인공지능의 장점과 단점 [인공지능대학 에세이]

지능을 주창하는 정보화 시대에 인공지능은 새로운 세기의 과학체계에서 중요한 위치를 차지한다. 그러나 인공지능 강좌는 다른 강좌와는 다른 독특한 특성을 갖고 있어 전통에 적응하지 못한다. 교육 모델. 다음은 제가 꼼꼼히 정리한 인공지능대학 논문 관련 정보입니다. 여러분에게 도움이 되길 바랍니다!

인공지능대학 논문 Part 1

정보화 시대의 인공지능 교육 연구

요약: 지능을 표방하는 정보화 시대에 인공지능은 새로운 세기의 과학 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 그러나 인공지능 강좌는 다음과 같은 특징을 갖는다. 다른 코스와 다르며 전통적인 교육 모델에 적응할 수 없습니다. 우리나라에서 인공지능 교육의 발전을 촉진하고 보다 "지능적인" 인재를 양성하고 창출하기 위해서는 특히 인공지능 교육 방법을 연구하고 개선하는 것이 필요합니다. 인공지능 교과목의 독특한 성격을 탐구함으로써 인공지능 교육에 있어서 몇 가지 핵심적인 쟁점을 지적한다. '인공지능' 강좌의 교수 실습과 결합해 교과서 선택, 교실 수업, 강좌 실습 측면에서 인공지능 교수의 질을 높일 수 있는 방안을 제시한다. ?

키워드: 정보화 시대, 커리큘럼 교육?

인공지능(AI)은 컴퓨터 과학의 한 분야로 컴퓨터 시뮬레이션과 포괄적인 활용을 연구하는 분야입니다. 인간 두뇌의 기능을 확장하는 주제. 즉, 인공지능은 인간 두뇌의 추론, 증명, 식별, 이해, 설계, 학습, 사고, 계획, 문제 해결 등 사고 활동을 컴퓨터로 모방하여 컴퓨터만이 처리할 수 있는 복잡한 문제를 해결하는 방법을 연구합니다. 해당 분야의 전문가입니다 [1]. 인공지능 연구는 정보기술의 최전선에 있으며, 인공지능의 연구, 응용, 개발은 컴퓨터 기술의 발전 방향을 어느 정도 결정한다[2]. 자연어 이해, 패턴 인식, 기계 학습, 데이터 마이닝, 지능형 검색, 로봇 공학, 인공 신경망 등 인공 지능의 많은 연구 분야는 정보 기술의 최전선에 있으며 많은 연구 결과가 사람들의 삶에 들어 왔습니다. 연구와 업무에 있어서 인간 발달에 중요한 영향을 미쳤습니다. 동시에, 정보기술의 광범위한 적용으로 인해 인공지능 기술 개발에 대한 긴급한 요구도 제기되었습니다.

점점 늘어나는 인공지능 기술의 요구에 부응하기 위해 국내외 대학에서는 일반적으로 컴퓨터 전공의 핵심 과목 중 하나로 인공지능 과목을 개설하고 있다. 미국의 MIT(Massachusetts Institute of Technology)는 미국 여러 대학 중 대표적인 인공지능 교육을 담당하고 있는 학교로, 컴퓨터공학을 전공하는 학부 2, 3학년 학생들을 대상으로 '인공지능'을 가르치는 데 중점을 두고 있다. 인공지능의 개념과 사고방식. 중국 중남대학교에서 제공하는 '인공지능'은 정보학을 전공하는 학부생, 대학원생의 필수과목으로, 학생들의 '지능' 개념을 함양하고 기초를 익히는 것이 목적이다. 인공지능 방법과 기본 기술의 이론과 기초.

인공지능 연구 분야는 컴퓨터공학, 자동제어, 고급수학, 심리학, 철학 등 여러 학문이 관련되어 있어 내용이 추상적이고 이해하기 어렵다. 가르치는 과정에서 학생들은 어려움을 두려워합니다. 동시에 교사는 교수 자료, 교수 방법 및 교수 실험을 선택하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 교수 효과에 큰 영향을 미칩니다. 인공 지능의 교육 목표를 더 잘 실현하고 교육 품질을 향상하며 지능 지식을 더 잘 대중화하기 위해 이 기사는 Central South University의 "인공 지능" 과정의 특징적인 교육을 결합하여 교재 선택, 수업에 대해 생각하고 토론합니다. "인공지능" 과정의 교육 품질을 향상시키고, 보다 이론적이고 응용 지향적인 복합 인재를 육성 및 창출하며, 오늘날 사회의 정보화 및 지능 발전을 촉진하기 위해 교육 및 실습을 연계하고 개선 방법을 제안합니다.

1. 교재 선택? 타인의 장점을 배우고 현지 상황에 적응

인공지능 연구자들은 인간 인지에 대한 서로 다른 이해로 인해 다양한 연구 방법을 채택합니다. 수학적 논리 방식은 상징주의, 구조적 시뮬레이션에 중점을 둔 연결주의, 행동 시뮬레이션 방식을 사용하는 행동주의이다. 이는 인공지능 연구의 세 가지 주요 학파로, 각 학파마다 연구 접근 방식과 지도 아이디어에 큰 차이가 있다. 선택한 교수 자료 측면에서 MIT와 Central South University의 교육 초점이 다릅니다. 다양한 학과 외에도 인공지능 연구 분야에는 상대적으로 독립적인 연구 방향이 많이 있으며, 다양한 연구 방향의 사고 방식에는 고유한 특성이 있습니다.

또한, 인공지능 연구는 더 넓은 개발 공간을 확보하기 위해 지역 사회 및 경제 발전과 결합되어야 하며, 다양한 국가 및 지역의 경제 발전은 인공지능에 대한 요구 사항이 다르므로 인공 지능 교육 자료에 대한 새로운 요구 사항이 제시됩니다. 강좌를 기본 과목으로 합니다.

다른 학교, 수많은 연구 방향, 복잡한 응용 배경으로 인해 인공지능 연구의 범위가 넓어졌지만 인공지능 교과서를 선택하는 방법에 대한 새로운 과제도 제기됩니다. 따라서 학생들이 연구 분야의 개요를 이해하고 쉽게 받아들일 수 있도록 인공지능 교과서를 어떻게 선택하는가가 중요하고 어려운 문제이다. 위의 고려 사항을 바탕으로 기본 지능 과목인 인공 지능은 교재 선택 시 다음 두 가지 원칙을 따라야 합니다. 첫째, 교육 대상의 관점에서 진정으로 시작하고 지식 보유량과 수용 능력을 충분히 고려합니다. 폭과 깊이, 기본 지식과 최신 기술의 균형을 맞추고 명확한 교육 센터를 갖춘 교육 자료를 선택하세요. 또한 학생들이 인공지능을 기존 학습에 접목할 수 있도록 이산수학, 데이터 구조, 확률론, 프로그래밍 언어, 시스템 시뮬레이션, 자동 제어 등 초기 단계의 관련 과목의 연계 문제에도 주목해야 한다. 지식 시스템, 학습에 대한 흥미를 자극하고 지능 교육의 목적을 달성합니다. 둘째, 지역의 장기적인 발전을 고려하고 지역 경제 특성에 맞는 적절한 교재를 선택해야 한다. 인공지능과 관련된 지식은 기계제조, 소프트웨어 개발, 전자상거래, 지능형 의사결정 등의 분야에 직접 적용될 수 있습니다. 따라서 많은 교과가 포함되고 널리 사용되는 기초교과로서, 지역 경제 발전에 기여할 수 있는 인공지능 교육 콘텐츠를 설정할 때 지역의 경제 발전 방향을 충분히 고려해야 한다. 중남대학교 국가 인공지능 교육팀은 후난성 창사가 기계 및 중공업 기업의 중심지라는 점을 고려하여 지능형 제어를 중심으로 한 교재와 교육 계획을 수립했습니다. 인공지능뿐만 아니라 학생들의 취업 기회도 늘어났습니다. 이는 홍보할 가치가 있는 귀중한 경험입니다.

Liu Xingbao:

교재 선택은 교육의 질을 향상시키는 중요한 단계입니다. 인공지능은 장르가 다양하고 콘텐츠가 다양하며 교육과 긴밀하게 연결되어 있기 때문에 주목해야 합니다. 실용적인 응용을 통해 학생들이 두 가지 모두를 마스터할 수 있습니다. 현장에 대한 완전한 그림을 얻고 그로부터 무언가를 배울 수 있습니다.

2. 하위 주제별 수업 및 그룹 토론

수업 수업은 학교 교육의 기본 특징 중 하나입니다. 이러한 일대다 접근 방식은 더 많은 사람들에게 접근할 수 있는 기회를 극대화합니다. 지식. 강의실 강의는 주로 교사가 진행하고, 학생들은 학습의 주체인 학생을 무시한다는 점에서 소극적인 입장에 있다. 이러한 교육 상황에서 학생들은 학습 과정에 참여하지 않고 교육 내용을 수동적으로 받아들입니다. 심지어 학습 진행 상황을 따라갈 수 없으며 교사와 학생이 독립적으로 작업하고 서로 신경 쓰지 않을 수도 있습니다. . 이 경우 교육의 질을 확보하기가 극히 어려울 뿐만 아니라, 학생들이 수업에 대한 흥미를 잃게 되어 해당 분야에 대한 혐오감을 느끼게 됩니다.

이러한 상황은 모든 과목에서 발생하지만 특히 인공지능 과목의 교수 과정에서 두드러진다. 이는 인공지능 과목의 특성에 따라 결정된다. 지능교육의 기반이 되는 인공지능 강좌는 장 간의 연결이 적고 상대적으로 독립적인 내용으로 광범위한 내용을 다루고 있다. 학생들이 이러한 지식에 노출되었지만 이를 원래의 지식 시스템과 통합할 수 없으면 필연적으로 어려움에 대한 두려움이 생길 것입니다. 이러한 상황을 개선하기 위해서는 특히 교수법을 바꾸고 학생들의 주관적 주도권을 충분히 발휘하는 것이 필요하다고 생각합니다. 구체적인 작업은 다음과 같습니다. 첫째, 학생들은 가르치기 전에 가르치는 내용을 미리 보고 가르칠 과정에 대한 대략적인 인상과 특정한 심리적 준비를 갖도록 해야 합니다. 이러한 방식으로 학생들의 '인공지능' 사고방식이 배양되고 습관적인 사고방식이 점차 형성됩니다. 둘째, 인공지능에 대해 생각하는 방법을 학생들에게 지도한 후, 학생들을 관심 분야에 따라 여러 관심 그룹으로 나눕니다. 셋째, 강사는 각 그룹의 특성에 따라 서로 다른 주제를 지정하고, 각 그룹이 교과서 공부, 인터넷 검색 등을 통해 주제 지식을 습득하고 이를 주어진 형식에 따라 원활하고 읽기 쉬운 문서로 정리하도록 요구합니다. 넷째, 각 그룹은 미리 주어진 순서대로 모든 교사와 학생에게 주제를 설명해야 하며, 동시에 그룹의 주제 문서는 모든 학생에게 미리 전송되어 주제 지식을 이해하고 이해할 수 있도록 한다. 다섯째, 설명을 듣고 자료를 숙지한 후 강사의 지도 하에 그룹에서 다루는 주제에 대해 심도 있는 토론이나 토론을 진행합니다. 여섯째, 그룹은 토론 결과에 따라 등급을 매기고 전체 과목 성적에 포함됩니다.

인공지능 강좌의 각 장은 비교적 독립적이기 때문에 주제 중심의 토론 교육에 매우 적합합니다.

이 과정에서 교사는 호스트 역할을 맡아 학생들에게 시간을 제공하고 시작하고 안내하며 토론과 토론에서 주도권을 최대한 발휘할 수 있도록 하여 학생들이 적극적으로 지식을 습득하고 지식에 대한 이해를 심화할 수 있도록 합니다. 이해. Central South University의 1학년 대학원생과 박사 과정 학생에게 제공되는 인공 지능 교육에서 교육팀은 주제별 그룹 교육을 채택했습니다. 학생들은 일반적으로 이 새로운 교육 방법을 좋아하고 학습 과정에서 많은 귀중한 아이디어를 제시했습니다. p>

이를 보면 이 모델의 성숙도가 더욱 높아집니다.

3. 실험 가르치기와 사회적 실천

실험 가르치기는 학생들의 지식에 대한 이해를 심화시키고 학생들에게 가장 직관적인 느낌을 줄 수 있습니다. 많은 과목이 일정량의 교육 실험을 요구하지만, 인공 지능 과정의 경우 높은 수준의 교육 실험은 학문 분야의 특성에 따라 결정되는 매우 중요한 의미를 갖습니다. 수업 과정에서 우리는 학생들이 인공 지능을 접할 때 일반적으로 다음과 같은 질문을 한다는 것을 발견했습니다. 첫째, 거의 일상적으로 사용되는 설명 언어가 컴퓨터로 구현될 수 있는지, 둘째, 인공 지능은 로봇을 연구하는 과목입니다. 셋째, 인공지능을 어떻게 적용하여 생산하는 로봇이 결국 영화나 TV 작품에 나오는 로봇과 비교할 수 있을 것인가, 넷째, 인공지능이 취업에 도움이 될 것인가.

인공지능 강좌를 소개하면서 강사가 답변을 해주더라도 여전히 학생들 사이에서는 위와 같은 질문이 흔하다. 학생들에게 확실한 답을 주지 못하고 의심을 완전히 없애지 못한다면 분명히 학생들의 학습 열정에 영향을 미칠 것입니다. 위의 질문에 답하는 가장 좋은 방법은 실험과 사회적 실천을 가르치는 것입니다. 이를 위해 Central South University의 인공지능 교육팀은 영감을 주는 디자인 계획을 제시했습니다.

교육 준비 측면에서 교육팀은 교육 자료의 내용과 현실과의 연관성에 큰 관심을 기울입니다. 첫째, 실험 수업 시간을 늘려 품질을 보장하고, 둘째, 인공지능 실험을 적시에 준비하여 교육 내용과 실험 간의 연결을 강화합니다. 예를 들어, 생산 시스템을 가르친 후 실험 교육에서 생산 시스템 실험을 적시에 준비하십시오. 해당 주관적 Bayes 네트워크 실험, A-시리즈 검색 실험뿐만 아니라 Maltab 툴박스 연산을 이용한 퍼지 제어 위치 추적 시스템 시뮬레이션 실험, 신경망 패턴 인식 시뮬레이션 실험, 진화 알고리즘 최적화 계산 및 기타 실험에서도 마찬가지입니다. 마지막 단계는 고품질의 실험 환경을 제공하는 것입니다. 교육팀은 실험의 품질을 향상시키기 위한 좋은 소프트웨어 환경을 제공하기 위해 직관적이고 사용하기 쉬운 실험 시뮬레이션 소프트웨어 세트를 설계했습니다. 구체적인 실험을 통해 교과서 내용은 더 이상 지루하지 않고, 학생들은 인공지능의 본질에 대해 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

한편 과학연구와 결합하고 기업과 결합해 사회적 실천을 강화한다. 중남대학교 인공지능 교육팀의 구성원 대부분은 수년간 인공지능의 특정 연구 방향에 몰두해 상당한 양의 연구 성과를 얻었습니다. 사회실천에서는 자동으로 경로를 찾아주는 로봇, 과학연구 시뮬레이션 환경 등을 찾아가며 학생들을 인공지능의 놀라운 세계로 안내합니다. 교육 개혁의 결과는 교육과 과학 연구의 효과적인 결합이 인공 지능에 대한 학생들의 강한 관심을 자극했으며 이미 몇몇 학생들이 연구 그룹에 가입을 요청했음을 보여줍니다. 현재 인공지능 이론을 기반으로 한 산업 제품은 빠르게 발전하고 있습니다. 중남대학교 인공지능 교육팀은 창사의 중요한 기계 제조 기업인 Sany Heavy Industry와 좋은 관계를 구축했습니다. 이 과정의 교육 과정에서 회사의 관련 연구원을 초청하여 학생들의 시야를 넓힐 수 있도록 인공 지능 응용 프로그램에 대한 공개 보고서를 작성합니다. 교육 실습 중에 학생들은 스마트 제품의 산업 생산 과정을 이해하기 위해 회사를 방문하도록 안내됩니다.

교수 실험과 실습 과정을 통해 학생들은 인공지능이 우리 삶과 밀접하게 연결되어 있고 공중에 떠 있는 성이 아니라는 점을 더욱 깊이 인식하게 됩니다. 동시에 학생들의 학습에 대한 관심을 높이고, 인공지능과 관련된 개념과 어려움에 대한 이해를 심화시키며, 지능형 시스템을 기반으로 한 인공지능 연구 및 응용 개발에 참여하기 위한 견고한 기반을 마련하고, 인재 양성이라는 목적을 달성합니다. 새로운 세대의 지능적인 인재.

IV.결론

이 글에서는 인공지능 강좌를 교재 선택, 교수 방법, 교수 실습 및 실험 측면에서 논의하고, 강좌의 교수 및 실습을 요약하고 논의합니다. 지금까지 발생한 문제와 개선 방안은 인공지능 강좌의 교육 질을 향상시키고, 인공지능 연구의 더 빠르고 나은 발전을 촉진할 것으로 기대된다.

본 논문의 교육 개혁 아이디어는 중남대학교 채자싱 교수가 진행하는 국가 품질 강좌 '인공지능'에서 나온 것입니다. 채자싱 교수와 교수진에게 깊은 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 그에 의해 주도.