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人工智能時代的特點精選(九篇)

前言:一篇好文章的誕生,需要你不斷地搜集資料、整理思路,本站小編為你收集了豐富的人工智能時代的特點主題范文,僅供參考,歡迎閱讀并收藏。

人工智能時代的特點

第1篇:人工智能時代的特點范文

[關鍵詞]人工智能;包裝專業;人才培養轉型

人工智能時代,是繼農業革命、工業革命后,人類現代社會的第三次浪潮時代。以人工智能、大數據、物聯網等為代表的新技術、新應用應運而生[1]。包裝產業作為典型的傳統產業,人的操作技能與經驗曾發揮著決定性的重要作用,對生產效率、產品質量等有著重要的影響。然而,隨著包裝產業向綠色化、數字化、智能化、融合化的技術升級與轉型,企業的崗位設置和人才需求也正在發生巨大變化[2]。為了深入了解包裝相關產業的轉型,深圳職業技術學院傳播工程學院會同中國印刷科學技術研究院針對四類包括包裝印刷生產企業、包裝設計公司、設備制造企業和終端品牌客戶在內的28家大中型代表性企業開展了“人工智能時代包裝人才需求的調研”。本文將結合這次調研結果,探討人工智能時代高職院校包裝專業人才培養轉型。

一、包裝相關企業用人現狀分析

根據調研數據分析,對于包裝印刷生產企業,人員占比最大的是印刷生產人員和印后加工人員,這體現出目前我國包裝印刷生產行業的現實情況,即印刷生產及印后加工自動化、數字化、智能化水平都處于較落后的狀態。但隨著數字車間、智能工廠的建設,印刷生產、印后加工、質檢、倉儲物流崗位將更多地被智能化設備所替代[3],因此這些崗位的人員需求度將逐年降低。對于包裝設計公司,人才需求主要集中在策劃及包裝創意設計人員,且設計師崗位工作目前受到人工智能技術的沖擊較小。這也說明在人工智能時代,設計師崗位結構變化不大,因為設計崗位屬于智力勞動型崗位,對設計師的專業知識和創新能力要求較高。作為包裝印刷企業服務商的設備制造企業,其主要人員崗位均集中在產品研發人員、產品生產人員及售后服務人員。在這次人工智能技術革命中,設備制造商將發揮著重要作用,其產品要滿足智能化的需要,就必須掌握并應用人工智能相關的技術,所以未來其產品研發崗位必定是設備制造企業的核心崗位,且對人才的要求較高,需求較旺盛。而對于最受畢業生就業喜歡的終端品牌客戶其產品研發人員的比例遠遠高于前三類企業,產品研發人員一直是終端品牌客戶關注的主要崗位,未來需求也將保持穩定。在調研中我們還發現,除了上述固有崗位結構變化外,對于包裝類企業在人工智能時代也將催生一批新的就業崗位,如IE工程師、智能設備操作員、云服務平臺運維人員、智能化信息管理人員、智能化物流管理倉儲人才、智能化服務平臺的運營人員等,這些新崗位的出現為包裝高職教育提出更高的人才培養要求。

二、人工智能時代對包裝專業高職人才培養提出的新要求

人工智能時代,技術創新不斷涌現,包裝產業結構也隨之調整,在人才知識結構和專業技術能力要求兩方面對包裝專業高職人才的培養提出了新要求。

(一)人才知識結構要求

根據調研數據分析,從企業選擇數量來看,人工智能時代,包裝專業人才需要具備的知識,按照占比排前的依次為“包裝策劃與營銷知識”“包裝結構設計”“智能包裝技術”“包裝造型設計”。在人工智能時代,包裝專業人才需要跨界融合的趨勢越來越明顯。作為一個包裝從業人員要不斷強化市場營銷意識,根據包裝產品的屬性與特點,結合市場與消費者需求進行設計開發,并將功能、結構、裝潢、材料、生產工藝等方面的因素同時考慮,進行針對性、多樣化包裝設計。例如,包裝設計已由單品包裝轉為系列化的包裝設計,一套茶葉包裝可擴充為茶葉包、茶葉盒、茶葉手提袋等多種包裝產品。另外,人工智能時代,智能包裝必定成為包裝行業的主流趨勢,因此,日常工作中,包裝設計師在保留包裝產品基本功能后,還應設法提升產品的附加價值,進行品牌推廣的同時需增加感知、監控、定位、記錄等相關信息的輔助包裝設計功能,幫助客戶對產品流通全程進行跟蹤、監控,以提高供應鏈整體效率,使客戶安心放心使用產品[4]。與此同時,包裝專業人才還應具備數據統計與分析、AR/VR/HTML5等新技術知識,可以幫助包裝設計師了解消費者的心理動態,設計出更符合消費者需求的包裝產品。

(二)專業能力要求

人工智能時代,隨著客戶需求的提高、包裝承載功能的豐富,包裝相關企業對于包裝專業人才的能力有更高的要求,各調研對象對必備能力的選擇,從選擇的數量上來看,對于包裝專業人才必須具備的能力排名靠前的分別是“對市場品牌的敏感度與審美”“包裝造型與外觀創意設計能力”“包裝產品策劃能力”和“包裝結構設計能力”。這充分說明包裝專業人才屬于智慧型人才,需為客戶提供品牌策劃與設計方案。為此,首先要了解客戶需求,對設計品牌的起源、特點及標志有一定認識,才能正確、清楚地進行需求定位;其次才是設計環節。而人工智能時代,包裝專業人才的競爭,將不再局限于紙面上的設計圖案,創新思維將成為當前包裝策劃設計人才的核心競爭力。

三、人工智能時代高職院校包裝專業人才培養轉型建議

人工智能等新技術與包裝產業的融合對包裝教育提出更高的要求和人才培養規格[5]。高職教育作為一種比其他教育類型更貼近市場、更注重實用性的教育,需要及時調整專業定位和人才培養目標。

(一)專業定位

高職教育以市場和就業為導向,企業需要什么樣的人才,我們就應當培養什么樣的人才,從前面的調研數據可知,無論是知識結構還是能力要求,策劃和設計都是最重要的兩個點。包裝策劃指根據產品特色與生產條件并結合市場與消費需求,對產品的市場目標、包裝方式與品牌定位進行整體方向性規劃定位的決策活動。包裝設計則是一個大設計概念,包含裝潢設計、結構設計、造型設計、運輸包裝設計、工藝設計等[6]。目前包裝人才培養方面各院校更多偏重于設計、技術方面,而忽視了策劃。未來,整個行業對具有市場數據分析、文案寫作、創新思維、市場營銷的策劃類人才將有更多的需求。包裝人才,策劃先行,包裝專業需在策劃類課程建設、師資培養等方面投入更多精力。

(二)人才培養目標

包裝產業的融合性特點使得包裝專業人才跨界融合的趨勢越來越明顯。未來,行業將更需要能提供包裝整體解決方案的復合型高技術高技能人才,因此在人才培養目標的制訂上將體現以下三個方面的特點。1.具有跨學科、跨專業知識背景調研數據顯示,包裝企業從業者往往身兼數職,需要同時掌握多種專業知識和業務知識。例如包裝策劃人員,一方面要有市場營銷知識和品牌推廣能力,對于客戶消費心理有基本的分析和判斷;另一方面還需要具備設計思維和設計技能,同時還應對各種包裝材料、包裝形式、包裝工藝有深入了解。因此包裝人才培養,不僅要具備包裝設計、包裝材料、包裝工藝等知識,還要具備計算機軟件應用、市場營銷等方面的知識和技能以及人工智能基礎知識。2.具有運用大數據分析、人工智能、物聯網技術的能力目前包裝企業還面臨設備操作智能化水平低、數據信息交互機制缺失、生產勞動強度大的局面。為了更快地推進包裝企業的智能化,實現高質高效,包裝企業現階段更需要一批既懂包裝專業知識,又精通大數據分析、信息化、網絡化、智能技術的技術型人才。包裝專業人才同樣需要運用大數據分析客戶需求、客戶喜好,同時能夠將人工智能技術、物聯網、區塊鏈技術引入包裝設計中,發展智能化包裝。3.具有創新思維創新是企業發展最核心的動力,從前面的調研也可以看出,在人工智能時代,創新技術和創新設計已經成為企業的第一核心競爭力,特別是作為包裝專業人才,需要通過策劃、創意設計進行包裝的創新以滿足功能上的新要求和視覺上的新鮮感。沒有創新思維,就像無本之木,沒有辦法實現包裝在功能、形式、外觀、材料等方面的創新。企業首先看重的就是創新思維,其次才是專業能力。高職院校應在平時教學中注重培養學生基于專業知識的發散思維,通過各種競賽鍛煉創新實踐能力。應積極組織學生參與“包裝之星”“世界之星”“全國包裝設計職業技能大賽”等科技競賽,以賽促學,以賽育人,參與設計專題討論交流,切實提高學生的專業素養和培養質量

四、結語

第2篇:人工智能時代的特點范文

關鍵詞:人工智能;本科高年級教學;教學改革

中圖分類號:G642 文獻標識碼:B

1 引言

人工智能是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程,在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科,它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法,同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科,它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支,已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術,并將在未來發揮更大的作用。

由于人工智能課程的學習難度較大,內容更新比較快,也繁多,使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學,由于本科生的研究意識相對較弱,而人工智能比較強調科研性,所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。

本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點,在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。

2 本科高年級的教學特點

中國的本科教育,由于歷史和經濟發展水平等諸多原因,目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后,迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景,所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面,本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才,在教學過程中要適時的進行科研引導,這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣,從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計,在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合,這樣可以讓學生提前做好準備,選擇適合自己的方向。

3 人工智能課程的學科特點

與信息類其它專業課程相比,人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先,人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能,并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域,在日常生活中,隨處可見人工智能技術的應用實例;其次,人工智能技術具有很強的研究價值,是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境,研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術:最后,人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展,人類已步入信息社會和網絡經濟的時代,它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題,人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。

4 人工智能教學的三點思考及對策

4.1 注重應用性和介紹性

在教學實踐中,筆者發現,本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法,而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法,并且最好可以看到使用效果;另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面,不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點,本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術,大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性,又加之其應用實例較少,所以往往教師感覺難講,學生在學習過程中也感覺乏味,對講授的內容大多都是死記其方法和步驟,因此影響了教學效果。針對這一問題,筆者認為,在設計人工智能教學時,要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外,要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術,特別是近期發展起來的方法和技術,如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究,教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外,要注意理論與實際應用密切結合,在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容。考慮到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別,而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab,所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例,針對所介紹的每一種人工智能技術,都將其應用于手寫數字識別當中,并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后,可以按照實現步驟的指導,立刻上機見到算法的實際效果,加深對算法實現思路和方法的認識。

4.2 注重科研引導性

本科教學不僅要培養學生的應用能力,還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才,另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加,研究生招生規模逐年增大,本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題,其涵蓋的分支非常廣泛,如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等,都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點,在本科高年級的人工智能教學中,還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣,樹立目標意識,找準研究方向,為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中,可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術,具有強大的非線性學習能力,在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點,如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來,研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比,支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候,一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力,另一方面也要告訴學生,BP神經網絡并不是完美的,其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考,討論有沒有更好的解決辦法。此時,順勢引出支持向量機的內容,并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比,學生不但了解到了較新的人工智能技術,又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。

4.3 教學內容與畢業設計相結合

本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗,是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點,人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術,所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點,在本科高年級的人工智能教學中,可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向,哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目,然后引導他們查找閱讀相關技術文獻,分析問題,解決問題,最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括:(1)基于支持向量機的上市公司信用評價;(2)正則化回歸在股票預測中的應用;(3)基于膚色的人臉檢測;(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強,具有一定科研深度但是難度又不至于太大,學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合,不但加深了學生對課程的理解,又使其找到了合適的畢業設計題目,可謂一舉兩得。

第3篇:人工智能時代的特點范文

1人工智能的含義及優勢

人工智能是融合信息科學和數學、哲學、心理學等知識的一種新型科學技術,能通過感知環境做出主動反應,并且該反應能夠實現目標、獲得最大收益(蔡彬彬.人工智能在計算機網絡技術方面的應用[J].科技風,2019(13):60)。如今人工智能已經滲透到日常生活之中,例如手機里的智能助理、新聞瀏覽中的新聞推薦和機器翻譯、機器人、自動駕駛等。人工智能是全新的智能系統,其優勢主要包括:第一,模糊信息處理和協作的能力。大數據時代的計算機網絡技術發展中出現大量模糊信息,增大處理難度,而人工智能大多使用模糊邏輯的數據處理方式,無需準確描述數據模型,運用人工智能就能增強計算機網絡技術的信息處理能力。與此同時,計算機網絡技術的規模、結構等均在發生變化,增大網絡管理難度,運用人工智能的協作分布思維就能顯著提高計算機網絡協作能力。第二,非線性處理和學習的能力。計算機網絡技術催生大量數據和信息,其中有很多都處于較低的概念層次,但其背后隱藏著價值巨大的信息,需要運用人工智能進行挖掘,學習低層次信息,進行解釋和推理。人工智能還可以及時進行非線性處理,由機器人模仿人的智能。第三,運算速度快、成本低。迅速發展的計算機網絡技術使得人們對其的依賴程度越來越大,但效率和成本問題不容忽視,運用人工智能可以加強算法控制,在計算時速度較快、資源消耗較少,極大地節省計算成本。

2大數據時代人工智能在計算機網絡技術中運用的途徑

進入大數據時代以后,計算機網絡技術的發展速度越來越快,全球越來越關注網絡安全問題,計算機網絡系統的運用中最重要、人們最關注的則是網絡控制、網絡監控。由于網絡數據存在不規則、不連續的特征,計算機判斷數據真實性的難度較大,因而有必要促進計算機網絡技術的智能化發展。

2.1運用于管理

人工智能一般又被稱為人工智能Agent技術,這是一種實體軟件,其組成部分主要是各Agent之間的數據庫、知識庫、解釋推理器、通訊部分,其依據就是Agent的知識庫,通過及時分析、處理數據信息完成相關任務。人工智能的管理一般可以基于用戶自定義搜索信息,并可以向指定位置傳輸,讓用戶享受更智能化的、人性化的服務(王佳美.人工智能技術在計算機網絡領域中的應用研究[J].通訊世界,2019(04):136-137)。例如用戶利用計算機網絡技術查找所需信息時,運用人工智能就能進行管理,對信息加以分析和處理,獲得有效的信息,節省大量查找時間。同時,人工智能在人們的日常生活與工作中也有廣泛運用,包括收發郵件、安排形成、網上購物等,享受十分優質的智能化管理服務。并且人工智能技術擁有一定的學習性、自主性,對于用戶分配的任務可以自動完成,借助自主學習方式更好地推動計算機網絡技術的發展。

2.2運用于數據處理

在計算機網絡技術中運用人工智能可以極大地提升數據處理能力,即從人工智能切入,實現計算機動態模擬、科學預測,為開展計算機網絡管理工作提供可靠的技術支持,特別是開展預設性管理活動,方便對人員的行為進行管理,減少額外成本投入,夯實后續開展數據處理活動和管理活動的基礎。為更充分地體現人工智能運用于計算機網絡技術的數據處理優勢,操作人員要從實際著眼,從人工神經網絡切入,通過構建人工神經網絡機制,實行必要的網絡數據信息預測和處理。具體而言,運用人工神經網絡,基于計算機網絡技術的操作狀態,快速獲得主要的運行參數,并把所獲參數和計算機網絡標準做對比,從而輸出對比結果,直觀呈現數據處理結果。借助神經元的連接權和閾值,還可銜接輸入值、輸出值,形成最佳的擬合函數,基于人工神經網絡框架高效處理計算機網絡技術運用中的各類核心數據,特別是對計算機網絡技術所涉及設備的運行狀態、技術參數等進行閱讀,預測短時間里人工智能在管理環節暴露的問題,高速設置應對問題的方案。該操作需要大數據的支持,數據運算量也很大,所以在運用人工智能時要適當前移數據信息的加工和處理工作,組建計算機網絡技術的動態模擬和預測網絡。

2.3運用于網絡安全

人們對于計算機網絡技術的使用安全始終給予高度重視,運用人工智能有助于強化其安全防護。例如運用人工智能可以構建智能防火墻,智能防火墻和其他防御系統比起來能借助智能化的識別技術采集數據、分析數據、處理數據,對有害信息訪問進行限制、攔截,減少計算量,提升數據信息安全等級。智能防火墻也有助于防范病毒攻擊、黑客攻擊,既能阻止病毒傳播,又能有效監控并管理內部局域網,確保計算機網絡技術使用的平穩性、安全性(羅雅麗.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電腦編程技巧與維護,2019(06):120-122)。此外,智能防火墻的安全檢測效率比傳統防御軟件高很多,可以妥善解決外部攻擊問題,穩步提升計算機網絡安全工作的有效性。人工智能還可運用于計算機網絡技術的入侵檢測實踐,其主要涉及兩個模塊:一個是訓練模塊,即在計算機網絡技術的使用中通過人工智能實行網絡入侵檢測,實現正常審計已知數據、檢測異常數據的向量訓練。人工智能檢測主要借助編碼的方式對已知入侵特征向量和審計記錄做分析、比較,進而把入侵特征的向量變化識別出來。如果已知入侵向量有符合其特征的審計事件,那么計算機網絡系統就會自動報警;如果入侵向量和審計事件不符,運用人工智能就能自動實行網絡入侵檢測,形成新的審計事件。還可以調整模式長度、匹配時間,確保有效分析入侵檢測信息的特點。另一個是檢測模塊,借助預處理器實行入侵檢測,即通過數學向量的形式,以審計未知為前提實施數字處理,之后基于支持向量機、判決函數,分類數字向量,再經過決策系統分類匯總數字向量。在檢測預測模塊中也可按照現有模型的運行規律判定計算機網絡系統在今后可能會遭受的攻擊,促進模型裝置的及時更新,確保系統安全、穩定。

2.4運用于其他方面

大數據、互聯網和人工智能等技術有力推動各行各業的變革、發展,使得計算機網絡技術水平越來越高,對人們的生活與生產發揮更大的作用。第一,人工智能在教學領域的運用。教師可以在計算機網絡技術的學習中運用人工智能,提高教學準確度,并調動學生的熱情和積極性。人工智能在早教領域的運用也十分廣泛,智能機器人使早教進入新的層面,教育不再受到書本的限制,成功把互聯網帶進課堂,教師針對自己無法即刻解決的問題,可以借助計算機網絡技術搜索準確答案。第二,人工智能在企業管理領域的運用。如今很多企業的計算機網絡技術都融入了人工智能,例如自動監控系統、自動報警系統等,促使企業實現智能化管理目標,在安全的環境里降低管理成本(高塔,田雨鑫.計算機網絡技術中大數據時代的人工智能應用研究[J].中小企業管理與科技(上旬刊),2018(06):137-138)。企業在未來必然能依托人工智能實現真正的現代化和信息化、智能化管理。第三,人工智能在家居領域的運用。經濟穩步發展使智能家居進入大眾的生活,為人們的居住提供更大的便利。在計算機網絡技術中運用人工智能能很好地滿足人們的居住需求,例如自主控制燈光的明暗、窗簾的開合等,或者遠程控制家居系統,包括電飯鍋開關的遠程控制,回到家里能有更多休息時間。因此,智能家居的應用將會日益普及,讓人們享受優質的家居生活服務。

3結語

第4篇:人工智能時代的特點范文

大數據下科技信息領域需要解決的主要問題

(1)大數據下科技信息處理的標準化體系研究相比傳統的科技信息,大數據環境下的科技信息的來源、類型、內容和數據格式更為復雜,制定和完善科技信息的標準化體系和內容是及其必要的。信息資源的標準化體系是保證信息有效存儲、處理、分析和利用的基礎和前提。本文認為將依據當前科技信息現狀,針對具體領域研究和制定大數據下的科技信息處理規范和建議是必要的。(2)大數據下的科技信息資源的建設方法研究借助大數據技術可實現科技信息的大數據處理與大數據存儲,實現多源異構的科技信息完成數據的存儲、處理、交換等功能。大數據下的科技信息資源的建設方法研究需要從數據本身和數據的組織兩個研究視角出發,分析梳理大數據環境下科技信息資源在建設中面臨的難點和關鍵性技術問題,研究和提出科技信息資源的知識組織系統框架和基本構建方法。(3)大數據下的科技信息資源的分析方法研究結合科技大數據特點,主要利用深度學習技術解決科技大數據的高維數據降維處理問題。研究和探索面向科技信息資源的分析方法,提出不同類型科技信息資源的關聯分析、重要性分析、主題演化路徑等深層次的信息分析方法和技術,通過系列分析方法和技術研發,解決科技信息資源管理工作中存在的問題,研究方法在實踐中進行創新和發展。世界的發展、科技的換代、媒介的延伸以及人文的變更,匯聚成一股巨大的洪流,加速了我們所處時代的變換,人工智能技術已經滲透到各個技術領域,以上問題涉及科技信息的組織和分析,需要人工智能技術的融合,即與人工智能技術的深度融合必將推動科技信息進入全新時代。

人工智能應用于科技信息領域的研究意義和主要研究內容

人工智能為解決科技信息的獲取和分析提供解決途徑(1)人工智能可拓展獲取科技信息的來源。從事智能分析的美國Stabilitas公司的首席運營官ChrisHurst認為:“人工智能可以擴大信息工作的范圍,不會遺漏那些有價值的細節。”科技信息同樣需要通過各種渠道獲取世界各國的同類信息,利用分布式網絡爬蟲等人工智能技術可獲取全世界的開源信息,包括文本和音視頻數據。(2)人工智能可加快處理科技信息數據的速度。美國中央信息局肯特學校教信息分析的校長JosephGartin認為:“梳理社交媒體來獲得信息并不是什么新鮮事,讓人耳目一新的是如今我們收集社交媒體數據的數量之大和速度之快。”海量的科技信息通過人工智能技術可以快速處理億萬比特的數據,從而了解世界各國同類信息或事件,將每天接收到的大量數據轉變為能夠用于政策和戰場行動的信息。(3)人工智能使科技信息的分析自動化、智能化。據俄羅斯通訊社報道,俄羅斯總統普京表示:“無論誰在這一領域中處于領先地位,都將成為世界的統治者。”普京認為:人工智能是未來權力的關鍵。利用自然語言處理技術、語音識別、圖像檢索等人工智能技術可以極大的提高信息人員檢索有用信息的速度。此外,知識圖譜作為人工智能的知識庫基礎,基于知識圖譜可實現分析對象的多維多步自動關聯分析,利用深度學習模型可大大提高多因素影響的系統分析,獲得更好的信息分析效果。主要研究內容(1)基于人工智能技術的科技信息的知識存儲和管理大數據下的科技信息具有海量、異構、跨媒體的特點,其知識存儲和管理需要對結構化或非結構化的跨模態數據進行語義智能化計算研究,以為統一語義范疇下的數據查詢提供便捷的元數據服務;對跨媒體知識統一組織進行研究,為不同關系結構,不同模態數據的統一存儲與管理提供結構基礎;同時,需要對跨媒體知識的更新進行研究,為動態的數據存儲與多變的業務管理提供支撐。最后,對跨媒體知識檢索與查詢進行研究,從實際的檢索和查詢業務角度出發,制定規則,優化性能,提升知識數據被獲取時的準確性與高效性。(2)基于人工智能技術的科技信息與知識的深度揭示與聚類加強科技信息資源的多源多模態數據整合關聯、信息抽取、不確定推理、機器學習、自然語言處理等人工智能技術研發與應用;利用人工智能技術實現科技信息資源的外在層面的資源整合,資源內在特征的深度聚合,實現科技信息與知識的深度揭示與聚類。通過可視化方式實現科技信息知識(研發技術、研發機構、研發人員等)的聚合、揭示與展示。其中重點利用語義分析技術、詞表/本體構建技術、知識圖譜技術、大數據分析等人工智能技術,通過可視化方式實現科技信息知識的聚合、揭示與展示;實現對格式各異、內容復雜的數字資源進行深層次的揭示,從資源外在層面的資源整合,深入到資源內在特征進行深度聚合,實現信息與知識的深度揭示與聚類,同時將科技信息知識服務嵌入知識交流之中。技術路線圖如圖1所示。(2)基于人工智能技術的科技信息前沿技術發現與預警研究前沿技術發現與預警旨在有效指導和開展科技研究,國內外已有研究在信息對象和研究方法上比較單一,信息價值和服務效果受限。科技信息前沿技術發現與預警研究應更強調面向信息源的全面收集、處理、分析的一定程度智能化生產過程,更好的感知非完備信息,輔助信息用戶把不確定性預測變成更確定性預測。研究將不同類型的信息源進行整合、融合,多維度的分析科技前沿技術特征,從不同角度實現有價值信息的綜合疊加和映射,從中發現、分析和描述科技前沿技術問題,為科技領域專家實現科技前沿的準確辨識提供服務,實現有效的技術預警。技術路線圖見圖2所示。

基于人工智能技術的科技政策動態分析平臺設計

科技政策動態分析脫離原有人工分析為主的模式,而借助技術手段進行輔助分析是時展的必然趨勢,海量數據的現實對情報分析方法的沖擊不可避免。技術參與的目的是提高人工分析的效率和質量,采用技術輔助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技術的科技政策動態分析平臺的目的在于如何利用技術手段提供獲取情報數據、情報多維分析能力和自動生成可讀性的分析報告的能力,幫助提高人類思維的效率。1)科技政策動態信息監測科技政策動態信息監測主要采用網絡信息的監測方式,只有在有效采集網絡信息的基礎上才能進而實現具體內容分析與信息服務。信息監測是對互聯網上共享的科技政策資源進行提取、解析、收集和存儲等的過程。科技政策動態信息監測的一般框架可由圖3表示。科技政策動態信息監測系統的層次模型:表示層,業務邏輯層和數據訪問層。數據訪問層:連接數據庫,執行插入和查詢等操作。主要是用數據集訪問。業務邏輯層:調用數據訪問層的方法然后返回結果給表示層。表示層:獲取表單的數據,然后調用業務邏輯層的方法處理數據,然后根據結果顯示相應的數據。科技政策動態信息監測的系統框架:系統分為數據層與應用層兩個層次。其中,數據層為整個平臺提供數據支撐,包括監測站點、情報、文章、等基礎信息數據,以及用戶信息、日志信息等數據。應用層主要提供站點管理、信息服務、編輯撰文三大功能模塊,為用戶使用系統進行信息檢索、篩選、瀏覽、定制、撰文等提供服務,同時也為管理員進行系統管理、任務分配、成果組織等提供相應接口。具體系統框架如圖4所示。

第5篇:人工智能時代的特點范文

關鍵詞:電氣自動化;人工智能;應用分析

隨著科技生產力水平的飛速提升,電氣企業為了更好的適應社會生產力的需要,引進現今發達的科學技術提高企業生產力尤為必要,人工智能技術正是在這一形勢下應運而生的,將其應用到電氣自動化控制運行中不僅能夠確保其內部程序的安全運行,還能夠在一定程度上提高企業生產效率,為電氣企業創造最大化的經濟效益,提高電氣企業在社會經濟中的地位。

一、人工智能技術的概念及特點

人工智能技術在研究開發中主要是以人類智能有關理論為基礎,對其進行進一步的模擬、延伸及擴展的一種新方法新技術。它是計算機技術的重要組成部分,其主要目的是為了全面掌握智能技術的實質內容,從而研究開發出一種能夠應用于生活生產中的智能技術,其中包含了語言識別、自然語言處理、機器人、圖像識別及專家系統等方面,該技術研究中所用到的學術理論有信息學、自動化、控制學、仿生學、心理學、語言學及數學邏輯學等等,人工智能技術主要是依靠先進的機械設備來達到智能化的效果,并完成生產生活中多種具有一定復雜性及危險性的工作,基于人工智能技術這一特性,它在電氣企業生產發展中得到了廣泛應用。

人工智能技術是模擬人腦的一種智能化技術,該技術具有一定的獨特性,它能夠代替人腦在生產生活中進行高難度及高危險性的勞動,它在工作中主要是以計算機裝置中的編程程序來完成工作要求的,在生活生產中應用人工智能技術給其帶來了極大的便利,它解決了人力所不能解決的高難度且具有危險性的工作,是現代企業生產中的重要技術之一。不僅如此,它還能進行自動化的信息收集與識別、圖形文字識別,并能夠根據這些數據進行統一化整體,提煉出行之有效的解決方案。它在電力企業的廣泛應用為企業節省了大量的人力物力,提高了電力企業的經濟效益。

二、人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀

人工智能技術作為一種新技術,它具有人性化特點,但同時又打破了人在工作時的局限,對于一些高難度的工作它能夠快速技術的找到解決方案,其在電氣自動化控制中的廣泛應用給電氣企業的生產發展帶來了極大的沖擊,以下是筆者對人工智能技術應用現狀進行的分析:

1.人工智能技術實現了智能控制

人工智能技術在電氣自動化控制中的應用實現了智能化控制,其表現主要體現在四個方面,第一,運行人工智能技術能夠實現數據的采集與處理,在電氣自動化控制中運用人工智能技術能夠對電氣設備中的全部開關量及模擬量進行實時采集,并且還能夠根據電氣自動化控制工作的需要對系統所記錄的數據進行儲存;第二,在電氣自動化控制工作中運用該技術能夠對電氣中主要設備運行的模擬量數值及開關量狀態進行全面智能化監視,當運行中出現任何異常其監視器就會發出事故報警信號,及時通知相關工作人員進行處理,其報警方式主要有聲光、電話、語音及圖像報警等方式;第三,人工智能技術能夠實現操作控制,實現這一功能的原理是運用鼠標或者鍵盤對電氣運行設備中的電路器、電動隔離開關及勵磁電流進行合理控制,使其適應電力自動化控制運行的要求;第四,人工智能技術還能夠對電氣自動化控制工作運行中出現的故障進行錄波,其錄波內容主要為模擬量故障錄波、開關量的變位、波形捕捉以及順序記錄。

2.人工智能技術提高了電氣生產質量及效率

電氣自動化設備運行是一項較為繁雜的工作,它不僅需要運行電路,還需要有一定的電磁場知識及實際經驗知識,在這一狀況下運用簡單的手工方式來實現電氣自動化并非易事,然而人工智能技術的出現改變了這一現象,它的應用實現了手工設計向計算機智能化設計的轉型,大大縮短了電氣產品研發及生產的時間,提高了電氣產品設計的效率及質量,從而增加了電氣企業的經濟效益與社會效益,對電氣企業的長遠發展具有現時代的經濟學意義。

三、人工智能技術在電氣自動化中的應用分析

人工智能技術打破了電氣自動化運行中傳統手工設計的局限,實現了電氣研發生產的智能化控制,它是現時代的一大創新,由于其本身的特殊性與功能,該技術在電氣自動化控制中得到了廣泛應用,其主要應用于以下幾個方面:

1.人工智能技術在平常電氣系統操作中的應用

電氣系統操作程序較為繁雜,以往的手工運行要消耗大量的人力物力財力,運用人工智能技術,實現了系統操作運行的智能化操作,簡化了以往繁瑣的電氣系統操作,甚至部分工作不用外出,在家中就可以進行工作,其支持遠程遙控。不僅如此,該技術還能夠簡化操作系統的主界面,將系統中的重要及所需數據進行統一保存及處理,并且它還能夠自動化生成報表,工作人員要了解整個系統操作狀況,看報表就可以快速了解整個工作狀況,大大提高了電氣系統操作的效率。

2.人工智能技術在電氣設備中的應用

電氣自動化工作運行中由于其程序較為復雜,要保證電氣自動化的正常運行,需要對運行中的各個環節進行嚴格把控,在運行人工智能技術之前,要解決這一問題,就要引進大批高素質人才,而這樣會給電氣企業造成一定的經濟壓力,而人工智能技術則能夠輕而易舉的實現電氣自動化控制,其內部經過程序編寫及操作后,使電氣設備能夠實現自動化運行及控制,減少了人力資源的浪費。

3.人工智能技術在電氣控制中的應用

人工智能技術實現電氣自動化控制主要應用的是神經網絡控制、專家系統控制及模糊控制等控制技術,運行這些控制技術,確保電氣自動化系統的安全運行,提高了電氣自動化系統運行的安全性與穩定性。人工智能技術在電氣自動化控制中發揮著關鍵性作用,它不僅能夠提高工作效率,擴大電氣設備生產規模,還能夠減少資金的投入量,對電氣企業的生產發展具有重要意義。

4.人工智能技術在電氣運行事故及故障診斷中的應用

人工智能故障診斷技術是人工智能技術的重要組成部分,該技術主要應用于電氣運行故障及事故發生時,電氣設備運行中程序較多,一些小故障時常發生并且不可避免,對于這一問題人工智能故障診斷技術能夠及時檢測出電氣運行中出現的故障,其內部的專家系統能夠準確分析出故障出現的原因,對于一些小故障它能夠進行自動化修復,而一些大的故障它能夠及時提醒相關人員進行維修,并為維修人員提供了真實可靠的故障數據,對維修人員進行維修工作具有很大的幫助,大大提高了電氣運行故障診斷的準確性,從而使電氣自動化設備運行盡快恢復正常,降低因故障造成的損失。

四、總結

人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用是電氣企業技術革新的體現,對電氣企業的發展具有現時代的經濟學意義。將人工智能技術應用于電氣自動化控制系統中,實現了智能化設計,能夠對電氣自動化系統出現的常見故障做出準確的分析與診斷,提高電氣自動化生產的效率,確保了電氣自動化控制系統運行的安全性與穩定性。

參考文獻:

[1]汪萬彩.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討[J].機電信息,2013,5(36):11-12

第6篇:人工智能時代的特點范文

關鍵詞:人工智能;智能營銷;營銷趨勢;營銷挑戰

一、引言

隨著人工智能技術的快速發展,越來越多的企業將人工智能技術應用到企業的日常生產經營活動中來。NarrativeScience和國家商業研究所的報告顯示,在2016年僅有38%的企業表示引用了人工智能技術,而到了2017年這一數字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術在營銷領域的應用也越來越廣泛,在零售行業,人工智能可以通過自我學習,為消費者添加標簽,描繪用戶畫像;在網絡消費場景,智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應用讓消費者與企業的互動更加頻繁,這也給企業營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術在營銷領域的應用問題,成為了學者們日益關注的重點。以往的研究已經從人工智能營銷的技術基礎、概念、隱私擔憂等方面進行了分析,本文將從人工智能營銷的內涵、趨勢、挑戰等方面進行梳理研究,希望能夠對人工智能態勢下的市場營銷有更加全面的認識,為企業應對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。

二、人工智能態勢下的市場營銷

(一)智能營銷的內涵

智能營銷,是伴隨著人工智能應用的發展而產生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷,它是建立在大數據、人工智能、云計算等綜合技術基礎上的一種智能化運作模式(汪濤2014),是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術在營銷領域的應用,智能化的設備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進行的一部分工作,深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經濟條件下的新產物,目前學者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解,業界逐漸形成了一種共識,即它是企業借助計算機網絡、移動互聯網等智能技術來進行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創新營銷新概念(常亞平2018),它包括智能識別、智能存儲、智能執行等多個方面。

(二)智能營銷的技術基礎

人工智能營銷的興起離不開技術的支持,根據以往文獻的研究,可以將智能營銷發展的技術基礎大致歸為三個方面:首先,移動互聯網和5G技術為智能營銷發展提供了海量數據來源的保障。智能營銷發展的重要基礎就是數據,持續可靠的數據獲取是智能營銷所需的核心技術之一。隨著移動互聯網和5G技術的發展,營銷活動借助虛擬現實技術、仿真技術、人工生物智能技術廣泛深入到消費者的工作、娛樂、生活、消費等日常行為活動中,全方位地記錄了消費者的行為數據,為智能營銷的后續分析處理工作提供了海量的數據信息來源。其次,云計算幫助智能營銷完成了復雜的數據計算和處理分析。移動互聯網時代,大數據的發展使網絡數據成幾何倍增長,如何計算和處理分析這些海量數據成為了智能營銷發展所必須解決的重要問題。云計算技術憑借強大的數據計算能力,很好地解決了人工智能技術應用過程中的海量數據處理問題,通過多維度數據的連接實現了萬物互聯,從而使消費者和智能設備的交互體驗更加完善,營銷場景也因及時準確的數據分析而更加智慧化。最后,人工智能商業化應用技術為智能營銷發展提供了網絡應用環境。德勤2019年《全球人工智能發展白皮書》顯示,當前人工智能技術已進入全方位商業化階段,并預測全球人工智能市場在未來幾年會經歷現象級增長(錢明輝2019)。我國也出臺了相應政策來支持人工智能商業化應用的發展,2019年我國從事人工智能業務企業數量居全球第二。人工智能商業化的發展環境以及人工智能商業化應用技術的支持,為智能營銷的發展創造了良好的外部網絡應用環境。

(三)人工智能在營銷中的應用體現

人工智能技術在營銷中的應用,使營銷活動體現出了新的特點,如:視覺、聽覺、觸覺等多種形態的新互動方式、個性化需求的預測等。根據營銷活動的不同過程階段,可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應用體現。1.營銷調查研究階段。營銷調查研究是營銷活動的起點,通過提前的調研企業可以了解市場占有情況、消費者意愿、目標消費群體需求等重要信息。大數據技術以及人工智能技術的應用,極大地提高了企業營銷活動前期的營銷調研效率。消費者在各種生活消費場景中會留下自己的痕跡和使用信息,人工智能技術會幫助企業將海量的用戶數據進行歸類,如賬戶數據、交易數據、瀏覽數據等,并利用這些數據進行用戶畫像,從而準確分析出消費者的日常消費偏好、消費方式等信息,幫助營銷人員獲取營銷調研后的第一手分類數據。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術從全網智能抓取相關數據進行分析,并智能分析出最新熱度關注點,幫助營銷人員完成尋找吸引消費者的創新點環節,擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經驗判斷和小范圍營銷調研結果的限制。同時借助仿真技術、生物識別等技術,人工智能技術所創造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作,如創意篩選、優化等方面。3.營銷執行階段。以往的營銷推廣活動,需要營銷人員提前進行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進行實地配合,受限于地點、經費等外部因素。而人工智能技術根據網絡熱度數據分析,自行篩選出適合企業產品宣傳的網絡平臺,并且根據用戶使用偏好數據測算出適合的營銷時間點、次數等,在用戶進行相關網絡訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案,如喜馬拉雅會根據用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進行監測,而人工智能技術的應用幫助企業實現了實時監測,系統自動在全網絡進行相關內容的數據抓取和分析處理,并將監測效果及時反饋給營銷人員,方便營銷人員根據消費者反應及時修改營銷方案,降低了突發事件對企業營銷活動的影響。

三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢

人工智能技術在營銷領域的應用深刻地改變了企業的營銷思維和營銷方式,也讓營銷管理活動有了新發展,對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解:一是技術驅動營銷變革。智能技術將成為下一代營銷變革的新支撐。目前,仿真技術和人工生物智能技術的初步使用已經能夠幫助智能設備進行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統可以實現專業知識的傳遞和學習,在營銷專家的訓練下智能系統會增長解決問題所需的知識,并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統,會根據企業線上線下的銷售數據自動進行分析,智能識別暢銷品和滯銷品,并根據實際情況自動交換訂單信息,減少營銷人員在了解銷售狀況和消費者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術的應用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變,未來如何利用好人工智能技術來幫助企業進行營銷活動是營銷人員需要關注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規模定制化。人工智能技術的應用給營銷方式帶來了巨大的變革,短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業營銷活動不再局限于傳統線下和網絡頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式,可以更加廣泛深入地獲取消費者的各種使用數據信息,如抖音小視頻會根據用戶關注信息來自動推送相關產品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規模定制化成為可能,企業可以借助智能技術和數據處理技術實現對每個用戶的精準識別與記錄,從而為其個性化推薦相關信息,實現營銷個性化的批量自動生產。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷。“AI+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略,在人工智能技術的支持下各自發揮所長,應用到營銷活動的各個環節當中。“AI+”的使用增強了消費者的互動體驗感和真實感,如唯品會的智能試裝功能可以幫消費者實現線上虛擬體驗,大大提升了消費者從“看”到“買”的效率,縮短了購買轉化時間。在移動互聯網時代,消費場景碎片化、消費行為流動化,人工智能技術的使用可以幫助企業處理復雜的消費使用數據,系統整合消費者在不同場景的多維行為數據,從而精準識別不同消費個體在不同消費場景下的差異化需求,結合消費者的實時場景,為消費者適時提供跨場景的營銷服務,突破圈層和場景的限制,擴大營銷推廣范圍,提升企業的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術的線上線下一體化智慧營銷。根據2018年人工智能應用行業報告,目前人工智能技術已經可以應用到零售的全鏈條環節,既可以線上進行用戶畫像和精準個性化推薦,也可以線下智能物流、智能選址、優化消費者行為分析和商品運營環節等,這種線上線下一體化智慧營銷,需要完整的人工智能技術體系的支持。通過分析消費者軌跡數據、可穿戴智能設備的身體數據以及社交消費平臺數據等信息,利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術,人工智能可以及時捕捉消費者行為及心理需求,并實現精準匹配。

四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰

人工智能技術在營銷領域的應用給企業和消費者都帶來了極大的便利,但是技術都是具有兩面性的,我們必須理性對待人工智能技術,正視人工智能應用過程中產生的問題。根據以往文獻的研究,可以從以下幾個方面來認識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰。一是人工智能背景下復合型營銷人才的不足,帶來的技術和營銷的進一步對接問題。當前,智能營銷領域的一個顯著問題就是技術與營銷的進一步深度銜接問題,懂技術、懂市場的復合型人才的不足使得企業在應用人工智能過程中出現很大障礙。一些機構掌握著最新智能技術,積累了海量數據;而另一些機構則了解市場,不掌握技術,技術應用與市場營銷之間的銜接出現了隔閡。人工智能技術在營銷的應用給所有領域的營銷人員都帶來了挑戰,人才和工作需求雙向失衡。企業必須培養復合型的營銷人才,引進新技術培訓課程,提升現有營銷人員的整體技術素質,從而幫助企業解決智能技術與營銷的進一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數據隱私保護和流量造假問題。各種數據隱私新聞案件的曝光,讓越來越多的用戶對新技術的使用保持著高度敏感。大量未經用戶本人同意的數據非法監測和解讀嚴重干擾著消費者的日常生活,一些企業甚至利用智能技術對用戶個人信息進行預測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數據造假問題更是進一步瓦解了消費者對網絡消費活動的信任,一些企業為了短期的盈利,利用內容剪切等網絡工具打造虛假流量信息,給消費者帶來了誤導,同時也嚴重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業更有效地推進人工智能技術與營銷活動的銜接,必須及時懲治非法獲取消費者隱私的企業,營造良好的網絡使用環境,同時企業也要在內部加強管理,提升營銷人員的道德素養。三是全方位人工智能營銷環境下的消費者心理倦怠問題。人工智能技術可以給消費者推薦各種個性化信息,但這種根據消費者使用痕跡來進行持續性的精準推薦很難不讓消費者產生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為,在智能技術的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術可以幫助企業精準分析用戶數據,但數據也不能完全反映消費者的內心,企業要避免對智能技術的完全盲從,以防消費者產生厭倦心理。營銷活動是對人進行的活動,因此企業也要關注營銷人員的營銷經驗,不能以技術決定一切,要將技術與人的主觀感受相結合,真正做到從消費者本身需求出發。

五、結論

人工智能在營銷領域的應用目前還處于初步發展期,企業在應用人工智能技術時必須理性看待人工智能技術。既要看到人工智能給企業營銷帶來的數據分析、精準識別等便利,也要看到人工智能應用帶來的技術陷阱、用戶隱私等問題。當然,人工智能技術在營銷領域的應用未來還將有更進一步的發展,企業也要及時進行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領域應用的相關問題,未來還可以在其他方面進行深入研究:如何更好地解決人工智能應用過程中帶來的隱私泄露問題,從而提升消費者的使用體驗;人工智能的特征如何對消費者的行為產生影響;智能互動方式的改變對營銷活動的影響,等等。

參考文獻:

[1]高山行,劉嘉慧.人工智能對企業管理理論的沖擊及應對[J].科學學研究,2018(11).

[2]常亞平,王良燕,黃勁松,等.3D(大數據、數字化和發展中)背景下的營銷戰略與轉型專欄介紹[J].管理科學,2018(5):1-2.

[3]Shankarv.Howartificialintelligence(AI)isreshapingretailing[J].JournalofRetailing,2018,94(4):vi-xi.

[4]汪濤,謝志鵬.擬人化營銷研究綜述.外國經濟與管理,2014(1):38-45.

[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]錢明輝,徐志軒.基于機器學習的消費者品牌決策偏好動態識別與效果驗證研究[J].南開管理評論,2019(3):66-76.

[7]王先慶,雷韶輝.新零售環境下人工智能對消費及購物體驗的影響研究:基于商業零售變革和人貨場體系重構視角[J].商業經濟研究,2018(17):5.

第7篇:人工智能時代的特點范文

隨著信息技術的不斷發展,計算機科學滲透生活的各個領域,改變了人們的生活方式和學習方式。其中,人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分,正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”(Artificial Intelligence),顧名思義,即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程,進而擴展人腦的思維和行動,幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年,人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1],其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位,將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。

1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析

11我國農業發展背景

我國是傳統的農業大國,農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響,一方面是由于我國人口基數大;另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品,農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因,我國農業發展還比較落后,尤其與發達國家的現代化農業相比,依舊有較大差距。

12開展農業知識培訓的必要性

反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措,包括重視農業教育、科研和技術推廣,注意提高勞動者素質;推廣現代農業機械和高技術,重視農場管理;經營集約化、產業化;生產專業化;服務社會化;市場機制與政府扶持相結合;加強農業基礎設施建設等,可以看出,我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業,培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步,也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力,而開展農業知識培訓,則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。

2人工智能在教育中的應用與發展

近年來,伴隨著人工智能在各行業的應用和發展,人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如,智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔,在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始,其就與教育產生了密不可分的聯系,延續發展至今,人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。

21基于人工智能的計算機網絡課程

計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新,而人工智能對網絡教育的滲透,又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習,根據智能導學系統制訂學習計劃,進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程,學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源,并可以量身打造自己的學習計劃。

22基于人工智能的教師輔助系統

近十年來,智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效,這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術,學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統,借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力,實時地為學生提供答案或相關信息,答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛,例如小猿搜題、百度作業幫等。

23基于人工智能的教育數據庫系統

隨著信息化時代的到來,如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源,無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息,在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行。現如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入,依托知識庫系統對教育信息的整合與構建,學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充,由點至面的不斷學習新知識;依托教育資源管理系統中來,教育管理工作者可以合理分配教學資源,讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來,真正做到物為己用,因材施教。

3人工智能與農業知識培訓的結合

新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章,如何加快社會主義農業現代化,促進農業轉型,這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外,近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少,為了提高農業生產效率,需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而,對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重,已被提上日程。

人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟,基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現,在農業教育培訓領域嶄露頭角。

31人工智能應用于農業知識培訓的優勢

從我國農業發展的現狀看,較之于發達國家,我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低,農業專業領域的知識匱乏,農業知識教育的推廣不僅薄弱,而且效率低下。因此,伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新,基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢,具體可以總結為如下兩個方面。

311個性化教育針對性強

相比于課堂教學的傳統模式,基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃,靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題,農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外,針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求,培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。

312教育資源利用率高

我國當前的農業知識培訓,教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配,具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏,這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音,智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時,基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶,讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。

4平臺開發的系統架構

基于人工智能技術,一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識,并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外,該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互,有針對性地開展個性化教學,并可以自適應地完成教學效力評估和反饋,不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析,該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分,結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。

41學生模型

學生模型應針對不同的學生,準確地評估學生當前的學習水平,對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定,以便有針對性地制訂教學方案,進而實施個性化教育。

另外,學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫,對教育效果進行評定,從而診斷出當前教學計劃是否合適,以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。

42教師模型

教師是教學工作開展過程中的主體,一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。

教師模型首先完成教學內容的選擇,這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定,并且針對學生既定的學習目標,并從下述知識庫中調取對應的內容,為教學的開展做好準備。

在確定了教什么的問題之后,教室模型要確定如何教的問題,即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型,而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態,不斷完善和調整教學策略。

另外,在傳統教學模式中,教師傳授知識,并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時,教師模型應該實時地提供信息支持,為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接,在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。

43綜合數據庫模型

綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持,主要包括以下三個模塊。

知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識,包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇,便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。

專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結,為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程,教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋,以此指導下一步的教學內容和策略的更新。

為了對學生階段性學習的效果進行評估,還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫,準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。

44人機交互接口

基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程,所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中,友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息,提高學習效率。同時,借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術,人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息,進而為系統提供寶貴的輸入信息。

第8篇:人工智能時代的特點范文

關鍵詞 專業出版社;數據庫;智能改造;方法

中圖分類號TP392 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708(2014)114-0227-02

基于國家宏觀調控指導下,文化事業發展水平有了顯著的成效,這與出版業發展存在著密切的關聯性。出版社是負責文化信息編輯與處理的主要機構,按照書籍、報刊、雜志等要求編輯文獻資料,通過出版方式傳遞給大眾。為了適應信息科技發展趨勢,專業出版社也要建立更加先進的數據庫調控模式,滿足高科技出版行業的變革要求。因此,專業出版社數據庫實施智能改造,這是行業科技的重點內容。

1 專業出版社

出版社的出版行為是指通過可大量進行內容復制的媒體實現信息傳播的一種社會活動。自有文字以后便形成了出版社。正式的出版是隨著印刷術的發明,至唐代中葉盛行,古代金文、石刻以及人工抄寫、刻繪書籍,是一定意義上的出版。出版社的類型、工作范圍和組織機構 出版社的類型,在中國,按隸屬關系區分,有中央級出版社和地方出版社。按業務范圍區分,有綜合性出版社和專業出版社。綜合性出版社的出書門類比較多,專業出版社只負責編輯出版一定專業和門類的讀物。

2 出版社數據智能化需求

現代出版主要指對以圖書、報刊、音像、電子、網絡等媒體承載的內容,進行編輯、復制、發行(或網絡傳播)等處理工作。為了保證專業出版社內工作的高效率,對專業出版社數據庫實施智能改造是時代需求。相比于綜合出版社,專業出版社承接的數據處理任務更多,對原始數據操控要求更加嚴格,尤其在文字內容編輯與處理方面,都要做到嚴格的準確性、標注性、科學性。因此,為了擺脫傳統出版辦公模式的不足,必須要開發出更加先進的智能化數據庫,借助計算機平成大量文字信息的處理,這樣可以防止人工審閱失誤而造成的常識性錯誤,提高處理的成功率。

3 專業出版社數據庫人工智能改造

從現有出版業行情分析,無論是綜合出版社或專業出版社,日常出版都需處理大量的文獻信息,這是出版社結構統一性的辦公特點。相比于出版操作流程,人工智能技術在應用功能方面具有顯著的升級改造,不再局限于單一性的數據處理操作,而是將功能擴大到多個方面的領域。從實際應用狀況分析,人工智能技術應用于專業出版社智能改造,主要方式包括:

3.1 處理技術

專業出版社構建新型數據庫,為人工智能化提供可靠的平臺,大大減小了人工處理數據的工作難度。數據庫多樣性能夠為出版社操作提供更多功能,由單一數據處理發展為多空間操作,把數據處理平臺擴展到多個面域,從而實現了數據信息的多元化處理。比如,人工智能三維成像中,讓圖像信息變得更加形象、直觀,編輯人員可以直觀地認識文字信息,對后期整編、修改、處理提供了方便。

3.2 傳輸技術

大數字時代,專業出版社構建數據庫是行業需求,如圖1。社內數據傳輸完善了專業出版的數據庫系統,從而推動了出版社信息化建設的進程。例如,專業出版社對各類信息收集與處理要求在不斷變化,這些是傳統計算機系統不具備的功能。新時期人工智能技術呈現了交互性特點,可按照用戶要求完成點對點傳輸、交換,實現了專業出版社資源的共享模式,豐富了文字信息的內容。

圖1 數字式出版社平臺

3.3 集成技術

人工智能選擇集成控制是不可缺少的,讓出版社在短時間內完成大量數據處理任務。過去對出版數據庫采用了統一式模塊,把大量不同數據集中到某一個數據庫進行處理,而造成服務器處理速率下降,影響了出版社正常的使用功能。計算機人工智能技術采用集成控制模式,對原始數據分層次、分類別處理,提升了出版社數據庫資源的可操作性,帶動了數字化出版模式應用。

3.4 載體技術

智能化操作需選擇不同的信息載體,使專業出版社操作流程更加順暢。智能數據庫是在無人干涉條件下完成動作,減小了專業出版社手動傳輸信息的難度。例如,現代計算機人工智能采用聲音、動態圖像、視頻等信息載體,可按照用戶設置要求執行傳輸命令,這就取代了早期人工操控流程,這些都是現代專業出版社數字化改造要求,把信息科技融入到新型出版社系統建設中,大大提高了智能化的水平。

4 結論

專業出版社是隨著文化科技水平的提高而逐步發展,隨著人們對傳播知識的渴望而發展并呈現日強的專業性,編輯人員所面對的文字信息均是專業學科內容,實際出版中嚴禁出現人工式操作失誤。為了改變傳統出版辦公模式的不足,對專業出版社實施人工智能化改造,能夠提升社內辦公的整體效率,促進專業出版數據庫的智能化發展。本次分析了專業出版社智能化發展趨勢,提出人工智能改造綜合技術應用方法,顯著提升了專業出版社內的辦公水平,希望對后續研究有所啟發和幫助。

參考文獻

[1]程曉龍.數字出版的未來:從“小數據”到“大數據”[N].中國新聞出版報,2013-08-29(5).

[2]王坤寧,李婧璇.大數據時代:催生出版發行轉型升級[N].中國新聞出版報,2013-09-23(7).

[3]吳湘寧,胡光道,胡成玉,李桂玲1. Oracle 中使用支持向量機的時間序列預測方法[J].計算機工程與應用.

[4]李志鵬,張穎,王甫志.數據倉庫與數據倉庫性能的提高[J].佳木斯大學學報:自然科學版,2001(1).

第9篇:人工智能時代的特點范文

人工智能作為一門課程[1],開設時間距今只有40多年,但發展極為迅猛。人工智能課程的內容涉及計算機科學、數學、系統科學、控制科學、信息科學、心理學、電子學、生物學、語言學等等,幾乎所有科學工作者都可以在人工智能中找到自己感興趣的問題。目前,國內外已有眾多高校指定人工智能為計算機科學與技術及其相關專業的主修專業基礎課程,它在拓展計算機和自動控制的研究和應用領域方面有著極其誘人的學科發展前景。自2003年起,國內諸多高等院校陸續開設“智能科學與技術”本科專業,同時也有更多高校在傳統信息類專業中加大了人工智能課程的課時比重,因此如何提高人工智能課程的教學質量顯得尤為重要。? 

本文結合人工智能課程的特點以及自己教學與研究的實踐,對本課程的教學進行一些探討,以期改進人工智能課程教學方法,達到提高本課程教學質量的目的。?? 

一、兼顧課程內容的統一性和差異性?? 

人工智能課程的核心內容主要集中在對基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其應用的認識和理解上,盡管各種基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成體系,但是它們之間又存在著許多內在聯系和規律。從這一點來看,人工智能課程與其他很多計算機課程是不同的,這就要求人工智能課程的授課要具有自己的特色。? 

知識表示、知識推理、知識應用是人工智能課程的三大內容,解決任何一個人工智能問題都離不開兩個步驟,即知識表示和問題求解。由此,人工智能課程從總體結構上就有了一個比較清晰的脈絡,即首先必然要學習各種知識表示方法,然后是利用這些知識進行推理,進而實現知識應用,最終達到問題求解的目的。問題求解又分為基本的問題求解方法和高級問題求解方法。圖搜索策略、啟發式搜索、消解原理以及規則演繹系統等都屬于基本的問題求解方法。計算智能、專家系統、機器學習、自動規劃等屬于高級問題求解方法。? 

同時,人工智能課程某些章節或者某些方法算法在一定程度上又自成體系。例如,各種不同的知識表示方法不管是數據結構還是表示形式都完全不相同。又例如,人工智能有許多不同的學派[2],本課程往往同時會介紹不同學派的算法,這些學派在人工智能的基礎理論和方法、技術路線等方面是完全不同的,甚至是對立的。? 

這些都要求我們在教學過程中不僅要強調人工智能課程理論的統一性和完整性,又要兼顧各學派的特點,尊重甚至調動學生們對不同人工智能學派及其方法的興趣。在編寫和選用教材時也要注重這一點,我們選用的是蔡自興教授編寫的《人工智能及其應用》系列教材[1,2],該教材以邏輯主義學派為主線,兼顧引進其他學派的精華內容,具有較強的科學性。 

??二、實施分層次教學?? 

各高校一般同時為計算機相關專業的本科生和研究生開設了人工智能課程,甚至有的非計算機類專業也開設有人工智能課程。不同層次的學生對人工智能課程要求掌握的程度不同,我們首先明確本科生和研究生以及非計算機類專業學生的教學目的和教學內容,做到分層次設計人工智能課程教學?過程。? 

本科階段的人工智能課程課時量較少,本科層次只需要做到對大部分人工智能概念和算法了解、認識,少部分達到理解層次。本科生一般都是在高年級(三年級下期或者四年級上期)開設人工智能課程,這時已有不少學生準備繼續讀研或者已經被保研,因此在兼顧全體學生教學層次的同時,要注意給這部分學生足夠的相關參考書目,讓他們能夠利用課余時間廣泛深入了解人工智能相關算法,老師在課后還應和他們進行充分討論,培養他們對人工智能的特別興趣。? 

非計算機類專業的學生往往需要學習如何利用人工智能知識解決該專業領域內的問題,因此在教學中要盡量有專業針對性地進行教學。例如針對農科類專業,在教學專家系統過程中,我們要求學生參考北京農業信息技術研究中心開發的農業專家系統開發平臺(paid5?0)理解并開發與本專業領域相關的簡易農業專家系統。? 

給研究生開設人工智能課程要求做到概念理解,基本算法精通,即要求全面、系統地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干應用實例,并且能靈活運用所學知識闡述解決實際問題的方法和途徑。課程教學中要致力于培養學生分析問題與解決問題的能力,要求研究生將人工智能方法與自己的研究方向相結合,用人工智能方法解決所研究課題中的實際問題,并撰寫相關的課程論文,以小型研討會的形式進行報告交流。實踐證明,我們的研究生的人工智能教學效果明顯提升,成效突出。 

??三、案例驅動,寓教于樂?? 

采用案例教學是為了充分調動學生的學習興趣,增強學生學習的自覺性[3]。通過案例教學能把枯燥的人工智能理論知識具體化、形象化,可以使學生更加感性地理解課堂教學內容。這些案例都是以教師所從事的科研項目中的實際應用環境為背景進行闡述的,讓學生能在實際環境中理解概念和知識,學會利用人工智能知識去分析和解決實際問題。在教學過程中要選擇學生容易接受的案例,體現理論聯系實際的特色,激發學生的興趣。? 

例如,在講授“計算智能”內容時,我們結合黃河三門峽和小浪底水庫水沙聯合智能調度系統[4]進行講解。綜合三門峽水庫和小浪底水庫防洪運用的基本原則、歷年調度方案、專家的經驗、歷年數據和現有的調水調沙數學模型,分別利用模糊決策、神經網絡、遺傳算法及綜合集成方法來實現三門峽、小浪底水庫水沙聯合調度。? 

又例如為了讓學生走近機器人,我們進行了一場機器人展示課,將研究所現有的MOROCS?1(中南一號智能移動機器人)、ASR(廣茂達)、AmigoBot(自主移動機器人)、CanDroid(罐頭機器人)、MD?375 Rover(人控漫游車)、Fokker D7(人控飛機,1:72)、Rockit OWI?769K(聲按、壓控火牛機器人)、Hexapod Monster(六足爬行機器人)、Hubo(多機能歌舞機器人)等各類機器人全部拿出來給學生做了功能演示[5]。親眼看到這么多機器人,同學們都非常興奮,對人工智能課程的興趣高漲。? 

在進行案例教學時,引導學生帶著問題和求知欲望深入理論的學習,讓學生在案例中尋找問題的答案并獲取知識。在講授利用神經網絡進行水庫調度時,引導學生分析如何確定神經網絡的輸入端數據,什么是泛化能力以及如何提高神經網絡的泛化能力。? 

為了鞏固所學內容,可以讓學生組成討論小組對教師提出的論題進行討論,分小組闡述自己的觀點,這樣有助于提高學生學習的主動性,還有助于培養學生思考問題的能力和提高理論教學的效果。案例教學的關鍵在于引導學生利用所學到的理論知識去解釋、分析和解決現實案例中的問題,以達到訓練學生理論運用和深入理解理論知識的目的。? 

此外,我們挑選了機器人足球、拖拉機撲克牌、中國象棋、五子棋等普遍受人喜愛的智能游戲,讓學生親手設計小型智能游戲軟件,在設計的過程中掌握高深的人工智能理論知識,讓學生學得會、用得上、記得牢。 

??四、結語?? 

以上談到的一些教學方法是我們在教學過程中總結體會比較深刻的方面,以供探討。事實上,要進一步提高人工智能課程的教學質量,還有很多方面需要改革和加強。如不斷強調人工智能教師的專業素質,要求他們在講授好人工智能課程的同時,努力提升出自身的專業素質,給學生一個良好的專業素質導向。其次,在人工智能課程教學過程中還需要有培養實用型人才的教學理念,特別是注重培養有創新意識的實用型人才。注重培養學生的質疑能力,只有通過質疑和提出問題,學生的創新意識才能夠得到不斷強化,創新思維能力才能夠得以不斷提高。? 

人工智能學科是一門非常年輕、又非常前沿的學科,有其自身的突出特點,人工智能課程教學必然與其他計算機專業課程教學不同,需要更多的從事人工智能教學的教師在自身的教學實踐中不斷積累經驗,進行廣泛的教學交流。 

 

參考文獻? 

[1] 

蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(研究生用書)[M]. 北京: 清華大學出版社, 2004(8): 1-4.? 

[2]蔡自興, 徐光祐. 人工智能及其應用(第三版)(本科生用書)[M]. 北京: 清華大學出版社, 2003(8):288-290.? 

[3]雷煥貴, 段云青. 中美案例教學的比較[J]. 教育探索, 2010(6): 150-151.? 

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