人工智能培训体系精选(九篇)

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第1篇：人工智能培训体系范文

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。养老服务业人工智能的应用主要体现在家居扫地机器人、语音沟通服务、家庭体检、药物使用建议、家居厨师、家居智能陪伴服务。

二、养老服务人才培养“人工智能化”

人工智能上升为国家高级战略后，国家发展服务性制造和生产性制造，同时尽可能的通过服务业的再造和完善，改进我国经济产业结构，发挥技术、人才、产业的对接联动效应。人、机器、智能机器将共生共存，成为养老服务工具的新常态。未来的养老服务人才不是笨干、累干、苦干，而是实干+巧干，实现脑力劳动的智能机械化，尽可能地减少人力的倦怠感，提高服务效率、质量和速度。智能化，体现在养老服务人才应具备传播人工智能基础知识，客观了解人工智能，有效实现人与机器、智能机器的有效配对组合应用，充分发挥智能机器的保健医生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡议自养老。

三、人工智能养老服务人才培养模式

（一）广播电视大学远程教育模式――音像媒体

配备养生、人工智能国内一流专家，发挥国家音像媒体的作用，将人工智能家居应用的途径、方式、手段通过网络微视频的形式进行普及。发挥社区教育指导中心、社区大学和社区教育学院、社区学校、社区学习站四级社区教育办学网络体系的作用，建立社会养老大学，使老年人自己会应用人工智能，减低对子女的时间依赖。

（二）公众号社会宣传普及模式――微媒体

国家、企业、社区应建立专题公众号进行微媒体培训。从国家层面，要建立人工智能养老服务应用技术发展历程方面的公众号；从企业层面，要建立人工智能机器人养老服务应用说明类的公众号；从社区层面，要基于一些鳏寡孤独建立社群委托服务型人工智能服务策略的公众号。

（三）职业技术学院培训模式――专题高端培训

目前，人工智能服务还不能完全普及，故而职业技术学院的后备人才首先要建立自我提升的潜意识，此外，职业技术学院自身要引进国内外的人工智能专家，进行家庭陪护、游戏娱乐、医疗、做饭、洗衣、洗漱、保健、锻炼等多重人工智能方面的高端培训。

（四）民政部门、老龄委联合推广模式――社会传媒

作为养老服务的主管部门，民政部门和老龄委要利用广播、电视、报纸、杂志等对人工智能的发展趋势、前景、作用、功能、效益、方式进行宣传。民政部门要侧重于养老服务的社区组织协调，老龄委要侧重于制度、规定、采购人工智能机器方面的政策优惠的制定。

（五）社会民间家政服务组织培养模式――养老院、福利院自组织模式

民间社会力量建立有养老院、福利院，这就对相关服务人员的素养提出了时代性的要求。其一，人的社会角色多，时间、精力、体力有限；其二，人工智能是趋势，必须适应并学会使用；其三，要加强前瞻性人才培养，解决劳动倦怠问题，即民间组织自己解决自己的问题，通过人工智能，减少雇员，降低劳动力雇佣成本。

四、人工智能养老服务人才培养对策

（一）广播电视大学养老服务人才培养对策

依托远程教育系统，发挥网络平台的作用，将人工智能的技能培训与社区教育、社会养老大学的建设并举；发挥广播电视大学的社会服务功能，与人工智能机器生产企业搭建战略伙伴关系；积极推进产培用一体化建设，形成网络平台特色模块；推出广播电视大学养老服务精品课教程，以优质教育品牌打开培训窗口。

（二）人工智能机器制造企业养老服务人才培养对策

基于居家养老的社会需求利益取向，把脉居家老人和其子女的时间要求，积极开发、完善人工智能机器的特殊功能，加大资金投入力度，特别加强对情感交互、图像识别、语音功能的完善；重点做好人工智能机器使用说明，要具有便捷实用性的操作指南，方便人们学习。

（三）职业技术学院养老服务人才培养对策

职业技术学院作为专职教育机构，首先，要提前与职业高中接轨，进行专职意向高中生的录取，为养老服务人才培养获取意向生。其次，要突出人才培养的实践应用性，购置高端智能机器，让学生能够迅速掌握技能，并且能够进行社会的二次培训，对购置的智能机器进行租赁和应用培训。

（四）民政部门、老龄委养老服务人才培养对策

民政部门和老龄委要培养高级管理人才，建立养老服务人才智库，积极推进国家、企业、社会的养老服务人才人工智能化联动培养；加大对家庭贫困并且有意向致力于养老服务的青年才俊的培养支持力度；对人工智能养老服务高端研发海归人才给予政策优待；建立城市养老服务专家群组，定期召开学术研讨会议，增进智慧交流。

（五）社区养老服务人才培养对策

社区要加强人工智能养老服务人才的典型宣传，利用宣传画的形式传播人工智能应用的优势；积极打造人工智能特色服务团队，开展社区公益性专题培训，并募集资金购置人工智能机器为特殊群体献爱心；努力构建人工智能养老社区，采用人工智能的形式鼓励老年人进行文体娱乐，增强体质。

总的来说，在计算机技术不断发展的现代社，人工智能技术的普及给养老服务带来了巨大的便捷。随之而来的人工智能化养老服务人才的培养成为了发挥人工智能养老服务效用的关键环节。要培养人工智能化养老服务人才，可以从远程教育、社会宣传普及、学院培训、政府推广等模式入手，实现人工智能化养老人才培养模式的多元化。同时，开展远程教育的过程中运用产品一体化模式，在满足老人需求的基础上提升人工智能设备的人性化操作，重点开展职业技术院校的人才培养方式，与民政部门开展紧密合作，积极培养人工智能化养老服务人才。社区方面强化人才的教育宣传工作，全力搭建人工智能养老社区。

第2篇：人工智能培训体系范文

一、人工智能应用于税收征管的必要性分析

1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。

二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素

1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。

三、完善人工智能应用税收征管的对策

第3篇：人工智能培训体系范文

关键词：人工智能；传媒企业；新媒体；发展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献

[1]周皓.传媒文化创意产业发展策略研究[J].风景名胜，2019(06):290-291.

第4篇：人工智能培训体系范文

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5篇：人工智能培训体系范文

2018年以来，伴随着“资管新规”的，资管行业进入到了正本清源、转型发展的新时代，中国银行理财业务未来的发展方式和形态正在被重新塑造。

尽管各家银行在资管子公司未来业务模式和发展方向上有所不同，但将人工智能技术作为提升银行资管业务整体效率和质量的重要手段，已经取得了业内的广泛共识。国内外的资管机构在相关领域进行了大量的研究和应用。BlackRock作为全球最大的资产管理机构，运作着6.3万亿美元的资产，人均管理规模为30亿元。其管理的高效能主要依赖了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套顶级智能金融系统，所支持的业务范围覆盖了投资管理、销售咨询、退休养老和风险控制业务体系。天弘基金作为国内唯一一家规模超万亿的基金公司，拥有着来自蚂蚁金服的天然科技基因，其在并发计算能力、客户肖像绘制、用户习惯分析及智能资产配置方面的技术储备和实践经验已处在行业前列。

银行资管拥有相对独立和完整的资产负债架构和业务模块，将人工智能技术用于资管业务，可以有效提高效率，拓宽分析的深度和广度，为传统银行资管向智能资管的转型，提供了重要的技术保证。但目前将人工智能用于银行资管还存在着一些亟待解决的问题。本文将聚焦资管转型背景下的智能资管建设，对人工智能应用场景进行分析讨论，探索符合当前银行资管业务发展特点的“银行资管+人工智能”的解决策略。

二、 资管业务人工智能应用存在的问题

1. 银行资管外部环境的变化。

（1）国内监管环境的变化。国内的银行资管行业自诞生以来，就与监管密不可分。在资产端，国内监管对银行资管的投资标的有着较为明确的限制，因此投资无法在全市场和全金融标的上展开。在负债端，国内监管采用了较为严格的流程限制了客户的理财购买行为只能在柜面或银行端的APP上进行。2018年以来，监管对银行资管进行“市场化”调整的目标逐渐清晰。“资管新规”的颁布，除了在“打破刚性兑付”“规范资金池业务”“引导行业去嵌套”“去杠杆”等问题上的考量外，也向资管行业统一监管的目标迈出了重要一步

监管对资产端和负债端的松绑，不仅意味着更多的业务机遇，也意味着技术应用有了更多的业务场景。

（2）业务环境的变化。传统银行资管面对的竞争对手仅为银行资管同业，而借助于银行强大的实体渠道营销能力和过去的资金池运作方式，这种竞争一直处在温和可调节的范围内。在脱离母行后，尽管银行资管子公司拥有了更多的投资标的和工具，但其無疑也会直面更加激烈的外部市场竞争。相较于市场化程度高的基金公司、券商资管而言，多数银行资管在投资交易、投资研究、系统建设、人员储备等方面还存在着较大的差距。这种差距必定会为人工智能的业务应用带来了不确定性和阻碍。

2. 金融业务数据问题。金融数据具有数据量大、维度高、结构复杂、价值密度低等特点，此外，金融数据还包含大量的噪声和潜在的关联关系，具有极强的波动性，这使得对金融数据的分析和挖掘成为一个难题。

银行、保险和证券等专业机构对客户数据的准确性要求严格，根据特定场景开发私有清洗模块或平台，积累了大量经验。但出于保密原因，金融企业很少有理论性的成果见诸于报道。

金融数据的智能清洗技术在学界已开展多年。针对数据中属性错误的检测，有基于统计学理论的方法、关联规则的方法、聚类的方法、利用违反函数依赖条件的方法等。针对数据中的重复记录问题，可以在基于距离度量的基础上，采用聚类算法的思路进行处理。针对金融数据中常出现的时序数据，也有学者提出使用了模糊C均值聚类方法，通过计算数据到聚类中心的距离来分离出噪声数据。针对金融数据维度高的特点，在确定了问题边界后，可以直接使用经典的数据降维度算法或策略予以解决。

高质量的数据资源是人工智能应用的前提条件。成功的人工智能应用，花费在数据工程上的时间比例会占到六成甚至更高。而银行资管在数据处理上常会遇到来自下列两方面的问题。

（1）内部数据。银行资管已经发展十年有余，内部积累了大量数据，该部分数据多数仅完成了数字化。由于以前缺乏数据分析的内生性需求，大量数据并未经过数据清洗和结构化存储，后期数据清洗和存储的成本较高。

作为归属于母行的独立部门，银行资管的部分业务模块的职能（如产品销售、信息科技等）一直由母行的相关部门代为行使。子公司化之后，按照监管对于银行数据的要求，以前积累的销售及客户的原始数据将无法作为无形资产被子公司所继承。数据获取渠道的堵塞将会直接不利于未来人工智能技术的应用。

（2）外部数据。银行资管未来在投资端会大量投资外部标准资产，而投资的前提保证是能够拥有完整准确的外部数据。针对标准资产的公开市场数据，目前有大量的第三方数据供应商提供相关的数据。而针对标准资产中的另类数据，通常数据来源可靠性差、数据质量并不稳定。

未来外部数据是否需要本地化及系统内外数据如何隔离将主要根据监管要求及自身发展的需要。在缺少了母行科技支撑的情况下，数据库的搭建和维护也将是资管子公司科技团队的重要工作之一。

3. 银行资管架构及技术积累。

（1）组织架构。银行资产管理业务的定位较为明显，不同银行资管拥有相似的业务模块，且多实现了独立的事业部制。然而，各行资管的业务范围及业务模块间的工作流相异，各模块内部的具体职能、资源配置也不尽相同，这种差别在全国股份制银行与城商行间、城商行与农商行间的差异更为巨大。正是由于这种组织架构上的差异，业内并没有形成引入人工智能技术的现成框架和通用模板，所以具体实现需要根据各自的实际情况来进行差异化的设计。

（2）技术积累。我国的银行资管业务起初多隶属于同业市场或金融板块，十余年便经历了由小变大、由弱变强的过程。行业的高速扩张也带来了各行资管业务发展的不平衡性，所以在管理能力、投资投研能力、人员配置和技术储备等方面，也处在不同的发展阶段。除了同业间的差异外，相较于已经发展了多年的外部非银资管，由于各非银机构所处的监管和行业标准化程度高，导致了这些机构只要满足准入门槛就代表具有了一定的管理能力、人才储备和技术水平。

除了管理技术和传统投资投研技术外，人工智能技术的应用更多集中在人工智能知识以及计算机技术的使用上。在人工智能算法知识、独立开发能力和相关人员储备上来讲，部分非银机构已经走到了市场前列并且积累了一定的研究成果和实战经营，银行资管在实现超越前，还需要付出较多的追赶成本。

三、 我国银行资管业务中人工智能的应用建议

1. 明确自身特点和发展定位，梳理人工智能应用的整体框架。“理财新规”和《商业银行理财子公司管理办法》将未来银行资管开展业务划分成了体内运营的“传统”模式和体外运营的“子公司”模式，在业务开展模式确定后，银行资管机构的市场定位和发展定位会皆然不同。

对于选择了“子公司”模式的银行资管，未来规划多朝着全能型方向来发展。可以针对人工智能的应用进行自顶向下的宏观设计，所涉及的业务范围可以尽量拓展，将未来有可能开展的业务也纳入到设计范围内。更加宽泛的投资范围和营销渠道，会需要更加全面的数字化系统进行支持，业务开展过程中会积累的更多的数据，人工智能技术的应用也会更加有意义，无论是从管理端和业务端都会产生规模效应，落地成本均摊后也更加低廉。

对于选择了“传统”模式的银行资管，全面的人工智能应用不但成本高昂，且给实际业务带来的收益相对有限。这类银行资管可以针对有急迫人工智能需求的应用场景，进行特定业务的落地，比如针对负债端客户的偏好分析，可以用来在未来严峻的市场环境中最大程度的维护好存量客户并扩大客群，实现与银行资管子公司的错位竞争。后期可以根据业务的开展情况，逐步推进人工智能的使用，实现更高的产出比。

2. 挖掘潜在的人工智能应用点。在业务模式和人工智能应用的整体框架被确认后，接下来就进入到潜在应用点的挖掘选择上。

（1）客户行为分析及应用。将人工智能用于客户行为分析，早已被大多专注于C端的互联网企业采纳并广泛应用于实践。银行资管因相对的垄断地位，早期缺乏客户画像的需求和内在动力，相关的研究起步较晚。金融业基于人工智能进行客户分析的目的在于：从海量数据中，发觉目标客户及潜在客户;进行欺诈检测、价值分析、流失分析;建立起客户信用度、贡献度及忠诚度模型等。

针对客户行为进行分析，并反向用于营销及产品设计，是一个比较自然的人工智能技术应用场景，而实践应用中的热点也集中在负债端。从技术角度上讲，数据采集和业务场景的建模是落地中的重點和难点，而工程实践、后期分析结果的解读及应用则占据了更多的工作量。

（2）智能量化投资及投研平台。智能量化投资是指：通过向量化投资领域引入人工智能技术，使系统能够高效且智能地从金融数据中自动挖掘可用信息，并用于支持和辅助投资交易。在智能投研平台建设方面，非银金融机构已有实施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系统，嘉实基金2016年成立的人工智能投资研究中心，华夏基金与微软亚研院的战略合作。不同于非银金融机构，新兴的金融科技公司更倾向推出标准化的解决方案或平台，参与其中的金融科技公司包括：通联数据、数库科技等。

权益二级市场一直是金融领域人工智能应用的热点，由于监管政策的放宽，银行资管子公司已经可以开始在该领域提前布局。自动盯市和价格发现是人工智能较为常规的应用，更进一步的，人工智能还可以被用于自发地寻找市场的阶段性有效指标、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顾研究。智能投顾（Robo-Advisor）在对大量数据分析的基础上，根据服务对象的特征或偏好，给出个性化的投资建议，可以选择性的为服务对象提供交易服务（如完全自动交易、人工投资顾问协助交易和自执行交易等）。

智能投顾起源于美国，近年来众多资管公司已了其智能平台，我国于2015年引入智能投顾概念。国内智能投顾平台按照业务类型可以划分为三种：第一类是借鉴美国Wealthfront、Betterment等投资于交易型开放式基金（ETF）组合的公司，直接为客户匹配国外发达市场的ETF 基金以达到资本配置的目的，例如弥财公司和蓝海财富公司;第二类是以FOF基金等作为投资组合标的，例如钱景理财公司;第三类是基于论坛等在线平台进行投资信息共享，对量化投资策略、投资名人的股票组合进行社交跟投，例如雪球公司。

未来的银行资管必然会从“输出产品”向“输出策略”转型，而负债的边界也将会瞄向不同风险偏好和需求的客户。银行资管早期可以通过“智能投顾+外部ETF采购”的模式满足客户“千人千面”的需求。对于投研能力强、市场占有率高的头部银行资管，未来可以发行广泛涵盖市场各类指数的类ETF基金，在满足内部投资采购需求的同时，也可以将其提供给外部有配置需求的机构及个人投资者。

3. 人工智能落地的内部机制建设。尽管人工智能技术的应用在金融领域已经取得了共识，但不同性质的机构对该类技术的认知和实际的推进力度上有很大的差异。建设一套可行的人工智能落地的内部机制是大多数银行资管子公司在拥抱人工智能技术时，应该考虑的首要问题。这套机制的建设应围绕着下列问题展开：（1）探索性的业务需求与外部技术公司合作方式研究;（2）探索性的业务需求考量标准;（3）项目结果不及预期的退出机制。

第6篇：人工智能培训体系范文

计算智能（Computational Intelligenee，简称CI），又称软计算，该词于1992年被美国学者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全计算智能大会明确提出了计算智能的概念，标志着计算智能作为一门独立学科的诞生。传统的人工智能问题的处理、结论的得出都需要在建立精确的数字模型的基础上才能实现，但现实中有很多的数据都是模糊的，无法建立精确的模型，使得人工智能的应用范围相对狭窄，而计算智能则突破了人工智能的瓶颈，以模型为基础，模拟人的理论与方法，只需要直接输入数据，系统就可以对数据进行处理，应用范围更加的广泛。

计算智能的本质是一类准元算法，主要包括进化计算，人工神经网络、模糊计算、混沌计算、细胞自动机等，其中以进化计算、人工神经网络及模糊系统为典型代表。

1.1 进化计算 进化计算是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向，具有操作简单、通用性强、效率高的优点，其工作原理是通过种群的方式进行计算，借助生物进化的思想来解决问题，分为遗传算法、进化规划及进化策略三大类。

1.2 人工神经网络 人工神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统，具有模糊推理、并行处理、自训练学习等优势，其工作原理是仿照生物神经网络处理信息方式，通过不同的算法和结构，将简单的人工神经细胞相互连接，通过大量的人工神经单元来同时进行信息的传播，并将信息储存在改革细胞单元的连接结构中，快速地得到期望的计算结构。生物神经网络的细胞是在不断的生成和更新着的，即部分细胞坏死，整个神经网络仍能维持正常的运转秩序而不会骤然崩溃，同样人工神经网络也有着这样的特性，即使部分神经细胞发生问题，整个网络也能够正常的运转。人工神经网络按照连接方式的不同分为前馈式网络与反馈式网络，前馈式网络结构中的神经元是单层排列的，分为输入层、隐藏层及输出层三层，信息的传播是单向的，每个神经元只与前一层的神经元相连，即信息只能由输出层传向隐藏层再传向输入层，而不能由输出层直接传向输入层；反馈式网络结构中每个人工神经细胞都是一个计算单元，在接受信息输入的同时还在向外界输出着信息。不同的行业和领域可以根据自身的需要将不同的网络结构和学习方法相结合，建立不同的人工神经网络模型，实现不同的研究目的。

1.3 模糊系统 客观世界中的事物都具有不同程度的不确定性，如生活中的“穷与富”、美与丑”、“相关与不相关”无法用一个界线划分清楚，对于事物不确定研究的过程中产生了模糊数学，所谓模糊性是指客观事物差异的中间过渡中的“不分明性”。美国专家L.A. Zdahe教授首次运用了数学方法描述模糊概念，自此之后模糊数学形成了一个新的学科，并在世界范围内发展起来，在医学、农业等方面得到了应用。

2 计算智能在机械制造中的应用

机械制造业是国民经济的基础产业，机械制造业的发展对于促进工业生产领域的发展，保持经济稳步增长，满足人们日常生活的需求，提高人们的生活质量有着重要意义。一个国家机械制造业水平的高低是衡量该国工业化程度的重要指标。由于研究角度的不同，机械制造业有着不同的分类，如国家统计局将机械制造行业分为通用设备、专用设备、交通运输设备、电气设备、仪器仪表及办公设备五大类，证券市场将机械制造行业分为机械、汽车及配件、电气设备三大子行业。根据调查显示，2013年我国制造业产值规模突破20万亿元，同比增长17.5%，产值占世界比重的19.8%，经济总量位居世界首位，利润4312.6亿元，增长0.33%，增加值累计同比增长10.4%。

随着计算智能研究的深入，计算智能在机械制造中得到了应用。伴随着机械行业的飞速发展，各类生产安全事故也时有发生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人员安全意识淡薄；其次是企业的安全管理和监督缺失，我国相当多的机械制造企业不重视劳动安全卫生方面的数据统计和资料积累，为了追求最大利润在安全生产方面投入的资金过少，缺乏对员工开展安全教育的培训。建立科学的安全生产评价方式对于防止各类安全事故，提高安全效益有着积极意义。人工智能的安全评价方法以线性函数为基础，而安全生产评价体系是一个复杂的系统，涉及的内容繁杂，需要考虑的因素很多，存在很大的不确定性，导致得到的结论与实际现场常常不能一致，计算智能以选择非线性函数建立安全生产评价模型，实现对非线性函数关系的拟合，解决了这一难题。

在机械制造中存在着大量的模糊信息，如机械设备的损耗、零件设计目标等信息都是用比较模糊的术语来表达，传统的人工智能进行新的零件生产制造时，设计人员对零件进行设计，确定零件的尺寸，然后试生产零件应用在设备中，如不符合要求，再进行调整，这就要求设计人员有着丰富的知识和实践经验，能够根据需要设计出适合的零件，而计算智能以系统论作为基础的，对选择的自变量进行适当的优化和控制，只需要设计人员将零件的形状、大小、作用等输入计算机，并对零件制造的程序编排，利用计算机确定零件的制造技术，同时控制零件的质量，使零件设计、制造的过程更加便捷。

第7篇：人工智能培训体系范文

关键词：人工智能 自动化 电气工程 控制系统

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）012-160-02

人工智能与传统方法相比较，具有许多方面的优良性能，智能化的系统大大代替了大量的人工繁琐的工作，又提高了系统操作的灵敏性和精确性，在功能要求越来越高的许多行业中应用相当广泛。最近10多年来，各种电子技术和高科技手段的日新月异，许多科研机构就自动化控制中的人工智能技术开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。下面笔者就人工智能在在电气工程方面的应用做一综述。

1 人工智能技术的优势

（1）控制对象的模型在设计之前已经成型。在电气工程方面，由于许多参数具有复杂性，利用传统技术无法确定哪些具体的参数变化会导致结果的相应变化，从而表现出的外在结果复杂多样，难以归纳出具有一定规律性的结论来，这就是信息的非线性特征必然决定了随机结果出现的原因。人工智能通过专家系统，利用控制器能对各种参数进行精密分析，并给出正确的指令，而使得各种对象在动态变化中得到精确地控制。

（2）人工智能控制器的自身性能能够自我调节，以趋更加完善，应用的技术及参数可以有实际响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化。

（3）人工智能控制器操作起来比较直观、简洁，即使经过一般的专业操作技术岗前培训，也能很快掌握人性化的人机交互对话系统，还能依照各种实际情况进行适应本人习惯或工作需要的界面设计。

（4）人工智能控制器性能稳定，能对各种数据进行科学的处理，可适范围比较宽泛，由于驱动器的特性很多，控制器都能对输入的各种数据信息做出很好的筛选和判断。

2 电气工程中人工智能的运用

2.1 提高了电气设备设计的水平

计算机技术的更新换代率非常快，引导了电气产品的设计手段发生了革命性变化，CAD（计算机辅助设计）的引入，大大缩短了产品研发的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得电气设计变得非常直观，模块化的操作设计模式和大大缩短了设计的周期，同时由于计算机技术的精确化，也使得产品的质量得到很大程度的改良。人工智能系统能够优化电气产品的设计，主要借助于遗传算法和专家系统两方面来完成。遗传算法具有明显的算法优势，计算结果的精度也很高，因此遗传算法及其衍生算法普遍应用于对电气产品的智能化优化设计中。电气设备发生故障一般是不确定性的，具有很大的随机性，表现在发生故障的部位和发生故障的时间方面，但一般会在故障发生之前总会出现一定的先兆，利用专家系统就可以将预兆和故障之间的复杂关系准确而及时地反映出来，并给出预警信号。

2.2 精确诊断出引起电气设备发生事故及故障的原因

由于目前电气设备的自动化和集成化很高，一旦发生故障，利用传统的分析方法难以准确找出故障发生的部位。如发动机、发电机和变压器等设备出现故障的频率一般比较高，其原因是非常复杂和多变的，并且具有很强的突发性，还具有快速解决的特定要求，若处理不当或不及时，就会造成二次损失或事故，甚至会造成非常严重的不可预见性后果。人工智能系统融入了神经网络和模糊理论等技术，可以很好地解决传统分析方法所出现的延时处理或诊断失误等问题。传统方法诊断故障的原理是：变压器等电器设备一旦发生故障，其中的油的成分会发生一定的变化，因而对提取的样本进行成分分析，就可以判断出变压器等电气设备是否发生了功能性故障。采用这种传统方式耗时较多，浪费人力，准确性不高。

2.3 对电气控制过程中的有效应用进行分析

电气技术越来越复杂，越来越现代化，其控制过程就显得愈来愈重要，是确保电气设备稳定而高效运行的保护神。长期以来这一问题是学术界和工程界所面临的一大棘手课题。功能越来越完善、技术含量越来越丰富，这些均对技术人员的理论水平和操作技能提出了非常严格的高要求，在目前阶段下，提高操作人员的技能水平和效率就成为科研人员孜孜追求的一个目标。人工智能的引入和广泛地应用，和计算机运算能力等核心技术的长足进步，以及交互性的界面，都使得日常化的操作变得直观、简洁，还可以实现远程控制及其监控，大大提高了操作人员的安全性，也对电气设备的良好运行提供了可靠的保证。另外，还对某些重要的数据和信息进行了即时的存储和备份，以便以后进行调用、对比分析等。还可以自动生成各种报表，大大降低了人工费用，也减少了物力、财力等资源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精确度更加细致。

2.4 实现了控制和保护双重功能

在电气设备中，人工智能能对所有开关量、模拟量数据实时自动采集并进行科学的处理，并能做到定时、批量地整理和储存。还可以通过对系统的历史运转情况进行画面模拟显示，电流、电压、隔离开关、断路器等电机设备的运转状态到直观形象的反应，一目了然。技术操作人员可以根据实际情况进行相关数据的分析及建立图表。综合集成了声光、语音、电话、图象等多模式同时或选择性报警。在操作控制方面，智能化技术使技术人员可以通过键盘或鼠标实现对隔离开关，断路器等的现场或者远程控制，励磁电流的调整。

2.5 在电力系统自动化中的应用

人们对电力行业在生产中要保持稳定性和流畅性的要求不断提高，现在很多大型的电力企业均将PLC 控制系统逐步代替辅助系统中的比较传统落后的继电控制器。通过PLC 控制系统可以一方面对某个工艺流程进行实时的控制，另一方面协调全厂的安全生产。火力发电厂中的输煤控制系统由主站层、现场传感器和远程IO站三部分组成连贯的网络体系结构。其中，由人机接口和PLC 共同构成主站层，少许工作人员在设置有主站层的集控室内，通过系统的显示屏以自动控制为主手动控制为辅对系统进行监视和控制，可以大幅提高发电企业生产效率。随着PLC 技术的应用，实现了电厂不同发电机组在供电系统之间自动切换，供电的可靠性和稳定性得到很大程度上的提高。

3 结束语

综上所述，随着微电子技术的飞速发展和软件技术的快速提高，人们的日常生活发生了很大的变化，无数的科研成果慢慢转换成生产力，改变着我们的生活方式，同时也促进了人工智能技术的不断提高。硬件方面的技术和工艺水平同样也在飞速发展，电子集成技术更加成熟，功能更加强大。芯片制造技术更是锦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，应用范围日趋广泛而深入，产品成本的下降也带动终端销售价格的大幅度下降，良性循环下的技术催生，使得人工智能技术在生活和生产中的许多方面都得到更加广泛的应用，高度的自动化特征使人们体验到神奇的便利性。可以预见，人工智能在电气自动化控制中将会有更加广阔的远景。

参考文献：

[1] 郭策，范然.设计智能建筑电气自动化系统的思路[J].中国新技术新产品，2012（05）.

[2] 周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012（08）.

[3] 朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012（17）.

[4] 陆伟民.人工智能技术及应用[M].上海：同济大学出版社，1998.

[5] 王洪钟.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].科技创新导报，2012（25）.

第8篇：人工智能培训体系范文

（湖南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410082）

摘要：针对大学专业教育中普遍存在的高分低能状况，以“用”为出发点，提出实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学体系，阐述如何打通课程理论之间的联系，自底向上从实践动手、分析综合再到发明创新分层逐步培养和提升学生的专业能力。

关键词 ：实践教学；实验课程；专业实训；学科竞赛

第一作者简介：李智勇，男，教授，研究方向为智能计算、智能系统、大数据，zhiyong．li@hnu．edu．cn。

0 引 言

大学作为直接为社会输送人才的机构，将人才“可塑性”和“可用性”作为大学教育的根本目的，因此培养学生的文化素养和专业能力成为大学教育最重要的任务，但由于中国传统教育思想的影响，“高分低能”一直是中国教育面临的一个严峻问题，而这一问题在高等院校更为突出。问题不解决，便达不到“可用性”的目的。

这一问题违背了大学教育尤其是工科类院校的初衷，越来越多的高校逐渐意识到该问题的严重性，开始进一步关注实践教学，压缩理论教学的时间，辅以更多的实践教学课时。“小学期”是这一趋势的典型代表。这一变化将实践教学的质量问题提上日程，如何建立合理有效的实践教学体系和安排实践教学内容是当前高校不得不思考和亟待解决的问题。

1 教学现状及问题

我们以湖南大学智能科学与技术专业为例分析目前实践教学的现状及存在的问题。

1.1 课程教学体系

湖南大学智能科学与技术专业近3年的教学计划中，要求学生毕业最低总学分为170分，图1给出各类环节所占的学分比例，可以看出，专业实训（含毕业设计）只占总学分的16%，教学计划侧重理论教学，从学时分布来看，此偏重更为明显。图2分析了每个学期的课程教学学时情况，学生几乎需要将所有时间放到课程理论学习上，被严重束缚，实践教学形同虚设。

1.2 现有实践教学体系

在智能科学与技术专业近3年的教学中，实验课程有普通物理实验和人工智能基础实验两门。从学生完成该实验课程的情况来看，大多数学生数据处理逻辑简单，几乎没有运用模式识别、机器学习、智能控制等人工智能方法完成的作品。第6学期开设的实践课程远远达不到培养学生熟练运用多门专业理论和方法的目的。

现在很多高校开始实施“小学期”教学日历，设置为期1个月左右的集中实践或者专业实训环节。前两年的“小学期”是面向全院所有专业学生的基础能力培养，而第3学年后的“小学期”安排专业综合设计实训，训练学生的专业能力，如五子棋人机对弈项目可以大大提高学生对专业的兴趣，但项目过于单一，仅涉及人工智能、模式识别、机器学习等课程，与人工智能实验课程有重合的倾向，而诸如机器人学、智能控制等智能科学与技术专业的特色课程就没有训练的机会，此外对比上一个硬件技术实训缺少能力培养的延续性。具备创新发明的能力是目前实践教学甚少考虑的培养目标。

1.3 存在的问题

这种培养方案主要存在以下问题：①实践教学学时过少，学生实践能力培养机会太少；②理论学习任务过重，学生的双手无法得到解放；③实验课程内容设置不合理，课程理论与实际没有有效结合；④面向专业的实训内容单一，专业理论覆盖面不够；⑤能力培养断层，发明创新能力未涉及。

2 金字塔式实践教学体系

针对以上存在的问题，我们制定了新的培养计划，图3所示是2015年湖南大学智能科学与技术专业教学计划课程时序图。可以看出，不计实验课程，每学期的理论教学课程减少到平均5门课程；实验课程大大增加，从原来的2门增加到7门。新的教学计划中实践教学得到重视和加强。

另外，教学计划的另一个特色是高年级的教学／学术方向分组，根据信息科学与工程学院的科研优势设置了4个方向，将教学与科研有机结合。课程按组选修，增加了选修课之间的关联性，使培养目标更突出，令学生有的放矢。教学计划也反映了实践教学的体系结构：针对重要的学门、学类和专业课程，通过专门开设实验课程巩固这些重要课程；接下来，通过专业实训将多门课程理论串联起来；最后，拟提供丰富的学科竞赛机会，对于学有余力的学生进一步培养发明创新的能力。这3个层面形成了一个金字塔式的实践教学体系，如图4所示。越往上，能力水平越高；往下是必须具有的基础能力。金字塔式的实践体系体现了递进式的能力培养过程。通过该培养模式将能直接给社会输送“可用”人才。

图4给出了整个实践能力培养的空间结构。笔者将分别从时间角度详细介绍3个层面的培养目标和实践内容安排。

2.1 实验课程

实验课程处于金字塔的最底层，目的是培养学生运用专门知识进行动手实践的能力，熟悉和巩固专业基础课程理论，为上层的能力培养打好基础。这一能力是所有智能科学与技术专业合格大学生必须具有的根本能力。

程序设计和计算机系统设计是实现智能的手段和载体，因而第1学年和第2学年围绕这两个能力开展理论和实践教学活动，开设了高等程序设计、数据结构与算法、数字逻辑、计算机系统等课程，其中程序设计、数字逻辑和计算机系统3门课程实践性较强，因此还配套设置了对应的实验课程。实验课程与理论课程尽量同步开设，利用实验箱对理论进行验证，加深学生对课程的理解。第3学年和第4学年面向计算机上层系统和应用，操作系统和计算机网络是典型代表，因而针对这两门课程开设对应实验课程，这几门实验课程是学类核心课程。此外，教师还可围绕智能科学与技术专业的重点核心课程“人工智能”开设机器人实验课程，让学生基于NAO人形机器人、智能小车、RoboCode等设备软件理解、熟悉和练习各种智能的算法和模型。从程序设计、计算机系统、操作系统、计算机网络和人工智能5个方面依次开展基础实践到专业实践的培训，为上层专业实训作好准备。

2.2 专业实训

专业实训是随着小学期的推广而逐渐引入的培养环节，未有成功的经验可以借鉴。5年中我们不断地探索，在刚开始的2年采用“集中实践+生产实习”的方式。集中实践指在学校里进行一些简单的综合设计，如软件实训开发类似图书管理系统的软件。由于题目较为简单和老套，学生兴趣不高。生产实习是指和企业合作，将学生派往生产一线，这一想法初衷好但操作性低。因此，头两年的“小学期”成效不佳，于是取消生产实习，将集中实践从2周延长为4周，增加项目难度，如2014年在第2学年实行的“STC单片机开发”和第3学年实施的“五子棋智能对弈设计”，难度适中，学生普遍反映较好。

这两年取得的进步给我们很大的启发。第2学年的软件实训结合最新的APP应用引入Android开发，让学生可以在自己的手机上展示作品，实现即所得，极大地激发学生的积极性；在已有的单片机开发上，提升设计的高度和难度，引入FPGA设计，让学生全面学习嵌入式系统；最后，在智能专业综合设计方面，将五子棋智能下棋程序打造成全院的一个竞赛，结合专业最前沿的发展方向，进而增加机器人开发、物联网系统和嵌入式系统设计，涵盖智能终端、智能软件、智能系统，提供较宽的选择，充分发挥学生的一技之长。

2.3 学科竞赛

前两个层次基本上完成了工程能力的培养，但创新才是核心竞争力。如何激发学生发明创造的潜能也是实践教学的任务之一。这一能力在以前的教学中甚少专门涉及，发明创新的能力是一道坎。

学科竞赛是培养发明创新能力比较好的一个突破口，因此我们在实验室建设过程中适当考虑了对学科竞赛的支撑，基于RoboCup足球机器人在协同对抗上创新，基于模块化机器人在创意上立新，基于NAO机器人在自然语言处理上求新。目前，学生长期参加的学科竞赛有RoboCup足球机器人中型组比赛、物联网设计大赛以及全国电子设计大赛。教师应为有志向和能力的学生提供创新平台和条件，鼓励学生参加高水平的学科竞赛。

学科竞赛组成了实践教学的最后一环，面向科研，与研究生教育接轨；面向创业，为IT产业增添生命力。

3 建设措施及成果

3.1 实验室配套建设

根据实践教学的分层体系，目前已有的支撑该体系的仪器设备见表1，可满足不同层次的用途需求。课程实验的设备主要以验证为主；实验课程的设备需要学生动手实现算法和设计；专业实训的设备主要以提供平台为主，让学生自主搭建系统；学科竞赛的设备一方面要满足竞赛需求，一方面可以应用于学术研究，具有一定的开放性。

针对学科竞赛，我们已经建立400 m2的场地专门用作智能科学与技术专业的创新和学科竞赛实验室。图5所示为学生正在专心调试足球机器人。

3.2 实践教学代表性项目

1)电子产品的制作、测试及使用( STC-A实验学习板)。

通过完成一个电子产品（STC-A实验学习板）的制作、测试及使用，学生能够全面了解电子产品的开发与生产全过程以及质量管理；实践简单的焊接技术，认识基于处理器的电子系统的组成；学习电路调试及检测能力，了解“STC-A学习板”的功能以及嵌入式系统的入门知识；拥有一个便携式学习与创新的实验平台，为今后的学习提供方向与帮助。

2)“智能杯”五子棋程序设计邀请赛。

该竞赛在已给出五子棋平台的基础上（已有界面，无需自己编程界面），要求参赛者写出五子棋算法。换句话说，就是设计五子棋COM的智商。五子棋看似简单，实则包含各种变化，计算种种变化同样需要强大的知识储备。程序设计与五子棋结合既朴素简单，又包罗万象，同时通过对弈方式可以综合多种人工智能理论和方法，反映出技能的高低。

3)足球机器人。

中国机器人大赛暨RoBoCup公开赛是中国最具影响力、最权威的机器人技术大赛。信息科学与工程学院从2013年开始连续参加了两届比赛，积累了一定的经验，已基本形成老带新的格局。通过展现一个真实的机器人产品，可以让学生感受本专业的特色和前景，提高专业的认同感；通过动手改进一个实际产品，激发学生的创新意识；通过这个比赛，期望学生能够逐步达到自主研制复杂精密机器人的水平。

4 结语

能力培养是大学教育的重中之重，而实践教学是达成这一目标的重要手段。实验课程·专业实训·学科竞赛金字塔式实践教学体系符合能力培养的阶梯性，涵盖了动手实践、综合分析和发明创新3种能力。部分实践教学项目得到较好的反响，为这一体系进一步成熟化和规范化提供了动力。

下一步，我们拟主要从两个方面进一步推进智能科学与技术专业的实践教学建设。一方面不断提升从事实践教学的教师水平，注重与行业接轨，跟进行业的最新发展动态和专业技术并将其反映到实践项目中，形成一个持续发展的良性生态；另一方面积极融人工程认证的理念，为工程类学生今后走向世界提供具有国际互认质量标准的“通行证”。实践教学作为能力培养的重要手段，为了使其更加科学和规范，我们将参照工程认证的标准，对各项能力的培养在实践教学过程中有更明确的对应，对能力的考核能更细致化。

参考文献：

[1]别敦荣，张征．世界一流大学教育理念的特点与启示[J]高等工程教育研究，2010(4): 82-92.

[2]张莎，当代大学生“高分低能”现状的原因及对策分析[J]．科教导刊，2012(8): 98-99.

[3]李智勇，肖正，赵欢，等，智能科学与技术本科专业“小学期”制教学思考[J]．计算机教育，2011(15): 29-34．

[4]昊丽娟，李柳．以小学期为平台的实践教学改革与探索[J]沈阳师范大学学报：自然科学版，2013(3): 421-424．

第9篇：人工智能培训体系范文

一、我国医药制造企业数字化转型发展现状及问题

医药制造业是我国国民经济的重要组成部分，在整个消费市场中有着举足轻重的地位。进入21世纪以来，我国医药制造业发展迅速，目前已成为全球第二大医药市场，原料药生产出口稳居世界第一。2007-2017年，我国医药制造业规模以上企业的主营业务收入从5967亿元增长至28200亿元，复合增长率达到16.8%，远高于同期GDP增长率。不过，我国医药制造业创新能力弱、竞争能力不强等问题突出，产品仍“以仿为主”，创新药欠缺，药品质量和疗效等都有待进一步提高。另外，随着近几年药品“带量采购”、“两票制”等政策的实施，对药企运营与成本控制提出更高要求和挑战，再加上疫情冲击，我国医药制造企业的收入和利润收到较大影响，规模以上企业的主营业务收入近几年一度出现下滑。在以上背景下，推动医药制造企业数字化转型是推进我国药企向创新型技术型转型升级、提升自身竞争力的有效手段。当前，我国医药制造企业数字化与智能化水平还有较大提升空间，据统计，我国有超过一半的医药制造企业处于单点信息化、数字化覆盖状态，系统间集成度较低；另外，仍有26%的医药制造企业处于数字化起步阶段。具体而言，我国医药制造企业数字化、信息化主要存在如下问题：第一是新药研发能力普遍偏低，研发阶段信息化支撑手段缺乏。当前医药研发需要强大的平台及人工智能、大数据分析等手段支撑，我国医药企业特别是中小企业仍处于传统医药研发阶段，缺乏信息化手段及数据的支撑，导致药物研发耗时耗力，且成功率低。第二是医药生产阶段信息化及自动化大部分处于单点覆盖阶段，未形成端到端集成。一方面部分生产环节还未实现自动化，这在中成药制造企业中较为常见，如药材预处理、药物提取、环境控制等环节，仍需要大量人工参与。另一方面，医药企业信息化与自动化大部分互相分离，生产过程中的数据没有得到实时收集以用于研发、生产过程的控制及管理。第三是企业营销流通、产业链协同等环节信息化水平普遍偏低。我国医药制造企业对药品营销渠道管理、营销数据的实时跟踪及数据分析能力普遍不足。同时，当前药企普遍缺乏互联网营销及用户服务类平台，基于线上的创新发展观念薄弱。另外，医药制造企业利用信息化平台打通产业链上下游企业，实现上下游企业数据同步、资源及业务协同等方面还存在较大短板。

二、我国医药制造企业开展数字化转型推进创新发展建议

基于我国医药制造企业数字化、自动化现状及问题，为推进我国医药制造企业运营升级、产品及服务模式创新，提升行业在国际的综合竞争力，企业应根据自身实际情况进一步提升研发、生产、营销流通、用户服务等环节智能化、数字化水平，同时推进企业各环节系统间集成及数据共享流通，最终实现智能化研发、智能化生产制造、智能化企业管理等全新生产运营模式的构建，具体建议如下。

（一）研发环节数字化

医药研发环节数字化是目前我国医药制造企业存在的最大短板，也是企业加强创新药开发力度的关键一步。研发环节数字化建议从以下几方面开展。一是企业内部要构建统一的研发基础数据库，如电子实验记录、仪器原始数据、化合物/生物样品数据、生物活性数据库等，实现研发过程中各类数据电子化、标准化，并实现基础数据库在企业内部的数据共享。二是完善企业级的研发信息管理系统实现研发流程集成。构建医药研发平台，建立标准化的研发流程，基于研发平台实现研发流程集成。基于研发平台推进研发数据的整合和开发利用，实现对研发进程和研发质量的管理和控制，提高实验效率，加快药物研发进程。三是充分利用大数据、人工智能等新一代信息技术辅助研发创新。医药制造企业应和专注于大数据、人工智能的信息技术服务企业开展广泛合作，共同探索人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验过程中的应用，以降低研发成本、缩短研发周期。例如运用人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验等阶段进行大批量文本分析及预测、虚拟药物筛选、病例分析及临床匹配、晶型预测、发掘药物新适应症等工作，以提高药物研发效率。

（二）生产环节数字化

医药生产环节应重点推进生产过程自动化、智能化水平，加强各环节智能化系统的整合，逐步形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系。由于化药、生物药、中药生产数字化基础存在较大差异，建议企业在数字化转型过程中，根据自身情况选择具体方案。具体建议如下。一是中小企业首先提升药品生产关键环节的自动化、智能化水平。推进智能装备、智能传感器等智能设备的普及，加强提取、浓缩、醇化、干燥、灭菌等关键环节自动化控制系统的部署，逐步实现各个环节工艺参数和质量控制参数（如温度、流量、压力、液位、质量、浓度等）的自动采集、监测、分析、集中显示、报警和控制，简化生产流程，减少人工干预。二是逐步形成贯穿全生产过程的智能化控制体系。在关键环节自动化系统部署基础上，推进各环节自动化控制系统的整合，形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系，强化生产制造各类参数数据汇聚与分析，实现信息和数据的快速、合理、准确传递与共享，全面提高生产制造过程信息化管理能力。三是完善企业生产类信息化系统建设及综合集成。完善生产执行（MES）、环境监测、药品质量监管、仓储管理等生产信息化系统建设，实现生产自动化、智能化设备数据、物料、能耗等数据接入到生产信息化系统中，实现数据的实时监测及分析应用。推进生产信息化系统间集成及数据共享流通，形成集管控、优化、调度、执行和经营于一体的生产新模式。

（三）营销流通及用户服务环节数字化

营销流通及用户服务环节数字化是传统医药制造企业较为欠缺环节，随着“互联网+”在医药及医疗领域的渗透，营销流通及用户服务环节数字化成为医药企业进行精准营销、开展服务化转型的关键。具体建议如下。一是搭建精准营销平台。医药制造企业应联合医药流通企业打造面向基层医疗市场的数字化精准营销平台，重点探索医药产品精准营销方式，提高资源投放有效性。一方面基于精准营销平台整合下游终端客户资源，汇聚营销数据和客户数据，掌握药品流向动态，对渠道终端（如医院、药店等）营销数据进行实时动态管理以辅助差异化营销科学决策制定、渠道优化、终端覆盖等。另一方面基于新媒体环境，通过大数据分析手段分析医生社交网络、阅读量和转发量、医学信息浏览记录等线上数据，挖掘医生使用偏好，实现有的放矢、精准营销。二是打造线上线下融合的医药新零售、健康服务平台。医药制造企业应探索建设B2B、B2C电子商务平台或与大型医药电商平台进行合作，实现营销渠道下沉，推进线下线上全面融合。另外，有实力的医药制造企业可探索建设企业数字化服务平台，并和线下医院、体检中心、理疗中心、药店等实体机构进行密切合作，将数字化服务平台向线下机构及个人用户延伸，基于平台开展药事个性化远程咨询、疗效数字化评估、远程审方、健康监测、健康管理等。同时基于平台沉淀消费者疾病谱变化、健康需求和消费习惯等数据信息，开展C2M反向定制化研发生产。另外，医药制造企业应积极与数字化诊疗平台、互联网医院等平台类企业合作，联合推出慢病管理、术后跟踪等服务，包括在线诊断、药品购买配送、用药跟踪等，形成“医+药”闭环，延伸大健康服务半径，创新开展营销模式。

（四）企业运营管理数字化

企业运营管理数字化是医药制造企业实现内部运营升级的重要手段，通常包括企业人财物的数字化综合管理、企业数据汇聚及综合分析、企业智能决策等。具体建议如下。一是推进企业运营管理数字化升级。针对中小企业，建议通过实地部署或采购SaaS服务等方式，推广办公自动化、企业资源管理、客户关系管理、供应链管理等运营管理类信息系统的使用，加强企业管理精准管控能力。对于有实力的大型企业，建议推进运营管理类系统与药品研发、生产制造、营销流通、用户服务等环节信息化系统的整合，实现研发、生产、营销、用户服务、企业运营管理相关流程及数据的融合贯通。二是提升企业大数据创新应用水平。建议有实力的医药制造企业打造企业数据，盘活企业全量数据，实现企业各环节数据的汇聚整合、提纯加工、数据分析、数据应用服务等，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警、精准营销及用户服务能力，实现企业生产与运营管理的智能决策和深度优化。三是推动产业链上下游信息化协同。加强医药制造企业与上下游产业链企业的协作，通过系统整合、流程打通等推进上下游企业生产要素互通共享，逐步实现产业链互联、平台协同、要素融通，推动产业链企业生产和服务资源优化配置。

三、推进医药制造企业数字化转型政策建议