关于人工智能教育的论文选题方向

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人机博弈。要多难都可以。

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人工智能教育的论文选题方向

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人工智能教育论文选题方向

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要考虑自己的能力和时间要求，智能制造相对来说更宏观一些，内容更广一些，而智能控制技术相对来说要精细一些，内容更深一些。论文选题可遵循以下几条原则：选择自己所学专业范围之内，体现专业素养，综合考虑自己的能力和时间要求，选题选择大小适中，所选题目与生活相关，通过研究帮助解决现实中的问题。智能制造，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、毕业论文选题的重要意义 第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。 第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。 二、毕业论文选题的原则 （一）专业性原则 毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、企业经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。 （二）价值性原则 论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择企业管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国企业的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些氦姬份肯莓厩逢询抚墨内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。 （三）可能性原则 选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。 三、毕业论文选题的方法 第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”，不能以自己头脑中原有的观点决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。 第二、 追溯验证法。这种方法要求同学们先有一种拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准备研究的方向、题目或选题范围。这种选题方法应注意：看自己的“拟想”是否与别人重复，是否对别人的观点有补充作用；如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但千万不可轻易放弃。 第三、 知识迁移法。通过四年的学习，对某一方面的理论知识（经济或者法律或者其它）有一个系统的新的理解和掌握。这是对旧知识的一种延伸和拓展，是一种有效的更新。在此基础之上，同学们在认识问题和解决问题的时候就会用所学到的新知识来感应世界，从而形成一些新的观点。理论知识和现实的有机结合往往会激发同学们思维的创造力和开拓性，为毕业论文的选题提供了一个良好的实践基础和理论基础。 第四、 关注热点法。热点问题就是在现代社会中出现的能够引起公众广泛注意的问题。这些问题或关系国计民生，或涉及时代潮流，而且总能吸引人们注意，引发人们思考和争论。同学们在平时的学习和工作中大部分也都会关注国际形势、时事新闻、经济变革。选择社会热点问题作为论文论题是一件十分有意义的事情，不仅可以引起指导老师的关注，激发阅读者的兴趣和思考，而且对于现实问题的认识和解决也具有重要的意义。将社会热点问题作为论文的论题对于同学们搜集材料、整理材料、完成论文也提供了许多便利。 第五，调研选题法。调研选题法类同于关注社会热点这样的选题方法，但所涉及的有一部分是社会热点问题，也有一部分并不是社会热点问题。社会调研可以帮助我们更多地了解调研所涉问题的历史、现状以及发展趋势，对问题的现实认识将更为清晰，并可就现实问题提出一些有针对性的意见和建议。同学们将社会调研课题作为毕业论文的论题，有着十分重要的现实意义，不仅可为地方经济建设和社会发展提供有价值的资料和数据，而且可为解决一些社会现实问题提供一个很好的路径。

找不到方向的可以参考（人工智能与机器人研究）

关于人工智能教育的论文选题

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关于人工智能方面的论文选题方向

英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。《每日科学》网刊登了来自英国金斯顿大学的文章，称科学家将为机器人装配人工智能视觉技术。英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。这项为期三年的研究项目与伦敦国王学院（King's College London）和伦敦大学学院（University College London）合作，研究如何采集、压缩这些最先进的摄像头所提供的数据，并以远低于现在的能源消耗在机器之间进行数据传输。该项目得到了英国工程和自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）130万英镑的资助，将致力于利用新开发的动态视觉传感器进行学术研究。这种传感器只更新图像中产生移动的部分，大大降低了对计算能力和数据存储的要求。这些神经形态传感器模仿哺乳动物的眼睛处理信息的方式，能够快速有效地检测其视野中的光线变化，一位研究人员指出。在该项目中，她领导团队寻找创新的方法来处理和传播通过传感器获得的信息。“传统的摄像头技术可以在一系列单独的帧或图像中采集视频。如果其中的某些区域比另一些区域变动更多，就可能导致资源浪费。”该研究人员指出，“在一个真正的动态场景中，例如爆炸，由于帧率和处理能力的限制，且使用了太多的数据来表示静态区域，导致最终不能准确采集快速移动的部分。”“但这些传感器是由一家正与我们就该项目进行合作的公司生产，它们会按照不同的速度对现场的不同部分进行采样，且仅在光线条件发生变化时才获取信息。”这大大降低了摄像头的能源和处理需求。在项目进行期间，研究团队将研究如何从动态视觉传感器中高效地获取高质量的镜头，然后在机器之间共享或上传到云端服务器。据该研究人员介绍，该研究还可能对这种传感器在医学领域的应用产生广泛的影响。“这种节能措施为机器人、无人机和下一代视网膜植入物等打开了新世界，极大地扩展了这些设备的监视作用和其他用途。”她说，“它们可以用于人类无法进入且无法为电池充电的小型设备中。”“有时传感器被从飞机上扔到森林里，并停留多年。这样做的目的是让配备了这些传感器的不同设备能够相互高效地共享高质量的数据，而不需要人的干预。”作为项目的一部分，该团队将探讨这些传感器如何作为物联网（IoT）的一部分协同发挥作用。物联网是通过互联网连接的可以远程操作的设备。

你好，技术方面的话，主要是计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘。计算机视觉就包括图像识别，视频识别，具体应用有人脸识别，步态识别，无人驾驶汽车等等。自然语言处理包括机器翻译，语音识别，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻译里面都有很多的自然语言处理技术。数据挖掘主要是各种推荐和预测，包括电子商务的商品推荐，计算广告，社交网络分析（微博好友推荐等），预测一些趋势，比如股市的走向，天气的变化等。作者：李Shawn

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人工智能的研究方向可以划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉。在【AI应用】领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。更多关于人工智能的相关内容，建议搜索达内教育了解一下。达内教育对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，课程穿插大厂真实项目讲解，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。实战讲师经验丰富，多种班型任你选择。