人工智能培訓體系精選(九篇)

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第1篇：人工智能培訓體系范文

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。養老服務業人工智能的應用主要體現在家居掃地機器人、語音溝通服務、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務。

二、養老服務人才培養“人工智能化”

人工智能上升為國家高級戰略后，國家發展服務性制造和生產性制造，同時盡可能的通過服務業的再造和完善，改進我國經濟產業結構，發揮技術、人才、產業的對接聯動效應。人、機器、智能機器將共生共存，成為養老服務工具的新常態。未來的養老服務人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務效率、質量和速度。智能化，體現在養老服務人才應具備傳播人工智能基礎知識，客觀了解人工智能，有效實現人與機器、智能機器的有效配對組合應用，充分發揮智能機器的保健醫生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養老。

三、人工智能養老服務人才培養模式

（一）廣播電視大學遠程教育模式――音像媒體

配備養生、人工智能國內一流專家，發揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應用的途徑、方式、手段通過網絡微視頻的形式進行普及。發揮社區教育指導中心、社區大學和社區教育學院、社區學校、社區學習站四級社區教育辦學網絡體系的作用，建立社會養老大學，使老年人自己會應用人工智能，減低對子女的時間依賴。

（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體

國家、企業、社區應建立專題公眾號進行微媒體培訓。從國家層面，要建立人工智能養老服務應用技術發展歷程方面的公眾號；從企業層面，要建立人工智能機器人養老服務應用說明類的公眾號；從社區層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務型人工智能服務策略的公眾號。

（三）職業技術學院培訓模式――專題高端培訓

目前，人工智能服務還不能完全普及，故而職業技術學院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業技術學院自身要引進國內外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓。

（四）民政部門、老齡委聯合推廣模式――社會傳媒

作為養老服務的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側重于養老服務的社區組織協調，老齡委要側重于制度、規定、采購人工智能機器方面的政策優惠的制定。

（五）社會民間家政服務組織培養模式――養老院、福利院自組織模式

民間社會力量建立有養老院、福利院，這就對相關服務人員的素養提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應并學會使用；其三，要加強前瞻性人才培養，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。

四、人工智能養老服務人才培養對策

（一）廣播電視大學養老服務人才培養對策

依托遠程教育系統，發揮網絡平臺的作用，將人工智能的技能培訓與社區教育、社會養老大學的建設并舉；發揮廣播電視大學的社會服務功能，與人工智能機器生產企業搭建戰略伙伴關系；積極推進產培用一體化建設，形成網絡平臺特色模塊；推出廣播電視大學養老服務精品課教程，以優質教育品牌打開培訓窗口。

（二）人工智能機器制造企業養老服務人才培養對策

基于居家養老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學習。

（三）職業技術學院養老服務人才培養對策

職業技術學院作為專職教育機構，首先，要提前與職業高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養老服務人才培養獲取意向生。其次，要突出人才培養的實踐應用性，購置高端智能機器，讓學生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓，對購置的智能機器進行租賃和應用培訓。

（四）民政部門、老齡委養老服務人才培養對策

民政部門和老齡委要培養高級管理人才，建立養老服務人才智庫，積極推進國家、企業、社會的養老服務人才人工智能化聯動培養；加大對家庭貧困并且有意向致力于養老服務的青年才俊的培養支持力度；對人工智能養老服務高端研發海歸人才給予政策優待；建立城市養老服務專家群組，定期召開學術研討會議，增進智慧交流。

（五）社區養老服務人才培養對策

社區要加強人工智能養老服務人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應用的優勢；積極打造人工智能特色服務團隊，開展社區公益性專題培訓，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構建人工智能養老社區，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質。

總的來說，在計算機技術不斷發展的現代社，人工智能技術的普及給養老服務帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養老服務人才的培養成為了發揮人工智能養老服務效用的關鍵環節。要培養人工智能化養老服務人才，可以從遠程教育、社會宣傳普及、學院培訓、政府推廣等模式入手，實現人工智能化養老人才培養模式的多元化。同時，開展遠程教育的過程中運用產品一體化模式，在滿足老人需求的基礎上提升人工智能設備的人性化操作，重點開展職業技術院校的人才培養方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養人工智能化養老服務人才。社區方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養老社區。

第2篇：人工智能培訓體系范文

一、人工智能應用于稅收征管的必要性分析

1.優化辦稅體驗，提高納稅遵從度。稅務部門的納稅服務有網絡和辦稅服務廳兩種方式。利用人工智能技術，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準納稅信息的推送，提高個性化咨詢的針對性，服務好PC端和移動端，使納稅人無需離開住宅即可完成一般的稅收申報。對于某些納稅人條件有限或無法在線解決的問題，實體服務機構仍可以使用人工智能系統。自2016年以來，江蘇、廣東、上海等地陸續推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號碼的“旺寶”、“小賢”等稅務服務機器人提供自助稅收服務、發票申請等，它不僅減輕了工作人員的負擔，而且提高了稅務處理的效率。人工智能的友好、耐心、準確和高效的服務，也受到了公眾的好評。2.實現稅收信息共享，確保信息對稱。目前，“金稅”項目的第三階段已逐步在全國范圍內建立了信息收集系統。政府應建立基于“金稅”項目的綜合電子稅務辦公系統，運用人工智能技術分析大數據，連接各稅務機關的信息，整合分散的資源并重新開發一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強稅收信息收集和管理的相關性，確保信息的對稱。3.創新檢查手段，兼顧公平速度質量。對于稅收征管檢查工作分為兩部分，計算機選擇選案，然后由稽查人員負責后續的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準確性，還可以提高速度，使稅務人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢。4.加強風險防范，打擊涉稅違法。電子商務的興起，納稅人收入來源的不明確和生產模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務部門應依靠人工智能技術，建立稅收風險的預防和控制系統，對評估有疑問的納稅人，由人工智能系統過濾后，發送給不同的部門進行監控和定期檢查，從而遏制不法行為發生。5.節省人力時間，降低稅收成本。人工智能的優勢在于能夠利用風險評估和稅源管理機制來減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對熱點稅收問題進行智能分析和評論。還可以應用于稅務審批事務。通過智能的機檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。

二、基于人工智能應用稅收征管的障礙因素

1.人工智能技術的發展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關，但稅收人工智能技術還存在技術方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護是有限的。其次，人工智能系統的專家系統。計算機經過的智能程序的學習，除了原有的程序思維，也導入了另一個思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復雜問題能力上了一個臺階，計算機程序通過稅務專業知識+稅務專家經驗兩個思維去思考和分析面對的稅收征管難題。事實上由于缺乏專家系統的技術支撐，人工智能應用會大打折扣。2.缺乏人工智能復合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務專業中基本上沒有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學科的交叉和融合無法實現。另外，在稅收征管領域，人工智能廣泛應用之后，普通稅收專業人員的數量將減少。簡單的咨詢輔導工作，發票業務等可以輔以人工智能系統。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發展的重要成因。3.適應智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應用和數據的保護。政府對個人信息的收集，分析和比較，確實提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權力無限收集信息超出必要程度可能會侵犯私人權利。目前，我國還沒有關于“人工智能數據的應用和保護”的規定。建議從法律條文上體現對公民的隱私保護。

三、完善人工智能應用稅收征管的對策

第3篇：人工智能培訓體系范文

關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

第4篇：人工智能培訓體系范文

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5篇：人工智能培訓體系范文

2018年以來，伴隨著“資管新規”的，資管行業進入到了正本清源、轉型發展的新時代，中國銀行理財業務未來的發展方式和形態正在被重新塑造。

盡管各家銀行在資管子公司未來業務模式和發展方向上有所不同，但將人工智能技術作為提升銀行資管業務整體效率和質量的重要手段，已經取得了業內的廣泛共識。國內外的資管機構在相關領域進行了大量的研究和應用。BlackRock作為全球最大的資產管理機構，運作著6.3萬億美元的資產，人均管理規模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級智能金融系統，所支持的業務范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養老和風險控制業務體系。天弘基金作為國內唯一一家規模超萬億的基金公司，擁有著來自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發計算能力、客戶肖像繪制、用戶習慣分析及智能資產配置方面的技術儲備和實踐經驗已處在行業前列。

銀行資管擁有相對獨立和完整的資產負債架構和業務模塊，將人工智能技術用于資管業務，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統銀行資管向智能資管的轉型，提供了重要的技術保證。但目前將人工智能用于銀行資管還存在著一些亟待解決的問題。本文將聚焦資管轉型背景下的智能資管建設，對人工智能應用場景進行分析討論，探索符合當前銀行資管業務發展特點的“銀行資管+人工智能”的解決策略。

二、 資管業務人工智能應用存在的問題

1. 銀行資管外部環境的變化。

（1）國內監管環境的變化。國內的銀行資管行業自誕生以來，就與監管密不可分。在資產端，國內監管對銀行資管的投資標的有著較為明確的限制，因此投資無法在全市場和全金融標的上展開。在負債端，國內監管采用了較為嚴格的流程限制了客戶的理財購買行為只能在柜面或銀行端的APP上進行。2018年以來，監管對銀行資管進行“市場化”調整的目標逐漸清晰。“資管新規”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規范資金池業務”“引導行業去嵌套”“去杠桿”等問題上的考量外，也向資管行業統一監管的目標邁出了重要一步

監管對資產端和負債端的松綁，不僅意味著更多的業務機遇，也意味著技術應用有了更多的業務場景。

（2）業務環境的變化。傳統銀行資管面對的競爭對手僅為銀行資管同業，而借助于銀行強大的實體渠道營銷能力和過去的資金池運作方式，這種競爭一直處在溫和可調節的范圍內。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標的和工具，但其無疑也會直面更加激烈的外部市場競爭。相較于市場化程度高的基金公司、券商資管而言，多數銀行資管在投資交易、投資研究、系統建設、人員儲備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會為人工智能的業務應用帶來了不確定性和阻礙。

2. 金融業務數據問題。金融數據具有數據量大、維度高、結構復雜、價值密度低等特點，此外，金融數據還包含大量的噪聲和潛在的關聯關系，具有極強的波動性，這使得對金融數據的分析和挖掘成為一個難題。

銀行、保險和證券等專業機構對客戶數據的準確性要求嚴格，根據特定場景開發私有清洗模塊或平臺，積累了大量經驗。但出于保密原因，金融企業很少有理論性的成果見諸于報道。

金融數據的智能清洗技術在學界已開展多年。針對數據中屬性錯誤的檢測，有基于統計學理論的方法、關聯規則的方法、聚類的方法、利用違反函數依賴條件的方法等。針對數據中的重復記錄問題，可以在基于距離度量的基礎上，采用聚類算法的思路進行處理。針對金融數據中常出現的時序數據，也有學者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過計算數據到聚類中心的距離來分離出噪聲數據。針對金融數據維度高的特點，在確定了問題邊界后，可以直接使用經典的數據降維度算法或策略予以解決。

高質量的數據資源是人工智能應用的前提條件。成功的人工智能應用，花費在數據工程上的時間比例會占到六成甚至更高。而銀行資管在數據處理上常會遇到來自下列兩方面的問題。

（1）內部數據。銀行資管已經發展十年有余，內部積累了大量數據，該部分數據多數僅完成了數字化。由于以前缺乏數據分析的內生性需求，大量數據并未經過數據清洗和結構化存儲，后期數據清洗和存儲的成本較高。

作為歸屬于母行的獨立部門，銀行資管的部分業務模塊的職能（如產品銷售、信息科技等）一直由母行的相關部門代為行使。子公司化之后，按照監管對于銀行數據的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數據將無法作為無形資產被子公司所繼承。數據獲取渠道的堵塞將會直接不利于未來人工智能技術的應用。

（2）外部數據。銀行資管未來在投資端會大量投資外部標準資產，而投資的前提保證是能夠擁有完整準確的外部數據。針對標準資產的公開市場數據，目前有大量的第三方數據供應商提供相關的數據。而針對標準資產中的另類數據，通常數據來源可靠性差、數據質量并不穩定。

未來外部數據是否需要本地化及系統內外數據如何隔離將主要根據監管要求及自身發展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數據庫的搭建和維護也將是資管子公司科技團隊的重要工作之一。

3. 銀行資管架構及技術積累。

（1）組織架構。銀行資產管理業務的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業務模塊，且多實現了獨立的事業部制。然而，各行資管的業務范圍及業務模塊間的工作流相異，各模塊內部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國股份制銀行與城商行間、城商行與農商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構上的差異，業內并沒有形成引入人工智能技術的現成框架和通用模板，所以具體實現需要根據各自的實際情況來進行差異化的設計。

（2）技術積累。我國的銀行資管業務起初多隸屬于同業市場或金融板塊，十余年便經歷了由小變大、由弱變強的過程。行業的高速擴張也帶來了各行資管業務發展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術儲備等方面，也處在不同的發展階段。除了同業間的差異外，相較于已經發展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機構所處的監管和行業標準化程度高，導致了這些機構只要滿足準入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲備和技術水平。

除了管理技術和傳統投資投研技術外，人工智能技術的應用更多集中在人工智能知識以及計算機技術的使用上。在人工智能算法知識、獨立開發能力和相關人員儲備上來講，部分非銀機構已經走到了市場前列并且積累了一定的研究成果和實戰經營，銀行資管在實現超越前，還需要付出較多的追趕成本。

三、 我國銀行資管業務中人工智能的應用建議

1. 明確自身特點和發展定位，梳理人工智能應用的整體框架。“理財新規”和《商業銀行理財子公司管理辦法》將未來銀行資管開展業務劃分成了體內運營的“傳統”模式和體外運營的“子公司”模式，在業務開展模式確定后，銀行資管機構的市場定位和發展定位會皆然不同。

對于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來規劃多朝著全能型方向來發展。可以針對人工智能的應用進行自頂向下的宏觀設計，所涉及的業務范圍可以盡量拓展，將未來有可能開展的業務也納入到設計范圍內。更加寬泛的投資范圍和營銷渠道，會需要更加全面的數字化系統進行支持，業務開展過程中會積累的更多的數據，人工智能技術的應用也會更加有意義，無論是從管理端和業務端都會產生規模效應，落地成本均攤后也更加低廉。

對于選擇了“傳統”模式的銀行資管，全面的人工智能應用不但成本高昂，且給實際業務帶來的收益相對有限。這類銀行資管可以針對有急迫人工智能需求的應用場景，進行特定業務的落地，比如針對負債端客戶的偏好分析，可以用來在未來嚴峻的市場環境中最大程度的維護好存量客戶并擴大客群，實現與銀行資管子公司的錯位競爭。后期可以根據業務的開展情況，逐步推進人工智能的使用，實現更高的產出比。

2. 挖掘潛在的人工智能應用點。在業務模式和人工智能應用的整體框架被確認后，接下來就進入到潛在應用點的挖掘選擇上。

（1）客戶行為分析及應用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯網企業采納并廣泛應用于實踐。銀行資管因相對的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內在動力，相關的研究起步較晚。金融業基于人工智能進行客戶分析的目的在于：從海量數據中，發覺目標客戶及潛在客戶;進行欺詐檢測、價值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻度及忠誠度模型等。

針對客戶行為進行分析，并反向用于營銷及產品設計，是一個比較自然的人工智能技術應用場景，而實踐應用中的熱點也集中在負債端。從技術角度上講，數據采集和業務場景的建模是落地中的重點和難點，而工程實踐、后期分析結果的解讀及應用則占據了更多的工作量。

（2）智能量化投資及投研平臺。智能量化投資是指：通過向量化投資領域引入人工智能技術，使系統能夠高效且智能地從金融數據中自動挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺建設方面，非銀金融機構已有實施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統，嘉實基金2016年成立的人工智能投資研究中心，華夏基金與微軟亞研院的戰略合作。不同于非銀金融機構，新興的金融科技公司更傾向推出標準化的解決方案或平臺，參與其中的金融科技公司包括：通聯數據、數庫科技等。

權益二級市場一直是金融領域人工智能應用的熱點，由于監管政策的放寬，銀行資管子公司已經可以開始在該領域提前布局。自動盯市和價格發現是人工智能較為常規的應用，更進一步的，人工智能還可以被用于自發地尋找市場的階段性有效指標、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顧研究。智能投顧（Robo-Advisor）在對大量數據分析的基礎上，根據服務對象的特征或偏好，給出個性化的投資建議，可以選擇性的為服務對象提供交易服務（如完全自動交易、人工投資顧問協助交易和自執行交易等）。

智能投顧起源于美國，近年來眾多資管公司已了其智能平臺，我國于2015年引入智能投顧概念。國內智能投顧平臺按照業務類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國外發達市場的ETF 基金以達到資本配置的目的，例如彌財公司和藍海財富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標的，例如錢景理財公司;第三類是基于論壇等在線平臺進行投資信息共享，對量化投資策略、投資名人的股票組合進行社交跟投，例如雪球公司。

未來的銀行資管必然會從“輸出產品”向“輸出策略”轉型，而負債的邊界也將會瞄向不同風險偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過“智能投顧+外部ETF采購”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對于投研能力強、市場占有率高的頭部銀行資管，未來可以發行廣泛涵蓋市場各類指數的類ETF基金，在滿足內部投資采購需求的同時，也可以將其提供給外部有配置需求的機構及個人投資者。

3. 人工智能落地的內部機制建設。盡管人工智能技術的應用在金融領域已經取得了共識，但不同性質的機構對該類技術的認知和實際的推進力度上有很大的差異。建設一套可行的人工智能落地的內部機制是大多數銀行資管子公司在擁抱人工智能技術時，應該考慮的首要問題。這套機制的建設應圍繞著下列問題展開：（1）探索性的業務需求與外部技術公司合作方式研究;（2）探索性的業務需求考量標準;（3）項目結果不及預期的退出機制。

第6篇：人工智能培訓體系范文

計算智能（Computational Intelligenee，簡稱CI），又稱軟計算，該詞于1992年被美國學者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全計算智能大會明確提出了計算智能的概念，標志著計算智能作為一門獨立學科的誕生。傳統的人工智能問題的處理、結論的得出都需要在建立精確的數字模型的基礎上才能實現，但現實中有很多的數據都是模糊的，無法建立精確的模型，使得人工智能的應用范圍相對狹窄，而計算智能則突破了人工智能的瓶頸，以模型為基礎，模擬人的理論與方法，只需要直接輸入數據，系統就可以對數據進行處理，應用范圍更加的廣泛。

計算智能的本質是一類準元算法，主要包括進化計算，人工神經網絡、模糊計算、混沌計算、細胞自動機等，其中以進化計算、人工神經網絡及模糊系統為典型代表。

1.1 進化計算 進化計算是采用簡單的編碼技術來表示各種復雜的結構，并通過遺傳操作和優勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜索的方向，具有操作簡單、通用性強、效率高的優點，其工作原理是通過種群的方式進行計算，借助生物進化的思想來解決問題，分為遺傳算法、進化規劃及進化策略三大類。

1.2 人工神經網絡 人工神經網絡是一個高度復雜的非線性動力學系統，具有模糊推理、并行處理、自訓練學習等優勢，其工作原理是仿照生物神經網絡處理信息方式，通過不同的算法和結構，將簡單的人工神經細胞相互連接，通過大量的人工神經單元來同時進行信息的傳播，并將信息儲存在改革細胞單元的連接結構中，快速地得到期望的計算結構。生物神經網絡的細胞是在不斷的生成和更新著的，即部分細胞壞死，整個神經網絡仍能維持正常的運轉秩序而不會驟然崩潰，同樣人工神經網絡也有著這樣的特性，即使部分神經細胞發生問題，整個網絡也能夠正常的運轉。人工神經網絡按照連接方式的不同分為前饋式網絡與反饋式網絡，前饋式網絡結構中的神經元是單層排列的，分為輸入層、隱藏層及輸出層三層，信息的傳播是單向的，每個神經元只與前一層的神經元相連，即信息只能由輸出層傳向隱藏層再傳向輸入層，而不能由輸出層直接傳向輸入層；反饋式網絡結構中每個人工神經細胞都是一個計算單元，在接受信息輸入的同時還在向外界輸出著信息。不同的行業和領域可以根據自身的需要將不同的網絡結構和學習方法相結合，建立不同的人工神經網絡模型，實現不同的研究目的。

1.3 模糊系統 客觀世界中的事物都具有不同程度的不確定性，如生活中的“窮與富”、美與丑”、“相關與不相關”無法用一個界線劃分清楚，對于事物不確定研究的過程中產生了模糊數學，所謂模糊性是指客觀事物差異的中間過渡中的“不分明性”。美國專家L.A. Zdahe教授首次運用了數學方法描述模糊概念，自此之后模糊數學形成了一個新的學科，并在世界范圍內發展起來，在醫學、農業等方面得到了應用。

2 計算智能在機械制造中的應用

機械制造業是國民經濟的基礎產業，機械制造業的發展對于促進工業生產領域的發展，保持經濟穩步增長，滿足人們日常生活的需求，提高人們的生活質量有著重要意義。一個國家機械制造業水平的高低是衡量該國工業化程度的重要指標。由于研究角度的不同，機械制造業有著不同的分類，如國家統計局將機械制造行業分為通用設備、專用設備、交通運輸設備、電氣設備、儀器儀表及辦公設備五大類，證券市場將機械制造行業分為機械、汽車及配件、電氣設備三大子行業。根據調查顯示，2013年我國制造業產值規模突破20萬億元，同比增長17.5%，產值占世界比重的19.8%，經濟總量位居世界首位，利潤4312.6億元，增長0.33%，增加值累計同比增長10.4%。

隨著計算智能研究的深入，計算智能在機械制造中得到了應用。伴隨著機械行業的飛速發展，各類生產安全事故也時有發生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人員安全意識淡薄；其次是企業的安全管理和監督缺失，我國相當多的機械制造企業不重視勞動安全衛生方面的數據統計和資料積累，為了追求最大利潤在安全生產方面投入的資金過少，缺乏對員工開展安全教育的培訓。建立科學的安全生產評價方式對于防止各類安全事故，提高安全效益有著積極意義。人工智能的安全評價方法以線性函數為基礎，而安全生產評價體系是一個復雜的系統，涉及的內容繁雜，需要考慮的因素很多，存在很大的不確定性，導致得到的結論與實際現場常常不能一致，計算智能以選擇非線性函數建立安全生產評價模型，實現對非線性函數關系的擬合，解決了這一難題。

在機械制造中存在著大量的模糊信息，如機械設備的損耗、零件設計目標等信息都是用比較模糊的術語來表達，傳統的人工智能進行新的零件生產制造時，設計人員對零件進行設計，確定零件的尺寸，然后試生產零件應用在設備中，如不符合要求，再進行調整，這就要求設計人員有著豐富的知識和實踐經驗，能夠根據需要設計出適合的零件，而計算智能以系統論作為基礎的，對選擇的自變量進行適當的優化和控制，只需要設計人員將零件的形狀、大小、作用等輸入計算機，并對零件制造的程序編排，利用計算機確定零件的制造技術，同時控制零件的質量，使零件設計、制造的過程更加便捷。

第7篇：人工智能培訓體系范文

關鍵詞：人工智能 自動化 電氣工程 控制系統

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）012-160-02

人工智能與傳統方法相比較，具有許多方面的優良性能，智能化的系統大大代替了大量的人工繁瑣的工作，又提高了系統操作的靈敏性和精確性，在功能要求越來越高的許多行業中應用相當廣泛。最近10多年來，各種電子技術和高科技手段的日新月異，許多科研機構就自動化控制中的人工智能技術開展了大量的研究工作，取得了豐碩的成果。下面筆者就人工智能在在電氣工程方面的應用做一綜述。

1 人工智能技術的優勢

（1）控制對象的模型在設計之前已經成型。在電氣工程方面，由于許多參數具有復雜性，利用傳統技術無法確定哪些具體的參數變化會導致結果的相應變化，從而表現出的外在結果復雜多樣，難以歸納出具有一定規律性的結論來，這就是信息的非線性特征必然決定了隨機結果出現的原因。人工智能通過專家系統，利用控制器能對各種參數進行精密分析，并給出正確的指令，而使得各種對象在動態變化中得到精確地控制。

（2）人工智能控制器的自身性能能夠自我調節，以趨更加完善，應用的技術及參數可以有實際響應時間、下降時間、魯棒性能等變化。

（3）人工智能控制器操作起來比較直觀、簡潔，即使經過一般的專業操作技術崗前培訓，也能很快掌握人性化的人機交互對話系統，還能依照各種實際情況進行適應本人習慣或工作需要的界面設計。

（4）人工智能控制器性能穩定，能對各種數據進行科學的處理，可適范圍比較寬泛，由于驅動器的特性很多，控制器都能對輸入的各種數據信息做出很好的篩選和判斷。

2 電氣工程中人工智能的運用

2.1 提高了電氣設備設計的水平

計算機技術的更新換代率非常快，引導了電氣產品的設計手段發生了革命性變化，CAD（計算機輔助設計）的引入，大大縮短了產品研發的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得電氣設計變得非常直觀，模塊化的操作設計模式和大大縮短了設計的周期，同時由于計算機技術的精確化，也使得產品的質量得到很大程度的改良。人工智能系統能夠優化電氣產品的設計，主要借助于遺傳算法和專家系統兩方面來完成。遺傳算法具有明顯的算法優勢，計算結果的精度也很高，因此遺傳算法及其衍生算法普遍應用于對電氣產品的智能化優化設計中。電氣設備發生故障一般是不確定性的，具有很大的隨機性，表現在發生故障的部位和發生故障的時間方面，但一般會在故障發生之前總會出現一定的先兆，利用專家系統就可以將預兆和故障之間的復雜關系準確而及時地反映出來，并給出預警信號。

2.2 精確診斷出引起電氣設備發生事故及故障的原因

由于目前電氣設備的自動化和集成化很高，一旦發生故障，利用傳統的分析方法難以準確找出故障發生的部位。如發動機、發電機和變壓器等設備出現故障的頻率一般比較高，其原因是非常復雜和多變的，并且具有很強的突發性，還具有快速解決的特定要求，若處理不當或不及時，就會造成二次損失或事故，甚至會造成非常嚴重的不可預見性后果。人工智能系統融入了神經網絡和模糊理論等技術，可以很好地解決傳統分析方法所出現的延時處理或診斷失誤等問題。傳統方法診斷故障的原理是：變壓器等電器設備一旦發生故障，其中的油的成分會發生一定的變化，因而對提取的樣本進行成分分析，就可以判斷出變壓器等電氣設備是否發生了功能性故障。采用這種傳統方式耗時較多，浪費人力，準確性不高。

2.3 對電氣控制過程中的有效應用進行分析

電氣技術越來越復雜，越來越現代化，其控制過程就顯得愈來愈重要，是確保電氣設備穩定而高效運行的保護神。長期以來這一問題是學術界和工程界所面臨的一大棘手課題。功能越來越完善、技術含量越來越豐富，這些均對技術人員的理論水平和操作技能提出了非常嚴格的高要求，在目前階段下，提高操作人員的技能水平和效率就成為科研人員孜孜追求的一個目標。人工智能的引入和廣泛地應用，和計算機運算能力等核心技術的長足進步，以及交互性的界面，都使得日常化的操作變得直觀、簡潔，還可以實現遠程控制及其監控，大大提高了操作人員的安全性，也對電氣設備的良好運行提供了可靠的保證。另外，還對某些重要的數據和信息進行了即時的存儲和備份，以便以后進行調用、對比分析等。還可以自動生成各種報表，大大降低了人工費用，也減少了物力、財力等資源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精確度更加細致。

2.4 實現了控制和保護雙重功能

在電氣設備中，人工智能能對所有開關量、模擬量數據實時自動采集并進行科學的處理，并能做到定時、批量地整理和儲存。還可以通過對系統的歷史運轉情況進行畫面模擬顯示，電流、電壓、隔離開關、斷路器等電機設備的運轉狀態到直觀形象的反應，一目了然。技術操作人員可以根據實際情況進行相關數據的分析及建立圖表。綜合集成了聲光、語音、電話、圖象等多模式同時或選擇性報警。在操作控制方面，智能化技術使技術人員可以通過鍵盤或鼠標實現對隔離開關，斷路器等的現場或者遠程控制，勵磁電流的調整。

2.5 在電力系統自動化中的應用

人們對電力行業在生產中要保持穩定性和流暢性的要求不斷提高，現在很多大型的電力企業均將PLC 控制系統逐步代替輔助系統中的比較傳統落后的繼電控制器。通過PLC 控制系統可以一方面對某個工藝流程進行實時的控制，另一方面協調全廠的安全生產。火力發電廠中的輸煤控制系統由主站層、現場傳感器和遠程IO站三部分組成連貫的網絡體系結構。其中，由人機接口和PLC 共同構成主站層，少許工作人員在設置有主站層的集控室內，通過系統的顯示屏以自動控制為主手動控制為輔對系統進行監視和控制，可以大幅提高發電企業生產效率。隨著PLC 技術的應用，實現了電廠不同發電機組在供電系統之間自動切換，供電的可靠性和穩定性得到很大程度上的提高。

3 結束語

綜上所述，隨著微電子技術的飛速發展和軟件技術的快速提高，人們的日常生活發生了很大的變化，無數的科研成果慢慢轉換成生產力，改變著我們的生活方式，同時也促進了人工智能技術的不斷提高。硬件方面的技術和工藝水平同樣也在飛速發展，電子集成技術更加成熟，功能更加強大。芯片制造技術更是錦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，應用范圍日趨廣泛而深入，產品成本的下降也帶動終端銷售價格的大幅度下降，良性循環下的技術催生，使得人工智能技術在生活和生產中的許多方面都得到更加廣泛的應用，高度的自動化特征使人們體驗到神奇的便利性。可以預見，人工智能在電氣自動化控制中將會有更加廣闊的遠景。

參考文獻：

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第8篇：人工智能培訓體系范文

（湖南大學信息科學與工程學院，湖南長沙410082）

摘要：針對大學專業教育中普遍存在的高分低能狀況，以“用”為出發點，提出實驗課程·專業實訓·學科競賽金字塔式實踐教學體系，闡述如何打通課程理論之間的聯系，自底向上從實踐動手、分析綜合再到發明創新分層逐步培養和提升學生的專業能力。

關鍵詞 ：實踐教學；實驗課程；專業實訓；學科競賽

第一作者簡介：李智勇，男，教授，研究方向為智能計算、智能系統、大數據，zhiyong．li@hnu．edu．cn。

0 引 言

大學作為直接為社會輸送人才的機構，將人才“可塑性”和“可用性”作為大學教育的根本目的，因此培養學生的文化素養和專業能力成為大學教育最重要的任務，但由于中國傳統教育思想的影響，“高分低能”一直是中國教育面臨的一個嚴峻問題，而這一問題在高等院校更為突出。問題不解決，便達不到“可用性”的目的。

這一問題違背了大學教育尤其是工科類院校的初衷，越來越多的高校逐漸意識到該問題的嚴重性，開始進一步關注實踐教學，壓縮理論教學的時間，輔以更多的實踐教學課時。“小學期”是這一趨勢的典型代表。這一變化將實踐教學的質量問題提上日程，如何建立合理有效的實踐教學體系和安排實踐教學內容是當前高校不得不思考和亟待解決的問題。

1 教學現狀及問題

我們以湖南大學智能科學與技術專業為例分析目前實踐教學的現狀及存在的問題。

1.1 課程教學體系

湖南大學智能科學與技術專業近3年的教學計劃中，要求學生畢業最低總學分為170分，圖1給出各類環節所占的學分比例，可以看出，專業實訓（含畢業設計）只占總學分的16%，教學計劃側重理論教學，從學時分布來看，此偏重更為明顯。圖2分析了每個學期的課程教學學時情況，學生幾乎需要將所有時間放到課程理論學習上，被嚴重束縛，實踐教學形同虛設。

1.2 現有實踐教學體系

在智能科學與技術專業近3年的教學中，實驗課程有普通物理實驗和人工智能基礎實驗兩門。從學生完成該實驗課程的情況來看，大多數學生數據處理邏輯簡單，幾乎沒有運用模式識別、機器學習、智能控制等人工智能方法完成的作品。第6學期開設的實踐課程遠遠達不到培養學生熟練運用多門專業理論和方法的目的。

現在很多高校開始實施“小學期”教學日歷，設置為期1個月左右的集中實踐或者專業實訓環節。前兩年的“小學期”是面向全院所有專業學生的基礎能力培養，而第3學年后的“小學期”安排專業綜合設計實訓，訓練學生的專業能力，如五子棋人機對弈項目可以大大提高學生對專業的興趣，但項目過于單一，僅涉及人工智能、模式識別、機器學習等課程，與人工智能實驗課程有重合的傾向，而諸如機器人學、智能控制等智能科學與技術專業的特色課程就沒有訓練的機會，此外對比上一個硬件技術實訓缺少能力培養的延續性。具備創新發明的能力是目前實踐教學甚少考慮的培養目標。

1.3 存在的問題

這種培養方案主要存在以下問題：①實踐教學學時過少，學生實踐能力培養機會太少；②理論學習任務過重，學生的雙手無法得到解放；③實驗課程內容設置不合理，課程理論與實際沒有有效結合；④面向專業的實訓內容單一，專業理論覆蓋面不夠；⑤能力培養斷層，發明創新能力未涉及。

2 金字塔式實踐教學體系

針對以上存在的問題，我們制定了新的培養計劃，圖3所示是2015年湖南大學智能科學與技術專業教學計劃課程時序圖。可以看出，不計實驗課程，每學期的理論教學課程減少到平均5門課程；實驗課程大大增加，從原來的2門增加到7門。新的教學計劃中實踐教學得到重視和加強。

另外，教學計劃的另一個特色是高年級的教學／學術方向分組，根據信息科學與工程學院的科研優勢設置了4個方向，將教學與科研有機結合。課程按組選修，增加了選修課之間的關聯性，使培養目標更突出，令學生有的放矢。教學計劃也反映了實踐教學的體系結構：針對重要的學門、學類和專業課程，通過專門開設實驗課程鞏固這些重要課程；接下來，通過專業實訓將多門課程理論串聯起來；最后，擬提供豐富的學科競賽機會，對于學有余力的學生進一步培養發明創新的能力。這3個層面形成了一個金字塔式的實踐教學體系，如圖4所示。越往上，能力水平越高；往下是必須具有的基礎能力。金字塔式的實踐體系體現了遞進式的能力培養過程。通過該培養模式將能直接給社會輸送“可用”人才。

圖4給出了整個實踐能力培養的空間結構。筆者將分別從時間角度詳細介紹3個層面的培養目標和實踐內容安排。

2.1 實驗課程

實驗課程處于金字塔的最底層，目的是培養學生運用專門知識進行動手實踐的能力，熟悉和鞏固專業基礎課程理論，為上層的能力培養打好基礎。這一能力是所有智能科學與技術專業合格大學生必須具有的根本能力。

程序設計和計算機系統設計是實現智能的手段和載體，因而第1學年和第2學年圍繞這兩個能力開展理論和實踐教學活動，開設了高等程序設計、數據結構與算法、數字邏輯、計算機系統等課程，其中程序設計、數字邏輯和計算機系統3門課程實踐性較強，因此還配套設置了對應的實驗課程。實驗課程與理論課程盡量同步開設，利用實驗箱對理論進行驗證，加深學生對課程的理解。第3學年和第4學年面向計算機上層系統和應用，操作系統和計算機網絡是典型代表，因而針對這兩門課程開設對應實驗課程，這幾門實驗課程是學類核心課程。此外，教師還可圍繞智能科學與技術專業的重點核心課程“人工智能”開設機器人實驗課程，讓學生基于NAO人形機器人、智能小車、RoboCode等設備軟件理解、熟悉和練習各種智能的算法和模型。從程序設計、計算機系統、操作系統、計算機網絡和人工智能5個方面依次開展基礎實踐到專業實踐的培訓，為上層專業實訓作好準備。

2.2 專業實訓

專業實訓是隨著小學期的推廣而逐漸引入的培養環節，未有成功的經驗可以借鑒。5年中我們不斷地探索，在剛開始的2年采用“集中實踐+生產實習”的方式。集中實踐指在學校里進行一些簡單的綜合設計，如軟件實訓開發類似圖書管理系統的軟件。由于題目較為簡單和老套，學生興趣不高。生產實習是指和企業合作，將學生派往生產一線，這一想法初衷好但操作性低。因此，頭兩年的“小學期”成效不佳，于是取消生產實習，將集中實踐從2周延長為4周，增加項目難度，如2014年在第2學年實行的“STC單片機開發”和第3學年實施的“五子棋智能對弈設計”，難度適中，學生普遍反映較好。

這兩年取得的進步給我們很大的啟發。第2學年的軟件實訓結合最新的APP應用引入Android開發，讓學生可以在自己的手機上展示作品，實現即所得，極大地激發學生的積極性；在已有的單片機開發上，提升設計的高度和難度，引入FPGA設計，讓學生全面學習嵌入式系統；最后，在智能專業綜合設計方面，將五子棋智能下棋程序打造成全院的一個競賽，結合專業最前沿的發展方向，進而增加機器人開發、物聯網系統和嵌入式系統設計，涵蓋智能終端、智能軟件、智能系統，提供較寬的選擇，充分發揮學生的一技之長。

2.3 學科競賽

前兩個層次基本上完成了工程能力的培養，但創新才是核心競爭力。如何激發學生發明創造的潛能也是實踐教學的任務之一。這一能力在以前的教學中甚少專門涉及，發明創新的能力是一道坎。

學科競賽是培養發明創新能力比較好的一個突破口，因此我們在實驗室建設過程中適當考慮了對學科競賽的支撐，基于RoboCup足球機器人在協同對抗上創新，基于模塊化機器人在創意上立新，基于NAO機器人在自然語言處理上求新。目前，學生長期參加的學科競賽有RoboCup足球機器人中型組比賽、物聯網設計大賽以及全國電子設計大賽。教師應為有志向和能力的學生提供創新平臺和條件，鼓勵學生參加高水平的學科競賽。

學科競賽組成了實踐教學的最后一環，面向科研，與研究生教育接軌；面向創業，為IT產業增添生命力。

3 建設措施及成果

3.1 實驗室配套建設

根據實踐教學的分層體系，目前已有的支撐該體系的儀器設備見表1，可滿足不同層次的用途需求。課程實驗的設備主要以驗證為主；實驗課程的設備需要學生動手實現算法和設計；專業實訓的設備主要以提供平臺為主，讓學生自主搭建系統；學科競賽的設備一方面要滿足競賽需求，一方面可以應用于學術研究，具有一定的開放性。

針對學科競賽，我們已經建立400 m2的場地專門用作智能科學與技術專業的創新和學科競賽實驗室。圖5所示為學生正在專心調試足球機器人。

3.2 實踐教學代表性項目

1)電子產品的制作、測試及使用( STC-A實驗學習板)。

通過完成一個電子產品（STC-A實驗學習板）的制作、測試及使用，學生能夠全面了解電子產品的開發與生產全過程以及質量管理；實踐簡單的焊接技術，認識基于處理器的電子系統的組成；學習電路調試及檢測能力，了解“STC-A學習板”的功能以及嵌入式系統的入門知識；擁有一個便攜式學習與創新的實驗平臺，為今后的學習提供方向與幫助。

2)“智能杯”五子棋程序設計邀請賽。

該競賽在已給出五子棋平臺的基礎上（已有界面，無需自己編程界面），要求參賽者寫出五子棋算法。換句話說，就是設計五子棋COM的智商。五子棋看似簡單，實則包含各種變化，計算種種變化同樣需要強大的知識儲備。程序設計與五子棋結合既樸素簡單，又包羅萬象，同時通過對弈方式可以綜合多種人工智能理論和方法，反映出技能的高低。

3)足球機器人。

中國機器人大賽暨RoBoCup公開賽是中國最具影響力、最權威的機器人技術大賽。信息科學與工程學院從2013年開始連續參加了兩屆比賽，積累了一定的經驗，已基本形成老帶新的格局。通過展現一個真實的機器人產品，可以讓學生感受本專業的特色和前景，提高專業的認同感；通過動手改進一個實際產品，激發學生的創新意識；通過這個比賽，期望學生能夠逐步達到自主研制復雜精密機器人的水平。

4 結語

能力培養是大學教育的重中之重，而實踐教學是達成這一目標的重要手段。實驗課程·專業實訓·學科競賽金字塔式實踐教學體系符合能力培養的階梯性，涵蓋了動手實踐、綜合分析和發明創新3種能力。部分實踐教學項目得到較好的反響，為這一體系進一步成熟化和規范化提供了動力。

下一步，我們擬主要從兩個方面進一步推進智能科學與技術專業的實踐教學建設。一方面不斷提升從事實踐教學的教師水平，注重與行業接軌，跟進行業的最新發展動態和專業技術并將其反映到實踐項目中，形成一個持續發展的良性生態；另一方面積極融人工程認證的理念，為工程類學生今后走向世界提供具有國際互認質量標準的“通行證”。實踐教學作為能力培養的重要手段，為了使其更加科學和規范，我們將參照工程認證的標準，對各項能力的培養在實踐教學過程中有更明確的對應，對能力的考核能更細致化。

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第9篇：人工智能培訓體系范文

一、我國醫藥制造企業數字化轉型發展現狀及問題

醫藥制造業是我國國民經濟的重要組成部分，在整個消費市場中有著舉足輕重的地位。進入21世紀以來，我國醫藥制造業發展迅速，目前已成為全球第二大醫藥市場，原料藥生產出口穩居世界第一。2007-2017年，我國醫藥制造業規模以上企業的主營業務收入從5967億元增長至28200億元，復合增長率達到16.8%，遠高于同期GDP增長率。不過，我國醫藥制造業創新能力弱、競爭能力不強等問題突出，產品仍“以仿為主”，創新藥欠缺，藥品質量和療效等都有待進一步提高。另外，隨著近幾年藥品“帶量采購”、“兩票制”等政策的實施，對藥企運營與成本控制提出更高要求和挑戰，再加上疫情沖擊，我國醫藥制造企業的收入和利潤收到較大影響，規模以上企業的主營業務收入近幾年一度出現下滑。在以上背景下，推動醫藥制造企業數字化轉型是推進我國藥企向創新型技術型轉型升級、提升自身競爭力的有效手段。當前，我國醫藥制造企業數字化與智能化水平還有較大提升空間，據統計，我國有超過一半的醫藥制造企業處于單點信息化、數字化覆蓋狀態，系統間集成度較低；另外，仍有26%的醫藥制造企業處于數字化起步階段。具體而言，我國醫藥制造企業數字化、信息化主要存在如下問題：第一是新藥研發能力普遍偏低，研發階段信息化支撐手段缺乏。當前醫藥研發需要強大的平臺及人工智能、大數據分析等手段支撐，我國醫藥企業特別是中小企業仍處于傳統醫藥研發階段，缺乏信息化手段及數據的支撐，導致藥物研發耗時耗力，且成功率低。第二是醫藥生產階段信息化及自動化大部分處于單點覆蓋階段，未形成端到端集成。一方面部分生產環節還未實現自動化，這在中成藥制造企業中較為常見，如藥材預處理、藥物提取、環境控制等環節，仍需要大量人工參與。另一方面，醫藥企業信息化與自動化大部分互相分離，生產過程中的數據沒有得到實時收集以用于研發、生產過程的控制及管理。第三是企業營銷流通、產業鏈協同等環節信息化水平普遍偏低。我國醫藥制造企業對藥品營銷渠道管理、營銷數據的實時跟蹤及數據分析能力普遍不足。同時，當前藥企普遍缺乏互聯網營銷及用戶服務類平臺，基于線上的創新發展觀念薄弱。另外，醫藥制造企業利用信息化平臺打通產業鏈上下游企業，實現上下游企業數據同步、資源及業務協同等方面還存在較大短板。

二、我國醫藥制造企業開展數字化轉型推進創新發展建議

基于我國醫藥制造企業數字化、自動化現狀及問題，為推進我國醫藥制造企業運營升級、產品及服務模式創新，提升行業在國際的綜合競爭力，企業應根據自身實際情況進一步提升研發、生產、營銷流通、用戶服務等環節智能化、數字化水平，同時推進企業各環節系統間集成及數據共享流通，最終實現智能化研發、智能化生產制造、智能化企業管理等全新生產運營模式的構建，具體建議如下。

（一）研發環節數字化

醫藥研發環節數字化是目前我國醫藥制造企業存在的最大短板，也是企業加強創新藥開發力度的關鍵一步。研發環節數字化建議從以下幾方面開展。一是企業內部要構建統一的研發基礎數據庫，如電子實驗記錄、儀器原始數據、化合物/生物樣品數據、生物活性數據庫等，實現研發過程中各類數據電子化、標準化，并實現基礎數據庫在企業內部的數據共享。二是完善企業級的研發信息管理系統實現研發流程集成。構建醫藥研發平臺，建立標準化的研發流程，基于研發平臺實現研發流程集成。基于研發平臺推進研發數據的整合和開發利用，實現對研發進程和研發質量的管理和控制，提高實驗效率，加快藥物研發進程。三是充分利用大數據、人工智能等新一代信息技術輔助研發創新。醫藥制造企業應和專注于大數據、人工智能的信息技術服務企業開展廣泛合作，共同探索人工智能、大數據等技術在藥物研發、臨床試驗過程中的應用，以降低研發成本、縮短研發周期。例如運用人工智能、大數據等技術在藥物研發、臨床試驗等階段進行大批量文本分析及預測、虛擬藥物篩選、病例分析及臨床匹配、晶型預測、發掘藥物新適應癥等工作，以提高藥物研發效率。

（二）生產環節數字化

醫藥生產環節應重點推進生產過程自動化、智能化水平，加強各環節智能化系統的整合，逐步形成貫穿整個生產過程的智能化、自動化控制體系。由于化藥、生物藥、中藥生產數字化基礎存在較大差異，建議企業在數字化轉型過程中，根據自身情況選擇具體方案。具體建議如下。一是中小企業首先提升藥品生產關鍵環節的自動化、智能化水平。推進智能裝備、智能傳感器等智能設備的普及，加強提取、濃縮、醇化、干燥、滅菌等關鍵環節自動化控制系統的部署，逐步實現各個環節工藝參數和質量控制參數（如溫度、流量、壓力、液位、質量、濃度等）的自動采集、監測、分析、集中顯示、報警和控制，簡化生產流程，減少人工干預。二是逐步形成貫穿全生產過程的智能化控制體系。在關鍵環節自動化系統部署基礎上，推進各環節自動化控制系統的整合，形成貫穿整個生產過程的智能化、自動化控制體系，強化生產制造各類參數數據匯聚與分析，實現信息和數據的快速、合理、準確傳遞與共享，全面提高生產制造過程信息化管理能力。三是完善企業生產類信息化系統建設及綜合集成。完善生產執行（MES）、環境監測、藥品質量監管、倉儲管理等生產信息化系統建設，實現生產自動化、智能化設備數據、物料、能耗等數據接入到生產信息化系統中，實現數據的實時監測及分析應用。推進生產信息化系統間集成及數據共享流通，形成集管控、優化、調度、執行和經營于一體的生產新模式。

（三）營銷流通及用戶服務環節數字化

營銷流通及用戶服務環節數字化是傳統醫藥制造企業較為欠缺環節，隨著“互聯網+”在醫藥及醫療領域的滲透，營銷流通及用戶服務環節數字化成為醫藥企業進行精準營銷、開展服務化轉型的關鍵。具體建議如下。一是搭建精準營銷平臺。醫藥制造企業應聯合醫藥流通企業打造面向基層醫療市場的數字化精準營銷平臺，重點探索醫藥產品精準營銷方式，提高資源投放有效性。一方面基于精準營銷平臺整合下游終端客戶資源，匯聚營銷數據和客戶數據，掌握藥品流向動態，對渠道終端（如醫院、藥店等）營銷數據進行實時動態管理以輔助差異化營銷科學決策制定、渠道優化、終端覆蓋等。另一方面基于新媒體環境，通過大數據分析手段分析醫生社交網絡、閱讀量和轉發量、醫學信息瀏覽記錄等線上數據，挖掘醫生使用偏好，實現有的放矢、精準營銷。二是打造線上線下融合的醫藥新零售、健康服務平臺。醫藥制造企業應探索建設B2B、B2C電子商務平臺或與大型醫藥電商平臺進行合作，實現營銷渠道下沉，推進線下線上全面融合。另外，有實力的醫藥制造企業可探索建設企業數字化服務平臺，并和線下醫院、體檢中心、理療中心、藥店等實體機構進行密切合作，將數字化服務平臺向線下機構及個人用戶延伸，基于平臺開展藥事個性化遠程咨詢、療效數字化評估、遠程審方、健康監測、健康管理等。同時基于平臺沉淀消費者疾病譜變化、健康需求和消費習慣等數據信息，開展C2M反向定制化研發生產。另外，醫藥制造企業應積極與數字化診療平臺、互聯網醫院等平臺類企業合作，聯合推出慢病管理、術后跟蹤等服務，包括在線診斷、藥品購買配送、用藥跟蹤等，形成“醫+藥”閉環，延伸大健康服務半徑，創新開展營銷模式。

（四）企業運營管理數字化

企業運營管理數字化是醫藥制造企業實現內部運營升級的重要手段，通常包括企業人財物的數字化綜合管理、企業數據匯聚及綜合分析、企業智能決策等。具體建議如下。一是推進企業運營管理數字化升級。針對中小企業，建議通過實地部署或采購SaaS服務等方式，推廣辦公自動化、企業資源管理、客戶關系管理、供應鏈管理等運營管理類信息系統的使用，加強企業管理精準管控能力。對于有實力的大型企業，建議推進運營管理類系統與藥品研發、生產制造、營銷流通、用戶服務等環節信息化系統的整合，實現研發、生產、營銷、用戶服務、企業運營管理相關流程及數據的融合貫通。二是提升企業大數據創新應用水平。建議有實力的醫藥制造企業打造企業數據，盤活企業全量數據，實現企業各環節數據的匯聚整合、提純加工、數據分析、數據應用服務等，形成基于大數據分析與反饋的工藝優化、流程優化、設備維護與事故風險預警、精準營銷及用戶服務能力，實現企業生產與運營管理的智能決策和深度優化。三是推動產業鏈上下游信息化協同。加強醫藥制造企業與上下游產業鏈企業的協作，通過系統整合、流程打通等推進上下游企業生產要素互通共享，逐步實現產業鏈互聯、平臺協同、要素融通，推動產業鏈企業生產和服務資源優化配置。

三、推進醫藥制造企業數字化轉型政策建議