人工智能教育現狀精選(九篇)
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第1篇：人工智能教育現狀范文
關鍵詞：人工智能；計算機網絡教學；現狀；運用
中圖分類號：TP393-4
所謂人工智能，就是利用人工方法在計算機上實現智能，也可以說是人工智能在計算機上的一種模擬。人工智能廣泛融合了神經學、語言學、信息論和通訊科學等眾多學科和領域。目前主要存在三條人工智能研究途徑：一是以生物學理論為支撐，掌握人類智能的本質規律；二是以計算機科學為支撐，通過人工神經網絡進行智能模擬，實現人機互動；三是以生物學理論為支撐。
1 人工智能技術的特征
智能技術主要分為兩類，人類和計算機智能，兩者存在相輔相成的關系。利用人工智能技術能夠實現人類智能向機器智能的轉化，相反，機器智能也能夠利用智能教學轉化為人類智能。
1.1 人工智能的技術特征。首先，人工智能具備非常強的搜索功能。該功能是利用相關搜索搜索技術實現對海量信息的快速檢索，滿足個性化信息需求；其次，人工智能具備很強的知識表示能力。具體來講，就是人工智能對信息的行為，能夠像人類智能一樣，對模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有較強的語音識別和抽象功能。前者主要是為了對模糊信息加以處理。而后者主要是為了對信息重要度加以區分，以便提高信息處理效率。用戶只需要智能機器提出具體要求便可，至于復雜的解決方案就交給智能程序了。
1.2 智能多媒體技術。首先，人機對話更加靈活。傳統多媒體在人機對話方面極為欠缺，導致教學單調乏味，不能取得預期良好效果，但智能多媒體卻不然，他能夠實現人機自由對話和互動，同時還能結合學生實際對學生的問題給出不同層次的答案。其次，教學可行性更強。由于學生在認知能力和個人素養方面都存在差異，而且學習主動性也不盡相同，人工智能必須要結合學生實際學習狀況，為每一位學生設計制定個性化的學習計劃和學習目標，對學生進行針對性較強的教學，真正實現因材施教。再次，具有強大的創造性和糾錯性。前者屬于人工智能的顯著特征，而后者屬于人工智能的重要表現方面。最后，智能多媒體具有老師特征。在實際教學過程中，智能多媒體可以對教學雙方的行為進行智能評價，以便能夠及時發現教學中的薄弱點，有助于實現教學相長，全面提高教學質量和教學效果。
隨著現代科學的進步，網絡信息的發達，人們的教學觀念和學習觀念都發生了前所未有的改變，網絡時代正全面到來。為了滿足現代社會對人才的實際需求，培養大量現代化優秀人才，計算機網絡教學模式業已成型并不斷完善。目前，高校正規教學模式依然是現代教學主流，盡管在系統傳授知識和規范培養人才方面具有無可比擬的優勢，但在資金投入、效益創收和時空限制等方面具有很大的弊端，靈活性不足，無法有效滿足現代教育的發展要求。
計算機網絡教學對傳統教學形成了巨大挑戰，并產生了深遠影響。它不僅有效彌補了傳統教學的時空限制缺陷，而且賦予了教學極大的樂趣性，吸引了越來越多的人積極投身到網絡教學建設中去，任何人無論何時何地都能夠通過網絡課堂去學習和提高。但目前計算機網絡教學發展仍處于探索期，在實際運用方面還存在許多問題：第一，計算機網絡教學中的學習支持服務體系尚不健全，導學手段和答疑方法還非常落后，由于各種原因，在服務方式上缺乏針對性、策略性和積極性；第二，計算機網絡實驗教學中存在著空間分散、時間流動和自主性差等問題和弊端；第三，計算機網絡的系統承載能力和信息查詢能力還十分有限；第四，如何實現計算機網絡考試的開放性，確保考試的客觀性、公正性、權威性，已經成為網絡教學發展的瓶頸；第五，計算機網絡教學中的核心支撐系統――CAI，還無法有效滿足和適應網絡教學的實際需求和發展要求。
主流CAI課件主要有兩種，一種是單機版的初級課件，包括簡單的Authorware課件、PPT幻燈片和圖文網頁等。一種是高級的網絡版課件。該類課件主要以靜態圖文和動態演示組成的網頁為主，以聊天室、電子郵件和QQ群等形式為輔，實現師生互動、網絡答疑的一種改進型課件。初級課件在實際教學中以操作容易、更新及時和維護方便著稱，但實際上就是傳統教學手段的變相挪用。還有些課件，盡管在互動性方面有著不錯的效果，但是制作繁瑣、更新較慢和維護復雜。因此，高級網絡課件是目前網絡教學中的主流課件，已經成為了計算機網絡課件的固定模板。改進型的網絡課件有效地解決了傳統多媒體在師生互動不足的問題。上述兩類課件是現在最為常見的兩種CAI課件，盡管兩者都有各自的優勢，但作為網絡教學的重要手段，仍存在許多問題和弊端：無法實現因材施教，無法開展層次教學；作為教學的一大主體，學生在個性化交互操作方面仍有很大不足；對學習過程中出現的普遍問題無法進行智能統計、分析和評價等。
3 人工智能技術在計算機網絡教學中的運用
3.1 人工智能多媒體系統。（1）知識庫。智能多媒體已經不再是用來進行紙質媒體數字轉化的工具了，它應該具備相應完善的知識庫，而知識庫里的教學內容要結合教學實際和學生現狀進行針對性、個性化設計。同時，要實現知識庫資源的高度共享，并及時加以更新和補充，如此才能充分發揮知識庫的教學服務作用。（2）教學板塊。教學板塊的設計主要是出于教學綜合性考慮的，教學方法的創新是其關注的重點內容。該模塊的實現要以掌握專業知識、教學策略和人機對話等領域的知識為前提，結合學生實際學習現狀和特點，利用智能系統的現代化技術手段對知識和相關教育措施加以高效搜索。（3）學生板塊。及時掌握學生心理動態和學習狀況是智能網絡教學的一大特征，結合學生實際狀況加以智能評判，進而加以針對性指導和個性化輔導，實現因人施教和因材施教，全面提高學習效率和學習質量。（4）用戶模塊。用戶模塊是智能系統無法忽視和省略的關鍵模塊，整個智能系統的正常運行離不開人工程序操作，用戶需要通過用戶終端將教學內容上傳到網絡教學平臺，才能順利完成教學。
3.2 人工智能多媒體教學的發展。（1）加強與網絡的結合。隨著網絡技術的成熟，智能網絡教學與網絡之間的關系日益緊密，多元化、多維度網絡空間日益成為一種趨勢。互聯網具有信息量大、更新速度快、超時空性等優勢，加強與網絡的結合是人工智能計算機網絡教學未來發展的重要方向。（2）加強智能的應用。人機對話、機器指導的教學模式將成為未來網絡教學的核心模式，傳統教師的角色將逐漸被計算機取代。最為典型的就是現代智能導航系統。（3）加強系統軟件的研發。系統軟件的更新日新月異，舊的系統軟件已經無法有效滿足網絡發展的時代要求，加強系統軟件的研發以便充分滿足網絡要求，更好地幫助學生解決實際問題，進而提高學習效率和教學質量。
4 結束語
人工智能技術在計算機網絡教學中的運用將為現代化教育提供新的發展思路，將全面改善網絡教學環境，拓展學習服務渠道，提高計算機網絡教學質量，并有可能徹底打破計算機網絡教育的時空限制，全面加強網絡教學的開放性，實現網絡學習的個性化、人性化和智能化，充分落實以學生為本的教學理念。未來CAI技術的進一步成熟將全面提高網絡教學的整體格局，我們有理由相信，智能網絡教學將迎來全新的發展春天。
參考文獻：
[1]劉廣鐘，高軍，劉，李吉彬.報文分析技術在計算機網絡教學中的應用[J].計算機教育，2014（01）.
[2]趙冉，朱西方.仿真技術在高職計算機網絡教學中的應用探討[J].河南科技，2014（01）.
第2篇：人工智能教育現狀范文
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[4] 第九屆中國國際數碼互動娛樂展覽會[EB/OL]. [2011-06-23]. /.
[5] 彭巖,王萬森. 智能科學與技術專業建設的探索與實踐[J]. 計算機教育,2009(11):30－33.
[6] 王小捷. 北京郵電大學的智能科學與技術專業[J]. 中國人工智能學會通訊,2011(3):28－30.
[7] 李儀.“人工智能與游戲編程”課程設計[J]. 計算機教育,2010(10):99-101.
[8] 陳少波. 中國動漫游戲專業教育現狀和發展策略[J]. 浙江學刊,2007(2):221-224.
[9] 王浩. Visual C++游戲開發經典案例詳解[M]. 北京:清華大學出版社,2010:204-217.
[10] 吳清強,劉方. 計算機游戲基礎教程[M]. 北京:電子工業出版社,2010:187-196.
[11]John David Funge. 人工智能在計算機游戲和動畫中的應用[M]. 班曉娟,艾迪明,譯. 北京:清華大學出版社,2004:107-116.
[12] 于洪. 智能科學與技術專業的算法設計與分析課程教學探討[J]. 計算機教育,2010(10):15－18.
Study on Intelligent Game Development and Design Teaching
YU Hong, WANG Guoyin, LIU Hongtao
(Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunication, Chongqing 400065, China)
第3篇：人工智能教育現狀范文
關鍵詞：計算機技術理論；人工智能；云計算與數據庫
21世紀以來，計算機廣泛應用到社會生活生產中，使計算機技術理論成為當代重要的學科之一。計算機各個邏輯器件的不斷更新，推動了電子技術的飛速發展，我們已經進入了超大規模集成電路的時代。而隨著微電子技術的發展，直接帶動了計算機系統結構的革新，使計算機技術的最新理論和方法得以應用。計算機已從以前單一計算的裝置變革成為計算機網絡、并行分布式計算機系統和多計算機系統等多種高性能的系統。
1人工智能技術理論研究
人工智能是用人工的方法和技術模仿、延伸和擴展人的智能，實現某些“機器思維”。具體來說，就是研究如何使機器具有能聽、會說、能看、會寫、能思維、會學習、能適應環境變化、能解決各種實際問題的一門學科。
1.1人工智能的應用和發展現狀
人工智能技術包含自動定理證明、問題求解、自然語言處理、人工智能方法、程序語言和智能數據檢索系統及自動程序設計等等。目前，人工智能的應用領域主要有以下幾個方面：一是問題求解。就是人工智能程序自主地知道如何思考解決的問題，會像人類一樣進行獨立地思考。二是邏輯推理與定理證明。這是人工智能研究時間最久的領域之一，也是一個極其重要的論題。邏輯推理與定理證明不僅需要有根據假設進行演繹的能力，而且許多非形式的工作。三是自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術應用與實際領域的典范，當前的主要課題是：如何使計算機系統以主題和對話情景為基礎，生成和理解自然的語言，應用到人們的日常生活中，例如：汽車的語音導航系統，手機的語音輸入系統等。四是智能信息檢索技術。信息獲取和檢索技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要破解的命題，將人工智能技術應用于這一領域是人工智能走向廣泛實際應用的契機與突破口。
1.2目前人工智能發展的瓶頸
人工智能學科的發展曲折，面臨不少難題，主要有以下幾個方面：一是研究方法不足。由于目前人類對人本身腦部結構和大腦工作模式認識的不完全，導致無法真正實現對人腦運行的模擬。二是機器翻譯存在困難。機器翻譯所面臨的主要問題是構成句子的單詞和歧義性問題。要消除歧義性就需要結合原文的上下文來對句子進行分析，從而尋找該語句在上下文中的準確意義。
1.3人工智能未來發展的展望
人工智能具有十分巨大的發展潛力，在各種新科技的出現層出不窮，人工智能將來的發展將不可限量。一是構建智能計算機，代替人類從事腦力勞動。將人類從繁雜的腦力勞動中解放出來，從而極大的提高運算速度和效率。二是計算機的自然語言處理。它是未來計算機科學領域與人工智能領域中的重要研究方向和發展趨勢。隨科研人員的艱苦努力，在自然語言處理領域已取得了令人矚目應用成果，不久將會有許多產品出現在眾多領域。三是計算機的自主繼續學習。目前科學家正在研究如何使計算機模擬或實現人類的學習行為，自主的增長新知識或技能。這是一個新的發展趨勢，雖然目前還沒取得顯著的實質性成果，但隨著研究的深入，許多新的學習方法出現在人們的視野中。
2云計算與數據庫技術理論研究
云計算與數據庫是源于計算機科技所誕生一種信息儲存模式。云計算與數據庫是通過將信息資料進行抽象虛擬化的一個過程，主要通過將網絡上存在的資源進行虛擬化處理，供被服務方作統計研究使用，經過云計算與數據庫技術處理后的網絡資料就會產生商業價值，有利于企業和個人對所其所需的材料進行有償或無償的使用。
2.1云計算與數據庫國內外發展現狀
隨著經濟社會的迅猛進步，我國越來越重視云計算的應用，政府部門也結合中國實際，為云計算的基礎建設提供了資金投入與環境保障，并且在國家重點科研技術部門設立了直接負責云計算的發展與開發活動的專業部門。據報道，2016年我國在云計算與數據庫建設方面投入資金10億美元左右。由此可見，云計算與數據庫的應用為人們的生活與工作帶來了更為高效、更為優質的服務。而聚焦國外的發展顯示，云計算與數據庫技術所儲存的相關信息資料已經達到了全世界數據資源的20%，能夠充分的為人們提供高效優質的資料信息。而云計算自身的安全應用也為更多的企業和個人提供了更優質的服務類型，有利于全球經濟的持續健康穩定發展。
2.2云計算與數據庫發展存在的問題
實現云計算與數據庫系統面臨著諸多挑戰，系統的標準化工作還需要更進一步的研究，還有一系列有待解決的問題。最重要的就是數據的安全和隱私問題。用戶數據存儲在云端，如何保證用戶的數據不被非法訪問和泄露。同時系統本身的可擴展性、可用性、可靠性、可管理性等都是要重點解決的問題。云計算在縮短單機密集數據處理任務時，對于傳輸到云端上的信息處理是否安全抱有質疑，若處理不當，將會對云計算的發展產生一定負面影響。當今，計算機和移動網絡的發展，使計算機技術理論應用到社會生活的各個方面，對當今最新的人工智能技術、云計算與數據庫技術等方面的發展現狀進行研究，對于整個世界的科技與經濟發展都有著決定性的作用，計算機技術的發展也必將更好地改善人們的生活方式和生產模式，更好地為人類服務。
參考文獻：
[1]楊焱.人工智能技術的發展趨勢研究[J].信息與電腦(理論版),2012(8).
第4篇：人工智能教育現狀范文
好萊塢大片中彰顯的人工智能，令人們開始擔憂人類未來會被更智能的機器人所統治，甚或消滅。而史蒂芬-霍金有關人工智能或使人類滅亡的論斷，以及企業巨鱷埃隆-馬斯克關于“創造人工智能就像召喚魔鬼”的言論，無疑令人類對人工智能的擔憂雪上加霜。這么說來，難道人類注定無法避免被計算機所征服？
有關人工智能話題這個熱門話題，我們有必要進行一次深入探討，了解人工智能的優劣勢。首先，人工智能已是我們生活的一部分。谷歌搜索背后運用的計算，或者快速瀏覽亞馬遜網站，計算機軟件一直在學習如何快速有效地作出反應。在人們眼中，這種程度的人工智能“局限大”且“能力弱”，因為它只能在發明者給定的框架內運作。相比之下，“局限小”或者“能力強”的人工智能意味著，果斷執行違背發明者意愿的任務，這種人工智能不會“思考”，但是能夠臨場發揮。然而，目前還不存在這種意義上的人工智能，因為在模擬人腦運作或從零開始構筑自主處理能力方面還困難重重，更不用說創造一個擁有自我意識和思想的機器人。
為了真實探究人工智能現狀，記者參觀了美國宇航局位于加利福尼亞州帕薩迪那的噴氣推進實驗室，觀看工程師研制全球最智能機器人的過程。他們對記者提出的有關人類會被機器人軍隊接管的想法付之一笑。類人猿機器人RonoSimian的項目負責人布雷特-肯尼迪表示：“我從不擔心智能機器人。”類人猿機器人RonoSimian屬于令人類擔憂的機器人版本，它看上去很像一只機器猴子，借助眾多輪子可以變換不同姿勢，如站立、爬行，或者打滾。RonoSimian的設計初衷是，趕赴人類難以進入的危險災害區，如倒塌的建筑物或者被毀的核反應堆執行任務。它身上裝載有兩臺計算機，一臺用來控制身體中的傳感器，一臺用來控制身體活動。執行任務時，RonoSimian可以執行諸多任務，如駕駛汽車，關閉巨型閥門，它在美國國防部最近舉辦的機器人挑戰賽中榮獲第五名。
然而，RonoSimian的實際智力非常簡單。機器的確需要給定詳細參數，才能準確執行各類任務。布雷迪-肯尼迪身邊每天都圍繞著機器人，他表示：“在可以預見的未來，我不擔心也不指望機器人會跟人類一樣智能。我擁有一手資料，知道指令機器人執行各種任務絕非易事。”同樣，英國人工智能領域的領軍人物，布里斯托機器人實驗室的阿蘭-溫菲爾德教授也表示支持這一觀點。溫菲爾德教授表示：“我一直認為完全沒有必要擔心，有關未來超級智能機器人會接管人類統治地球的論點實在是過于夸張。”
不過，溫菲爾德教授承認，人類應該謹慎對待人工智能的發明和應用。在全球1000位簽署呼吁“禁止在武器中應用人工智能”的科學家和工程師中，他是其中之一。他指出：“機器人和智能系統的研究開發，必須遵循極高的安全標準，因為我們需要安全的洗衣機、汽車和飛機。”然而，誰也無法預料未來的科技進步節奏，因為誰也無法保證全球每一個角落的每一位科學家都能持同樣負責謹慎的態度。因此，在人工智能研發領域，的確存在不安定因素。
人工智能安全與否的一個至關重要里程碑就是人機對等，即“人工普通智能”。科學家正在努力研究評估，機器人何時會與人類一樣擁有對等智能，以及這種對等對人類來說有何意義。牛津大學人類未來研究院院長尼克-博斯特羅姆教授，在新書《超級智能》中對未來人工智能繼續發展所帶來的潛在風險，表示了深深的擔憂，并對此發出了警告。他援引了人工智能領域一些專家的最新調查成果。一項調查顯示，有50%的可能計算機將在2050年具備相當人類水平的智能；另一項調查顯示，有90%的可能在2075年機器人將具備與人類對等的智能。尼克-博斯特羅姆教授稱，自己是一個不折不扣的人工智能支持者，因為借助人工智能可以應對氣候變化、能源與新藥物等問題。
第5篇：人工智能教育現狀范文
關鍵詞：大學計算機基礎；教學改革；人工智能；智慧課堂
云計算、大數據、人工智能新興領域的崛起，推動信息技術全面滲透于人們的生產生活中。信息技術的核心在于計算機技術和通信技術。然而，雖然目前各個高校都開設了計算機基礎課程，但是其教學卻存在著諸多問題，導致該課程無法達到預期的教學效果。教育部在2012年《教育信息化十年發展規劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動教育現代化，促進教育的創新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學計算機基礎課程教學為例，深入闡述了傳統計算機基礎課程教學的弊端，提出了在當前人工智能如火如荼的時代背景下，如何應用人工智能相關技術對傳統的計算機基礎教學進行改革的具體方案。該方案以創建網絡智慧課堂教學模式改革為主體，輔以教學觀念、知識體系和課程考核方式改革，以期對高校的計算機基礎課程教學有所裨益。
1傳統教學的缺陷
⑴課程的教學地位沒有引起足夠的重視一些高校為計算機基礎課程分配較少的學時（少于48學時），甚至有的專業將此課程設置為選修課。這種設置降低了該課程在教師和學生心目中的位置，導致了對該課程的忽視。同時，不少老師因為學時不夠，時間緊迫，僅僅講述與考試相關的內容，不考的一概不講。這導致學生的眼界受限，知識和能力受限，無法培養其全面綜合的計算機素質。還有的專業沒有將這門課給專業的計算機學院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒有經過系統專業訓練的教師缺乏足夠的知識儲備，很難講好這一門看似簡單的課程。⑵課程教學內容的制定與當今時代對于信息化人才的需求脫節一些高校的現狀是計算機基礎的課程教材知識陳舊[3]、質量堪憂，教材總是無法跟上知識更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對課程的重視，沒有對教材優中選優，而是基于利益的考慮，優先選擇自己院系編寫的教材。其教材內容是七拼八湊，沒有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說前瞻性。這樣的教材，無疑對學生的學習設置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學知識體系不夠明確和完善，教學大綱的制定不夠科學。從教學大綱中制定的學時分配來說，常常偏重實用性[4]，常用計算機軟件操作占據了大部分的課時。這會讓教師在授課時輕理論而重操作，如此培養學生，非常不利于其計算思維的形成，對后續其他計算機相關課程的學習也是很大的傷害。⑶教學模式過于傳統，信息化水平較低從教學方式上來說，傳統的教學模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學為主[6]，無法通過課堂教學發現學生的個性化特點，并進行有針對性的教學。另外，雖然計算機基礎課程一般都配備了實驗課時，但是實驗課常常是采用教師布置上機任務、學生做完抽樣檢查的模式。這對于大課堂來說，教師的任務繁重，無法搜集到每一個學生的任務完成情況，無法清晰地掌握學生學習的實際情況和薄弱環節。而且，該課程缺乏相應的研討課時，很難讓學生對其所學知識進行深入思考和探究，以增強思辨能力和對課程的學習興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來說，該課程普遍采用“平時成績”+“期末考試”的加權方式對學生成績進行評定。平時成績多由考勤分所得，期末考試多采用機考模式。這種考核方式過于單一化、機械化，無法對學生進行全方位的評價。很多學生來到教室打考勤，但可能根本沒聽講，而是在睡覺或者玩手機。期末機考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機考的試題庫可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒有經過系統的考量。甚至有的考試系統不夠穩定和安全，頻頻爆出Bug，嚴重影響了考試結果的真實性。
2新人工智能環境下對計算機基礎課程改革的具體方案
2012年開始，在隨著卷積神經網絡技術在視覺處理方面的應用取得巨大的成功之后，人工智能到達了有史以來的第三個爆發期。目前，深度學習技術在AlphaGo、無人駕駛汽車、機器翻譯、智能助理、機器人、推薦系統等領域的發展如火如荼。與此同時，人工智能技術在教育領域方面的應用已經興起。人工智能的教學產品也已有先例，例如基于MOOC平臺研發的教學機器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云計算、物聯網、大數據、VR、區塊鏈等新興技術的增強型數字教育[2].在當前人工智能的大時代背景下，針對傳統計算機基礎的種種弊端，我們提出了如下教學改革方案。⑴改變教學理念，確立計算機基礎課程的重要地位計算機基礎作為高校的一門公共課，實則應當作為各個專業的學生后續的學習、科研的必修之課程。因此，高等學校應從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時分配。除教學課時、實驗課時之外，需要為該課程增加一定的研討課時。任課老師必須是來自于計算機專業的人才。同時，定時舉辦關于該課程的教學培訓、教學研討會和教學比賽，改變教師的教學理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優化教學內容，重新制定課程的教學知識體系教材是教師教學的主要依據，也是學生獲得系統性知識的主要來源。因此，教材對于教學的重要性不言而喻。教材的選取需要優中擇優，必要的時候可以根據自身院校的情況自己編寫，力求使用好的教材使教學事半功倍。在選定優質教材的基礎上，制定更加合理的教學大綱，優化計算機基礎課程的教學知識體系，突出計算機學科入門相關基礎理論知識的重要地位。對現有的過時內容進行更新，例如操作系統以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時增加關于算法入門知識、程序設計入門知識以及人工智能、區塊鏈等前沿知識單元的介紹。以華中師范大學為例，我們在圖1中給出了該校計算機基礎課程的教學知識體系結構圖。⑶充分利用現代化的教學工具和人工智能技術，構建智慧課堂，改變傳統教學模式現代化的教學應當轉變以教師為核心的教學模式，更加突出學生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯網、大數據等技術和蓬勃發展的情形下，應當改變傳統的課堂教學形式，充分利用現代化信息技術，將傳統課堂教學和網絡課堂教學模式相結合，構建智慧課堂。融合課堂教學身臨其境的效果與網絡課堂自主性強且方便師生交流的特點，通過師生之間多層次、立體化的互動，達到提升教學效果的目的。同時，建立功能強大、完善的學生實驗平臺，基于不同專業學生的不同特點和不同需求，進行個性化的作業設置。針對教師布置的實驗任務和學生的完成情況，結合在線網絡教學系統，通過傳感器及網絡數據，搜集學生的學習行為數據，并且使用人工智能算法進行智能分析，使教師對當前的學生的學習情況一目了然，并能引導學生對重點、難點的鞏固和掌握。研討課以學生為主體，按照所選課題進行分組調研、分組討論，刺激學生的學習興趣，培養其思辨能力。研討內容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺，由教師和同學共同給出評分。這里，仍以華中師范大學為例，我們將在線教學系統、實驗課平臺、研討課共享平臺等集成為一個基于人工智能技術的網絡智慧教學綜合平臺系統。該系統主要包括用戶管理、在線教學、課堂互動、作業管理、考試管理、BBS系統、智能分析和平臺管理8個模塊，其主要功能如圖2所示。該系統采用C/S模式，系統的服務器選用Linux服務器，同時開發基于PC機的和手機端的客戶端系統，方便學生和教師隨時選用、更加靈活。在線教學模塊中的智能學習助理功能，能夠根據歷史用戶的學習行為和當前用戶的學習行為，自動地識別學習內容中的難點以及當前學生的難點內容，有針對性地對學生進行知識點強化。課堂互動模塊中，通過可穿戴式傳感器搜集學生的學習行為，用于后續智能分析模塊中對學生的學習態度和學習行為進行智能分析。在線作業評價模塊包括機器評價和教師評價兩個功能。機器評價是系統為學生作業（客觀題、主觀題）自動評分，其中主觀題的評分也是使用人工智能技術來實現。教師評分時可以參考機器評分，減少教師工作量。同時，教師評分為機器評分提供機器學習的經驗數據，促進機器評分更加智能。智能分析模塊能夠依據學生的在線課程學習模塊、課堂學習模塊、作業管理模塊等搜集到的學習行為數據進行綜合分析，促使教師深入了解學生的學習情況和個性化特點，提升教學的針對性，并且有助于后續對學生進行全面、綜合的分析和成績評定。所有系統模塊中使用到的智能分析技術包括基本的統計分析、以及各類機器學習算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統成績考核的方式在“教學”+“實驗”+“研討課”課程結構以及網絡智慧教學綜合平臺的輔助之下，學生的成績評定更加全面化、多元化、公平化、自動化[7]。平時成績中，除了教學綜合平臺的“課堂簽到”次數之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學生的課堂討論、在線課程學習和考核結果、平時作業完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學習態度、學習能力、平時成績預測。期末上機考試系統也是智慧課堂綜合平臺的一個子模塊，是精心設計的穩定、安全、功能強大的子系統，方便教師每一年更新試題庫，修改bug。試題庫中的每一套試卷都應當經過科學的考卷質量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個均衡、合理的范圍。最后，教師通過對各類平時成績指標以及期末考試成績加權，給出最終的學習成績。通過規范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對學生公平、完善的評價機制，激勵學生并刺激教學良性運轉。
3結束語
第6篇：人工智能教育現狀范文
一、人工智能概述
人工智能（AI）又稱為機器智能，John McCarthy將其定義為“制造智能化機器的相關科學和工程”[1]。對此我們可以理解為“研究能否實現、如何實現這樣的智能系統的科學知識和研究領域”。在此基礎上，著名研究型大學MIT的溫斯頓解釋為“人工智能是解決如何讓計算機完成之前由人類才能完成的工作”[2]。其實許多研究者都有不同的見解，所以除此之外還有很多種定義，但都基本上反映出人工智能的內涵與思想。簡單的說，人工智能就是“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。
二、會計行業人力資源的現狀
企業在任何時候都不應該忽視人力資源的影響和作用，尤其是作為服務型的會計行業，因為它的人力資源通常表現為工作者的技能水平，可以說它是決定本行業核心競爭力的最重要因素。近幾年來由于企業逐步邁向科學化管理和現代化管理，所以無論是在數量上還是質量上，會計行業對專業人才的需求層次都越來越高。雖然會計行業的人力資源狀況在現階段還處于不斷變化之中，但是我們仍然可以歸結出以下問題。
（一）文化水平普遍較低
目前我國會計人員數量眾多，但是文化水平普遍較低。數據顯示，截止2014年我國已有1600萬的財會人員，而注會人數僅有16萬。在這1600萬人中，只有13%的人員經過專門的會計培訓，10%左右的人員受到過大學或者專科以上的教育[3]。
（二）部分人員職業素質不高
一方面是由于現有會計人員大多知識內容單一、結構老化、層次不夠豐富，接受新知識速度較慢以及對本職工作感到枯燥、缺乏熱情和敬業精神等使得業務素質不高；另一方面是職業素質不高，會計人員職業素質和操守是工作質量的重要影響因素之一，而目前我國對財會從業人員的職業素質與法規方面的培養不夠重視，部分會計人員法制觀念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成賬務混亂，帶來財務和稅務的風險，降低了行業公信力。
（三）會計人員隊伍能力結構失衡
目前我國的會計行業發展現狀是隊伍能力結構失衡，而且呈現兩極分化的趨勢，一邊是會計行業中普通的核算人員的數量越來越多，幾乎達到飽和。另一邊高水平的財務管理人才有很大的市場缺口，高級應用型、復合型人才在社會上供不應求[4]。雖然我國已經引入管理會計幾十年有余，但是仍然沒有得到實際應用和全面推廣。
三、人工智能帶來的影響
（一）人工智能適用于會計行業
隨著社會經濟發展程度的不斷提高，人工智能的技術已經可以適用于會計行業的部分工作，會計行業發展的新特點將是以電子技術和計算機系統為主。目前的會計行業的工作方式和核算手段日新月異，它經歷了從早期的手工核算到會計電算化，再到如今在審計、會計和稅務等工作中引入人工智能的概念。正如知名企業家李開復所言，在未來的幾年里，機器不僅僅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人類大部分的工作，這里我們用“冰山模型”解釋人工智能適用于會計行業的程度，如圖1所示。
如同上升的冰山一樣，隨著人工智能的發展與完善，將會有越來越多的功能被引入會計行業。目前只有財務會計人員所做的部分不需要多少技術含量、簡單重復的工作，例如幫助員工閱讀乏味的合同和其他文件將被善于記憶與運算的計算機系統所取代，審計、稅務等基礎的財務人員會逐步減少，取而代之的是智能審計、智能稅務等人工智能系統。隨著人工智能與會計信息系統的不斷結合，互聯網、數據挖掘和云計算的進一步發展，以及支持財務分析和會計信息系統的創新，人類將構建出智能財務決策支持系統[5]。但是冰山不會無限上升，因為人工智能是按照事先設定的規則執行程序的，它沒有感情，不能徹底地實現靈活思考，例如在涉及人的方面――處理組織與人員、組織與組織和組織與人員的問題時，人工智能并不具有完全智能地處理問題的能力，因而人工智能并不能完全取代財務會計人員。
（二）人工智能促進會計行業的發展
隨著人工智能浪潮的到來，及時引進并利用其高性能的運算能力和數據存儲能力等優勢，可以在以下幾個方面促進會計行業的發展。
1.人工智能可以減少失誤。會計行業在現階段普遍存在會計信息失實的問題，這種問題的一個主要原因是由于巨大的數據量造成的人為失誤，另一個原因是部分內部人員為了以權謀私而對信息進行了數據造假或者更改。人工智能系統的引入，則可以有效避免手工編制詢證函而造成的潛在失誤[6]。一定程度上緩解了由會計工作失誤而帶來的信息不真實的問題，減少了會計信息混亂和財產流失的風險。
2.人工智能可以使會計行業的業務效率得到提高。其實自助銀行的ATM存取款機其實已經取代了銀行人員的部分工作，同時提高了服務的效率。例如人工智能的“智能”系統在對相關的科目、交易進行全面分析后，可以在更短的時間里進行風險評估和挑選樣本函證。財會人員將不必在花費時間和精力在類似普通核算這樣簡單而費神的工作上，轉而有機會去處理更加復雜的事情。
3.提高企業的核心競爭力。人工智能在數據挖掘的基礎上可以處理數據、建立數據庫并跟蹤數據分析，甚至可以對建模分析、對投資預測，相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并提出消除金融危機給財務管理帶來的影響，可以通過學習來識別財務風險，化解安全隱患，建立預警模型。
4.釋放人力資源和減少用工成本。現在的會計人員大多按照基本流程來劃分工作職能。而核算和監督是會計的兩個基本職能，會計人員最主要的業務就是審核、記載、報告和存檔等基礎工作，現在人工智能的引進可以大量解決這種日常的、標準的、高頻的工作，從而減少財務核算型人員，減少用工的成本。
（三）人工智能帶來的變革
1.人工智能的引入可以迅速處理許多以前要耗費大量精力才能處理的事情，從枯燥乏味的合同閱讀和一些其他文件的審查工作中解放出來，而且還可以在復雜的文件中提取有效信息從而讓業務的處理流程和程序得到簡化，同時極大提高了工作的效率和拓寬人類的專業知識。結合互聯網技術，會計可以實現集中的財務共享模式，讓每一個員工都能夠親身感受到公司財務的運營。
2.人工智能將改變傳統會計人員的工作職能。人工智能釋放大量的會計人力資源，這部分人力資源要想不被淘汰，必須從自身實現轉型，由普通核算人員向管理會計人員轉型。即使人工智能可以模仿人類的智慧，但是始終達不到和人類一樣的智慧，因此會計行業中廣泛涉及分析、預測和統籌等的管理會計將是財會人員的生機。人工智能會集中各種數據，管理會計將有價值的信息從這些數據中提取出來綜合后發揮管理智能。
3.管理結構趨于扁平化。由于人工智能裁減了部分普通核算人員，企業的行政管理層次也得到削減。和以前相比，引入人工智能后的組織結構精簡干練。
4.人力資源管理職能轉變。目前會計行業中使用財務軟件、稅務軟件和審計軟件等就是人工智能邁向會計行業的第一步，這些軟件像機器人一樣提高工作效率。會計行業中的戰略、顧問和服務三項職能在傳統的人力資源管理模型中呈現為金字塔形[7]。隨著會計行業的一部分服務由人工智能系統去完成，在新型的人力資源管理中，服務被一分為二。如圖表2所示。
四、啟示
（一）人力資源規劃
科技的進步使人工智能正逐步取代部分會計人員，會計行業的崗位需求將逐步下降，雖然在某些方面人工智能可以模仿人類智慧，甚至可以超過人類，但是人工智能并適用于會計行業的每一個領域。所以公司的人力資源部門重要發展方向之一就是要細分工作職能，挑選適合的“人”去擔任相應的職能。
（二）人才招聘與薪金管理
隨著網絡技術的發展和電算化的普及，作為會計人員，應該持續關注那些可以對人類社會產生重大影響的技術。加之現在人工智能的引用，財會型企業在招聘人才時不能只單單注重其會計業務能力和從業資格證書，還應當考查其IT等相關技能，優先選取綜合型人才。針對不同業務水平和能力的員工應制定相適應的薪金體系，合適的薪金體系才能留住和吸引人才。對于綜合型、管理型的人才的薪金應高于普通核算型人才，并且隨著人工智能的進一步發展與引進，應逐步擴大兩者的差距。
（三）人才培訓與發展
時代在不斷發展，會計企業也必須要加強員工的再教育。一方面會計行業應培養員工的計算機信息技術，讓員工在掌握常用的計算機操作和財務會計軟件之外多了解一些其他業務技能，乘勢提高自身核心競爭力；另一方面，會計行業應大力培養高層次的復合型人才，讓會計人員具有良好的專業素養和自己的專業判斷，能夠在海量的數據中做出取舍，準確預測，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企業文化整合
人工智能作為一種新概念被引進，勢必會在會計行業造成新觀念、新思想與傳統觀念和傳統思想的沖突。從組織內部來看，對已經遵守若干年的企業文化，尤其是老員工，總是沿襲自己習慣的做法，不愿意接受新的思維方式，但是一味地抱殘守缺，只會阻礙組織的前進，甚至陷入“第二曲線理論”。因此，會計行業必須本著平穩過渡、充分溝通的原則對兩種文化進行融合升華和重塑創新。
（五）完善信息系統
一方面要全面提高財會行業的信息系統化水平，加快完善運行平臺等系統設施，在財會工作中加入電算化并制定具有針對性的發展計劃；另一方面，只有適合自身領域的人工智能才是最好用的，必須結合人工智能的應用和會計行業的具體業務。因而為了制造出可以被本行業所廣泛應用的人工智能，會計人員必須參與相關的技術開發與研究[8]。
第7篇：人工智能教育現狀范文
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
第8篇：人工智能教育現狀范文
關鍵詞：人工智能；人機交互；機器學習；深度學習；數據挖掘
中圖分類號：TP27 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0221-02
人工智能是當今科技發展中最具潛力的熱點問題之一，2016年初轟動世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經典案例更是引起了全世界廣泛的關注和熱議。“人工智能”這個概念再次被推到了風口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會對我們的生活有什么影響？在這個背景下，我們深入探究人工智能及其相關的技術領域，對于人工智能的普及和發展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關領域的科學研究者們提供一些參考和方向。
1 什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門全新的信息技術科學，是計算機科學技術的一個重要分支，是指對于模擬、拓展和延伸人類的智能的應用系統及相關的理論和技術方法的開發研究。主要通過研究及了解人類智能的本質從而開發出能給出類似人類智能反饋的智能機器，計算機系統在理解目標方向之后所取得的最大化成果是計算機實現的最大智慧。人工智能不單單是一個特定的技術，它所研究的往往是能創造智能意識的高科技機器，包括了算法和其他應用程序，處理的任務也遠遠超出了簡單計算，從學習感知規劃到推理識別控制等等。人工智能的研究方向包含語言及圖像識別技術、機器人設計、自然語言處理等，日益成熟的理論方法和技術實踐也使得應用領域范圍大規模擴張，人工智能是人類智慧的結晶，未來也可能展現出超過人類的智能。
2 人機智能的研究方向
人工智能的科學研究通常涉及到數學、邏輯學、認知科學、以及最重要的計算機科學等多學科領域，延伸出了以下幾個主要的研究方向：
2.1 邏輯推理與證明
早期的人工智能更多的解決了大量數學問題，邏輯推理是基礎也是研究時間最長最重點的領域之一。通過找到可靠的證明或者反證方法實現潛在的定理證明，根據數據庫的實例進行推導并及時更新證明結論，演繹和直覺相結合，在推理和證明中實現部分智能。
2.2 問題求解
問題求解領域的一大重要應用則是下棋程序的功能實現，化繁為簡、將困難的問題點拆分成為獨立的子問題進行求解；而另一個實例則是數學方程的求解實現，分析各種公式符號的組合意義從而為科學研究者提供強有力的基礎保障。問題求解中所運用的搜索和規約也是人工智能領域中的兩大基本技術。
2.3 自然語言處理
自然語言處理也叫自然語言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計算機來處理使用人類語言作為計算對象的算法程序，并研究相關的理論方法和技術。NLP是人工智能領域的主要研究方向之一，也是發展時間較長的研究方向之一。語音識別、搜索引擎、機器翻譯等等都是NLP的重要研究內容，目前也都在人工智能領域獲得了突出的應用成果。
2.4 專家系統
專家系統是指具有大量模擬人類相關領域專家知識和經驗的智能計算機程序系統，依托于人工智能相關技術，根據專家系統所提供的數據方法進行判斷推理進一步決策，從而代替人類專家解決一部分該領域的特定問題。從知識表示技術的角度上看，專家系統可分為基于網絡語義、基于規則、基于邏輯、基于框架等幾種類別；而從任務類型及專家系統主要解決的問題類型的角度來看，專家系統也可分成解釋型（分析和闡述符號數據的意義）、調試型（根據故障制定排除方案）、預測型（根據現狀預測指定對象未來可能的結果）、維修型（針對特定故障制定并實施規劃方案）、設計型（按指定需求制作圖樣和方案）、規劃型（根據指定目標制定行動方案）等。
專家系統的建立包含以下幾個步驟：（1）初始專家知識庫的設計：包括問題、知識、概念、形式、規則等多個概念的籌建；（2）開發和試驗系y原型機；（3）改進與歸納專家知識庫等。
專家系統的實現通常建立在大量的數據統計與人類專家提供的問題解決實例上，沒有精確或統一的求解算法，因此也會造成一些局限性。在人工智能與計算機科學快速發展的今天，專家系統也逐漸更重視理論和基礎研究，除了基于經驗的理論，基于規則和模型的方法也將投入到實際運用中，未來的專家系統將更偏向協同式和分布式方向發展。
2.5 機器學習
機器學習是指計算機自動獲取新的推理算法和新的科學事實的過程，是計算機具有智能的基礎。計算機的學習能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進展，也是人工智能初步實現的重要標志。機器學了在人工智能領域有著重要應用，對于探索人類智慧的奧秘以及學習方法和機理都有著重要意義，機器學習的時代才剛剛開始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來精彩可期。
3 人工智能的應用
人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個循序漸進的過程中，無論是功能場景還是機器模式，都逐漸從單一到通用、從簡單到復雜，表達方法也更多種多樣。目前主要通過賦予機器產品一定的人類智能從而有效地提升機器工作效率及能力，未來的人工智能將更多的模擬人類生活環境及思維方式來設計出真正具有人類智能的高效人機系統。
3.1 人工智能在各個行業的應用
人工智能已經運用到人類生產生活的各個方面，主要包括以下幾點：（1）以智能汽車為代表的自動化交通方式。（2）種類繁多的家庭智能服務機器人。（3）用于臨床支持和病人看護中的自動化智能設備及醫療器械。（4）智能教育輔導系統、線上學習和智能輔助學習設備的普及。（5）基于圖像處理和自然語言處理的各類音樂社交軟件及VR設備的興起給互聯網娛樂時代帶來的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領域的預測及防范。（7）大量重復機械的勞動逐漸由智能機器取代，人類承擔著更多的創新及實踐工作。
3.2 人工智能生活應用實例
作為輔助人類生產生活的重要工具，日趨成熟的智能機器人已經快速走進了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見的使用場景：（1）智能房屋和家居生活的構建：目前的智能停留在自動控制I域，通過用戶指令來便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調等等；而未來，人工智能的發展將根據你的日常行為了解你的習慣喜好，利用傳感器和自動裝置搜集用戶的行為數據，通過機器學習和深度學習算法改造你所居住的環境。最終實現真正意義上的智能家居生活。（2）無人駕駛的智能汽車：主要通過導航和定位實現規定路線的行駛、通過激光測距、雷達感應和照相等技術，配合復雜的計算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類操控的環境下自動完成發動、駕駛、剎車等動作。行駛的安全性和準確性在智能機器的幫助下其實更可靠，我們完全有理由相信未來自動駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經網絡的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準確性一直都是人們關注的焦點之一。谷歌翻譯負責人表示將在部分功能上嘗試使用深度學習技術，如果能順利實施必將使得翻譯準確性的研究取得實質性突破，而基于神經網絡的翻譯方式則將幫助計算機更好地模擬和理解人類思維，使得翻譯結果更流暢合乎規范，也方便人們更好地理解。
4 人工智能的發展歷程
人工智能的發展歷程不算很長，但發展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學科一樣，人工智能的發展中也經歷了和低谷時期。根據不同時期代表性人物和事件的發生，我們大致可以將整個過程分為以下幾個階段：
（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測試”（圖靈，英國數學家，1912―1954）首次發表于《計算機與智能》一文，即通過房間外的人和兩個房間內的人和機器分別對話中，是否能區分人和機器從而判斷出機器是否具有了人的智能。這是人類對于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香農、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發起的DARTMOUTH學會于達特茅斯大學召開，會上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關于人工智能領域的研討會，見證了人工智能學科研究的開端。
（3）1960年以來，生物進化領域逐漸建立起了遺傳、策略和規劃等算法。1992年計算智能由Bezdek提出，計算智能對于生物進化學的探究有著重大意義，涵蓋了模式識別、人工生命、神經網絡、進化計算等多學科集合與交叉。
（4）上世紀90年代開始，專家系統逐漸興起，對于專家知識庫的不斷改進以及基于規則和模型的協同式分布式專家系統將是未來使用的主要趨勢。
（5）從1960年神經網絡首次應用于自動控制的實施，到1965年人工智能啟發式推理規則的方法引入，再到1977年運籌學理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發展也順利引導了自動控制模式逐漸切換到了智能控制模式。
（6）從1956年AI概念的正式提出以來，人工智能領域已經取得了眾多突破性的成就和進展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進步在一代代科學工作者的不斷努力下逐漸設計落實，人工智能已經從科學研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當下最具潛力的多學科交叉的前沿科學。
5 人工智能的未來與發展趨勢
從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經問世則得到了人們的普遍關注，甚至帶動了語音識別、自然處理處理、機器學習、數據挖掘等一系列相關學科的發展和興盛。人工智能領域中的創新和蓬勃發展是趨勢也是必然，通過了解人工智能學科的發展歷程及應用領域，我們大致可以推測出關于未來人工智能的一些方向：（1）機器學習和深度學習算法指導下更聰明更多樣性更具智能的機器系統。（2）自然語言處理應用中更自然的人機互動交流。（3）機器學習時代更快速的數據處理分析策略。（4）各研發企業和機構對于人工智能先進技術更激烈的競爭和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡稱ASI）時代下AI是否會走向失控給人們帶來的微恐懼。
6 結語
在短短60年的時間內，人工智能的快速發展已經從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實現正在不斷幫助我們探索這個世界、幫助我們搜尋信息應對各種各樣的挑戰。人工智能在逐漸強大的同時，有機遇也存在著巨大的挑戰和技術瓶頸，距離人工智能時代的真正實現還有很長的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類智力和認知的智能、是否會出現違背人類價值觀的危險行為將是未來很長一段時間內需要研究的重要課題。
參考文獻
[1]李紅霞.人工智能的發展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.
第9篇：人工智能教育現狀范文
[關鍵詞]互聯網金融；高等金融教育；SWOT；教學改革
[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2017）10-0008-03
2013年以來，互聯網金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯網金融的新概念進入高等金融教育的視線：“大數據”、“云計算”、“社會征信”、“共享經濟”、“數字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等，讓金融專業的師生既興奮又備感壓力。互聯網金融相對于傳統金融的思維觀念已經改變，經濟和金融明顯可分的界限被打破。當前，互聯網“經濟”、互聯網“金融”和互聯網下的“大數據”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行，幾乎不需要現實貨幣參與，點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數據的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復合型人才和跨界發展不再是空洞的口號，傳統金融教育的專才培養模式不再可行。互聯網金融是新生事物，其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面，對傳統高等金融教育產生強烈沖擊，但也帶來了變革和發展的機遇。因此，強化對互聯網金融教育的研究，通過互聯網金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。
一、互聯網金融的優勢和特點
（一）大數據優勢
互聯網金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟，對傳統正規金融形成強大壓力。實際上，歷史上非正規金融發展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等。互聯網金融的出現，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數據技術有效緩解，移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題，在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經濟等變革創業方式、生活方式的全新業態。
（二）人工智能優勢
與傳統金融相比，人工智能效率高，錯誤率低，模型不斷進行自主訓練和優化，大大提高了適應性，在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優勢。人工智能的核心是機器學習，互聯網金融下每日新增的海量用戶數據，以及公司之間的數據共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經網絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”，在實踐中取代了傳統基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數據系統的優勢。
（三）“互聯網+”的后發優勢
“互聯網+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業態，作為這些業態的基礎和共同體，互聯網金融擁有顯著的后發優勢，領先于傳統產業成為近年創新創業的最大落腳點。
（四）規模優勢
2008年以來，互聯網金融的交易規模迅速擴大，經營上的規模優勢日益明顯，各項交易成本明顯下降。與傳統金融業態不同，互聯網金融由一系列的產業鏈構成：征信、借貸、催收和服務等環節可分散于不同的公司，在業務模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環節聚焦其優勢業務，可將規模優勢帶來的低成本優勢發揮到極致。
（五）雙創優勢
2013年以來，互聯網金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優勢愈發明顯，不斷與其他行業形成跨界融合發展，催生創新，推動創業，極具雙創優勢。一是依托互聯網的移動支付業務的快速發展，不僅遠程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發；二是支付產業鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務——海量支付數據以及數據驅動的增值服務，為互聯網金融企業帶來了新的發展；三是區塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯網金融業務模式上，從以往只提供信息中介服務平臺的模式創新發展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式；五是利用大數據、云計算和人工智能等技術幫助互聯網金融公司開展客戶的理財或量化投資業務；六是基于互聯網的共享經濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。
二、當前高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析
表1是高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯網金融的影響提供了分析思路和依據。
（一）優勢
首先，傳統金融教育具有雄厚的人才基礎和優勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業以來，到目前為止高等金融教育已取得質的突破，金融專業的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業的前列。同時，國內金融領域在國際一流期刊發表的論文數量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次，當前高校金融專業的培養方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎、學科基礎、專業培養、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯網金融的相關課程可根據不同專業需要，進行優化組合，體現功能性。第三，互聯網經濟和互聯網金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業的建設和發展。
（二）劣勢
傳統金融教育是單一化的金融專才培養模式，一般分為貨幣經濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授，對大數據、人工智能和機器學習等涉及計算機與統計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯網金融的沖擊到來之后，我們發現業界需要復合型的跨界人才，單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業發展”。另一方面，教材建設相對滯后。目前，比較缺乏互聯網金融的專業教材：一是自編教材的質量令人擔憂；二是優秀的互聯網金融的國外教材引用較少；三是互聯網金融跟風開設課程的現象比較突出，沒有因地適宜，教學內容和難度都過猶不及，影響了教學效果。 （三）機遇
互聯網金融是朝陽產業，帶來了巨大的發展機遇。當前，互聯網金融行業的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導致銀行業人才流失嚴重。限于人才奇缺，互聯網金融目前的進入門檻較低，人員素質和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯網金融人才的培養處于摸索階段，傳統金融教育畢業的學生青睞于在正規金融行業就業，對以民營企業為主的互聯網金融行業心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴重不足。顯然，傳統金融教育向互聯網金融教育轉型發展的機遇巨大。不僅如此，互聯網金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業創業、高校金融教育的學科點申報、專業建設和師資培養等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統的金融業而言，互聯網金融是典型的跨界金融，從一開始就在進行業務模式的細分和產品之間進行內部整合。互聯網金融也正在逐步通過用戶、大數據和場景的互動來實現對銀行、證券、保險、基金和資產管理等傳統金融機構進行強有力的整合運作。互聯網金融的跨界整合實現了不同行業功能的有機結合，推動了我國區域經濟在空間和深度上的拓展。互聯網金融需要既懂得信息技術又懂得金融業務、營銷和管理知識的跨界復合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看，金融、計算機及營銷和管理類專業的教育還是各自為政，獨立培養，忽略了跨界知識的構建，導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。
（四）挑戰
首先，傳統金融教育“分業培養”的理念和當前互聯網金融“混業發展”的現實需求嚴重沖突，需要解決“并軌”發展問題。其次，傳統高等金融教育的課程設置和培養體系相對成熟，然而，互聯網金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次，互聯網金融教育強調“長尾性”。與傳統金融的“二八定律”正好相反，互聯網金融的優勢在于服務80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規金融和非正規金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠。
三、結語
高等金融教育承擔著為金融行業輸送急需人才的重任，也是社會和家長的關切所在。互聯網金融是未來金融行業的制高點，需要高校金融教育培養復合型人才，要求他們具備金融學知識，理解金融業務的原理，掌握信息化技術并能對大數據進行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點：（1）注重學科交叉，優化課程設置，培養復合型人才。（2）加強師資建設，促進傳統金融教育向互聯網金融轉型發展。（3）加強互聯網金融的“產學研”的合作，樹立“干中學”的務實求真精神。對此，高校金融教育是有優勢的，要秉持開放理念加強彼此合作，使研究向應用轉化。（4）加強對大數據和人工智能的關注，引入相關課程。此外，在互聯網金融風險高發的背景下，高等金融教育也要積極承擔社會責任，適時向社會進行互聯網金融知識的推廣和普及，提高民眾規避風險的能力，達到普及金融教育的目的。
[ 參 考 文 獻 ]
[1] 劉小銘.淺析互聯網金融現狀及風險[J].經營管理者，2016（23）：313.
[2] 楊竹清，張超林.互聯網金融對我國高等教育金融的啟示[J].金融教育研究，2016（5）：82-88.
[3] 劉源.論技術經濟學課程的分階段培養模式[J].中國市場，2016（48）：167-169.
[4] 謝水園.企業的業務骨干參與大學課堂教學常態化研究——以《國際貿易實務》為例[J].亞太教育，2016（30）：89.
[5] 謝水園.論外貿通關實務課程中多種教學方式的運用[J]. 中國市場，2014（22）：149-150.
[6] 胡燁丹，潘錫泉.互聯網金融語境下的金融職業教育模式創新[J].中國職業技術教育，2015（34）：93-95.
[7] 劉變葉.互聯網時代金融學專業人才培養面臨的挑戰及應對措施[J].工業和信息化教育，2015（5）：1-5.
