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2019年12月28日 星期六

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  • 關于孩子學習少兒編程,你必須知道的7件事!

    關于孩子學習少兒編程,你必須知道的7件事! 少兒編程是當下最熱門的話題,随着人工智能的不斷發展,給孩子學習編程也逐步進入了每一位家長的選擇之中。少兒編程簡而言之就是針對6~18歲孩子所做的編程教育,幫助他們在科技飛速發展的時代更早地接觸到人工智能、編程化思維以及深度學習等将在未來作為主流發展的行業理念。并為他們打下堅實的編程基礎,為将來的升學就業提供幫助。 少兒編程課程開展 lScratch主要針對相對低齡的孩子通過模塊化學習幫助他們更快地建立編程的概念,幫助他們盡早地學習少兒編程中重要的編程思維。 而在孩子們打下一定的編程基礎後,則可以按照孩子不同的需求及興趣學習不同的語言諸如C#、C++、Java、Php等等,而Python也同樣可以作為進階語言來學習。 如今主流的少兒編程教學通常都有線上&線下兩種教學模式,以适應客戶不同的教學需求。而這也是和語數外等教育相比的不同之處,因為少兒編程教育通常不會因為線上的授課形式而降低授課質量,而傳統的教學則會有較大的不确定性,因為他們的學習與電腦無關,在對電腦的接觸中很可能會分散學習的注意力。 少兒編程教育趨勢 此次規劃出台,将會加快編程培訓進入中小學課堂的實施進度。 2017年《義務教育小學科學課程标準》提出小學科學課程對培養學生科學素養發揮了重要作用。為進一步加強小學科學教育,2017年秋季開始,小學科學課程起始年級調整為一年級。原則上按照小學一、二年級每周不少于1課時安排課程,三至六年級的課時數保持不變。 2017 年浙江省将信息技術(包含編程)作為高考選考科目(7 選3)中的一門,與傳統理化生科目具有同等地位。考慮到此次國務院重點提出要推廣編程教育,預計會有更多地區高考将涉及編程科目。這個也是對标美國政府對青少年計算機科技教育,我們做出的高考變革嘗試。 人工智能将代替人類現有的很多工種,未來人才的培養和就業,跟現在推進的素質教育改革密不可分,機器代替了人,人類将有更有意義的事情去做。高考作為人才選拔的現行标準,必将面臨全面改革。 此次《新一代人工智能發展規劃》,對于人才的培育有以下幾點重點。 實施全民智能教育項目,在中小學階段設置人工智能相關課程,逐步推廣編程教育,鼓勵社會力量參與寓教于樂的編程教學軟件、遊戲的開發和推廣。 支持開展人工智能競賽,鼓勵進行形式多樣的人工智能科普創作。鼓勵科學家參與人工智能科普。 完善人工智能領域學科布局,設立人工智能專業,推動人工智能領域一級學科建設,盡快在試點院校建立人工智能學院,增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育内容,形成“人工智能+X”複合專業培養新模式,重視人工智能與數學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合。 培育高水平人工智能創新人才和團隊。支持和培養具有發展潛力的人工智能領軍人才,加強人工智能基礎研究、應用研究、運行維護等方面專業技術人才培養。重視複合型人才培養,重點培養貫通人工智能理論、方法、技術、産品與應用等的縱向複合型人才,以及掌握“人工智能+”經濟、社會、管理、标準、法律等的橫向複合型人才。 建立新一代人工智能基礎理論和關鍵共性技術體系,布局建設重大科技創新基地,壯大人工智能高端人才隊伍,促進創新主體協同互動,形成人工智能持續創新能力。建設和完善人工智能科普基礎設施,充分發揮各類人工智能創新基地平台等的科普作用,鼓勵人工智能企業、科研機構搭建開源平台,面向公衆開放人工智能研發平台、生産設施或展館等。 利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革,構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系。開展智能校園建設,推動人工智能在教學、管理、資源建設等全流程應用。建立以學習者為中心的教育環境,提供精準推送的教育服務,實現日常教育和終身教育定制化。 對于大多數家長而言,他們通常會将少兒編程與程序員聯系在一起,這當然是無可厚非的。然而在如今少兒編程可以說可以涵蓋大部分行業,諸如設計、财務、管理等均有涉獵。當然并不是說少兒編程能對其他行業也造成舉足輕重的影響,但是學習編程後,可以對自己将來從事的行業所做的事進行不同程度的優化,幫助簡化工作流程并更好地處理一些可以自動化的任務來提高工作效率。人工智能的時代,少 少兒編程的誤區 在如今編程培訓班被業内大為诟病的情況下,少兒編程似乎也受到了一定的影響,然而事實并不是如此。比起編程培訓班的速成求職,少兒編程更注重孩子們的學習質量,幫助孩子們建立正确的編程理念以及習慣,相比速成班而言,少兒編程更注重基礎,更注重孩子未來的發展前途。 這種情況對于家裡沒有從事編程行業的親屬而言是不可取的,因為首先沒有第一手接觸業内動向的渠道,不知道科技的發展趨勢。其次可能也難以接觸到正确的編程環境,從而導緻了孩子對于編程的抵觸,影響了對于編程學習的看法。所以應當在孩子接受學習能力最強的時候,學習少兒編程來培養邏輯思維,同時理解程序的設計理念,而不是落後于他人,也許不要落後在起跑線上是給予了孩子巨大的負擔,然而這的确是每個孩子都不得不面對的挑戰。 對于學習少兒編程的年齡來說,大多數家長可能認為超過高中的孩子就不适合少兒編程了,其實這也是錯誤的。因為少兒編程是囊括了高階的課程,足以幫助孩子從基礎開始,乃至到競賽得獎,并且這些獎項将對未來升學留學,乃至保送都有巨大的影響力。

  • 人工智能那麼火~如今AI的應用場景都有哪些?

    人工智能那麼火~如今AI的應用場景都有哪些? 1. 自然語言生成(Natural Language Generation) 自然語言生成是人工智能的分支,研究如何将數據轉化為文本,用于客戶服務、報告生成以及市場概述。 2.語音識别(Speech Recognition) Siri就是一個典型的例子。 目前,通過語音應答交互系統和移動應用程序對人類語言進行轉錄的系統已多達數十萬。 3.虛拟助理(Virtual Agents) 虛拟助理是一種能與人類進行交互的計算機代理或程序,其中以聊天機器人最為著名。虛拟助理多用于客戶服務和支持,并可以作為智能家居的管理者。 4.機器學習平台(Machine Learning Platforms) 機器學習是計算機科學和人工智能技術的分支,它能提升計算機的學習能力。 通過提供算法、API(應用程序接口)、開發和訓練工具包、數據、以及計算能力來設計、培訓和部署模型到應用程序、流程和其他機器,廣受企業青睐,用以解決預測和分類任務。 Adext是世界上第一個也是唯一的觀衆管理工具,它将人工智能和機器學習應用于數字廣告,以期将廣告精準的投放給最符合産品定位的受衆。 5.人工智能硬件優化(AI-optimized Hardware) 用于運行面向人工智能的計算任務,是經過專門設計和架構的GPU(圖形處理單元)和CPU(中央處理單元)。 即将推出的基于人工智能優化的矽芯片,将直接嵌入到你的便攜設備以及生活各處。 6.決策管理(Decision Management) 智能機器能夠向AI系統引入規則及邏輯,因此你可以利用它們進行初始化設置/訓練,以及持續的維護和優化。 決策管理在多類企業應用中得以實現,它能協助或者進行自動決策,實現企業收益最大化。 7.深度學習平台(Deep Learning Platforms) 深度學習平台是機器學習的一種特殊形式,它包含多層的人工神經網絡,能夠模拟人類大腦,處理數據并創建決策模式。目前主要被用于基于大數據集的模式識别和分類。 8.生物信息(Biometrics) 這項技術能夠識别、測量、分析人類行為以及身體的物理結構和形态。 它能賦予人類和機器之間更多的自然交互能力,包括但不僅限于圖像、觸控識别和身體語言識别,目前被廣泛用于市場研究領域。 9.機器處理自動化(Robotic Processes Automation) 機器處理自動化使用腳本和其它方法實現人類操作的自動化,以支持更高效的商業流程。 目前被用于人力成本高昂或效率較低的任務和流程。 機器處理自動化能将人類的才能最大化的展示出來,并且讓職工更加具有創造性和戰略性,對公司的發展至關重要。 10.文本分析和自然語言處理(Text Analytics and Natural Language Processing) 文本分析和自然語言處理利用統計和機器學習方法理解句子的結構、含義、情緒和意圖,廣泛應用于欺詐探測和信息安全等領域,同時還可用于非結構化數據的挖掘。 11.數字孿生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling) 數字孿生是一種軟件架構,搭建起物理系統和數字世界的橋梁。 通用電氣公司(General Electric,GE)宣布将成立一家人工智能公司,用于對飛機引擎、機車、燃氣輪機的監控、以及故障預測。該公司的數字孿生僅幾行代碼,即便是最複雜的版本看上去也就像三維計算機輔助設計圖紙,充滿了交互式圖表和數據點。 12.網絡防禦(Cyber Defense) 網絡防禦是一種計算機網絡防禦機制,專注于預防、檢測以及在基礎設施和信息在受到攻擊和威脅時進行及時響應。 人工智能和機器學習将網絡防禦帶入了新的發展階段:在2017年,共檢測出20億次的入侵記錄,其中76%的入侵是意外發生的,69%是身份丢失造成的。 遞歸神經網絡(Recurrent neural networks,RNN)能夠處理輸入序列,與機器學習技術相結合創建出監督學習技術,能夠發現可疑目标,并檢測出高達85%的網絡攻擊。 Darktrace和Cylance等初創公司高度重視人工智能結合網絡防禦領域的工作。Darktrace将行為分析與高等數學相結合,自動檢測組織内部的異常行為,Cylance應用人工智能算法來阻止惡意軟件的入侵并減輕攻擊造成的損害。另一家緻力于網絡防禦的公司,Deep Instinct,被看作是“最具破壞性的初創公司”,該公司旨在保護企業的端點、服務器和移動設備。 13.合規( Compliance) 合規是指一個人或者一家公司的經營活動與公認管理、法規、規章、标準或合同條款相一緻。 将人工智能應用于合規工作中已屢見不鮮,自然語言處理技術能夠掃描文本并且将其模式與關鍵字相匹配,以識别與公司有關的變動。 具有預測分析功能和場景構建器的資本壓力測試技術能夠幫助公司遵守監管資本要求。此外,深度學習的使用,能有效減少被标記為潛在洗錢活動的交易數量。 14.知識工作輔助(Knowledge Worker Aid) 雖然許多人都很擔心AI是否會完全取代人類工作,但别忘了,AI科技能夠在很大程度上幫助人們出色的完成自己的工作,特别是在知識工作領域。 知識工作的自動化已被列為第二大最具破壞性的新興技術。在大量依靠知識工作者的醫療和法律領域,從業者們将逐漸使用AI技術作為診斷工具。 15.内容創作(Content Creation) 内容創作包括人們對網絡世界輸入的任何材料,如視頻、廣告、博客、白皮書、信息圖表以及其它視覺或者書面材料。 哥倫比亞廣播公司等團隊已使用了AI技術進行内容生成;Wibbitz的SaaS平台可以通過人工智能視頻産品把文字内容轉化為視頻内容;自動透視公司研發的Wordsmith,在獲取數據後利用自然語言處理技術進行新聞寫作。 16.P2P網絡( Peer-to-Peer Networks) P2P網絡是指網絡的參與者共享他們所擁有的一部分硬件資源,這些共享資源通過網絡提供服務和内容,能被其它P2P節點直接訪問而無需經過中間實體。 Bet Capital LLC的首席執行長本•哈特曼在接受《創業者》雜志采訪時表示,P2P網絡也被用于貨币加密,甚至能夠通過收集和分析大量數據來解決一些世界上最具挑戰性的問題。 普瑞斯是一家旨在利用P2P網絡和人工智能讓搜索引擎更加通俗易懂的公司,以加密貨币為獎勵,讓參與者們借出他們電腦的計算能力。相應地,該公司許諾會建立一個更加透明的搜索引擎平台。 17.情緒識别(Emotion Recognition) 情緒識别可以通過高級圖像處理或音頻數據處理來“讀取”人類臉上的表情。目前,我們已經能夠捕捉“微表情”,識别肢體語言暗示,以及分析含有情緒的語音語調。 執法人員在審訊過程中使用這項技術能夠獲取更多的信息,這項技術也被廣泛運用于市場營銷。 18.圖像識别( Image Recognition) 圖像識别是指在數字圖像或者視頻中識别和檢測出物體或特征的過程,人工智能技術在該領域具有獨特的優勢。 人工智能可以在社交媒體平台上搜索照片,并将其與大量數據集進行比較,從而找出與之最為相關的内容。 圖像識别技術能用于車牌識别、疾病檢測、客戶意見分析以及身份驗證等。 19.智能營銷(Marketing Automation) 到目前為止,市場部門已經從人工智能中獲益良多,業界對人工智能的信任是有充分理由的。55%的營銷人員确信人工智能在他們的領域會比社交媒體有更大的影響力。 智能營銷能夠提升公司的參與度和效率,對客戶進行細分、集成客戶數據和管理活動,并簡化重複任務,讓決策者們有更多的時間專注戰略制定。

  • 人工智能真的來了,如何才能不被取代?

    人工智能真的來了,如何才能不被替代?

  • 一線人員對人工智能的看法

    人工智能教育,從整體上來說,我認為有以下三點: 2、有智能程度之分。智能程度之分的區分标準是看它的技術水平:基于人工、基于計算機編程、基于人工智能。人工智能自适應在教育的各個環節都可應用,其中教學環節的應用最核心、最難。 作為一個多年從事一線教學的老師,在接觸了一段人工智能之後,我來談談自己的感受。一年前我從朋友口中聽說了優鴻人工智能課堂,它的教學模式很新穎,教學效果非常明顯,于是我專門去了解了這個項目,并了解了當今的教育發展方向。我認為當今的AI教育絕對是國家教育的希望!是教育的巨大進步!中國,伴随着幾千年來的教育,由古代私塾教學,發展為改革開放後的學校教育,成規模、大批量的進行人才培養,實現教育批量化生産。但這種教育模式的弊端也不言而喻,傳統教育受“班級授課制”的影響,無法實現學生的的個體需求,無法做到差異化教學,導緻好生更好,差生無人問津;教育中教育資源的缺失、名師的匮乏,導緻教育失衡;而這些問題人工智能教育都能解決。 因此,相比于傳統教學,老師是以經驗驅動教學的,師資好壞有差異;而人工智能教學旨在聚集并量化優秀老師的寶貴經驗,以數據和技術來驅動教學,複制優秀師資,可提高國家整體的教學水平,是未來教學的發展趨勢,也是教育史上的一大進步!

  • 老師人工智能到底學什麼?

    人工智能“六步走” 1、學習并掌握一些數學知識 高等數學是基礎中的基礎,一切理工科都需要這個打底,數據挖掘、人工智能、模式識别此類跟數據打交道的又尤其需要多元微積分運算基礎 線性代數很重要,一般來說線性模型是你最先要考慮的模型,加上很可能要處理多維數據,你需要用線性代數來簡潔清晰的描述問題,為分析求解奠定基礎 概率論、數理統計、随機過程更是少不了,涉及數據的問題,不确定性幾乎是不可避免的,引入随機變量順理成章,相關理論、方法、模型非常豐富。很多機器學習的算法都是建立在概率論和統計學的基礎上的,比如貝葉斯分類器、高斯隐馬爾可夫鍊。 再就是優化理論與算法,除非你的問題是像二元一次方程求根那樣有現成的公式,否則你将不得不面對各種看起來無解但是要解的問題,優化将是你的GPS為你指路 有以上這些知識打底,就可以開拔了,針對具體應用再補充相關的知識與理論,比如說一些我覺得有幫助的是數值計算、圖論、拓撲,更理論一點的還有實/複分析、測度論,偏工程類一點的還有信号處理、數據結構。 2、掌握經典機器學習理論和算法 如果有時間可以為自己建立一個機器學習的知識圖譜,并争取掌握每一個經典的機器學習理論和算法,我簡單地總結如下: 1) 回歸算法:常見的回歸算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),邏輯回歸(Logistic Regression),逐步式回歸(Stepwise Regression),多元自适應回歸樣條(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散點平滑估計(Locally Estimated Scatterplot Smoothing); 2) 基于實例的算法:常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學習矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自組織映射算法(Self-Organizing Map , SOM); 3) 基于正則化方法:常見的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及彈性網絡(Elastic Net); 4) 決策樹學習:常見的算法包括:分類及回歸樹(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随機森林(Random Forest), 多元自适應回歸樣條(MARS)以及梯度推進機(Gradient Boosting Machine, GBM); 5) 基于貝葉斯方法:常見算法包括:樸素貝葉斯算法,平均單依賴估計(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN); 6) 基于核的算法:常見的算法包括支持向量機(SupportVector Machine, SVM), 徑向基函數(Radial Basis Function ,RBF), 以及線性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等; 7) 聚類算法:常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM); 8) 基于關聯規則學習:常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等; 9) 人工神經網絡:重要的人工神經網絡算法包括:感知器神經網絡(PerceptronNeural Network), 反向傳遞(Back Propagation), Hopfield網絡,自組織映射(Self-OrganizingMap, SOM)。學習矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ); 10) 深度學習:常見的深度學習算法包括:受限波爾茲曼機(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷積網絡(Convolutional Network), 堆棧式自動編碼器(Stacked Auto-encoders); 11) 降低維度的算法:常見的算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多維尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追蹤(ProjectionPursuit)等; 12) 集成算法:常見的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆疊泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推進機(GradientBoosting Machine, GBM),随機森林(Random Forest)。 3、掌握一種編程工具,比如Python 一方面Python是腳本語言,簡便,拿個記事本就能寫,寫完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab雖然包也多,但是效率是這四個裡面最低的。 4、了解行業最新動态和研究成果,比如各大牛的經典論文、博客、讀書筆記、微博微信等媒體資訊。 5、買一個GPU,找一個開源框架,自己多動手訓練深度神經網絡,多動手寫寫代碼,多做一些與人工智能相關的項目。 6、選擇自己感興趣或者工作相關的一個領域深入下去 人工智能有很多方向,比如NLP、語音識别、計算機視覺等等,生命有限,必須得選一個方向深入的專研下去,這樣才能成為人工智能領域的大牛,有所成就。 再回答第二個問題,人工智能到底是不是一項技術? 根據百度百科給的定義,人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模拟、延伸和擴展人的還能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 百度百科關于人工智能的定義詳解中說道:人工智能是計算機的一個分支,二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一(空間技術、能源技術、人工智能)。也被認為是二十一世紀三大尖端技術(基因工程、納米科學、人工智能)之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展,在很多學科領域都獲得了廣泛應用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個獨立的分支,無論在理論和實踐上都已自成一個系統。 綜上,從定義上講,人工智能是一項技術。 希望能幫到你。