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  • 关于孩子学习少儿编程,你必须知道的7件事!

    关于孩子学习少儿编程,你必须知道的7件事! 少儿编程是当下最热门的话题,随着人工智能的不断发展,给孩子学习编程也逐步进入了每一位家长的选择之中。少儿编程简而言之就是针对6~18岁孩子所做的编程教育,帮助他们在科技飞速发展的时代更早地接触到人工智能、编程化思维以及深度学习等将在未来作为主流发展的行业理念。并为他们打下坚实的编程基础,为将来的升学就业提供帮助。 少儿编程课程开展 lScratch主要针对相对低龄的孩子通过模块化学习帮助他们更快地建立编程的概念,帮助他们尽早地学习少儿编程中重要的编程思维。 而在孩子们打下一定的编程基础后,则可以按照孩子不同的需求及兴趣学习不同的语言诸如C#、C++、Java、Php等等,而Python也同样可以作为进阶语言来学习。 如今主流的少儿编程教学通常都有线上&线下两种教学模式,以适应客户不同的教学需求。而这也是和语数外等教育相比的不同之处,因为少儿编程教育通常不会因为线上的授课形式而降低授课质量,而传统的教学则会有较大的不确定性,因为他们的学习与电脑无关,在对电脑的接触中很可能会分散学习的注意力。 少儿编程教育趋势 此次规划出台,将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度。 2017年《义务教育小学科学课程标准》提出小学科学课程对培养学生科学素养发挥了重要作用。为进一步加强小学科学教育,2017年秋季开始,小学科学课程起始年级调整为一年级。原则上按照小学一、二年级每周不少于1课时安排课程,三至六年级的课时数保持不变。 2017 年浙江省将信息技术(包含编程)作为高考选考科目(7 选3)中的一门,与传统理化生科目具有同等地位。考虑到此次国务院重点提出要推广编程教育,预计会有更多地区高考将涉及编程科目。这个也是对标美国政府对青少年计算机科技教育,我们做出的高考变革尝试。 人工智能将代替人类现有的很多工种,未来人才的培养和就业,跟现在推进的素质教育改革密不可分,机器代替了人,人类将有更有意义的事情去做。高考作为人才选拔的现行标准,必将面临全面改革。 此次《新一代人工智能发展规划》,对于人才的培育有以下几点重点。 实施全民智能教育项目,在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。 支持开展人工智能竞赛,鼓励进行形式多样的人工智能科普创作。鼓励科学家参与人工智能科普。 完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业,推动人工智能领域一级学科建设,尽快在试点院校建立人工智能学院,增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容,形成“人工智能+X”复合专业培养新模式,重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。 培育高水平人工智能创新人才和团队。支持和培养具有发展潜力的人工智能领军人才,加强人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面专业技术人才培养。重视复合型人才培养,重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才,以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才。 建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系,布局建设重大科技创新基地,壮大人工智能高端人才队伍,促进创新主体协同互动,形成人工智能持续创新能力。建设和完善人工智能科普基础设施,充分发挥各类人工智能创新基地平台等的科普作用,鼓励人工智能企业、科研机构搭建开源平台,面向公众开放人工智能研发平台、生产设施或展馆等。 利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革,构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校园建设,推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。建立以学习者为中心的教育环境,提供精准推送的教育服务,实现日常教育和终身教育定制化。 对于大多数家长而言,他们通常会将少儿编程与程序员联系在一起,这当然是无可厚非的。然而在如今少儿编程可以说可以涵盖大部分行业,诸如设计、财务、管理等均有涉猎。当然并不是说少儿编程能对其他行业也造成举足轻重的影响,但是学习编程后,可以对自己将来从事的行业所做的事进行不同程度的优化,帮助简化工作流程并更好地处理一些可以自动化的任务来提高工作效率。人工智能的时代,少 少儿编程的误区 在如今编程培训班被业内大为诟病的情况下,少儿编程似乎也受到了一定的影响,然而事实并不是如此。比起编程培训班的速成求职,少儿编程更注重孩子们的学习质量,帮助孩子们建立正确的编程理念以及习惯,相比速成班而言,少儿编程更注重基础,更注重孩子未来的发展前途。 这种情况对于家里没有从事编程行业的亲属而言是不可取的,因为首先没有第一手接触业内动向的渠道,不知道科技的发展趋势。其次可能也难以接触到正确的编程环境,从而导致了孩子对于编程的抵触,影响了对于编程学习的看法。所以应当在孩子接受学习能力最强的时候,学习少儿编程来培养逻辑思维,同时理解程序的设计理念,而不是落后于他人,也许不要落后在起跑线上是给予了孩子巨大的负担,然而这的确是每个孩子都不得不面对的挑战。 对于学习少儿编程的年龄来说,大多数家长可能认为超过高中的孩子就不适合少儿编程了,其实这也是错误的。因为少儿编程是囊括了高阶的课程,足以帮助孩子从基础开始,乃至到竞赛得奖,并且这些奖项将对未来升学留学,乃至保送都有巨大的影响力。

  • 人工智能那么火~如今AI的应用场景都有哪些?

    人工智能那么火~如今AI的应用场景都有哪些? 1. 自然语言生成(Natural Language Generation) 自然语言生成是人工智能的分支,研究如何将数据转化为文本,用于客户服务、报告生成以及市场概述。 2.语音识别(Speech Recognition) Siri就是一个典型的例子。 目前,通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。 3.虚拟助理(Virtual Agents) 虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序,其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持,并可以作为智能家居的管理者。 4.机器学习平台(Machine Learning Platforms) 机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支,它能提升计算机的学习能力。 通过提供算法、API(应用程序接口)、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器,广受企业青睐,用以解决预测和分类任务。 Adext是世界上第一个也是唯一的观众管理工具,它将人工智能和机器学习应用于数字广告,以期将广告精准的投放给最符合产品定位的受众。 5.人工智能硬件优化(AI-optimized Hardware) 用于运行面向人工智能的计算任务,是经过专门设计和架构的GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元)。 即将推出的基于人工智能优化的硅芯片,将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。 6.决策管理(Decision Management) 智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑,因此你可以利用它们进行初始化设置/训练,以及持续的维护和优化。 决策管理在多类企业应用中得以实现,它能协助或者进行自动决策,实现企业收益最大化。 7.深度学习平台(Deep Learning Platforms) 深度学习平台是机器学习的一种特殊形式,它包含多层的人工神经网络,能够模拟人类大脑,处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。 8.生物信息(Biometrics) 这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。 它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力,包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别,目前被广泛用于市场研究领域。 9.机器处理自动化(Robotic Processes Automation) 机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化,以支持更高效的商业流程。 目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。 机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来,并且让职工更加具有创造性和战略性,对公司的发展至关重要。 10.文本分析和自然语言处理(Text Analytics and Natural Language Processing) 文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图,广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域,同时还可用于非结构化数据的挖掘。 11.数字孪生/AI建模(Digital Twin/AI Modeling) 数字孪生是一种软件架构,搭建起物理系统和数字世界的桥梁。 通用电气公司(General Electric,GE)宣布将成立一家人工智能公司,用于对飞机引擎、机车、燃气轮机的监控、以及故障预测。该公司的数字孪生仅几行代码,即便是最复杂的版本看上去也就像三维计算机辅助设计图纸,充满了交互式图表和数据点。 12.网络防御(Cyber Defense) 网络防御是一种计算机网络防御机制,专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。 人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段:在2017年,共检测出20亿次的入侵记录,其中76%的入侵是意外发生的,69%是身份丢失造成的。 递归神经网络(Recurrent neural networks,RNN)能够处理输入序列,与机器学习技术相结合创建出监督学习技术,能够发现可疑目标,并检测出高达85%的网络攻击。 Darktrace和Cylance等初创公司高度重视人工智能结合网络防御领域的工作。Darktrace将行为分析与高等数学相结合,自动检测组织内部的异常行为,Cylance应用人工智能算法来阻止恶意软件的入侵并减轻攻击造成的损害。另一家致力于网络防御的公司,Deep Instinct,被看作是“最具破坏性的初创公司”,该公司旨在保护企业的端点、服务器和移动设备。 13.合规( Compliance) 合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。 将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配,以识别与公司有关的变动。 具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外,深度学习的使用,能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。 14.知识工作辅助(Knowledge Worker Aid) 虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作,但别忘了,AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作,特别是在知识工作领域。 知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域,从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。 15.内容创作(Content Creation) 内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料,如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。 哥伦比亚广播公司等团队已使用了AI技术进行内容生成;Wibbitz的SaaS平台可以通过人工智能视频产品把文字内容转化为视频内容;自动透视公司研发的Wordsmith,在获取数据后利用自然语言处理技术进行新闻写作。 16.P2P网络( Peer-to-Peer Networks) P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源,这些共享资源通过网络提供服务和内容,能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。 Bet Capital LLC的首席执行长本•哈特曼在接受《创业者》杂志采访时表示,P2P网络也被用于货币加密,甚至能够通过收集和分析大量数据来解决一些世界上最具挑战性的问题。 普瑞斯是一家旨在利用P2P网络和人工智能让搜索引擎更加通俗易懂的公司,以加密货币为奖励,让参与者们借出他们电脑的计算能力。相应地,该公司许诺会建立一个更加透明的搜索引擎平台。 17.情绪识别(Emotion Recognition) 情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前,我们已经能够捕捉“微表情”,识别肢体语言暗示,以及分析含有情绪的语音语调。 执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息,这项技术也被广泛运用于市场营销。 18.图像识别( Image Recognition) 图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程,人工智能技术在该领域具有独特的优势。 人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片,并将其与大量数据集进行比较,从而找出与之最为相关的内容。 图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。 19.智能营销(Marketing Automation) 到目前为止,市场部门已经从人工智能中获益良多,业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。 智能营销能够提升公司的参与度和效率,对客户进行细分、集成客户数据和管理活动,并简化重复任务,让决策者们有更多的时间专注战略制定。

  • 人工智能真的来了,如何才能不被取代?

    人工智能真的来了,如何才能不被替代?

  • 一线人员对人工智能的看法

    人工智能教育,从整体上来说,我认为有以下三点: 2、有智能程度之分。智能程度之分的区分标准是看它的技术水平:基于人工、基于计算机编程、基于人工智能。人工智能自适应在教育的各个环节都可应用,其中教学环节的应用最核心、最难。 作为一个多年从事一线教学的老师,在接触了一段人工智能之后,我来谈谈自己的感受。一年前我从朋友口中听说了优鸿人工智能课堂,它的教学模式很新颖,教学效果非常明显,于是我专门去了解了这个项目,并了解了当今的教育发展方向。我认为当今的AI教育绝对是国家教育的希望!是教育的巨大进步!中国,伴随着几千年来的教育,由古代私塾教学,发展为改革开放后的学校教育,成规模、大批量的进行人才培养,实现教育批量化生产。但这种教育模式的弊端也不言而喻,传统教育受“班级授课制”的影响,无法实现学生的的个体需求,无法做到差异化教学,导致好生更好,差生无人问津;教育中教育资源的缺失、名师的匮乏,导致教育失衡;而这些问题人工智能教育都能解决。 因此,相比于传统教学,老师是以经验驱动教学的,师资好坏有差异;而人工智能教学旨在聚集并量化优秀老师的宝贵经验,以数据和技术来驱动教学,复制优秀师资,可提高国家整体的教学水平,是未来教学的发展趋势,也是教育史上的一大进步!

  • 老师人工智能到底学什么?

    人工智能“六步走” 1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础 概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的,比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。 再就是优化理论与算法,除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式,否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题,优化将是你的GPS为你指路 有以上这些知识打底,就可以开拔了,针对具体应用再补充相关的知识与理论,比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑,更理论一点的还有实/复分析、测度论,偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。 2、掌握经典机器学习理论和算法 如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱,并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法,我简单地总结如下: 1) 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing); 2) 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM); 3) 基于正则化方法:常见的算法包括:Ridge Regression, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO),以及弹性网络(Elastic Net); 4) 决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM); 5) 基于贝叶斯方法:常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(AveragedOne-Dependence Estimators, AODE),以及Bayesian Belief Network(BBN); 6) 基于核的算法:常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)等; 7) 聚类算法:常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法(Expectation Maximization, EM); 8) 基于关联规则学习:常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等; 9) 人工神经网络:重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-OrganizingMap, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ); 10) 深度学习:常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(RestrictedBoltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders); 11) 降低维度的算法:常见的算法包括主成份分析(PrincipleComponent Analysis, PCA),偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLS), Sammon映射,多维尺度(Multi-Dimensional Scaling, MDS), 投影追踪(ProjectionPursuit)等; 12) 集成算法:常见的算法包括:Boosting, Bootstrapped Aggregation(Bagging),AdaBoost,堆叠泛化(Stacked Generalization, Blending),梯度推进机(GradientBoosting Machine, GBM),随机森林(Random Forest)。 3、掌握一种编程工具,比如Python 一方面Python是脚本语言,简便,拿个记事本就能写,写完拿控制台就能跑;另外,Python非常高效,效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多,但是效率是这四个里面最低的。 4、了解行业最新动态和研究成果,比如各大牛的经典论文、博客、读书笔记、微博微信等媒体资讯。 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与人工智能相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者工作相关的一个领域深入下去 人工智能有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才能成为人工智能领域的大牛,有所成就。 再回答第二个问题,人工智能到底是不是一项技术? 根据百度百科给的定义,人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的还能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 百度百科关于人工智能的定义详解中说道:人工智能是计算机的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。 综上,从定义上讲,人工智能是一项技术。 希望能帮到你。