人工智能總結(jié)(精)

　　總結(jié)就是把一個時間段取得的成績、存在的問題及得到的經(jīng)驗和教訓(xùn)進行一次全面系統(tǒng)的總結(jié)的書面材料，它是增長才干的一種好辦法，因此十分有必須要寫一份總結(jié)哦。我們該怎么寫總結(jié)呢？以下是小編收集整理的人工智能總結(jié)，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

人工智能總結(jié)1

　　一、引言

　　2011年，南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院正式成立物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)，2012年該專業(yè)成為國家骨干高職院校重點建設(shè)專業(yè)。按照《教育部、財政部關(guān)于確定“國家示范性高等職業(yè)院校建設(shè)計劃”骨干高職院校立項建設(shè)單位的通知》（教高函[2010]27號）文件要求，國家骨干高職院校應(yīng)著力推進辦學(xué)體制機制創(chuàng)新，增強辦學(xué)活力，以專業(yè)建設(shè)為核心，強化內(nèi)涵建設(shè)，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，帶動本地區(qū)高等職業(yè)教育整體水平提升。高職專業(yè)建設(shè)的理念最終要通過課程來實現(xiàn)，專業(yè)核心課程的建設(shè)水平，是衡量專業(yè)建設(shè)水平的一個重要指標。同時教育部《關(guān)于全面提高高等職業(yè)教育教學(xué)質(zhì)量的若干意見》（教高[2006]16號文件）指出：高等職業(yè)院校要積極與行業(yè)企業(yè)合作開發(fā)課程，根據(jù)技術(shù)領(lǐng)域和職業(yè)崗位（群）的任職要求，參照相關(guān)的職業(yè)資格標準，改革課程體系和教學(xué)內(nèi)容。建立突出職業(yè)能力培養(yǎng)的課程標準，規(guī)范課程教學(xué)的基本要求，提高課程教學(xué)質(zhì)量。由此可見，高職的課程標準建設(shè)是課程建設(shè)的關(guān)鍵，是高職院校提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，帶動本地區(qū)高等職業(yè)教育整體水平提升的一項重要任務(wù)�！拔锫�(lián)網(wǎng)項目綜合實務(wù)”課程作為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的專業(yè)核心課程之一，在大三學(xué)年第一期開設(shè)，是重要的崗位能力課程，是對前序課程的綜合運用，也是對畢業(yè)生職業(yè)能力的提升。該課程首次在全國開設(shè)，具有較強的探索性。

　　二、物聯(lián)網(wǎng)項目綜合實務(wù)課程標準制定原則

　　1.以職業(yè)能力培養(yǎng)為導(dǎo)向，融入職業(yè)標準。課程面向?qū)W校所在區(qū)域培養(yǎng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)專業(yè)群應(yīng)用型人才，在課程標準建設(shè)中堅持以就業(yè)為導(dǎo)向，緊緊圍繞學(xué)生未來的職業(yè)崗位，著眼于從事具體職業(yè)崗位工作所需的核心職業(yè)能力，根據(jù)能力要求來設(shè)計具體課程內(nèi)容，保證教學(xué)內(nèi)容與崗位核心能力的要求相吻。同時課程以項目為依托導(dǎo)向、采取一體化的教學(xué)模式，保證職業(yè)資格證書考試標準與課程標準全面接軌。

　　2.基于工作過程，突出工學(xué)結(jié)合。課程開發(fā)要基于工作過程，充分體現(xiàn)工學(xué)結(jié)合的特點，以真實的工作任務(wù)為載體來實施課程整體設(shè)計。

　　3.校企合作、共同開發(fā)。企業(yè)合作進行課程及課程標準的開發(fā)，根據(jù)企業(yè)實際需求，制定課程教學(xué)內(nèi)容，從而保證培養(yǎng)一線實用型技術(shù)人才的質(zhì)量。

　　4.立足現(xiàn)實，保證可實施性。課程標準開發(fā)立足專業(yè)基礎(chǔ)、實訓(xùn)條件和教學(xué)團隊力量，確保課程的可實施性。

　　三、課程標準開發(fā)流程

　　為保證課程標準科學(xué)和有效，需要對開發(fā)過程進行控制，課程標準開發(fā)的控制流程如下：市場需求調(diào)研崗位分析工作任務(wù)分析職業(yè)能力要求分析課程標準編寫課程標準審核課程標準修訂。在課程標準開發(fā)過程中，積極與行業(yè)、企業(yè)、合作辦學(xué)單位開展調(diào)研合作，始終遵循課程標準制定原則和課程標準開發(fā)流程。

　　四、物聯(lián)網(wǎng)項目綜合實務(wù)課程標準

　　物聯(lián)網(wǎng)項目綜合實務(wù)的課程標準基本框架構(gòu)成如下：課程定位、課程目標、課程設(shè)計思路、課程內(nèi)容與教學(xué)要求、考核評價、課程實施等。

　　1.課程定位。本課程是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)的崗位能力課程。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以了解物聯(lián)網(wǎng)項目建設(shè)相關(guān)崗位所需的基本概念和工程管理基礎(chǔ)知識，能夠根據(jù)客戶需求編寫物聯(lián)網(wǎng)項目設(shè)計方案，能夠進行物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的選型和采購，能夠完成物聯(lián)網(wǎng)工程施工和調(diào)試，能夠完成對物聯(lián)網(wǎng)項目的功能測試，能夠進行系統(tǒng)故障判斷與維修，為將來從事物聯(lián)網(wǎng)工程項目相關(guān)工作打下堅實的基礎(chǔ)。課程學(xué)習(xí)后應(yīng)達到“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工程師”資格證書的基本要求。物聯(lián)網(wǎng)是一個綜合的領(lǐng)域，所涉及的行業(yè)種類繁多，確定課程建設(shè)的方向尤為重要，基于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域和學(xué)院基礎(chǔ)的分析，我們選取了智能家居這個行業(yè)作為本課程的建設(shè)內(nèi)容落腳點。課程以一個真實的智能家居系統(tǒng)項目入手，按照物聯(lián)網(wǎng)項目的建設(shè)進度流程，依次引入物聯(lián)網(wǎng)項目的立項，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或產(chǎn)品的采購，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安裝，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的調(diào)試，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的維護和管理等幾個工作任務(wù)。

　　2.課程目標�？傮w目標面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)集成和調(diào)試工程師、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備銷售經(jīng)理工程師、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安裝工程師、物聯(lián)網(wǎng)項目運營師、物聯(lián)網(wǎng)高級監(jiān)理師等工作崗位，針對“智能家居”物聯(lián)網(wǎng)工程項目的項目設(shè)計、設(shè)備選型與采購、設(shè)備安裝與調(diào)試、系統(tǒng)維護等典型工作任務(wù)，著力培養(yǎng)學(xué)生物聯(lián)網(wǎng)工程項目相關(guān)崗位的職業(yè)能力，培養(yǎng)正確的工作態(tài)度，養(yǎng)成良好的職業(yè)習(xí)慣。課程目標分為知識目標、技能目標和素質(zhì)培養(yǎng)目標。（1）知識目標。了解物聯(lián)網(wǎng)工程項目的建設(shè)過程、熟悉物聯(lián)網(wǎng)工程項目各個階段的特點及任務(wù)，了解物聯(lián)網(wǎng)工程項目產(chǎn)品選型與采購的相關(guān)知識，熟悉物聯(lián)網(wǎng)工程項目的安裝調(diào)試和運行維護方法，了解施工圖的識讀方法。（2）技能目標。①能夠根據(jù)客戶需求和現(xiàn)場勘測設(shè)計項目方案；②能夠進行物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的'選型；③能夠根據(jù)需求進行設(shè)備的采購；④能夠根據(jù)相關(guān)的技術(shù)標準在工程現(xiàn)場對設(shè)備進行安裝；⑤能夠?qū)υO(shè)備進行調(diào)試，對一般故障進行現(xiàn)場排查與處理；⑥能夠根據(jù)設(shè)計方案和驗收標準對工程進行測試和驗收；⑦能夠根據(jù)工程圖紙指導(dǎo)施工；⑧能夠使用相關(guān)軟硬件設(shè)備和工具對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行檢測與維護；⑨對物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的日常數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與匯總，并能根據(jù)數(shù)據(jù)判斷物聯(lián)網(wǎng)項目的運行狀態(tài)。（3）素質(zhì)養(yǎng)成目標。國家教育部在教高[2006]16號文件中指出，高職的培養(yǎng)目標規(guī)定為“為社會主義現(xiàn)代化建設(shè)培養(yǎng)千百萬高素質(zhì)技能型專門人才”，因此在注重培養(yǎng)職業(yè)技能的同時，還應(yīng)該注重職業(yè)素質(zhì)的培養(yǎng)。因此課程的素質(zhì)目標確定為：良好的精神狀態(tài)和樂觀進取的工作生活態(tài)度，良好的職業(yè)道德素質(zhì)、敬業(yè)精神、良好的團隊協(xié)作精神和意識，永不滿足的創(chuàng)新精神以及良好的自我身心調(diào)控能力等。

　　3.課程內(nèi)容。課程在內(nèi)容設(shè)計方面突出體現(xiàn)職業(yè)能力培養(yǎng)，緊緊圍繞完成工作任務(wù)的需要來選擇課程內(nèi)容，從“任務(wù)與職業(yè)能力”分析出發(fā)，打破傳統(tǒng)的知識傳授方式，以“項目”為主線，構(gòu)建工作情景。課程內(nèi)容以南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院新技術(shù)體驗中心（別墅）智能家居項目案例構(gòu)建了七個項目，分別是：項目一智能家居項目建設(shè)方案、項目二照明項目、項目三智慧家電項目、項目四智慧安防項目、項目五智慧監(jiān)控項目、項目六智慧門禁系統(tǒng)和智能家居管理項目。課程內(nèi)容的每一個項目又有具體要求，表1是項目二智慧照明項目的具體實施要求。表1教學(xué)活動的設(shè)計既有利于教師教學(xué)的實施，具有切實的指導(dǎo)作用，同時有利于學(xué)生培養(yǎng)各種職業(yè)能力。

　　4.課程的教學(xué)評價。由于是任務(wù)引領(lǐng)下的學(xué)習(xí)方式，在完成任務(wù)的過程中，學(xué)習(xí)相關(guān)知識和職業(yè)技能，所以考核必須結(jié)合課程的授課特點，變一次性考核為過程考核，即在學(xué)生的整個學(xué)習(xí)過程中考察學(xué)生。總評成績由課堂表現(xiàn)、項目實操、項目報告和理論考試綜合構(gòu)成。具體考核內(nèi)容和權(quán)重分配見下頁表2。

　　以上各項獨立評分，按比例記入課程總成績，對考核結(jié)果及時進行統(tǒng)計分析。

　　5.課程建設(shè)的保障。①教材及教學(xué)方法。通過文獻檢索和調(diào)研，目前本課程沒有現(xiàn)成的實例可以借鑒，需要根據(jù)市場調(diào)研、企業(yè)調(diào)研和參考相關(guān)資料編寫教材。在教材編寫過程中北京凌陽愛普科技有限公司和北京中訊威易科技有限公司的工程師給予了指導(dǎo)建議，并參與了部分內(nèi)容的編寫。本課程授課時要注意理論和實際有機結(jié)合，采取一體化教學(xué)方法，在智能家居實訓(xùn)室和智能家居體驗中心的環(huán)境中讓學(xué)生融入工作情景。同時還可以帶學(xué)生體驗物聯(lián)網(wǎng)實訓(xùn)基地的煤礦人員定位系統(tǒng)及不停車系統(tǒng)，帶領(lǐng)學(xué)生分析討論。教師在授課時應(yīng)注意調(diào)動學(xué)生的積極性，讓學(xué)生自主學(xué)習(xí)，多采取分組布置任務(wù)、小組討論、任務(wù)驅(qū)動等教學(xué)手段，教師的任務(wù)主要是歸納、總結(jié)，知識的系統(tǒng)講解。②教師。教師需要通過自身的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)提高專業(yè)知識水平，可通過與物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的合作、實習(xí)提高教師的實踐能力。由于課程的工程性較強，課程內(nèi)由企業(yè)工程師現(xiàn)場講解設(shè)備的安裝和調(diào)試的相關(guān)知識。企業(yè)工程師授課學(xué)時數(shù)不少于課程總學(xué)時的50%，企業(yè)工程師授課時校內(nèi)教師作為助理，從而保證課程效果。③智能家居綜合實訓(xùn)基地。作為課程實施的有力保障，智能家居綜合實訓(xùn)基地分為智能家居實訓(xùn)室和智能家居體驗中心兩部分。智能家居實訓(xùn)室擁有9套物聯(lián)網(wǎng)工程實訓(xùn)平臺，采用結(jié)構(gòu)化實訓(xùn)架作為實訓(xùn)項目的“柔性工位”，實驗所用產(chǎn)品均接近實際應(yīng)用系統(tǒng)，能夠組建具有行業(yè)特色的物聯(lián)網(wǎng)工程實訓(xùn)項目，確保學(xué)生可利用智能家居實訓(xùn)室設(shè)備搭建真實物聯(lián)網(wǎng)項目。智能家居展示體驗中心是一套兩居室的樣板房，完全按照實際的家居環(huán)境設(shè)計，智能家居體驗中心將當前熱門和最有市場潛力的智能家居產(chǎn)品方案引進實訓(xùn)基地，為高校師生接觸和研究當前先進技術(shù)搭建橋梁，讓學(xué)生了解所學(xué)習(xí)的專業(yè)知識在實際工程項目中的應(yīng)用。

　　五、總結(jié)

　　提出了基于職業(yè)能力培養(yǎng)的物聯(lián)網(wǎng)項目綜合實務(wù)課程標準開發(fā)方案。該方案有利于提高學(xué)生的職業(yè)技能和職業(yè)素質(zhì)。由于物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)開設(shè)時間不長，在課程建設(shè)方面還有很多問題，如師資問題、教材問題等還需進一步的深入研究。

人工智能總結(jié)2

　　改革開放30多年來，我國發(fā)生了翻天覆地的變化，帶動了社會經(jīng)濟的繁榮，隨之帶來了第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。20xx年左右，酒店行業(yè)進入黃金發(fā)展階段，酒店數(shù)量及行業(yè)規(guī)模迅速提升。然而，在迅猛發(fā)展的背后，行業(yè)本身也暴露出諸多問題，譬如缺乏市場定位、前期投資過度、產(chǎn)品大眾化，酒店管理模式同質(zhì)化等問題。近年來，中央政府遏制公款消費支出導(dǎo)致酒店業(yè)因公收入大幅下降；現(xiàn)今此類飯店的經(jīng)營效益如斷崖般下降。同時，受國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展減速、新技術(shù)爆發(fā)、消費市場更新?lián)Q代的影響，消費需求與消費行為都有了新的改變。在新形勢下意味著酒店不再是“皇帝女兒不愁嫁”，其暴利時代已經(jīng)成過去式，整個行業(yè)面臨重新洗牌的境地。新形勢下，通過強化管理，提升服務(wù)，改變以往一味重“硬件”輕“軟件”的狀況，人才的挖掘與培養(yǎng)顯得尤為重要。所以，設(shè)計一套系統(tǒng)、專業(yè)的員工培訓(xùn)體系已成為星級飯店業(yè)發(fā)展的重中之重。本文試圖引入近年來在基礎(chǔ)教育研究中廣泛推崇的多元智能理論，為酒店類企業(yè)培訓(xùn)課程設(shè)計與人才挖掘提供全新的思路和多樣的選擇。

　　一、酒店類企業(yè)培訓(xùn)員工需求調(diào)查

　　目前我國星級飯店培訓(xùn)環(huán)節(jié)中，普遍存在著培訓(xùn)目標不清晰、培訓(xùn)課程不連貫、員工需求與培訓(xùn)內(nèi)容不吻合、培訓(xùn)教學(xué)方法陳舊、培訓(xùn)評價單一等諸多問題。多元智能理論強調(diào)根據(jù)個體差異，因材施教，著重培養(yǎng)和發(fā)揮員工的智能強項，因此，多元智能理論引入勢必會對現(xiàn)行的酒店類員工培訓(xùn)課程設(shè)計體系產(chǎn)生深遠的影響。為了酒店培訓(xùn)課程設(shè)計的科學(xué)性與有效性，基于多元智能理論特點，我們首先應(yīng)當對酒店及其員工的培訓(xùn)需求做深入的調(diào)查分析。調(diào)查研究分為兩個層次：第一層次為企業(yè)層次，采取訪談?wù){(diào)查法；第二層次為員工層次，采取問卷調(diào)查法。根據(jù)不同層次的不同需要，分別采取訪談?wù){(diào)查和問卷調(diào)查兩種方式，以獲得更真實、更科學(xué)的數(shù)據(jù)資料。通過對筆者所在城市——荊州當?shù)貎杉倚羌壘频昃п藝�際大酒店、金九龍大酒店8名管理層人員的訪談總結(jié)出，星級飯店組織培訓(xùn)的最終目標是為了提高員工解決問題的能力，現(xiàn)整理出所需的培訓(xùn)內(nèi)容共20項（如表1所示）。受整體經(jīng)濟與政策大環(huán)境的影響，從以往拼“外在奢華”到更看重“內(nèi)在服務(wù)”、從“標準化”到更傾向于“定制化”的轉(zhuǎn)變，反映出只有卓越的.服務(wù)，才能贏得顧客的口碑。目前，由于酒店從業(yè)人員年齡跨度大、學(xué)歷不高、穩(wěn)定性低等因素造成培訓(xùn)難度大、培訓(xùn)效果低。所以，根據(jù)飯店與員工的實際需求，結(jié)合員工智能潛質(zhì)，設(shè)計一套以多元智能理論為指導(dǎo)依據(jù)的星級飯店培訓(xùn)課程體系，將對星級酒店新時代下的改革與轉(zhuǎn)型提供人才保障。

　　二、多元智能理論引入及對其課程設(shè)計的影響

　　1983年，加德納提出多元智能理論認為：人的智能呈現(xiàn)多元化，是由多種能力構(gòu)成，并且各種智能是以相對獨立的形式存在的。他認為評定一個人能力應(yīng)從語言智能、空間智能、身體運動智能、音樂智能、人際關(guān)系智能、自我認識智能、自然觀察者智能等八種智能綜合評定的。多元智能理論強調(diào)解決實際問題的能力和創(chuàng)造力的重要性，強調(diào)發(fā)揮人的特長，重視個別差異，發(fā)現(xiàn)并培養(yǎng)人的智能強項等主張，這對于糾正和克服上述我國星級飯店類企業(yè)培訓(xùn)課程體系設(shè)計中所存在的突出問題，無疑具有重要的理論借鑒價值和實踐指導(dǎo)意義。

　　1.課程目標多元化以多元化智能理論為基礎(chǔ)的培訓(xùn)課程，其培訓(xùn)目標不光只重視單一能力的培訓(xùn)。課程目標呈現(xiàn)多元化、個性化，針對各個崗位要求及其學(xué)員特點設(shè)定相應(yīng)最終標準，注重培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力和創(chuàng)新能力，課程目標更加體現(xiàn)實用性。

　　2.課程內(nèi)容多樣化多元智能理論認為，個體的智能結(jié)構(gòu)是多元的，每個個體均存在著八種智能。根據(jù)員工智能的特點，我們可以去偽存真，對傳統(tǒng)的課程內(nèi)容進行刪減，并加入其他所缺失的多元化課程內(nèi)容。企業(yè)員工可以根據(jù)不同智能發(fā)展的需要選擇不同的課程內(nèi)容，以達到更好的培訓(xùn)效果。

　　3.課程實施情景化多元智能課程真正做到了因材施教，講授法不是主導(dǎo)教學(xué)方法。各種智能都有著多元化和個體化課程實施方法，以此來適應(yīng)學(xué)生不同的智能結(jié)構(gòu)。課程還將為學(xué)生創(chuàng)造各種智能環(huán)境，教師也將以“智能小組”方式上崗，從而促進多元智能課程的實施。

　　4.課程評價多元化在多元智能理論的課程評價中，呈現(xiàn)多元評價主體，包括酒店、顧客、培訓(xùn)師、同事及員工自我評價；評價內(nèi)容全面化，打破以往以課程為總結(jié)性評分的特點，更注重課程結(jié)合工作的過程性評價；在評價方式上，改變以往以考試結(jié)果評價的片面化，還納入表現(xiàn)性評價、真實性評價等方式的多元化評價體系。

　　三、基于多元智能理論的企業(yè)職業(yè)培訓(xùn)課程設(shè)計策略

　　1.基于多元智能理論的酒店類培訓(xùn)課程目標設(shè)定策略多元智能理論其特點主要是多元化與多樣性。課程設(shè)計將以多元智能理論為指導(dǎo)，從全新的多元視角去探討星級酒店類員工培訓(xùn)課程目標。酒店培訓(xùn)課程目標是針對其職工在從事的崗位上應(yīng)具備的智能方面而提出的要求，是在培養(yǎng)上期望職工所達到的程度。課程設(shè)計者應(yīng)當從職工需求出發(fā)，結(jié)合社會和企業(yè)的需要。以“整體和長期觀”來設(shè)置課程目標，考慮員工的崗位變動及晉升渠道，既要滿足其目前職業(yè)崗位要求，更要顧及到未來工作的需要。根據(jù)多元智能理論，如果員工中一種或兩種智能要高于或突出于其他智能，因著重結(jié)合崗位需求發(fā)揮其所長，做到不同崗位和不同職工的“因智施教”。多元智能理論要求我們發(fā)揮其長項的同時，也要兼顧各智能的協(xié)調(diào)發(fā)展。設(shè)置培訓(xùn)目標應(yīng)當深刻理解學(xué)以致用，重點突出員工解決實際問題的能力。

　　2.基于多元智能理論的酒店類培訓(xùn)課程內(nèi)容的選擇與組織策略由于星級飯店人員分工明確，管理職責(zé)清晰，在課程體系的建設(shè)方面要充分考慮到不同層面所需設(shè)置培訓(xùn)課程項目的不同。在戰(zhàn)略方面，星級飯店需要大量職業(yè)化的管理人員與專業(yè)技術(shù)型人才，方能促進星級飯店的快速發(fā)展，因此職業(yè)化與專業(yè)性是這一層面需要重點關(guān)注的。在戰(zhàn)術(shù)方面，星級飯店需要通過培養(yǎng)大量的關(guān)鍵性崗位員工，才能確保星級飯店經(jīng)營管理的常態(tài)化，因此崗位模型是這一層面需要重點關(guān)注的。另外，這一層次的員工流動性大，更難評估培訓(xùn)效果。根據(jù)培訓(xùn)項目需求的不同，整理出5項培訓(xùn)項目，分別是新員工培訓(xùn)、崗位模型培訓(xùn)、通用素質(zhì)培訓(xùn)、管理能力培訓(xùn)、專項能力培訓(xùn)（如表2～3所示）。企業(yè)通過提高員工技能，使其獲得更多知識與能力，通過對員工智能的分類，采取因材施教的方法，為企業(yè)培育一批多技能員工，結(jié)合企業(yè)績效發(fā)展機制，在員工晉升與發(fā)展方面提供有效支持。同時，可為企業(yè)的長期穩(wěn)健發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

　　3.基于多元智能理論的酒店類企業(yè)培訓(xùn)課程實施策略課程實施是指把課程計劃付諸實踐的過程，是達到預(yù)期課程目標的基本途徑。將多元智能理論作為課程實施指導(dǎo)依據(jù)，根據(jù)員工興趣與職業(yè)發(fā)展，結(jié)合崗位需求與企業(yè)目標，通過因材施教的方法，加強培訓(xùn)效果，運用和掌控好影響課程實施的種種因素。以酒店人力資源培訓(xùn)為例，培訓(xùn)實施應(yīng)圍繞六個模塊，分別是人力資源戰(zhàn)略、人事招聘、培訓(xùn)與開發(fā)、企業(yè)績效管理、薪酬福利、員工關(guān)懷。通過對人力資源管理相關(guān)概念進行界定，明確人力資源管理的特點、服務(wù)對象與結(jié)構(gòu)，同時還涉及非人力資源管理部門的人事管理要求。根據(jù)服務(wù)行業(yè)員工流動性大、管理層次鮮明、崗位分工明確、過程管理困難、服務(wù)標準程度高等特點，提出只有構(gòu)建一套培養(yǎng)與開發(fā)人才體系，才能為酒店的長期發(fā)展奠定堅定的人才基礎(chǔ)。酒店類培訓(xùn)課程實施應(yīng)該創(chuàng)立適合多元智能發(fā)展職業(yè)培訓(xùn)的學(xué)習(xí)環(huán)境。我們在拋棄傳統(tǒng)教學(xué)中常采用固定桌椅，更多設(shè)置U形、L形桌椅，圓形等布置座位模式，以課桌形成小組單位。多元智能活動中心的創(chuàng)立也是我們創(chuàng)建多元智能培訓(xùn)環(huán)境的重要方式，以此來滿足職工對不同課程內(nèi)容的學(xué)習(xí)和不同智能的培養(yǎng)需要。對于培訓(xùn)課程實施而言，多元智能教師的培養(yǎng)也是我們課程成功的關(guān)鍵，應(yīng)當組建培訓(xùn)師智能小組。相較于傳統(tǒng)培訓(xùn)，多元智能的企業(yè)職業(yè)培訓(xùn)師提出了更高的要求，教師除了具備一般的職業(yè)素質(zhì)和能力外，還必須充分發(fā)揮自己的智能特點及潛能。酒店類企業(yè)培訓(xùn)教師應(yīng)該具備以下素質(zhì)：一是具有觀察和區(qū)分酒店員工個體智能差異的能力；二是掌握多元智能教學(xué)的技能，能夠激發(fā)酒店員工的智能強項。在課程實施中，每個培訓(xùn)教師根據(jù)自己的智能強項和教學(xué)特點，負責(zé)其中的某項或者某幾項智能的課程培訓(xùn)。企業(yè)的職業(yè)培訓(xùn)師應(yīng)該包括知識與學(xué)者型、表演與激勵型、討論咨詢型、啟發(fā)活動型、教練引導(dǎo)型等不同類型。不同類型的培訓(xùn)師具有不同的智能強項，這樣他們可以優(yōu)勢互補、相互學(xué)習(xí)、相互促進，從而為企業(yè)職工智能的發(fā)展和培養(yǎng)提供更多機會。

人工智能總結(jié)3

　　1、引言

　　人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，曾經(jīng)有一部電影，著名導(dǎo)演斯蒂文?斯皮爾伯格的科幻片《人工智能》(A、I、)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動，引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，從美國的麻省理工學(xué)院(MIT)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所，全世界的實驗室都在進行著AI技術(shù)的實驗。

　　一直以來，關(guān)于人工智能的理論，我一直認為是科學(xué)的前沿，理解起來較為飄渺。但是，從本學(xué)期《人工智能》課程的學(xué)習(xí)中，本人較系統(tǒng)的接觸到了關(guān)于人工智能的理論，從有限的課程中，通過老師的詳細介紹和查閱人工智能方面的書籍，學(xué)習(xí)了關(guān)于人工智能幾個主要方面的知識，如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面是本人關(guān)于人工智能理論的一些基本認識。

　　2、人工智能的形成與發(fā)展

　　說到人工智能，首先先認識下自動控制理論，自動控制理論從形成到發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了六十多年的歷程，其主要分為三個階段：

　　第一階段是40年代興起的以調(diào)節(jié)原理為標志，稱為經(jīng)典控制理論階段；

　　第二階段是以60年代興起的以狀態(tài)空間為標志，稱為現(xiàn)代控制理論階段；

　　第三階段是80年代興起的智能控制理論階段

　　智能控制是在控制論人工智能系統(tǒng)論和信息論等多學(xué)科的高度綜合與集成，是一門新興的交叉前沿學(xué)科。智能控制技術(shù)，即是在無人干預(yù)的情況下能自主地驅(qū)動智能機器實現(xiàn)控制目標的自動控制技術(shù)。對許多復(fù)雜的系統(tǒng)，難以建立有效的數(shù)學(xué)模型和用常規(guī)的控制理論去進行定量計算和分析，而必須采用定量方法與定性方法相結(jié)合的控制方式。定量方法與定性方法相結(jié)合的目的是，要由機器用類似于人的智慧和經(jīng)驗來引導(dǎo)求解過程。因此，在研究和設(shè)計智能系統(tǒng)時，主要注意力不放在數(shù)學(xué)公式的表達、計算和處理方面，而是放在對任

　　務(wù)和現(xiàn)實模型的描述、符號和環(huán)境的識別以及知識庫和推理機的開發(fā)上，即智能控制的關(guān)鍵問題不是設(shè)計常規(guī)控制器，而是研制智能機器的模型。此外，智能控制的核心在高層控制，即組織控制。高層控制是對實際環(huán)境或過程進行組織、決策和規(guī)劃，以實現(xiàn)問題求解。為了完成這些任務(wù)，需要采用符號信息處理、啟發(fā)式程序設(shè)計、知識表示、自動推理和決策等有關(guān)技術(shù)。這些問題求解過程與人腦的思維過程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。

　　隨著人工智能和計算機技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)有可能把自動控制和人工智能以及系統(tǒng)科學(xué)中一些有關(guān)學(xué)科分支(如系統(tǒng)工程、系統(tǒng)學(xué)、運籌學(xué)、信息論)結(jié)合起來，建立一種適用于復(fù)雜系統(tǒng)的控制理論和技術(shù)。智能控制正是在這種條件下產(chǎn)生的。它是自動控制技術(shù)的最新發(fā)展階段，也是用計算機模擬人類智能進行控制的研究領(lǐng)域。1965年，傅京孫首先提出把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)。1985年，在美國首次召開了智能控制學(xué)術(shù)討論會。1987年又在美國召開了智能控制的首屆國際學(xué)術(shù)會議，標志著智能控制作為一個新的學(xué)科分支得到承認。智能控制具有交叉學(xué)科和定量與定性相結(jié)合的分析方法和特點。

　　3、模糊控制

　　在傳統(tǒng)的控制領(lǐng)域里，控制系統(tǒng)動態(tài)模式的精確與否是影響控制優(yōu)劣的最主要關(guān)鍵，系統(tǒng)動態(tài)的信息越詳細，則越能達到精確控制的目的。然而，對于復(fù)雜的系統(tǒng)，由于變量太多，往往難以正確的描述系統(tǒng)的動態(tài)，于是工程師便利用各種方法來簡化系統(tǒng)動態(tài)，以達成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統(tǒng)的控制理論對于明確系統(tǒng)有強而有力的控制能力，但對于過于復(fù)雜或難以精確描述的系統(tǒng)，則顯得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數(shù)學(xué)來處理這些控制問題。通過課堂中，導(dǎo)師生動的講解，以及引用到生活當中鮮活的.例子，如冰箱溫度的模糊控制，智能汽車的行駛路線控制等等，充分的認識到，模糊控制在當今社會的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛，只是理論知識的缺乏而感覺不到它們的存在。

　　一般控制架構(gòu)包括：定義變量、模糊化、知識庫、邏輯判斷及反模糊化，詳細如下：

　　(1)定義變量：也就是決定程序被觀察的狀況及考慮控制的動作，例如在一般控制問題上，輸入變量有輸出誤差E與輸出誤差之變化率CE，而控制變量

　　則為下一個狀態(tài)之輸入U。其中E、CE、U統(tǒng)稱為模糊變量。

　　(2)模糊化（fuzzify）：將輸入值以適當?shù)谋壤�轉(zhuǎn)換到論域的數(shù)值，利用口語化變量來描述測量物理量的過程，依適合的語言值（linguisitcvalue）求該值相對之隸屬度，此口語化變量我們稱之為模糊子集合（fuzzysubsets）。

　　(3)知識庫：包括數(shù)據(jù)庫（database）與規(guī)則庫（rulebase）兩部分，其中數(shù)據(jù)庫是提供處理模糊數(shù)據(jù)之相關(guān)定義；而規(guī)則庫則藉由一群語言控制規(guī)則描述控制目標和策略。

　　(4)邏輯判斷：模仿人類下判斷時的模糊概念，運用模糊邏輯和模糊推論法進行推論，而得到模糊控制訊號。此部分是模糊控制器的精髓所在。

　　(5)解模糊化（defuzzify）：將推論所得到的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號，做為系統(tǒng)的輸入值。

　　模糊控制很重要的一點就是模糊規(guī)則的制定，其規(guī)則制定的來源主要由專家的經(jīng)驗和知識、操作員的操作模式、自學(xué)習(xí)提供。模糊規(guī)則的形式則分為狀態(tài)評估和目標評估兩種。但都是以模糊控制為基礎(chǔ)，達到自動控制的目的。

　　4、專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)(expertsystem)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的課題之一。運用特定領(lǐng)域的專門知識，通過推理來模擬通常由人類專家才能解決的各種復(fù)雜的、具體的問題，達到與專家具有同等解決問題能力的計算機智能程序系統(tǒng)。它能對決策的過程作出解釋，并有學(xué)習(xí)功能，即能自動增長解決問題所需的知識。

　　專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個階段，正向第四代過渡和發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)（dendral、macsyma等）以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強為特點。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。第二代專家系統(tǒng)（mycin、casnet、prospector、hearsay等）屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)較完整，移植性方面也有所改善，而且在系統(tǒng)的人機接口、解釋機制、知識獲取技術(shù)、不確定推理技術(shù)、增強專家系統(tǒng)的知識表示和推理方法的啟發(fā)性、通用性等方面都有所改進。第三代專家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識表示方法和多種推理機制及控制策略，并開始運用各種知識工程語言、骨架系統(tǒng)及專家系統(tǒng)開發(fā)工具和

　　環(huán)境來研制大型綜合專家系統(tǒng)。在總結(jié)前三代專家系統(tǒng)的設(shè)計方法和實現(xiàn)技術(shù)的基礎(chǔ)上，已開始采用大型多專家協(xié)作系統(tǒng)、多種知識表示、綜合知識庫、自組織解題機制、多學(xué)科協(xié)同解題與并行推理、專家系統(tǒng)工具與環(huán)境、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識獲取及學(xué)習(xí)機制等最新人工智能技術(shù)來實現(xiàn)具有多知識庫、多主體的第四代專家系統(tǒng)。

　　對專家系統(tǒng)可以按不同的方法分類。通常，可以按應(yīng)用領(lǐng)域、知識表示方法、控制策略、任務(wù)類型等分類。如按任務(wù)類型來劃分，常見的有解釋型、預(yù)測型、診斷型、調(diào)試型、維護型、規(guī)劃型、設(shè)計型、監(jiān)督型、控制型、教育型等。

　　簡而言之，專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)。

　　5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，各個相關(guān)的學(xué)科領(lǐng)域?qū)ι窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)都有各自的看法，因此，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義，在科學(xué)界存在許多不同的見解。目前使用得最廣泛的是T、Koholen的定義，即“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所作出的交互反應(yīng)。”

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，其特色在于信息的分布式存儲和并行協(xié)同處理。雖然單個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)極其簡單，功能有限，但大量神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所能實現(xiàn)的行為卻是極其豐富多彩的。

　　6、小結(jié)

　　關(guān)于人工智能的學(xué)習(xí)，我現(xiàn)在所學(xué)習(xí)到的僅僅是皮毛。但對于一個剛剛接觸人工智能學(xué)習(xí)的學(xué)生，了解如模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能的知識入門尤為重要，為將來進一步學(xué)習(xí)人工智能的理論打下基礎(chǔ)，并將理論應(yīng)用于生活和工作當中，這才是學(xué)習(xí)的最終目的。

人工智能總結(jié)4

　　智能變電站概述

　　智能變電站概念

　　所謂智能變電站，也即采用先進、可靠、集成、低碳、環(huán)保的智能設(shè)備，以全站信息數(shù)字化、通信平臺網(wǎng)絡(luò)化、信息共享標準化為基本要求，自動完成信息采集、測量、控制、保護、計量和監(jiān)測等基本功能，并可根據(jù)需要支持電網(wǎng)實時自動控制、智能調(diào)節(jié)、在線分析決策、協(xié)同互動等高級功能，實現(xiàn)與相鄰變電站、電網(wǎng)調(diào)度等互動的變電站。

　　智能變電站特征

　　圖1給出了傳統(tǒng)變電站與智能站的結(jié)構(gòu)對比。從系統(tǒng)架構(gòu)上，智能變電站分為3層：過程層、間隔層、站控層，下面將詳細介紹。

　　過程層（設(shè)備層）包含由一次設(shè)備和智能組件構(gòu)成的智能設(shè)備、合并單元和智能終端。智能設(shè)備主要有智能變壓器、智能高壓開關(guān)設(shè)備、電子式互感器等。目前由于技術(shù)的局限或穩(wěn)定性因素，智能一次設(shè)備大多還處于過渡狀態(tài)。一些智能站仍然采用傳統(tǒng)式互感器，以保證可靠性。合并單元，根據(jù)種類不同，可將傳統(tǒng)電壓、電流互感器的輸出模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，也可直接接收電子互感器傳送的數(shù)字采樣值，統(tǒng)一合并同步后，通過光纖上傳至二次設(shè)備，從而取代傳統(tǒng)站中紛繁復(fù)雜的電纜線路。智能終端用于采集和傳送各種開關(guān)、刀閘開入開出狀態(tài)、保護控制信息等。其與一次設(shè)備采用電纜連接，與保護、測控等二次設(shè)備采用光纖連接。間隔層設(shè)備一般指繼電保護裝置、測控裝置等二次設(shè)備，與各種遠方輸入/輸出、智能傳感器和控制器通信。二次設(shè)備之間的連接全部采用高速的網(wǎng)絡(luò)通信，而不再出現(xiàn)常規(guī)功能裝置重復(fù)的I/O現(xiàn)場接口，通過網(wǎng)絡(luò)真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)、資源共享。站控層包含自動化系統(tǒng)、站域控制、通信系統(tǒng)、對時系統(tǒng)等子系統(tǒng)，實現(xiàn)面向全站的測量控制、數(shù)據(jù)采集、監(jiān)視控制、操作閉鎖、電能量采集、保護信息管理等相關(guān)功能。整個變電站各設(shè)備之間以及調(diào)度中心都將采用統(tǒng)一的IEC61850規(guī)約進行信息交互共享，最終實現(xiàn)跨系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)無縫交換。

　　綜上所述智能變電站典型特征在于：一次設(shè)備智能化，二次設(shè)備網(wǎng)絡(luò)化、信息平臺一體化。

　　智能變電站實訓(xùn)基地簡介

　　為方便教學(xué)培訓(xùn)，武漢電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院從20xx年初開始在校內(nèi)構(gòu)思籌建110kV智能變電站實訓(xùn)基地，并于20xx年底通過項目驗收�？紤]到該基地教學(xué)用途以及校內(nèi)場地、項目資金的局限，該智能站結(jié)構(gòu)設(shè)計較簡單。

　　圖2為基地一次系統(tǒng)接線方案。實訓(xùn)基地本著“同步建設(shè)，適度超前”的原則，選取110kVSF6斷路器、隔離開關(guān)、電流、電壓互感器、氧化鋅、避雷器母線等設(shè)備建設(shè)一個出線間隔和一個電壓互感器間隔。在此基礎(chǔ)上，引入智能電氣二次組件及后臺系統(tǒng)。后臺控制室主要布置交直流電源屏、控制屏、監(jiān)控后臺及工器具、儀表柜等。其具體實施方案如下：

　　（1）110kV采用智能終端+常規(guī)一次設(shè)備方式實現(xiàn)一次設(shè)備智能化，智能終端就地安裝在各間隔智能組件柜內(nèi)。

　�。�2）110kV采用常規(guī)互感器，通過合并單元輸出數(shù)字量采樣信號。互感器的輸出模擬信號經(jīng)合并單元A/D轉(zhuǎn)換后，通過IEC61850-9-2或IEC60044-8協(xié)議送至各IED。

　�。�3）操作控制方式。變電站監(jiān)控系統(tǒng)按無人值班要求，操作控制功能按站控層、間隔層、設(shè)備級的分層操作原則考慮。操作權(quán)限由站控層、間隔層、設(shè)備級的順序?qū)訉酉路拧Ｔ诒O(jiān)控系統(tǒng)運行正常的情況下，任何一層的操作、設(shè)備的運行狀態(tài)和選擇切換開關(guān)的狀態(tài)都應(yīng)處于計算機監(jiān)控系統(tǒng)的監(jiān)視之中。在任何一層的操作時，其他操作級均應(yīng)處于被閉鎖狀態(tài)。

　�。�4）系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。鑒于基地線路結(jié)構(gòu)簡單，為節(jié)約成本，此處系統(tǒng)站控層與間隔層直接經(jīng)過站控層網(wǎng)絡(luò)連接，未設(shè)置過程層網(wǎng)絡(luò)。將保護設(shè)備直接融合在一次設(shè)備場內(nèi)的智能終端柜中。同時為滿足學(xué)員對比觀測常規(guī)站與智能站，該實訓(xùn)基地智能終端柜做了特殊處理。常規(guī)綜自站方式配置1套110kV線路保護裝置、1套110kV線路測控裝置、1套母線測控裝置，采用常規(guī)模擬電氣量對實驗間隔進行保護、控制。智能變電站方式配置1套110kV線路智能終端合并單元一體化裝置和1套110kV線路保護測控一體化裝置，采用數(shù)字信號經(jīng)智能終端合并單元一體化裝置對實驗間隔進行保護、控制。

　　總之，該實訓(xùn)基地的建設(shè)與現(xiàn)場高度一致，可營造出真實的職業(yè)環(huán)境，與變電站“零距離”接軌。同時具有一定的超前性，將國外最新設(shè)備及技術(shù)引入高校，盡可能體現(xiàn)了專業(yè)領(lǐng)域的新技術(shù)、新工藝。既滿足了學(xué)生技能訓(xùn)練的要求，貼近生產(chǎn)，又滿足了職工培訓(xùn)和社會服務(wù)的需要，避免重復(fù)投資。對于高職教育與職工培訓(xùn)具有重要意義。

　　職前職后雙模式教學(xué)探討

　　實訓(xùn)基地的建設(shè)，不僅有利于提高學(xué)院師資力量，更有助于職前教學(xué)方式的改革以及開拓發(fā)展職后培訓(xùn)特色，實現(xiàn)應(yīng)用型人才培養(yǎng)和充實學(xué)院工作雙贏的目的。

　　職前教學(xué)改革

　　武漢電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院作為一所有著60年辦學(xué)歷史的職業(yè)高校，數(shù)年來為電力系統(tǒng)培養(yǎng)了無數(shù)人才。其主打系部電力工程系，始終以應(yīng)用型人才培養(yǎng)為導(dǎo)向，每年向社會輸送大量優(yōu)質(zhì)畢業(yè)生。學(xué)生多數(shù)從事電力相關(guān)行業(yè)：電力系統(tǒng)、企業(yè)、能源、建筑單位等。故對于電力設(shè)備的基本認知和動手能力必須具備。變電站作為電力行業(yè)中的至關(guān)重要一環(huán)，其了解必不可少。為此，學(xué)校每年都會開展校企合作或組織學(xué)生到不同的變電站、發(fā)電廠等站點參觀實習(xí)。此方法確實讓學(xué)生直觀地感受了實際工作現(xiàn)場，但據(jù)多年的實習(xí)經(jīng)驗及學(xué)生反饋，外出實多存在以下問題：

　　其一：變電站、發(fā)電廠基本都處于帶電運行狀態(tài)，工作人員正常值班上崗。為確保系統(tǒng)安全，對于外來學(xué)生的參觀實習(xí)，具有一定的排斥情緒。即便允許實習(xí)，也嚴禁學(xué)生進入危險區(qū)，僅由工作人員帶領(lǐng)學(xué)生簡單瀏覽主要設(shè)備。而設(shè)備的具體信息或操作使用，學(xué)生根本無法獲知，僅能做泛泛了解。實習(xí)效果較差。

　　其二：外出實習(xí)，費用較高。每次實習(xí)，不僅指導(dǎo)教師要負責(zé)聯(lián)系實習(xí)單位，承接車輛等工作，學(xué)生也要相應(yīng)承擔(dān)外出的交通、住宿、餐飲等費用，極大地增加了學(xué)生及學(xué)校的經(jīng)濟開支。

　　其三：校外實習(xí)，學(xué)生管理難度加大，危險因素較多。同時其來回過程相對較長，也造成了學(xué)生學(xué)習(xí)時間的浪費。

　　校內(nèi)實訓(xùn)基地的`建設(shè)則將極大改善以上問題。以智能變電站實訓(xùn)基地的建設(shè)為例，其所帶來的教學(xué)特色如下：

　�。�1）教師可根據(jù)教學(xué)進度，實時安排學(xué)生前往實訓(xùn)場地對某項設(shè)備進行針對性學(xué)習(xí)。課時安排更自由，理論實踐結(jié)合更緊密，設(shè)備認知更深入。

　�。�2）一次設(shè)備主電路不帶電，無高電壓危險。教師可帶領(lǐng)學(xué)生親臨現(xiàn)場，觸摸感受設(shè)備。同時還可以打開設(shè)備控制柜，讓學(xué)生認知內(nèi)部結(jié)構(gòu)、嘗試控制按鈕，體驗開關(guān)操作，對比觀察設(shè)備狀態(tài)。更具動手實踐性。

　　（3）當前智能變電站相對較少，傳統(tǒng)站與智能站又無法融合。該實訓(xùn)基地則重點突出了傳統(tǒng)與智能站的對比，更能讓學(xué)生及時學(xué)習(xí)新知識，了解科技前沿，不再制約于傳統(tǒng)課本知識的滯后。

　　職后培訓(xùn)特色

　　作為一個高職院校的同時，武漢電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院也隸屬湖北省電力公司，自20xx年正式掛名為國網(wǎng)湖北省電力公司技術(shù)培訓(xùn)中心。為此，學(xué)院專門成立培訓(xùn)部門，將重心由職前變?yōu)槁毲奥毢髢墒肿�，雙模式教學(xué)。不僅僅承接省公司部署的培訓(xùn)任務(wù)，更要積極主動開拓培訓(xùn)課程，緊隨時代和職業(yè)需求，對系統(tǒng)員工開展新技術(shù)普及、實操訓(xùn)練、技能比武等工作。

　　隨著智能變電站建設(shè)的大力開展，截止到20xx年底，湖北省新建及改造智能變電站已達100座。對于智能站的運行調(diào)試維護工作迫在眉梢。倘若培訓(xùn)始終停留于理論層面，其知識可能讓員工覺得枯燥、虛無甚至無用。學(xué)員更想解決的是實際運行中可能出現(xiàn)的故障或調(diào)試、運行方法。尤其智能站，其二次設(shè)備或者軟件網(wǎng)絡(luò)通訊層面的調(diào)試和故障所占據(jù)的比重更大，故智能站實訓(xùn)基地的建設(shè)尤為必要。通過實訓(xùn)基地實物裝備，模擬重現(xiàn)多種故障，展示具體調(diào)試步驟，幫助系統(tǒng)員工理清排查思路，解決實際應(yīng)用問題。對于智能站智能化控制、操作一體化等功能的演示，如順控操作的使用，都將更加具有說服力。該實訓(xùn)基地的培訓(xùn)對象主要為電力公司從事變電站智能運檢工作的生產(chǎn)人員和技術(shù)管理人員。培訓(xùn)規(guī)模：一次可接納15-20人培訓(xùn)。配備專任教師3人，兼職教師若干。

　　總之，通過智能變電站實訓(xùn)基地，將國際先進技術(shù)工藝引入高校，不僅可以促進職前教學(xué)方式的改變，顯著提高學(xué)生的實踐認知和動手能力;同時也可以作為培訓(xùn)載體，普及前沿技術(shù)，服務(wù)培訓(xùn)課程的開展，強化培訓(xùn)效果，使培訓(xùn)更具職業(yè)針對性。

　　實訓(xùn)基地建設(shè)對教學(xué)的意義

　　高職院校實訓(xùn)基地既是高職學(xué)生鞏固理論知識、職業(yè)技能訓(xùn)練、全面提高職業(yè)綜合素質(zhì)的實踐性學(xué)習(xí)與訓(xùn)練的平臺，也是學(xué)院開展職工培訓(xùn)、技能鑒定、教學(xué)改革、教師從事科學(xué)研究、就業(yè)指導(dǎo)和社會服務(wù)等工作的多功能場所。加強實訓(xùn)基地的建設(shè)，有著十分重要的現(xiàn)實意義。

　　（1）實訓(xùn)基地建設(shè)是改進職業(yè)教育實踐教學(xué)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是提高技能型人才培養(yǎng)質(zhì)量的基本途徑。可使學(xué)生掌握的書本知識變成應(yīng)用技能，也是訓(xùn)練職后學(xué)員職業(yè)崗位技能的基礎(chǔ)平臺。

　�。�2）實訓(xùn)基地建設(shè)是提高職前學(xué)生就業(yè)競爭力、縮短職后人員工作適應(yīng)期的根本保證。學(xué)生通過在實訓(xùn)基地的工學(xué)交替、頂崗實習(xí)，提前接受現(xiàn)代企業(yè)氛圍的熏陶。職員通過電力行業(yè)新技術(shù)的培訓(xùn)，熟練掌握新設(shè)備、新工藝，鞏固職業(yè)技能，盡快適應(yīng)企業(yè)發(fā)展的需求。

人工智能總結(jié)5

　　20世紀40年代，計算機的發(fā)明揭開了人類發(fā)展的新篇章，使得人類追尋已久的腦力勞動機械化問題獲得了解決的方法和途徑。計算機能夠代替人類大腦進行復(fù)雜的計算，并且能夠根據(jù)計算對某些問題做出判斷，從某種程度上代替了人腦的部分功能。而隨著計算機計算機技術(shù)的發(fā)展，20世紀50年代人工智能(AI)這一新的學(xué)科門類的誕生，對人類的發(fā)展和進步有著重大的意義。

　　人工智能是指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動，可用某種智能化的機器來予以人工的實現(xiàn)。諸如機器編譯、機器診斷、機器推理以及各種專家系統(tǒng)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，引起了眾多學(xué)科和不同專業(yè)背景學(xué)者們的日益重視，并且發(fā)展出了若干個研究子學(xué)科，如計算機科學(xué)、哲學(xué)、生理學(xué)、社會學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)和計算機數(shù)學(xué)等，人工智能成為一門廣泛的交叉和前沿學(xué)科。因此，《人工智能及其應(yīng)用》課程的學(xué)習(xí)，對于計算機應(yīng)用研究技術(shù)、機械技術(shù)以及本人的專業(yè)——農(nóng)業(yè)機械工程的學(xué)習(xí)和科研工作中，具有十分重要的作用�！度斯ぶ悄芗捌鋺�(yīng)用》課程所講授的`知識涵蓋面廣、內(nèi)容較多，其中許多章節(jié)所設(shè)計的知識都可以單獨作為一門課程學(xué)習(xí)。因此，通過本學(xué)期對《人工智能及其應(yīng)用》課程的學(xué)習(xí)，我重點總結(jié)一下主要學(xué)習(xí)和掌握的幾方面知識：

　　1．人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。在人工智能這門學(xué)科中，包含有多個研究領(lǐng)域，每個研究領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語，它們包括：自然語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設(shè)計等。通過對這些研究領(lǐng)域的研究和應(yīng)用介紹，我發(fā)現(xiàn)其中專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、機器視覺和數(shù)據(jù)挖掘等方面的知識，是我所研究的專業(yè)領(lǐng)域和課題中，使用計算機軟件進行數(shù)據(jù)處理和自動判別所需要的知識，對我課題的研究和完成將會有很大幫助。

　　2．知識表示與推理。本部分研究了傳統(tǒng)人工智能的知識表示方法、搜索技術(shù)和知識推理。以符號和邏輯為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)人工智能問題求解是通過知識表示和知識推理來實現(xiàn)的。知識表示的方法有很多，包括圖示法、公式法、結(jié)構(gòu)化方法、陳述式表示、過程式表示、狀態(tài)空間法和問題歸約法等。表示問題是為了進一步求解問題，從問題表示到問題的解決有一個求解的過程，也就是搜索過程。因此，學(xué)習(xí)了圖搜索策略和AX算法的方法和步驟。學(xué)習(xí)了消解原理這一用于一定的子句公式的重要推理規(guī)則，包括消解推理規(guī)則、含有變量的消解式、消解反演求解過程等。并且學(xué)習(xí)了規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)。它們是解決比較復(fù)雜的系統(tǒng)和問題的較為先進的推理技術(shù)和系統(tǒng)求解方法，能夠解決搜索推理方法難以解決的一些問題。

　　3．計算智能。包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算、模糊計算、粗糙集理論、遺傳算法、進化策略、進化編程、人工生命、粒群優(yōu)化、蟻群算法、自然計算和免疫計算。其中每一部分都可以作為單獨的一門課程和知識進行深入的學(xué)習(xí)和研究。其中，我結(jié)合課程內(nèi)容，重點學(xué)習(xí)和研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)元的特性而產(chǎn)生的，是基于生物神經(jīng)元特性的互聯(lián)模型制造的算法及機器。包括有以下幾個重要特性：并行分布處理、非線性映射、通過訓(xùn)練進行學(xué)習(xí)、適應(yīng)與集成、硬件實現(xiàn)性。在本部分學(xué)習(xí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由基本處理單元——神經(jīng)元及其互聯(lián)方法構(gòu)成的。其網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)分為兩類：遞歸網(wǎng)絡(luò)和前饋網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要學(xué)習(xí)算法有：有師學(xué)習(xí)、無師學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)三種。具體學(xué)習(xí)了自適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)、Kohonen網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)，并且學(xué)習(xí)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法和推理方法。通過這部分的學(xué)習(xí)，了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用方法和應(yīng)用領(lǐng)域，由于其學(xué)習(xí)和適應(yīng)、自組織、函數(shù)逼近和大規(guī)模并行處理等能力，因而在模式識別、信號處理、系統(tǒng)辨識和優(yōu)化等方面有著廣泛的應(yīng)用。

　　4．機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)是一門研究機器獲取新知識和新技能，并實現(xiàn)現(xiàn)有知識的學(xué)問。在此部分，主要學(xué)習(xí)了機器學(xué)習(xí)的主要策略、系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和各種機器學(xué)習(xí)算法，包括：機械學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、神經(jīng)學(xué)習(xí)和知識發(fā)現(xiàn)。而其中的一些學(xué)習(xí)方法又與以前學(xué)習(xí)章節(jié)中的內(nèi)容有所交叉，如神經(jīng)學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。介紹了各種學(xué)習(xí)方法的定義、結(jié)構(gòu)、基本計算方法和流程等知識。機器學(xué)習(xí)廣泛的應(yīng)用于圖像處理、模式識別、機器人動力學(xué)與控制、自動控制、自然語言理解、語音識別、信號處理和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。

　　通過對《人工智能及其應(yīng)用》課程的學(xué)習(xí)，使我學(xué)習(xí)了人工智能的各種基本算法和思想，了解了各種方法的應(yīng)用領(lǐng)域和適用范圍。由于我的研究課題中，也需要對采集的數(shù)據(jù)進行處理和做出判斷，因此必然涉及人工智能的相關(guān)知識。課程包含內(nèi)容很多，涵蓋的領(lǐng)域非常廣泛，雖然學(xué)習(xí)深度有限，但是正是對人工智能知識的廣泛了解，才能擴展我的研究思路，選定方向和研究算法，進行更深層次的研究。

人工智能總結(jié)6

　　人工智能是產(chǎn)生于20世紀50年代的一門綜合高科技學(xué)科，它將機器智能和智能機器的概念和技術(shù)進行了融合，應(yīng)用過程涉及了信息科學(xué)、心理學(xué)、思維科學(xué)、生物科學(xué)、認知科學(xué)以及系統(tǒng)科學(xué)等多種學(xué)科，隨著近些年的不斷發(fā)展和進步，已經(jīng)在社會中的很多地方得以應(yīng)用，向著多元化的方向發(fā)展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動程序設(shè)計、知識處理、自然語言處理、專家系統(tǒng)、自動定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經(jīng)取得了很高的成就，備受世人關(guān)注。

　　1人工智能概述

　　人工智能，又稱為AI，是ArtificialIntelligence的簡稱�？梢运阕魇怯嬎銠C科學(xué)的一個分支，是在1956年的Dartmouth學(xué)會上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術(shù)之一。很多學(xué)者都將人工智能定義為通過研究使計算機來完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關(guān)于人工智能的最完整定義，當前業(yè)內(nèi)還存在一定的正義，尚未形成統(tǒng)一的結(jié)果，但是所有的這些說法都能夠反映出人工智能的基本內(nèi)容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類智能活動的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能行為的人工系統(tǒng)。

　　2人工智能的發(fā)展

　　人工智能的發(fā)展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時期的研究偏向于運用領(lǐng)域知識和啟發(fā)式思維發(fā)展，編寫相關(guān)的智能計算機程序，為現(xiàn)代的計算機理論奠定一定的基礎(chǔ)。從1963年之后，人工智能便進入了研究的第二階段，人類嘗試用自然語言通訊，實現(xiàn)了計算機對自然語言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進行了大量的研究和探索后，一些專家級的程序系統(tǒng)相繼出現(xiàn)，在各個領(lǐng)域得到運用。80年代，人工智能進入到以知識為中心的發(fā)展階段，更多的人開始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現(xiàn)象進行了更多的研究和探索�，F(xiàn)如今，人工智能的發(fā)展正在朝著大型分布式人工智能及多專家協(xié)同系統(tǒng)、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具，以及大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。

　　3人工智能的研究與應(yīng)用

　　3.1問題求解

　　求解問題往往是人工智能發(fā)展的第一步。一般過程是將復(fù)雜問題分成一些較簡單的子問題，通過解決子問題的基本技術(shù)完成人工智能基本技術(shù)的.組成。當前依然存在一些未真正解決額問題，例如問題的表示也成為問題的原概念在表述時往往存在解決不了的問題，這邊構(gòu)成了人類發(fā)展人工智能過程中的主要工作內(nèi)容。

　　3.2專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠?qū)⑺�研究的問題轉(zhuǎn)化為知識求解的專門問題，從而實現(xiàn)人工智能從理論研究到實際應(yīng)用的重要過度。專家系統(tǒng)可以看作是一種智能的軟件，通過啟發(fā)式方法對一般難以解決的問題進行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結(jié)論。專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

　　3.3機器學(xué)習(xí)

　　機器學(xué)習(xí)是對計算機模擬人類活動并實現(xiàn)人類活動而進行研究的過程。它是在專家系統(tǒng)之后出現(xiàn)的人工智能另一重要領(lǐng)域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。

　　3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)量巨大的神經(jīng)元互相連接組成的，也可稱作類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量節(jié)點之間的相互連接構(gòu)成運算模型，通過模擬人的大腦的基本運算機制和機理來實現(xiàn)特定方面的功能。

　　3.5模式識別

　　模式識別是指通過計算機技術(shù)讓計算機代替人類進行感知和識別。計算機模式識別系統(tǒng)能夠讓計算機在模擬人類感覺器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著模式識別的發(fā)展和壯大，量子計算機技術(shù)也已經(jīng)在模式識別系統(tǒng)中得到運用。早期的模式識別系統(tǒng)僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著技術(shù)的進步，對三維景物的識別方面也已經(jīng)有了重大突破，并已經(jīng)延伸到活動物體的識別和分析，取得了長足的進步。

　　4結(jié)束語

　　作為一門偉大的科學(xué)成就，人工智能的誕生無疑成為20世紀最重要的技術(shù)之一，而它也必將成為未來發(fā)展的主導(dǎo)學(xué)科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經(jīng)在國民生活和生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用，隨著信息時代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和知識經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人工智能的技術(shù)成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應(yīng)用，更多的推動社會和科技的進步和發(fā)展，為人類的生活發(fā)揮更多的作用。

人工智能總結(jié)7

　　智能建筑在我國起步較晚，發(fā)展卻極為迅猛，但業(yè)內(nèi)人員普遍存在層次不高及專業(yè)知識匱乏的狀況，導(dǎo)致社會對智能建筑人才的需求不斷擴大，智能樓宇管理師也被國家緊急人才辦公室列為緊缺性技能型人才。

　　針對這種情況，許多高校開設(shè)了相關(guān)專業(yè)及課程，我院也在電子信息工程技術(shù)專業(yè)中開設(shè)了《樓宇智能化技術(shù)》課程，該課程工程性和綜合性非常強，對實踐教學(xué)環(huán)節(jié)要求很高，必須要建設(shè)與課程相配套的實訓(xùn)室。實訓(xùn)室應(yīng)緊密結(jié)合智能樓宇新技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，給予學(xué)生具體直觀的感性認識，要求學(xué)生不僅要認知智能建筑各子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和原理，還要熟練掌握設(shè)備安裝、調(diào)試與維護的技能，培養(yǎng)學(xué)生的動手和創(chuàng)新能力。

　　1建設(shè)思路

　　樓宇智能化技術(shù)實訓(xùn)室的建設(shè)首先根據(jù)專業(yè)培養(yǎng)目標與課程大綱，及智能樓宇管理師職業(yè)標準要求，對實訓(xùn)系統(tǒng)建設(shè)目標、技術(shù)方案及各子系統(tǒng)作出總體的功能描述，再對實訓(xùn)系統(tǒng)提出深化設(shè)計，明確系統(tǒng)總體構(gòu)架及各子系統(tǒng)間的關(guān)系，完成設(shè)備選型以及對工程施工作出具體要求。江陰職業(yè)技術(shù)學(xué)院建設(shè)該實訓(xùn)室時確立了以下幾點思路：

　　1.1概念創(chuàng)新

　　用新思維、新概念來建設(shè)實訓(xùn)室，使之具備工程背景及環(huán)境特征。實訓(xùn)設(shè)備要實用化、工程化、現(xiàn)場化，接近真實環(huán)境是該實訓(xùn)室在建設(shè)過程中重點強調(diào)的，提出“實訓(xùn)項目+工程背景”概念，依托實訓(xùn)室，將實訓(xùn)項目向工程實際進行擴展和延伸，使實訓(xùn)室既是實訓(xùn)場所，同時也是工程現(xiàn)場，讓學(xué)生有一種身臨其境的感覺，體現(xiàn)出高職院校在人才培養(yǎng)方向上突出應(yīng)用性的特點[1]。

　　1.2目的明確

　　實訓(xùn)室應(yīng)充分考慮真實性與原理性的關(guān)系，采用實物與模型，軟件仿真與硬件模擬相結(jié)合，能全面展示智能樓宇內(nèi)各子系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)與主要設(shè)備，逼真地實現(xiàn)各子系統(tǒng)主要功能，給學(xué)生提供具體直觀的認識，完成課程的原理性實訓(xùn)教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生對工程設(shè)備和實訓(xùn)過程的感性認知，奠定學(xué)生的工程知識背景。

　　1.3定位合理

　　人才的培養(yǎng)應(yīng)以企業(yè)需求為目標、學(xué)生就業(yè)為導(dǎo)向，該專業(yè)培養(yǎng)的是面向智能建筑工程設(shè)計、施工、安裝調(diào)試一線的技能性人才，要求具備較強的實踐技能與較高的職業(yè)素質(zhì)，因此該實訓(xùn)室定位于應(yīng)用型。圖1表明了該實訓(xùn)室在以工程現(xiàn)場及促進就業(yè)為導(dǎo)向的思路下各子系統(tǒng)的具體建設(shè)內(nèi)容及相應(yīng)的職業(yè)方向。

　　1.4資源共享

　　實訓(xùn)教學(xué)不僅只是滿足課程的教學(xué)要求，還可以通過對系統(tǒng)的進一步開發(fā)，為學(xué)生畢業(yè)設(shè)計、頂崗實踐等后續(xù)教學(xué)及教師科研提供一個開放的系統(tǒng)平臺，以進一步提高樓宇智能化集成技術(shù)水平，實訓(xùn)室同時還要能承擔(dān)職業(yè)技能鑒定、崗位培訓(xùn)等社會工作。

　　2建設(shè)方案

　　實訓(xùn)室的建設(shè)要依據(jù)社會需求及實際應(yīng)用，充分融入工程概念，系統(tǒng)集成度高，主要設(shè)備應(yīng)便于安裝與拆卸，可操作性強，以培養(yǎng)學(xué)生的工程認知。各子系統(tǒng)可獨立操作，分別完成相關(guān)的實訓(xùn)項目，同時通過對各系統(tǒng)的聯(lián)動操作，可在實訓(xùn)室內(nèi)模擬智能大廈對各子系統(tǒng)進行統(tǒng)一管理與運行。因此，該實訓(xùn)室建設(shè)方案著重考慮以下幾方面：

　　①實訓(xùn)系統(tǒng)構(gòu)建采用集散控制系統(tǒng)中的分級遞階結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)分散控制，集中管理。

　�、趯嵱�(xùn)室中系統(tǒng)信息的通信采用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實現(xiàn)，智能樓宇中離散的設(shè)備、信息通過網(wǎng)絡(luò)集成為一個相互關(guān)聯(lián)、統(tǒng)一協(xié)調(diào)的`系統(tǒng)，以實現(xiàn)資源、信息、任務(wù)的重組與共享。實訓(xùn)時，學(xué)生可通過實訓(xùn)室內(nèi)的綜合布線網(wǎng)絡(luò)對各種智能樓宇子系統(tǒng)進行監(jiān)測、訪問或操作。

　�、蹖嵱�(xùn)室中的自動化控制是一個典型的集散控制系統(tǒng)，其對應(yīng)的檢測點與控制對象都是分散的，因此要采用標準的開放交互式操作控制系統(tǒng)，采用現(xiàn)場總線技術(shù)來實現(xiàn)對每個對象的測控，以實現(xiàn)樓宇設(shè)備系統(tǒng)集成[2]。

　　比較了各種現(xiàn)場總線的性能特點后，該實訓(xùn)室選用由LonWorks總線構(gòu)成面向監(jiān)測對象的測控網(wǎng)絡(luò)。該總線具備完整高效可靠的OSI/ISO7層網(wǎng)絡(luò)通信模型，是一種完整靈活的開放系統(tǒng)，包含了所有設(shè)計、安裝配置與控制維護網(wǎng)絡(luò)所需的硬件及軟件。它的物理層支持雙絞線、同軸電纜、光纖、無線等通信載體，是現(xiàn)場總線中最豐富的，其通訊協(xié)議LonTalk固化在核心元件神經(jīng)元芯片中，具備通信和控制功能。采用模塊化編程工程軟件，用戶界面簡潔友好。

　　3系統(tǒng)構(gòu)建

　　3.1實訓(xùn)系統(tǒng)開發(fā)

　　智能樓宇實訓(xùn)系統(tǒng)不僅是為教師教學(xué)提供演示驗證，更重要是應(yīng)具備讓學(xué)生進行樓宇設(shè)備及系統(tǒng)安裝、調(diào)試、運行等實際操作能力的訓(xùn)練，使學(xué)生具備較強的系統(tǒng)維護能力。因此實訓(xùn)系統(tǒng)的建設(shè)分為兩塊，一是教師的教學(xué)展示部分，二是學(xué)生的綜合實訓(xùn)部分。

　　3.1.1教學(xué)展示

　　實訓(xùn)室中做了兩塊大型的教學(xué)演示板，分別是綜合型的樓宇智能化系統(tǒng)和消防系統(tǒng)。智能樓宇中的每個子系統(tǒng)在示教板上分別安排一個位置，示教板正面由系統(tǒng)框圖和實物模塊構(gòu)成，樓宇智能化技術(shù)的工作原理及系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)清晰的在板面上呈現(xiàn)，板上安裝的都是工程現(xiàn)場使用的測試模塊、控制模塊及受控裝置等器件。示教板的背面按系統(tǒng)實際的布線要求來進行連接，教學(xué)中整個示教系統(tǒng)處于實際工作狀態(tài)，教師可對學(xué)生進行操作講解。

　　3.1.2實訓(xùn)系統(tǒng)

　　綜合實訓(xùn)系統(tǒng)根據(jù)具體實訓(xùn)功能需求，采用了實物與模型相結(jié)合的方式，組建了視頻監(jiān)控、出入口控制、可視對講、電子巡更、防盜報警、智能消防等多項實訓(xùn)單元。這些分項系統(tǒng)給學(xué)生提供了充分有序且切實可行的實訓(xùn)條件，使學(xué)生在了解各子系統(tǒng)原理的基礎(chǔ)上，充分認識系統(tǒng)的設(shè)備構(gòu)成，理解其功能及運行原理，掌握其管理應(yīng)用和維護方法。

　　實訓(xùn)系統(tǒng)在設(shè)計安裝時把所有子系統(tǒng)設(shè)備都集中在多塊網(wǎng)孔板上，設(shè)備接線端引出至二次接線排上，每塊網(wǎng)孔板形成一個相對獨立的樓宇子系統(tǒng)實訓(xùn)模塊。學(xué)生可根據(jù)各系統(tǒng)安裝與連接要求，選擇系統(tǒng)設(shè)備進行連接和調(diào)試。系統(tǒng)間的通訊線材全部從實訓(xùn)室上方的橋架內(nèi)引出，這樣可避免實訓(xùn)設(shè)備的搬動及無謂損耗，線材的無序拖拉，極大提高了實訓(xùn)的效率[3]。

　　3.2實訓(xùn)項目設(shè)計

　　實訓(xùn)室的建設(shè)不僅是硬件系統(tǒng)的構(gòu)建，以工程實踐中遇到的問題為出發(fā)點，結(jié)合智能樓宇管理師國家職業(yè)標準中涉及的技術(shù)要求來設(shè)計實訓(xùn)項目，也是實訓(xùn)室建設(shè)的一部分。

　　實訓(xùn)項目要強調(diào)工程現(xiàn)場的實用性，使學(xué)生在實訓(xùn)項目中理解自己將來要從事的職業(yè)崗位及能力需求，注重學(xué)生職業(yè)技能的提高及獨立解決問題能力的培養(yǎng)。

　　從學(xué)生認知規(guī)律和實際水平出發(fā)，為體現(xiàn)以學(xué)生為中心、實現(xiàn)以學(xué)生自我訓(xùn)練為主的實訓(xùn)模式，教師在該實訓(xùn)室中設(shè)計了由淺入深，由簡單到綜合的縱向三層多級實訓(xùn)項目體系。

　　3.2.1基礎(chǔ)認知層

　　該層依照樓宇智能化技術(shù)中不同的子系統(tǒng)劃分為多個模塊，如出入口控制模塊、視頻監(jiān)控模塊、防盜報警模塊、智能消防模塊等。這些模塊的前端設(shè)備大部分已安裝在實訓(xùn)架上，學(xué)生可以首先認識和熟悉各個設(shè)備的基礎(chǔ)特點，再按照設(shè)備說明書及系統(tǒng)連接圖對各子系統(tǒng)進行安裝、連接、調(diào)試及排故等實訓(xùn)操作，提高學(xué)生的實踐動手能力。

　　該層次的實訓(xùn)項目要求全體學(xué)生必須完成，通過認知性及驗證性的實訓(xùn)，為學(xué)生奠定工程知識背景，培養(yǎng)學(xué)生對實訓(xùn)（工程）設(shè)備和工作過程的感性知識，有助學(xué)生對智能樓宇中相關(guān)理論知識的融會貫通。

　　3.2.2專業(yè)組合層

　　該層次包括更復(fù)雜和更具專業(yè)性的驗證性實訓(xùn)，以及需要綜合運用基礎(chǔ)認知層中多個實訓(xùn)項目的設(shè)計性實訓(xùn)，例如綜合布線的組網(wǎng)、防盜報警系統(tǒng)的編程、視頻監(jiān)控系統(tǒng)構(gòu)建等。實訓(xùn)系統(tǒng)在建設(shè)時，源代碼對學(xué)生是開放的，學(xué)生在認識和熟悉整個樓宇智能化系統(tǒng)后，可對各個子系統(tǒng)可以進行信息共享和聯(lián)動，在已有功能基礎(chǔ)上開發(fā)出其他新的功能。

　　參加該層實訓(xùn)的學(xué)生是從能獨立完成前一層任務(wù)的學(xué)生中優(yōu)選出的，他們的理論知識都較為扎實，動手能力強，再通過該層實訓(xùn)的深入學(xué)習(xí)，學(xué)生的行業(yè)知識和技能得到進一步的加強，工程現(xiàn)場綜合應(yīng)用能力也得到鍛煉和提高。

　　3.2.3科研創(chuàng)新層

　　該層次主要涉及學(xué)生的課外科技制作和科研活動，參與的主要是一些綜合素質(zhì)高的同學(xué)。該層次倡導(dǎo)自主實訓(xùn)，由一名或多名學(xué)生自己擬訂實訓(xùn)目標、設(shè)計實訓(xùn)方案，經(jīng)老師審核備案后學(xué)生自主開展實訓(xùn)操作，包括科學(xué)探索、興趣研究、科技創(chuàng)新與電子制作等。

　　通過該實訓(xùn)層次，可全面提高學(xué)生的工程素質(zhì)，培養(yǎng)他們的創(chuàng)新思維，鍛煉他們獨立操作動手能力，為以后進入企業(yè)工作奠定良好的基礎(chǔ)。

　　多層次實訓(xùn)項目的設(shè)計運用必然會對實訓(xùn)室管理提出更高的要求，實訓(xùn)室采用實訓(xùn)時間、內(nèi)容、主體三開放的方式，除基礎(chǔ)認知層的內(nèi)容是在課內(nèi)規(guī)定時間要求完成外，其他層次的實訓(xùn)通過學(xué)生申請及教師考核的方式安排在課余時間進行。在這樣的教學(xué)環(huán)境中，“教”與“學(xué)”互動效果得到很好體現(xiàn)，學(xué)生在相對寬松、自由的環(huán)境里完成實訓(xùn)任務(wù)，在自主學(xué)習(xí)過程中逐步提高自身的能力與素質(zhì)。

　　4教材編寫

　　該實訓(xùn)室是與工程公司校企合作，依據(jù)工程現(xiàn)場的模式共同開發(fā)建設(shè)的，教師與企業(yè)工程師除進行實訓(xùn)系統(tǒng)構(gòu)建外，還配合完成了相配套校本教材的編寫，這樣做的優(yōu)勢非常明顯：

　　4.1目標定位更為準確

　　教材內(nèi)容選取非常注重知識、技能與素質(zhì)三要素的比重，變重知識基礎(chǔ)為強調(diào)能力要求。切合當前高職教育課程改革的理念，以培養(yǎng)學(xué)生的職業(yè)能力為目標，強調(diào)行業(yè)中崗位工作任務(wù)的相互銜接，以完成崗位工作所需能力為導(dǎo)向，將對應(yīng)的知識與技能滲透到每一個實訓(xùn)單元的工作任務(wù)過程中，同時通過教材將與行業(yè)相關(guān)聯(lián)的知識情感、態(tài)度、價值觀等物化在實訓(xùn)過程的學(xué)習(xí)中。

　　4.2教材內(nèi)容綜合化

　　實訓(xùn)室在建設(shè)之初教師就已深入考察了智能樓宇行業(yè)技術(shù)狀況及企業(yè)用人需求，對相關(guān)職業(yè)及崗位群所需職業(yè)能力有了詳細了解。因此教材內(nèi)容選取更凸顯職業(yè)崗位所需綜合知識，明確指出學(xué)生所應(yīng)具備的綜合技能與素質(zhì)，教材編排注重讓教師在教學(xué)實踐中創(chuàng)設(shè)職業(yè)崗位情景來強化學(xué)生綜合能力的訓(xùn)練與提高，以更好地滿足用人單位的崗位需要。

　　4.3更加注重實用性

　　高職學(xué)生抽象思維能力較弱，因此教材編寫在內(nèi)容和形式等方面要符合高職教學(xué)，理論闡述僅限于學(xué)生技能掌握的需要，少做推導(dǎo)，突出直觀性和多樣性。對于實踐性內(nèi)容，重點突出操作步驟，表述出職業(yè)能力獲得的過程，做到圖文并茂，以教程的形式表達出來，滿足學(xué)生學(xué)習(xí)和參考的需求，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。該實訓(xùn)室為自主建設(shè)，所以在構(gòu)建時就相應(yīng)進行了大量圖片及視頻等一手資料的收集整理，很好的應(yīng)用到了教材編寫中去[4]。

　　4.4緊密銜接職業(yè)資格認證

　　實訓(xùn)室的建設(shè)及教材編寫除緊密結(jié)合工程現(xiàn)場外，還考慮與智能樓宇管理師職業(yè)資格鑒定相結(jié)合，將職業(yè)資格鑒定的內(nèi)涵要求與教材中的知識點進行融合，以職業(yè)資格鑒定的應(yīng)知應(yīng)會為主線協(xié)調(diào)構(gòu)建實訓(xùn)項目，在理論知識及實踐技能訓(xùn)練方面進行全范圍覆蓋，以利于學(xué)生獲得職業(yè)資格證書，更好的順應(yīng)人才市場就業(yè)準入制度，實現(xiàn)從校園到社會的良好過渡。

　　5 小結(jié)

　　高職院校中，以工程現(xiàn)場為導(dǎo)向自主建設(shè)綜合性樓宇智能化技術(shù)實訓(xùn)室是對傳統(tǒng)課程的一種創(chuàng)新，是發(fā)展高職教育及實施教學(xué)改革的有效措施，有利于學(xué)生技能訓(xùn)練、素質(zhì)教育及思維和創(chuàng)造能力的擴展。

　　該實訓(xùn)室對學(xué)生的日常教學(xué)及大學(xué)生創(chuàng)新、畢業(yè)設(shè)計等工作發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，以此實訓(xùn)室為依托，教師在畢業(yè)設(shè)計內(nèi)容的選取上加大了基于工程實際應(yīng)用課題的比重，鍛煉學(xué)生的實踐能力，做到產(chǎn)、學(xué)、研合一，其中《府前沁園小區(qū)視頻監(jiān)控工程》一文因工程針對性強，研究內(nèi)容豐富、詳實，被江蘇省教育廳評為20xx年度江蘇省優(yōu)秀畢業(yè)設(shè)計一等獎。

　　隨著實訓(xùn)室中設(shè)備有序更新，使用次數(shù)逐漸增多，需要教師開拓進取，擴充新知識，應(yīng)用到實訓(xùn)教學(xué)中去。實訓(xùn)室的日常管理工作，包括對設(shè)備儀器的保養(yǎng)維護等，也是確保實訓(xùn)室正常高效運轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。建設(shè)一支高水平、高技能、高素質(zhì)的團隊才能管理利用好實訓(xùn)室，在此我們引入學(xué)生專業(yè)社團參與到實訓(xùn)的管理和輔導(dǎo)中來，效果非常顯著，值得推廣。

人工智能總結(jié)8

　　在搜狐，經(jīng)常傳遞的概念是培訓(xùn)應(yīng)有三個功能：第一個功能是通過能力素質(zhì)模型、測評，找到員工在技能、勝任崗位能力方面的不足、差距，然后通過培訓(xùn)學(xué)習(xí)使員工達到合格的水平。但假如培訓(xùn)工作僅僅停留在這個層次或者滿足這樣的功能，絕對是不夠的，還要有更高的要求。

　　每一次的培訓(xùn)，學(xué)員都來自于不同的部門，有不同的背景、不同的資源以及不同的經(jīng)驗。那么，能否想象一下，在一個平臺上是不是可以做到資源的整合、信息的交流，使大家可以結(jié)識更多志同道合的朋友，為將來的發(fā)展奠定好的基礎(chǔ)呢？所以把每次的學(xué)習(xí)機會看作一次非常難得的資源整合的機會，或者當成一次特別好的交流機會，這是非常重要的，這也是培訓(xùn)的第二個功能。

　　第三個功能源自于一個名詞。這個名詞大家都知道，是屬于這個時代的產(chǎn)物―自媒體。每次培訓(xùn)都應(yīng)該是一次傳播機會。

　　自媒體應(yīng)該具有兩重含義。第一層含義，每一個個體都可以是一個自媒體的主體。因為大家可以將自己的思想、觀點，通過非常方便的手段、非常簡單的工具表達出來，讓更多的朋友認知你。另外一個含義是每一個個體其實也都是自媒體的傳播者。想象一下，我們有微信、微博、有自己的粉絲群、有通訊錄、郵件組，可以通過各種方式影響周圍的人。培訓(xùn)也應(yīng)該有這樣的功能，即傳播知識觀點、影響他人。

　　智匯時代的核心目標與原則

　　對這個時代的各種紛繁復(fù)雜的定義，其背后都包含特定的商業(yè)邏輯，噱頭也好，叫法也好，都是為這個核心邏輯服務(wù)的。

　　如何把握智匯時代的核心？祖先已經(jīng)給我們留下了寶貴的財富：“下君者，盡己之力;中君者，盡人之能;上君者，盡人之智。”

　　搜狐的一個培訓(xùn)案例―“企業(yè)面試官”，可以供培訓(xùn)界的朋友參考。

　　搜狐在組織“企業(yè)面試官”培訓(xùn)時是這樣操作的：首先，選擇一位好講師，有償邀請他幫助我們做幾件事。

　　在講師的幫助下，我們把“企業(yè)面試官”的課程分成兩大塊，一是理論知識部分，包括一些概念、原則、操作方法、工具等;二是實操部分，比如演練、點評、案例的拆解、互動答疑等。我們把第一個部分拍攝下來，放在搜狐ELN平臺上，然后把錄像速錄之后編輯，做成一本《搜狐企業(yè)面試官》教材。

　　我們將該教材發(fā)放給所有參加培訓(xùn)的學(xué)員，并給每個人分配一個ELN賬號，讓他們在參加線下培訓(xùn)之前先在線學(xué)習(xí)理論知識部分的內(nèi)容。

　　完成這一步之后，講師的線下培訓(xùn)就隨之做了一些調(diào)整，主要有以下三部分：

　　第一部分，20%的時間用來回顧在線學(xué)習(xí)階段的知識性內(nèi)容，約占一個課時，目的是回顧和加強，因為有些學(xué)員未必能完全領(lǐng)悟。

　　第二部分，80%的時間放在現(xiàn)場的演練、案例的.分析上。

　　第三部分，培訓(xùn)結(jié)束之后要現(xiàn)場進行考試。出題原則是簡潔但不簡單，形式為20%的客觀題+ 80%的主觀題�？陀^題以理論知識為主，主觀題可以要求學(xué)員根據(jù)講師線下所講的內(nèi)容重新梳理崗位需求，做工作說明書;學(xué)員根據(jù)學(xué)到的面試技巧，更清楚本部門需要什么樣的人才，從而重新設(shè)計面試題。

　　“企業(yè)面試官”培訓(xùn)結(jié)束時，收獲最大者是搜狐和講師。因為參加培訓(xùn)的三四十位學(xué)員來自搜狐不同的部門，這些學(xué)員會非常認真地總結(jié)自己的崗位描述以及重新設(shè)計本部門的面試題。這些崗位描述和面試題都是寶貴的企業(yè)資源，若干期考試之后，甚至可以編寫一本《搜狐考試題庫》。

　　在“企業(yè)面試官”培訓(xùn)時，學(xué)員的身份變化了，他們不僅僅是學(xué)習(xí)者，也成為智慧的貢獻者。這是典型的“智匯”操作。

　　值得重新思考的問題

　　智匯時代，在企業(yè)培訓(xùn)的過程當中，其實有幾個值得重新思考的問題。

　　第一，人才不見得一定是培訓(xùn)出來的。

　　因為有的人即使不參加培訓(xùn)，照樣很出色;但有的人即使參加過很多培訓(xùn)，還是會有很多問題。所以發(fā)現(xiàn)人才的價值，給人才足夠的空間與舞臺，提供展現(xiàn)人才價值的平臺，營造讓人才愿意展示價值的氛圍與環(huán)境，這些在某些時候比關(guān)注具體的培訓(xùn)內(nèi)容更重要。當然，這里所說的培訓(xùn)是指狹義上的培訓(xùn)。

　　廣義上的培訓(xùn)是做思想工作，從這個角度來講，所有沒有經(jīng)過培訓(xùn)的人才都會成為公司負資產(chǎn)，這是企業(yè)最大的成本。

　　第二，新人不是“新”人。

　　企業(yè)的新員工未必是新人，因為他可能有自己的經(jīng)驗、能力、工作背景，有很企業(yè)需要的知識或者是智慧。

　　第三，學(xué)員不僅是學(xué)習(xí)者。

　　學(xué)員在智匯時代也是企業(yè)的同盟者、合作伙伴，是智慧的貢獻者。

　　搜狐在每次新員工培訓(xùn)結(jié)束的時候，都會要求學(xué)員做一件事―做一個不少于15頁的PPT。前兩年的主題是“我與搜狐”，今年是“搜狐有我更精彩”。新員工剛進入企業(yè)的時候，充滿了好奇心，也充滿了熱情，有自己的抱負和想法，如果企業(yè)有這樣的平臺，能提供獎勵、培訓(xùn)，員工就會搜集很多的素材展現(xiàn)智慧，而PPT是一個可以視覺化地展現(xiàn)員工創(chuàng)意的平臺。每次新員工的PPT都能給我們帶來巨大的驚喜―學(xué)員當中真是藏龍臥虎！我們會精選其中的兩三份提供給學(xué)員瀏覽，也會通過展示平臺向全公司播放。這樣培訓(xùn)，效果絕對立竿見影，因為這是一個可呈現(xiàn)的結(jié)果，別人都看得到。

人工智能總結(jié)9

　　淺談邏輯學(xué)與人工智能

　　人工智能主要研究用人工方法模擬和擴展人的智能，最終實現(xiàn)機器智能。人工智能研究與人的思維研究密切相關(guān)。邏輯學(xué)始終是人工智能研究中的基礎(chǔ)科學(xué)問題，它為人工智能研究提供了根本觀點與方法。

　　1人工智能學(xué)科的誕生

　　12世紀末13世紀初，西班牙羅門·盧樂提出制造可解決各種問題的通用邏輯機。17世紀，英國培根在《新工具》中提出了歸納法。隨后，德國萊布尼茲做出了四則運算的手搖計算器，并提出了“通用符號”和“推理計算”的思想。19世紀，英國布爾創(chuàng)立了布爾代數(shù)，奠定了現(xiàn)代形式邏輯研究的基礎(chǔ)。德國弗雷格完善了命題邏輯，創(chuàng)建了一階謂詞演算系統(tǒng)。20世紀，哥德爾對一階謂詞完全性定理與N形式系統(tǒng)的不完全性定理進行了證明。在此基礎(chǔ)上，克林對一般遞歸函數(shù)理論作了深入的研究，建立了演算理論。英國圖靈建立了描述算法的機械性思維過程，提出了理想計算機模型(即圖靈機)，創(chuàng)立了自動機理論。這些都為1945年匈牙利馮·諾依曼提出存儲程序的思想和建立通用電子數(shù)字計算機的馮·諾依曼型體系結(jié)構(gòu)，以及1946年美國的莫克利和�？颂爻晒ρ兄剖澜缟系谝慌_通用電子數(shù)學(xué)計算機ENIAC做出了開拓性的貢獻。

　　以上經(jīng)典數(shù)理邏輯的理論成果，為1956年人工智能學(xué)科的誕生奠定了堅實的邏輯基礎(chǔ)。

　　現(xiàn)代邏輯發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。20世紀邏輯研究嚴重數(shù)學(xué)化，發(fā)展出來的邏輯被恰當?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”，它增強了邏輯研究的深度，使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀邏輯之后進入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。

　　2邏輯學(xué)的發(fā)展

　　2.1邏輯學(xué)的大體分類

　　邏輯學(xué)是一門研究思維形式及思維規(guī)律的科學(xué)。從17世紀德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家萊布尼茲(G.LEibniz)提出數(shù)理邏輯以來，隨著人工智能的一步步發(fā)展的需求，各種各樣的邏輯也隨之產(chǎn)生。邏輯學(xué)大體上可分為經(jīng)典邏輯、非經(jīng)典邏輯和現(xiàn)代邏輯。經(jīng)典邏輯與模態(tài)邏輯都是二值邏輯。多值邏輯，是具有多個命題真值的邏輯，是向模糊邏輯的逼近。模糊邏輯是處理具有模糊性命題的邏輯。概率邏輯是研究基于邏輯的概率推理。

　　2.2泛邏輯的基本原理

　　當今人工智能深入發(fā)展遇到的一個重大難題就是專家經(jīng)驗知識和常識的推理。現(xiàn)代邏輯迫切需要有一個統(tǒng)一可靠的，關(guān)于不精確推理的邏輯學(xué)作為它們進一步研究信息不完全情況下推理的基礎(chǔ)理論，進而形成一種能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式的，靈活的，開放的，自適應(yīng)的邏輯學(xué)，這便是柔性邏輯學(xué)。而泛邏輯學(xué)就是研究剛性邏輯學(xué)(也即數(shù)理邏輯)和柔性邏輯學(xué)共同規(guī)律的邏輯學(xué)。

　　泛邏輯是從高層研究一切邏輯的一般規(guī)律，建立能包容一切邏輯形態(tài)和推理模式，并能根據(jù)需要自由伸縮變化的柔性邏輯學(xué)，剛性邏輯學(xué)將作為一個最小的內(nèi)核存在其中，這就是提出泛邏輯的根本原因，也是泛邏輯的最終歷史使命。

　　3邏輯學(xué)在人工智能學(xué)科的研究方面的應(yīng)用

　　邏輯方法是人工智能研究中的主要形式化工具，邏輯學(xué)的研究成果不但為人工智能學(xué)科的誕生奠定了理論基礎(chǔ)，而且它們還作為重要的成分被應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)中。

　　3.1經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

　　人工智能誕生后的20年間是邏輯推理占統(tǒng)治地位的時期。1963年，紐厄爾、西蒙等人編制的“邏輯理論機”數(shù)學(xué)定理證明程序(LT)。在此基礎(chǔ)之上，紐厄爾和西蒙編制了通用問題求解程序(GPS)，開拓了人工智能“問題求解”的一大領(lǐng)域。經(jīng)典數(shù)理邏輯只是數(shù)學(xué)化的`形式邏輯，只能滿足人工智能的部分需要。

　　3.2非經(jīng)典邏輯的應(yīng)用

　　(1)不確定性的推理研究

　　人工智能發(fā)展了用數(shù)值的方法表示和處理不確定的信息，即給系統(tǒng)中每個語句或公式賦一個數(shù)值，用來表示語句的不確定性或確定性。比較具有代表性的有：1976年杜達提出的主觀貝葉斯模型，1978年查德提出的可能性模型，1984年邦迪提出的發(fā)生率計算模型，以及假設(shè)推理、定性推理和證據(jù)空間理論等經(jīng)驗性模型。

　　歸納邏輯是關(guān)于或然性推理的邏輯。在人工智能中，可把歸納看成是從個別到一般的推理。借助這種歸納方法和運用類比的方法，計算機就可以通過新、老問題的相似性，從相應(yīng)的知識庫中調(diào)用有關(guān)知識來處理新問題。

　　(2)不完全信息的推理研究

　　常識推理是一種非單調(diào)邏輯，即人們基于不完全的信息推出某些結(jié)論，當人們得到更完全的信息后，可以改變甚至收回原來的結(jié)論。非單調(diào)邏輯可處理信息不充分情況下的推理。20世紀80年代，賴特的缺省邏輯、麥卡錫的限定邏輯、麥克德莫特和多伊爾建立的NML非單調(diào)邏輯推理系統(tǒng)、摩爾的自認知邏輯都是具有開創(chuàng)性的非單調(diào)邏輯系統(tǒng)。常識推理也是一種可能出錯的不精確的推理，即容錯推理。

　　此外，多值邏輯和模糊邏輯也已經(jīng)被引入到人工智能中來處理模糊性和不完全性信息的推理。多值邏輯的三個典型系統(tǒng)是克林、盧卡西維茲和波克萬的三值邏輯系統(tǒng)。模糊邏輯的研究始于20世紀20年代盧卡西維茲的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的關(guān)系合成原則，現(xiàn)有的絕大多數(shù)模糊推理方法都是關(guān)系合成規(guī)則的變形或擴充。

　　4人工智能——當代邏輯發(fā)展的動力

　　現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀末葉和20世紀早期，其發(fā)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運動。21世紀邏輯發(fā)展的主要動力來自哪里?筆者認為，計算機科學(xué)和人工智能將至少是21世紀早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要動力源泉，并將由此決定21世紀邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能，它的難點不在于人腦所進行的各種必然性推理，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上做出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強的可應(yīng)用性。

　　5結(jié)語

　　人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展和邏輯學(xué)的發(fā)展密不可分。

　　一方面我們試圖找到一個包容一切邏輯的泛邏輯，使得形成一個完美統(tǒng)一的邏輯基礎(chǔ)；另一方面，我們還要不斷地爭論、更新、補充新的邏輯。如果二者能夠有機地結(jié)合，將推動人工智能進入一個新的階段。概率邏輯大都是基于二值邏輯的，目前許多專家和學(xué)者又在基于其他邏輯的基礎(chǔ)上研究概率推理，使得邏輯學(xué)盡可能滿足人工智能發(fā)展的各方面的需要。就目前來說，一個新的泛邏輯理論的發(fā)展和完善需要一個比較長的時期，那何不將“百花齊放”與“一統(tǒng)天下”并行進行，各自發(fā)揮其優(yōu)點，為人工智能的發(fā)展做出貢獻。目前，許多制約人工智能發(fā)展的因素仍有待于解決，技術(shù)上的突破，還有賴于邏輯學(xué)研究上的突破。在對人工智能的研究中，我們只有重視邏輯學(xué)，努力學(xué)習(xí)與運用并不斷深入挖掘其基本內(nèi)容，拓寬其研究領(lǐng)域，才能更好地促進人工智能學(xué)科的發(fā)展。

人工智能總結(jié)10

　　一、人工智能概述

　　人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI），也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng)，實現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機器人等多個領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。

　　二、人工智能的發(fā)展過程

　　人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

　　三、人工智能的研究熱點

　　AI研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進地發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

　　1.智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。

　　2.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

　　3.主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

　　四、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

　　1.專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的`程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面。

　　2.知識庫系統(tǒng)

　　知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實的計算機軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計是計算機科學(xué)的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計智能信息檢索系統(tǒng)時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。

　　3.物景分析

　　計算機視覺已從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標。機器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺已在機器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。

　　4.模式識別

　　模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統(tǒng)能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標的識別和分析方面是目前研究的熱點，同時它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用�？梢哉f人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻。

　　5.機器人

　　機器人學(xué)所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預(yù)先編好的程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學(xué)的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。

　　五、人工智能的未來發(fā)展

　　目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計原理還是從已取得的實驗結(jié)果來看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以NewellA為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗，吸收了認知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)Soar。目前的Soar已經(jīng)顯示出強大的問題求解能力。在Soar中已實現(xiàn)了30多種搜索方法，實現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如RI等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。

　　目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮諾依曼型機與作為智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。

人工智能總結(jié)11

　　人，沒有熊一樣的力量，卻能把熊關(guān)進籠子，這籠子的鑰匙，叫智慧。人類一直在思考如何讓自然界的其它事物為自己所用，而不是只想著如何獲取食物來填飽肚子，人類之所以會凌駕于食物鏈頂端，就在于對于資源的使用。為了減輕胃的消化負擔(dān)，人類開始學(xué)會使用火，讓蛋白質(zhì)在進入胃之前就變質(zhì)而變得更好消化易于吸收。經(jīng)歷了漫長的手工制造業(yè)歷程，為了提高生產(chǎn)效率，也為了減輕工人手工勞作的負擔(dān)，人們開始了工業(yè)革命，無數(shù)的機器流水線取代了效率低下的廉價勞動力，也正是從此刻起，人類使用資源的能力有了質(zhì)的發(fā)展，由使用已有資源，到創(chuàng)造新的資源。第一臺計算機應(yīng)運而生，人類開啟了無限創(chuàng)造的時代。時至今日，計算機技術(shù)幾乎延伸到了生活的每個領(lǐng)域，甚至成了人們的生活必需品。計算機能幫助人們完成人類不可能完成的計算，但一直致力于創(chuàng)造的人們當然不會停止對計算機的要求。人們不光需要計算機做人類做不了的計算，還漸漸開始要求計算機做人類能做的事，這便催生了人工智能。人類就是這樣一步步用自己的智慧讓自己過上傻瓜一樣的生活。

　　人工智能目前還沒有在人們生活中普及，但是已經(jīng)出現(xiàn)萌芽。最典型是的一些語音識別系統(tǒng)，如蘋果公司的Siri可能是目前人們接觸最多的基于人工智能和云計算技術(shù)的產(chǎn)品，相信這種人機交互系統(tǒng)的雛形經(jīng)過時間的磨練會在未來形成一套完善的從界面到內(nèi)核的智能體系。在社會生活方面，與數(shù)字圖像處理技術(shù)緊密結(jié)合的人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于攝像頭的圖像捕捉和識別，而模式識別技術(shù)的發(fā)展則使得人工智能在更廣闊的領(lǐng)域得以實現(xiàn)成為了可能。一些大公司在人工智能領(lǐng)域的投入和研究對于推動人工智能的發(fā)展起到了很大的作用，最值得一提的就是谷歌。谷歌的免費搜索表面上是為了方便人們的查詢，但這款搜索引擎推出的`初衷，就是為了幫助人工智能的深度學(xué)習(xí)，通過上億的用戶一次又一次地查詢，來鍛煉人工智能的學(xué)習(xí)能力，由于我的水平還很低，對于深度學(xué)習(xí)還不敢妄自拽測。但是，近年來谷歌公司在人工智能方面的突破一項接著一項，為人們熟知的便是智能汽車。不得不說，人工智能想要進一步發(fā)展，必須依靠這些大公司的研究和不斷推廣，由經(jīng)濟促創(chuàng)新。

　　縱覽時間長河，很多新生的技術(shù)在一開始都是舉步維艱的，人工智能也不例外，但幸運的是，人們接受和學(xué)會使用新技術(shù)所需要的時間越來越短，對于人工智能產(chǎn)品的投入市場是有益的。因此，在我看來，將已開發(fā)出來但還需完善的人工智能產(chǎn)品投放市場，使其進入人們的生活只是時間的問題，但要想真正掌握人工智能，開發(fā)出完全符合研發(fā)人想法的智能產(chǎn)品還需各方面的努力。至于現(xiàn)在討論熱烈的“人工智能統(tǒng)治人類”的問題，我的看法是，人工智能的開發(fā)和應(yīng)用是需要監(jiān)管的，但并不能阻止人工智能即將影響世界的趨勢。

　　由于我對于人工智能的理解還只是皮毛，對于文中出現(xiàn)的紕漏和錯誤還希望老師指正！

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