摘 要：隨著復(fù)合型交叉人才培養(yǎng)培養(yǎng)需求，以機械大類的多學科交叉復(fù)合改造為目標，則必然對面向人工智能導(dǎo)論課程提出新的要求。本文將從面向機械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程建設(shè)總體方案和通過本課程建設(shè)對機械專業(yè)交叉復(fù)合改造兩方面展開探討。實現(xiàn)針對機械專業(yè)提高人工智能導(dǎo)論課程教學效果的目標。

關(guān)鍵詞：機械工程;人工智能;課程建設(shè)

1引言

通常人工智能導(dǎo)論課程是人工智能領(lǐng)域的一門介紹性課程，是全校性通識教育課程，屬于信息與智能技術(shù)模塊的必修課。近年來，因為機械專業(yè)在本科教學過程中有主動尋求從傳統(tǒng)專業(yè)設(shè)置到交叉融合大類的轉(zhuǎn)變趨勢，而在這一過程當中，人工智能導(dǎo)論課程將作為這種轉(zhuǎn)變的一種啟發(fā)式教學，在傳統(tǒng)機械教學的基礎(chǔ)上拓展知識體系，深入淺出的融合算法思想，多學科交叉的擴大應(yīng)用范圍，并對機械學科更加地面向國家科技強國戰(zhàn)略需求。

2 面向機械專業(yè)的課程總體方案

面向機械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程目標包括1）了解人工智能的發(fā)展歷史、基本概念和人工智能與機械結(jié)構(gòu)協(xié)同發(fā)展關(guān)系2）熟悉人工智能領(lǐng)域中智能算法、人工智能模型、大數(shù)據(jù)技術(shù)、智能計算工具、人工智能倫理等相關(guān)知識在機械專業(yè)中的應(yīng)用場景與解決方案;3）熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)與機械產(chǎn)業(yè)的的發(fā)展現(xiàn)狀、研究成果與市場交叉崗位需求。為機械專業(yè)同學將來繼續(xù)深入學習或進行科學研究打下堅實的基礎(chǔ)。

該課程在教學內(nèi)容主要包括知識表示、知識獲取、知識應(yīng)用三部分。第一部分，知識表示主要介紹概念表示、知識表示、知識圖譜，并加入機械結(jié)構(gòu)知識圖譜建立等將機械及其新興衍生子學科進行信息化與數(shù)字化，讓學生明白知識圖譜是讓機器理解世界的基礎(chǔ)，并對部分簡單機械構(gòu)建數(shù)字孿生體。第二部分，知識獲取主要介紹搜索技術(shù)、群智能算法、機器學習、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習等，以人工智能為腦對機械操作和控制，突破了人體操作速度和精度的限制，并可以進行大規(guī)模最優(yōu)決策。第三部分，知識應(yīng)用涉及計算機視覺、自然語言處理、語音處理、專家系統(tǒng)、多智能體系統(tǒng)與智能機器人等部分，并與機械專業(yè)進行交叉融合，以機器人為底，組合上述功能，構(gòu)建面向個人的服務(wù)機器人設(shè)計或面向企業(yè)的工業(yè)機器人設(shè)計，進行教學資源的融合導(dǎo)向。

相應(yīng)的教學方式也會發(fā)生改變，由傳統(tǒng)課堂改變?yōu)椋黾訉I(yè)核心課程的微課集群資源、教師邊講解學生邊演練的局域網(wǎng)教學平臺、在線檢驗和問題搶答等手機應(yīng)用軟件等增加信息化手段的教學方式的現(xiàn)代化課堂。在改變教學方式的同時，需要對專業(yè)教師進行相應(yīng)的培訓(xùn)，并提供專業(yè)化統(tǒng)一學習資源，保證最終教學效果。

3對機械專業(yè)交叉復(fù)合升級

人工智能導(dǎo)論課程不是簡單的給機械專業(yè)增加了一門通識課，更是幫助該專業(yè)的學生升級交叉復(fù)合的知識體系、算法思想和應(yīng)用范圍?，F(xiàn)有的機械專業(yè)課程相對而言比較固定，但是在新工科背景下，對機械專業(yè)有了交叉復(fù)合升級的需求，以通過培養(yǎng)具有復(fù)合背景的專業(yè)人才的方式，提升我國成為世界一流科技強國的發(fā)展速度和質(zhì)量。

3.1 知識體系升級

過去傳統(tǒng)教育中把一個專業(yè)分為一個個學科，再細分為一門門課程，相當于關(guān)注一個個相互割裂的知識點，而難以獲取完整的知識體系框架?，F(xiàn)在的主流機械大類招生的前期知識框架構(gòu)建帶來的挑戰(zhàn)則是引入人工智能導(dǎo)論課程的重要原因之一。而對于機械專業(yè)交叉復(fù)合升級中，人工智能則起到至關(guān)重要的作用。因為人工智能本身就是多學科交叉融合產(chǎn)生的，涉及了計算機科學、數(shù)學、心理學、哲學和語言學等眾多自然科學和社會科學，所以人工智能導(dǎo)論不僅僅是將一門而是將多門學科的知識體系融入到學生現(xiàn)有的知識框架下，完善了學生對于人類整體知識的思考，促進學生對于機械學科有更深刻的認識。

3.2 算法思想升級

機械專業(yè)未來就業(yè)方向更加具有復(fù)合型，而不是單一理解機械結(jié)構(gòu)部分，更要全面考慮高度融合各個學科來解決最終的產(chǎn)業(yè)問題，并且在現(xiàn)代機械學科中，某些問題的解決方案并非來自傳統(tǒng)機械計算方法。比如機械設(shè)計當中有安全系數(shù)法來確定強度，過去有人工智能當中的專家系統(tǒng)進行比較，現(xiàn)在又增加了深度學習等預(yù)測方法來針對機械系統(tǒng)當中的特定問題尋求最優(yōu)解決方案。比如機械剩余壽命預(yù)測過去更多使用的是建立相關(guān)隨機過程的方法，而現(xiàn)在增加了深度學習相關(guān)泛化預(yù)測方法。比如機械優(yōu)化設(shè)計當中增加了群智能搜索方法。把機械學科比喻作手的話，那么人工智能就是大腦，所以機械結(jié)構(gòu)需要人工智能來控制和決策，但同時算法又不能脫離現(xiàn)實結(jié)構(gòu)和實踐獨立運行，二者是相輔相成的。通過這種結(jié)合，跨學科主動將各個學科聯(lián)系在一起，而不僅僅是跟隨現(xiàn)有的潮流，而是對理論研究有一定深度。

3.3 產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用升級

人工智能應(yīng)用場景廣泛，極大的擴展了機械專業(yè)學生的開拓面，比如從圖像、聲音、觸感等多方面增加了人與機器的互動性，比如從多智能體算法中了解機器與機器之間的協(xié)作性等。將不再把機械專業(yè)限定在機械結(jié)構(gòu)中，而是拓展到機械系統(tǒng)，甚至機器人的范疇，增加了學生的就業(yè)面與未來的研究可選方向，并易于與國家戰(zhàn)略需求相結(jié)合，培養(yǎng)具有理解人工智能場景能力的機械專業(yè)化復(fù)合人才。而且以企業(yè)需求和時代大環(huán)境為基礎(chǔ)，以機械大類的多學科交叉復(fù)合改造為目標，在人工智能導(dǎo)論課程中增加具有互動性和協(xié)作性的機器人等方式讓學生將人工智能算法應(yīng)用于實際機械結(jié)構(gòu)中，理論能力轉(zhuǎn)換為實際創(chuàng)新成果的能力。

3.4 面向國家需求升級

不僅僅要在課程設(shè)計中面向企業(yè)中的崗位，更要面向國家的需求，推動我國科技快速領(lǐng)先發(fā)展。以我國機床行業(yè)為例，在過去只注重通用機床發(fā)展，而現(xiàn)在通過與人工智能算法相結(jié)合，比如與數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合快速構(gòu)建專用化機床，比如與深度學習算法相結(jié)合提高工業(yè)母機的控制誤差等。面向機械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程建設(shè)中，要緊緊抓住人工智能這次機遇與挑戰(zhàn)，讓我國的部分相對落后的機械發(fā)展方向?qū)崿F(xiàn)彎道超車，進入到世界一流水平中去。

4總結(jié)

本文提出要構(gòu)建面向機械專業(yè)的人工智能導(dǎo)論課程建設(shè)，從知識表示、知識獲取、知識應(yīng)用三部分對人工智能課程體系進行機械相關(guān)內(nèi)容的交叉融合，形成完整課程總體方案，從而達到對機械專業(yè)的知識體系、算法思想、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面進行升級，最終達到可以面向國家需求，以培養(yǎng)具有人工智能背景的機械專業(yè)化交叉復(fù)合型人才。

作者簡介：王海琨， 男 ，1988-02 ，漢， 河北石家莊人， 博士， 講師， 重慶理工大學， 研究方向： 人工智能。