人工智能科技培训精选(九篇)
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第1篇：人工智能科技培训范文
关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设
一研究背景
在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。
二需要解决的关键问题
作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。
三研究内容
本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：
（一）实践教学的形式多样
可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。
（二）注重提高教师的教学及科研水平
在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。
（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地
企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。
（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设
以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。
四结语
本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。
参考文献
[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.
[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.
第2篇：人工智能科技培训范文
提到人工智能，我们应该不陌生，目前已经有很多智能产品进入到我们的生活，如智能手表、手环等这类可穿戴的设备，更吸引眼球的无人驾驶和服务机器人也都慢慢进入我们的视野。
根据VentureScanner的统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。中国人工智能领域约有65家创业公司获得投资，合计29.1亿元。相对于全球人工智能市场，中国人工智能市场依旧是一个有待进一步开发的市场。
巨头纷纷布局人工智能，行业技术却有待提升
如今，全球有近千家人工智能公司，覆盖到62个国家的语音识别、手势控制、虚拟私人助手、语音翻译和智能机器人等十余个产业，基础技术、人工智能技术、人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，而国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。不论是国外还是国内的科技巨头和风投机构都在布局人工智能这条产业链，以寻求占得人工智能市场一席之地。
全球AI阵营：3月份的谷歌阿尔法狗机器人大胜围棋高手后，令谷歌名声大噪，也将人工智能再次推向全球热浪中。在无人驾驶汽车方面，谷歌无人驾驶汽车测试历程已超过200万公里，并对其不断地测试和改进；微软在人工智能方面的技术研究投入已超过20年的时间，其人工智能机器人小冰是人工智能伴侣虚拟机器人的生态模式；Facebook的聊天机器人“M”，是基于其用户和社交形态而成的智能助手，除了能够回答用户问题、查阅信息外，还能够帮助用户完成一些生活操作，如购买商品、餐厅定位、安排计划旅行等。
由谷歌、微软和Facebook为代表的全球AI市场，在语音识别、机器视觉等产品上有了丰富的研究、开发，而在人脑科学、深度学习感知等领域上的研究也在不久会有所突破。
国内BAT巨头阵营：百度的人工智能技术体系包括百度研究院、百度大数据、百度语音、百度图像等技术，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技术在国内处于领先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能话术体系下展开的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云为基础的业务蓝图的生态模式；相对于百度、阿里，腾讯在人工智能方面进展相对比较缓慢，目前推出了Dreamwriter和微宝等产品。
然而，纵观国内外人工智能领域的市场，巨头们在人工智能领域都已布下棋局，但是巨头们的人工智能都是在为企业自身以及企业相关业务进行服务。目前的人工智能市场，大多数的企业都还存在一定的技术难关，尤其是初创企业。这些企业急切需要一些人工智能技术服务来为自己提供技术支持、帮助。
此外，对于很多正处于转型的企业来说，他们处在需要人工智能技术服务来加快信息化建设的关键时刻，自身没有技术优势和人工智能技术基因，发展就会受到限制。
企业信息化建设需求紧迫，AI技术服务商纷纷现身
互联网时代下的经济发展，企业要转型就要加快信息化建设，而让信息化技术来转变企业业务需求的方法无疑是具有很大的操作性和实用性的。然而，很多传统企业自身没有IT新技术基因，自己再投入资金来研发、培养团队这不太现实。所以这些传统企业更多的是想要依靠拥有AI技术优势的企业来提供技术服务，这个急迫的需求则推动了国内AI技术服务市场的发展。
在人工智能风靡全球的浪潮下，随着国家对人工智能公共创新服务领域的不断重视，并提出多个政策鼓励、支持，人工智能这块市场出现了为各个行业提供人工智能解决方案的服务商。这类智能机器人的服务企业定位很明确，就是为行业人工智能开发多样化的产品功能，产品差异化也很明显，这能够为行业工作模式带来快速的改变和发展。
1、提供智能语音技术的服务：在智能语音技术方面，科大讯飞股份有限公司的讯飞“超脑”在语音识别、语义理解、口语翻译、机器评测方面上取得了一定的应用成果，其智能语音核心技术在国内智能语音上也是数一数二的企业。
在今年的安徽两会上，科大讯飞的智能会议系统正式亮相，会议代表手持话筒在现场发言时，屏幕上能够快速、准确的、实时的显示相对应的文字，满足了会议的图文直播需求。因此，人工智能在语音识别、口语翻译上的应用范围广，能够为企业的办公方式带来很大的便利。不过他们在语音技术上，尤其是机器人对地方方言和口音的识别依旧存在着不足，因此，技术服务商还是要加强对AI机器人的语音培训。
2、提供人工智能引擎平台的服务：在传统行业的智能化服务上，目前，厦门快商通科技股份有限公司和上海智臻智能网络科技股份有限公司都提供了较为完整的技术解决方案。厦门快商通科技股份有限公司主要研发的平台为小快人工智能引擎平台，重点在人机交互领域进行平台技术输出。此平台是在开放小快自身核心语义理解和交互能力的基础上，针对第三方开发者建立的基于“云端”智能的网络虚拟机器人服务平台。
快商通将小快人工智能引擎平台的智能服务引擎和管理平台放在“云端”，客户通过SDK、API、第三方应用等渠道接入小快人机交互引擎平台，客户可以随时调用云端智能机器人的语音识别、智能应答等功能，并可根据需要定制机器人知识范围，实现智能服务机器人交互技术的远程接入。
目前，小快人工智能引擎平台已在智能客服、智能教育、医疗领域成功落地，获得大规模技术调用。其简洁、高效、智能的技术输出方式，使得快商通在智能家居、电子政务、自媒体、游戏、教育等领域迅速积累了大量用户资源。
3、提供物联网人工智能的服务：在物联网人工智能方面，北京云知声信息技术有限公司的“云端芯”，围绕自身智能语音识别和语音理解等核心技术优势来打造的生态体系。利用大数据为各个产品方案实现落地，并收集的数据经过大数据处理转化成最终服务，目前在家居、汽车、医疗和教育等领域有所应用，在国内的后装车机市场70%的自主厂商的语音交换皆由云知声提供技术服务。
4、提供智能家居方案的服务：浙江风向标科技有限公司的“VANE”，主要是应用在智能家居上，可以进行个性化的生活场景定制，在一定程度上为用户的家居生活提供智能化服务，但相对来说，应用在家居场景服务中的产品种类还是比较少的，功能也比较简单。因此要真正实现智能家居还需要技术服务企业开发出更丰富的、智能化的产品功能。
5、提供多种AI技术融合的服务：北京捷通华声科技有限公司的灵云全智能能力平台，将智能语音交互、图像识别、语义理解、生物特征等技术进行整合，解决企业的具体需求。
可以说，国内不断涌现出来的人工智能技术服务商在语音识别、翻译等方面上都有技术优势，并在产品开发上耗费了多年的研究准备时间。在发展前期瞄准了可以发挥自身技术优质的行业领域，利用人工智能技术来帮助更多企业解决行业痛点，同时又能够使自己在国内人工智能市场上站稳脚跟。这符合当前我国人工智能市场不太成熟的行情，也能够使创业企业在摸索中成长。
AI技术服务商为企业在转型中的信息化建设提供了很大的动力和支持，而企业在转型过程中，首先改变的是业务办理方式和营销方式。传统企业在业务中常常要与消费者进行直接的沟通与交流，因此企业在售前售后的客服团队人数数量是庞大的，工作量一般也会很大；传统企业的营销方式要与时俱进，依旧离不开互联网思维，而人工智能服务商无疑可以为企业解决这些难题，提高其工作效率和营销决策的准确性。
企业客服市场需求大，或能借力人工智能起飞
根据艾媒咨询的统计，目前国内的客服市场规模已超过千亿，而随着移动电子商务和O2O市场的发展，国内客服市场将从传统PC端和电话客服的工作方式中逐渐转向移动客服，客服市场潜力巨大，也使更多人工智能技术服务商争相进军，争抢市场的一杯羹。
为企业级用户提供服务的智能机器人厂商，其定位很明确，就是专门针对智能客服机器人领域进行优化，以寻求在企业客服服务中占领市场，其开发的产品功能模式多样化，也能够为部分人群的工作模式带来积极的推动作用。
模式一：智能客服机器人或插件服务
云问是一个智能客服机器人SaaS服务平台，可以通过机器人问答来模拟人工客服为用户提供客服服务。晓多机器人，从2013年7月开始在淘宝卖家服务市场上线旺财客服机器人，能够模拟真人以自然语言与买家进行对话。
这一模式在一定程度上就已经初步解决了企业在客服上的问题，尤其是电商企业的客服人员面对大量的客户咨询，会出现来不及回复和重复回答问题等情况，将重复的、简单的问题交给智能机器人可以节约时间并节省人力成本，不过他们并没有深入到企业客服领域的其他方面。
模式二：机器人客服+人工客服+工单系统
该模式下的七鱼、智齿科技、爱客服等服务商，在机器人客服上，通过智能机器人智能解答客户问题，提供永不离线的客服服务，可以降低80%的客服人力成本；在工单系统上，则支持多种方式创建工单，为跨部门协作和问题及时跟进提供了便利服务；为企业提供统一客服工作台，为客服提供客户画像、问题分类、历史会话等繁杂问题的简化集成。
这一模式为企业搭建了智能的、多渠道客服系统，通过大数据实现企业对用户的细分，实现智能化管理，在一定程度上改善企业和用户的关系，促进企业更好、更快地发展。进一步拓宽了人工智能技术为企业客服提供的服务。不仅实现机器人的智能客服，还完善了工单系统，为部门之间团结协作提供便利。
模式三：呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统+大数据挖掘
快商通、Udesk、小能科技等服务商将呼叫中心+机器人客服+人工客服+工单系统模式作为自己的产品模式，不过Udesk、小能科技的人工智能技术是与云问达成的合作。快商通的人工智能技术则是自主研发。这种模式下的人工智能技术在呼叫中心的应用是实现自助服务、人机融合、运营支撑，可以很大程度上地节约了人工成本，同时快商通在现有的客服体系中采用大数据挖掘模式，并且利用大数据分析了解用户需求、解决营销问题。
在客服工作处理上，大部分的简单、高频、重复性问题交给客服机器人处理，小部分无法解决的则转交给人工客服。通过精准地理解客户问题并匹配最佳答案从而提高回复准确效率，同时通过机器人在线解答重复率高达80%的问题，从而减轻人工座席负担，减少企业的客服人工成本。
在数据营销解决上，通过海量行业数据的收集、分析，为企业提供行业营销推广热点、价格定制等解决方案，实现企业的PC端、移动端一体化的数据营销。这对企业来说可以快速的实现营销决策，但是也要结合实际的市场行情来做出判断，不能过度依赖于人工智能。
这一模式很好地利用了人工智能在行业的客服方面提供高效率的工作服务，同时又运用大数据分析为企业提供营销，这在一定程度上能够实现企业的信息化建设与发展，更好地应对市场的变化，及时作出营销决策。
随着移动互联网的发展，企业的客服需求越来越大，人工智能能够解决传统呼叫中心因人工客服人力成本耗费大、用户等待时间长、客服渠道繁琐、接入方式繁杂等痛点，从而为企业提高运营效率、降低软件的使用成本，使企业能够更好地实现转型，朝着信息化建设方向快步前进。
人工智能普及速度加快，技术服务商成幕后英雄
第3篇：人工智能科技培训范文
在开始谈论人工智能管理之前，先做一道选择题。
一辆载人的自动驾驶汽车高速接近一个路口，此时路口有十个行人正在过马路。在刹车突然失灵的情况下，汽车的自动驾驶系统应该如何选择：
1、拐向路边的固定障碍，躲避十个行人但牺牲车内一位乘客;
2、保持直行，确保车内一位乘客的安全但牺牲十个行人。
您会如何选择？我们看看公众的观点。
当美国学术期刊《科学》就这个问题进行公众调查时，76%的被调查者表示，应该选择牺牲一位乘客以保全十位行人。而且这些选择“牺牲一位乘客”的被调查者都同意以下观点：自动驾驶汽车的制造商应该把“汽车事故死亡数最小化”作为一个指导原则设计自动驾驶系统――我们且称之为“公平对待系统”。
有意思的是，当询问被调查者是否愿意购买安装“公平对待系统”的自动驾驶汽车时，大部分人表示，他们还是会选择安装“车内乘客优先系统”的汽车。
作为人工智能技术发展目前最成熟的领域之一，自动驾驶汽车遇到的选择悖论并不是特例。事实上，人工智能技术作为数字经济时代最重要的科技创新，在逐渐深入发展并成为现代社会一部分的时候，从道德与法律到监管与责任划分，无不面临着前所未有的两难选择。
欧美研究监管原则
针对这样的挑战，目前从美国、欧盟到中国，各国都在从技术、法律、行政和道德伦理等多个方面进行研究探讨，以期在不远的将来制定满足人工智能应用的监管原则。 76%的被调查者表示，自动驾驶汽车的制造商英国把“汽车事故死亡数量小化”作为一个指导原则设置自动驾驶系统。
在人工智能技术发展最为领先的美国，有关人工智能监管的研究是由最高行政机构――总统行政办公室直接领导参与的。2016年，在组织了有关人工智能的多场研讨会之后，总统行政办公室和国家科技委员会（NSTC）于10月份了两份重量级报告：《国家人工智能研究发展战略规划》和《为未来的人工智能做好准备》。
在《国家人工智能研究发展战略规划》中，包含了7个关键性战略，其中的第三战略：理解和确定人工智能在伦理、法律和社会领域的影响;第四战略：_保人工智能系统的安全和隐私保护，前瞻性地包含了有关人工智能在伦理、法律、社会影响、安全和隐私保护等领域的相关内容，包含了和人工智能监管相关的目标与原则。
欧盟由欧洲议会牵头以立法研究的方式探讨人工智能和机器人监管的相关原则。在美国总统行政办公室人工智能规划和报告的同月，欧盟法律事务委员会向欧盟提交了《欧盟机器人民事法律规则》。该法律规则从机器人使用的责任规则、伦理原则、对人类自身和财产的伤害赔偿等多方面提出了对基于人工智能技术控制机器人的监管原则。
作为即将脱离欧盟的英国，也在人工智能监管领域开始独立的研究。2017年2月，英国下议院科学技术委员会向多位英国顶尖的互联网与人工智能领域的专家发出邀请，希望其对于“决策中的算法”给出自己的专家意见。4月26日，科学技术委员公布了收到的正式回复，并将以此作为基础开展人工智能监管的研究。
公平和准确难平衡
从美国、欧盟和英国的研究结果和形成的文件、决议与规则来看，目前在人工智能监管方面形成公式的挑战主要来自公平性、透明性和责任认定等三方面。
首先是公平性。对于人工智能算法来说，任何对于输出，也就是预测值有贡献的信息都应该作为输入变量参与到人工智能算法的计算中。但在现实社会中，并不是所有与结果相关的信息都可以被接受。
2014年以来，美国多个州的犯罪执法机构都依靠一个名为COMPAS的人工智能系统预测过往有犯罪记录的人员再次犯罪的可能性，并以此数据作为是否允许罪犯减刑提前回归社会的决策依据之一。2016年6月，COMPAS系统被第三方调查机构ProPublica质疑其预测结果对黑人罪犯有明显的歧视。
按照ProPublica提供的数据，在各个预测再次犯罪的评分水平上，白人与黑人均保持相似的再次犯罪概率。
但从整体结果看，在其他输入条件与白人罪犯基本类似的情况下，COMPAS人工智能预测模型仍然会倾向于把黑人罪犯判别为会再次犯罪。其中的一个重要原因是有关黑人的记录远多于白人的记录。这一点是COMPAS人工智能预测模型无法改变的。
这个结果引起了媒体和社会的争议。单纯基于人种、肤色、文化、信仰乃至生活习性的差异，人工智能系统基于算法就给予不同的评判和对待，这对于公平是一种事实上的漠视。那么未来在人工智能技术广泛进入人类社会的时候，各种小众人群都有可能由于个体差异遭受来自“模型的歧视”。
这显然是现代社会的文明准则所不能接受的。这也是监管部门首先要解决的问题――模型的公平性。
目前可行的折中方法是，限制种族、肤色、年龄、性取向和其他生物与生活习惯等特征被作为输入变量参与到人工智能算法的构建，以避免这些有可能造成“模型的歧视”的变量最终影响模型的预测结果。
应该认识到，人工智能模型的公平性和准确性是一个跷跷板，如何让这个跷跷板取得平衡并与现代社会的公平价值观取得一致，目前还没有一个最佳答案。
找不到问题所在
其次是透明性，也被称为可解释性。在现有的人工智能技术发展路径下，成熟的人工智能算法或许永远都是一个“黑盒子”――外界无法得知内部的运行机制，只能够通过对输入和输出数据的解读来了解其能够达到的效果，并推测其内部计算机制的构成。
目前科技界主流的看法都认为人工智能模型缺乏透明性，而且这一点不会随着技术发展而彻底改变。那么以往通过企业透明披露产品和系统信息以便政府监管的做法在人工智能领域是行不通的。
举个例子，传统汽车是由车身、发动机、变速箱、刹车系统、电子控制系统等多个部件组成。每个部件也都可以拆解成为具体的零件。任何一个产品问题都可以归结到具体零件上，并针对其提出改进意见。
但对于自动驾驶汽车，人工智能系统作为一个整体完成最终的控制动作，一旦发生人工智能系统的错误操作，除了明显的传感器故障，我们无法清晰定位问题原因，也不会立即明确该如何调整系统。
目前通用的做法是猜想故障原因，并用场景还原的方式提供与错误操作时类似的数据输入，并观察输出结果。在捕捉到错误输出后，通过提供修正错误的训练数据集，逐步完成对人工智能系统的调整。最终还是要在反复测试的情况下确认人工智能系统已经完成了针对此错误的修正。
由于人工智能算法的非透明性，监管部门就无法从人工智能算法本身入手提出管理要求，因为人工智能系统的提供商自己都无法清晰解释算法的核心工作机理。所以，最终的监管要求就会从基于原理和结构管理转而基于最终结果管理。也就是说，不管白猫黑猫，抓到老鼠就是好猫。
非透明性决定了未来人类在监管人工智能系统时永远要面临着“黑盒子”带来的不确定性。而这一点，也给责任认定带来天然的障碍。
谁来承担责任
对于责任认定的探讨研究，目前是最少也是最困难的。对于一般的C械电气设备，由于设计缺陷、材料质量或其他产品质量所导致的人身财产损害，设备制造商将承担主要甚至全部责任。
而对于人工智能系统控制的设备，由于其在算法透明性和可解释性方面的困难，监管部门几乎无法从算法本身去认定是否包含设计缺陷，也就无法就算法本身的设计去进行责任认定，这为监管带来了非常大的困难。
有意思的是，欧盟在其2017年2月投票通过的《欧盟机器人民事法律规则》中，提出了考虑给予机器人以特殊的法律地位，即电子人的概念。也就是说，未来法律体系中将会存在一个不同于自然人、法人、动物等的另一法律实体，其能够独立存在，享有自己的权利并承担相应的义务。对于由自身引起的第三方人身财产伤害，电子人将会被认定承担一定的责任，并作出赔偿。
如果电子人的概念未来被现有的人类社会广泛接受，那么其造成的影响就不局限于人工智能监管本身，而将深深影响到未来社会的各个方面。
除了公平性、透明性和责任认定之外，人工智能系统还会大量替代现有的人工岗位，从而对未来的劳动力市场产生巨大的影响。由此而衍生的社会就业冲击和对人类技能要求的改变还会影响更多的方面。
2017年2月，微软公司创始人比尔?盖茨在接受媒体采访时表示，应该通过对机器人征税，来筹集资金，以帮助被自动化所取代的工人进行再培训。
第4篇：人工智能科技培训范文
关键词：人工智能的优势；发展现状；具体应用
当前人工智能的应用对于普通人的生活来说，最常见的有智能语音助手或者是智能控制家电开关等等。而在计算机网络中运用人工智这种技术，可以有效借助人工智能技术较为高效的计算能力和超强的学习模仿能力，使得计算机的系统进行更进一步自我完善，增强整体对于数据以及相关信息处理的效率，可以使计算机更加稳定高效的帮助人们进行工作。
1简述人工智能及其优势
在日常的生活中，经常会听到人工智能这几个字，但是许多的人对其并不了解。人工智能的技术就是在运用智能化的机器系统，以及相对自动化的机械设备来对人的思维模式进行的一种模拟化的技术手段。在计算机网络中应用人工智能的这种技术，其实就是将网络的技术与现代的计算机技术进行一个合理的结合，使一部分的人力劳动可以由相关的技术来代替实现更加高效的数据处理，此技术与计算机的网络技术联系非常紧密。对于计算机的网络技术来说，其主要应用场景就是对于一系列数据进行处理，而人工智能的应用可以帮助计算机提升及信息的处理能力，在网络信息处理的过程中，由于互联网是一个大的整体，信息的处理会有许多的不确定性，这就使得在信息的处理方面会有非常大的难度，对于所掌握数据的精确程度也很难有一个准确控制。而人工智能的相关技术有着较强的控制信息的能力，并且对于已经有的数据可以进行跟踪，这样在信息的处理过程中，就可以极大程度的提升所掌握的数据精确性以及真实性，最大程度地避免了数据模糊不清而造成的处理不到位的情况，极大提升了计算机对于信息的处理能力。
2人工智能的发展现状
人工智能技术的发展，对于计算机网络对数据的处理是否真实是否可靠起到了重要的影响作用。由于人工智能的独特优势，对于数据的后期编辑、处理以及管理都起到非常大的帮助作用，人工智能的技术研发在我国的计算机和科技领域都是一项重大的突破，在计算机网络多年的发展历史中，可以清晰地观察到人工智能对于计算机网络的发展起到的重要推动作用。此技术的提出不仅仅在文字和图片、视频的处理方面有着极大的促进作用，并且使计算机网络更加接近人脑的思维方式，对于劳动力的解放有重大的贡献。此外，人工智能对于数据高效的处理能力，使得人类在使用计算机的时候，工作的效率得到了极大的提升，促进了整体计划可以更加高效地完成，对于整个计算机网络的整体发展都起到着不容小觑的推动作用。
3人工智能技术在计算机网络中俄具体应用
（1）维护网络的安全
现如今互联网高速的发展，拉近了人与人之间的距离。几乎各家各户都已经用上了互联网，而不断在网络上出现的信息泄露以及个人隐私的数据被盗取现象，使得维护网络的安全变得迫在眉睫。人工智能技术对于数据的高强度整合能力，以及精确的分析能力可以有效地提升整个网络系统的安全度，保护个人的信息不被窃取。一方面，用户在使用互联网的过程中，可能会由于点击到一些钓鱼网站，而使得整体的电脑有木马病毒的入侵，使得计算机的安全受到了危害，及时地进行网络防护墙的设置，可以在计算机遭受到不明病毒攻击时，就及时进行拦截，智能地向用户提醒此网站含有不安全的信息。采取人工智能的技术可以对于网络中的各种信息进行及时的整理和分析，通过智能化的处理网络中具有高危险性的IP地址，并对其进行一定的记录，这样一旦用户不小心点击了高危险性的网址就可以及时地进行阻止，并采取防止病毒继续扩散的措施。即使感染了病毒，由于人工智能的技术拥有良好的查找病毒数据来源的功能，因此可以及时地找到源头，防止整个的电脑系统由于攻击而瘫痪。另一方面，人工智能的使用，不仅仅可以防止病毒的入侵，还可以有效的防治垃圾邮件。在日常使用互联网的过程中，用户通过互联网来传送邮件的过程中，经常会收到许多的垃圾邮件，这对用户造成了很大的困扰，人工智能相关技术的使用，可以在邮件的使用过程中及时对邮件进行分类，一旦邮件的内容涉及危险以及不健康的内容，就可以智能地向用户提醒，加强用户对于邮件信息的筛选以及处理，保护用户网络使用时的纯净感。
（2）提升网络管理的效率
互联网的不断扩大，使越来越多的人在日常生活中开始接触到互联网，由最开始的尖端高知识分子人才，才能学会使用的网络技术，到现在甚至是小学生都会用互联网来进行日常的一些交流活动，用户群体变得不断地扩大，这使得网络的管理变得越来越复杂、越来越困难。因此，及时的提升在计算机网络中的系统管理能力，对于用户使用互联网的感受来说有着极其重要的作用。人工智能技术由于其大数据分析的优势，可以有效地处理各种各样的信息数据，并且对这些数据进行一个分类管理，因此将人工智能的技术与计算机网络的管理进行有效的结合，可以促进对于网络的系统管理变得更加智能，提升管理的科学性与高效性，极大提升了互联网中对于各种信息的管理及处理效率，使得用户在使用的过程中更加的便捷舒适。
（3）对于硬件可以起到防护的作用
一台计算机要想正常的运转，除了各种软件不能遭受到病毒的侵害之外，对于硬件系统进行良好的防护也是非常重要的。比如在计算机的组成中对其电路板以及电阻等一系列的微小的电子性元器件一旦出现问题，就可能会导致整个计算机无法正常的运转，而人工智能的技术的应用中，其中人工神经网络技术的应用场景也是非常广泛，其技术的使用可以有效分析不同的硬件，取保在运行过程中状态都正常，并且对于控制中枢可以智能性的发出相应的指令来控制硬件正常的运转。因此对于网络中的一些核心及关键的设备，应当设置人工智能传感器，一旦设备在运转的过程中出现了问题，就可以及时地报警，对于产生的故障进行一定的防护措施，避免危害不断地扩张而造成更大的经济损失。
（4）提升企业的竞争能力
人工智能的应用可以对于整个计算机的网络系统实现不断优化的目标，由于基于人工的智能系统可以及时地获取计算机在运转过程中的关键性信息，并将其进行整合，在进行信息的整合与分析的基础之上，对于系统进行控制和不断地完善，保证整体的计算机可以正常和稳定的运行。此外，对一个企业来说，要想适应不断发展的信息网络技术，以及不断调整的行业要求，就必须将传统的企业及时与人工智能技术进行结合和转型。对于企业来说，应用人工智能的技术可以有效地提升整个企业的工作效率，降低由于一些人为因素而导致的误差，而人工智能的引入可以综合性的分析企业目前对于科技知识的掌握情况并进行系统的分类，这样管理人员就可以根据不同的划分情况以及员工的基础，制定合理的学习计划来促进整个企业的人员都可以成为精通人工智能技术以及网络信息技术的综合型人才，使得企业在行业中拥有更强的竞争力。
第5篇：人工智能科技培训范文
［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才
数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。
2人工智能技术对会计行业的影响
随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。
2.1人工智能实现会计数据质的飞跃
数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。
2.2人工智能促进会计信息互联
在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。
2.3人工智能催生新型会计岗位
核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。
3会计行业在人工智能时代下的应对策略
3.1提高思想认识
人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。
3.2实现管理会计转型
2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。
第6篇：人工智能科技培训范文
结合当前工作需要，的会员“egsm886”为你整理了这篇关于以人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展情况的调研报告范文，希望能给你的学习、工作带来参考借鉴作用。
【正文】
临淄区现有规模以上“四强”企业195家，占全部规上企业63%，其中，新材料企业166家，新医药企业5家、电子信息企业9家、智能装备企业22家。截至10月底，全区规模以上“四强”企业工业增加值占全部规上工业增加值的比重达到了37.1%，较去年底提高了7.8个百分点。“四强”产业和人工智能已逐渐成为推动新经济发展的核心动能，不断助力全区工业高质量发展。临淄区人大高度重视以人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展工作，组织省市区人大代表运用常委会视察、专题调研等多种形式进企业、看项目、提建议，对全区以人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展工作把脉问诊。现形成调研报告如下：
一、人工智能赋能“四强”产业的基本情况
(一)政策叠加增信心。为推动工业企业特别是“四强”产业应用人工智能技术加快转型升级，自2019年以来我区相继出台了《临淄区制造业单项冠军企业培育提升三年行动计划》《临淄区制造业智能化技术改造三年优化行动方案(2020-2022年)》《临淄区大力推进“五个优化”传统产业转型升级三年倍增计划(2020—2022年)》等多项务实、高效、接地气的扶持政策，遴选一批业内领先的服务商，对规模以上企业开展全覆盖的智能化诊断，重点针对“四强”企业的智能化改造类项目，分装备、产线、车间、工厂等不同层次精准支持补贴20至100万元，政策力度在区县层面上位居前列。结合实际、因地制宜、量身定制的多元化政策充分发挥了财政资金引导作用，为应用人工智能的先行者增进信心，推动企业加速步入数字化发展快车道。
(二)标杆示范促转型。每年分智慧工厂、数字车间、智能产线等各个层级，选树10家左右人工智能成效良好的“四强”试点示范企业，组织全区规模以上工业企业现场对标参观交流。2019年至今，根据行业侧重点的不同，先后组织了对标齐翔、单项冠军、智能化改造等多个领域的现场会10余次，参与企业超500家次，打造了齐翔腾达、齐峰新材、英科环保、洁林塑管、巧媳妇、顺意电器等大中小不同规模企业标杆。企业间对标学习在全区营造了比学赶帮超的良好氛围，提升了企业开展智能化转型升级的积极性，有效加快了“四强”产业人工智能的发展进程。
(三)机制倒逼提质量。出台落实“零增地”技改项目工程优惠政策，对符合规划和安全环保要求的“零增地”技改项目给予大力支持，从而鼓励企业聚焦人工智能技术应用，利用有限的资源和生产要素创造更大的效益。印发《临淄区工业企业“亩产效益”评价改革实施方案(试行)》，高标准推进“亩产效益”评价改革，创新性地导入了“企业360”体系，将两化融合贯标、智能车间建设、智能改造投资等企业人工智能相关的发展情况纳入加分提档项，实行能源价格、用地指标、应急响应等差异化政策，倒逼落后企业在数字化转型和应用人工智能的道路上奋勇争先、提档进位。
(四)工业互联开新局。为加速“四强”产业数字化、协同化、智能化升级，加快推广人工智能技术与实体经济融合应用，培育和支持一批本地的优秀软件和信息服务企业发展，我区以推进工业互联网建设为切入点，与华为软件技术有限公司、山东爱特云翔信息技术有限公司签订三方协议，成立工业互联网发展中心，每年设立1500万元专项补贴资金，用于扶持我区企业购买使用发展中心提供的资源及服务，举办人工智能和工业互联网相关培训。未来五年时间，我们力争将全区30强企业全部改造一遍，将优秀企业家和人工智能人才培训一遍，以人工智能将“四强”产业全部赋能升级一遍，打造新经济发展的临淄样板。
二、人工智能赋能“四强”产业发展中存在的问题
虽然我区人工智能发展领先，“四强”产业整体向好，但在政策引导、产业布局、要素保障等方面仍存在一些短板和问题，主要包括：
一是政策专业性和导向性不够突出。目前我区出台的单项冠军企业培育、智能化技术改造、“五个优化”倍增计划等支持工业高质量发展的扶持政策，对“四强”产业和人工智能虽有一定倾斜，但对产业赋能的专业性和融合发展的导向性不强。
二是“四强”产业区域特色不够明显。目前我区新材料产业产值占“四强”比重约80%，在人工智能提升产品收率、提高产品质量、降低生产能耗等方面有较大需求，但我区产业赋能整体思路不够明确，缺少有区域特色的人工智能侧重点和突破点。
三是人才平台等新兴要素不够充裕。我市现行的“人才金政37条”和区级配套的人才政策，侧重于对高层次和高学历人才的一次性奖补和对创新平台的一次性扶持，存在唯职称、唯学历的弊端，对人工智能领域专业技术性人才的引进和培育能力偏弱，且部分人才仅在我区挂名或短期过渡，对人才长期发展的持续性支持不足。
三、加快人工智能赋能“四强”产业推动新经济发展的几点建议
第一，扩增量、提规模、做强优势产业链。加强“四强”领航企业和潜力企业培育，推动齐翔腾达、鑫泰石化、蓝帆医疗、齐都药业等领航企业深挖现有产业潜能，充分发挥纵向延伸、横向联合的能力，构筑具有较强竞争优势的特色产业集群，将现有产业价值“吃干榨净”。延链聚合做好大数据产业园、智能装备产业园、数字经济产业园等创新园区的上下游“双招双引”，抓好永聚医药、一清舜泰、爱特云翔等“四强”新秀企业的重点项目建设，稳投资、促发展，不断提高“四强”产业经济比重。加大“四强”产业技术改造投资力度，加快推进人工智能技术融合应用，做好“四强”企业智慧工厂和智能车间培育建设，加快衍生出一批能引发产业体系重大变革的“四强”高新企业，不断提升“四强”产业发展质量。
第7篇：人工智能科技培训范文
人工智能(Artificial Intelligence. AI)是计算机科学的一个分支，主要是使用计算机系统来模拟人类的思维活动。人工智能技术己应用于医学领域中，例如IB M机器人医生" WATSON”在10分钟时间诊断出很难诊断的自I.病类型，且诊断准确率比初级医生的临床准确率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系统来进行医学影像诊断，同年8月，腾讯“觅影”来诊断早期癌症，未来人工智能技术将在医学领域有更广阔的应用，其对医学专业学生的计算机应用水平的标准和要求越来越高，高职院校在计算机教学中也应跟随科技发展的步伐。现阶段高职院校在计算机教学过程中还存在着下列问题:1现阶段医学高职院校计算机教学现状及存在的问题
大学计算机基础作为一门基础课，其内容是理沦知识和实践知识的融合，医学生学习计算机知识表现在以下几个方而:医学生个体之间存在的差异性较大
从生源分布上看，来自城市的学生平时接触过计算机，并且在以前的学习中己经学习过计算机相关的基础知识，而来自偏远农村的学生，没有机会接触过计算机，且教学设备落后，起点较低，因此在教学过程中应该考虑到学生之间的差异性计算机基础课程学时安排不够，且学生不够重视
由于医学高职院校主要开设的专业是医学类专业，计算机基础作为一门公共基础课，学校安排的学时不够，如本校开设的计算机基础课程64个学时，64个学时中不仅包括了理沦讲解，也包括了学生实践。同时，大多数学生没有购买计算机，课后也没有硬件条件来复习相关的知识内容，因此仅仅靠着上课的讲解实践难以保障教学的质量，同时，大多数学生重视医学类专业课程，往往忽略了计算机基础课程的重要性，学生没有摆正心态，因此出现上课玩手机，睡觉，讲话等不良现象
1. 3计算机基础教学与医学专业难以结合起来
目前，计算机基础课程教学使用的是统一的教材，统一的知识点，没有专门的针对医学专业出版的计算机基础教材，难以针对不同的专业来安排授课知识，使得学生毕业时与就业单位要求的计算机技术的掌握度不符合，使得他们在后续的工作中带来很多困难2提升计算机教学的几个建议
2. 1完善课程体系，采取课堂教授和线上自学的方法相结合
计算机教学过程中可以采用课堂教授和线上自学的方法，课堂上教授的是计算机基础知识，包括计算机基础知识、WORD文字处理、EXCEL电子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及计算机网络六大模块，主要目的是掌握计算机基础知识，达到国家计算机一级水平，线上教学平台可以通过微课、慕课等方式上传MS OFFICE高级应用课程，提升学生的办公软件应用能力，达到计算机二级水平，与此同时，还应包括医学专业软件的内容，如药学专业加入SPASS. SAS医学统计软件，影像专业加入DISC. OSIRIS医学图像处理与分析软件，护理、临床专业加入3DBody解剖学习软件、医院信息系统等内容2. 2增强学校和医院等企业的合作，掌握实践知识，输出技能型入才
在人工智能高速发展下，医院等医疗机构己从国外引进或者自主研发导诊机器人、肿瘤诊断专家系统、胃癌诊断专家系统等智能诊断系统，未来医疗行业的发展将对医学人才的要求越来越高学校和公立医院、私立医疗机构应搭建起合作桥梁，输出优秀的学生为医疗机构培养后备力量，同时医疗机构提供更多的机会让医学生参与到实践中，增强学生的专业素养、业务能力，达到合作互赢的局而提高教师的专业应用素质，加强师资培训
学校应提供给教师业务培训的机会，如到医院参观学习医疗机构目前研发或引进各类辅助医疗系统的使用，各类大型医疗器械的操作，使得教师在授课时能够注重计算机基础和临床的学科知识相结合，培养复合型人才
第8篇：人工智能科技培训范文
在大数据的“滋养”下，AI在越来越多的领域更懂人，让拥有深度学习能力、不断进化的AI帮助人类探索学习规律、开拓认知潜能，已成为人不被机器淘汰的必要之举，根据教育部的规定，2018年秋季开学后，高中生们将要开设一门新课程：《人工智能》。
互联网教育尤其是线上K12培优项目一直是投资热门，直播1对1模式风口过后，教育圈内最火的应该是AI项目了。据亿欧智库的报告显示，2017年人工智能教育融资额度达42.17亿元，其中超80%属于早期投资项目，这个赛道有望诞生多个独角兽公司。
笔者发现，当前布局人工智能的在线教育大体分为三派：
教学或题库测评类工具产品，比如作业盒子等；
培训机构应用AI技术，比如好未来等；
人工智能教育引擎及平台提供商，比如高木学习等。
现在摆在AI教育创投从业者面前的问题是：到底以技术实力论英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火炼的AI教育项目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文试做解读。
一、为什么“自适应”其实并非真正的AI？一位投资人朋友曾向我这样说道：“既懂互联网行业又完全懂本行业的业务的管理型人才不超过十个，这是在‘互联网+’双创浪潮中每个垂直行业头部项目就几家能玩转的原因。”而认知和技术门槛更高的“AI+”情况恐怕会更加不妙，甚至很多人把“自适应”与“AI教育”划等号。
自适应学习（Adaptive Learning）的鼻祖是美国的Knewton公司，它通过评估不同学生对知识材料掌握度进行个性化推荐，有点类似于今日头条的兴趣引擎。 Knewton在国内的门徒众多，目前大概有40多家项目宣布发力做“自适应”，比如“乂学教育”（学练测自适应）、“学吧课堂”（题库自适应）、“英语 流利说”（英语口语纠正）、“一起作业”（家长、老师在线监控）等等。
嘉御基金创始人卫哲说过，“90%的人工智能项目都是伪AI”，鉴别的依据是看项目“算法速度”，如果是代数级而不是几何级计算那就不是“真AI”，以此来考验自适应项目，得到的结论未免让人失望。
初级的自适应项目是人工预设指令或编程规则推荐，高级的自适应是基于知识图谱推荐，即使是高级的自适应项目由于没有按照既定的教学大纲和教学目标有 逻辑地展开，在具体知识学习之中并不系统。关键是很多自适应项目采集的是各科最优秀特级教师的能力，导致其算法本身是线性的、模拟人学习而已。
自适应的技术原理就好比AlphaGo是应用了人类最优秀围棋大师的能力而非是完全迥异机器深度学习和自演化模型；自动驾驶AI应用了某个人类零误 差老司机的感知能力而非是基于全网海量交通大数据做运算和决策；人工智能医生是应用了看X片最快最准的医生的经验而非是海量数据库训练；显然按这样的路径 训练出的机器并非是真正的AI。
“真正拥有充分教学大数据及算法速度的‘AI教师’是能轻松超越拥有30年教龄特级教师的，并且可以突破人类的知识局限，对算法模型进行自动演化，找到人类从未尝试过的策略。”高木学习创始人刘瞻这样描述AI教师。
刘瞻是帝国理工学院科班出身，早在2015年开启AI教育创业，他认为判断真伪AI教育项目具体有三个考察维度：
（1）自适应是基于模拟优秀老师的知识图谱推荐知识，而真正的AI教育机器人则是泡在“教学实践大数据”中做深度学习。
（2）自适应主要用作知识盲点的统计，但无法分析出知识体系之间的本质联系，用AI更重要的任务是找到行为背后的原因，比如某学生表面上二次函数是 薄弱环节，既有可能是其对二次函数的各细分知识点掌握不牢，也有可能是前置知识点一次函数、函数的思想理解不透彻，还有可能是方程求解的问题；甚至有可能 是抽象思维或计算能力的问题，AI会根据该学生数据和“知识路径矩阵”，找到问题背后的原因从而匹配出最优学习路径。
（3）人类教师的情感因素能左右学生的学习效果，AI教师也应综合考虑学生的自信心与成就感的培育与激发，从而确保学生学习过程“知”、“情”、“意”的一体化。
二、AI教育的核心：帮助每个学生找到“元认知能力”AI教育并不会改变“老师-学生”的二元结构，甚至人工智能教育还要在师生两端彻底解决互联网教育未完成的两大难题：
如何帮助学生找到学习方法、提升学习效率？在中国一个普通中学生80%的学习时间是低效的。
如何帮助老师对学生更高效的“因材施教”？目前在我国师资资源依然整体短缺并且分布不均，1对1培优成本高、小班普及率低等问题依然突出。
AI教育的优势在于通过数据化形式分析学生自己都不清楚的“症结”，即所谓的“懂我更懂教好我”，同时AI还能帮助老师实现教学效果的稳定化和可控化。AI在充分收集和处理教与学两端的大数据后，还得在具体教学场景之中个性化建模，最终实现“让学生更会学，让老师更会教”，这是人工智能教育的目的。
陶行知先生说过，“教是为了不教”，教育本质不是灌输知识，而是要启发学生思考并让学生掌握自主学习的能力。目前很多伪AI学习神器只能“授人以 鱼”但并不能“授人以渔”，我国基础教育历来缺乏方法论课程，只有极少数有天赋的学生能自主制定适合自己的学习方案，而绝大多数天资处于平均线的学生在混 沌中摸索。如果从AI的视角来看，所谓“天赋”不过是少数幸运儿自觉不自觉的分享了“元认知能力”。
当人主动设定学习计划、自我反馈、动态调整学习策略时，就接近了“元认知”，在大数据时代，这种元认知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以为学习者提供关于反复激活元认知能力的“训练法”。根据刘瞻的解读，AI教育的“训练法”就好比给蹒跚学步的婴儿安上矫正走姿的“学步车”，具体 应用什么样“训练模型”则是由AI根据大数据进行场景化定制的，有可能是通向学习目标所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，这些模型 能不断调取和强化人的“元认知能力”。
尽管市面上90%项目都是着眼于知识点和解题训练的自适应，真正AI教育项目比如高木学习的AI不仅包含自适应的知识图谱大数据，而且还能不断从学 生的行为数据中演化“知识路径矩阵”即AI可根据学生对知识和能力体系的理解定制出个性化学习路径。与此同时，AI让学生在对知识的理解与记忆过程中不仅 训练知识掌握度，还不自觉地训练了元认知能力，这套“个性化学习引擎”其实是在培养学生“忘掉所有知识后”剩下的元认知能力，具有普适化的特点。
实际上，AI教育并不需要局限在某一学习阶段、某一学科的知识体系，完全可以打造一个跨学科、跨门类、跨阶段使用的“通用知识学习引擎”，也就是说，除了应用在K12领域外，AI教育还可以应用在高等教育阶段，甚至在辅导大学生时比中小学生会更为轻松，无须综合考虑学生的学习动力因素等。
反过来讲，如果市面上的人工智能教育项目只能用于某一单科或只能教K12，就不是基于大数据获取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可视为基于特定领域专家总结的经验规则的“伪AI”。
三、为什么AI教育项目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？当前AI教育项目的商业化进程走向大体分为两大派：
一派是自建场景的颠覆派，试图开发新的测试软件以抓取学生的数据，甚至引入一些把AR（增强现实）、MR（混合现实）等黑科技，其目标是以“AI教师”完全取代真人老师教学，属于“人机对抗”模式，较为典型的是乂学教育的松鼠AI。
另一派是升级现行教育体系、不另创场景的改良派，属于“人机共教”模式，较为典型的是高木学习的AI Tutor。
一般走人机对抗模式最终走的是to C模式；而“人机共教”走的是to B模式。鉴于我国当前AI教育的应用场景主要为教学机构包括全日制学校与培训机构，而非一个个分散的学生；只有让AI去辅助老师备课、上课，嵌入到学生作 业和训练，帮助学生提分和学校提升升学率，才能帮助AI更快落地并且找到盈利模式。
从“全日制学校”应用AI的实践上看， AI能让老师“心中有数（据）”，提升教学的针对性，AI教师实际上相当于真人老师的“智能助教”，可以减轻老师50%的工作负荷量，比如AI帮老师批改 作业，把数据分析的可视化呈现出来帮助老师定制教研方案。因此，在市场推广过程中，AI教育项目不需要担心基层老师的接受阻力，能让老师摆脱“汗水老师” 的局面也是基础教育机构所希望看到的。
由于全日制学校获取的大数据比培训机构更加海量、持续、高频，因此高木学习更看重AI在全国全日制学校场景中的数据价值，积极在全国推行城市合伙人制度，并计划与地方教育主管部门合作推出全国教师AI应用能力培训公益活动。
To B模式中另一大企业客户就是体制外的培训机构，他们所面对的学生付费意愿强、购买力相对旺盛，是AI教育项目获得稳健现金流的必争之地，那么当前培训机构应用AI教育项目开展“人工智能双师班”的效果如何呢？
首先，AI教练能保持教学效果稳定化输出，解决原本老师教学效果不确定的弊端。
其次，AI 提升了老师的工作效率，突破了培训机构因为名师稀缺且流动性大限制培训机构的规模化发展的瓶颈。
再次，比如高木学习的AI帮助学生发掘了“元认知能力”增强学习信心、提分效果明显，帮助合作培训机构提升了续费率，为招生带来便捷。
第9篇：人工智能科技培训范文
对于医疗产业的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴不是一两天了，谷歌在大数据上的应用最早也是从可以预测流行感冒这种传染病而被社会所知。
之后，谷歌还打造了谷歌健康平台，让患者通过互联网，将自己的病历、健康数据上传到统一的网络平台，由自己管理，或选择与医生、朋友、家人共享。
据报道，现在谷歌健康的合作伙伴已经包括各类研发机构、健康保险公司甚至医药零售商。谷歌通过与美国最大的药品零售商CVS合作，让消费者将药物服用数据上传到谷歌健康系统，从而辐射1亿多美国人口，获得这些患者的部分病史，这相当于美国总人口的1/3。
在移动化和可穿戴领域，谷歌也是领军企业。2012年4月，谷歌公司“拓展现”眼镜，它具有和智能手机一样的功能，可以通过声音控制拍照，视频通话和辨明方向以及上网冲浪、处理文字信息和电子邮件等，这也被视为可穿戴设备兴起的开端。当然，这是一款AI（增强现实）产品，随之带动了大量VR产品的爆发。2016年年初，谷歌成立独立的虚拟现实部门，此前也对Cardboard、运动相机制造商GoPro等进行了数亿美元的投资。
智能医疗的发展可分为七个层次：一是业务管理系统，包括医院收费和药品管理系统；二是电子病历系统，包括患者信息、影像信息；三是临床应用系统，包括计算机医生医嘱录入系统等；四是慢性疾病管理系统；五是区域医疗信息交换系统；六是临床支持决策系统；七是公共健康卫生系统。
除去在流程上的优化应用，在互联网改变医疗的发展途径上，技术上主要存在两种道路。一种是借助互联网平台的分享与众筹能力，通过全社会的资源共享来研发新药或新治疗手段。另外一种，就是以谷歌为首，使用网络搜集整理数据，提高自己人工智能水平，然后应用到药品开发和治疗手段的研发上。
AlphaGo之所以可以和顶尖高手下棋，主要原因是其全部吸收了人类棋手千年的成果和经验，这都得益于保留和流传下来的丰富棋谱。而在各行各业中，医疗的病例与棋谱十分相似，都能够保存基本完整且具有连续性资源可供机器学习。
可以预见，如果谷歌AlphaGo这样的工具应用到中医领域，这个依靠艰难的经验积累才能获得治疗能力的古老行业也许会焕发青春，当流传至今的千年验方通过计算机的深度学习加以提炼吸收，也许会真的造就一位古往今来最牛的“神医”，华佗就真的重生了。
