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人工智能教育方案范文1
人工智能技术及其应用的发展历史虽然只有短短的50余年，但是它作为信息技术的前沿领域，对社会经济和发展的影响却越来越大。在基础教育课程改革的大潮中，许多国家意识到基础教育领域开展人工智能教育的必要性，努力把人工智能列入技术类教育的教学内容中。作为师范类院校，教授人工智能课是有必要的。?
（1）为部分优秀的学生将来做更深入的研究打坚实的基础。在面向知识经济的今天，研究获取、表示和使用知识的人工智能学科越来越受到人们的重视。目前人工智能研究被列为中国高技术领域的重点之一。以专家系统为代表的智能化系统在信息技术中也占有重要地位。因此在高等教育中开展人工智能教育和智能化系统的研发，不仅是计算机科学的应用，也是促进各学科服务于国民经济发展的必然趋势。为使人工智能的理论、方法和技术的研究与应用普及和深入，教育重心必须要下移，即从研究生教育向本科教育普及。开展本科层次人工智能普及教育的有效途径之一是在本科高年级开设相关选修课。开展人工智能教育，不仅能够更好地发挥高等院校的育人和科学研究功能，而且能为学生拓宽专业路径，扩大自主学习空间和发展个性创造条件，同时也为营造一个使学生不仅有宽厚、扎实的理论基础，且具综合分析和解决问题能力的环境。?
（2）为将来从教的学生积聚大量的知识。英国早在1999年，人工智能课程已经作为选修课出现在中学的信息与通讯技术（ICT）课程中。许多中小学还通过机器人竞赛活动来激发中小学生学习人工智能的兴趣，使学生不仅提高了用信息技术解决问题的能力，而且培养了多种思维方式，获得了更多的创新空间。美国现行的中学信息技术课程设置中，将人工智能的内容作为“媒体与技术”层面对12年级学生的要求。澳大利亚的部分中学开设的信息处理与技术课程，人工智能、信息系统、算法和程序设计、社会和伦理道德、计算机系统分别作为5个主题共同构成了该课程的教学内容。在该课程的大纲中规定，人工智能部分的教学内容在高中第3学期为12年级的学生开设，教学时间为10周。?
在我国，多年以来中学奥林匹克信息学竞赛中一直包含有人工智能相关的题目，涉及启发式搜索、博弈、智能程序设计等问题。2003年4月，我国教育部正式颁布《普通高中技术课程标准（实验）》，首次在信息技术科目中设立了“人工智能初步”选修模块，标志着我国高中人工智能课程的正式起步。?
我国的新课程标准颁布后，教育部评审并通过了分别由教育科学出版社、广东高教出版社、地图出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并开发了相应的教辅材料，包括教师用书和配套光盘等。为了配合中学人工智能课程的实施，国内也推出了一些适合中学生学习与体验的人工智能软件和网络资源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步关注中学人工智能教育的开展并将其作为毕业论文的研究选题。一些师范院校适应形势要求，已为师范生开设了与此相关的选修课程。?
2 人工智能的教育及教学条件现状?
通过对本人多年的教学过程进行总结，我校的《人工智能》课程教育现状可总结为如下几点：?
（1)理论知识充裕。但与实践相脱节，特别是在智能科学技术的教育教学方面。尽管知识面相当广泛，而人工智能理论的普及教育以及智能技术的开发与应用仍然十分滞后。?
(2)同其它普通高等院校一样，在本校，人工智能技术的研究与应用尚未普及，甚至比不上其它院校。这不利于培养学生的科研兴趣及创造精神。?
（3）缺乏配套实验教材，实验教学内容缺乏，无法培养学生的研究能力和创新能力。只有开设实验项目，才能使人工智能的相关知识具有研究性和综合性。?
（4）对中小学智能教育的深度及教学方式、教学特点缺乏研究。做为师范类院校，我认为在对学生进行基础知识教育的基础上，要紧抓中小学智能教育的特点对师范类学生进行相关的教育与培训。?
相对于教育现状，我校的《人工智能》课程教学条件现状要稍好一些，其状态如下：?
（1）教材使用国家级规划教材，此教材非常系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，适合本科及研究生使用。在我们的授课过程中，也会适当为学生提供相关的国内其他先进教材，如中南大学蔡自兴教授的《人工智能及其应用》等。?
（2）为了促进学生自主学习，我们准备了多种类型的扩充性学习资料，加强学生主动学习的意识，包括：课程相关杂志和书籍目录，以及部分重要的参考文献，与人工智能相关的网络资源如优秀BBS、新闻组、网址等。 它们包括了大量的文献资料、本领域研究的前沿动态等。 使用表明，学生非常乐于查阅这些资源。 使学生能通过使用这些资源进行一些人工智能程序设计，探讨一些问题，在课堂讨论中展示他们的收获。?
(3）校园网的普及与不断优化使本课程有优良的实践性教学环境，能充分满足教学需要。我们拥有较充足的多媒体教室和网络教室，为实现本课程教学提供了物质保障。在网络资源建设方面，全校办公室、教室、学生宿舍和教师宿舍都以宽带网相连，这些硬件设备对本课程教学发挥了重要作用，使本课程教学质量得以明显提高。?
3 人工智能教学方法及手段的改革?
针对我们现在所采取的教学方法，我认为存在许多不足，如教学方式比较单一，教学内容偏重理论讲解等，为此，提出以下教学方法的改革：?
（1）通过多种途径激发学生的学习兴趣。课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。一般来讲，《人工智能》作为一门前沿课程，开始学生学习兴趣很大，当开始接触到抽象理论知识及部分算法时，学生往往感到不易接受。 我们通过各种途径和方法， 激发和培养学生的学习兴趣，包括鼓励学生参与某部分知识的扩充性资料查找,预留一定时间请学生负责对此内容进行讲解，布置学生对某个基本成型的实验进行纠错及验证，降低问题解决的难度。学生因此产生兴趣从而做更深度研究。?
(2）进行启发式教学。 我们可以尝试在教学过程中不断提出问题请学生思考，启发学生求解这些问题，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案，然后摆出教材中的解决方案，并与同学所提出的观点进行分析和比较，这足以加强学生学习的主动意识和参与意识，提高学生学习的积极性。?
(3）课堂辩论与交互式教学。 组织课堂辩论，讨论的议题可定位为譬如人工智能是否能超过人类智能等有争议的问题。学生通过对这些问题展开激烈争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。当然师生间的交流方式还有很多，如邮件互发、QQ留言等，也可在课程网站中的互动平台进行交流。?
(4）分层次因材施教。 在授课过程中，通过对每个具体学生的学习进度、课堂作业情况进行及时评估，对学生提出进一步的学习建议和指导， 实现个性化的教学。 对优秀学生探讨，可以在教学设计和实验设计中要求其选作部分探索性、创新性的功课和实验，以发挥学生个性优势。对于有意于将来从事中小学教育的学生可以在机器人及人工智能技术发展现状等知识层面对其做问题讲解。而那些看似缺乏兴趣的学生，我们可以用多媒体手段如播放人工智能相关电影及科学小片引起其兴趣，实行逐步引导的教学过程。?
另外，我们可以尝试双语教学。 采用中文教材和讲授的同时，注重在课程中的关键词同时用英文表示，并适当指定英文参考短文和英文参考书。使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。我们也可以在教学内容安排上，注重理论联系实际，将一些人工智能网络上的虚拟实验给学生进行课外上网练习，从而使学生了解算法的具体运行过程， 通过参与达到知识的理解，掌握基本方法和技术。?
根据现有的条件，我们在教学中可以采用多媒体教学和网络课程教学相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等特点，构筑以学生为主体的《人工智能》课程现代教学模式。 对于抽象知识，可通过动画和视频演示，通过声音和图像展示人工智能的历史、人物和前景，做到学生直接而深刻地看到知识的内涵外延。网络课程能较好地实现交互并使学习过程情景化，通过网络课程的课堂练习和章节练习，教师可以评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议，从而提高学生的研究力和创新力。我们也可以给学生播放中学《人工智能》课程课堂教学录像，以使学生看到初高中学生的知识范围及深度；同时给学生播放现有的《人工智能》科学成果，让学生看到理论背后的实践；也可以播放科幻片，激发学生想象的翅膀从而有兴趣把人工智能作为将来深造的方向。《人工智能》是一门较新的课程，改进教学方法和手段不仅要靠教师，也应增加硬件设备的投入。如果人工智能能采用智能辅助教学系统或机器人辅助教学过程逼真、形象，一目了然，这样可大大提高学生的学习效率，尤其是提高学生的观察判断能力、发现问题和解决问题的能力。?
4 人工智能实践教学设计的探讨?
我们可以在教学过程中，适量开设一些实验和设计，提高学生的动手能力，并加深他们对理论知识的理解，降低理论的抽象度，提升理论的实用性。在近两年的教学过程中，我们会适量加入一些人工智能语言的教学过程。例如，在讲解了“野人与传教士过河”等问题后，我们可以让学生使用Visual Prolog或者C ?++?对算法进行实现；在讲解 TSP 问题的遗传算法解决案例后，指出编码方案、初始种群大小、进化代数、交叉率变异率等因素对求解结果的影响，并要求学生通过实验的方式来分析、理解这些问题，并提出“寻找更有利的解决方案”等问题。把学生的兴趣激发后，为解决这些问题，学生会在课外主动查阅相关文献、相互讨论以实现他们所设计的方案，这样既培养了学生善于钻研和勇于创新的精神又提高了学生的实践与创新能力。?
参考文献：?
［1］ 熊德兰,李梅莲,鄢靖丰.人工智能中实践教学的探讨［J］.宿州学院学报,2008(1).?
［2］ 何元烈,汪玲.“Visual C ?++?”在“人工智能”教学中的应用与探讨［J］.广东工业大学学报:社会科学版,2008(8).?
人工智能教育方案范文2
科技巨头布局人工智能
在欧洲，“欧盟人脑计划”将通过ICT的庞大资源库，更有效地为神经科学和医疗领域提供技术支持。长远来说，该计划将为各类脑部疾病提供更好的治疗方案，以及通过探索大脑运作模式，研发更先进的ICT技术。“欧盟人脑计划”的主要研究领域可以大致划分为三大类：未来神经科学、未来医学、未来计算。旗下涵盖13个子项目，其中包括老鼠大脑战略性数据、人脑战略性数据、认知行为架构、理论型神经科学、神经信息学、大脑模拟仿真、高性能计算平台、医学信息学、神经形态计算平台、神经机器人平台、模拟应用、社会伦理研究和“欧盟人脑计划”项目管理。
作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人，Steve Furber博士透露说，目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统，让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500，000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构（SpiNNaker）计划”和德国海德堡的“大脑规模（BrainScaleS）计划”的设备，以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措，并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享，我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展，为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。
扎克伯格也在他的Facebook上透露，他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上，他对人工智能的布局早已开始，早在2014年，他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious，因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商，从而对于用户变得更有价值。
除了Facebook，另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频，它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司，并在许多新的业务中使用了人工智能技术，比如无人驾驶汽车。同时，谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务，比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。
中国人工智能商用元年
而在国内企业中，进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年，百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行，2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”，融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器（GPU）并行化平台等技术，拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。
腾讯也不甘示弱，基于微信平台，开发了多种模式识别功能，推出了“微信智能开发平台”，将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放，“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。
从国家意志来说，2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面，提出具体支持措施，清理阻碍发展的不合理制度。统计显示，到“十三五”末，我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。
“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词，在科技创新2030项目中，智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明，2016年，不仅是“十三五”起步之年，也是我国人工智能商用元年。
而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用，节省了大量人工成本。随着人工成本的增长，人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。
人工智能的现实入口
在教育领域，你想象一下这样的世界，任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩。
“比如遇到问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。
除了教育领域，医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年，IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训，让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。
早在2011年Watson参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛并获得冠军后，IBM坚信继制表计算、可编程计算之后，人类的第三个计算时代――认知计算时代，已经拉开帷幕。几年时间里，Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API，现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业，内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域，并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。
据IBM大中华区全球企业咨询服务部合伙人、电子行业总经理徐闻天介绍，IBM将与Medtronic加强合作，利用IBM认知解决方案处理来自Medtronic可穿戴医疗设备及其他情景化来源的数据，并提供个性化的糖尿病管理。
人工智能教育方案范文3
10月21日，2016英特尔中国行业峰会在珠海召开，来自医疗、金融、交通、零售、能源、教育等行业的企业代表分享了他们对于数字化变革的理解与实践。这本该是英特尔中国行业峰会的主旋律，但是实际是与会嘉宾对人工智能的话题表现出更大的热情，有点喧宾夺主的味道。
得AI者得未来
2015年底，许多机构在展望2016年度科技领域时几乎会不约而同地将人工智能列为重点方向之一。现在来看，人工智能的火爆程度让最乐观的预测者都大跌眼镜，这得归结于AlphaGo的推波助澜。
正如文章开始所说，人工智能的使命便是完成海量物联网数据的商业价值转化。根据相关预测，2021年，全球将会拥有18亿台PC，86亿台移动设备，157亿台物联网设备。而到2035年，物联网设备的数量将会超过1万亿台，相应的数据数量将会增长2400倍，从1 EB增长到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的数据，人工智能是解决之道。
所以说，得物联网者得未来，而得人工智能者将执物联网之牛耳。只有人工智能才能为“万物互联”之后的应用问题提供最佳的解决方案。
2016英特尔中国行业峰会上，英特尔与科大讯飞公司签署合作备忘录，双方将在人工智能领域展开为期三年的基于英特尔至强处理器+英特尔至强融核处理器，以及英特尔至强处理器+FPGA为基础的机器学习/深度学习研究项目。科大讯飞联合创始人，讯飞研究院副院长王智国博士非常到位地点评了这一合作：“一直以来，我们双方都致力于人工智能技术的创新和行业的推动，一方擅长底层计算架构，一方擅长算法及应用。我们期待双方在人工智能技术上的深度合作能够推动硬件和软件的协同设计及优化，共同发现人工智能计算平台创新的解决方案，推动人工智能产业的发展，并通过这些创新的技术支持更多行业用户进行业务转型。”
作为全球最大的半导体芯片制造商，英特尔的公司定位正在悄然发生变化。如今，英特尔将自己定位为“一家致力于驱动云计算和智能互联计算的公司”。可见人工智能已经成为英特尔公司的未来战略方向之一。
人工智能对计算力资源的需求到底有多大，现在谁也无法预判，这就像是个“计算黑洞”。但有一点可以肯定，人工智能是高性能计算在现在和未来的进一步延展和进化，而这恰好是英特尔的优势所在。
对英特尔而言，进入人工智能领域是水到渠成的事情，也是技术上的自然演进。从另一个角度看，物联网和人工智能是历史摆在英特尔公司面前一次前所未有机遇，其空间和舞台远大于PC时代和互联网时代。送上门的蛋糕（要知道，当今世界90%以上的数据都是由英特尔处理器来承载的），岂能让它从嘴边溜走。
从资本到技术，从硬件到软件
基于新的公司定位，英特尔开始从资本层面进行帝国的战略布局。作为硅谷最大的企业风司，英特尔投资总裁Wendell Brooks 说“会把未来的投资聚焦于那些能够更好拓展公司业务发展的领域”，人工智能毫无疑问是重中之重。
9月宣布将收购计算机视觉创业公司Movidius，后者致力于研发低功耗的计算机视觉芯片；8月将Nervana收入囊中，后者主攻半导体、软件和AI深度学习技术；5月宣布将收购专注于计算机视觉技术开发的俄罗斯公司Itseez；4月收购意大利半导体功能性安全方案厂商Yogitech；2015年12月完成了对可编程逻辑器件厂商Altera的收购；2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology……
针对某一业务领域展开如此高密度地集中收购，无论是在英特尔公司历史还是整个IT行业都是十分罕见的。可见，英特尔布局人工智能的决心之大。
由于技术因素，专用领域的智能化是人工智能未来5到10年的主要应用方向，比如自动驾驶。在更远的将来，随着技术的进一步突破，通用领域的智能化有望实现。但无论是专用还是通用领域，人工智能都将围绕“基础资源-技术平台-业务应用”这三层基本架构形成生态圈。
在人工智能上，英特尔能做些什么？仅仅是提供计算平台吗？当然不是，这从英特尔的疯狂收购中也看得出。
人工智能教育方案范文4
关键词:计算机网络;人工智能技术;应用分析
随着科学技术水平的不断提升，人工智能技术的应用范围也在不断的扩大，且取得的应用成效也是十分显著，尤其是在计算机网络技术中的应用，不仅改变了人们的生活方式，为其日常生产生活提供了十分便利的条件，而且也推动了各行各业的迅速发展，使其整体工作效率和工作质量较以往有着质的飞跃，因此，对计算机网络技术中人工智能技术的合理应用进行深入的研究，很有必要。
1计算机网络中人工智能技术的应用优势
1．1实用性优势
随着计算机网络技术的全面普及，人们对其实用性也会提出较高的要求，这种情况下，就需要人工智能技术的有效加入，才能满足人们这种高要求。因为人工智能技术是一种能够模仿人类思维与行为，代替人工来完成一些难度较大、复杂繁琐工作的综合应用技术，其具有较强的学习能力，在计算机网络中，人工智能技术可以促进计算机系统完成一些高难度数据推理核算工作，进而帮助人们更快的提高工作效率，使其能够节省大量的网络查找时间，提高生活质量。由此可见，在计算机网络技术中，人工智能的开发与应用，具有十分突出的实用性优势。
1．2网络管理优势
现如今，计算机网络技术已成为人们日常生活中不可缺少的一部分，随着其应用范围的不断扩大，对其网络安全性也会提出较高的要求，而要想实现这一目标，就需要人工智能技术的大力支持，这样才能更好的提升计算机网络技术的实用性，使其能够协助人们处理一些高难度、较大复杂性的问题。同时，也能够实现对计算机网络的智能管理，使大数据的存储更为安全、更为可靠，进而为人们更好的进行信息交流创造良好的网络环境。因此，对于计算机网络技术而言，人工智能的开发与应用，具有十分突出的网络管理优势。
2计算机网络中人工智能技术的具体应用方案
2．1在网络安全管理方面的应用
尽管计算机网络技术已经覆盖到人们日常生产生活的方方面面，但是却因为以往计算机网络安全管理系统的不完善，而出现很多不良的用户体验。基于此，为了确保网络运行环境的有序性和安全性，就要运用人工智能技术来对现有的网络环境进行全面的净化，并对已经存在的网络安全问题进行有效处理。通过人工智能技术的介入，当前计算机网络中的防火墙系统已逐步实现了智能化管理，其可以运用较强的记忆功能、统计功能以及概率方法等，对海量运行数据进行快速的处理和分析，以便能够在第一时间发现病毒捆绑的问题或恶意网站的存在，并及时对这些现象进行过滤处理，进而全方位保证数据信息的存储安全，为用户营造更加安全、可靠的网络环境。
2．2在网络信息管理方面的应用
随着计算机网络用户的不断增多，人工智能技术的网络服务能力也在与日提升，尤其在信息搜索方面。因为以往人们在利用计算机搜索网络信息时，常常需要浪费大量的时间才能获取到。但在人工智能技术的介入后，这一问题就得到了彻底的解决，计算机网络技术不仅为人们提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且还能通过关键词的输入来对网络信息进行精准定位，进而根据用户的个人喜好、搜索习惯等优先推送一些符合用户心理需求的网络信息，这样既节省了网络搜索时间，提高了信息搜索的精度，同时，也对计算机网络技术的不断发展起到了较大的促进作用。
2．3在打击犯罪方面的应用
目前，网络犯罪己成为最为常见的犯罪类型之一。基于此，提高计算机网络的防护性能，严厉打击网络犯罪就成为有关部门势在必行的工作趋势。而要想高效完成这项任务，就需要利用人工智能技术来提升计算机网络的安全性和稳定性，不仅要构建智能化的网络安全管理系统，而且还要增强计算机数据信息自动化采集功能，使其在数据采集过程中，能够有效识别安全数据和系统漏洞，这样才能从根本上保护用户信息安全，预防网络犯罪的发生几率，进而最大化突显计算机网络安全运营中心的运营效率和网络管理水平。
2．4在科技教学方面的应用
现如今，随着教育改革的不断深入和落实，计算机网络技术与教育教学的有机结合已成为各类各级院校必须重视的工作内容之一，而为了最大化确保科技教学质量，就要积极采用人工智能技术来提高教师的教学水平和教学质量。在实际运用时，不仅要利用该技术为学生构建智能化的学习平台，让学生能够借助网络学习资源形成自主学习的意识和积极性，提高其综合学习能力。而且还要通过人工智能技术的优势来提升教师的职业素养和专业知识，让其在实际教学过程中，能够推陈出新，采取现代化的教学理念和教学方法，这样才能更好的提高教学质量，满足学生的求知欲望。
人工智能教育方案范文5
市场层面上，随着旷视科技Face++C轮融资4.6亿美元、商汤科技B轮融资4.1亿美元、明码生物科技B轮融资2.4亿美元等多笔融资的完成，众多国内人工智能初创公司再次创下惊人的融资数。而据美国公司TechCrunch统计，今年自动驾驶领域全球融资的数额到11月初已经达到14亿美元，已经远超去年全年的6.3亿美元，全球资本市场对于人工智能在无人驾驶的发展也无疑是看好的。据易观咨询的《人工智能理财市场专题分析》报告，人工智能在金融的应用已被提至新高度，预计中国人工智能理财规模到2020年将达到5.22万亿。
今年9月，高盛在其的《中国在人工智能中崛起》报告中也提到，中国已经成为人工智能领域的主要竞争者，BAT将是中国第一批人工智能受益者。值得注意的是，离开中国大陆七年之久的谷歌已经借AI实验室成立选择回归。而以百度、阿里巴巴，腾讯为首的互联网巨头也纷纷宣布全面布局人工智能领域，并且实施了多起海外并购。晨哨集团研究部也根据并购决策方及标的在业界的影响力、并购产业链布局及并购金额等综合因素选取出人工智能领域10宗有代表性的跨境并购案例：
百度收购硅谷科技创业公司xPerception今年4月份，百度宣布收购硅谷科技创业公司xPerception，具体金额未透露。
xPerception是创立于硅谷的初创公司，是一家专注于机器视觉软硬件解决方案的科技公司，面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品，此前曾获得真格基金天使投资。
针对此次并购，百度表示，收购之后xPerception的核心团队均加入百度研究院，加速包括AR、自动驾驶和机器人在内的百度人工智能业务矩阵的产业化。
百度全资收购美国初创公司KITT.AI今年7月份，百度宣布全资收购美国初创公司KITT.AI公司，并把KITT.AI公司的语音能力和自然语言处理能力融入到百度平台中，全面免费向百度的合作伙伴赋能开放。知情人士透露，本次收购的价格也在亿元之上。
资料显示，KITT.AI成立于西雅图，是一家专注语音唤醒和自然语音交互技术的公司，曾经入选了美国知名创投研究机构CB Insights人工智能创业一百强，并获得微软联合创始人Paul Allen和亚马逊子公司Alexa投资。公司创始成员包括JHU博士姚旭晨(CEO)、JHU博士陈果果(公司CTO)等。
Kitt.AI共开发了三款产品：Snowboy(可定制的词典检测引擎)，NLU(多语言自然语言理解引擎)和ChatFlow(多圈谈话引擎)。
百度表示，收购KITT.AI是利用其强大的语音能力和自然语言处理能力用在软硬结合的过程中强化体验，而百度在AI领域的广泛布局为对于KITT.AI技术的落地应用提供了良好的现实基础。
百度、蚂蚁金服、启明创投等参投数据库人工智能平台TigerGraph3100万美元A轮融资今年11月，企业级实时图数据库人工智能平台TigerGraph在华创思享会上宣布获得3100万美元A轮融资，本轮融资来自启明创投、百度、蚂蚁金服、华创资本等公司。
资料显示，TigerGraph，是新一代企业级的实时图数据库平台，总部位于纽约，它的技术突破代表着图数据库演进的下一个里程碑——一个完整的、分布式的并行图计算平台，能够支持网络规模数据的实时分析。其技术能够支持网络规模数据的实时分析，可适用于大图——深度链接分析的最佳模型。他们能够探索、发现和预测关系，并且应用于个性化推荐，反欺诈，供应链物流优化，企业知识图谱等，其客户包括支付宝、VISA、软银、以及美国的wish等知名初创公司。
腾讯跟投人工智能创业孵化器Element AI A轮1.02亿美元融资2017年6月，加拿大人工智能咨询公司Element AI宣布获得1.02亿美元A轮融资，由Data Collective(DCVC)领投，Tencent(腾讯)Intel Capital(英特尔投资)，Microsoft Ventures(微软创投)等跟投。
资料显示，Element AI是一家人工智能创业孵化器，于2016年10月由机器学习先驱YoshuaBengio等共同创立的。Element AI宣称，为全球网络安全，金融科技，制造，物流和运输，机器人等领域的企业提供AI解决方案，已开发出了一种“独特的、非剥削性的学术合作模式”，其学习算法也已经在多家机构中被应用，并让用户能够将人工智能应用在其网络安全、金融技术、物流等产品上以获取相应数据。
腾讯、创新工场和TCL资本等参投美国儿童机器人创企奇幻工房Wonder Workshop获4100万美元C轮融资今年10月30日，美国加州儿童机器人教育科技创企奇幻工房Wonder Workshop宣布获得4100万美元的C轮融资，投资方包括腾讯、创新工场和TCL资本、CRV、Madrona Venture Group、香港Bright Success Capital等。截至目前，该公司的融资总金额已经达到了7834万美元。
资料显示，奇幻工房业务覆盖全球37个国家，其明星产品是Dash和Dot两款机器人，并且为儿童提供了可视化编程工具，让儿童通过自己编写的软件操控“达奇”和“达达”两款机器人。目前，该公司已经开放了应用程序接口，允许开发人员基于上述两款机器人构建应用程序。另一方面该公司特别针对中小学生推出了“Teach Wonder”教育项目，旨在从学校为切入口来推广机器人编程，并且在社交媒体上积极推广产品。
阿里参投美国初创公司Magic Leap 5.02亿美元D轮融资美国增强现实(AR)创业公司Magic Leap，该公司刚刚完成了一笔5.02亿美元的D轮融资，其估值已经接近60亿美元。由新加坡淡马锡控股领投，阿里巴巴、谷歌等公司参投，此轮融资正值Magic Leap的一款在现实图像上叠加虚拟影像的增强现实眼罩产品之际。
资料显示，Magic Leap成立于2011年。其创始人Rony Abovitz曾是MAKO外科手术机器人公司的创始人。而Magic Leap是一个类似微软HoloLens的增强现实平台，主要研发方向就是将三维图像投射到人的视野中，但是它的研发的技术目前依然处于绝密状态。
一份法律文件显示，Magic Leap正在开发人工智能机器人。Magic Leap已在加州北部地方法院对两名前员工提起诉讼，其中一名被告是Magic Leap前先进感知和智能高级副总裁加里·布拉德斯基(Gary Bradski)。他在机器人和人工智能领域有着丰富经验，此前在Magic Leap开发私有技术，参与了涉及机器人深度学习技术的项目和计划。
复星1336万美元投资德国初创公司NAGA复星在今年3月以1336万美元投资德国公司NAGA，NAGA是一家通过为用户提供创新性的智能投顾产品和交易服务的公司。
智能投顾(Robo advisor)凭借人工智能分析客户需求匹配金融资产的资产配置手段。它利用智能化算法，根据投资者具体情况，运用一系列投资组合优化的理论模型，为用户提供投资参考的动态资产投资配置。
资料显示，The Naga Group AG位于德国，成立于2015年8月，由Yasin Sebastian Qureshi、Christoph BrüCK、Benjamin Bilski创立，其中，Yasin Sebastian Qureshi是德国著名的金融人士。旗下应用程序是SwipeStox，是一款社交网络金融服务应用，让客户能够实时交易外汇、指数、大宗商品和差价合约。SwipeStox以游戏的形式激发股票交易兴趣，同时简化金融交易流程，并在2016年7月，与美国著名外汇经纪商福汇达成合作。
Naga，已于今年7月份在德国证券交易所完成IPO。
复星1425万美元战略投资以色列初创公司Bondit复星在10月底，宣布完成对以色列公司BondIT1425万美元战略投资，并成为BondIT的主要股东。
资料显示，BondIT是一家位于以色列从事AI研究的金融科技公司，提供基于机器学习算法的固定收益投顾解决方案，产品专注于难度更高且市场相对空白的全球债券市场的固定收益领域。Bondit通过创建和优化债券组合来获取投资回报，宣称可利用数据科学和人工智能来克服在固定收益产品中经常出现的复杂性和效率低下。
复星表示，其通过海外并购智能投顾公司，借助自身完善的全球化布局，使集团能够嫁接其有海外资产配置需求的中国高净值客户，并试图在金融科技及财富管理业务上寻找各种优质并购目标。
尚珹资本跟投Petuum 9300万美元B轮融资今年10月10日，机器学习基础架构平台开发初创公司Petuum Inc，宣布完成9300万美元的B轮融资，由软银旗下投资公司领投，尚珹资本跟投。
资料显示，Petuum， Inc.是一家专注于人工智能和机器学习的解决方案研发平台，总部位于美国宾夕法尼亚州，创办人Eric Xing博士是美国卡内基美隆大学计算机科学学院机器学习系的教授兼研究副主管。据了解，作为人工智能和机器学习的研发平台，Petuum立足于对机器学习和计算方法的基础研究，为应用程序的开发和部署提供了一种跨平台、标准化的方法，从而尽量避免了现有机器学习框架和云基础架构的碎片化，使得各行各业、各种规模的公司能够获取最前沿的人工智能技术。
通过新一轮的融资， Petuum将继续扩展其技术和业务团队，并专注于把PetuumOS部署在那些有着广泛人工智能应用前景但采用率低的具体行业，如制造业和医疗保健。
尚珹资本(Advantech Capital)官网显示，其于2016年1月正式成立，是一家专注中国市场的私募股权投资基金，并侧重于以创新为驱动的成长型投资机会。
埃斯顿900万美元收购美国高科技公司Barrett30%股权，布局高端人工智能机器人领域今年4月份，埃斯顿公告，拟通过全资子公司使用900万美元收购美国高科技公司Barrett Technology30%股权，拓展基于核心功能部件的人工智能和微型伺服系统领域。
埃斯顿公司为进一步提高智能制造核心功能部件的竞争力，拓展基于核心功能部件的人工智能机器人领域，拟通过全资子公司使用900万美元对美国BarrettTechnology公司进行部分股权收购并增资，收购及增资完成后，公司通过直接和间接方式共持有Barrett Technology股权比例为30%。
人工智能教育方案范文6
IBM大中华区董事长陈黎明表示：“商业人工智能的核心是解决关乎企业经营中生存和制胜的关键问题。以电子、能源、汽车、工业产品制造及相关服务产业为核心的实体经济是保持国家竞争力和经济健康发展的基础。技术的不断创新发展，不仅将带动这些行业的生产率提高和产品性能提升，还能催生新材料、新能源、新生物产品、等战略性新兴产业的发展。IBM从未停下技术探索的脚步，引领着人工智能、区块链、物联网等创新技术的发展，以此强化行业基础能力，促进产业转型升级，助力中国企业由大变强的历史跨越。”
下面请跟随笔者来看看IBM助力中国企业实现转型和升级的几个案例吧。
神思电子（以下简称神思）是中国领先的智能识别领域软硬一体化解决方案提供商。神思率先采用IBM Watson Explorer（WEX），基于分析洞察、推理、自然语言理解能力，重点选择了金融和医疗这两个长期服务的行业，锁定“智能客服”、“实体服务机器人”和“自助设备智能升级”三大领域，改造服务流程，降低人力成本，提升服务质量与效率。
神思副总裁井j表示：“从2016年起，我们就启动了‘从行业深耕到行业贯通、从智能识别到认知行业解决方案’的战略升级。神思与IBM一样，将思考与持续创新都根植于企业的基因之中，我们与IBM并肩合作，希望运用IBM Watson认知计算加速公司战略升级的步伐，打造国内领先的智能认知行业解决方案，加速国内商业人工智能的发展。”
默克（Merck）是一家先进的科技公司，专注于医药健康、生命科学和高性能材料三大领域。默克携手IBM打造全新智能物流与智能工厂，利用IBM Watson IoT技术，对于需要妥善储存和运输产品的钢瓶实现智能化管理。通过钢瓶传感器数据收集与分析，IBM帮助默克施监测和管理厂内或运输途中的钢瓶的数量、位置和温度，确保空瓶及时回收，同时针对钢瓶的使用和返回情况，实时洞察并预测未来的库存情况，以便科学合理地采购来满足日后的需求。这不仅帮助默克达成了钢瓶的自动监控及全程追踪，还挺高了所获结果的精准度，节省人力和时间，大大提升工厂运营的整体效率。
默克中国首席信息官朱皓峰表示：“默克一直致力于以技术为驱动力，为患者和客户创造价值。IBM作为世界领先企业，在技术创新和业务管理上的先进理念都与默克的核心信念不谋而合。因此我们选择IBM作为重要合作伙伴，推行全球物联网部署计划，并将中国作为试点，加速当地的电子材料厂智能升级，引领未来默克‘工业4.0’和智能制造产业变革。”
隆基泰和与IBM共同合作，借助Watson平台，利用物联网与人工智能技术，构建综合能源云平台，为工业商业企业构建360度完整的客户能耗视图，持续构建高耗能企业用能预测及能效水平的分析和洞察能力，提升与客户的交互体验，增强与客户粘性，深度挖掘云平台服务价值，助力隆基泰和实现对传统能源服务模式的突破，打造智慧能源服务体系。
