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2019年12月28日 星期六

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  • 填補農村地區研究空白 青島搶抓人工智能教育發展先機

    信網8月21日訊 8月20日下午,青島市教育局就市政協十三屆四次會議上緻公黨青島市委提出的“關于完善我市農村人工智能教育發展案”,開展提案辦理“三方”面複座談會。 2017年,國務院《新一代人工智能發展規劃》提出“在中小學階段設置人工智能相關課程”。2018年,教育部印發《教育信息化2.0行動計劃》,明确要求要“完善課程方案和課程标準,使中小學人工智能和編程課程内容能充分适應信息時代、智能時代發展需要,其目的是通過探究式學習,充分調動學生對人工智能的興趣,并積極地參與進來”。 目前,國内基本上将人工智能的課程設置在中學,各小學校人工智能課程開設較少,涉及層面比較簡單,課程開發存在很多不足。而以“農村”和“人工智能課程”為關鍵字在知網上進行關鍵字搜索,此領域為研究空白。 為此,緻公黨青島市委的同志經過調研提出,堅持教育均衡發展的原則,通過課程開發、設立專項經費等途徑,填補農村地區研究空白,縮短城鄉人工智能教育發展差距,加快普及人工智能教育。 面複會上,“提、辦”雙方進行了深入交流。市教育局首先介紹了青島市人工智能教育發展的基本情況。 自青島市發起“高端制造業+人工智能”攻勢以來,市教育局創新“1+4+100N”人工智能教育試點體系,搭建人工智能教育基礎支撐環境,立項教育部重點課題,探索教師培訓與試點校課程開設,初步形成了人工智能教育發展業态。2020年,市教育局出台《青島市人工智能教育實施意見》,編制《人工智能教育課程綱要》,架構一綱多本課程體系,并申請将人工智能教育課程成為地方特色課程。另一方面,市教育局與商湯科技、科大訊飛、越疆科技、海爾、海信等全國人工智能頭部企業合作,共同成立人工智能教育聯盟。并根據各個企業特點,共同研發教材、實驗課程、教學資源等。着重培養學生思維模式、科學素養與解決問題能力。同時,每年度設置人工智能教育專項資金,用于滿足硬件建設、教師培訓、教材研發等方面。對于農村中小學格外加強教師培訓,落實硬件配備,保證開課頻次。 參加座談的緻公黨青島市委的同志,從不同角度先後發言,并表示,要将網絡條件、技術配備、實施條件、師資隊伍及學生原生家庭背景等實際情況納入考慮,完善人工智能課程内容體系,重視思維能力與應對未來挑戰在的培養,努力推動以農村小學為研究對象深入小學人工智能課程開發,打破制約人工智能課程在農村小學校開發與實施的瓶頸。在堅持教育均衡發展,幫助農村小學開發适應本校實際的人工智能校本課程的同時,要以提升學生的人工智能認知、思維,應對未來挑戰能力,幫助學生适應未來的生活為目的,為國家培養複合型人才。 市政協提案工作辦公室的同志作為監督方,對組織提案的辦理流程提出了明确要求。市教育局作為承辦方要将此次辦理協商結果及時報市政府辦公廳審核,然後由市政府辦公廳正式行文答複。同時,建議“提、辦”雙方采取各種靈活的方式進行辦理協商,進一步提高提案辦理實效。

  • 看看株洲人工智能職業技術學校開學報到第一天

    株洲新聞網8月25日訊 8月22日迎來了株洲人工智能職業技術學校2020級新生集中報到的第一天。校園裡各個角落早已布置好迎新點,早上8點不到,就迎來了第一位報到的新生。老師們熱情地引導其辦理入學手續,叮囑開學事宜。 在父母的陪伴下,同學們滿懷着對美好生活的憧憬和向往走進學校,開啟人生新征程!老師們也早早做好了準備,确保辦理入學、繳費手續不出差錯,萬無一失。 晚間7:30,學校校長張海軍等來到2020級新生宿舍。詳細了解同學們的住宿情況,關切地詢問同學們來自哪裡、對學校的印象如何、初次離家讀書是否習慣、有沒有需要老師和同學需要協助解決的困難等等。他說,同學們要注意安全,學會規避學習和生活中的安全隐患,相互關愛、學會獨立、把人工智能當成自己的家。“希望同學們,未來的每一天充實而有趣,平淡而又有所收獲,願你們乘風破浪,揚帆起航。”

  • 武漢課工場JAVA培訓:人工智能與運維的碰撞火花之Aiops

    武漢課工場JAVA培訓:人工智能與運維的碰撞火花之Aiops 在互聯網圈兒内有一号人,他們的存在就像Wi-Fi,在的時候你感覺不到,但要是沒了卻非常着急,他們就是運維。服務在線上不可用了,找運維;網不好使了,找運維。 第一階段之手工運維,早期的時候互聯網發展的比較緩慢、各網站接入的網民數量比較少,依靠運維人員手工即可保障業務系統的正常運行。 第三階段之Aiops智能運維,通過機器學習算法自動的從海量運維數據中不斷的學習,結合領域專家的指導不斷訓練模型,最終通過模型來分析決策,達到智能運維。 Aiops所要實現的目标有五個,即異常檢測、故障預測、容量規劃、瓶頸分析、助力運營。而要做Aiops,最基本也最重要的便是數據,在IT系統中總共會産生五類數據:機器數據、網絡數據、代理數據、探針數據。 網絡數據是網絡通信過程中産生的數據(從數據鍊路層到應用層産生的數據),通過将網絡端口的數據拷貝一份獲取數據;代理數據則是通過在應用程序中插入代理程序,獲取應用程序中函數調用次數時長、調用堆棧等數據;探針數據則是通過撥測模拟用戶請求對系統進行檢測獲得的數據。通過獲取到用戶産生的浏覽器/app數據(如使用系統版本、運營商、PV、UV)、後端調用數據(如調用鍊、函數執行堆棧)、網絡傳輸數據(如tcp建鍊時長、網絡傳送接收包)、基礎設施數據(如cpu、内存、磁盤、網絡),我們便可以全鍊路的從前端到中端再到後端追蹤用戶請求,實現故障的快速定位、影響範圍判斷。 AIops雖是良藥,但卻不可盲目追從,需根據企業目前情況進行确定,Aiops落地的難點有三個:數據獲取與管理、人工智能算法、專家。 對于數據獲取,由于中國互聯網發展時間還比較短,而且是粗犷式發展,因此運維監控體系是不夠完善的,比如有的企業,沒有任何業務監控系統或隻有部分系統導緻采集的數據不夠全面,有的企業監控的指标深度不夠導緻關鍵指标不能識别從而不能智能分析。 對于人工智能算法,在智能運維領域常見的算法包括邏輯回歸、關聯關系挖掘、聚類、決策樹、随機森林、支持向量機、蒙特卡洛樹搜索、隐式馬爾科夫、多示例學習、遷移學習、卷積神經網絡等,随着技術的發展,運維分析将采用越來越先進的機器學習算法。在處理運維工單和人機界面時,自然語言處理和對話機器人也被廣泛應用。