人工智能方向培训精选(九篇)

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第1篇：人工智能方向培训范文

10月21日，2016英特尔中国行业峰会在珠海召开，来自医疗、金融、交通、零售、能源、教育等行业的企业代表分享了他们对于数字化变革的理解与实践。这本该是英特尔中国行业峰会的主旋律，但是实际是与会嘉宾对人工智能的话题表现出更大的热情，有点喧宾夺主的味道。

得AI者得未来

2015年底，许多机构在展望2016年度科技领域时几乎会不约而同地将人工智能列为重点方向之一。现在来看，人工智能的火爆程度让最乐观的预测者都大跌眼镜，这得归结于AlphaGo的推波助澜。

正如文章开始所说，人工智能的使命便是完成海量物联网数据的商业价值转化。根据相关预测，2021年，全球将会拥有18亿台PC，86亿台移动设备，157亿台物联网设备。而到2035年，物联网设备的数量将会超过1万亿台，相应的数据数量将会增长2400倍，从1 EB增长到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的数据，人工智能是解决之道。

所以说，得物联网者得未来，而得人工智能者将执物联网之牛耳。只有人工智能才能为“万物互联”之后的应用问题提供最佳的解决方案。

2016英特尔中国行业峰会上，英特尔与科大讯飞公司签署合作备忘录，双方将在人工智能领域展开为期三年的基于英特尔至强处理器+英特尔至强融核处理器，以及英特尔至强处理器+FPGA为基础的机器学习/深度学习研究项目。科大讯飞联合创始人，讯飞研究院副院长王智国博士非常到位地点评了这一合作：“一直以来，我们双方都致力于人工智能技术的创新和行业的推动，一方擅长底层计算架构，一方擅长算法及应用。我们期待双方在人工智能技术上的深度合作能够推动硬件和软件的协同设计及优化，共同发现人工智能计算平台创新的解决方案，推动人工智能产业的发展，并通过这些创新的技术支持更多行业用户进行业务转型。”

作为全球最大的半导体芯片制造商，英特尔的公司定位正在悄然发生变化。如今，英特尔将自己定位为“一家致力于驱动云计算和智能互联计算的公司”。可见人工智能已经成为英特尔公司的未来战略方向之一。

人工智能对计算力资源的需求到底有多大，现在谁也无法预判，这就像是个“计算黑洞”。但有一点可以肯定，人工智能是高性能计算在现在和未来的进一步延展和进化，而这恰好是英特尔的优势所在。

对英特尔而言，进入人工智能领域是水到渠成的事情，也是技术上的自然演进。从另一个角度看，物联网和人工智能是历史摆在英特尔公司面前一次前所未有机遇，其空间和舞台远大于PC时代和互联网时代。送上门的蛋糕（要知道，当今世界90%以上的数据都是由英特尔处理器来承载的），岂能让它从嘴边溜走。

从资本到技术，从硬件到软件

基于新的公司定位，英特尔开始从资本层面进行帝国的战略布局。作为硅谷最大的企业风司，英特尔投资总裁Wendell Brooks 说“会把未来的投资聚焦于那些能够更好拓展公司业务发展的领域”，人工智能毫无疑问是重中之重。

9月宣布将收购计算机视觉创业公司Movidius，后者致力于研发低功耗的计算机视觉芯片；8月将Nervana收入囊中，后者主攻半导体、软件和AI深度学习技术；5月宣布将收购专注于计算机视觉技术开发的俄罗斯公司Itseez；4月收购意大利半导体功能性安全方案厂商Yogitech；2015年12月完成了对可编程逻辑器件厂商Altera的收购；2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology……

针对某一业务领域展开如此高密度地集中收购，无论是在英特尔公司历史还是整个IT行业都是十分罕见的。可见，英特尔布局人工智能的决心之大。

由于技术因素，专用领域的智能化是人工智能未来5到10年的主要应用方向，比如自动驾驶。在更远的将来，随着技术的进一步突破，通用领域的智能化有望实现。但无论是专用还是通用领域，人工智能都将围绕“基础资源-技术平台-业务应用”这三层基本架构形成生态圈。

在人工智能上，英特尔能做些什么？仅仅是提供计算平台吗？当然不是，这从英特尔的疯狂收购中也看得出。

第2篇：人工智能方向培训范文

关键词：机械电子工程；人工智能；电子技术；机械工程；信息传递

作者简介：王亮（1982-），男，汉族，内蒙古呼伦贝尔市人，助理工程师，学士，单位：呼伦贝尔市生产力促进中心，研究方向：电子工程

机械电子工程是结合了机械工程与电子技术的一类新兴的工程，它能够很好地结合两者的优点，使机械变得更加智能，操作变得更加精确可靠。同时记过长时间的发展，机械电子工程正在向智能化和信息化的方向迈进，发展前景不可限量。

1人工智能概述

为了很好的了解机械电子的智能化发展，我们十分有必要对人工智能做出简单的认识。人工智能的发展十分的缓慢，其起源于十七世纪初期，经过两个多世纪的缓慢发展才完成了前期的积累过程，之后的发展就是建立在这段时间的积累上而快速前进的。最初的积累就是简单的理论积累过程，主要体现在映射方面。在现代人工智能所需的逻辑理论方面并没有很好地发展。但是在二十世纪中叶，人工智能被首次提出，出乎意料的是还对其有了比较清晰的规定，为其接下来的发展指出了一个大概的方向。以这个事件作为节点，人工智能在此之后得到了快速的发展，并且在生产实践的工作中有了比较广泛的应用，为我们日常的生活和社会的发展与进步提供了比较强大的支撑。在人工智能发展的同时，网络技术也得到了快速的发展，其借助网络这一平台，不仅促进了其智能化的过程，而且还充分的交流了各种信息，与网络的发展相辅相承，这样的发展状况一直持续到现在。

2机械电子工程概述

为了更好地了解机械电子工程，我们对机械工程的发展历史进行了阶段化的划分，根据其发展的时间顺序划分为以下的三个阶段：

（1）首先是其发展的初级阶段。在这个阶段当中，人工对机械电子的发展起着主导的作用。我们往往需要通过人工来完成机械电子工程的手工化作业。所以这也就直接导致了生产效率十分低下，也正是因为如此低效率的生产，使机械电子工程得到了发展；

（2）其次就是工业革命的阶段。在这个发展阶段中一个显著的特点就是流水线生产方式的引入。流水线这种工作方式具有分工明确、单元的操作简单的特点，它不在需要工人对所有的生产工序都了解，只需要对自己所在的环节熟练就行，这不仅节约了培训的成本，而且还提高了生产效率，在很大的程度上解放了人类的双手。但是其机械化和智能化程度也不够高，难以满足市场的大量的需求。所以我们还是必须着眼于机械电子的研究，实现流水线的少人生产；

（3）最后也就是离我们最近的一个时期。在这个发展阶段当中，机械电子已经具备雏形，与以前的发展已经有了质的变化。在这个发展的过程当中，生产效率得到进一步的飞越。并且在流水线的生产方式中出现了更多的非人工元素，即机械。而随着电气化时代的到来，科学技术得到了进一步的飞越，机械工程的发展也达到了前所未及的新高度。在进入二十世纪九十年代和二十一世纪初，随着信息化时代的到来，更多的人工智能被添加到了机械设备上，使机械设备的灵活性及适应性能够完美的适应我们的生产生活的需求，机械电子工程也迎来了巨大的发展机遇。

3机械电子工程与人工智能的关系分析

在自动控制的理论学习当中，我们学习到的输入和输出的关系基本上都是成比例关系和现行相关的关系。但是在实际的生产实践当中，机械设备与电子设备组成的系统往往都是呈现不稳定性和非线性的，我们很难用一个简单的式子来表达出这种系统所具有的特性。在该工程的发展过程中，我们通过不断的发现，总结了以下三种描述这类系统的方法：

（1）通过对机械设备完成操作的物理过程来总结其数学规律，并用数学表达方式进行表达；

（2）通过对运行经验的积累来编写一套行之有效的库函数，在实践中调用其中的某些组成元素，从而实现对生产的指导；

（3）通过不断地积累经验，使之从经验层面上升到理论水平，从而为接下来的生产实践提供指导。具体的来说，可以通过数学方式对所总结的经验进行升华。这种方法能够很好的模拟出输入与输出之间的关系，而且论证的过程也十分的可靠。但是其也存在很大的不足，在一些十分复杂的系统当中，我们很难用数学的方法进行表达，有些及时表达出来了也不能进行有效的求解。所以这就要求我们另辟蹊径，寻找一种能够处理这种问题的表达方法，使生产实践过程中的问题得到比较好的解决。

在解决数学知识所不能解决的问题上，现在比较可靠的两种解决方法为神经网络系统与模糊逻辑系统。这两种解决问题的方法为人工智能，能够较好的弥补数学所不能涵盖的范围。具体的来说，模糊逻辑是对人类思维方式的一种模拟，其能够比较好的解决对复杂的信息进行有效的处理；而神经网络则是模拟人类的神经结构，通过模拟来实现对数据的传输，其对数据的传输精度能够很好地与前者相结合，使复杂系统得到比较完善和全面的表达。以上所述的两种表达方法能够在很大的程度上解决复杂系统的输入与输出之间的关系，但是其解决问题的难度还是有一个比较明确的限制。而新兴的模糊神经系统就能够在此基础上很好的解决该类问题，不失为一种先进性与实用性兼备的新方法.

4结语

科学的发展过程就是各类学科综合应用的过程，希望通过不懈的努力，最终实现机械电子工程的智能化，为我们的生产生活提供极大的便利。

参考文献：

[1]张长弓.浅谈机械电子工程与人工智能的整合思路构建[J].神州（下旬刊）,2014,(1):41-41

[2]宫赟.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].电源技术应用,2014,(3):189-189

第3篇：人工智能方向培训范文

收集近年来新科技、新技术在农业机械中的运用，分析存在的问题和新技术运用过程中可能存在的问题。

1 目前农业机械新技术的应用

1.1 人工智能技?g

人工智能是当下社会科学技术研究的重点，人工智能已经在电子、电器等行业普遍应用，如智能扫地机、智能手机、智能电视等，且这些人工智能技术也逐渐应用到农业生产中，且农业机械设施中，智能、电子信息等技术的应用不断增多。尤其在农业机械化程度较高的国家中，已经普遍应用了人工智能技术。人工智能技术的应用有助于降低农业生产成本，可减少污染程度，且能使农业机械生产操作精准程度提高。使用者在使用应用人工智能技术的机械时，其操作更为便捷和舒适。

1.2 机器人技术

国内外研究专家从未停止过关于机器人技术的研究工作，但是机器人代替人力已经在许多行业得以实现，例如在我国许多厂家中，均用机器人来代替简单地人工操作，使得生产效率大幅提高。尽管我国农业中关于该方面的技术仍处于研究阶段，但是这项技术的应用对农业的发展有着重要作用。

1.3 自动控制技术

机械自动化控制技术是农业中应用范围较广的技术，该技术的应用有效地提高了农业生产效率。农业生产中，自动控制技术可根据农业实际情况来进行自动化调节，以减少人工操作量，如在蔬菜大棚种植中，自动控制技术可对大棚中的温度、湿度等进行自动化调节，以保证蔬菜生长环境适宜。

1.4 三维参数画绘图软件技术

三维参数画绘图软件是市场上应用范围较广的技术，而在农业方面也已经开始应用这项技术。目前，我国许多农机企业已经开始使用CAD技术来进行农业机械设施的设计，尤其是高精度需求的腹胀曲面部件的设计和制造，取得了一定的成果，但是CAD的使用仍然不够，还需不断深入研究。

1.5 计算机视觉技术

农业机械应用的计算机视觉技术主要是进行农产品品质分级等检查。计算机视觉技术是在图像处理技术、视觉模拟技术等基础上发展起来的技术，目前，该技术在农业机械收割、播种等方面均得到有效应用。

1.6 液压技术

液压技术是建立在工业传感技术、微电子技术基础上的技术，农业机械应用该技术后，机械的能量转换的效率得到有效提高，系统工作效率也大幅提升。农业机械系统动力学特征、动态特征不断凸显，且随着液压技术数据收集处置、故障监管技术等技术的不断完善，农业机械更为科学化、精准化，且有助于农业环境保护工作的开展。

2 农业机械新技术的发展趋势

2.1 高科技发展方向

随着农业机械的不断发展，各种新型技术被不断应用在农业机械中，且应用范围还在不断扩大，农业机械技术水平也不断提高。随着社会各类科学技术的不断进步，农业机械将朝着高科技方向进行发展，通过利用人工智能技术、自动控制技术、计算机视觉技术等来使得农业机械的精准度更高，使得农业机械作业能力大幅度提升，最终达到提高农业生产效率的目的。

2.2 高品质发展方向

随着农业机械新技术的应用，农业机械生产质量和作业效能均会不断上升。农业机械设计和制造过程中，会应用CAD技术等现代科学技术，能提高农业机械设计的精度、准确性，有助于提高农业机械产品的品质。农业机械在设计和制造过程中，设计工程师将更为重视农业机械产品的整体功能性和外观，如在功能方面，农业机械内部的器件配置更为科学合理，部件的性能更为优良，能显著提高机械产品的功能性；在外观制造方面，首先对机械产品的外部表面进行机械、化学处理，之后使用高质量油漆，这种方式能有效提高油漆的耐用性，色泽、亮度更佳。随着农业的发展，人们对农业机械质量的要求也会越来越高，

2.3 可持续发展方向

可持续发展是社会各行各业发展的重要方向，农业也朝着该方向发展。农业机械应用多种新型技术有助于提高农业生产效率和环境的保护，如利用人工智能技术，农业机械的操作更为精准，可避免发生不必要的资源浪费，能提高农业资源利用率，且操作更为简单、方便，使得生产效率提高。

3 农业机械新技术的推广和扶持

各个地区的政府应重视农业机械新技术的推广，开展农业机械新技术的培训工作，采用多媒体等形式来展现农业机械新技术的特点。对于农业机械的购买，政府可予以一定的补贴，如购买插秧机、拖拉机、秸秆还田机等，加强对农业机械的推广力度，从而推动农业机械化的发展。

第4篇：人工智能方向培训范文

虽然现在大家都把眼光盯上了谷歌AlphaGo对阵围棋，可谷歌的心思却并非在这里，下棋只是一场商业秀，实际上，在各种版本的公关宣传中，谷歌已经非常明确的把未来人工智能的重点方向锁定医疗。

对于医疗产业的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴早已经不是一天两天，谷歌在大数据上的应用最早也是从所谓的可以预测流行感冒这种传染病而被社会所知。而且，社会上真正能让谷歌手里所掌握的这种“人工智能”发挥作用的领域并不多，而医疗显然是最合适的场所。

AlphaGo之所以可以和顶尖高手下棋，主要原因是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，否则，巧妇难为无米之炊，AlphaGo根本就不可能会下棋。当然，下棋这个营生获利太小，对于谷歌的吸引力一点都没有，社会上的各行各业中，能够保存基本完整且具有连续性资源可供机器进行学习的，医疗的病例最与棋谱类似。当然，病例要比棋谱还要复杂的多，非标准化的记录也增加了很多麻烦，好在可验证的机会比围棋更多，操作的难度也应该适中。

在2007年微软推出“健康库”系统，让患者可以上传病历之后，谷歌也打造了谷歌健康(Google Health)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。如此，谷歌已经收集和整理了大量的数据，为人工智能在医疗上的应用做足了功夫。

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(Consumer Value Stores)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。

有专家认为，医疗历来是技术驱动的重要代表。没有听诊器的发明，医生要用人耳靠在背上和胸前听诊；没有CT磁共振的发明，骨科、内科、外科都没法进展；没有无菌术和手术器械的发明，很多疾病还是不治之症；没有很多重磅药物发明，很多疾病必然素手无策。除了战争，医疗一直是应用最新科技的试验场和推动力。

在互联网改变医疗的发展途径上，据说有七个方面，但实际就是两种道路。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。比如，制药巨头葛兰素史克(GlaxoSmithKline)公开了13500种化合物的数据，帮助开发抑制疟原虫的新药物。葛兰素史克希望通过分享信息，帮助科学家设计出一种治疗效果更好的新药物。这是制药行业首次大规模应用开源开发模式到新药开发上，志愿者通过通力合作可能创造新药。另外一种，就是以谷歌为首的，使用网络收集整理数据，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。

可以预见，在未来，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。

像AlphaGo这样的人工智能未来会帮助培训医生，辅助提高医生的诊疗水平，大大减少误诊率，可以拯救数以百万人的生命，甚至，未来可以是这样的人工智能来操控手术刀进行复杂的手术，毕竟，人工智能没有情绪和压力，也不会疲劳，手术的风险会更小。实际上，这只是工厂里的制造机器人在医疗上的再造。

当然，未来的医疗，很可能需要人工智能、虚拟现实和3D打印结合起来，构筑成完美的现代化医疗科技体系。人工智能主导诊疗，虚拟现实负责心理治疗和医生的技术训练，3D打印则在人工智能的指令下完成器官再造等治疗方案。

第5篇：人工智能方向培训范文

人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。? 

（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。? 

（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。? 

在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。? 

我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。? 

2 人工智能的教育及教学条件现状? 

通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：? 

（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。? 

(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。? 

（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。? 

（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。? 

相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：? 

（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。? 

（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。? 

(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。? 

3 人工智能教学方法及手段的改革? 

针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：? 

（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。? 

(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。? 

(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。? 

(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。? 

另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。? 

 

根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。? 

4 人工智能实践教学设计的探讨? 

我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。? 

参考文献：? 

［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).? 

［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).? 

第6篇：人工智能方向培训范文

关键词：智能电网；智能调度系统；电力电网

中图分类号：TM73 文献标识码：A

电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，在电力系统初具雏形时，由于科技落后，电力电网调度系统不是智能的，是由工作人员通过打电话的方法了解各个电力站的运行状况，如果发现电力站的运行发生异常状况，就会凭借工作人员的经验，对发生的异常状况进行处理。现如今，科技水平不断发展，自动化技术也不断地更新，电力电网的智能调度系统在电力系统中也得到了应用，并取得了一定的成效。与传统电网系统相比，电力电网的智能调度系统不是孤立存在的，它是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。

一、电力电网智能调度系统概述

（一）电网调度系统自动化的现状和前景

在科学技术不断发展的今天，电网调度系统已由最初单纯获取电力系统的数据转换为全面了解电力电网的运行状况，成为了能量管理系统。虽然我国科学技术水平在不断的发展，但是技术理论仍然不是很先进，导致电网调度系统的自动化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地运用现代科学技术，完善电力电网的智能调度系统，使电力电网的智能调度系统更加高效便捷，实现真正的智能，这将是电力系统的未来趋势。

（二）电力电网系统智能调度的概念

电力电网系统智能调度就是指调度系统可以对电力系统的电网的每个状态进行自动获取，综合了解其中的变化，协助电力调度员的管理，使电力调度员操作更加便捷精准，便于获取最好的方案，从而保证电网的安全运作。电力电网系统智能调度系统的功能不单单是基础的电力系统的稳态分析，在电力系统发生突如其来的故障时还应该具有一定的分析功能，可以及时帮助电力调度员解决故障，并且还应该可以兼容日益发展的运行系统。新型的电力电网系统智能系统比如今使用于电力系统中的调度系统更加复杂，更加庞大。新型的电力电网系统智能系统不单单需要电力系统中各个系统相互独立，却有相互统一，各个系统间可以互相帮助，除此之外，还要求新型的电力电网系统智能系统有兼容第三方软件的能力，该系统的最终构架应该是一种开放式的软件体系。

二、 人工智能在电网调度系统中的应用

（一）人工智能的概念

人工智能又名机器智能，融合了计算机科学、数理逻辑、控制论、信息论、神经生物学以及语言学等多门学科的知识理论，最终发展而成的一门综合性学科。人工智能的主要目标就是运用人类的智慧，使计算机系统日益的先进，逐渐使计算机系统表现出人类的一些基本智能行为。科学家进行了大量的科研实验，实验结果表明，人工智能技术发展的速度也越来越快，已经广泛地应用与各行各业，并发挥了显著的效果。不可否认，人工智能必将是未来的发展趋势。

（二）人工智能系统方法分类

二十世纪八十年代初，人工智能技术刚刚崛起，不断地应用于电力系统以及电力系统的相关行业中，主要原因如下：

1电力系统在当时那个年代就已经拥有了很大的规模，数据处理十分的繁琐，并且系统要求动态实时性，凭借当时的计算机水平根本没有办法快速获取计算结果，严重拖累了电力系统的工作效率。

2电力系统的非线性根本没有办法凭借当时的计算机水平建立出精确的线性数学模型。

3由于当时科学技术水平不是很发达，大多数人对电力系统不是十分了解最终导致电力系统行业中存在很多模棱两可的问题。

4由于当时科学技术水平不是很发达，很多电力系统的专家只能根据自己的经验对电力系统进行分析，根本无法运用精确的数学进行描述。与传统的计算不同，人工智能算法是以解决知识中所存在的问题的方法为基础，解决了传统计算方法的缺点。因此，人工智能应用于实际的电力系统中是十分必要的。

（三）人工智能在电网调度系统中的应用以及方法：

1 专家系统

在二十世纪六十年代，专家系统作为人工智能在电网调度系统中的应用的重要分支开始兴起，专家系统顾名思义，这个系统拥有极其接近人类思维模式的智能系统，可以很好地进行分析和推理，就犹如一些拥有丰富经验和渊博知识的专家，在特定的区域里凭借区域内固有的数据库对问题进行合理的分析，最终提出适当的问题解决方案。在专家系统应用于电力电网调度系统中，应该包括电网的管理、对电力系统进行综合的监测作用、对故障进行分析并及时提供解决意见等。

2 人工神经网络

人工神经网络顾名思义，就是一种类似于人类大脑的神经网络，人工神经网络可以对给与的信息进行适当合理的分析，并且处理，最终演变成数学模型，人工神经网络的本身就是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是一种逻辑表达方式。人工智能神经网络与人类的大脑十分相似，具有一定的自学和联想能力，可以快速地根据特定的规律推算出大致的结果。人工神经网络已经广泛应用于人工电力电网系统的动态控制与诊断、状态数据估计等很多的相关领域，并取得了一定的成效，而其中的人工神经网络的预测估计分析技术已经十分的完善。

3 遗传算法

遗传算法就是根据达尔文生物种族进化论中遗传机制和自然选择学机理的生物进化过程进行模拟最终获取相应的计算模型，遗传算法可以通过模拟自然进化过程分析获取最好的解决方案。具体方法如下：

（1）选取一定数量的候选集。

（2）根据一定的条件，计算出这些候选集的应用范围。

（3）根据计算所得的应用范围适来确定符合应用范围的候选集。

（4）加工处理符合应用范围的候选集，最终形成新的候选集。

在整个遗传学算法中，达尔文自然选择学机理中的“适者生存”一直贯穿始终，遗传算法凭借自身十分优异的计算和处理功能，已经广泛地应用于电力电网系统中。

4 Agent技术

Agent技术是一种智能计算实体，在分布式系统中拥有灵活性、主动性、反应性、交互性和自主性。Agent体系结构是一种自主行为实体，单纯凭借现今的计算机水平，很难准确对Agent体系结构进行描述，其大略可分为三种类型，是混合式体系结构、反应式体系结构和审慎式体系结构。如今，反应式体系结构是其中主要的研究对象，事件处理系统、方法集合和内部状态集组成了反应式体系结构。具备良好适应性和开放性的Agent技术作为在新一代调度自动化系统，发展前景不可小视。

对于同类发电机组而言，综合考量其安全性能、经济效益和环保指标等要素，可以分别表示出机组的可靠性能R、经济效益标准E、环境标准D，以及热电比例H，依次用a表示其权值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每个权值的和为1。

设定机组工作的经济程度与出力之间的关系为函数E（P），那么用来指代系统经济性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。

系统的环保性指标可以用单位排放的污染气体总量来表示；系统的热电比是将单位出力表示为热量数值，设定热电之间转化的关系函数H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。

（四）Agent技术的发展前景

分布式的Agent技术就是将能量管理系统模块封装成Agent，使智能电网调度拥有更强的自治性和可移植性，从而在一定程度上解决了智能电网调度的一些问题。现如今，学者对人工智能技术不断深入地研究，从而使其更加广泛地应用于电力系统中，并取得了一定的效果。在科学技术不断发展的背景下，Agent技术一定会拥有更广阔的前景。

三、 国内外电力电网智能调度系统的研究现状

在二十世纪九十年代，Dy-Liacco作为“现代能量控制中心”概念的创始人，十分全面地论述建立了电力电网智能调度系统的文献，在文中提到想要解决电力系统中存在的一些问题，应该用智能机器调度员替代人工调度员，除此之外，文中还提到要综合仿真培训和自动学习等功能，从而使电力电网自动运行。在我国，卢强院士最先提出了“数字电力系统”的概念，主要讲诉的是正常情况下电力电网智能调度系统对电力系统的监管的分析的功能等；华北电力大学的杨以涵教授则带领自己的科研组进行电力系统的研究，基于“数字电力系统”的概念，分析电力系统中电网会出现的故障，以及安全方面等进行了探讨，最终形成了建立以分析和解决电网故障的“调度机器人”的思维模式。

结语

综上所述，电力电网调度系统对电力系统而言是至关重要的，电力电网的智能调度系统是一个实时动态的系统，可以有效地进行分析和调控电力系统，当电力站发生故障时，电力电网的智能调度系统可以更加精准和及时地对故障分析和处理，更加快捷方便，可以更全面地了解电力电网的运行状况。本文对电力电网智能调度系统做了简单的介绍，对电力电网智能调度系统的具体应用进行了探讨，希望本文可以给相关电力电网工作者甚至是研究者带来一定的参考作用，使电力电网的智能调度系统更加完善，可以更好地应用于电力系统中。

参考文献

[1]狄以伟.面向未来智能电网的智能调度研究[D].济南：山东大学，2010.

第7篇：人工智能方向培训范文

2014年，栗浩洋再创业，成立了深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育。数月之后即获得由青松基金领投的高达 3100 万人民币的种子轮投资，融资额几乎破了全球创业公司种子轮投资纪录。这家被投资人追捧的教育公司，到底有什么特别之处？

人工智能无疑是当下最火的科技概念。从BAT到创业公司，从传统行业到资本市场，无不对这一概念趋之若鹜。若是再结合医疗、教育等同样热门的领域，几乎毫无疑问会备受关注。深耕基于人工智能技术的智适应学习的V学教育，就是这样一家从成立伊始就带着“教育”与“人工智能”双重基因的公司。

V学教育董事长栗浩洋浸教育行业十几年，是业内知名的资深专家。而作为一个标准的“学霸”，他很早就对人工智能产生了浓厚的兴趣。当IBM的“深蓝”赢了国际象棋大师，栗浩洋受到了很大的冲击，他开始相信人工智能未来会颠覆世界。身为创业者，这样的机遇不容错过。

学霸的烦恼

有句网络上很流行的话说：“最可怕的是比你优秀的人还比你努力。”放在现实生活中，栗浩洋就是个很形象的例子。

读书时代的他像是开了挂：从小学习成绩拔尖，9岁就成为计算机实验生写游戏程序，初中就读完了高中全课程，荣获奥数一等奖，进入上海交大天才试点班。升大学时，北大、清华、上海交大、复旦等8所高校同时保送。分数对他而言从来就不是问题。

但这并不代表他没有缺点――中学时代，他有社交恐惧症。大学选择专业时，为了向陌生的学长学姐请教，他端着盘子在食堂游走了5天，最终也没敢开口。他是个不轻易认输的人，清楚地知道自己的弱项，然后加以训练。如今的栗浩洋思路清晰，语速极快，说起自己的项目来滔滔不绝。在各种论坛、演讲、路演的场合，他甚至有不间断发言6小时的纪录。

栗浩洋曾做过名为“人是自己性格的雕刻家”的主题演讲，详细描述了自己克服性格缺陷的过程。他说：“我要像一个雕刻家一样，把自己塑造成最完美的艺术品。”

这与V学教育的理念不谋而合。在栗浩洋看来，传统的教育培训十分简单粗暴，把教科书上的知识点全部线性推进，学完这个知识点才能学下一个。但每个学生知识点的掌握情况都不尽相同，如果好学生把大量时间用于重复学习已经掌握的知识点，而成绩较差的学生总在学习对他来说难度太大的知识点，最终的结果只能是所有学生的学习效率都很低下。要迅速提高学生的成绩，应该针对每个学生制订独一无二的学习方案，让他们有针对性地补好短板。

过去，有针对性的一对一辅导只能依赖经验丰富的老师，但这种辅导十分奢侈。“上海有300多个特级教师，最低的一小时的成本是1500块钱，最好的前10名大概要8000块钱一小时，而且只能上几百人的大课，根本不可能去一对一，哪怕你是土豪也支付不起这样的费用。”栗浩洋分析道。

而人工智能技术带来了梦想照进现实的希望。将人工智能技术应用于教育，自美国的Knewton公司始。为应付GMAT、SAT等全球性考试，Knewton做了一个智适应学习工具。该平台将各类课程数字化，建立在线教学资源库，为用户“个性化”选题，从而提高应试能力。

受此启发，栗浩洋看到了国内基础教育领域的机会，促使他创办了V学教育。就好比GPS和自动导航未来会代替老司机，V学教育也希望通过智适应系统代替老教师，一对一地用智能系统给学生授课，让每个孩子接受到最高级别和最高质量的教育。

现有的教育培训机构，不管模式怎么变，本质上还是传统教学，非常依赖于老师。V学教育则是依赖于科技。栗浩洋打了个比方：“一个教育机构聘请老师，就像聘请会武术的员工一样，那么最高的水平就是练成武术高手。但我们不是通过武术解决问题，我们是通过武器，通过飞机、大炮、导弹和航空母舰来解决问题。”

量体裁衣式的教学

用人工智能技术帮助学生学习，简单地解释，就像阿尔法狗用智能体系模拟围棋大师一样。V学教育智适应系统是用智能化的系统去模拟特级教师。对于特级教师来说，见到每一个学生，首先会快速摸底学生的学习状态。然后根据这个学生的学习状态、能力，以及学习习惯，采用不同的教学策略、教学方法和表达的语言，帮助这个学生进行学习。在学生学会或者没学会的不同情况下，会调整自己的方法。

特级教师教学的这种能力，是基于其过去几十年的教学经验和几千个学生，几万几十万的题目，以及这些学生在学习过程中会和不会的反应等大数据，以及自己大脑的判断。V学的解决方案其实就相当于把近百位特级教师的经验、智慧、大数据解决方案，放在智能大脑里面，然后用这个智能大脑去模拟教学过程。

V学的智适应系统，能够将每个知识点拆分成“纳米级”。所谓“纳米级”，是指把一个知识点拆成最基础的内容，变成最简单的颗粒，然后针对每一个知识颗粒进行专门的视频讲解、专项练习和专题测试。通过对学生进行精准的摸底测试，了解学生掌握了哪些知识点，哪些没有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同时，智适应系统还能通过学生的反馈数据，不断地深度学习，提升测试的准确度。

栗浩洋举例说：“在错题本这种粗浅智适应的模式中，我们可能经常会判断一个学生说他是一个冠词掌握得不太好，但这其实是一个非常笼统的判断。冠词又分定冠词、不定冠词和不用冠词，那么这个学生可能是定冠词13种当中的第9种和第12种不会，以及不定冠词11种用法中的第7种和第10种不会。”

“一开始我觉得系统不靠谱，它给出的所有知识点我都掌握得很好，后来我一看里面的讲解，没想到被动语态可以讲得这么深，其实好多题并不是因为粗心做错了，而是还没有真正地理解。”这是一位通过智适应系统学习后的学生的真实反馈。一位风险投资人也曾亲测V学智适应系统，他是美国哈佛商学院毕业的学霸，系统竟然检测发现他有一个初二的数学知识点没有掌握，他一开始不相信，后来一翻书，发现自己真的没有掌握那个知识点。

根据学生的知识掌握情况和目标，智适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序，不会让学生因为目标过高而丧失信心，也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式，让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分，让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分，最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。

栗浩洋坚信，找到合适的学习方法，每个孩子都可以成为学霸。“中国在几千年前提出的教育三大理念，就是教无定法，有教无类，因材施教，这三个词其实是对智适应教育的一个完美的诠释。”他表示。

让学习轻松快乐

“V”，一个有些生僻的汉字。栗浩洋与合伙人用这个字作为公司名大有深意。公司最早立项时，代号是“X PLUS”。他们认为，教育技术的深度对大多数人来说是未知，而且有着非常高的潜力待发掘，每个孩子都可以比过去提升10倍甚至百倍的学习效率，其中有无限的可能性，这是起名X PLUS的原因。

“与X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作为动词时，有治理的意思，V天下就是治理天下。我们希望通过教育，可以改变整个中国社会。V字作为名词，又有才德出众的意思，我们希望把每个孩子都教育成才德出众的人，也就是说我们不仅希望他们提升学习效率，获得更高的分数，而且希望他们在素质教育上也有更好的提升，真正帮助孩子成为有能力，有礼仪，有智慧，有价值观的人。”栗浩洋介绍说。

这是栗浩洋在教育领域的第三次创业，显而易见，他有很深的“教育情结”。在他看来，对于世界上的每个人来说，教育是能够改变其一生命运的最重要因素。每个人出生的地域、家庭、国家等注定无法公平，但是如果是每个人都可以享受到这个世界上最优质的教育，就可以通过自己的努力，通过教育去彻头彻尾改变自己的人生轨迹。所以他觉得教育不仅仅是一个事业，也是一件非常有社会意义的事情。

与此同时，中国的整体教育水平相对较差，国家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比较落后。因此，栗浩洋心中还有一份对国家和民族的使命感。“中国的学生数理化学得是全球最深的，孩子学得是最苦最累的。但是全球最好的科技却不是中国人发明的，都是美国那些学得很轻松，很自由，很自主的孩子创造的。这就说明我们中国的教育其实特别失败，所以我非常希望能够通过自己的力量，彻底改变中国教育这样一个现状。”

学生通过高效的方式学完了知识点，节约的时间就可以自由支配，花在兴趣爱好素质教育甚至是娱乐上。栗浩洋认为，这就是为什么国外的学生学得又轻松又好，而国内的学生学得又累又苦还是学不好。V学教育其实是要彻底解放孩子们的时间，让他们热爱学习又享受生活。

在对自家双胞胎儿子的教育上，栗浩洋践行着自己的理念。他每天都要抽出时间教儿子认字，孩子们进步的速度比他想象的快。1岁半的时候，他们就认识了500多个汉字和100多个英文单词；3岁不到读了300本书；3岁的时候可以和外教进行简单的日常英文对话；在好奇心、想象力、逻辑的组织能力上更是超过同龄人许多，并且非常快乐。

栗浩洋对他们有很多期望，比如希望老大成为第一个不是在美国出生的美国总统，希望老二成为金融家，做出超过高盛的金融集团。“但是我并不会勉强他们，也做好了所有的准备。哪怕他们想做地下摇滚歌手、和尚、义工等等，都可以。”

方向对了路还长

作为连续创业者的栗浩洋，成功过也失败过。但现在他信心十足。

在教育研发方面，栗浩洋拥有超过十年的经验，对教材、配套动画片、网络产品都有很多心得。栗浩洋认为，过去的经验和教训，可以让V学的研发过程至少少走三四年的弯路，能够达到比其他同行更高的效率。教育行业的研发有着非常高的壁垒，如果没有在行业中摸爬滚打过五年八年，直接做研发，会跌入很多坑。

其次，传统教育模式中最重要的因素师资力量，对V学教育已经完全不是问题了。大型教育机构在全国发展的时候，遇到的最大问题就是师资力量。培训老师的成本非常高，老师的流失率也居高不下。留下来的老师，若干年后水平也参差不齐。而V学教育采用的是“中央菜谱”的方式，就像肯德基麦当劳一样，所以全国所有的学生得到的都是最好的资源。

事实上，V学教育的野心不止在线上。其在线下的实体学校，今年会开到100家，明年还要新增300家。他希望通过5年的时间，开设2000多家学校，做到100万学生的规模，以及超过30亿元的销售额。未来，V学会在全国设几千个，甚至一两万个学习中心，所有的学生都可以在线下培训中心进行学习，但是老师是通过智能化系统在线上完成教学，所以V学教育是要做一家真正把线上线下结合到极致的公司。

在中国五千亿规模的培训教育市场中，新东方、好未来、学大等知名教育机构加在一起，基本只占1%左右的市场份额。根据日本、韩国的教育市场调研可以推断出，中国第一大的教育企业可以占到10%的市场份额，中国有40多万家培训机构，也就意味着行业第一应该可以开到4万家培训机构。摆脱了师资力量的约束，V学教育能够实现这样的目标吗？栗浩洋不清楚，但会以此作为努力的方向。

但栗浩洋也清楚，现有的智适应技术还谈不上尽善尽美。最大的问题，是系统和知识点的匹配度的问题。真正要发挥这个系统的作用，那么所有的教学内容和知识点，都必须尽可能为这个智适应系统所研发，才能达到最好的效果。这就要求之前做线下教育的教学专家，必须了解智适应的系统和算法能力，了解引擎，了解这一套系统的运转原理，以及其所要达到的目的，才能够生产与这个系统相适应的内容，而这需要时间。

为了进一步探索智适应教育最深层的可能性，以及未来的发展，和科学与最前沿的一些技术，V学教育与国际顶级高校及教育专家共同开设了“智适应学习研究联合实验室”。这些探索不是马上就可以商业化和实践的，而是一些前沿性实验技术，代表了最高的科技水平。在实践层面，V学秉持开放的态度，愿意与优秀的传统教育机构深度合作，提供智适应学习引擎。这一切，都是为了帮助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，给他们带来快乐和效率。

BM：人工智能可以细分出很多种技术，你认为其中还有哪些能和教育相结合？

L：人工智能中的很多技术其实都可以和教育相结合，只不过是深度和浅度的问题。比如说语音识别技术在未来就会非常重要，通过视频连接学生的语音，人机交互的感受会更好。

机器人未来也可以作为助教的形式，提供一些服务。我们在年底之前，就会在每个学校都配置人工智能机器人，来完成一些简单的互动和辅助的工作。

人工智能的语义分析相对来说会更加深入一些，因为很多题目是主观题，如何进行比较智能化的语义分析、分类和评判，就变得非常重要。

除了人工智能技术之外，现在非常火的VR和AR技术，在教育领域的应用也是非常广泛的，我们也正在研究如何用最高效的手段，通过这些技术来去提升教学效果。

BM：V学产品研发中融入了多少你的个人经验？

L：因为我自己从小学到大学，获得过数学奥林匹克和全国竞赛一等奖，再加上计算机专业的学习背景，所以我对技术方面的理解度，其实是超过绝大多数人的。我提出过很多算法方面的理念，都是同事非常认可的。我个人会在研发中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研发团队一起商量如何去解决各种各样的问题和困难。

BM：你与合伙人是怎样分工协作的？

L：目前在V学教育我担任的是董事长的职位。CEO周伟，CTO樊星，以及首席科学家崔炜博士，他们承担了大部分的工作。我主要的核心工作就是战略思考，研发，还有团队组建这三个方面。

BM：智适应学习系统能否惠及成人？

L：可以的，海外的智适应教育在18岁以上的教育和职业教育中非常普及，智适应教育其实是有普适性的。在美国，不但是物理、数学这样知识点结构非常清晰的学科可以使用，像经济学、生物学和心理学等所有学科，都可以使用。

BM：公司目前融资情况如何？资金会用在哪里？

L：我们这一轮是一个大的天使轮融资，目前已经签署了意向协议，大概会是1亿元左右的资金。不管在教育行业还是创投行业，都是非常大的一笔资金，这也显示了风投对智适应教育行业的看好，对我们团队的一个认可。这些资金里面，60%会用于智适应教育的研发，包括人工智能引擎的研发，在纽约的研发中心的投入，所有智适应教学内容的研发，以及学生和家长使用的系统的开发。其余资金要用于线上线下的推广，我们要在全国开出数万家学校，同时也要在线上进行电话销售，但是这两方面现金流收入会比较好。

第8篇：人工智能方向培训范文

关键词：电气 工程 自动化 智能 技术

中图分类号：F407文献标识码： A

正文：

智能化是电气自动发展的一个主流方向 ，智能化技术作为一种先进的科学技术 ，在电气工程自动化系统中的应用 ，能够有效的提升电气工程的自动化水平 ，而且促进电气工程智能化脚步的加快 ，在实现电气工程持续、稳定发展方面有着重要的作用。

1 智能化技术的优势

与传统的自动化技术相比 ，智能化技术具有更加显著的特点和优势 ，智能化技术在电气工程自动化领域中的应用 ，具有更加重要的意义。应用智能化技术的优势主要体现在以下几方面。

1.1 智能化技术具有更完善的控制系统

通过人工智能技术对相关的数据进行分析和处理 ，针对不同的数据有不同的分析处理方法 ，进而获得正确的、合理的分析结果 ，为控制决策提供依据。有此可以看出 ，智能化技术拥有更加完善的控制系统和更加先进的人工智能分析技术 ，能够对数据进行快速、准确的分析 ，从而保证系统安全、稳定的运行。

1.2 简化电气工程的控制流程

智能化技术的应用 ，使得传统意义上繁琐的电气自动化控制流程得以简化 ，在结构上更加趋于合理 ，在此基础上促进电气工程自动化系统运行效率的提升。在电气自动化控制系统中 ，任何一个小小的参数发生变化 ，都会使得整个系统的运行受到较大影响 ，而且由于系统结构复杂 ，发生变化的参数很难及时的检测 ，对于系统的维护造成了较大的困难。而智能化技术的应用 ，简化了电气工程自动化控制系统 ，而且能有效的提高系统运行效率 ，避免参数的变化。

2 智能化技术在电气工程自动化中的应用价值

2.1 故障的诊断

智能化技术的应用 ，能够极大的提高电气工程自动化水平 ，尤其是在故障诊断效率方面将获得大幅度提升。电气设施故障本身具有一定的复杂性和隐蔽性 ，而且波动性也较大 ，使用传统的故障诊断方法 ，不仅诊断效率较低 ，而且要浪费很多的人力和物力 ，对于很多隐蔽的故障无法及时的检测出来。而应用智能化技术 ，则能够提高故障诊断的准确性 ，而且降低了工人的劳动强度 ，当前广泛应用的人工智能故障诊断技术主要有模糊逻辑诊断、神经网络以及专家系统等。这几个技术可以单独使用 ，也可以联合应用 ，比如将模糊逻辑与神经网络进行结合 ，便可以通过智能技术对发电机的故障进行快速的测试和诊断 ，能够在保证故障诊断模糊性的同时 ，提高故障诊断的准确性。

2.2 优化电气产品设计

电气产品的设计领域中包含着广泛的内容 ，而且产品设计受到多方面因素的影响 ，使得产品设计工作相对较为复杂 ，其中最为典型的就是理论知识体系与设计经验的有效结合。在传统的电器产品设计领域中 ，由于缺乏先进的设计理论体系的而支持 ，大部分的产品设计都是结合设计经验进行试验之后 ，才能进行新产品的开发 ，这种设计方式的工作量较大 ，而且成本较高 ，产品的使用效率和适用性相对不高。而随着智能化技术在电气工程领域中的应用 ，首先就可以将传统的人工设计方式转变为计算机辅助设计 ，能够降低工人劳动强度 ，而且缩短了产品由设计到生产的时间差 ，促进产品设计效率的大幅提升。其次 ，智能技术的应用也能提高电气产品的科技含量 ，在严峻的竞争形势下 ，电气产品的科技含量直接影响企业的综合竞争力。目前广泛应用的智能化设计手段 ，主要包括遗传算法和专家系统。遗传算法主要是对操作对象结构进行直接操作 ，有利于促进产品内在性能的运行能力 ，不需要进行各项要求的制定标准 ，可以自动生成符合产品运行的优化设计方案 ，因此其在电气产品设计领域获得了广泛的应用。专家系统主要是集中了应用领域内的专家经验 ，并且形成科学的信息资料系统 ，通过合理推理和判断 ，模仿人类专家的决策过程 ，为电气产品的开发提供相应的决策支持。

2.3 人工智能控制技术

人工智能控制技术的应用是促进电气工程自动化发展的重要技术 ，也是其发展的主要趋势。当前 ，人工智能控制技术在电气工程自动化领域中已经获得广泛的应用 ，其控制方式主要有专家系统的控制模糊的控制和神经网络的控制 ，主要运用的方面是 ：人工智能控制技术用以采集及处理全部模拟量与开关量实时的数据，对各环节运作实现实时监控，收集整理成数据库 ；记录故障特征与频率且实行在线分析 ；全程跟踪并智能的监视各个主要的设施与系统运行的状态 ；员工不需要直接到生产一线 ，只需通过鼠标或是键盘达到控制系统的目的。

2.3.1神经网络控制

神经网络控制能够优化计算和专业的故障诊断。起始于1943年，至今为止已经有六七十年的历史，我国主要研究方向是网络学习算法和网络模型结构。神经网络具有强鲁棒性、非线性的特性、容错能力、自主组织学习能力以及简便的控制方法能够满足电力系统中高维数、非线性、强干扰、难建模的要求，因而神经网络控制系统在电力系统中得到广泛应用。在电力系统中，神经网络主要有以下几个作用：能够优化传统控制计算作用；在精度模型的各种控制结构中起到了充当对象作用；在反馈控制系统可以直接充当控制器，能够根据系统环境或者参数变化对控制器进行调节以达到最优控制效果；与专家控制、遗传算法等多种技术结合形成自主学习能力和推理决策能力，提高了电力系统的参数优化，故障诊断，模型推理效率。神经网络主要是同过某种方式将单一的神经元连接起来，形成一个整体。在电力系统自动化控中，神经网络控制常应用于电力系统局部暂态稳定控制，能够保证电厂附近元件发生故障后的暂态稳定性。

2.3.2线性最优控制

我国电力系统中，线性最优控制是应用范围最广、最有系统性、技术最成熟的一种控制理论，特别是在大型机组和水轮发电机自动控制系统中应用尤为广泛。线性最优控制最要是利用计算局部线性模型来实现的。但是电力系统有非线性特点，这就需要我们在实际运用中多加完善。电力系统规模大、远距离重负荷输电线能力受到电力系统阻力不断减弱，卢强等人运用线性最优励磁控制手段来改善输电能力和电力稳定性的问题。线性励磁控制也从过去简单维护发电机端电压恒定发展到现在高精度电压调节，提高电力系统稳定。

2.3.3专家系统控制

专家控制系统是由知识获取、知识库、推理机、解释部分等构成，能够用人类专家的知识、经验来解决问题。专家系统内部包括多个领域专家水平的经验和知识，是计算机和人工智能的充分结合，具有可靠、精确、灵活及多功能等优点。专家系统控制在电力系统中的功能主要有：能够对电力系统的警告状态或紧急状态进行有效辨识，并且有相应的解决办法，能够恢复和控制系统；能够对运行较慢的状态进行分析转换；对故障点进行有效隔断；对电力系统短期负荷进行预先报告；对调度人员进行专业培训；对静态和动态系统的安全性能进行有效分析。

3 结束语

综上所述 ，智能化技术是当前电气工程自动化系统中一种重要的控制技术 ，智能化技术的有效应用 ，不仅能够促进电气自动化系统运行性能的提升 ，同时在促进系统优化设计以及故障快速检测等方面也发挥着重要的作用 ，能够有效的保证电气自动化系统运行的安全性和可靠性。随着科学技术的不断发展 ，智能化技术在电气自动化中的应用也将更加广泛 ，将体现出更高的应用价值。

参考文献

第9篇：人工智能方向培训范文

“机器人”是传感器和执行器结合在一起的特例，而在更多数的情况下，传感器是散落在环境中的，比如路灯上或者智能手机里，而执行端则在远处的一个集群服务器中，随着传感器越来越小，它们会从我们的视野中“消失”。卡普兰举了一个很形象的例子，“有一天当你走在一片原始荒原时，你可能并不会注意到你眼前有一个巨大的网络，大量组织和协作的设备正在维护这个环境，同时也在照看你，就像在参观迪士尼乐园时那样。”

最初，计算机一直被视为“只能按照编好的程序工作”，然而，以AlphaGo为代表的深度学习算法所展示出来的人工智能，已经足以改变人们的看法，即智能软件在特定问题上的智能已经远超人类最为杰出的选手，而智能软件其实早已在量化投资、电子商务、互联网广告等领域处理着每秒数以亿兆计的数据洪流，并从其中赚取巨额收益。

卡普兰指出，由于智能软件有着极快的信息处理速度、更高的准确度，以及更低的成本，比如量化投资软件可以做到每秒十万次交易，它们可以不知疲倦地24×7小时工作。实际上，智能软件所能获取的数据也远多于人类，比如互联网广告可以从数以千计的信息中交叉判断用户特征；电子商务中的大数据分析可以知道所有卖家和买家的信息……这些都意味着人类是没法和智能软件抗衡的。

虽处于劣势，但卡普兰认为人类和智能机器之间并不会像《终结者》中那样发生战争，机器并不会拿起武器来挑战人类的统治。它们会很缓慢而隐秘地接管控制权。因为人类会对它们逐渐地加深信任，“让它们运送我们，为我们介绍合适的对象，定制每日新闻，保护我们的财产，监控我们的环境，种植和烹饪食物，甚至教育孩子……”，在此情形下，人类会逐渐失去大局观，无法再介入控制了。

卡普兰对未来的预测并不美好，人类很可能会被机器所圈养，“地球可能会变成一座没有围墙的动物园，我们的机械看管者为了维护正常的运转偶尔会推动我们一下，而我们会为了自身的幸福高举双手欢迎这样的帮助。”当然，他并未止步于此，他看得更为深远。他希望能够引起大众对人工智能所可能带来的社会伦理和法律、失业与经济发展、贫富差距等问题的重视，并思考这些问题。

今年5月，特斯拉的一名车主由于开启了自动驾驶功能，而在一起车祸中丧生。特斯拉官方声称“自动驾驶”功能被误解了，实际上他们提供的是“智能辅助驾驶”功能，即只有用户双手握在方向盘上，才可开启“智能辅助驾驶”功能。另外，特斯拉已经有了数十万小时的无事故率，因此不是特斯拉的责任。

在传统的汽车驾驶中，发生驾驶责任的事故肯定是驾驶员的责任，但对于自动驾驶汽车而言，事故的责任方应该是谁？车主，汽车生产商，还是自动驾驶技术提供方，亦或是可以自动驾驶的汽车自身？卡普兰提出，如果智能机器已经具有可以意识到自己权利的时候，就应当承担法律责任。那么，应该如何对机器采取处罚呢？按照“消除其达成目的的能力”的原则，针对智能机器，则可以消除它们的“记忆”。像AlphaGo这样的智能软件，它们需要花许多时间深度学习，如果消除它们的记忆，那么它们就需要从头来过。

如果说法律问题还不太棘手，那么智能机器所可能带来的伦理问题就复杂得多了：

―能否让自己的机器人代自己排队？

―如果你心脏病发作，而你的自动驾驶汽车拒绝加速更别说超速把你送到医院，你该怎么办？

―如果自动驾驶汽车与一辆载有很多孩子的汽车在一座只能通过一辆汽车的桥上相遇，智能汽车是救你还是救孩子们？

从古希腊到现在，道德一直是西方哲学家思考的重要问题。数千年的争辩仍然未有定论。这大概就是因为在处理不同的利害关系时，会有不同的视角。对于人类文明而言，博爱、奉献成为绝大多数人们所认可的优秀品质，然而，你个人是否会购买一个会牺牲你而拯救更多人的智能汽车？

讨论到人工智能对人类的影响，无法回避失业问题。据调查发现，美国注册在案的 720个职业将会有47%被人工智能取代。这其中不仅是蓝领，还包括律师、医生这类金领。未来，有接近半数的人会失业。很多人认为这是杞人忧天，因为人类可以创造出新的和更多的职业。的确，相比工业革命之前，现在许多职业都是新事物，比如软件工程师、形象顾问等，因此，很多人认为失业不是大问题。

然而，与许多人不同，卡普兰认为这次和工业革命时期不同。这是因为结构性的问题，即劳动细分市场的变化速度会比人们学习新技能的速度快得多。在工业革命开始到现在，已经有200多年的时间了，在这样的时间中，人类实际上是通过代际更替来解决职业变更的。比如，我们的祖辈和父辈可能还是以农业或者工业为生，而我们可能已经以服务业为生。从70%的人口从事农业到只需要2%的人从事农业就能满足美国所有人口的需求，这个时间是100多年。而人工智能时代，职业的更替要快许多，可能就是5到10年，甚至更短。一个失业的驾驶员是很难在短时间内学会软件编程的工作技能的；而用户体验设计和增长黑客这样的岗位在十年前是不存在的。

如何解决失业问题？卡普兰提出需要改变传统的教育方式，不再由学校指定授课的内容，而是由对工作有需求的企业，它们所需求的岗位和技能，由学校来培养，如果你学会了这门技能并被企业录用，那么就可以从工资中扣除你的教育贷款。卡普兰认为需要推出一个类似房贷一样的新的金融工具：职业培训抵押贷款，以未来可偿付的工资收入来解决再就业的问题。

不过，说实话，这对失业的人来说是很大挑战，人们可能会疲于应对职业危机，生活陷入无助。这又不得不提到贫富差距扩大化的问题。卡普兰认为，人工智能所带来的高效率，会导致财富过度向金字塔顶端聚拢。根据数据分析，1970年代，美国收入前5%的家庭获得的平均收益比后20%的家庭高10倍，而40年后的今天，这个数字已扩大到了20倍。“富者愈富，穷者愈穷”已成为事实。