應用兩個部分。前者是人工智能的重要基礎，后者討論幾種人工智能應用系統，包括專家系統、機器學習、自動規劃和機器視覺等系統。這些內容只是給出了人工智能課程的初步框架。
隨著人工智能研究的進一步深入， 到20世紀90年代中期，人工智能也從符號(邏輯)主義一枝獨秀發展到符號主義、連接主義和行為主義多家爭鳴的新局面， 模糊計算和神經計算作為新內容列入到人工智能課程，充實了人工智能課程的內容。進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們及時對教學內容進一步優化和更新：把人工智能分為基礎部分和擴展應用部分。
在教學和實踐過程中，考慮到本課程的多學科交叉性以及相關信息學科的快速發展， 在目前高校提倡雙語教學的環境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語教材，這樣可以更快地掌握學科的發展動態， 掌握最先進的技術， 與國際發展趨勢接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國Stanford大學計算機系本科教材，該教材體系比較符合學生的認知規律，便于學生接受、理解、掌握和鞏固所學知識；同時這本書內容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。
4 注重案例教學、改革教學方法
案例教學首創于哈佛大學商學院，在經貿、管理、法學等學科領域的相關專業得到應用并取得顯著績效，然而目前工科專業還較少運用案例教學方法。人工智能的每一部分內容均包含大量概念，內容抽象，算法復雜，學生往往被動“聽講”；并且涉及很多的數理邏輯知識，有些顯得難以理解，并且往往讓學生感到比較枯燥，學生的學習興趣就漸漸淡薄，難以獲得預期的教學效果。鑒于這一現實問題，我們將案例教學方法引入到該課程的教學之中。
例如在邏輯推理技術和搜索技術這兩方面的教學過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現代方法》，并利用其中基于JAVA的教學開發工具包AIMA進行案例設計和實驗教學，在教學過程中結合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識以有效、實用和具體的形式表現出來，做到理論與實踐相結合。在講解搜索技術時，以“八皇后”問題為案例，結合AIMA中的設計實現，以講解和討論相結合的方式，學習盲目搜索、啟發式搜索等算法，使學生不僅能理解狀態空間的產生方法，而且能設計算法、實現算法，提高了學生的學習興趣和實踐能力。在學習神經網絡、模糊邏輯、進化計算等方面的內容時，我們主要借助于Matlab提供的相關工具箱。
5 加強教學隊伍建設、改革考核方法
建立一支愛崗敬業、富有戰斗力的教學隊伍是出色完成教學任務和提高課程教學質量的根本保證。教學人才資源是教學的第一資源。在學校有關部門的領導和學院的支持下，我們組成一支知識結構和年齡比較合理的教師隊伍。
在教師隊伍的建設過程中，積極引導鼓勵教師對考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應試教育的弊??；另一方面，也可以使學生從繁重的死記硬背中解脫出來。結合這門課的特點，我們加強平時思維能力的考核，注重學生實驗能力和動手能力的培養，在學習中大量采用寫讀書報告的形式。在此基礎上加大平時成績的比例，使得平時成績占到總成績的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績的狀況。這樣，既迫使學生重視平時的學習思考，也減輕有些學生想通過考試作弊完成學習任務的僥幸心理。
人工智能實踐報告總結范文第3篇
劉佳輝
（河北大學 管理學院 唐山 063000）
摘要：人工智能作為計算機的學科的分支之一，是被公認的二十一世紀三個最尖端的技術之一。伴隨著改革開放以來三十年的經濟和科技力量的不斷發展，我國的人工智能在各個的領域的技術也得到了長足的發展。而在杭州出現的無人超市更是讓人工智能的發展進入到了一個前所未有的階段，毫無疑問，社會的快速發展離不開人工智能的技術的不斷進步。因此，企業應該加強人工智能技術的發展，將人工智能的發展與企業的運營和管理相結合，以推動企業的可持續發展。由此，本篇文章將對人工智能技術對企業管理中的應用進行探究，以期望將對人工智能與企業發展的結合，和我國企業的飛速發展有所借鑒。
關鍵字：人工智能 企業管理 企業發展
Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management
Liu Jiahui
(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)
ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.
Key words： Artificial intelligence Business management Enterprise Development
引言：人類一向以自己為“智能生物”自居，這是因為我們能夠不斷的學習、觀察新事物，讓自己能夠不斷的取得進步，這讓人類在地球上顯得與眾不同。所以當我們也開始充當上帝的角色，開始創造屬于我們自己意識的人工智能時，心情也像上帝創世一樣，內心充滿了激蕩與振奮，這便是人工智能的發展的動力。如今，人工智能在大數據時代充當著越來越重要的角色。在歐美等發達國家取得了飛速的發展，隨著人工智能技術的不斷深入，企業的人力資源、財務會計和知識管理的技術均被運用到人工智能應用中去。
一、 人工智能將對企業會計行業產生影響
（一） 我國的會計行業人工智能的運用
會計作為會計制度的主體，分為三類，主要涉及企事業單位，行政機構和會計師事務所。在中國，涉及會計工作的許多主題工作僅限于人工智能應用中的會計系統。在會計中，一些需要主觀行為的工作，例如審查，驗證和判斷，仍然需要會計人員手動完成工作。然而，在會計師事務所，雖然審計業務也是主要業務的一部分，但在人工智能應用方面略顯稀疏，原因是對于大多數上市公司的審計業務，大量的審計工作文件是需要。填寫后，它既有草稿的電子版本，當然還有紙質版本，但這些入門數據仍需要手動填寫。
（二）對人工智能在會計行業中應用的展望
任何會計師都清楚地知道會計行業是一個嚴格的行業，也需要及時性。有許多會計程序和復雜的過程需要解決。因此，對于會計，加班是一種普遍現象。在某種程度上，會計師還希望有一天會有人工智能來取代這種枯燥乏味的工作。當前的人工智能應用程序解決了一些基本操作，例如憑證和報告的生成，但它遠遠不能滿足當前會計機構的需求。例如，人力資源會計需要一個符合業務特征的測量工具，并報告業務的人力資源。通過該模型，可以分析企業的人力資源，從而進行合理的人力資源管理，成為降低成本的方法之一。這種需求是會計管理會計和環境會計中許多分支機構的必然要求，因為會計職能現在越來越傾向于決策，會計需要在相應的決策過程中提供信息。但通常很難獲得人工計算和分析。如果人工智能可以進一步應用科學知識來解決這個問題，那么最好。
（三）人工智能對會計行業的影響
1）提高了會計內容的時效性和正確性
企業是政府機關或任何會計師事務所，可以在使用會計軟件后及時處理發生在當日的經濟業務。因為會計人員只能在系統中注冊并選擇或審計相關事務，所以最終系統根據現有的自動生成相關報表的數據，比傳統的會計憑證人工生成報表要及時得多，另一方面，在傳統的會計業務流程中，會計人員往往會產生假賬，而現行的會計憑證則會產生假賬。財務系統也必須是一些手工輸入的數據，因為系統在輸入錯誤時會提示，在這種情況下，減少了數據的錯誤概率，從而提高了會計信息的準確性。
2）一定程度上抑制了財務信息造假
在具體的會計核算制度下，所有登記制度人員都有唯一的賬戶和密碼，并有自己的權限和非常嚴重明確的分工。工作場所包容性現象在傳統會計核算中非常嚴重。特別是在中小企業中，人工智能的應用有助于通過明確的功能來抑制人工偽造信息。然而，人工智能不能說是為了防止金融偽造。系統畢竟是由人控制的，管理層無法應對會計人員以上的內部運營現象。
3）會計行業中傳統崗位需求減少
由于日益廣泛使用的人工智能在會計行業，傳統的會計職位不需要員工，所以這是一個明顯的變化。自1980年代以來我國會計電算化發展此后晉升。它已經商業化，是用于各種會計實體，使原始簡單的會計記錄和會計工作被人工智能所取代。因此，會計的地位不再是必要的。
4）會計信息安全性受到威脅
各種計算機化的會計系統，廣泛應用于電子形式會計實體中存儲的各種金融數據，具有電子數據的優點，如省電，方便，數據容量大，易于查找等優點。而另一方面，系統如果保護未達到易受黑客攻擊的指定位置，當前網絡安全性大大降低的同時，信息可能在網絡傳輸過程中被截獲，因此導致企業財務信息泄露會非常嚴重，會造成重大商業機密，并導致損失。
二、 人工智能對企業金融風控的影響
（一）智能風控落地的前提
在互聯網信息技術和網絡技術普及的時代，讓人類生活進入大數據驅動的智能化發展階段，而人工智能在金融風險控制的探索和實踐中經歷了以計算機為標志的信息時代，人類因此CIETY已進入人工智能引領第四次工業革命，如果追求信息時代是數據采集和存儲，那么解決人工智能時代是伴隨著信息技術的發展和信息爆炸而引起的。由于信息處理能力不足，計算機幫助人們處理海量信息、分析數據和使用，是人工智能的時代，智能認知階段，人工算法進入商業世界后，開始顯示出趨勢的普遍性，特別是LY在金融業務中顯示出較強的適用性，目前人工智能在國內重點應用于風險控制、信用和欺詐等領域。人工智能產業化可以結合現場誕生，不能留下以下三個重要方面前提：
技術基礎的改進。用云計算來說，計算能力在出現之前是一種昂貴的資源，公司不能獨自承擔這種成本。在人人上網的時代，計算數據量不斷增加，大規模數據的培訓和計算帶來了對CPU水平提高的需求。云計算服務實現了計算資源的循環和重用，大大降低了企業的成本。在云計算的情況下，為了將成本降低兩到三個訂單，許多初創企業可以擁有強大的計算能力。當然，對于從事人工智能服務的公司來說，擁有計算能力是不夠的，因為限制技術的因素還來自于數據采集能力和數據處理和處理能力，列如數學、統計學、機器算法等。而確定大規模計算，強大的人才是必不可少的。
場景的出現需要更先進的技術。特別是在需要擴大規模和復雜化的消費信貸服務中，如何提供高質量的用戶體驗成為一個難點。例如，在少量的貸款業務中，金融機構或平臺需要在短時間內對某個用戶進行準確的風險評估，或者在一天內完成數十萬甚至更多的用戶信用。由于可以預見，這樣的要求只會越來越高，場景也會越來越多。傳統的刀耕火種評估方法與現有的大量多樣化的金融需求完全脫節。因此采取智能投資，但它面臨的投資機會是短暫的，交易信息的判斷甚至需要快到幾毫秒。對現場的需求促使業界使用更合理的算法，更快的計算速度，并要求新技術將人工智能帶入舞臺。
改進的數據材料豐富。人工智能，所以數據是使用數據來支持操作和判斷是人工智能的基礎。在金融行業中，數據也是如此?；ヂ摼W時代的背景下，金融消費者的高度收集碎片更大規模的需求，數據采集成本較低。金融機構和企業可以使用這些數據來計算、處理、和判斷，為用戶提供個性化服務的經驗，基于智能的數據做出決策，實現精細管理，從而進一步推動人工智能技術的應用的發展。
（二）智能風控是傳統風控的有效補充
傳統金融機構與傳統計分卡模型和規則引擎等“特色”風險評分，根據性能和智能風險控制記錄，社會行為，行為偏好，身份信息和設備安全方面的行為特征的“軟弱”用戶的風險評估。兩種類型的風險控制從操作到場景顯示效果之間的顯著差異，后進入移動互聯網時代，智能風險控制的優點更加突出，有效補充傳統的風險控制。
傳統風力控制形成了標準化的操作模式，首先判斷用戶的身份，然后復習物理用戶提供的證明材料。簡而言之，它分為以下步驟：首先，回顧通過面對面的檢查來確認用戶身份的真實性提交材料。材料包括識別和收入證明，如身份證、戶籍、銀行流動和就業信息。其次，用戶的資產評估和確定信用額度，主要的資產估值標準抵押房地產和汽車生產等。最后，信用貸款，其他步驟可以添加，如調查貸款的使用和確認交易的意愿。
關注人的評論，首先，傳統的風險控制單元的時間跨度，至少在周需要層層審批，業務流程涉及多個人員和鏈接，導致效率低;其次，長時間的業務流程，無法滿足用戶的資本要求，導致壞的用戶體驗;最后，對小型業務，傳統的風險控制復雜的審計程序導致的高成本使銀行和無利可圖，所以這個巨大的市場的一部分。
智能風險控制對大數據，算法和計算能力，重視數據，生活等識別確認用戶的身份;欺詐識別風險，智能控制使用多維特征，許多數據表明意圖和傾向，反映用戶欺詐;普通用戶的還款意愿和能力評估判斷。
在互聯網經濟下具有“規模”增長的消費者金融市場中，智能風險控制可以捕獲非傳統的金融數據并增加弱勢的金融相關特征。機器建模和分析的方法用于及時有效地補充傳統的風險控制。首先，智能風控帶來閃電般的審查速度。時間跨度以分鐘和秒計算，為用戶提供更好的服務體驗。其次，對用戶行為數據的分析得出更準確的評估。最后，在風險預測中，數據模型的使用可以準確地量化未來風險最有可能發生的時間和情景。從快牛金科的實際應用來看，定量風險預測的結果與實際風險的表現一致，誤差很小。風險控制標準的放松和收緊所引起的壞賬績效水平的變化可以通過數據直觀地衡量。實際的業務運營非常有益。
目前，個性化的場景下貸款和大規模貸款，信用貸款和消費貸款等，智能風險控制有足夠的優勢，但是大的貸款和交易涉及資產評估、房地產貸款和供應鏈融資等大型企業。驗證的真實性，傳統風力控制仍然是不可替代的，兩個風控制模式仍將。
（三）智能風控成長空間巨大
在金融行業，風險控制中，無限智能風險控制是一個不斷迭代的過程，并不斷按照優化的結果進行。到目前為止，智能風險控制已經取得了良好的應用效果。實踐中，智能風險控制模型已經更好的用戶差異化程度，能夠清晰地反映出評價結果中的高質量和不良客戶，通過不斷的優化迭代，識別的準確性和判斷的速度，技術人員一直在螺旋式上升，但目前行業面臨的問題是數據島和信息不透明，行業總負債不共享，仍然是大空間智能風險控制技術的提升。在用戶體驗上，智能風險控制的最佳路徑有二點：一是減少對用戶的干擾，對于當前信用風險控制過程中需要獲得用戶授權等數據的審批，隨著數據共享和計算能力市場機制的完善，未來只有需要向客戶提供極少的信息進行評估，消除用戶對信息安全的顧慮，使用合規性。其次，在上述基礎上，提升用戶評估的準確性。。
人工智能是一種不可逆轉的趨勢，但人工智能在推廣特定情景時仍面臨一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意識滯后，商業實踐中的人工智能面臨著銀行和其他機構的模型變革，在管理決策時考慮到潛在風險。其次，需要探討適當的業務情景。傳統的金融業務場景，在應用、審批，基于不同操作系統的貸款和大量人力資源等一系列環節之后，如何切入人工智能將在調整過程中面臨長期運行。此外，在監管方面，人工智能還暴露了“黑匣子”理論與“可追溯性”金融活動的矛盾。人工智能對于許多風險控制的實施過程并不是人類大腦能夠理解的，而是在一些監管更嚴格的情景中給予必要的解釋。
中國著名科幻作家劉慈新曾經說人工智能就像一個黑盒子。從理論上講，他們的計算步驟可以追溯，但由于計算量巨大，跟蹤實際上很困難甚至不可能。實現兩者之間的平衡并建立信任是未來人工智能面臨的巨大挑戰。在這種情況下，一方面，可以采用更加解釋性的算法。對于相同的數據，不同算法的結果不應該遠遠落后。另一方面，可以預期社會態度的變化和監管法規的調整。畢竟，它不僅僅是以人工智能為代表的計算機科學。隨著研究的深入和領域的細分，其他人類主體可能具有傳統邏輯意義的結果。
三、 人工智能對企業信息安全防護的影響
（一）人工智能時代下信息安全論述
信息安全是指用戶使用網絡系統時，軟件和硬件不會被破壞，用戶數據不會被改變，為計算機的使用提供安全保障。目前，信息安全在網絡保護中尤為重要。在計算機網絡的發展過程中，出現了許多數據泄露事件，不僅給企業帶來了傷害，而且也暴露了許多人的隱私信息。從小的角度看，數據泄露事件給企業和人民造成了損失，在很大程度上阻礙了國家的發展和社會的進步。
因此，在人工智能快速發展的時代，我們不僅要追求技術進步，還要重視信息安全的保護。信息安全保護不僅是企業和國家的責任，也是每個公民的責任。
（二）威脅企業信息安全的因素
目前大多數互聯網公司都在進行人工智能的研究，5G的華為技術是世界領先的，它不僅是企業的榮譽，也是國家的驕傲，影響企業信息安全的因素很多，涉及到很多方面，對信息安全的保護帶來了許多挑戰。
1）數據的集中存儲
大量的數據可以存儲在計算機系統中，數據之間的緊密聯系，非常容易引起攻擊者的注意，成為一個黑客的目標。網絡數據繁多，從不同的方式，如電子郵件、微博、傳感器等，相對集中存儲的數據在一起增加數據泄漏的風險，并導致人身安全的喪失。
2）數據加密技術
計算機領域的數據加密一直是防止數據泄漏的首要任務，但仍有數據泄漏事件。人工智能技術的應用基于互聯網用戶的互聯網數據的收集。如果沒有大量的數據分析，將無法生成智能應用程序和技術服務。集中式數據庫集中在資源豐富的大型企業手中。一方面，他們收集數據，另一方面，他們分析數據并智能地應用它。企業主要是營利性的，信息安全投入太小，會增加數據泄露的風險。
3）殺毒軟件的應用
由于計算機病毒的不斷侵入，導致很多殺毒軟件的產生。如果計算機中毒，可能會導致多臺計算機，甚至整個企業計算機崩潰，數據丟失。病毒以不斷變化的形式出現，入侵計算機的方式多樣化，每次出現新的病毒，都會導致殺毒軟件的各個方面升級。企業不應該只根據病毒更新殺毒軟件，而應該讓企業的數據更加安全
（三）企業信息安全的防護措施
1）對數據安全技術研發
從傳統信息安全技術的角度出發，企業必須加大對數據安全技術開發的投入，以保證人工智能的順利發展。同時，國家要給予大力支持和一定的幫助。多方面引進新人才。其他企業數據安全技術也在不斷發展，以保證網絡操作過程中的數據安全，從而使黑客蒙受損失。
2）重視敏感數據的保護
敏感信息不應披露沒有用戶的權限。企業應優先保護用戶的私人數據，并規定使用的設備，以確保網絡可以正確操作。國家應該制定相應的制度措施的敏感信息，這使得一些人氣餒。
3）國家對數據的保護制度
保護數據不僅是企業的責任。國家也應提出安全策略，制定安全要求，加強然后進行安全體系建設，加快人工智能立法的應用。國家應制定相應的數據保護法律法規，同時將數據保護滲透到學習課程中，教育幼兒，真正向每個人傳達數據安全意識。個人應及時清理隱私資料，安全文明上網。
4）合法共享用戶信息
使用用戶信息時，應明確信息來源的合法性，確認數據的有效性，共享用戶信息時應征求用戶意見，用戶不得擅自披露。否則，將獲得虛假數據，這可能導致企業損失。
總結：隨著科技的蓬勃發展，人工智能的蓬勃發展也在繼續。盡管這個的人工智能還發展不完善，及時在早期進入的金融領域，還主要集中于風險控制、定量交易和智能客戶服務。然而，人工智能對世界的好處將不受限制。
人工智能的進一步推廣和應用，將形成廣泛的基于機器的智能決策，可以大大提高社會整體運行的效率。例如，在圍棋、自動駕駛、公安等領域，人工智能顯示出良好的學習能力和決策能力。
人工智能也帶來了社會結構的變化，如就業制度。一些簡單、重復和自動化的數據收集和記錄將被機器所取代。從目前的發展速度來看，客戶服務、簡單的風險控制、基礎營銷等人員更有可能被替換。技術的發展超出了人們的想象。就像2000年一樣，沒有人認為打字員在計算機和互聯網普及之后成為了紙堆中的象征。人工智能技術對人類生活的滲透將是巨大的。就像互聯網一樣，20年前需要訪問特定場景和手段的服務，如網吧、學校房間和撥號上網，都涉及到飲食和穿著。業務的各個方面的活動、業務和業務方面。當人們無法感受到人工智能的存在時，這意味著人工智能技術已經達到并得到了廣泛的應用。
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人工智能實踐報告總結范文第4篇
關鍵詞：埃博拉疫情；互聯網；智能決策支持系統
埃博拉出血熱是由埃博拉病毒（Ebola virus，EBV）引起的一種急性出血性傳染病[1]，是人類目前已知最烈性的傳染病之一，該病病死率最高可達90%[2]，隨著大量人員頻繁來往于中非之間，埃博拉疫情對于我國也構成了公共衛生意義上的威脅[3]，據WHO的報告[4]，截止到2014年8月19日，報告的病例數2240例，死亡1229例，且仍有繼續蔓延之勢。
1 研究目的
在信息技術突飛猛進的今天，為了更好地防控EBV的疫情，我們研究一種能預防埃博拉病毒疫情的智能決策支持系統。應運用智能決策支持系統（Intelligent Decision Support System，IDSS），將先進的人工智能計算機技術與DSS技術結合起來，應用一個實際的Horn邏輯系統-PROLOG系統，建立具有智能知識獲取功能的EBOV知識庫，使其具有元推理、演繹能力和語義完整性維護功能，消除冗余、檢查相容性，以便在知識消化和調節中達到自動知識獲取之目的。而基于案例推理的研究，也包含人工智能的理論和技術，它可以確定新問題到底與哪些經驗相似或應將以前的經驗做什么調整，最后得出結論。這些工作將有利于推動EBOV疫情防御工作更好、更完善地實現決策和支持。
2 基本思路與方法
自1976年在非洲中部扎伊爾（現剛果民主共和國）和蘇丹暴發流行后，已在非洲中部形成地方流行，主要包括烏干達、剛果、加蓬、蘇丹、科特迪瓦、利比里亞、南非等國家于20世紀70年代在非洲首次發現，每每有類似的報道都會給人們帶來恐慌，為此，本研究開發的智能決策支持系統將解決這一問題。見圖1。
3 技術關鍵和主要技術指標
本系統采用了B/S架構，采用了MVC的設計模式，將數據層，邏輯層，表現層三層進行了分離。
3.1數據層-收集信息，建立MySQL 5.5知識庫。運用MySQL是開源的成熟的關系型數據庫軟件。最大可以容納百萬級的數據量存儲。根據埃博拉的幾次大流行，人們總結出埃博拉病毒的臨床癥狀[1]，收集信息數據，建立知識庫。
3.2邏輯層-采用了JAVA語言和PROLOG語言相結合的方式消除冗余的算法和完整性約束實現。采用了JAVA語言和PROLOG語言相結合的方式，各取所長。利用了JAVA的一次編寫，到處運行的特點，使系統能夠運行在Windows，Linux甚至MacOS等多種平臺上，利用PROLOG在人工智能方面的優勢，通過turoProlog框架在Java環境中實現PROLOG。
3.3表現層-埃博拉病毒知識庫中的案例推理 通過SpringMVC實現Ajax和HTML展現。由于采用B/S架構，所以，對客戶端只需要通過瀏覽器便可以訪問系統，不需要安裝額外的客戶端軟件。在實際問題求解時，知識處理需要對非精確的數據和知識進行"非精確"處理?；诎咐耐评恚–ase Base Reasing CBR）的工作原理就是人們的認知心理過程-假定人們總是利用已有的經驗和知識來解決具有相似的新問題。它把知識工程的任務減少到特征的描述、術語定義、案例的收集與分類，并將增添新知識簡化為案例庫中增加新案例，從而獲得埃博拉病毒知識庫中的案例推理流程，見圖2。
3.4埃博拉病毒知識庫在知識消化中消除冗余的算法和完整性約束的實現。采用了JAVA語言和PROLOG語言相結合的方式以及知識消化的基本概念。 JavaEE的核心是EJB3.0，其提供了更兼便捷的企業級的應用框架。
總之，知識消化的作用就是假定已存在的知識庫中的知識是正確的，不能被外部知識所修改，將適合用戶意圖的知識存貯到知識庫中，而用戶意圖則由完整性約束來定義。
3.5基于JAVAEE的B/S架構在智能知識調節在埃博拉病毒知識庫中的實現。如何從浩如煙海的信息中自動獲取信息，從而更完善地構建具有智能化的埃博拉病毒知識庫是人們要想解決的問題之一。這里介紹一種基于基于AVAEE的B/S架構學習框架，JavaEE的核心是EJB3.0，其提供了更加便捷的企業級的應用框架。在埃博拉病毒知識庫中，此算法只要輸入有限的事實就可得到一種理論輸出。
3.5.1知識獲取的概念知識獲取就是在知識庫中通過消化和調節收集知識。其中，歸納機制被看作是利用PROLOG在人工智能方面的優勢，通過tuProlog框架在Java環境中實現PROLOG，它在知識獲取中的作用是：生成適合用戶意圖的知識；修改已存在的知識（主要是規則和事實）；知識的自我組織。
3.5.2知識調節知識調節是知識獲取的方法之一。知識調節前題是假定新的知識（規則）和事實是正確的，用新的知識去檢驗、修改知識庫中已存在的知識。其作用是更新和修改知識庫中已經存在的知識；消除冗余（取決于用戶意圖）；由于發現矛盾而恢復知識庫。
EBV（K，[K/T]）：-true.
EBV（K，[K1/T]）：-EBV（K，T）.
謂詞是EBV，它有兩個變量，第一個變量是非表形式K，而第二個變量是表的形式L且其取數值范圍為U，即L U，L是U的一個子集?？梢姡灰耙粋€變量是后一個變量中的成員，則前一個變量所表示的病癥就是"埃博拉病毒病癥"。
由圖3可見，此智能知識獲取系統正確地歸納出EBV謂詞的規則描述。所以說此系統具有"歸納學習"的機器學習功能。另外，在子句生成測試系統的工作完成后，可刪除原來用于幫助模型推理的一些事實和輔助信息，從而恢復知識庫。
3.5.3基于案例推理（CBR）它是基于人們的認知心理過程-假定人們總是利用已有的經驗和知識來解決具有相似的新問題。
一般來講，一個典型案例包括的信息有：問題的描述P；問題環境的描述E；問題的求解描述O；問題解決方案S；專家評價V。所以案例是5元組C=（P，E，O，S，V）。在實踐中，構造覆蓋整個問題域的案例是不現實的，但要盡可能多地覆蓋問題空間，如果CBR方法不能覆蓋的部分要結合其他方法如基于規則（RBR）的方法來彌補。
綜上所述，本系統利用人工智能的技術，簡便快捷的讓用戶在短時間內，得到精準的"結果"。基于互聯網的埃博拉疫情防御控制系統能對EBV疫情達到預演的目的，盡快了解其相關特性，從而制訂出針對性的防御措施顯得尤為重要。
參考文獻：
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人工智能實踐報告總結范文第5篇
關鍵詞：智慧；智能；人類智能；人工智能
0引言
不久前剛結束的圍棋人機大戰，使人工智能受到人們空前廣泛的關注。它一方面表明智能科學與技術的發展極為迅速，同時也激起了社會對智能科學技術及其人才培養十分強烈的期待。人們對“中國大腦”計劃的熱議達到了前所未有的程度，“中國制造2025”計劃正在快速推進，我國自主研制的智能服務機器人正在走向服務領域的許多行業，國內許多企業自發興起的“機器換人”浪潮正高歌猛進。國務院政府工作報告中提出的“互聯網+”雖然被人們解釋為互聯網向各領域的強勢滲透，但是更多的有識之士卻把“+”理解為“升級”，即“計算機互聯網絡”向“人工智能互聯網絡”的升級，而這正好與“中國大腦”計劃相呼應！
為了適應這種發展的需要，努力辦好“智能科學與技術”專業，北京郵電大學智能科學與技術研究中心曾經對設置了本專業的全國各主要高校做了一次普遍性的專業調查，結果發現，各校對于“智能科學與技術”專業的理解差異非常巨大。最狹義的理解，是把本專業看做是“計算機科學與技術的一個分支”；最廣義的理解，是把它看做是“從理工到人文和社會幾乎無所不包的綜合學科”。
從科學研究和長遠發展的觀點來看，這樣發散的理解會有利于人們解放思想，激勵創新，把本學科的研究做深做透做到位。不過，從當前的本學科教育教學來說，這樣分散的理解可能使“智能科學與技術”學科的人才培養工作迷失方向。
1基本模型
為了準確理解“智能科學與技術”學科，首先需要建立“智能科學與技術”學科的基本模型，這樣才能從學科整體上厘清它的基本概念、基本原理和基本規律，規制過于寬泛和過于狹窄的偏差。圖1就是為此而設計的基本模型。
在圖1中，底部的橢圓代表外部環境的客體事物，也就是需要研究的“問題”；其上的整個部分代表主體及其與客體相互作用的過程：主體接受來自客體所產生的“本體論信息”，經過主體思考之后產生與客體交互的“智能行為”反作用于客體，解決問題。就在這個主客相互作用的過程中，主體充分展現了自己的智慧能力。其中的主體可以是人類個體，也可以是人類群體。因此，這是研究“智能科學與技術”的基本模型。
不斷提升自己生存與發展的水平，這既是人類與生俱來的目標，也是人類永不枯竭的動力。為了實現這個目標，人類就要運用自己的智慧和知識不斷去發現應當解決而且可能解決的問題，在此基礎上努力去解決所發現的問題，不斷前進。
人類的這種智慧能力包含兩個相互聯系相互作用相輔相成的部分：其一是根據人類所追求的目標和現有的知識去發現問題、定義問題和預設問題求解目標的能力，這是人類在長期實踐過程中積累起來的一種內隱性的智慧能力，所以稱為隱性智慧；其二是在隱性智慧所確定的工作框架內，在求解目標的引導下，運用相關信息和知識去生成解決問題的策略，成功解決問題實現求解目標的能力，這是一種外顯性和操作性的智慧能力，所以稱為顯性智慧。
在圖1的模型中，隱性智慧具體表現為“主體所定義的問題、主體的知識庫里已經擁有的知識、主體為求解問題所預設的求解目標（也存在知識庫內）”，這三者就構成了主體為求解問題所設置的初始工作框架。顯性智慧則具體表現為圖1中的“感知、認知、基礎意識、情感生成、理智生成、綜合決策、策略執行、效果檢驗以及反饋學習優化”所代表的問題求解過程。
由于隱性智慧是人類內隱性的智慧，需要明確的目標、足夠的知識、很強的直覺能力、豐富的想象能力、甚至需要靈感和頓悟能力，才能創造性地發現值得解決的問題，所以，隱性智慧難以用人造機器去模擬。然而，由于顯性智慧具有外顯性和操作性特征，主要具備獲取信息、生成知識、生成和執行策略的能力，因此，顯性智慧有可能被人造機器所模擬。在約定俗成的學術語匯中，“智慧”比較抽象，帶有形而上的色彩；而“智能”則比較具體，帶有形而下的特點。于是，人類的顯性智慧也常常被稱為“人類智能”。
鑒于人類顯性智慧與隱性智慧之間存在不可分割的深刻內在聯系，人們就把研究和探索“人類隱性智慧和顯性智慧奧秘”的科學技術稱為“智能科學技術”，而把其中著重研究和模擬“人類顯性智慧（人類智能）能力”的科學技術稱為“人工智能”科學技術，或者就簡稱為“人工智能”。換言之，人工智能是“智能科學與技術”的一部分。
圖1的基本模型及其相關解釋啟示我們：“智能科學與技術”的內涵既具有極強的基礎性，涉及與物質資源同樣基礎的信息資源；又具有極強的深刻性，涉及人類創造性智慧的深邃奧秘；還具有極強的應用性，涉及極其廣泛的應用領域。
因此，為了研究與學習“智能科學與技術”，人們應當具備人文社會科學、基礎自然科學和應用技術科學的知識與能力，應當自覺遵循“文理交互，理工融通”的交叉科學理念。雖然我國高校仍有文科、理科、工科之分，但是，為了培養有發展能力和創新能力的人才，還是要在發揮各校特色的同時努力貫徹“文理交互，理工融通”的方針。這是智能科學與技術學科的鮮明特點，需要引起教學與研究人員的高度關注。
2基本方法
概念是學科的基石。從圖1的基本模型可以看出，“智能科學與技術”包含了許多重要的新概念。除了上面已經討論過的隱性智慧和顯性智慧的基礎概念之外，還有信息（包括本體論信息和認識論信息，特別是其中的語法信息、語義信息和語用信息）、知識（包括本能性知識、經驗性知識、規范性知識、常識性知識、知識的內部生態系統和外部生態系統）、基礎意識、情感、理智、智能策略、智能行為等一系列基本概念。
考慮到本文篇幅的限制，同時也考慮到讀者可以很容易從現有文獻中詳細了解到這些概念，因此，這里只予以列舉，而不準備展開具體的討論。有需要的讀者可以參閱相關文獻。
這里需要特別關注的，是研究和學習“智能科學與技術”所需要確立的新的科學觀和方法論問題。只有掌握了這些新的科學觀和方法論，才能準確地理解“智能科學與技術”的基本概念、基本內容和基本規律。
有比較才能有鑒別，事物總是相比較而存在。了解“智能科學與技術”所需要的科學觀和方法論的便捷方法之一，就是把它們同讀者已經熟悉的“物質科學與技術”的科學觀和方法論進行對比。眾所周知，智能系統是一類開放的復雜信息系統，因此，這里的比較對象也要選擇相對比較復雜的物質系統。表1就是這種比較的一些結果。
由表1可知，“物質科學技術”所采用的科學觀包括（1）物質觀：認為研究的對象是物質的；（2）結構觀：認為研究的關注點應當是物質的結構；（3）孤立觀：認為所研究的物質對象是與其它對象沒有關聯的；（4）靜止觀：認為所研究的物質對象是靜止的，至少在研究期內是靜止的。
基于這樣的科學觀，在處理比較復雜的物質對象的時候，物質科學技術所采用的方法論就是“分解一分析”，更具體地說就是“分而治之，各個擊破，直接還原”。也就是人們所熟悉的“還原論”。
和“物質科學與技術”的情形不同，“智能科學與技術”的科學觀包括（1）信息觀：認為所研究的對象是信息；（2）系統觀：認為研究的關注點應當是系統化的信息，即必須同時關注信息的形式、內容和價值；（3）生態觀：認為信息不是孤立的或靜止的，而是生長發展的；（4）機制觀：認為信息的生長發展必然存在一定的機制。
基于這樣的科學觀，“智能科學與技術”所采用的方法論就是“轉換―創生”。更具體一些說，就是“智能科學與技術”基本模型（圖1）所展示的“信息轉換與智能創生定律”。其中，“信息轉換”是手段，“智能創生”是目的。
十分清楚，“物質科學與技術”的“分而治之”方法論體現了它的“物質觀、結構觀、孤立觀和靜止觀”；“智能科學與技術”的“轉換創生”方法論體現了它的“信息觀、系統觀、生態觀和機制觀”。
這個對比告訴我們，由于研究對象不同，導致學科的性質也不相同，我們不能把自己所熟悉的“物質科學與技術”的科學觀和方法論統統照搬到“智能科學與技術”學科領域。雖然在研究局部細節問題的時候，這兩種科學觀和方法論的差異表現的不是很明顯，但是在研究系統全局問題的時候，這種差別就會變得十分顯著。這也是值得“智能科學與技術”的研究者和學習者特別關注的特點。
事實上，“人工智能”的研究就經歷了一場方法論的變革。按照“分解―分析”的方法論思想，人工智能被分解為結構模擬（人工神經網絡）、功能模擬（物理符號系統）和行為模擬（感知動作系統）三大學派，結果長期不能互相融通。20世紀末和21世紀初，一些研究人員提出“新的集成”和“現代方方法”試圖找到三者融通的具體方法，但是都沒有取得成功。2007年，本文作者按照“轉換―創生”方法論思想提出了機制模擬的智能生成方法，結果發現：結構模擬（人工神經網絡）、功能模擬（物理符號系統）和行為模擬（感知動作系統）分別是機制模擬的A、B、C型，從而實現了人工智能模擬方法的統一，見表2。
由此可見，以往人們把人工神經網絡課程、物理符號系統課程（即普遍流行的人工智能和專家系統課程）、感知動作系統課程（即智能機器人或智能體課程）分開講授或者只講授其中一門或兩門課程的做法是不合理的。
同時，我們一直把圖1的模型稱為“智能科學與技術的基本模型”。不過，如果注意到“智能科學與技術”的科學觀一信息觀，系統觀，生態觀和機制觀，那么，我們也可以把圖1稱為“生態意義上的信息科學與技術基本模型”。這是因為，雖然在經典意義上的信息科學與技術基本模型只能覆蓋到圖1模型中的信息層次，但在生態學意義上，知識和智能都是信息的生態學產物，因此生態學意義上的信息科學與技術基本模型就覆蓋了圖1模型的全體。在生態學的意義上，“智能科學與技術”基本模型與“信息科學與技術”基本模型就合二為一：自頂向下觀察，圖1就是“智能科學與技術”的基本模型；自底向上觀察，圖1就是“信息科學與技術”的基本模型。于是有：
智能科學與技術=生態學意義的信息科學與技術
如果把“智能科學與技術”模型中的“由信息轉換為知識”和“由信息、知識和目標轉換為智能”這兩個核心部分命名為“核心智能科學與技術”，把非生態學意義上的信息科學與技術命名為“常規信息科學與技術”，那么，也可以有：
智能科學與技術=核心智能科學與技術+常規信息科學與技術
在我國教育部的學科目錄中，“智能科學與技術”其實就是“核心智能科學與技術”，目錄中的“信息科學與技術”其實就是“常規（非生態學意義的）信息科學與技術”，后者又被劃分成“通信”、“計算”、“自動化”、“物聯網”、“信息安全”這樣一些更加狹窄而且相互交疊的二級學科，顯然有待進一步合理化。
3基本課程
北京郵電大學智能科學與技術研究中心最近實施的全國高校智能科學與技術專業教學計劃調查表明，我國多數學校的教學計劃確實體現了“計算機科學與技術的一個分支學科”的特點，很少學校的教學計劃能夠表現“文理相交，理工融通”的交叉科學精神。這就提出了一個尖銳的問題，如果真的把“智能科學與技術學科”辦成“計算機科學與技術學科”的一個分支學科，那么，這樣的“智能科學與技術學科”還有存在的理由嗎？
由以上分析的“智能科學與技術”的基本模型和基本方法可以知道，為了學習、理解和掌握“智能科學與技術”學科，人們的知識結構必須包含社會科學、人文科學、基礎科學、應用技術的基礎知識與綜合能力。
為此，由中國人工智能學會教育工作委員會和清華大學出版社計算機分社共同組建的“全國高校智能科學與技術專業系列教材規劃與編審委員會”（以下簡稱編委會）提出了如下的本學科核心課程和相應的核心教材。
（1）一年級第一學期的課程智能科學與技術導論是一個引導型課程，旨在以準確而通俗的概念、全面而淺近的思路、親切而富有感染力的語言，引導剛剛踏入校門的新生了解：什么是“智能科學與技術”？為什么要學習“智能科學與技術”？怎樣才能學好“智能科學與技術”？
（2）二年級第一學期的課程腦與認知科學基礎是本學科特需的自然科學基礎（腦科學）和社會科學基礎（認知科學），旨在為學生提供關于人類智能的腦科學基礎知識和人類認知能力的科學知識，特別是關于“腦結構如何產生認知能力（物質如何生成精神）”的科學機理。
（3）二年級第二學期的課程不確定性數學引論是本學科特需的數學基礎知識課程，旨在為學生提供關于“智能科學與技術”領域必然涉及到的各種不確定性（包括隨機不確定性、模糊不確定性、粗糙不確定性以及非線性引起的混沌不確定性）的描述與處理知識，特別要闡明這些不確定性的根源、相互關系、描述和處理方法。
（4）三年級第一學期的課程機器智能是本學科的專業基礎課程，旨在用“智能科學與技術”的方法論闡述人類智能的各種模擬方法（包括結構模擬、功能模擬、行為模擬和機制模擬），以及這些不同模擬方法之間的相互關系和統一的途徑，為學生學習機器（人造系統）智能奠定理論和方法的基礎。
（5）四年級第一學期的課程《科技史與方法論》，由于智能科學技術本身富有科學觀和方法論的特色，因此這是一門具有本學科特色的總結性課程，旨在為學生提供關于科學技術發展史（特別是智能科學技術發展史）所展現的科學觀和方法論知識，使學生能夠從“智能科學與技術”的學科知識基礎上站立起來，具有縱觀和把握智能科學技術發展規律的能力，使學生的學術眼界能夠“形成于課堂，而又遠遠超越課堂”。
編委會認為，這些核心課程的綜合（加上各個學校的人文社會科學通識課程和各有特色的專業課程），將為學習者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉學科思維素質和能力。無論是理科型學校還是工科型學校，都要在保證上述核心課程優質教學的基礎上努力發揮自己的特色，而不應當削弱這些核心課程的教學質量。
5結語
