人工智能科技培訓精選(九篇)

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第1篇：人工智能科技培訓范文

關鍵詞：應用型本科院校；人工智能；電子信息工程；專業建設

一研究背景

在發達國家，應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學（學院）聯盟創始單位，也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業，也要緊跟南京城市軟件建設發展方向，這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步，電子信息工程的應用也越來越廣泛，對人們的生活產生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業大都需要電子信息工程專業人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發，這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發和開放合作并舉，加快建立現代電子信息產業體系，為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發展戰略高度，人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命，大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中，使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術的成熟，使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用；在軍事領域，人工智能的運用更是已經爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統，已經在反恐作戰中屢立戰功，威力無比，作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術大發展的當下，終于在應用層面開始發光發熱，現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業的廣泛應用，是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前，基于人工智能學習背景下，軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。

二需要解決的關鍵問題

作為應用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中，根據社會發展的需求，校企緊密結合，培養出復合型的，應用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣，人工智能真正的發展才剛剛興起，相關的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發展方向，有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程，比如人工智能原理，機器學習，深度學習等課程，將兩者有機融合，在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中，就不僅需要學生學好如模擬電子技術，數字電子技術，數字信號處理，單片機技術，C/C++程序設計等傳統的課程，打好基礎，還需要加強在數據挖掘，神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設，扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高，老師的教學水平也提出更高的要求。因此，如何加強此方面的師資專業培訓，是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養，不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風，還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機器人實驗室等，把電子信息工程專業中的電子器件技術，信號處理技術等應用于人臉識別，智能家居，機器人等熱門領域，根據學生的興趣愛好因材施教，提高學生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。

三研究內容

本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容，重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中，做到無縫結合，在培養模式上需要有一定的理論創新，以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎，形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設，在未來的專業發展規劃中，逐漸形成物聯網、智能家居、機器人，無人機，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業方向，增加學生的就業面，提高學生的就業層次，加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面：

（一）實踐教學的形式多樣

可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式，在扎實學生數學物理等理論的基礎上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中，通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面，提高學生的主動學習能力，動手實踐能力，創新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合，鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽，全國大學生智能設計競賽，中美創客大賽等賽事，以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時，讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊，并為學生按照不同的研究方向配備專業教師，以此讓學生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導師制制度，由相應的導師全程指導，開展科學研究，培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。

（二）注重提高教師的教學及科研水平

在努力提高學生學習能力的同時，注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中，指導學生參加相關的各種競賽，提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強師資團隊建設；通過鼓勵教師積極開設MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內外教學培訓，從多方面提高教師的教學水平。

（三）建立完善的校企合作制度，為學生提供相應的實習基地

企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平，也可以為學生提供就業機會，增強學生的實踐創新能力。

（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設

以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標，總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向，應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。

四結語

本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式，結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況，對原有的專業培養模式做了一定的理論創新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學，學生學習能力和教師教研技能培養，校企合作辦學，實驗室建設等方面進行了一系列的探討。

參考文獻

[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.

[2]葉全意,徐志國,吳杰,等.應用型本科院校電子信息類專業大學生科技創新能力培養[J].教育教學論壇,2016(46):93-94.

第2篇：人工智能科技培訓范文

提到人工智能，我們應該不陌生，目前已經有很多智能產品進入到我們的生活，如智能手表、手環等這類可穿戴的設備，更吸引眼球的無人駕駛和服務機器人也都慢慢進入我們的視野。

根據VentureScanner的統計，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美國以499家位列第一。中國人工智能領域約有65家創業公司獲得投資，合計29.1億元。相對于全球人工智能市場，中國人工智能市場依舊是一個有待進一步開發的市場。

巨頭紛紛布局人工智能，行業技術卻有待提升

如今，全球有近千家人工智能公司，覆蓋到62個國家的語音識別、手勢控制、虛擬私人助手、語音翻譯和智能機器人等十余個產業，基礎技術、人工智能技術、人工智能應用構成了人工智能產業鏈的三個核心環節，而國內涉及人工智能領域的公司也早已破百。不論是國外還是國內的科技巨頭和風投機構都在布局人工智能這條產業鏈，以尋求占得人工智能市場一席之地。

全球AI陣營：3月份的谷歌阿爾法狗機器人大勝圍棋高手后，令谷歌名聲大噪，也將人工智能再次推向全球熱浪中。在無人駕駛汽車方面，谷歌無人駕駛汽車測試歷程已超過200萬公里，并對其不斷地測試和改進；微軟在人工智能方面的技術研究投入已超過20年的時間，其人工智能機器人小冰是人工智能伴侶虛擬機器人的生態模式；Facebook的聊天機器人“M”，是基于其用戶和社交形態而成的智能助手，除了能夠回答用戶問題、查閱信息外，還能夠幫助用戶完成一些生活操作，如購買商品、餐廳定位、安排計劃旅行等。

由谷歌、微軟和Facebook為代表的全球AI市場，在語音識別、機器視覺等產品上有了豐富的研究、開發，而在人腦科學、深度學習感知等領域上的研究也在不久會有所突破。

國內BAT巨頭陣營：百度的人工智能技術體系包括百度研究院、百度大數據、百度語音、百度圖像等技術，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技術在國內處于領先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能話術體系下展開的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云為基礎的業務藍圖的生態模式；相對于百度、阿里，騰訊在人工智能方面進展相對比較緩慢，目前推出了Dreamwriter和微寶等產品。

然而，縱觀國內外人工智能領域的市場，巨頭們在人工智能領域都已布下棋局，但是巨頭們的人工智能都是在為企業自身以及企業相關業務進行服務。目前的人工智能市場，大多數的企業都還存在一定的技術難關，尤其是初創企業。這些企業急切需要一些人工智能技術服務來為自己提供技術支持、幫助。

此外，對于很多正處于轉型的企業來說，他們處在需要人工智能技術服務來加快信息化建設的關鍵時刻，自身沒有技術優勢和人工智能技術基因，發展就會受到限制。

企業信息化建設需求緊迫，AI技術服務商紛紛現身

互聯網時代下的經濟發展，企業要轉型就要加快信息化建設，而讓信息化技術來轉變企業業務需求的方法無疑是具有很大的操作性和實用性的。然而，很多傳統企業自身沒有IT新技術基因，自己再投入資金來研發、培養團隊這不太現實。所以這些傳統企業更多的是想要依靠擁有AI技術優勢的企業來提供技術服務，這個急迫的需求則推動了國內AI技術服務市場的發展。

在人工智能風靡全球的浪潮下，隨著國家對人工智能公共創新服務領域的不斷重視，并提出多個政策鼓勵、支持，人工智能這塊市場出現了為各個行業提供人工智能解決方案的服務商。這類智能機器人的服務企業定位很明確，就是為行業人工智能開發多樣化的產品功能，產品差異化也很明顯，這能夠為行業工作模式帶來快速的改變和發展。

1、提供智能語音技術的服務：在智能語音技術方面，科大訊飛股份有限公司的訊飛“超腦”在語音識別、語義理解、口語翻譯、機器評測方面上取得了一定的應用成果，其智能語音核心技術在國內智能語音上也是數一數二的企業。

在今年的安徽兩會上，科大訊飛的智能會議系統正式亮相，會議代表手持話筒在現場發言時，屏幕上能夠快速、準確的、實時的顯示相對應的文字，滿足了會議的圖文直播需求。因此，人工智能在語音識別、口語翻譯上的應用范圍廣，能夠為企業的辦公方式帶來很大的便利。不過他們在語音技術上，尤其是機器人對地方方言和口音的識別依舊存在著不足，因此，技術服務商還是要加強對AI機器人的語音培訓。

2、提供人工智能引擎平臺的服務：在傳統行業的智能化服務上，目前，廈門快商通科技股份有限公司和上海智臻智能網絡科技股份有限公司都提供了較為完整的技術解決方案。廈門快商通科技股份有限公司主要研發的平臺為小快人工智能引擎平臺，重點在人機交互領域進行平臺技術輸出。此平臺是在開放小快自身核心語義理解和交互能力的基礎上，針對第三方開發者建立的基于“云端”智能的網絡虛擬機器人服務平臺。

快商通將小快人工智能引擎平臺的智能服務引擎和管理平臺放在“云端”，客戶通過SDK、API、第三方應用等渠道接入小快人機交互引擎平臺，客戶可以隨時調用云端智能機器人的語音識別、智能應答等功能，并可根據需要定制機器人知識范圍，實現智能服務機器人交互技術的遠程接入。

目前，小快人工智能引擎平臺已在智能客服、智能教育、醫療領域成功落地，獲得大規模技術調用。其簡潔、高效、智能的技術輸出方式，使得快商通在智能家居、電子政務、自媒體、游戲、教育等領域迅速積累了大量用戶資源。

3、提供物聯網人工智能的服務：在物聯網人工智能方面，北京云知聲信息技術有限公司的“云端芯”，圍繞自身智能語音識別和語音理解等核心技術優勢來打造的生態體系。利用大數據為各個產品方案實現落地，并收集的數據經過大數據處理轉化成最終服務，目前在家居、汽車、醫療和教育等領域有所應用，在國內的后裝車機市場70%的自主廠商的語音交換皆由云知聲提供技術服務。

4、提供智能家居方案的服務：浙江風向標科技有限公司的“VANE”，主要是應用在智能家居上，可以進行個性化的生活場景定制，在一定程度上為用戶的家居生活提供智能化服務，但相對來說，應用在家居場景服務中的產品種類還是比較少的，功能也比較簡單。因此要真正實現智能家居還需要技術服務企業開發出更豐富的、智能化的產品功能。

5、提供多種AI技術融合的服務：北京捷通華聲科技有限公司的靈云全智能能力平臺，將智能語音交互、圖像識別、語義理解、生物特征等技術進行整合，解決企業的具體需求。

可以說，國內不斷涌現出來的人工智能技術服務商在語音識別、翻譯等方面上都有技術優勢，并在產品開發上耗費了多年的研究準備時間。在發展前期瞄準了可以發揮自身技術優質的行業領域，利用人工智能技術來幫助更多企業解決行業痛點，同時又能夠使自己在國內人工智能市場上站穩腳跟。這符合當前我國人工智能市場不太成熟的行情，也能夠使創業企業在摸索中成長。

AI技術服務商為企業在轉型中的信息化建設提供了很大的動力和支持，而企業在轉型過程中，首先改變的是業務辦理方式和營銷方式。傳統企業在業務中常常要與消費者進行直接的溝通與交流，因此企業在售前售后的客服團隊人數數量是龐大的，工作量一般也會很大；傳統企業的營銷方式要與時俱進，依舊離不開互聯網思維，而人工智能服務商無疑可以為企業解決這些難題，提高其工作效率和營銷決策的準確性。

企業客服市場需求大，或能借力人工智能起飛

根據艾媒咨詢的統計，目前國內的客服市場規模已超過千億，而隨著移動電子商務和O2O市場的發展，國內客服市場將從傳統PC端和電話客服的工作方式中逐漸轉向移動客服，客服市場潛力巨大，也使更多人工智能技術服務商爭相進軍，爭搶市場的一杯羹。

為企業級用戶提供服務的智能機器人廠商，其定位很明確，就是專門針對智能客服機器人領域進行優化，以尋求在企業客服服務中占領市場，其開發的產品功能模式多樣化，也能夠為部分人群的工作模式帶來積極的推動作用。

模式一：智能客服機器人或插件服務

云問是一個智能客服機器人SaaS服務平臺，可以通過機器人問答來模擬人工客服為用戶提供客服服務。曉多機器人，從2013年7月開始在淘寶賣家服務市場上線旺財客服機器人，能夠模擬真人以自然語言與買家進行對話。

這一模式在一定程度上就已經初步解決了企業在客服上的問題，尤其是電商企業的客服人員面對大量的客戶咨詢，會出現來不及回復和重復回答問題等情況，將重復的、簡單的問題交給智能機器人可以節約時間并節省人力成本，不過他們并沒有深入到企業客服領域的其他方面。

模式二：機器人客服+人工客服+工單系統

該模式下的七魚、智齒科技、愛客服等服務商，在機器人客服上，通過智能機器人智能解答客戶問題，提供永不離線的客服服務，可以降低80%的客服人力成本；在工單系統上，則支持多種方式創建工單，為跨部門協作和問題及時跟進提供了便利服務；為企業提供統一客服工作臺，為客服提供客戶畫像、問題分類、歷史會話等繁雜問題的簡化集成。

這一模式為企業搭建了智能的、多渠道客服系統，通過大數據實現企業對用戶的細分，實現智能化管理，在一定程度上改善企業和用戶的關系，促進企業更好、更快地發展。進一步拓寬了人工智能技術為企業客服提供的服務。不僅實現機器人的智能客服，還完善了工單系統，為部門之間團結協作提供便利。

模式三：呼叫中心+機器人客服+人工客服+工單系統+大數據挖掘

快商通、Udesk、小能科技等服務商將呼叫中心+機器人客服+人工客服+工單系統模式作為自己的產品模式，不過Udesk、小能科技的人工智能技術是與云問達成的合作。快商通的人工智能技術則是自主研發。這種模式下的人工智能技術在呼叫中心的應用是實現自助服務、人機融合、運營支撐，可以很大程度上地節約了人工成本，同時快商通在現有的客服體系中采用大數據挖掘模式，并且利用大數據分析了解用戶需求、解決營銷問題。

在客服工作處理上，大部分的簡單、高頻、重復性問題交給客服機器人處理，小部分無法解決的則轉交給人工客服。通過精準地理解客戶問題并匹配最佳答案從而提高回復準確效率，同時通過機器人在線解答重復率高達80%的問題，從而減輕人工座席負擔，減少企業的客服人工成本。

在數據營銷解決上，通過海量行業數據的收集、分析，為企業提供行業營銷推廣熱點、價格定制等解決方案，實現企業的PC端、移動端一體化的數據營銷。這對企業來說可以快速的實現營銷決策，但是也要結合實際的市場行情來做出判斷，不能過度依賴于人工智能。

這一模式很好地利用了人工智能在行業的客服方面提供高效率的工作服務，同時又運用大數據分析為企業提供營銷，這在一定程度上能夠實現企業的信息化建設與發展，更好地應對市場的變化，及時作出營銷決策。

隨著移動互聯網的發展，企業的客服需求越來越大，人工智能能夠解決傳統呼叫中心因人工客服人力成本耗費大、用戶等待時間長、客服渠道繁瑣、接入方式繁雜等痛點，從而為企業提高運營效率、降低軟件的使用成本，使企業能夠更好地實現轉型，朝著信息化建設方向快步前進。

人工智能普及速度加快，技術服務商成幕后英雄

第3篇：人工智能科技培訓范文

在開始談論人工智能管理之前，先做一道選擇題。

一輛載人的自動駕駛汽車高速接近一個路口，此時路口有十個行人正在過馬路。在剎車突然失靈的情況下，汽車的自動駕駛系統應該如何選擇：

1、拐向路邊的固定障礙，躲避十個行人但犧牲車內一位乘客;

2、保持直行，確保車內一位乘客的安全但犧牲十個行人。

您會如何選擇？我們看看公眾的觀點。

當美國學術期刊《科學》就這個問題進行公眾調查時，76%的被調查者表示，應該選擇犧牲一位乘客以保全十位行人。而且這些選擇“犧牲一位乘客”的被調查者都同意以下觀點：自動駕駛汽車的制造商應該把“汽車事故死亡數最小化”作為一個指導原則設計自動駕駛系統――我們且稱之為“公平對待系統”。

有意思的是，當詢問被調查者是否愿意購買安裝“公平對待系統”的自動駕駛汽車時，大部分人表示，他們還是會選擇安裝“車內乘客優先系統”的汽車。

作為人工智能技術發展目前最成熟的領域之一，自動駕駛汽車遇到的選擇悖論并不是特例。事實上，人工智能技術作為數字經濟時代最重要的科技創新，在逐漸深入發展并成為現代社會一部分的時候，從道德與法律到監管與責任劃分，無不面臨著前所未有的兩難選擇。

歐美研究監管原則

針對這樣的挑戰，目前從美國、歐盟到中國，各國都在從技術、法律、行政和道德倫理等多個方面進行研究探討，以期在不遠的將來制定滿足人工智能應用的監管原則。 76%的被調查者表示，自動駕駛汽車的制造商英國把“汽車事故死亡數量小化”作為一個指導原則設置自動駕駛系統。

在人工智能技術發展最為領先的美國，有關人工智能監管的研究是由最高行政機構――總統行政辦公室直接領導參與的。2016年，在組織了有關人工智能的多場研討會之后，總統行政辦公室和國家科技委員會（NSTC）于10月份了兩份重量級報告：《國家人工智能研究發展戰略規劃》和《為未來的人工智能做好準備》。

在《國家人工智能研究發展戰略規劃》中，包含了7個關鍵性戰略，其中的第三戰略：理解和確定人工智能在倫理、法律和社會領域的影響;第四戰略：_保人工智能系統的安全和隱私保護，前瞻性地包含了有關人工智能在倫理、法律、社會影響、安全和隱私保護等領域的相關內容，包含了和人工智能監管相關的目標與原則。

歐盟由歐洲議會牽頭以立法研究的方式探討人工智能和機器人監管的相關原則。在美國總統行政辦公室人工智能規劃和報告的同月，歐盟法律事務委員會向歐盟提交了《歐盟機器人民事法律規則》。該法律規則從機器人使用的責任規則、倫理原則、對人類自身和財產的傷害賠償等多方面提出了對基于人工智能技術控制機器人的監管原則。

作為即將脫離歐盟的英國，也在人工智能監管領域開始獨立的研究。2017年2月，英國下議院科學技術委員會向多位英國頂尖的互聯網與人工智能領域的專家發出邀請，希望其對于“決策中的算法”給出自己的專家意見。4月26日，科學技術委員公布了收到的正式回復，并將以此作為基礎開展人工智能監管的研究。

公平和準確難平衡

從美國、歐盟和英國的研究結果和形成的文件、決議與規則來看，目前在人工智能監管方面形成公式的挑戰主要來自公平性、透明性和責任認定等三方面。

首先是公平性。對于人工智能算法來說，任何對于輸出，也就是預測值有貢獻的信息都應該作為輸入變量參與到人工智能算法的計算中。但在現實社會中，并不是所有與結果相關的信息都可以被接受。

2014年以來，美國多個州的犯罪執法機構都依靠一個名為COMPAS的人工智能系統預測過往有犯罪記錄的人員再次犯罪的可能性，并以此數據作為是否允許罪犯減刑提前回歸社會的決策依據之一。2016年6月，COMPAS系統被第三方調查機構ProPublica質疑其預測結果對黑人罪犯有明顯的歧視。

按照ProPublica提供的數據，在各個預測再次犯罪的評分水平上，白人與黑人均保持相似的再次犯罪概率。

但從整體結果看，在其他輸入條件與白人罪犯基本類似的情況下，COMPAS人工智能預測模型仍然會傾向于把黑人罪犯判別為會再次犯罪。其中的一個重要原因是有關黑人的記錄遠多于白人的記錄。這一點是COMPAS人工智能預測模型無法改變的。

這個結果引起了媒體和社會的爭議。單純基于人種、膚色、文化、信仰乃至生活習性的差異，人工智能系統基于算法就給予不同的評判和對待，這對于公平是一種事實上的漠視。那么未來在人工智能技術廣泛進入人類社會的時候，各種小眾人群都有可能由于個體差異遭受來自“模型的歧視”。

這顯然是現代社會的文明準則所不能接受的。這也是監管部門首先要解決的問題――模型的公平性。

目前可行的折中方法是，限制種族、膚色、年齡、性取向和其他生物與生活習慣等特征被作為輸入變量參與到人工智能算法的構建，以避免這些有可能造成“模型的歧視”的變量最終影響模型的預測結果。

應該認識到，人工智能模型的公平性和準確性是一個蹺蹺板，如何讓這個蹺蹺板取得平衡并與現代社會的公平價值觀取得一致，目前還沒有一個最佳答案。

找不到問題所在

其次是透明性，也被稱為可解釋性。在現有的人工智能技術發展路徑下，成熟的人工智能算法或許永遠都是一個“黑盒子”――外界無法得知內部的運行機制，只能夠通過對輸入和輸出數據的解讀來了解其能夠達到的效果，并推測其內部計算機制的構成。

目前科技界主流的看法都認為人工智能模型缺乏透明性，而且這一點不會隨著技術發展而徹底改變。那么以往通過企業透明披露產品和系統信息以便政府監管的做法在人工智能領域是行不通的。

舉個例子，傳統汽車是由車身、發動機、變速箱、剎車系統、電子控制系統等多個部件組成。每個部件也都可以拆解成為具體的零件。任何一個產品問題都可以歸結到具體零件上，并針對其提出改進意見。

但對于自動駕駛汽車，人工智能系統作為一個整體完成最終的控制動作，一旦發生人工智能系統的錯誤操作，除了明顯的傳感器故障，我們無法清晰定位問題原因，也不會立即明確該如何調整系統。

目前通用的做法是猜想故障原因，并用場景還原的方式提供與錯誤操作時類似的數據輸入，并觀察輸出結果。在捕捉到錯誤輸出后，通過提供修正錯誤的訓練數據集，逐步完成對人工智能系統的調整。最終還是要在反復測試的情況下確認人工智能系統已經完成了針對此錯誤的修正。

由于人工智能算法的非透明性，監管部門就無法從人工智能算法本身入手提出管理要求，因為人工智能系統的提供商自己都無法清晰解釋算法的核心工作機理。所以，最終的監管要求就會從基于原理和結構管理轉而基于最終結果管理。也就是說，不管白貓黑貓，抓到老鼠就是好貓。

非透明性決定了未來人類在監管人工智能系統時永遠要面臨著“黑盒子”帶來的不確定性。而這一點，也給責任認定帶來天然的障礙。

誰來承擔責任

對于責任認定的探討研究，目前是最少也是最困難的。對于一般的C械電氣設備，由于設計缺陷、材料質量或其他產品質量所導致的人身財產損害，設備制造商將承擔主要甚至全部責任。

而對于人工智能系統控制的設備，由于其在算法透明性和可解釋性方面的困難，監管部門幾乎無法從算法本身去認定是否包含設計缺陷，也就無法就算法本身的設計去進行責任認定，這為監管帶來了非常大的困難。

有意思的是，歐盟在其2017年2月投票通過的《歐盟機器人民事法律規則》中，提出了考慮給予機器人以特殊的法律地位，即電子人的概念。也就是說，未來法律體系中將會存在一個不同于自然人、法人、動物等的另一法律實體，其能夠獨立存在，享有自己的權利并承擔相應的義務。對于由自身引起的第三方人身財產傷害，電子人將會被認定承擔一定的責任，并作出賠償。

如果電子人的概念未來被現有的人類社會廣泛接受，那么其造成的影響就不局限于人工智能監管本身，而將深深影響到未來社會的各個方面。

除了公平性、透明性和責任認定之外，人工智能系統還會大量替代現有的人工崗位，從而對未來的勞動力市場產生巨大的影響。由此而衍生的社會就業沖擊和對人類技能要求的改變還會影響更多的方面。

2017年2月，微軟公司創始人比爾?蓋茨在接受媒體采訪時表示，應該通過對機器人征稅，來籌集資金，以幫助被自動化所取代的工人進行再培訓。

第4篇：人工智能科技培訓范文

關鍵詞：人工智能的優勢；發展現狀；具體應用

當前人工智能的應用對于普通人的生活來說，最常見的有智能語音助手或者是智能控制家電開關等等。而在計算機網絡中運用人工智這種技術，可以有效借助人工智能技術較為高效的計算能力和超強的學習模仿能力，使得計算機的系統進行更進一步自我完善，增強整體對于數據以及相關信息處理的效率，可以使計算機更加穩定高效的幫助人們進行工作。

1簡述人工智能及其優勢

在日常的生活中，經常會聽到人工智能這幾個字，但是許多的人對其并不了解。人工智能的技術就是在運用智能化的機器系統，以及相對自動化的機械設備來對人的思維模式進行的一種模擬化的技術手段。在計算機網絡中應用人工智能的這種技術，其實就是將網絡的技術與現代的計算機技術進行一個合理的結合，使一部分的人力勞動可以由相關的技術來代替實現更加高效的數據處理，此技術與計算機的網絡技術聯系非常緊密。對于計算機的網絡技術來說，其主要應用場景就是對于一系列數據進行處理，而人工智能的應用可以幫助計算機提升及信息的處理能力，在網絡信息處理的過程中，由于互聯網是一個大的整體，信息的處理會有許多的不確定性，這就使得在信息的處理方面會有非常大的難度，對于所掌握數據的精確程度也很難有一個準確控制。而人工智能的相關技術有著較強的控制信息的能力，并且對于已經有的數據可以進行跟蹤，這樣在信息的處理過程中，就可以極大程度的提升所掌握的數據精確性以及真實性，最大程度地避免了數據模糊不清而造成的處理不到位的情況，極大提升了計算機對于信息的處理能力。

2人工智能的發展現狀

人工智能技術的發展，對于計算機網絡對數據的處理是否真實是否可靠起到了重要的影響作用。由于人工智能的獨特優勢，對于數據的后期編輯、處理以及管理都起到非常大的幫助作用，人工智能的技術研發在我國的計算機和科技領域都是一項重大的突破，在計算機網絡多年的發展歷史中，可以清晰地觀察到人工智能對于計算機網絡的發展起到的重要推動作用。此技術的提出不僅僅在文字和圖片、視頻的處理方面有著極大的促進作用，并且使計算機網絡更加接近人腦的思維方式，對于勞動力的解放有重大的貢獻。此外，人工智能對于數據高效的處理能力，使得人類在使用計算機的時候，工作的效率得到了極大的提升，促進了整體計劃可以更加高效地完成，對于整個計算機網絡的整體發展都起到著不容小覷的推動作用。

3人工智能技術在計算機網絡中俄具體應用

（1）維護網絡的安全

現如今互聯網高速的發展，拉近了人與人之間的距離。幾乎各家各戶都已經用上了互聯網，而不斷在網絡上出現的信息泄露以及個人隱私的數據被盜取現象，使得維護網絡的安全變得迫在眉睫。人工智能技術對于數據的高強度整合能力，以及精確的分析能力可以有效地提升整個網絡系統的安全度，保護個人的信息不被竊取。一方面，用戶在使用互聯網的過程中，可能會由于點擊到一些釣魚網站，而使得整體的電腦有木馬病毒的入侵，使得計算機的安全受到了危害，及時地進行網絡防護墻的設置，可以在計算機遭受到不明病毒攻擊時，就及時進行攔截，智能地向用戶提醒此網站含有不安全的信息。采取人工智能的技術可以對于網絡中的各種信息進行及時的整理和分析，通過智能化的處理網絡中具有高危險性的IP地址，并對其進行一定的記錄，這樣一旦用戶不小心點擊了高危險性的網址就可以及時地進行阻止，并采取防止病毒繼續擴散的措施。即使感染了病毒，由于人工智能的技術擁有良好的查找病毒數據來源的功能，因此可以及時地找到源頭，防止整個的電腦系統由于攻擊而癱瘓。另一方面，人工智能的使用，不僅僅可以防止病毒的入侵，還可以有效的防治垃圾郵件。在日常使用互聯網的過程中，用戶通過互聯網來傳送郵件的過程中，經常會收到許多的垃圾郵件，這對用戶造成了很大的困擾，人工智能相關技術的使用，可以在郵件的使用過程中及時對郵件進行分類，一旦郵件的內容涉及危險以及不健康的內容，就可以智能地向用戶提醒，加強用戶對于郵件信息的篩選以及處理，保護用戶網絡使用時的純凈感。

（2）提升網絡管理的效率

互聯網的不斷擴大，使越來越多的人在日常生活中開始接觸到互聯網，由最開始的尖端高知識分子人才，才能學會使用的網絡技術，到現在甚至是小學生都會用互聯網來進行日常的一些交流活動，用戶群體變得不斷地擴大，這使得網絡的管理變得越來越復雜、越來越困難。因此，及時的提升在計算機網絡中的系統管理能力，對于用戶使用互聯網的感受來說有著極其重要的作用。人工智能技術由于其大數據分析的優勢，可以有效地處理各種各樣的信息數據，并且對這些數據進行一個分類管理，因此將人工智能的技術與計算機網絡的管理進行有效的結合，可以促進對于網絡的系統管理變得更加智能，提升管理的科學性與高效性，極大提升了互聯網中對于各種信息的管理及處理效率，使得用戶在使用的過程中更加的便捷舒適。

（3）對于硬件可以起到防護的作用

一臺計算機要想正常的運轉，除了各種軟件不能遭受到病毒的侵害之外，對于硬件系統進行良好的防護也是非常重要的。比如在計算機的組成中對其電路板以及電阻等一系列的微小的電子性元器件一旦出現問題，就可能會導致整個計算機無法正常的運轉，而人工智能的技術的應用中，其中人工神經網絡技術的應用場景也是非常廣泛，其技術的使用可以有效分析不同的硬件，取保在運行過程中狀態都正常，并且對于控制中樞可以智能性的發出相應的指令來控制硬件正常的運轉。因此對于網絡中的一些核心及關鍵的設備，應當設置人工智能傳感器，一旦設備在運轉的過程中出現了問題，就可以及時地報警，對于產生的故障進行一定的防護措施，避免危害不斷地擴張而造成更大的經濟損失。

（4）提升企業的競爭能力

人工智能的應用可以對于整個計算機的網絡系統實現不斷優化的目標，由于基于人工的智能系統可以及時地獲取計算機在運轉過程中的關鍵性信息，并將其進行整合，在進行信息的整合與分析的基礎之上，對于系統進行控制和不斷地完善，保證整體的計算機可以正常和穩定的運行。此外，對一個企業來說，要想適應不斷發展的信息網絡技術，以及不斷調整的行業要求，就必須將傳統的企業及時與人工智能技術進行結合和轉型。對于企業來說，應用人工智能的技術可以有效地提升整個企業的工作效率，降低由于一些人為因素而導致的誤差，而人工智能的引入可以綜合性的分析企業目前對于科技知識的掌握情況并進行系統的分類，這樣管理人員就可以根據不同的劃分情況以及員工的基礎，制定合理的學習計劃來促進整個企業的人員都可以成為精通人工智能技術以及網絡信息技術的綜合型人才，使得企業在行業中擁有更強的競爭力。

第5篇：人工智能科技培訓范文

［關鍵詞］人工智能會計變革;應對策略;會計人才

數據和人工智能技術逐步應用于會計行業，德勤等四大會計師事務所相繼推出財務機器人，RPA技術被越來越多的企業廣泛運用。這一科技創新將幫助會計從業人員從許多重復性、標準化、流程化的核算工作中解放出來，與此同時也催生了新型會計崗位，給會計從業人員帶來新的挑戰。毋庸置疑，人工智能技術引發會計變革，究竟會帶來何種變革，會計從業人員該如何應對會計變革是文章探討的關鍵問題。

1人工智能概述

人工智能(ArtificialIntelligence)是計算機科學的分支，它試圖通過研究、開發用于模擬和擴展人的智能的理論、方法、技術，以構建出一種新的能模擬人類意識和思維模式的一門新的技術科學。其研究內容包括知識表示與自動推理、機器學習與知識獲取、自動編程與智能化機器人等。人工智能的發展經歷了萌芽、誕生、發展到集成四個階段。人工智能應用于財務領域始于1987年美國注冊會計師協會發表的《人工智能與專家系統簡介》，后來國外對此進行了深入的研究與探索，開發出相應技術與專家系統解決財會領域的分析決策工作，目前主要是運用模型化的財務管理理論，將匹配后的數據導入信息庫，據以分析得出企業財務報告，形成戰略經營建議。財務領域中的人工智能技術主要在于機器視覺和語音識別兩個方向，著重模仿人類的財務操作和判斷，多應用于業務收支預測、風險管控、稅務優化等方面。

2人工智能技術對會計行業的影響

隨著大數據、人工智能、移動互聯網、云計算技術的發展和應用，為我國企業管理的模式注入新的理念，傳統的基礎會計核算工作會被財務機器人替代，會計數據的采集、挖掘、分析，會計核算流程的再造以及隨之而來的對新型會計崗位人才的需求，都將推動企業會計模式的變革。

2.1人工智能實現會計數據質的飛躍

數據是會計核算的起點，為企業決策提供依據。在人工智能技術的支持下，海量的結構化和非結構化數據在數據處理系統中整合和分類;數據挖掘技術對數據進行深度挖掘，發現其潛在價值，數據的質量隨之提升。會計人員通過人工智能輔助系統，利用信息自動集成技術，自動將各種會計信息記錄到會計系統，避免了以往財務人員花費大量時間和精力于采集和錄入數據信息。隨后利用人工智能自動核算功能進行賬務處理，智能分析系統進行一定的數據分析，避免了會計從業人員處理大量的基礎核算工作，將工作重心轉移到為企業創造更多價值的預測、分析與決策工作中去，提高企業決策的效率和準確性。

2.2人工智能促進會計信息互聯

在會計核算方面，大量企業采用PRA，其被普遍認為是業務流程自動化軟件，結構化、常規化會計流程均由自動化機器人來執行，不受時間和空間的限制，自動生成各項報表，及時快速，靈活準確。人工智能為企業管理者和財務信息使用者搭建起信息共享平臺，使企業與其客戶、銀行、稅務、會計師事務所等廣泛互聯，實現上下游企業溝通、銀企對賬、網上報稅等。財務智能系統通過科學的決策程序，利用會計數據和模式，以不同角度、不同層次、不同時期進行分析，揭示隱藏在財務數據背后的價值，使得會計信息質量大幅提高，提高企業決策效率。

2.3人工智能催生新型會計崗位

核算和監督是會計的兩個基本職能，財務人員日常主要完成建賬、填制和審核原始憑證、填制記賬憑證、登記賬簿、編制財務報告等基礎性工作。伴隨人工智能的發展，這種日常的標準化、流程化的基礎核算工作可由財務機器人完成。財務機器人高效低耗、精準可靠、快速反應的優勢相較于會計工作人員日益明顯。與此同時，機器人間無須回避職務職能的利害沖突，這些都降低了會計人員在單位內部運營管理的重要地位。未來財務領域對基礎會計從業人員的需求大幅減少，會計人員崗位需求結構面臨變革。管理會計人才是集財務會計、法律、財務管理、計算機等知識于一體的復合型人才，并具有數據分析思維和預測思維，國家倡導的未來的管理會計師應同時是價值分析師。利用大數據和云計算等信息技術，解析過去、控制現在、分析未來，是對未來會計崗位人才提出的新的要求。

3會計行業在人工智能時代下的應對策略

3.1提高思想認識

人工智能技術在財務領域的廣泛應用已是必然趨勢，利用數據挖掘技術、智能決策支持系統等將財務人員從煩瑣復雜的工作中解脫出來，會計核算職能向管理決策職能轉變，同時也對會計從業人員提出更高要求。面對人工智能技術帶來的巨大變革，財務人員應在了解人工智能技術的基礎上，努力學習新技能，加強計算機、信息技術知識的學習研究，以順應時展的需要。與此同時也應認識到，不論是信息化系統，還是財務機器人，僅僅起到輔助決策作用，仍由人類進行開發、使用和維護。因此會計人應審時度勢、轉變觀念，全面認識人工智能，努力使自己成為兼具財務知識和信息系統操作能力的駕馭財務機器人的復合型人才。

3.2實現管理會計轉型

2014年10月財政部頒布了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，要求在5年之內提升管理會計人才的職業能力。中國總會計師協會會長劉紅薇在2018年5月世界會計論壇上表示:管理會計已經在全球進入了一個大變革和大發展的歷史時期。財務人工智能技術實現了會計信息的標準化流程化處理，會計核算職能逐漸被財務機器人取代，這種以技術手段革新形式帶來的會計職能的變化，釋放出大量基礎會計核算人員，他們必須綜合學習會計、財務管理、稅務以及信息系統的相關知識，向管理會計人才轉型。在企業發展戰略的指導下，以管理會計的視角，將數據進行分析和提煉，編制預算計劃，對企業經營業務進行控制，對業績進行評價，為企業發展和治理提供指導，以適應時代變化，成為多元化人才。

第6篇：人工智能科技培訓范文

結合當前工作需要，的會員“egsm886”為你整理了這篇關于以人工智能賦能“四強”產業推動新經濟發展情況的調研報告范文，希望能給你的學習、工作帶來參考借鑒作用。

【正文】

臨淄區現有規模以上“四強”企業195家，占全部規上企業63%，其中，新材料企業166家，新醫藥企業5家、電子信息企業9家、智能裝備企業22家。截至10月底，全區規模以上“四強”企業工業增加值占全部規上工業增加值的比重達到了37.1%，較去年底提高了7.8個百分點。“四強”產業和人工智能已逐漸成為推動新經濟發展的核心動能，不斷助力全區工業高質量發展。臨淄區人大高度重視以人工智能賦能“四強”產業推動新經濟發展工作，組織省市區人大代表運用常委會視察、專題調研等多種形式進企業、看項目、提建議，對全區以人工智能賦能“四強”產業推動新經濟發展工作把脈問診。現形成調研報告如下：

一、人工智能賦能“四強”產業的基本情況

(一)政策疊加增信心。為推動工業企業特別是“四強”產業應用人工智能技術加快轉型升級，自2019年以來我區相繼出臺了《臨淄區制造業單項冠軍企業培育提升三年行動計劃》《臨淄區制造業智能化技術改造三年優化行動方案(2020-2022年)》《臨淄區大力推進“五個優化”傳統產業轉型升級三年倍增計劃(2020—2022年)》等多項務實、高效、接地氣的扶持政策，遴選一批業內領先的服務商，對規模以上企業開展全覆蓋的智能化診斷，重點針對“四強”企業的智能化改造類項目，分裝備、產線、車間、工廠等不同層次精準支持補貼20至100萬元，政策力度在區縣層面上位居前列。結合實際、因地制宜、量身定制的多元化政策充分發揮了財政資金引導作用，為應用人工智能的先行者增進信心，推動企業加速步入數字化發展快車道。

(二)標桿示范促轉型。每年分智慧工廠、數字車間、智能產線等各個層級，選樹10家左右人工智能成效良好的“四強”試點示范企業，組織全區規模以上工業企業現場對標參觀交流。2019年至今，根據行業側重點的不同，先后組織了對標齊翔、單項冠軍、智能化改造等多個領域的現場會10余次，參與企業超500家次，打造了齊翔騰達、齊峰新材、英科環保、潔林塑管、巧媳婦、順意電器等大中小不同規模企業標桿。企業間對標學習在全區營造了比學趕幫超的良好氛圍，提升了企業開展智能化轉型升級的積極性，有效加快了“四強”產業人工智能的發展進程。

(三)機制倒逼提質量。出臺落實“零增地”技改項目工程優惠政策，對符合規劃和安全環保要求的“零增地”技改項目給予大力支持，從而鼓勵企業聚焦人工智能技術應用，利用有限的資源和生產要素創造更大的效益。印發《臨淄區工業企業“畝產效益”評價改革實施方案(試行)》，高標準推進“畝產效益”評價改革，創新性地導入了“企業360”體系，將兩化融合貫標、智能車間建設、智能改造投資等企業人工智能相關的發展情況納入加分提檔項，實行能源價格、用地指標、應急響應等差異化政策，倒逼落后企業在數字化轉型和應用人工智能的道路上奮勇爭先、提檔進位。

(四)工業互聯開新局。為加速“四強”產業數字化、協同化、智能化升級，加快推廣人工智能技術與實體經濟融合應用，培育和支持一批本地的優秀軟件和信息服務企業發展，我區以推進工業互聯網建設為切入點，與華為軟件技術有限公司、山東愛特云翔信息技術有限公司簽訂三方協議，成立工業互聯網發展中心，每年設立1500萬元專項補貼資金，用于扶持我區企業購買使用發展中心提供的資源及服務，舉辦人工智能和工業互聯網相關培訓。未來五年時間，我們力爭將全區30強企業全部改造一遍，將優秀企業家和人工智能人才培訓一遍，以人工智能將“四強”產業全部賦能升級一遍，打造新經濟發展的臨淄樣板。

二、人工智能賦能“四強”產業發展中存在的問題

雖然我區人工智能發展領先，“四強”產業整體向好，但在政策引導、產業布局、要素保障等方面仍存在一些短板和問題，主要包括：

一是政策專業性和導向性不夠突出。目前我區出臺的單項冠軍企業培育、智能化技術改造、“五個優化”倍增計劃等支持工業高質量發展的扶持政策，對“四強”產業和人工智能雖有一定傾斜，但對產業賦能的專業性和融合發展的導向性不強。

二是“四強”產業區域特色不夠明顯。目前我區新材料產業產值占“四強”比重約80%，在人工智能提升產品收率、提高產品質量、降低生產能耗等方面有較大需求，但我區產業賦能整體思路不夠明確，缺少有區域特色的人工智能側重點和突破點。

三是人才平臺等新興要素不夠充裕。我市現行的“人才金政37條”和區級配套的人才政策，側重于對高層次和高學歷人才的一次性獎補和對創新平臺的一次性扶持，存在唯職稱、唯學歷的弊端，對人工智能領域專業技術性人才的引進和培育能力偏弱，且部分人才僅在我區掛名或短期過渡，對人才長期發展的持續性支持不足。

三、加快人工智能賦能“四強”產業推動新經濟發展的幾點建議

第一，擴增量、提規模、做強優勢產業鏈。加強“四強”領航企業和潛力企業培育，推動齊翔騰達、鑫泰石化、藍帆醫療、齊都藥業等領航企業深挖現有產業潛能，充分發揮縱向延伸、橫向聯合的能力，構筑具有較強競爭優勢的特色產業集群，將現有產業價值“吃干榨凈”。延鏈聚合做好大數據產業園、智能裝備產業園、數字經濟產業園等創新園區的上下游“雙招雙引”，抓好永聚醫藥、一清舜泰、愛特云翔等“四強”新秀企業的重點項目建設，穩投資、促發展，不斷提高“四強”產業經濟比重。加大“四強”產業技術改造投資力度，加快推進人工智能技術融合應用，做好“四強”企業智慧工廠和智能車間培育建設，加快衍生出一批能引發產業體系重大變革的“四強”高新企業，不斷提升“四強”產業發展質量。

第7篇：人工智能科技培訓范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統來模擬人類的思維活動。人工智能技術己應用于醫學領域中，例如IB M機器人醫生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統來進行醫學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術將在醫學領域有更廣闊的應用，其對醫學專業學生的計算機應用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應跟隨科技發展的步伐。現階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現階段醫學高職院校計算機教學現狀及存在的問題    

大學計算機基礎作為一門基礎課，其內容是理淪知識和實踐知識的融合，醫學生學習計算機知識表現在以下幾個方而:醫學生個體之間存在的差異性較大    

從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經學習過計算機相關的基礎知識，而來自偏遠農村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設備落后，起點較低，因此在教學過程中應該考慮到學生之間的差異性計算機基礎課程學時安排不夠，且學生不夠重視      

由于醫學高職院校主要開設的專業是醫學類專業，計算機基礎作為一門公共基礎課，學校安排的學時不夠，如本校開設的計算機基礎課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復習相關的知識內容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質量，同時，大多數學生重視醫學類專業課程，往往忽略了計算機基礎課程的重要性，學生沒有擺正心態，因此出現上課玩手機，睡覺，講話等不良現象

1. 3計算機基礎教學與醫學專業難以結合起來      

目前，計算機基礎課程教學使用的是統一的教材，統一的知識點，沒有專門的針對醫學專業出版的計算機基礎教材，難以針對不同的專業來安排授課知識，使得學生畢業時與就業單位要求的計算機技術的掌握度不符合，使得他們在后續的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議

2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結合    

計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎知識，包括計算機基礎知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網絡六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應用課程，提升學生的辦公軟件應用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應包括醫學專業軟件的內容，如藥學專業加入SPASS. SAS醫學統計軟件，影像專業加入DISC. OSIRIS醫學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業加入3DBody解剖學習軟件、醫院信息系統等內容2. 2增強學校和醫院等企業的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才    

在人工智能高速發展下，醫院等醫療機構己從國外引進或者自主研發導診機器人、腫瘤診斷專家系統、胃癌診斷專家系統等智能診斷系統，未來醫療行業的發展將對醫學人才的要求越來越高學校和公立醫院、私立醫療機構應搭建起合作橋梁，輸出優秀的學生為醫療機構培養后備力量，同時醫療機構提供更多的機會讓醫學生參與到實踐中，增強學生的專業素養、業務能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業應用素質，加強師資培訓    

學校應提供給教師業務培訓的機會，如到醫院參觀學習醫療機構目前研發或引進各類輔助醫療系統的使用，各類大型醫療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎和臨床的學科知識相結合，培養復合型人才

第8篇：人工智能科技培訓范文

在大數據的“滋養”下，AI在越來越多的領域更懂人，讓擁有深度學習能力、不斷進化的AI幫助人類探索學習規律、開拓認知潛能，已成為人不被機器淘汰的必要之舉，根據教育部的規定，2018年秋季開學后，高中生們將要開設一門新課程：《人工智能》。

互聯網教育尤其是線上K12培優項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。

筆者發現，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學或題庫測評類工具產品，比如作業盒子等；

培訓機構應用AI技術，比如好未來等；

人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。

現在擺在AI教育創投從業者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯網行業又完全懂本行業的業務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯網+’雙創浪潮中每個垂直行業頭部項目就幾家能玩轉的原因。”而認知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。

自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業”（家長、老師在線監控）等等。

嘉御基金創始人衛哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。

初級的自適應項目是人工預設指令或編程規則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。

自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數據做運算和決策；人工智能醫生是應用了看X片最快最準的醫生的經驗而非是海量數據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學大數據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略。”高木學習創始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創業，他認為判斷真偽AI教育項目具體有三個考察維度：

（1）自適應是基于模擬優秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數據”中做深度學習。

（2）自適應主要用作知識盲點的統計，但無法分析出知識體系之間的本質聯系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數是 薄弱環節，既有可能是其對二次函數的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數、函數的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優學習路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯網教育未完成的兩大難題：

如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。

如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優成本高、小班普及率低等問題依然突出。

AI教育的優勢在于通過數據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現教學效果的穩定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。

當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。

盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數據，而且還能不斷從學 生的行為數據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。

實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。

反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業化進程走向大體分為兩大派：

一派是自建場景的顛覆派，試圖開發新的測試軟件以抓取學生的數據，甚至引入一些把AR（增強現實）、MR（混合現實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。

另一派是升級現行教育體系、不另創場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。

一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業，把數據分析的可視化呈現出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。

由于全日制學校獲取的大數據比培訓機構更加海量、持續、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。

To B模式中另一大企業客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩健現金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學效果穩定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規模化發展的瓶頸。

再次，比如高木學習的AI幫助學生發掘了“元認知能力”增強學習信心、提分效果明顯，幫助合作培訓機構提升了續費率，為招生帶來便捷。

第9篇：人工智能科技培訓范文

對于醫療產業的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴不是一兩天了，谷歌在大數據上的應用最早也是從可以預測流行感冒這種傳染病而被社會所知。

之后，谷歌還打造了谷歌健康平臺，讓患者通過互聯網，將自己的病歷、健康數據上傳到統一的網絡平臺，由自己管理，或選擇與醫生、朋友、家人共享。

據報道，現在谷歌健康的合作伙伴已經包括各類研發機構、健康保險公司甚至醫藥零售商。谷歌通過與美國最大的藥品零售商CVS合作，讓消費者將藥物服用數據上傳到谷歌健康系統，從而輻射1億多美國人口，獲得這些患者的部分病史，這相當于美國總人口的1/3。

在移動化和可穿戴領域，谷歌也是領軍企業。2012年4月，谷歌公司“拓展現”眼鏡，它具有和智能手機一樣的功能，可以通過聲音控制拍照，視頻通話和辨明方向以及上網沖浪、處理文字信息和電子郵件等，這也被視為可穿戴設備興起的開端。當然，這是一款AI（增強現實）產品，隨之帶動了大量VR產品的爆發。2016年年初，谷歌成立獨立的虛擬現實部門，此前也對Cardboard、運動相機制造商GoPro等進行了數億美元的投資。

智能醫療的發展可分為七個層次：一是業務管理系統，包括醫院收費和藥品管理系統；二是電子病歷系統，包括患者信息、影像信息；三是臨床應用系統，包括計算機醫生醫囑錄入系統等；四是慢性疾病管理系統；五是區域醫療信息交換系統；六是臨床支持決策系統；七是公共健康衛生系統。

除去在流程上的優化應用，在互聯網改變醫療的發展途徑上，技術上主要存在兩種道路。一種是借助互聯網平臺的分享與眾籌能力，通過全社會的資源共享來研發新藥或新治療手段。另外一種，就是以谷歌為首，使用網絡搜集整理數據，提高自己人工智能水平，然后應用到藥品開發和治療手段的研發上。

AlphaGo之所以可以和頂尖高手下棋，主要原因是其全部吸收了人類棋手千年的成果和經驗，這都得益于保留和流傳下來的豐富棋譜。而在各行各業中，醫療的病例與棋譜十分相似，都能夠保存基本完整且具有連續性資源可供機器學習。

可以預見，如果谷歌AlphaGo這樣的工具應用到中醫領域，這個依靠艱難的經驗積累才能獲得治療能力的古老行業也許會煥發青春，當流傳至今的千年驗方通過計算機的深度學習加以提煉吸收，也許會真的造就一位古往今來最牛的“神醫”，華佗就真的重生了。