人工ai智能教育精选(九篇)
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第1篇：人工ai智能教育范文
面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
二企业对于人工智能人才的需求
市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。
三高校AI人才培养的思考
高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。
1奠定扎实的数学基础
在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。
2人工智能方向课程的建设
很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。
3实践能力的培养
AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。
4自主学习能力的培养
AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。
第2篇：人工ai智能教育范文
纵观今年的AI行业，说不上风起云涌，谈不上拼得头破血流，但光从“巨头云集”四个字来看，就可窥见风平浪静之下其实暗流涌动。国外有谷歌、苹果，国内则有百度、阿里、腾讯、华为等多家企业入局。从拼技术到拼产品，从拼入口到拼布局，各个企业在AI领域大放异彩，展现着自身的独特魅力。
AI基因上：BAT各有优势，大数据算法全面更胜一筹
论AI基因，这个支撑企业整个AI战略构想的核心基础优势，可以说是不可或缺，它着实能为企业在AI领域的布局带来极大帮助，也是一家企业进军AI最大的底气。总体看来，BAT三家互联网巨头在布局AI领域均有优势，但因自身业务的不同，其AI基因的优势又表现在不同方面。
百度：AI基因意味着拥有先天的优势，依靠搜索引擎业务起家的百度，在掌握与人密切相关的数据算法领域算得上是得心应手。同时，作为人工智能的雏形搜索引擎业务，拥有它就相当于掌握了人工智能的钥匙，只需依据数据内容付诸实践便能打破许多关卡，拥有比其他企业更多的机会。
一方面，数据是企业做AI的源头，也是引领AI走向的一大支撑点，拥有数据便于掌握AI大致的发展方向；另一方面，百度搜索的数据样本较为全面复杂，范围涉及场景较为广泛，涵盖从天文地理到日常的生活信息，累积了丰富多样的样本数据，这一切，都是基于百度算法技术的支撑，也为其在AI领域的全布局上提供了最基本的算法和数据支持。因而，AI基因这一方面，百度比其他企业有了更多的发展机遇。
阿里：依靠电商起家的阿里，虽然不具备像百度一般的海量大数据，但是阿里在掌握电商消费者数据层面也有着自身的优势。与百度一样，阿里在AI领域也早已开始布局，其有着百万级用户规模的云计算业务，同时也凭借在电商领域的丰富场景应用，阿里在大数据层面也有着自身的实力所在；此外，阿里在商业场景上所得来的数据，也是支撑其人工智能产品最终落地的基石。
腾讯：虽然在先天技术上略逊色于其他两家，但腾讯也有着丰富的应用场景。依靠在社交网络、媒体等业务的深耕，加上微信、QQ的庞大用户体量，使得腾讯在开发AI业务上更多基于提升用户体验上入手。从这方面看来，腾讯的AI基因更多倾向于丰富场景上的驱动，还有其庞大的用户数据体系支撑。
综合来看，三家互联网巨头在进军AI领域上有着天然的AI基因，只是因各自所涉及业务的不同，AI基因也各不相同。但从综合实力来看，拥有全方位的技术支持和丰富的场景应用，以及掌握算法功能才是开启AI领域的最佳起点。
AI产品上：场景出现重合，涉足范围广泛者博得头彩
人工智能领域虽说涉及的场景丰富，但最终还是无法脱离人们的衣食住行等各个方面。无论各企业在AI领域的构想如何丰富多彩，最终的成果检验还是要看产品的落地。因而，人工智能概念出现了这么多年，近两年终于加快了产品落地的步伐，国内尤以BAT为首的人工智能产品现已扎堆面世，为人们开启了新一轮的AI产品检验潮。
百度：借助先发优势，百度现已有多款人工智能产品落地，涉及的场景范围广泛且全面。其中，百度研发的一款智能音箱产品raven H搭载旗下的人工智能操作系统DuerOS 2.0，在这项系统的加持下，raven H在语音对话交互方面达到高度智能化，同时在与人类交互的功能上还能不断学习和进化，以达到与用户使用习惯的高度融合。这款智能音箱产品拥有很强的唤醒率，即使相隔一堵墙也能被轻易唤醒服务，还能用于控制家居产品如灯光、电视等家居产品，相当于掌握了智慧家庭入口。
同时，在人工智能产品发展逐渐步入正轨，许多人工智能场景如智慧生活、智慧出行等方面急需语音系统支持的情况下，百度的人工智能操作系统DuerOS应运而生，为赋能上下游产业链付诸行动。在上游，百度DuerOS与紫光展锐、ARM等芯片厂商达成合作，提升硬件基础以最终赋能于人工智能产品上；在下游，百度DuerOS与海尔、美的、TCL等传统家电厂商同样达成战略合作。有了DuerOS的支持，用户将能通过DuerOS，实现对电视、冰箱等智能家电产品的操控。
另外，百度研发的深度语音识别系统Deep Speech，在高精度的语音识别领域展开部署。当下的AI领域，语音识别涉及的场景也较为广泛，人工智能的初衷就是带给人们无处不在的便捷体验，“能动嘴尽量不动手”的语音识别更是深受AI研发企业的欢迎，也深受消费者的追捧。在这项语音识别系统的加持下，相关产品不仅为用户提供了多国语言的互译功能，也为用户带来了便捷的翻译体验。
除此之外，百度还研发了无人驾驶技术平台Apollo，旨在建立多方合作的生态体系，为汽车企业和用户搭建一套新的完整的自动驾驶系统，推动无人自动驾驶技术发展和普及。目前，Apollo已经开放两款落地产品，其中一款小度人车交互系统，不仅拥有智能语音助手和人脸识别功能，还能实现疲劳检测和AR导航，目前小度车载系统已与多家车企达成合作，多款车型将进入量产阶段。
阿里：同样，语音这项连接人工智能与人类频率颇高的交互接口，阿里也有涉足。其中，阿里云研发的一款人工智能产品ET大脑，在智能领域实现了新的突破，除了具备智能语音交互和生物识别等技术，还能帮助人们在复杂的情况下快速做出最佳选择。
同时，在智慧家庭领域，阿里研发的一款智能音箱产品天猫精灵，在语音识别上也拥有多项功能，此外通过内置人机交互系统开放给业界，已有多家产品链接到天猫精灵，为布局全局的智慧家庭入口夺得先机。
腾讯：在人工智能领域后入局的腾讯，在人工智能领域的开发更加注重提升自家产品的用户体验上。围绕智能语音识别和自然语言处理等板块，腾讯目前已提供了多种人工智能服务，为自身产品在语音识别上进一步提升用户体验。
此外，腾讯拥有为智能音箱厂商提供后台支持的云小微，在微主机Ministation衍生的智能家居设想上，逐步拓展到在线教育和家庭控制中心等。
综合来看，BAT三家所研发的人工智能产品虽有不同，但都涉及了同一个生活场景，那便是智慧家庭领域。尤其是涉及多个人工智能领域场景维度的语音交互系统，包括冰箱、空调、智能音箱等家用电器。在这方面，谁能拥有强大的语音操控系统，谁就能牢牢把握这一出现频率较高的交互接口。同时，为人类带来丰富惊喜体验的人工智能领域，同样需要丰富的产品加以支撑，才能为往后智慧生活的进一步实现提供有力的产品支撑。
AI理念上：与自身业务紧密结合，取得先机者得天下
AI理念，即企业做AI的核心思想。从最初的产品定位，到产品的生产和落地，均离不开最初的理念支持，即产品将要成为什么样、将为人类带来何种便利，每个阶段都围绕最初的理念开展。总体看来，BAT的人工智能理念是在自身原有业务的基础上，围绕AI领域展开构想，并将这一设想付诸实践。
百度：从百度的人工智能理念来看，人工智能在未来会涵盖其所有的产品和服务，成为新的增长引擎。而事实上，百度在人工智能领域早已从七、八年前开始，从基础层到感知层以及生态层和应用层等，百度均有着明晰的战略规划方向。此外，经过一段时期的打磨和经验总结，百度的人工智能理念开始跟随产品一同落地，整个人工智能战略规划也从理论开始走向实用阶段。
阿里：电商起家的阿里，在人工智能的布局比百度稍晚一些，其人工智能理念多围绕电商这一核心业务，从仓储到物流，从产品到制造，阿里在零售业的人工智能轨迹很清晰，并且与自家业务紧密结合。同时阿里发挥所长，全面赋能零售体系。
腾讯：在AI矩阵布局上，腾讯目前拥有人工智能实验室、微信智能语音团队等技术的支持。同时其人工智能领域更关注场景、计算能力等，腾讯同样也是从自身业务出发，布局游戏、社交和内容AI，对比其他两家来说起步较晚，但初涉人工智能领域的腾讯也不甘落后，建起了人工智能实验室，用于人工智能方面的研究和开发。
综合来看，在人工智能的战略布局和理念构想上，百度已经抢占了先机，从技术优势到场景落地，战略规划进一步照进现实。因而在人工智能领域，必然是取得先机者拥有绝对的话语权，在未来的业务范围拓张上也卯足了底气。
AI基因、产品、理念的加持下，未来的AI行业谁将剑指巅峰？
综上所述，人工智能产业最终的走向必然是加快产品落地的同时迈向高度商业化的未来。无论是阿里的智慧新零售，还是腾讯的场景重要性，抑或是是百度的从出行，到赋能实体制造业的全方位操作，都在各自的领域有着明确的产品构想。
因而，在AI基因、AI产品以及AI理念的加持下，接下来的人工智能产业，各个企业都将在自身基础的战略布局上，进一步将计划落地实施。不过需要注意的是，人工智能这个庞大的产业，并非一家企业就能独自撑起，而是需要各行各业的相互协作共同推动，才能将企业的人工智能核心理念从理想照进现实。因此，在企业界的共同推动下，未来的人工智能社会化场景中，人工智能所带给人们的便捷将得到更大化的展现，人类的生活是无处不在的方便和舒适。
这种便捷或许将在以下两个场景中得到高度化的体现。日常家庭生活上，只需“开口说话”这一个动作，便能顺利操控各个家居产品工作，实现家居产品与用户需求的高度融合；日常交通出行上，也无需用户亲自“动手”，汽车便能自动上路，不仅从一定程度上解放了人的双手，同时也“解放”了“脑袋”，留给用户足够的思维空间专注其他工作，方便又安全。
第3篇：人工ai智能教育范文
物联网
现今有84亿件物品互相连结，远大于全球人口数;不只是桌电、笔电或手机等3C产品相互链接，还有物流公司用智慧扫描仪做智慧物流，这是可以改变消费者与企业的趋势，但存在资安风险的问题。
智慧城市
这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。
AR与VR
增强现实(AR)与虚拟现实(VR)，这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场，FB发表了头戴式VR设备Oculus Go，售价只要200美元;微软也发表了VR系统，可搭配HTC、三星与ACER等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，像他靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。
区块链
这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
语音识别
语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。
人工智能
人工智能(AI)需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。
第4篇：人工ai智能教育范文
关键词：人工智能；Prolog语言；专家系统；虚拟足球机器人 新一轮课程改革亮点之一：技术课程标准，由信息技术和通用技术组成。作为技术领域的集大成者：人工智能贯穿于整个技术领域。信息技术开设人工智能初步选修模块，通用技术也有简易机器人选修模块，面向中学生有青少年机器人大赛。经过两年准备，笔者在部分学生中开展人工智能实验教学，深受学生欢迎。下面是笔者的一些做法和感受。
一、联系实际，激发学习兴趣
信息技术必修课中“用智能工具解决问题”一节，学生已对身边的智能工具及其使用已经有一定的感性认识。但是对什么是人工智能，人工智能给人类生活带来哪些好处等问题还不是很清楚。哪里没有兴趣，哪里就没有记忆。通过生活中的一些实例，如，俄罗斯国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫与电脑“深蓝”间“人机大战”视频，英国eliza机器人对话，灭火机器人、足球机器人等引导学生进入人工智能的多彩世界当中，也可以让学生通过百度搜索其他方面如军事等方面的应用。让学生明白人工智能技术已经渗透到人们的社会生活，在各个领域得到广泛的应用。
二、由浅入深，介绍人工智能
人工智能是计算机科学的一个重要分支，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的。其主要内容是：人工智能语言、搜索技术、知识表示、自然语言理解与机器翻译、专家系统等。要实现人工智能技术，使机器具有智能，则需要人们给它设计智能程序。因此，让学生掌握一种简单实用的人工智能语言是必要的。Prolog是一种逻辑编程语言。它建立在逻辑学的理论基础之上，最初被运用于自然语言等研究领域。现已广泛地应用在人工智能方面，利用它可以建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。Prolog教学主要结合“找医生看病”这个简单的实例，了解Prolog语言的谓词逻辑、事实、规则和目标，进而介绍Prolog程序的运行机理，让学生发现在Prolog程序中一般不需要告诉计算机“怎么做”，而只要告诉它“做什么”。一旦给Prolog提供必要的事实和规则之后，它就能使用内部的演绎推理机制自动求解指定的问题，而不需要在程序中列出详细的解决步骤，这也正是人工智能语言与其他计算机程序设计语言的不同之处。如果系统完善，将机器人专家引入医院，不但能大大减轻医生的工作量，而且专家就在我们身边，让看病难、就医难成为历史。
三、虚拟智能，体验人工智能
由于学校资金和条件限制，笔者利用AI-RCJ虚拟足球机器人作为教育载体。AI-RCJ是一套虚拟足球机器人的制作平台软件和竞技仿真环境。该软件以寓教于乐的方式，打破了传统教育的模式，为使用者提供了一个新颖的教育平台。整个系统由五部分组成，《初识机器人》和《足球机器人》是基础类，《进攻机器人》《守门员》《我的球队》三个模块是整个竞技仿真环境的核心部分。在这三个模块中渗透给学生计算机程序设计的基本思想、顺序结构、分支结构、循环结构；让学生了解数学平面坐标、体会不同质量的物体碰撞带来的不同效果和状态。使用者可根据自己的策略建立一个虚拟足球机器人，用户可选用图形化编辑器――机器人快车或者代码编辑器――CodeCanvas来实现机器人的策略及算法。编写好的机器人控制代码经过编译以后，就可以导入到AI-RCJ仿真竞技环境下和其他的足球机器人进行比赛。不断地在比赛中总结和改进，在竞技中品味学习人工智能的乐趣。
四、实际操作，挑战机器人设计
如果资金允许，可采购一些机器人组件，进行实际的组装和设计。以小型足球机器人为例，其硬件结构主要由6部分组成：行走机构、击球机构、带球机构、电路部分（决策，控制和通信等电路）、电源装置及辅助部分（小车底盘，外罩）。机器人小车应能准确地接收上位机指令，并根据指令要求迅速完成决策子系统的意图（带球，射门，拦截等战术动作）。决策系统是整个系统的核心部分，它主动完成知识提取并确定机器人的协同任务。机器人的通信系统特别是无线通信系统是保证从主机端到机器人底层之间的数据传送是可靠的，从而使得机器人能够比较顺利流畅地进行。
经过两年实验教学，学生认真学习，积极性很高，都想成为机器人制作的高手，与往日的玩游戏和上QQ不可同日而语，信息技术课真正成为学生的主人。遗憾的是由于经费问题不能让每位学生亲自设计机器人，让自己的作品在绿茵场上一展英姿。但笔者相信随着国家教育投入的增加，这一难题必将迎刃而解。
第5篇：人工ai智能教育范文
一场由阿尔法狗与棋手间展开的围棋比赛，让世界关注到人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）技术的发展。百度百科对AI如此定义――它是对人的意识、思维等信息过程的模拟。AI虽不是人的智能，但却能像人那样思考、也可能通过深入的语言识别、图像识别、自然语言处理等功能，超过人的智能。
尽管阿尔法狗只会下棋，但人类已经意识到，其背后的技术力量正在带来革命。特别随着现代科学应用技术的不断发展，AI的智能程度逐渐提高，其思维的逻辑性和复杂程度已经与人类的大脑相差无几。AI技术在真实的应用场景中正在对金融、医疗、教育等各个垂直领域产生颠覆性的变革。
就在日前刚刚结束的全球移动互联网大会（GMIC）上，创新工场的创始人李开复曾着重强调了AI技术与金融行业的结合。在他看来，AI所需的数据量大、有属性标注且领域单一的特性，决定了AI技术必将在金融行业引发一次技术主导的产业革新。
《中国经济信息》记者了解到，AI技术凭借深入的机器学习等优势，正对金融行业的产品、渠道、风控、授信、决策等诸多方面产生深刻的影响，不仅推动了金融服务的个性化体验，更让用户的财富管理趋向智能化。
加速布局AI应用
“金融是一个不直接产生价值的行业。”读秒CEO周静在接受《中国经济信息》记者采访时指出，多年来，金融作为一项服务，却占用了消费者较多的时间与体验环境。
据了解，过去要是去银行取款需要排队，转账需要等待，支付更需要刷卡签字等，而一旦开展了AI在金融行业的应用，“不仅快速提高了金融效率，降低了金融边际成本。”
周静认为，在推动金融普惠的过程中，无论是传统金融机构、互联网金融企业还是金融科技公司，通过对大数据、AI等新技术的运用，能够帮助降低金融服务成本，提升服务效率。
不仅如此，当AI技术与同样飞速发展的金融科技相结合时，还会十分有效地将核心的金融风控系统进一步量化，使金融变得更加规模化，而用户享受到的金融服务也会更优化，普惠金融的步伐自然加快。
在中国，不仅有像蚂蚁金服、宜信普惠、京东金融等金融科技的巨头，更有像读秒这样“年轻化”的金融科技探索者，在积极地依托其天然的大数据等优势，将AI技术创新地嵌入到其产业链金融的各个应用场景中，不仅使风控体系优化成效显著，更让客户的体验愈发高效、智能。
在采访过程中，周静指出，AI技术对金融产业的价值点，主要在于通过一系列的自主逻辑判断和大数据运算，很可能会解决“风险控制”这个金融行业长久以来一直存在的痛点。
让金融风控再升级
首先，传统的金融风控流程冗长，包括纸质进件、录入、复核、客户预审、尽职调查、电核审批等，这导致人力成本、时间成本、运营成本的增加，也降低了运营效率。“而AI技术的手段或应用实现了流程自动化，可以予以解决这一低效问题。”
此外，传统金融风控往往只考虑强金融属性的征信与风控，鉴于央行征信覆盖率不足，一定程度上造成了信息不全，客户画像不够立体。“目前以大数据和AI技术为基础的智能信贷技术，可以全方位捕捉到网购信息、运营商数据、社交信息等弱金融数据，通过大数据交叉验证，让用户画像更精准、丰富。”
其次，在反欺诈的运用中，传统风控往往依赖工作人员的经验，存在人为操作失误和经验不足。“AI技术使金融风控具备了智能的人脸识别、设备指纹，可以更智能地进行鉴别欺诈。”
周静认为正是以往金融风控存在的痛点，才让不少金融巨头主动拥抱AI技术，或与具有智能技术优势的企业开展联合风控。像读秒就作为智能信贷技术提供商，与华瑞银行、新网银行、中信证券、诺亚财富等展开联合风控。
“在合作期间，读秒提供的智能信贷技术，可以很好地辅助金融机构，完成更加精准的获客，更立体的用户画像，更智能地反欺诈以及更高效的风控。”在周静看来，像读秒这样具备大数据优势及AI技术创新开发的金融科技公司，在精准的获客、互联网化的运营等方面，可以为金融机构补足短板。
回顾中国信用借贷的历史可知，“风控”一直都是金融行业的命脉。谁提高了风控的准确率和风险评估的速度，谁就能够引入更大的流量、涉足更大的市场。但值得注意的是，“在整个贷前、中、后过程当中，AI技术只是提高金融的一种手段，整体的金融逻辑与核心是不变的。”周静强调，像各金融机构以大数据的形式采集数据，以AI技术创新开发应用场景，目的是评价用户的欺诈风险、还款意愿、还款能力等，“本质上是传统金融考虑的核心因素。”而像一些金融机构举着“AI+金融”的大旗，宣称可以用星座、血型等指标来智能风控，却是噱头大于实际功效，与传统金融的本质并不相符。
迈向金融3.0时代
“银行3.0时代已经来临。”中国银监会主席郭树清曾表示，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。
实际上，这个“银行3.0时代”仅仅是金融科技的一个缩影。从当前金融行业的发展现状可见，以大数据、人工智能等技术服务为核心的金融科技已经从概念阶段，逐步迈入了实践落地的层面，不仅真正体现在金融机构或者各互金平台的日常运营层面，更让金融与AI技术实现了场景间的融合创新。
如上文所言，融合发展的背后，就意味着颠覆和改变。如今由于AI技术的助力，不仅让传统金融的信息采集来源扩容，风险定价模型智能化，投资决策过程规范化、信用中介角色正规化等，还大幅提升了传统金融的效率，解决传统金融的痛点。
需要明确的是，“AI+金融”的结合效应还远不止于此。通过洞悉用户的需求，以及和AI技术的结合，金融机构或金融科技公司可以根据用户的行为轨迹洞察到他的需求和风险偏好，自动为其进行资产配置，并帮助用户追踪、监控风险，使得有理财需求的用户享受到“智能”级别的资产配置服务。
第6篇：人工ai智能教育范文
（沈阳工程学院信息学院，辽宁沈阳110036）
摘要：本文首先阐述了手机游戏的开发、制作流程，着重强调了开发中的重点环节,重点介绍了游戏开发中的关键技术，包括游戏程序通用框架、游戏编程与游戏AI设计，并结合实际开发经验，对重点环节进行了详细的论述和实例说明。
关键词 ：手机游戏开发；游戏引擎；算法；AI设计
DOI:10.16083/j.cnki.-1296/G4.2015.01.070
中图分类号：O29 文献标识码：A 文章编号：1671—1580（2015）01—0153—02
收稿日期：2014—08—10
作者简介：王洪江（1977—）,男，辽宁沈阳人。沈阳工程学院信息学院，副教授，研究方向：数字媒体技术。
张文强（1972—）,男,辽宁沈阳人。沈阳工程学院信息学院，副教授，研究方向：数字媒体技术。
张融雪（1978—），女，辽宁沈阳人。沈阳工程学院信息学院，讲师，硕士，研究方向：视觉传达。
手机游戏是指运行于手机上的游戏软件，它是借助手机通过无线网络设备提供的游戏应用和服务，基于移动终端设备而开发的游戏应用，凭借其完善的人机交互功能和小巧轻便的特点成为新媒体环境的主要载体。手机游戏开发因其开发周期短、成本低、技术易于掌握等特点为广大手机开发爱好者所青睐。本文主要介绍了手机游戏开发的基本流程和关键技术，以期为手机游戏开发爱好者提供必要的技术参考。
一、手机游戏的开发、制作流程
手机游戏开发、制作的主要环节包括市场调研、游戏策划、游戏开发和游戏运营等。在开发游戏前，首先需要进行市场调研，根据调查的数据进行市场分析，对受益及风险等进行评估；经过调研决定开发游戏后，再进行项目立项；然后，根据立项说明进行游戏策划和设计，进而编写游戏策划文档，进行游戏程序开发和UI制作。在开发的同时，也要进行市场推广和运营。
二、手机游戏程序通用框架
手机游戏程序系统的构成主要包括游戏运行前的系统操作菜单模块、闪屏模块、游戏玩法介绍模块、游戏积分记录模块、游戏运行主模块和游戏结束模块，并由游戏系统的主控模块来负责管理各个模块间的调度和切换。
休闲娱乐型手机游戏的逻辑处理分为两种情况。对于相对复杂的情况，可以采用双线程的方法来实现，一个线程用于处理每隔几帧才需要更新的逻辑，另一个线程则用于处理每帧均需要更新的逻辑,这样处理后，程序不会受到复杂AI的影响。对于相对简单的程序，可以采用单线程来实现。对于初学者来说，开发娱乐休闲型手机游戏可先采用单线程来进行试验。
三、手机游戏编程
（一）游戏引擎
游戏引擎实质上是一组具有特定功能的程序指令和工具的集合，在游戏中的功能就相当于汽车的发动机，汽车性能的好坏直接由发动机的质量决定，对于游戏来说，也是同样的道理。
系统模块是引擎与计算机本身进行通信交互的部件模块，一个优秀的引擎在进行平台移植时，其系统模块是唯一需要进行主要更改和添加代码的地方。渲染模块是游戏引擎中最复杂的一个模块，底层渲染模块则是游戏引擎中最重要的部分之一，一般由OpenGL或Direct3D库来实现其功能。游戏接口模块是游戏引擎与游戏开发人员之间的接口，一般来说，这个接口以图形界面和类的形式提供给游戏开发人员。现在，有些游戏关卡编辑器也集成了这个模块的功能，例如，免费的Genesis-3D游戏引擎。
（二）游戏常用的算法
1.动画贴图算法
动画贴图算法是2D游戏图形渲染模块的重要组成部分，在所有的游戏中，图形的核心几乎都是动画。动画贴图可以分为连续贴图和粒子运动。连续贴图就是接连不断地更换相框中的相片，这些相片会按照动作的顺序排列；粒子运动则是通过粒子属性来生成动画。本文主要以连续贴图算法为例进行介绍。如图1所示,我们将人物的动作分为三个，假设一个动作的长为X，宽为Y，且每张图片的长与宽均相同，要算出某一张图片的位置，可以用等差公式：
An=A1+（n-1）×d
其中A1为首项的值，An为第n项的值，n是项数，d是等差项。假如第一张图像的位置为P，则第三张图片的位置就可以代入等差公式来计算，公式为：
A3=P+（3-1）×X；A3=2X
以此类推，对于同一张图片的图像，只要其宽度相等，在知道第一张图像的位置以后，便可以计算出任意图像的位置。当要连续播放这几张图像时，只需运行如下代码即可：
执行以上代码后，就会连续播放这三张图片。最后，呈现在玩家眼前的就是一个不断循环播放的动画,如图1所示。
2.背面剔除算法
许多三维物体所占据的空间被一些连续的表面所包围，在观察这些物体的时候，我们能看到这些物体包围面的正面部分，却无法看到背面，这就是背面剔除法要解决的问题，即将看不到的部分剔除掉。
背面剔除算法是一个3D算法，它可以减少场景的复杂度，编程的时候无需考虑计算隐藏面，这样可以加快视觉处理的计算过程。确定一个物体的正面和背面时，可以利用向量法来解决。当一个多边形的法向量和观察方向之间的夹角大于90°时，说明这个多边形的平面是位于多边形的背面；反之，小于90°时，就位于多边形的正面。
背面剔除算法可以在映射过程的开始阶段执行，也可以在世界空间甚至是对象空间中执行。越早地进行剔除隐藏面的操作，就可以越多地减少计算量。
四、游戏AI设计
人工智能（ArtificialIntelligence）的英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的科学。
在游戏中添加人工智能的角色可以增加游戏的趣味性和可玩性。非玩家角色（NPC）不必依赖于一个真实存在的人群便可以使单人游戏的实现变成可能，增强了游戏的真实感。游戏中的AI大致可以分为漫游人工智能、行为人工智能和策略人工智能。本文以漫游人工智能为例来说明AI设计的方法。漫游人工智能分为追逐、逃避和有模式漫游。追逐—逃避是游戏中最常见，也是最简单的一种AI，但是运用这种手段可以让玩家很轻易地感受到计算机的智能。
If(xplayer>xfoe)
xplayer--;
Elseif(xplayer<xfoe)
xplayer++;
If(yplayer>yfoe)
yplayer--;
Elseif(yplayer<yfoe)
yplayer++;
以上这段代码简单地表示了玩家追逐敌人的行为，反之就是逃避行为。为了避免出现玩家追着敌人不放的情况，可以给玩家的行为增加一些随机性，即添加如下代码：
If（Math.abs（rand.nextlnt()))%4）==0）{
If(xplayer>xfoe)
Player--；
Elseif(xplayer<xfoe)}
［
参考文献］
［1］恽如伟，陈文娟.数字游戏概论［M］.北京：高等教育出版社，2012.
［2］石民勇，税琳琳.手机游戏创作［M］.北京：高等教育出版社，2012.
［3］雷剑.基于J2ME的手机游戏开发关键技术的研究与实现［D］.江西师范大学，2007.
第7篇：人工ai智能教育范文
伴随着1980年代传统客户/服务器试的网络构架兴起，数据库的引用，以及诸如PowerBuilder这样的可视化编程开发工作的出现，流程重组于1990年代流行起来。
到了1993年，百分之六十的世界五百强企业利用IT系统自动管理日常业务，比如保险申报流程，应收发票或者购买订单对账。这种技术决定商业转型的观点在Michael Hammer 1990年发表的著名HBR文章“消灭自动化”中也有表现。
20多年过去了，因为人工智能及其相关商业应用的出现，我们即将迎来一场新的转型。这次与以往不同的是，这场转型将由下自上波及到所有的工作人员，比以往的改变更具有颠覆性。那么什么是人工智能驱动下的应用呢？他们又会给商业模式带来怎么的重组呢？
人工智能驱动下的应用是能高质量完成任务，由一定教育程度的员工掌控的软件。在专注于解决特别任务的“办法”优化服务下，这类应用能帮你安排商务会议，回答顾客的基础问题，及时更新你的航班状态，让你在以为只剩五分钟的情况下告诉你航班延误了20分钟。
在IT权限范畴之外，不管他们是否意识到，员工，团队乃至整个部门都将参与和支持这场由人工智能应用引导的重组中来。每一个单项的应用能够简化消除一个任务，那么一个员工可以用不同的应用为其自动解决日常工作中堆积的常规任务。参与者会因此变得高效和具有更强竞争力，部门经理进而可以将技术攻坚和成本节约上升到一个新台阶。
AI驱动的App将会掀起企业淘金热
x.ai的“Amy”，也就是为你安排商务会议的AI，完全会让人上瘾。你只需要把邮件抄送她，她就会帮你与收件人接洽，找到合适的时间和最优的地点。我每天都会使用她，并且完全无法想象没有她的工作会怎样。目前她还在测试阶段，但其他测试者都告诉我，这是他们多年来使用过的最像“魔法”的东西。每个月收费5元还是10元好？其实都无所谓，如果Dropbox在企业间迅速崛起，只需要等着x.ai公开，那么繁忙的高管、咨询师、销售人员就会迅速购买Amy，并愿意花更多的钱。
Amy可能是目前让人眼前一亮的突破性应用，但是AI驱动的应用在其他领域也会有同样的效果。为了直观地展示聚焦于各个不同领域的创业公司，我们制作了下面这张图表：
我们对AI驱动的商业应用的定义是：用户体验由AI软件驱动。今天，这涵盖了语音(如苹果的Siri)，基于文字的交互(x.ai的Amy)或智能通知(如Google Now)。其他关于人工智能驱动的商业应用实例比如谷歌搜索的智能填充功能区别于它们工作流程中的不智能步骤。
我们在图中涵盖了开发者服务，因为他们将带来下一波AI驱动的商业app的大量涌现。在图表中，我们除了放入有成熟产品的公司，还涵盖了产品即将上市的公司(根据他们的产品路线图)。
再来看看Shivon Zilis制作的机器学习全景图：
排除每个类别的细微差别，值得注意的一些市场趋势有：
新行业将会在未来几年内涌现在我们对创业蓝图的初次分析中，发现有10种App类型携带AI处理功能。而这仅仅是个转折点。在未来两年内随着企业家们将新的商业活动自动化，创业行为也将激增。连线杂志的Kevin Kelly热情的说道：未来一万个创业商业计划都很容易预测：“X”理念和携带人工智能。期待企业软件类别中涌现出的AI驱动商业app将直抵用户终端。
令人着迷的用户体验使这些App获得“隐形软件”的称号。就基本形式来说，今天的AI驱动app将一个工作流自动化，就是在用户与软件界面的互动中提取出一个步骤。在未得到用户许可的情况下后台的AI程序*不能做出下一步要做什么的推测。而这一切将会改变。
像Amy一样的AI驱动App将进化成无用户界面的“隐形软件”，在一项复杂的业务流程中执行一系列连续步骤而不需要用户介入。Amy不仅能安排日程和会议时间，她将运用思维逻辑上的一次跃进来找到最佳的集会地点(而不是困扰你的那种偏好提示)。这种差别是至关重要的。通过串联独立“任务”的逻辑关系，软件将会概览全局并做出更高级别的决策。
结果就是，屏幕时代将会逝去，而软件能够在后台自动工作。“隐形软件”是AI驱动app的巅峰成果，它有可能会甄别出各阶段中的赢家和输家。它同时也是最具破坏性的，因为它不仅是执行一项任务而已，而是自动化了一份职业。
AI驱动App领域中的下一突破将会是销售助手。销售的高管们总喜欢说“销售艺术”，但很多销售过程是重复的、可预测的，对AI自动化来说是时机成熟的。想象这样一种入门级销售职业发展服务吧：寻找LinkedIn上的领导，发送模板邮件询问是否需要介绍会议，跟踪邮件(重复性的)，安排会议，收集对方的情报，为销售主管准备文件等等，到此重新开始。
第8篇：人工ai智能教育范文
小米ai可以连接一个手机。
小爱同学是小米公司于2017年7月26日推出的一个拥有红色短发机甲少女形象的人工智能（AI）音箱。小爱同学支持语音交互，并提供播放音乐、电台点播、智能家居等功能。2018年5月，小爱同学获“2018领先科技成果奖・黑科技”和“2018领先科技成果奖・新产品”两项奖。二次元卡通造型于2017年9月6日媒体沟通会进行了首次公开亮相。人物设定为极具科技感的红色短发机甲少女，相貌是萌中带熟的邻家女孩，胸前是"MI"的LOGO，外形年龄大约在17岁左右，身高1.60米，融合了日系和欧美漫画风格。小米AI音箱可以播放音乐、电台点播，还有相声、小说、脱口秀，教育学习、儿童类多种有声读物内容。小米AI音箱是支持语音交互，内容包括在线音乐、网络电台、有声读物、广播电台等，提供新闻、天气、闹钟、倒计时、备忘、提醒、时间、汇率、股票、限行、算数、查找手机、百科/问答、闲聊、笑话、菜谱、翻译等各类功能。
（来源：文章屋网 ）
第9篇：人工ai智能教育范文
关键词：人工智能；图形编程；创新实践
近年来，人工智能已成为一个高频词，各种与人工智能相关的智能家居、自动驾驶、智能语音、图像识别等新技术，深刻影响着社会的方方面面，也逐步改变人们的工作及生活方式。许多国家已经开始积极尝试，大力推进小学人工智能教学。2017年，国务院正式颁布《新一代人工智能发展规划》，明确提出了“在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育”；如今，计算思维培养又成为热点。在这样的一个时代背景下，学校和教师有责任和义务组织、引导学生去接触、了解、学习、应用人工智能技术，以适应未来学习和工作环境的变化。人工智能涉及的学科内容较为广泛复杂，小学生相对年龄较小，储备的相关知识较少，学校应如何在小学阶段有效开展人工智能教学，推进人工智能教学真正落地？笔者结合自己的教学实践，从“巧”借活动、“巧”设场景、“巧”编程序、“巧”创项目等方面，积极探索小学人工智能教学的推进路径。
一、“巧”设场景体验人工智能
人工智能的知识结构具有较强的逻辑性和抽象性，与之前信息技术课上所教的内容相比，难度及复杂性更高。在日常人工智能教学中，教师应根据学生的心理特点以及不同教学要求，改变教学方式，把体验搬进课堂，让学生通过具体的体验活动逐步理解人工智能的相关知识，把重难点从对概念、原理、技术的学习转换到了解相关概念、技术实现的过程、体验人工智能技术的应用上。丰富有趣的教育实践活动可以让学生在愉悦的教学情境中，从不同的思维角度、用不同的思维方式来认识和理解与生活密切联系的一些人工智能概念，如机器学习、大数据、神经网络等，体验人工智能在实际生活中的应用。例如在《人脸识别》一课教学中，需要让学生了解人脸识别技术的应用、影响、实现过程和原理，其中人脸识别的原理和过程较为复杂，如果教学中只进行简单说教，无法有效达成教学目标。本课设计了一个“人脸大比对”体验活动，活动分两个部分，第一部分就是通过百度AI开放平台里的人脸检测与属性分析功能，体验人脸检测中具体检测哪些属性；第二部分就是通过人脸对比功能，完成教师提供的三组人像照片的对比分析。在第一部分的实例体验中，学生通过自己上传照片进行检测，主要是通过对人脸的面部、肤色、毛发、眼睛、嘴、鼻和轮廓等150个特征的精准定位来准确地识别和计算出一张人脸的特征和属性信息，包括年龄、性别、颜值、情绪、是否戴眼镜等。这样的体验让学生非常感兴趣，也能很好地理解特征提取的过程。第二部分的体验是人脸对比，教师提供给学生三组照片，第一组是一对相似度很高的双胞胎；第二组是同一个人戴口罩和不戴口罩的照片；第三组是同一个人的两种表情。学生先自己观察，记录三组照片的结果，再上传照片到百度AI体验人脸对比过程，并查看对比结果。经过体验，学生认识到在现有的技术下，人脸识别的准确度还是非常高的，对人脸识别的过程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”编程序理解人工智能
从当前人工智能技术应用的实际情况分析来看，主要应用领域为大数据及机器学习，这些功能的实现得益于算法的不断完善。可见，算法学习是实现人工智能的关键，而对算法的学习又是计算机编程教学中的一大难点。推进小学编程教学将有利于帮助学生理解人工智能的相关知识。小学生相对抽象思维偏弱，采用图形化的编程教学，更加有利于他们接受，有助于提高学习的积极性。通过编程教学引导学生学会分析问题、抽象与建模、设计算法、编写程序脚本，在验证过程中不断改进和完善，并最终实现问题的解决，能有效培养学生的计算思维，并过渡到对人工智能所需要的其他知识的学习上。例如在五年级的《创编游戏》教学中，情境任务是设计制作一个猫捉老鼠的小游戏，目标是让学生认识“碰到颜色”“如果……那么……”等指令，能够用它们的组合来编写判断角色是否碰到边缘和老鼠的脚本。人工智能的概念主要体现在“碰到颜色”和“如果……那么……”语句的应用上，“碰到颜色”是侦测识别，“如果……那么……”则是逻辑判断的处理。在教学中，首先通过问题引导学生思考完成游戏需要考虑哪几个要素，从问题和答案中帮助学生提炼出“舞台”“角色”“动作”三个要素，进而帮助学生厘清实现游戏功能的基本思路。在程序编写中，让学生具体体验侦测模块的编写与判断语句的应用。简单的编程实践，能让学生逐步了解人工智能的基本概念及其实现流程。
三、“巧”创项目实现人工智能
知识的学习必须与学生的生活实际结合起来，如果学生在掌握人工智能知识和技能后能将所学知识应用于实践，解决生活中的实际问题，那么这样的学习就是真实有效的。学生通过设计创作具体作品，可以大大增强分析和处理问题、解决实际问题的意识和能力，培养逻辑思维和动手实践能力，这也是人工智能教育的方向和目的。根据学生的实际生活经验，教师将人工智能的具体应用案例巧妙引入课程中，引导他们科学地确定项目内容；通过对项目的梳理分析，建立逻辑关系和模型；用编程语言描述逻辑关系；采用硬件设备实现人工智能的具体功能，这种基于真实任务的学习活动，能有效促进学生的理解。例如四年级实践小组的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶为课题进行探究，先让学生对现有垃圾桶的优劣势进行分析，思考怎样改造垃圾桶才能真正实现智能化。通过教师的引领和自身观察，学生很快认识到智能垃圾桶应该具有的功能：一是能检测什么时候有人投放垃圾；二是垃圾桶盖能自动开启和关闭。确定了目标之后，就是思考达成上述目标需要哪些条件。学生根据已有知识，确定可以用超声波检测是否需要打开垃圾桶盖子，打开和关闭动作可以通过舵机和连杆来实现。通过探究后，学生根据设计的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下来就是通过编写程序和不断调试验证来实现预期的功能。作品完成后，学生可以根据实际情况进行功能的增加与修改，如增加桶内垃圾超过一定高度时能自动提醒的装置等，让智能垃圾桶更加智能。本次作品的创作过程，不仅锻炼了学生分析实际问题、解决实际问题的能力，又锻炼了他们的编程思维和计算思维，更重要的是体验了自己创作人工智能作品的乐趣和成就感。在人工智能应用日益普及的今天，人工智能课程进入小学课堂是大势所趋。在小学阶段开展人工智能课程教学，主要是为了让学生掌握人工智能知识，体验和运用人工智能技术，培养学生的信息技术核心素养、创新意识、实践应用能力，为学生适应未来社会打下扎实的基础。但人工智能教学具有其特殊性，如何有效推进人工智能教学，还面临着许多需要解决的问题。学校和教师应尽最大努力创设更好的人工智能教学环境，探索更有效的教学策略，促进学生对人工智能相关知识的学习。
参考文献
[1]丁华.人工智能教学中对学生计算思维的培养[J].华夏教师,2020(13):42-43.
[2]徐欣彦.引入体验活动创新小学人工智能教学模式[J].中小学信息技术教育,2019(9):62-64.
