人工智能方向培訓精選(九篇)
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第1篇：人工智能方向培訓范文
10月21日，2016英特爾中國行業峰會在珠海召開，來自醫療、金融、交通、零售、能源、教育等行業的企業代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。
得AI者得未來
2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一。現在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。
正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。
所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。
2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目。科大訊飛聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型。”
作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”。可見人工智能已經成為英特爾公司的未來戰略方向之一。
人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。
對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。
從資本到技術，從硬件到軟件
基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。
9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……
針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的。可見，英特爾布局人工智能的決心之大。
由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。
在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。
第2篇：人工智能方向培訓范文
關鍵詞：機械電子工程；人工智能；電子技術；機械工程；信息傳遞
作者簡介：王亮（1982-），男，漢族，內蒙古呼倫貝爾市人，助理工程師，學士，單位：呼倫貝爾市生產力促進中心，研究方向：電子工程
機械電子工程是結合了機械工程與電子技術的一類新興的工程，它能夠很好地結合兩者的優點，使機械變得更加智能，操作變得更加精確可靠。同時記過長時間的發展，機械電子工程正在向智能化和信息化的方向邁進，發展前景不可限量。
1人工智能概述
為了很好的了解機械電子的智能化發展，我們十分有必要對人工智能做出簡單的認識。人工智能的發展十分的緩慢，其起源于十七世紀初期，經過兩個多世紀的緩慢發展才完成了前期的積累過程，之后的發展就是建立在這段時間的積累上而快速前進的。最初的積累就是簡單的理論積累過程，主要體現在映射方面。在現代人工智能所需的邏輯理論方面并沒有很好地發展。但是在二十世紀中葉，人工智能被首次提出，出乎意料的是還對其有了比較清晰的規定，為其接下來的發展指出了一個大概的方向。以這個事件作為節點，人工智能在此之后得到了快速的發展，并且在生產實踐的工作中有了比較廣泛的應用，為我們日常的生活和社會的發展與進步提供了比較強大的支撐。在人工智能發展的同時，網絡技術也得到了快速的發展，其借助網絡這一平臺，不僅促進了其智能化的過程，而且還充分的交流了各種信息，與網絡的發展相輔相承，這樣的發展狀況一直持續到現在。
2機械電子工程概述
為了更好地了解機械電子工程，我們對機械工程的發展歷史進行了階段化的劃分，根據其發展的時間順序劃分為以下的三個階段：
（1）首先是其發展的初級階段。在這個階段當中，人工對機械電子的發展起著主導的作用。我們往往需要通過人工來完成機械電子工程的手工化作業。所以這也就直接導致了生產效率十分低下，也正是因為如此低效率的生產，使機械電子工程得到了發展；
（2）其次就是工業革命的階段。在這個發展階段中一個顯著的特點就是流水線生產方式的引入。流水線這種工作方式具有分工明確、單元的操作簡單的特點，它不在需要工人對所有的生產工序都了解，只需要對自己所在的環節熟練就行，這不僅節約了培訓的成本，而且還提高了生產效率，在很大的程度上解放了人類的雙手。但是其機械化和智能化程度也不夠高，難以滿足市場的大量的需求。所以我們還是必須著眼于機械電子的研究，實現流水線的少人生產；
（3）最后也就是離我們最近的一個時期。在這個發展階段當中，機械電子已經具備雛形，與以前的發展已經有了質的變化。在這個發展的過程當中，生產效率得到進一步的飛越。并且在流水線的生產方式中出現了更多的非人工元素，即機械。而隨著電氣化時代的到來，科學技術得到了進一步的飛越，機械工程的發展也達到了前所未及的新高度。在進入二十世紀九十年代和二十一世紀初，隨著信息化時代的到來，更多的人工智能被添加到了機械設備上，使機械設備的靈活性及適應性能夠完美的適應我們的生產生活的需求，機械電子工程也迎來了巨大的發展機遇。
3機械電子工程與人工智能的關系分析
在自動控制的理論學習當中，我們學習到的輸入和輸出的關系基本上都是成比例關系和現行相關的關系。但是在實際的生產實踐當中，機械設備與電子設備組成的系統往往都是呈現不穩定性和非線性的，我們很難用一個簡單的式子來表達出這種系統所具有的特性。在該工程的發展過程中，我們通過不斷的發現，總結了以下三種描述這類系統的方法：
（1）通過對機械設備完成操作的物理過程來總結其數學規律，并用數學表達方式進行表達；
（2）通過對運行經驗的積累來編寫一套行之有效的庫函數，在實踐中調用其中的某些組成元素，從而實現對生產的指導；
（3）通過不斷地積累經驗，使之從經驗層面上升到理論水平，從而為接下來的生產實踐提供指導。具體的來說，可以通過數學方式對所總結的經驗進行升華。這種方法能夠很好的模擬出輸入與輸出之間的關系，而且論證的過程也十分的可靠。但是其也存在很大的不足，在一些十分復雜的系統當中，我們很難用數學的方法進行表達，有些及時表達出來了也不能進行有效的求解。所以這就要求我們另辟蹊徑，尋找一種能夠處理這種問題的表達方法，使生產實踐過程中的問題得到比較好的解決。
在解決數學知識所不能解決的問題上，現在比較可靠的兩種解決方法為神經網絡系統與模糊邏輯系統。這兩種解決問題的方法為人工智能，能夠較好的彌補數學所不能涵蓋的范圍。具體的來說，模糊邏輯是對人類思維方式的一種模擬，其能夠比較好的解決對復雜的信息進行有效的處理；而神經網絡則是模擬人類的神經結構，通過模擬來實現對數據的傳輸，其對數據的傳輸精度能夠很好地與前者相結合，使復雜系統得到比較完善和全面的表達。以上所述的兩種表達方法能夠在很大的程度上解決復雜系統的輸入與輸出之間的關系，但是其解決問題的難度還是有一個比較明確的限制。而新興的模糊神經系統就能夠在此基礎上很好的解決該類問題，不失為一種先進性與實用性兼備的新方法.
4結語
科學的發展過程就是各類學科綜合應用的過程，希望通過不懈的努力，最終實現機械電子工程的智能化，為我們的生產生活提供極大的便利。
參考文獻：
[1]張長弓.淺談機械電子工程與人工智能的整合思路構建[J].神州（下旬刊）,2014,(1):41-41
[2]宮赟.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].電源技術應用,2014,(3):189-189
第3篇：人工智能方向培訓范文
收集近年來新科技、新技術在農業機械中的運用，分析存在的問題和新技術運用過程中可能存在的問題。
1 目前農業機械新技術的應用
1.1 人工智能技?g
人工智能是當下社會科學技術研究的重點，人工智能已經在電子、電器等行業普遍應用，如智能掃地機、智能手機、智能電視等，且這些人工智能技術也逐漸應用到農業生產中，且農業機械設施中，智能、電子信息等技術的應用不斷增多。尤其在農業機械化程度較高的國家中，已經普遍應用了人工智能技術。人工智能技術的應用有助于降低農業生產成本，可減少污染程度，且能使農業機械生產操作精準程度提高。使用者在使用應用人工智能技術的機械時，其操作更為便捷和舒適。
1.2 機器人技術
國內外研究專家從未停止過關于機器人技術的研究工作，但是機器人代替人力已經在許多行業得以實現，例如在我國許多廠家中，均用機器人來代替簡單地人工操作，使得生產效率大幅提高。盡管我國農業中關于該方面的技術仍處于研究階段，但是這項技術的應用對農業的發展有著重要作用。
1.3 自動控制技術
機械自動化控制技術是農業中應用范圍較廣的技術，該技術的應用有效地提高了農業生產效率。農業生產中，自動控制技術可根據農業實際情況來進行自動化調節，以減少人工操作量，如在蔬菜大棚種植中，自動控制技術可對大棚中的溫度、濕度等進行自動化調節，以保證蔬菜生長環境適宜。
1.4 三維參數畫繪圖軟件技術
三維參數畫繪圖軟件是市場上應用范圍較廣的技術，而在農業方面也已經開始應用這項技術。目前，我國許多農機企業已經開始使用CAD技術來進行農業機械設施的設計，尤其是高精度需求的腹脹曲面部件的設計和制造，取得了一定的成果，但是CAD的使用仍然不夠，還需不斷深入研究。
1.5 計算機視覺技術
農業機械應用的計算機視覺技術主要是進行農產品品質分級等檢查。計算機視覺技術是在圖像處理技術、視覺模擬技術等基礎上發展起來的技術，目前，該技術在農業機械收割、播種等方面均得到有效應用。
1.6 液壓技術
液壓技術是建立在工業傳感技術、微電子技術基礎上的技術，農業機械應用該技術后，機械的能量轉換的效率得到有效提高，系統工作效率也大幅提升。農業機械系統動力學特征、動態特征不斷凸顯，且隨著液壓技術數據收集處置、故障監管技術等技術的不斷完善，農業機械更為科學化、精準化，且有助于農業環境保護工作的開展。
2 農業機械新技術的發展趨勢
2.1 高科技發展方向
隨著農業機械的不斷發展，各種新型技術被不斷應用在農業機械中，且應用范圍還在不斷擴大，農業機械技術水平也不斷提高。隨著社會各類科學技術的不斷進步，農業機械將朝著高科技方向進行發展，通過利用人工智能技術、自動控制技術、計算機視覺技術等來使得農業機械的精準度更高，使得農業機械作業能力大幅度提升，最終達到提高農業生產效率的目的。
2.2 高品質發展方向
隨著農業機械新技術的應用，農業機械生產質量和作業效能均會不斷上升。農業機械設計和制造過程中，會應用CAD技術等現代科學技術，能提高農業機械設計的精度、準確性，有助于提高農業機械產品的品質。農業機械在設計和制造過程中，設計工程師將更為重視農業機械產品的整體功能性和外觀，如在功能方面，農業機械內部的器件配置更為科學合理，部件的性能更為優良，能顯著提高機械產品的功能性；在外觀制造方面，首先對機械產品的外部表面進行機械、化學處理，之后使用高質量油漆，這種方式能有效提高油漆的耐用性，色澤、亮度更佳。隨著農業的發展，人們對農業機械質量的要求也會越來越高，
2.3 可持續發展方向
可持續發展是社會各行各業發展的重要方向，農業也朝著該方向發展。農業機械應用多種新型技術有助于提高農業生產效率和環境的保護，如利用人工智能技術，農業機械的操作更為精準，可避免發生不必要的資源浪費，能提高農業資源利用率，且操作更為簡單、方便，使得生產效率提高。
3 農業機械新技術的推廣和扶持
各個地區的政府應重視農業機械新技術的推廣，開展農業機械新技術的培訓工作，采用多媒體等形式來展現農業機械新技術的特點。對于農業機械的購買，政府可予以一定的補貼，如購買插秧機、拖拉機、秸稈還田機等，加強對農業機械的推廣力度，從而推動農業機械化的發展。
第4篇：人工智能方向培訓范文
雖然現在大家都把眼光盯上了谷歌AlphaGo對陣圍棋，可谷歌的心思卻并非在這里，下棋只是一場商業秀，實際上，在各種版本的公關宣傳中，谷歌已經非常明確的把未來人工智能的重點方向鎖定醫療。
對于醫療產業的巨大蛋糕，谷歌垂涎欲滴早已經不是一天兩天，谷歌在大數據上的應用最早也是從所謂的可以預測流行感冒這種傳染病而被社會所知。而且，社會上真正能讓谷歌手里所掌握的這種“人工智能”發揮作用的領域并不多，而醫療顯然是最合適的場所。
AlphaGo之所以可以和頂尖高手下棋，主要原因是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，否則，巧婦難為無米之炊，AlphaGo根本就不可能會下棋。當然，下棋這個營生獲利太小，對于谷歌的吸引力一點都沒有，社會上的各行各業中，能夠保存基本完整且具有連續性資源可供機器進行學習的，醫療的病例最與棋譜類似。當然，病例要比棋譜還要復雜的多，非標準化的記錄也增加了很多麻煩，好在可驗證的機會比圍棋更多，操作的難度也應該適中。
在2007年微軟推出“健康庫”系統，讓患者可以上傳病歷之后，谷歌也打造了谷歌健康(Google Health)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。如此，谷歌已經收集和整理了大量的數據，為人工智能在醫療上的應用做足了功夫。
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(Consumer Value Stores)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。
有專家認為，醫療歷來是技術驅動的重要代表。沒有聽診器的發明，醫生要用人耳靠在背上和胸前聽診；沒有CT磁共振的發明，骨科、內科、外科都沒法進展；沒有無菌術和手術器械的發明，很多疾病還是不治之癥；沒有很多重磅藥物發明，很多疾病必然素手無策。除了戰爭，醫療一直是應用最新科技的試驗場和推動力。
在互聯網改變醫療的發展途徑上，據說有七個方面，但實際就是兩種道路。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。比如，制藥巨頭葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)公開了13500種化合物的數據，幫助開發抑制瘧原蟲的新藥物。葛蘭素史克希望通過分享信息，幫助科學家設計出一種治療效果更好的新藥物。這是制藥行業首次大規模應用開源開發模式到新藥開發上，志愿者通過通力合作可能創造新藥。另外一種，就是以谷歌為首的，使用網絡收集整理數據，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。
可以預見，在未來，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。
像AlphaGo這樣的人工智能未來會幫助培訓醫生，輔助提高醫生的診療水平，大大減少誤診率，可以拯救數以百萬人的生命，甚至，未來可以是這樣的人工智能來操控手術刀進行復雜的手術，畢竟，人工智能沒有情緒和壓力，也不會疲勞，手術的風險會更小。實際上，這只是工廠里的制造機器人在醫療上的再造。
當然，未來的醫療，很可能需要人工智能、虛擬現實和3D打印結合起來，構筑成完美的現代化醫療科技體系。人工智能主導診療，虛擬現實負責心理治療和醫生的技術訓練，3D打印則在人工智能的指令下完成器官再造等治療方案。
第5篇：人工智能方向培訓范文
人工智能技術及其應用的發展歷史雖然只有短短的50余年，但是它作為信息技術的前沿領域，對社會經濟和發展的影響卻越來越大。在基礎教育課程改革的大潮中，許多國家意識到基礎教育領域開展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技術類教育的教學內容中。作為師范類院校，教授人工智能課是有必要的。?
（1）為部分優秀的學生將來做更深入的研究打堅實的基礎。在面向知識經濟的今天，研究獲取、表示和使用知識的人工智能學科越來越受到人們的重視。目前人工智能研究被列為中國高技術領域的重點之一。以專家系統為代表的智能化系統在信息技術中也占有重要地位。因此在高等教育中開展人工智能教育和智能化系統的研發，不僅是計算機科學的應用，也是促進各學科服務于國民經濟發展的必然趨勢。為使人工智能的理論、方法和技術的研究與應用普及和深入，教育重心必須要下移，即從研究生教育向本科教育普及。開展本科層次人工智能普及教育的有效途徑之一是在本科高年級開設相關選修課。開展人工智能教育，不僅能夠更好地發揮高等院校的育人和科學研究功能，而且能為學生拓寬專業路徑，擴大自主學習空間和發展個性創造條件，同時也為營造一個使學生不僅有寬厚、扎實的理論基礎，且具綜合分析和解決問題能力的環境。?
（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。?
在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、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，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學條件現狀?
通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。?
相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：?
（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。?
（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。?
3 人工智能教學方法及手段的改革?
針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。?
根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向。《人工智能》是一門較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學設計的探討?
我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。?
參考文獻：?
［1］ 熊德蘭,李梅蓮,鄢靖豐.人工智能中實踐教學的探討［J］.宿州學院學報,2008(1).?
［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教學中的應用與探討［J］.廣東工業大學學報:社會科學版,2008(8).?
第6篇：人工智能方向培訓范文
關鍵詞：智能電網；智能調度系統；電力電網
中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A
電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，在電力系統初具雛形時，由于科技落后，電力電網調度系統不是智能的，是由工作人員通過打電話的方法了解各個電力站的運行狀況，如果發現電力站的運行發生異常狀況，就會憑借工作人員的經驗，對發生的異常狀況進行處理。現如今，科技水平不斷發展，自動化技術也不斷地更新，電力電網的智能調度系統在電力系統中也得到了應用，并取得了一定的成效。與傳統電網系統相比，電力電網的智能調度系統不是孤立存在的，它是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。
一、電力電網智能調度系統概述
（一）電網調度系統自動化的現狀和前景
在科學技術不斷發展的今天，電網調度系統已由最初單純獲取電力系統的數據轉換為全面了解電力電網的運行狀況，成為了能量管理系統。雖然我國科學技術水平在不斷的發展，但是技術理論仍然不是很先進，導致電網調度系統的自動化和智能化程度仍然不是很高。因此，如何更好地運用現代科學技術，完善電力電網的智能調度系統，使電力電網的智能調度系統更加高效便捷，實現真正的智能，這將是電力系統的未來趨勢。
（二）電力電網系統智能調度的概念
電力電網系統智能調度就是指調度系統可以對電力系統的電網的每個狀態進行自動獲取，綜合了解其中的變化，協助電力調度員的管理，使電力調度員操作更加便捷精準，便于獲取最好的方案，從而保證電網的安全運作。電力電網系統智能調度系統的功能不單單是基礎的電力系統的穩態分析，在電力系統發生突如其來的故障時還應該具有一定的分析功能，可以及時幫助電力調度員解決故障，并且還應該可以兼容日益發展的運行系統。新型的電力電網系統智能系統比如今使用于電力系統中的調度系統更加復雜，更加龐大。新型的電力電網系統智能系統不單單需要電力系統中各個系統相互獨立，卻有相互統一，各個系統間可以互相幫助，除此之外，還要求新型的電力電網系統智能系統有兼容第三方軟件的能力，該系統的最終構架應該是一種開放式的軟件體系。
二、 人工智能在電網調度系統中的應用
（一）人工智能的概念
人工智能又名機器智能，融合了計算機科學、數理邏輯、控制論、信息論、神經生物學以及語言學等多門學科的知識理論，最終發展而成的一門綜合性學科。人工智能的主要目標就是運用人類的智慧，使計算機系統日益的先進，逐漸使計算機系統表現出人類的一些基本智能行為。科學家進行了大量的科研實驗，實驗結果表明，人工智能技術發展的速度也越來越快，已經廣泛地應用與各行各業，并發揮了顯著的效果。不可否認，人工智能必將是未來的發展趨勢。
（二）人工智能系統方法分類
二十世紀八十年代初，人工智能技術剛剛崛起，不斷地應用于電力系統以及電力系統的相關行業中，主要原因如下：
1電力系統在當時那個年代就已經擁有了很大的規模，數據處理十分的繁瑣，并且系統要求動態實時性，憑借當時的計算機水平根本沒有辦法快速獲取計算結果，嚴重拖累了電力系統的工作效率。
2電力系統的非線性根本沒有辦法憑借當時的計算機水平建立出精確的線性數學模型。
3由于當時科學技術水平不是很發達，大多數人對電力系統不是十分了解最終導致電力系統行業中存在很多模棱兩可的問題。
4由于當時科學技術水平不是很發達，很多電力系統的專家只能根據自己的經驗對電力系統進行分析，根本無法運用精確的數學進行描述。與傳統的計算不同，人工智能算法是以解決知識中所存在的問題的方法為基礎，解決了傳統計算方法的缺點。因此，人工智能應用于實際的電力系統中是十分必要的。
（三）人工智能在電網調度系統中的應用以及方法：
1 專家系統
在二十世紀六十年代，專家系統作為人工智能在電網調度系統中的應用的重要分支開始興起，專家系統顧名思義，這個系統擁有極其接近人類思維模式的智能系統，可以很好地進行分析和推理，就猶如一些擁有豐富經驗和淵博知識的專家，在特定的區域里憑借區域內固有的數據庫對問題進行合理的分析，最終提出適當的問題解決方案。在專家系統應用于電力電網調度系統中，應該包括電網的管理、對電力系統進行綜合的監測作用、對故障進行分析并及時提供解決意見等。
2 人工神經網絡
人工神經網絡顧名思義，就是一種類似于人類大腦的神經網絡，人工神經網絡可以對給與的信息進行適當合理的分析，并且處理，最終演變成數學模型，人工神經網絡的本身就是對自然界某種算法或者函數的逼近，也可能是一種邏輯表達方式。人工智能神經網絡與人類的大腦十分相似，具有一定的自學和聯想能力，可以快速地根據特定的規律推算出大致的結果。人工神經網絡已經廣泛應用于人工電力電網系統的動態控制與診斷、狀態數據估計等很多的相關領域，并取得了一定的成效，而其中的人工神經網絡的預測估計分析技術已經十分的完善。
3 遺傳算法
遺傳算法就是根據達爾文生物種族進化論中遺傳機制和自然選擇學機理的生物進化過程進行模擬最終獲取相應的計算模型，遺傳算法可以通過模擬自然進化過程分析獲取最好的解決方案。具體方法如下：
（1）選取一定數量的候選集。
（2）根據一定的條件，計算出這些候選集的應用范圍。
（3）根據計算所得的應用范圍適來確定符合應用范圍的候選集。
（4）加工處理符合應用范圍的候選集，最終形成新的候選集。
在整個遺傳學算法中，達爾文自然選擇學機理中的“適者生存”一直貫穿始終，遺傳算法憑借自身十分優異的計算和處理功能，已經廣泛地應用于電力電網系統中。
4 Agent技術
Agent技術是一種智能計算實體，在分布式系統中擁有靈活性、主動性、反應性、交互性和自主性。Agent體系結構是一種自主行為實體，單純憑借現今的計算機水平，很難準確對Agent體系結構進行描述，其大略可分為三種類型，是混合式體系結構、反應式體系結構和審慎式體系結構。如今，反應式體系結構是其中主要的研究對象，事件處理系統、方法集合和內部狀態集組成了反應式體系結構。具備良好適應性和開放性的Agent技術作為在新一代調度自動化系統，發展前景不可小視。
對于同類發電機組而言，綜合考量其安全性能、經濟效益和環保指標等要素，可以分別表示出機組的可靠性能R、經濟效益標準E、環境標準D，以及熱電比例H，依次用a表示其權值。那么可以得出：I=a*（R+E+D+H），其中每個權值的和為1。
設定機組工作的經濟程度與出力之間的關系為函數E（P），那么用來指代系統經濟性能的公式可以表示成：E=E（P max）/ P max。
系統的環保性指標可以用單位排放的污染氣體總量來表示；系統的熱電比是將單位出力表示為熱量數值，設定熱電之間轉化的關系函數H（P），那么可以得出：H=H（P max）/ P max。
（四）Agent技術的發展前景
分布式的Agent技術就是將能量管理系統模塊封裝成Agent，使智能電網調度擁有更強的自治性和可移植性，從而在一定程度上解決了智能電網調度的一些問題。現如今，學者對人工智能技術不斷深入地研究，從而使其更加廣泛地應用于電力系統中，并取得了一定的效果。在科學技術不斷發展的背景下，Agent技術一定會擁有更廣闊的前景。
三、 國內外電力電網智能調度系統的研究現狀
在二十世紀九十年代，Dy-Liacco作為“現代能量控制中心”概念的創始人，十分全面地論述建立了電力電網智能調度系統的文獻，在文中提到想要解決電力系統中存在的一些問題，應該用智能機器調度員替代人工調度員，除此之外，文中還提到要綜合仿真培訓和自動學習等功能，從而使電力電網自動運行。在我國，盧強院士最先提出了“數字電力系統”的概念，主要講訴的是正常情況下電力電網智能調度系統對電力系統的監管的分析的功能等；華北電力大學的楊以涵教授則帶領自己的科研組進行電力系統的研究，基于“數字電力系統”的概念，分析電力系統中電網會出現的故障，以及安全方面等進行了探討，最終形成了建立以分析和解決電網故障的“調度機器人”的思維模式。
結語
綜上所述，電力電網調度系統對電力系統而言是至關重要的，電力電網的智能調度系統是一個實時動態的系統，可以有效地進行分析和調控電力系統，當電力站發生故障時，電力電網的智能調度系統可以更加精準和及時地對故障分析和處理，更加快捷方便，可以更全面地了解電力電網的運行狀況。本文對電力電網智能調度系統做了簡單的介紹，對電力電網智能調度系統的具體應用進行了探討，希望本文可以給相關電力電網工作者甚至是研究者帶來一定的參考作用，使電力電網的智能調度系統更加完善，可以更好地應用于電力系統中。
參考文獻
[1]狄以偉.面向未來智能電網的智能調度研究[D].濟南：山東大學，2010.
第7篇：人工智能方向培訓范文
2014年，栗浩洋再創業，成立了深耕基于人工智能技術的智適應學習的V學教育。數月之后即獲得由青松基金領投的高達 3100 萬人民幣的種子輪投資，融資額幾乎破了全球創業公司種子輪投資紀錄。這家被投資人追捧的教育公司，到底有什么特別之處？
人工智能無疑是當下最火的科技概念。從BAT到創業公司，從傳統行業到資本市場，無不對這一概念趨之若鶩。若是再結合醫療、教育等同樣熱門的領域，幾乎毫無疑問會備受關注。深耕基于人工智能技術的智適應學習的V學教育，就是這樣一家從成立伊始就帶著“教育”與“人工智能”雙重基因的公司。
V學教育董事長栗浩洋浸教育行業十幾年，是業內知名的資深專家。而作為一個標準的“學霸”，他很早就對人工智能產生了濃厚的興趣。當IBM的“深藍”贏了國際象棋大師，栗浩洋受到了很大的沖擊，他開始相信人工智能未來會顛覆世界。身為創業者，這樣的機遇不容錯過。
學霸的煩惱
有句網絡上很流行的話說：“最可怕的是比你優秀的人還比你努力。”放在現實生活中，栗浩洋就是個很形象的例子。
讀書時代的他像是開了掛：從小學習成績拔尖，9歲就成為計算機實驗生寫游戲程序，初中就讀完了高中全課程，榮獲奧數一等獎，進入上海交大天才試點班。升大學時，北大、清華、上海交大、復旦等8所高校同時保送。分數對他而言從來就不是問題。
但這并不代表他沒有缺點――中學時代，他有社交恐懼癥。大學選擇專業時，為了向陌生的學長學姐請教，他端著盤子在食堂游走了5天，最終也沒敢開口。他是個不輕易認輸的人，清楚地知道自己的弱項，然后加以訓練。如今的栗浩洋思路清晰，語速極快，說起自己的項目來滔滔不絕。在各種論壇、演講、路演的場合，他甚至有不間斷發言6小時的紀錄。
栗浩洋曾做過名為“人是自己性格的雕刻家”的主題演講，詳細描述了自己克服性格缺陷的過程。他說：“我要像一個雕刻家一樣，把自己塑造成最完美的藝術品。”
這與V學教育的理念不謀而合。在栗浩洋看來，傳統的教育培訓十分簡單粗暴，把教科書上的知識點全部線性推進，學完這個知識點才能學下一個。但每個學生知識點的掌握情況都不盡相同，如果好學生把大量時間用于重復學習已經掌握的知識點，而成績較差的學生總在學習對他來說難度太大的知識點，最終的結果只能是所有學生的學習效率都很低下。要迅速提高學生的成績，應該針對每個學生制訂獨一無二的學習方案，讓他們有針對性地補好短板。
過去，有針對性的一對一輔導只能依賴經驗豐富的老師，但這種輔導十分奢侈。“上海有300多個特級教師，最低的一小時的成本是1500塊錢，最好的前10名大概要8000塊錢一小時，而且只能上幾百人的大課，根本不可能去一對一，哪怕你是土豪也支付不起這樣的費用。”栗浩洋分析道。
而人工智能技術帶來了夢想照進現實的希望。將人工智能技術應用于教育，自美國的Knewton公司始。為應付GMAT、SAT等全球性考試，Knewton做了一個智適應學習工具。該平臺將各類課程數字化，建立在線教學資源庫，為用戶“個性化”選題，從而提高應試能力。
受此啟發，栗浩洋看到了國內基礎教育領域的機會，促使他創辦了V學教育。就好比GPS和自動導航未來會代替老司機，V學教育也希望通過智適應系統代替老教師，一對一地用智能系統給學生授課，讓每個孩子接受到最高級別和最高質量的教育。
現有的教育培訓機構，不管模式怎么變，本質上還是傳統教學，非常依賴于老師。V學教育則是依賴于科技。栗浩洋打了個比方：“一個教育機構聘請老師，就像聘請會武術的員工一樣，那么最高的水平就是練成武術高手。但我們不是通過武術解決問題，我們是通過武器，通過飛機、大炮、導彈和航空母艦來解決問題。”
量體裁衣式的教學
用人工智能技術幫助學生學習，簡單地解釋，就像阿爾法狗用智能體系模擬圍棋大師一樣。V學教育智適應系統是用智能化的系統去模擬特級教師。對于特級教師來說，見到每一個學生，首先會快速摸底學生的學習狀態。然后根據這個學生的學習狀態、能力，以及學習習慣，采用不同的教學策略、教學方法和表達的語言，幫助這個學生進行學習。在學生學會或者沒學會的不同情況下，會調整自己的方法。
特級教師教學的這種能力，是基于其過去幾十年的教學經驗和幾千個學生，幾萬幾十萬的題目，以及這些學生在學習過程中會和不會的反應等大數據，以及自己大腦的判斷。V學的解決方案其實就相當于把近百位特級教師的經驗、智慧、大數據解決方案，放在智能大腦里面，然后用這個智能大腦去模擬教學過程。
V學的智適應系統，能夠將每個知識點拆分成“納米級”。所謂“納米級”，是指把一個知識點拆成最基礎的內容，變成最簡單的顆粒，然后針對每一個知識顆粒進行專門的視頻講解、專項練習和專題測試。通過對學生進行精準的摸底測試，了解學生掌握了哪些知識點，哪些沒有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同時，智適應系統還能通過學生的反饋數據，不斷地深度學習，提升測試的準確度。
栗浩洋舉例說：“在錯題本這種粗淺智適應的模式中，我們可能經常會判斷一個學生說他是一個冠詞掌握得不太好，但這其實是一個非常籠統的判斷。冠詞又分定冠詞、不定冠詞和不用冠詞，那么這個學生可能是定冠詞13種當中的第9種和第12種不會，以及不定冠詞11種用法中的第7種和第10種不會。”
“一開始我覺得系統不靠譜，它給出的所有知識點我都掌握得很好，后來我一看里面的講解，沒想到被動語態可以講得這么深，其實好多題并不是因為粗心做錯了，而是還沒有真正地理解。”這是一位通過智適應系統學習后的學生的真實反饋。一位風險投資人也曾親測V學智適應系統，他是美國哈佛商學院畢業的學霸，系統竟然檢測發現他有一個初二的數學知識點沒有掌握，他一開始不相信，后來一翻書，發現自己真的沒有掌握那個知識點。
根據學生的知識掌握情況和目標，智適應學習系統會自動規劃最適合該學生的學習難度和順序，不會讓學生因為目標過高而喪失信心，也不會因為目標過低而失去挑戰的欲望。通過這樣的方式，讓40分水平的同學可以逐漸提高到60分、70分，讓70分水平的同學逐漸提高到80分、90分，最終使得所有不同水平的學生都能夠循序漸進地提高到較高的水平。
栗浩洋堅信，找到合適的學習方法，每個孩子都可以成為學霸。“中國在幾千年前提出的教育三大理念，就是教無定法，有教無類，因材施教，這三個詞其實是對智適應教育的一個完美的詮釋。”他表示。
讓學習輕松快樂
“V”，一個有些生僻的漢字。栗浩洋與合伙人用這個字作為公司名大有深意。公司最早立項時，代號是“X PLUS”。他們認為，教育技術的深度對大多數人來說是未知，而且有著非常高的潛力待發掘，每個孩子都可以比過去提升10倍甚至百倍的學習效率，其中有無限的可能性，這是起名X PLUS的原因。
“與X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作為動詞時，有治理的意思，V天下就是治理天下。我們希望通過教育，可以改變整個中國社會。V字作為名詞，又有才德出眾的意思，我們希望把每個孩子都教育成才德出眾的人，也就是說我們不僅希望他們提升學習效率，獲得更高的分數，而且希望他們在素質教育上也有更好的提升，真正幫助孩子成為有能力，有禮儀，有智慧，有價值觀的人。”栗浩洋介紹說。
這是栗浩洋在教育領域的第三次創業，顯而易見，他有很深的“教育情結”。在他看來，對于世界上的每個人來說，教育是能夠改變其一生命運的最重要因素。每個人出生的地域、家庭、國家等注定無法公平，但是如果是每個人都可以享受到這個世界上最優質的教育，就可以通過自己的努力，通過教育去徹頭徹尾改變自己的人生軌跡。所以他覺得教育不僅僅是一個事業，也是一件非常有社會意義的事情。
與此同時，中國的整體教育水平相對較差，國家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比較落后。因此，栗浩洋心中還有一份對國家和民族的使命感。“中國的學生數理化學得是全球最深的，孩子學得是最苦最累的。但是全球最好的科技卻不是中國人發明的，都是美國那些學得很輕松，很自由，很自主的孩子創造的。這就說明我們中國的教育其實特別失敗，所以我非常希望能夠通過自己的力量，徹底改變中國教育這樣一個現狀。”
學生通過高效的方式學完了知識點，節約的時間就可以自由支配，花在興趣愛好素質教育甚至是娛樂上。栗浩洋認為，這就是為什么國外的學生學得又輕松又好，而國內的學生學得又累又苦還是學不好。V學教育其實是要徹底解放孩子們的時間，讓他們熱愛學習又享受生活。
在對自家雙胞胎兒子的教育上，栗浩洋踐行著自己的理念。他每天都要抽出時間教兒子認字，孩子們進步的速度比他想象的快。1歲半的時候，他們就認識了500多個漢字和100多個英文單詞；3歲不到讀了300本書；3歲的時候可以和外教進行簡單的日常英文對話；在好奇心、想象力、邏輯的組織能力上更是超過同齡人許多，并且非常快樂。
栗浩洋對他們有很多期望，比如希望老大成為第一個不是在美國出生的美國總統，希望老二成為金融家，做出超過高盛的金融集團。“但是我并不會勉強他們，也做好了所有的準備。哪怕他們想做地下搖滾歌手、和尚、義工等等，都可以。”
方向對了路還長
作為連續創業者的栗浩洋，成功過也失敗過。但現在他信心十足。
在教育研發方面，栗浩洋擁有超過十年的經驗，對教材、配套動畫片、網絡產品都有很多心得。栗浩洋認為，過去的經驗和教訓，可以讓V學的研發過程至少少走三四年的彎路，能夠達到比其他同行更高的效率。教育行業的研發有著非常高的壁壘，如果沒有在行業中摸爬滾打過五年八年，直接做研發，會跌入很多坑。
其次，傳統教育模式中最重要的因素師資力量，對V學教育已經完全不是問題了。大型教育機構在全國發展的時候，遇到的最大問題就是師資力量。培訓老師的成本非常高，老師的流失率也居高不下。留下來的老師，若干年后水平也參差不齊。而V學教育采用的是“中央菜譜”的方式，就像肯德基麥當勞一樣，所以全國所有的學生得到的都是最好的資源。
事實上，V學教育的野心不止在線上。其在線下的實體學校，今年會開到100家，明年還要新增300家。他希望通過5年的時間，開設2000多家學校，做到100萬學生的規模，以及超過30億元的銷售額。未來，V學會在全國設幾千個，甚至一兩萬個學習中心，所有的學生都可以在線下培訓中心進行學習，但是老師是通過智能化系統在線上完成教學，所以V學教育是要做一家真正把線上線下結合到極致的公司。
在中國五千億規模的培訓教育市場中，新東方、好未來、學大等知名教育機構加在一起，基本只占1%左右的市場份額。根據日本、韓國的教育市場調研可以推斷出，中國第一大的教育企業可以占到10%的市場份額，中國有40多萬家培訓機構，也就意味著行業第一應該可以開到4萬家培訓機構。擺脫了師資力量的約束，V學教育能夠實現這樣的目標嗎？栗浩洋不清楚，但會以此作為努力的方向。
但栗浩洋也清楚，現有的智適應技術還談不上盡善盡美。最大的問題，是系統和知識點的匹配度的問題。真正要發揮這個系統的作用，那么所有的教學內容和知識點，都必須盡可能為這個智適應系統所研發，才能達到最好的效果。這就要求之前做線下教育的教學專家，必須了解智適應的系統和算法能力，了解引擎，了解這一套系統的運轉原理，以及其所要達到的目的，才能夠生產與這個系統相適應的內容，而這需要時間。
為了進一步探索智適應教育最深層的可能性，以及未來的發展，和科學與最前沿的一些技術，V學教育與國際頂級高校及教育專家共同開設了“智適應學習研究聯合實驗室”。這些探索不是馬上就可以商業化和實踐的，而是一些前沿性實驗技術，代表了最高的科技水平。在實踐層面，V學秉持開放的態度，愿意與優秀的傳統教育機構深度合作，提供智適應學習引擎。這一切，都是為了幫助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，給他們帶來快樂和效率。
BM：人工智能可以細分出很多種技術，你認為其中還有哪些能和教育相結合？
L：人工智能中的很多技術其實都可以和教育相結合，只不過是深度和淺度的問題。比如說語音識別技術在未來就會非常重要，通過視頻連接學生的語音，人機交互的感受會更好。
機器人未來也可以作為助教的形式，提供一些服務。我們在年底之前，就會在每個學校都配置人工智能機器人，來完成一些簡單的互動和輔助的工作。
人工智能的語義分析相對來說會更加深入一些，因為很多題目是主觀題，如何進行比較智能化的語義分析、分類和評判，就變得非常重要。
除了人工智能技術之外，現在非常火的VR和AR技術，在教育領域的應用也是非常廣泛的，我們也正在研究如何用最高效的手段，通過這些技術來去提升教學效果。
BM：V學產品研發中融入了多少你的個人經驗？
L：因為我自己從小學到大學，獲得過數學奧林匹克和全國競賽一等獎，再加上計算機專業的學習背景，所以我對技術方面的理解度，其實是超過絕大多數人的。我提出過很多算法方面的理念，都是同事非常認可的。我個人會在研發中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研發團隊一起商量如何去解決各種各樣的問題和困難。
BM：你與合伙人是怎樣分工協作的？
L：目前在V學教育我擔任的是董事長的職位。CEO周偉，CTO樊星，以及首席科學家崔煒博士，他們承擔了大部分的工作。我主要的核心工作就是戰略思考，研發，還有團隊組建這三個方面。
BM：智適應學習系統能否惠及成人？
L：可以的，海外的智適應教育在18歲以上的教育和職業教育中非常普及，智適應教育其實是有普適性的。在美國，不但是物理、數學這樣知識點結構非常清晰的學科可以使用，像經濟學、生物學和心理學等所有學科，都可以使用。
BM：公司目前融資情況如何？資金會用在哪里？
L：我們這一輪是一個大的天使輪融資，目前已經簽署了意向協議，大概會是1億元左右的資金。不管在教育行業還是創投行業，都是非常大的一筆資金，這也顯示了風投對智適應教育行業的看好，對我們團隊的一個認可。這些資金里面，60%會用于智適應教育的研發，包括人工智能引擎的研發，在紐約的研發中心的投入，所有智適應教學內容的研發，以及學生和家長使用的系統的開發。其余資金要用于線上線下的推廣，我們要在全國開出數萬家學校，同時也要在線上進行電話銷售，但是這兩方面現金流收入會比較好。
第8篇：人工智能方向培訓范文
關鍵詞：電氣 工程 自動化 智能 技術
中圖分類號：F407文獻標識碼： A
正文：
智能化是電氣自動發展的一個主流方向 ，智能化技術作為一種先進的科學技術 ，在電氣工程自動化系統中的應用 ，能夠有效的提升電氣工程的自動化水平 ，而且促進電氣工程智能化腳步的加快 ，在實現電氣工程持續、穩定發展方面有著重要的作用。
1 智能化技術的優勢
與傳統的自動化技術相比 ，智能化技術具有更加顯著的特點和優勢 ，智能化技術在電氣工程自動化領域中的應用 ，具有更加重要的意義。應用智能化技術的優勢主要體現在以下幾方面。
1.1 智能化技術具有更完善的控制系統
通過人工智能技術對相關的數據進行分析和處理 ，針對不同的數據有不同的分析處理方法 ，進而獲得正確的、合理的分析結果 ，為控制決策提供依據。有此可以看出 ，智能化技術擁有更加完善的控制系統和更加先進的人工智能分析技術 ，能夠對數據進行快速、準確的分析 ，從而保證系統安全、穩定的運行。
1.2 簡化電氣工程的控制流程
智能化技術的應用 ，使得傳統意義上繁瑣的電氣自動化控制流程得以簡化 ，在結構上更加趨于合理 ，在此基礎上促進電氣工程自動化系統運行效率的提升。在電氣自動化控制系統中 ，任何一個小小的參數發生變化 ，都會使得整個系統的運行受到較大影響 ，而且由于系統結構復雜 ，發生變化的參數很難及時的檢測 ，對于系統的維護造成了較大的困難。而智能化技術的應用 ，簡化了電氣工程自動化控制系統 ，而且能有效的提高系統運行效率 ，避免參數的變化。
2 智能化技術在電氣工程自動化中的應用價值
2.1 故障的診斷
智能化技術的應用 ，能夠極大的提高電氣工程自動化水平 ，尤其是在故障診斷效率方面將獲得大幅度提升。電氣設施故障本身具有一定的復雜性和隱蔽性 ，而且波動性也較大 ，使用傳統的故障診斷方法 ，不僅診斷效率較低 ，而且要浪費很多的人力和物力 ，對于很多隱蔽的故障無法及時的檢測出來。而應用智能化技術 ，則能夠提高故障診斷的準確性 ，而且降低了工人的勞動強度 ，當前廣泛應用的人工智能故障診斷技術主要有模糊邏輯診斷、神經網絡以及專家系統等。這幾個技術可以單獨使用 ，也可以聯合應用 ，比如將模糊邏輯與神經網絡進行結合 ，便可以通過智能技術對發電機的故障進行快速的測試和診斷 ，能夠在保證故障診斷模糊性的同時 ，提高故障診斷的準確性。
2.2 優化電氣產品設計
電氣產品的設計領域中包含著廣泛的內容 ，而且產品設計受到多方面因素的影響 ，使得產品設計工作相對較為復雜 ，其中最為典型的就是理論知識體系與設計經驗的有效結合。在傳統的電器產品設計領域中 ，由于缺乏先進的設計理論體系的而支持 ，大部分的產品設計都是結合設計經驗進行試驗之后 ，才能進行新產品的開發 ，這種設計方式的工作量較大 ，而且成本較高 ，產品的使用效率和適用性相對不高。而隨著智能化技術在電氣工程領域中的應用 ，首先就可以將傳統的人工設計方式轉變為計算機輔助設計 ，能夠降低工人勞動強度 ，而且縮短了產品由設計到生產的時間差 ，促進產品設計效率的大幅提升。其次 ，智能技術的應用也能提高電氣產品的科技含量 ，在嚴峻的競爭形勢下 ，電氣產品的科技含量直接影響企業的綜合競爭力。目前廣泛應用的智能化設計手段 ，主要包括遺傳算法和專家系統。遺傳算法主要是對操作對象結構進行直接操作 ，有利于促進產品內在性能的運行能力 ，不需要進行各項要求的制定標準 ，可以自動生成符合產品運行的優化設計方案 ，因此其在電氣產品設計領域獲得了廣泛的應用。專家系統主要是集中了應用領域內的專家經驗 ，并且形成科學的信息資料系統 ，通過合理推理和判斷 ，模仿人類專家的決策過程 ，為電氣產品的開發提供相應的決策支持。
2.3 人工智能控制技術
人工智能控制技術的應用是促進電氣工程自動化發展的重要技術 ，也是其發展的主要趨勢。當前 ，人工智能控制技術在電氣工程自動化領域中已經獲得廣泛的應用 ，其控制方式主要有專家系統的控制模糊的控制和神經網絡的控制 ，主要運用的方面是 ：人工智能控制技術用以采集及處理全部模擬量與開關量實時的數據，對各環節運作實現實時監控，收集整理成數據庫 ；記錄故障特征與頻率且實行在線分析 ；全程跟蹤并智能的監視各個主要的設施與系統運行的狀態 ；員工不需要直接到生產一線 ，只需通過鼠標或是鍵盤達到控制系統的目的。
2.3.1神經網絡控制
神經網絡控制能夠優化計算和專業的故障診斷。起始于1943年，至今為止已經有六七十年的歷史，我國主要研究方向是網絡學習算法和網絡模型結構。神經網絡具有強魯棒性、非線性的特性、容錯能力、自主組織學習能力以及簡便的控制方法能夠滿足電力系統中高維數、非線性、強干擾、難建模的要求，因而神經網絡控制系統在電力系統中得到廣泛應用。在電力系統中，神經網絡主要有以下幾個作用：能夠優化傳統控制計算作用；在精度模型的各種控制結構中起到了充當對象作用；在反饋控制系統可以直接充當控制器，能夠根據系統環境或者參數變化對控制器進行調節以達到最優控制效果；與專家控制、遺傳算法等多種技術結合形成自主學習能力和推理決策能力，提高了電力系統的參數優化，故障診斷，模型推理效率。神經網絡主要是同過某種方式將單一的神經元連接起來，形成一個整體。在電力系統自動化控中，神經網絡控制常應用于電力系統局部暫態穩定控制，能夠保證電廠附近元件發生故障后的暫態穩定性。
2.3.2線性最優控制
我國電力系統中，線性最優控制是應用范圍最廣、最有系統性、技術最成熟的一種控制理論，特別是在大型機組和水輪發電機自動控制系統中應用尤為廣泛。線性最優控制最要是利用計算局部線性模型來實現的。但是電力系統有非線性特點，這就需要我們在實際運用中多加完善。電力系統規模大、遠距離重負荷輸電線能力受到電力系統阻力不斷減弱，盧強等人運用線性最優勵磁控制手段來改善輸電能力和電力穩定性的問題。線性勵磁控制也從過去簡單維護發電機端電壓恒定發展到現在高精度電壓調節，提高電力系統穩定。
2.3.3專家系統控制
專家控制系統是由知識獲取、知識庫、推理機、解釋部分等構成，能夠用人類專家的知識、經驗來解決問題。專家系統內部包括多個領域專家水平的經驗和知識，是計算機和人工智能的充分結合，具有可靠、精確、靈活及多功能等優點。專家系統控制在電力系統中的功能主要有：能夠對電力系統的警告狀態或緊急狀態進行有效辨識，并且有相應的解決辦法，能夠恢復和控制系統；能夠對運行較慢的狀態進行分析轉換；對故障點進行有效隔斷；對電力系統短期負荷進行預先報告；對調度人員進行專業培訓；對靜態和動態系統的安全性能進行有效分析。
3 結束語
綜上所述 ，智能化技術是當前電氣工程自動化系統中一種重要的控制技術 ，智能化技術的有效應用 ，不僅能夠促進電氣自動化系統運行性能的提升 ，同時在促進系統優化設計以及故障快速檢測等方面也發揮著重要的作用 ，能夠有效的保證電氣自動化系統運行的安全性和可靠性。隨著科學技術的不斷發展 ，智能化技術在電氣自動化中的應用也將更加廣泛 ，將體現出更高的應用價值。
參考文獻
第9篇：人工智能方向培訓范文
“機器人”是傳感器和執行器結合在一起的特例，而在更多數的情況下，傳感器是散落在環境中的，比如路燈上或者智能手機里，而執行端則在遠處的一個集群服務器中，隨著傳感器越來越小，它們會從我們的視野中“消失”。卡普蘭舉了一個很形象的例子，“有一天當你走在一片原始荒原時，你可能并不會注意到你眼前有一個巨大的網絡，大量組織和協作的設備正在維護這個環境，同時也在照看你，就像在參觀迪士尼樂園時那樣。”
最初，計算機一直被視為“只能按照編好的程序工作”，然而，以AlphaGo為代表的深度學習算法所展示出來的人工智能，已經足以改變人們的看法，即智能軟件在特定問題上的智能已經遠超人類最為杰出的選手，而智能軟件其實早已在量化投資、電子商務、互聯網廣告等領域處理著每秒數以億兆計的數據洪流，并從其中賺取巨額收益。
卡普蘭指出，由于智能軟件有著極快的信息處理速度、更高的準確度，以及更低的成本，比如量化投資軟件可以做到每秒十萬次交易，它們可以不知疲倦地24×7小時工作。實際上，智能軟件所能獲取的數據也遠多于人類，比如互聯網廣告可以從數以千計的信息中交叉判斷用戶特征；電子商務中的大數據分析可以知道所有賣家和買家的信息……這些都意味著人類是沒法和智能軟件抗衡的。
雖處于劣勢，但卡普蘭認為人類和智能機器之間并不會像《終結者》中那樣發生戰爭，機器并不會拿起武器來挑戰人類的統治。它們會很緩慢而隱秘地接管控制權。因為人類會對它們逐漸地加深信任，“讓它們運送我們，為我們介紹合適的對象，定制每日新聞，保護我們的財產，監控我們的環境，種植和烹飪食物，甚至教育孩子……”，在此情形下，人類會逐漸失去大局觀，無法再介入控制了。
卡普蘭對未來的預測并不美好，人類很可能會被機器所圈養，“地球可能會變成一座沒有圍墻的動物園，我們的機械看管者為了維護正常的運轉偶爾會推動我們一下，而我們會為了自身的幸福高舉雙手歡迎這樣的幫助。”當然，他并未止步于此，他看得更為深遠。他希望能夠引起大眾對人工智能所可能帶來的社會倫理和法律、失業與經濟發展、貧富差距等問題的重視，并思考這些問題。
今年5月，特斯拉的一名車主由于開啟了自動駕駛功能，而在一起車禍中喪生。特斯拉官方聲稱“自動駕駛”功能被誤解了，實際上他們提供的是“智能輔助駕駛”功能，即只有用戶雙手握在方向盤上，才可開啟“智能輔助駕駛”功能。另外，特斯拉已經有了數十萬小時的無事故率，因此不是特斯拉的責任。
在傳統的汽車駕駛中，發生駕駛責任的事故肯定是駕駛員的責任，但對于自動駕駛汽車而言，事故的責任方應該是誰？車主，汽車生產商，還是自動駕駛技術提供方，亦或是可以自動駕駛的汽車自身？卡普蘭提出，如果智能機器已經具有可以意識到自己權利的時候，就應當承擔法律責任。那么，應該如何對機器采取處罰呢？按照“消除其達成目的的能力”的原則，針對智能機器，則可以消除它們的“記憶”。像AlphaGo這樣的智能軟件，它們需要花許多時間深度學習，如果消除它們的記憶，那么它們就需要從頭來過。
如果說法律問題還不太棘手，那么智能機器所可能帶來的倫理問題就復雜得多了：
―能否讓自己的機器人代自己排隊？
―如果你心臟病發作，而你的自動駕駛汽車拒絕加速更別說超速把你送到醫院，你該怎么辦？
―如果自動駕駛汽車與一輛載有很多孩子的汽車在一座只能通過一輛汽車的橋上相遇，智能汽車是救你還是救孩子們？
從古希臘到現在，道德一直是西方哲學家思考的重要問題。數千年的爭辯仍然未有定論。這大概就是因為在處理不同的利害關系時，會有不同的視角。對于人類文明而言，博愛、奉獻成為絕大多數人們所認可的優秀品質，然而，你個人是否會購買一個會犧牲你而拯救更多人的智能汽車？
討論到人工智能對人類的影響，無法回避失業問題。據調查發現，美國注冊在案的 720個職業將會有47%被人工智能取代。這其中不僅是藍領，還包括律師、醫生這類金領。未來，有接近半數的人會失業。很多人認為這是杞人憂天，因為人類可以創造出新的和更多的職業。的確，相比工業革命之前，現在許多職業都是新事物，比如軟件工程師、形象顧問等，因此，很多人認為失業不是大問題。
然而，與許多人不同，卡普蘭認為這次和工業革命時期不同。這是因為結構性的問題，即勞動細分市場的變化速度會比人們學習新技能的速度快得多。在工業革命開始到現在，已經有200多年的時間了，在這樣的時間中，人類實際上是通過代際更替來解決職業變更的。比如，我們的祖輩和父輩可能還是以農業或者工業為生，而我們可能已經以服務業為生。從70%的人口從事農業到只需要2%的人從事農業就能滿足美國所有人口的需求，這個時間是100多年。而人工智能時代，職業的更替要快許多，可能就是5到10年，甚至更短。一個失業的駕駛員是很難在短時間內學會軟件編程的工作技能的；而用戶體驗設計和增長黑客這樣的崗位在十年前是不存在的。
如何解決失業問題？卡普蘭提出需要改變傳統的教育方式，不再由學校指定授課的內容，而是由對工作有需求的企業，它們所需求的崗位和技能，由學校來培養，如果你學會了這門技能并被企業錄用，那么就可以從工資中扣除你的教育貸款。卡普蘭認為需要推出一個類似房貸一樣的新的金融工具：職業培訓抵押貸款，以未來可償付的工資收入來解決再就業的問題。
不過，說實話，這對失業的人來說是很大挑戰，人們可能會疲于應對職業危機，生活陷入無助。這又不得不提到貧富差距擴大化的問題。卡普蘭認為，人工智能所帶來的高效率，會導致財富過度向金字塔頂端聚攏。根據數據分析，1970年代，美國收入前5%的家庭獲得的平均收益比后20%的家庭高10倍，而40年后的今天，這個數字已擴大到了20倍。“富者愈富，窮者愈窮”已成為事實。
