面向應用型高校的人工智能算法教學研究

尚翠娟 董再秀 溫衛敏

摘要：隨著人工智能技術在各個行業的應用和興起，人工智能的應用型人才存在較大缺口，應用型高校需要加大人工智能人才的培養。從教學目標、理論內容和實驗項目等方面，探討了應用型高校《人工智能算法》課程的教學設計，致力于培養學生使用人工智能算法解決問題、進行應用開發的能力。

關鍵詞：應用型;人工智能;算法;教學設計;實驗項目

中圖分類號：TP301? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）27-0198-03

Abstract：With the application and rise of artificial intelligence technology in various industries， there is a large shortage of application-oriented talents in artificial intelligence industry in China. Application-oriented universities should increase the cultivation of artificial intelligence talents. For application-oriented universities， this paper discusses the teaching design of the course "Artificial Intelligence Algorithms" in terms of teaching objectives， theoretical content and experimental projects， aiming to cultivate students' ability to use artificial intelligence algorithms to solve problems and carry out application development.

Key words： application-oriented; artificial intelligence; algorithm; teaching design; experimental projects

1 引言

近年來，人工智能技術的發展極大地推動了智能制造、智能物流、智能農業、智慧旅游、智能醫療、智慧城市等各產業的發展。中國國家工業信息安全發展研究中心發布的《人工智能與制造業融合發展白皮書2020》指出，中國人工智能人才缺口高達30萬人。

人工智能是一個非常典型的交叉學科，涉及諸多領域的知識內容，想要真正躋身于人工智能專家領域，需要具備數學、算法、哲學、經濟學、計算機、神經學和語言學等體系的知識儲備[1] 。學習人工智能需要具備的核心基礎知識，包括數學、算法、編程語言三個方面的內容[2-4]。如果深入到硬件的話，一些電氣類基礎課也必不可少。因此，一般而言，人工智能教育多放在研究生階段。但是，人工智能領域的人才培養已無法滿足現階段人工智能產業的巨大需求。

習近平總書記指出，社會需要的人才是金字塔形的，高校不僅要培養研究型人才，也要樹立應用型辦學理念，培養青年一代適應社會需要的技能。因此，在當前人工智能產業人才缺乏的情況下，應用型高校也應在自身條件允許的情況下加大人工智能人才的培養。

為了有效地培養人工智能領域的應用型人才，本文將探討面向應用型高校計算機類專業的《人工智能算法》課程教學設計，從應用層面出發，制定合適的教學目標、教學內容和實踐項目。

2 應用型高校人工智能課程存在的困難

應用型高校開設人工智能課程存在的主要困難是，缺乏適合本校計算機類專業的人工智能課程教學設計。目前人工智能人才的培養多集中在研究生階段或單獨開設的人工智能專業，其課程會較為全面地覆蓋人工智能技術體系，如圖1所示。然而這些人工智能課程的教學目標是要求學生掌握人工智能技術復雜的原理證明、具體的算法實現以及實際問題的求解，對學生有極高的要求，并不適合應用型高校的計算機類專業本科生?？紤]到計算機類專業本科生已具備基本的數學基礎和較好的計算機基礎，那么如何從應用層面上開展人工智能課程將是一個值得探討的問題。因此，本文提出了面向應用型高校的人工智能算法課程設計，在教學上不涉及復雜的原理證明和實現，要求學生從理論和技術層面了解人工智能技術，側重培養學生應用人工智能技術解決實際問題的能力。

3 面向應用型高校的人工智能算法教學設計

人工智能算法課程可作為計算機類專業的選修課程，旨在培養學生的人工智能思維及人工智能算法應用能力。課程的先導課為高等數學、線性代數等基礎數學課，以及任何一種編程語言的程序設計課。課程在介紹人工智能發展歷史、應用現狀、基本概念的基礎上，著重講解典型的機器學習算法和深度學習算法的邏輯意義和使用方法，并進一步通過實驗項目的訓練提高學生應用人工智能算法解決問題的能力。

3.1 教學目標

人工智能算法課程旨在培養學生使用人工智能算法進行數據處理、整理、分析的基本能力，讓其能夠整理不同類型的數據，挑選適合的算法分析、提取數據特征，構建有效的數據處理模型，為學生解決人工智能產業中實際應用問題的能力提供支撐。人工智能算法的本質為，從大量數據中找到數據背后隱含的規律。各類人工智能算法可視為數據分析的工具，工具的使用需要平臺的支持及對工具的了解。因此本課程的具體教學目標如表1所示。

3.2 教學內容設計

人工智能算法課程共分五部分，課程內容及課時安排如表2所示。

第一部分人工智能概述，包含人工智能的發展歷史及現狀，人工智能算法在各行業中的典型應用，人工智能的技術體系結構。