尚翠娟 董再秀 温卫敏

摘要：随着人工智能技术在各个行业的应用和兴起，人工智能的应用型人才存在较大缺口，应用型高校需要加大人工智能人才的培养。从教学目标、理论内容和实验项目等方面，探讨了应用型高校《人工智能算法》课程的教学设计，致力于培养学生使用人工智能算法解决问题、进行应用开发的能力。

关键词：应用型;人工智能;算法;教学设计;实验项目

中图分类号：TP301        文献标识码：A

文章编号：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，人工智能技术的发展极大地推动了智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等各产业的发展。中国国家工业信息安全发展研究中心发布的《人工智能与制造业融合发展白皮书2020》指出，中国人工智能人才缺口高达30万人。

人工智能是一个非常典型的交叉学科，涉及诸多领域的知识内容，想要真正跻身于人工智能专家领域，需要具备数学、算法、哲学、经济学、计算机、神经学和语言学等体系的知识储备[1] 。学习人工智能需要具备的核心基础知识，包括数学、算法、编程语言三个方面的内容[2-4]。如果深入到硬件的话，一些电气类基础课也必不可少。因此，一般而言，人工智能教育多放在研究生阶段。但是，人工智能领域的人才培养已无法满足现阶段人工智能产业的巨大需求。

习近平总书记指出，社会需要的人才是金字塔形的，高校不仅要培养研究型人才，也要树立应用型办学理念，培养青年一代适应社会需要的技能。因此，在当前人工智能产业人才缺乏的情况下，应用型高校也应在自身条件允许的情况下加大人工智能人才的培养。

为了有效地培养人工智能领域的应用型人才，本文将探讨面向应用型高校计算机类专业的《人工智能算法》课程教学设计，从应用层面出发，制定合适的教学目标、教学内容和实践项目。

2 应用型高校人工智能课程存在的困难

应用型高校开设人工智能课程存在的主要困难是，缺乏适合本校计算机类专业的人工智能课程教学设计。目前人工智能人才的培养多集中在研究生阶段或单独开设的人工智能专业，其课程会较为全面地覆盖人工智能技术体系，如图1所示。然而这些人工智能课程的教学目标是要求学生掌握人工智能技术复杂的原理证明、具体的算法实现以及实际问题的求解，对学生有极高的要求，并不适合应用型高校的计算机类专业本科生。考虑到计算机类专业本科生已具备基本的数学基础和较好的计算机基础，那么如何从应用层面上开展人工智能课程将是一个值得探讨的问题。因此，本文提出了面向应用型高校的人工智能算法课程设计，在教学上不涉及复杂的原理证明和实现，要求学生从理论和技术层面了解人工智能技术，侧重培养学生应用人工智能技术解决实际问题的能力。

3 面向应用型高校的人工智能算法教学设计

人工智能算法课程可作为计算机类专业的选修课程，旨在培养学生的人工智能思维及人工智能算法应用能力。课程的先导课为高等数学、线性代数等基础数学课，以及任何一种编程语言的程序设计课。课程在介绍人工智能发展历史、应用现状、基本概念的基础上，着重讲解典型的机器学习算法和深度学习算法的逻辑意义和使用方法，并进一步通过实验项目的训练提高学生应用人工智能算法解决问题的能力。

3.1 教学目标

人工智能算法课程旨在培养学生使用人工智能算法进行数据处理、整理、分析的基本能力，让其能够整理不同类型的数据，挑选适合的算法分析、提取数据特征，构建有效的数据处理模型，为学生解决人工智能产业中实际应用问题的能力提供支撑。人工智能算法的本质为，从大量数据中找到数据背后隐含的规律。各类人工智能算法可视为数据分析的工具，工具的使用需要平台的支持及对工具的了解。因此本课程的具体教学目标如表1所示。

3.2 教学内容设计

人工智能算法课程共分五部分，课程内容及课时安排如表2所示。

第一部分人工智能概述，包含人工智能的发展历史及现状，人工智能算法在各行业中的典型应用，人工智能的技术体系结构。