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人工智能培训方向范文1
一、人工智能概述
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术，让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科，最近几年来发展非常迅猛，在智能接口，数据挖掘，主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通，现在已经实现了文字，语音，自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术，在大数据时代里将会有非常广泛的应用；主体系统则是指的让计算机具备愿望，能力，选择等心智状态的实体，实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看，在未来的5～10年内，人工智能将会应用在教育，医疗，管理，生产等绝大多数的社会领域中，将推动社会的全面发展与进步。在本文中，作者将以高职技能教育为切面，分析人工智能在该领域内应用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路，方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。
二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足
将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点，从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看，主要有三种应用的层面：一是智能计算机辅助教学（ICAI），它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来，实现更加智能化的教学支持，减轻教师的工作量。二是智能，即让某些特定的课程与教学的内容，由人工智能来取代教师进行授课，即时答疑，提高教学的效率；三是智能数据库，对于课程相关的网络教学资源数据库，应用人工智能的方法进行数据分析，提高数据库的访问速度与交互功能，便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说，上述的三大应用领域还有些不够契合，主要体现在如下的方面：
（1）对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统，侧重于对理论思维知识的辅助教学，而对于学习者的身体活动的记录能力不佳，这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知，技能的教学是与学习者身体的活动相关联的，行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。
（2）与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像，虽然简单直观但形式单一，还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。
（3）智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统，虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作，但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析，提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。
三、高职技能辅助教学系统的设计思路
针对上述教学人工智能应用的不足，结合高等职业技术学校的教学情况，特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路：
（1）使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。
智能接口是为建立和谐的人机交互环境，使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中，无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中，而是需要智能系统通过摄像头，运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动，对活动进行分析与统计，并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术，需要根据具体的学习内容而定。
（2）应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域，它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘，从中提炼出具有个性化的知识体系，发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态，能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强，效率更高。
（3）使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统，可以快速地对分析的结果进行展示，可以利用网络的环境，用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前，方便掌握学习的过程。
四、辅助教学系统的应用展望
通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统，将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先，该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来，不再通过传统的测验，考试，交流等方式获知学生的学习状态，由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动，自动进行学习效果的定性与定量的分析，积极地反馈给教师，从而使得教学更具备了明确的方向。其次，该系统也会增加技能教学的趣味性，将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果，学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态，以及与其他同学的差异，更能够培养自学的能力。第三，该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接，将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘，可以更加方便高职院校的管理工作，也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。
参考文献：
[1]邱月，人工智能技术在计算机辅助教学中的应用[J].福建电脑，2007（08）.
人工智能培训方向范文2
高度智能化的培训时代
即将来临
人工智能的演进可以从两个角度来看――做得更快，做得更好。自动化本身带来的是更少的人力投入，以及更高的生产质量。人工智能结合自动化领域带来的结果可以理解为“做得更快”，让过去流程中不能够自动判断的复杂情形，得以借助人工智能进行快速准确的判断，并进行有效的执行和输出。
人类在学习与归纳之后，通过高水平的复杂思考过程可以得到一个决策或者预测，该决策或预测的水平表征了某个人在复杂问题上的认知与处理能力。问题越复杂，需要采集与处理的信息越庞大，人类的认知与决策就越会趋于瘫痪。而人工智能在计算能力大幅提升的今天，让几十年前就被发明的算法在高性能计算下重获新生。过去只有科技巨头才能涉足的高深领域，现在的初创团队也可以使用高性能计算与开源架构，以小规模数据集进行深度学习。
前景：高度智能化
人工智能领域的发展，将为培训行业提供更多高度智能化的前景，体现在三个方面。
第一，考试当中，不仅可以对客观题进行标准评价，也可以对主观开放式问题进行机器学习，形成一套评价体系。
第二，基于NLP（神经语言程序学）技术的语言识别体系，可以对音频、视频进行更复杂的理解和评价，评估员工技能，而不仅仅是通过考试来检测知识掌握情况。
第三，针对用户学习信号的深度学习，推荐精准的学习路径，让学员看到时间投入和绩效改变的强相关关系。
实践：实现教学模式的突破性创新
关于培训领域的互联网产品与服务，过去很长一段时间，产品形态还是集中于给学员播放在线视频或者Flas。所有厂商做出的努力都是在录制视频，而甲方都在采购大量的在线课件。如果我们善加利用人工智能在语音识别、语义理解领域的突破，那么也许能够在教学模式上实现重大创新。
在人工智能领域，UMU作了诸多尝试和努力，率先推出了基于人工智能的学习新模式。其创新点在于，通过对语音语义的理解和机器学习，鼓励学员对同样的知识体系进行输出训练；通过输出过程的智能评价体系，学员能够评估自己的学习进度，也帮助老师省去一一辅导的时间，并能够给老师提供快速直接的建议和统计性反馈。这种教学模式的突破性创新，为大家带来了耳目一新的学习体验和实际的学习效果。
除此之外，如果一名新员工加入公司，能够围绕自己的岗位，在机器学习的引导下不断以“打怪升级”的方式完成对公司产品、技术和工作要求的学习，且每次学习过程都是有目的性和指引性的，那么他会进入一个更加快速的成长通道――人工智能指引下的学习路径图。UMU可以利用机器学习技术帮助某家企业构建知识图谱（knowledge graph），平台上的内容越多，学员使用得越频繁，该企业就越能够在这个过程中通过机器学习找到知识点之间的关联性和依赖关系，从而给学员一个非常有效的推荐。
设备与内容奠定VR培训的根基
如果我们期待虚拟现实更快速地进入千家万户，成为工作与生活的必备场景，那么可以从移动互联网的发展模式着眼，进行思考与预测。
中国的移动互联网产业近年来的发展速度明显领先于全球。推动移动互联网产业成熟的关键要素包括三点：设备、网络、产业。对于虚拟现实的发展现状分析亦可从这三点出发。
・设备：智能手机按年升级换代，100美元可以买到足够好的智能手机，而且有诸多选择。
・网络：家庭宽带持续降费提速，手机从3G到4G网络的大规模普及，现在连地下车库、城市郊区都彻底普及了高速移动网络，让人们时刻保持连接。过去的网速限制一旦去除，很多场景发生巨变。曾经人们要下载高清电影观看，现在很多人直接用手机、电脑或者使用“电视盒子”连接电视观看在线高清节目。
・产业：移动应用与游戏的开发者，以及在线内容的生产者数量激增，是整个产业发展的基石。
设备待成熟
虚拟现实设备的成熟度还处于非常早期的水平，其相关设备还需要大规模普及。我们期待高性能低成本的虚拟现实设备像智能手机一样快速进入工作生活领域，成为人人必备的设备之一。
早期的电脑上万元一台，网费也不便宜，所以大家去网吧使用电脑上网，实现资产的“分时复用”。现在上海、北京、香港等地都出现了大规模的虚拟现实体验馆，而这些场馆消失之时，也是虚拟现实真正普及之日。
网络待稳定
虚拟现实对数据吞吐水平提出了更高的要求。全球与国内的互联网还处在“弱连接”的水平，网速和稳定性有较大的波动，还需要进一步升级网络连接及传输速度，这样才能从本地内容扩展到在线与实时高清内容。
产业待开发
由于虚拟现实设备保有量非常有限，所以相应的软件与内容的开发者数量也很有限。今年下半年，虚拟现实领域创业的项目投资遇冷，也给整个产业开发者泼了凉水。
企业培训中的VR实践
令人振奋的一面是VR拍摄设备百花齐放，千元级高清全景视频拍摄设备给内容生产打下了扎实的基础。一般来说便携式的VR拍摄设备有两套体系，一套是以GoPro为主的拍摄制作体系，一套是以三星为主的拍摄制作体系。
对于企业培训来说，通过VR拍摄设备就可以录制特定工作场景的全景视频，形成支持VR设备观看的培训内容。这样对于需要动手实操的复杂工作场景，特别是短期内不能被机械臂所替代的工作场景，就更需要先进的培训模式以提升工作水准；对于危险的或者试错成本高的工作场景，VR内容也可以帮助企业节约在岗培训的预算，提升学习速度，降低综合学习成本。
UMU将在明年第一季度推出虚拟现实领域的一站式解决方案，可以帮助企业以千元级别的投资来拍摄全景虚拟现实教学视频，学员只需要把自己的手机插入基于Cardboard模式的头显，就可以体验沉浸式的学习过程，届时在《培训》杂志2017年会展上有全面展示。
君子善假于物
当大数据这个概念诞生后，大家都希望抓住大数据的产业升级机会，让自己也更加富有洞见。当我们仔细审视很多以“大数据”为关键词的产品时，往往感觉与过去的做法并无不同。“大数据”在不少广告中更像是“大口号”，只要做了数据分析，就成了“大数据”产品。
人工智能培训方向范文3
［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才
数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。
2人工智能技术对会计行业的影响
随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。
2.1人工智能实现会计数据质的飞跃
数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。
2.2人工智能促进会计信息互联
在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。
2.3人工智能催生新型会计岗位
核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。
3会计行业在人工智能时代下的应对策略
3.1提高思想认识
人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。
3.2实现管理会计转型
2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。
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【关键词】安检系统 智能X光机 图像处理 图像识别 人工智能 GPU云计算 大数据
1 引言
安检作业是铁路运输安全至关重要的一步，X光安检机是该环节中的关键设备，但是长期以来，都是人工看图识别，员工上岗前要经过相对长时间的培训，同时人工作业会在疲劳的时候产生误检和漏检。随着GPU云计算的高速发展，计算机的计算力成本迅速降低，为以计算力和大数据为基础的人工智能技术提供了突破阈值的基础。通过软、硬件及线上线下结合，汇集与分析各种安检领域（包括海关、机场等）的图像与数据，将之应用于高铁站安检作业作为底层初始数据，再在运行过程中使用人工智能的深度学习算法，可以有效提高人工智能X光安检机（简称，智能X光机）禁限带物品的识别率、降低劳动强度、减少人为误差；同时汇聚大量单一作业点数字化的安全信息到公共安全大数据中枢平台，反馈回的大数据喂养人工智能算法，机器学习后的结果再次应用到具体某一单作业点时，便整体提高所有单一作业点的识别率（图1）。
由于乘客所携带物品种类相当复杂，智能X光机的智能识别系统如何快速、准确的识别出乘客所携带的禁限带物品面临着巨大的挑战。本文使用基于图像处理、图像识别以及机器深度自主学习的计算机算法，在X光机图像智能识别方面进行了深入开发和实地试验。智能X光机的模式智能识别系统是智能X光机的重要组成部分。为智能X光机的闸门提供控制信号以及各种报警信号。最后，根据以上的试验结果，研发实用的智能X光机的模式识别系统。本文主要介绍了该图像处理与识别的过程以及智能识别系统。从而解决一下三个方面的主要问题：
（1）解决一线安检人员不足、过度劳累的问题，以及因此而产生的误检和漏检等问题；消除和减少安全隐患，同时实现减员增效；
（2）降低对于人员素质要求，缩短上岗前的培训周期，直接胜任物品安检岗位；
（3）解决传统安检无法联网、无法数据积累、海量数据资源浪费的问题。
2 图像异物检测原理
2.1 图像识别方法
本论文设计的基于图像理的高铁站智能X光机检测过程主要包括六个部分，分别是：图像采集、新拍图片和原始图片特征点提取、新拍图片和原始图片特征点匹配、求得新拍图片和原始图片之间的空间变换矩阵、对新拍图片进行透视变换、对变换后图片与原始图片进行相减。
计算机视觉的相关应用中经常会提到一个概念：特征点。特征点也称作关键点或者兴趣点，顾名思义，图像中的特征点一般指一些独立的物点，例如：烟肉、避雷针、旗杆、电视塔等等；或者图像中的一些线型要素的交叉点或者面状要素边界线拐点。如：桌子角、墙角、树枝交叉点等等。特征点的概念常常被用来解决一些生活中的实际应用问题，例如：图像的配准、物体的识别、图像的三维重建等等。假如我们可以检测到充足的此类特殊的特征点，由于它们的区分度比较高，就没有必要观察整幅图像，只对这些特征点进行局部的分析，并且利用它们精确的定位图像的某些稳定的特征。
2.2 比对流程
通过两幅图像之间的匹配点对，求解出它们之间对应的单应矩阵，然后可以通过该单应矩阵对新拍图像进行变换，能够得到与原始图像配准程度很高的图像。
要检测新拍图像上的异物，我们需要对经过变换过后的新拍图像和原始图像进行配准操作，变换过后的新拍图像由于透视变换出现一部分黑色区域，这样会对后续的图像对比操作造成很大的影响，因此，我们首先需要一定的手段将该黑色区域去掉，在计算机视觉处理技术当中有一种图像剪切技术可以达到此目的，需要注意的是，为了能够对两幅图像的相同区域进行对比，我们需要对原始图像进行同样尺寸的剪切动作。
经过剪切过后的两幅图像尺寸大小一致，此时可以用图像像素值差法对该两幅处理后的图像进行图像相减，我们可以事先预设一个阈值，如果相同位置的像素点的值相同或者两像素点差值未超过预设的阈值，则可以认定此两像素点是相同的，反映在结果上则是该位置为一个黑色点斑，反之，若相同位置像素点的像素差值超过预设的阈值，则该位置显示一个白色点斑。我们可以通过图像相减的结果图像上的白色斑点直观的判断两图像之间的差异或者是否存在异物。
3 测试试验
长春西高铁站对使用的人工智能X光安检设备，进行了改造，融入了图像处理技术和人工智能云端计算力应用的检测，并进行试验和实物操作检验。
（1）设计了一套基于图像处理技术的高铁站智能检测软件系统。整个图像处理过程分为新拍图像与原始图像特征点检测及匹配、对检测出的新拍图像与原始图像特征点对精选、新拍图像与原始图像之间空间转换矩阵的估计、新拍图片的透视变换、图像剪裁、新拍图像与原始图像相减、图像异物标记、腐蚀除去噪声等8个步骤，针对上述8个步骤编写了相应算法。
（2）在实际的图像摄取过程当中，拍摄视角无法保证每一次都完全相同，尤其是当拍摄环境较为复杂时，由于物体的遮挡效应，摄像头在比较大视角变化情况下拍摄出的图像相较于原始图像会出现很多“新”的内容，这样在图像相减时可能会出现很大的差异，可以考虑在一个角度变化范围内实现很多张微小角度变化的图片的拍摄，然后连续对相邻的图片进行空间转换，最终达到效果比较好的大角度空间转换。
（3）由于实际的拍摄角度和环境亮暗的不同，物体表面反射光强度不可避免会存在差异，由此，在两图像像素值差算法的过程中，也可能会出现噪声，为消除噪声，本设计的系统用的是图像腐烛算法，使系统异物检测效果更好。实验测试表明，在环境的亮暗、图像位移、旋转、倾斜、缩放等因子的变化不超过容许范围的条件下，本次试验提及的基于图像处理的高铁站智能检测系统基本能够取得较好的效果。
（4）根据不同的应用场景，灵活配置安检效率和阅图效率的匹配关系：
快速安检模式：安检效率高于阅图效率，增加安检人数以满足业务量的需求，适用于业务高峰期，快件量巨大的应用场景；
快速阅图模式：安检效率小于阅图效率，平均每位阅图人员可管理多个通道；适用于业务低谷期、安检包裹较少的情况，以节约人力成本。以上两种测试也很成功。
（5）长春西高铁站的人工智能X光安检机测试结果想到优异。已经具备200-1000亿次/秒的图形运算能，自动识别肉眼难以辨认的复杂背景后的枪支，经过大数据分析，甚至能查验出分批寄运的枪支零件，可对3D打印枪进行识别（图2）而传统X光机无能为力。该大数据的云平台系统，运算速度已经达到毫秒速度。当前版本的智能X光机，可识别常见的一百种以上刀具、数十种30种以上枪支、常见的上百种瓶装液体、一百种以上的锂电池（图2）。
4 展望及结束语
未来下一步的工作是进行各个单一作业点的人工智能X光安检机联网，实现数据的实时向大数据运营中心传送；在运营中心GPU计算力的使用和机器深度学习的迭代升级，会持续不断地增强实现智能判断力、并通过智能语音播报提醒。每个车站都配备一个分指挥中心，可以完全实现培训、指挥的功能。可以实现24小时值机和支持一人值双机的工作的方案，并能实现远程值机、移动值机等功能。极大地提高了火车站X光机安检环节的工作效率和升级了安全保障的能力，并实现减员增效。
本文报道了人工智能X光机的安检系统在长春西高铁站的实地应用和测试原理、方案、过程和结果，讨论了智能X光机通过运用图像处理和图像识别技术，结合与人工智能机器深度学习的算法，和GPU云计算的大数据处理能力，经过反复实测试验，初步实现了高铁站安检作业异物检测功能的需求，但仍存在很多实际应用问题需要改进和完善，仍然需要大量的基础数据建立数据库，累积大量机器学习数据，从而进行更高维度比对运算，减低误报率。随着人工智能技术的进一步发展，以及计算机图像处理技术和图像识别技术的更加成熟、完善，人工智能X光安检设备将会在保障铁路运用安全方面发挥越来越重要的作用。
参考文献
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[8]段佳佳，杨迎春.图像处理在自动焊接中的应用[J].电子测试，2012（02）.
作者简介
米仲勇（1975-），男，吉林省长春市人。现沈阳铁路局长春站工程师。主要研究方向为铁路运输管理。
人工智能培训方向范文5
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康执玺用鼠标从屏幕边上拖来一些长方形的模块，并把它们用线依次连接起来，一个人工智能机器学习的模型就做好了，前后用了不到一刻钟。根据模型初始数据的不同，这个模型可以有不同的功能，例如识别信用卡诈骗，或是检测垃圾邮件。
“如果没有先知平台，搭建一个识别信用卡诈骗模型可能需要花费数据团队几个月的时间，”康执玺告诉《第一财经周刊》，“普通技术员工经过一个月的训练，差不多能熟练使用先知平台上的模型。”康执玺是第四范式先知平台的产品负责人，为了让普通技术人员也可以轻松搭建机器学习模型，他和团队已经不间断工作了一年之久。
第四范式是一个提供AI机器学习模型的通用型平台。该公司的算法工程团队开发了一系列的基础设施组件，以此组成了大规模分布式机器学习框架（General Distributed Brain Technology，GDBT）。康执玺称，未来两年，普通技术人员可以在“先知平台”上做出类似AlphaGo复杂度的人工智能，“这里面的难点不是AlphaGo本身，难点是如何让普通人也可以做出AlphaGo”。
目前市面上比较流行的计算框架，例如Hadoop、Sparkd更适合执行传统的数据仓库技术（ETL）任务。而第四范式“先知平台”的框架由C++语言编写，可以在单机、MPI、Yarn、Mesos等多个分布式环境运行，例如很多企业在计算时所用的硬件资源并不相同，GDBT可以针对不同的硬件资源、不同的算法场景，就调度、计算模式、机器学习算法部件的抽象等做优化。
成立两年多来，第四范式相继拿到红杉资本和创新工场数千万元人民币的天使轮和A轮融资。虽然还没实现自负盈亏，但是创始人戴文渊称，公司已经开始有了营收。
AI for Everyone，这既是第四范式的公司目标，也是戴文渊2014年决定从华为诺亚方舟实验室离职创业的原因。在这之前，他最常问自己的问题是“人工智能要创造更大的价值，要通过什么方式去做”。
过去十几年，人工智能在学术领域一直处于发展瓶颈期。直到2007年左右，还在读硕士的戴文渊和一些同行感觉到机器学习在理论上取得了很大进展，这时候就需要海量数据来推动人工智能的发展。戴文渊认为，这个机会很可能发生在互联网公司，于是2009年他进入百度工作，参与搭建百度凤巢。这是一个全新的广告销售系统，百度凤巢系统背后的人工智能需要识别信息、广告，以及智能地匹配不同的权重因素。
作为百度凤巢的总架构师，戴文渊需要当一个全才―不只要懂机器学习的原理，还要精通数学统计、编程、分布式计算，以及要有很强的架构能力。“不仅要设计算法，还要懂业务”，戴文渊为此专门用半年的时间学习网络营销，只有这样才能明白人工智能可以应用在哪些方面。百度凤巢用了三四百人，花了三四年才做出来，投入的成本之大，甚至影响到了百度公司的业绩，为此李彦宏还出面向股东做过解释。不过，如今百度凤巢已经成为拉动百度利润增长的核心，人工智能终于有了产业效果。
对于戴文渊来说，百度凤巢的成功意味着AI for Someone已经实现，更关键的是，他从中看到了AI for Everyone的机会。但是让人工智能服务每个技术人员的目标还有重重困难，当前，绝大多数的AI技术都集中在Google、Facebook、百度等互联网公司巨头手中，作为商业公司的它们不可能将AI核心技术完全开放出来。比如Google，虽然开源了深度学习系统TensorFlow，但是这套系统上手难度高，另一方面，与Google自家的服务深度绑定，对于不想依附Google的中小企业并不友好。
因此戴文渊认为，与其等待大公司的“施舍”，不如做一家人工智能的企业服务公司，专门为那些养不起大型AI团队的公司提供AI服务。
在构建百度凤巢时，戴文渊开始尝试简化搭建机器学习模型的工程。工作之余，他动手写了一堆机器学习的组件，并找来一个实习生，让后者通过这些机器学习组件搭建一个全新的模型。短短一个月，这名实习生做出了一个机器学习的模型。这个结果让戴文渊很振奋，如果一个实习生一个月就能做出来一个机器学习模型，那招来10个实习生，经过培训，一年就能服务120个客户。事实上，这也成为第四范式最初的运作模式。
然而这种模式很快就遇到了问题。首先是人才的短缺，戴文渊意识到这相当于把人工智能公司做成劳动密集型公司，但人工智能的人才资源严重不足。另一方面，由于出售的产品是一套机器学习的模型，买家只能使用却无法修改，一旦出了问题或者遇到需要调整的地方，还需要第四范式再次提供服务。
因此在最初阶段，金融客户只愿意把一些非核心的的项目外包给第四范式。对于大型金融机构来说，风险控制是业务核心，交给第三方公司去做相当于命脉交到其他人手里，这是它们无法接受的。
了解到实际的客户需求后，戴文渊意识到第四范式还是要做一个通用型平台，“就像在卖建造机器学习模型的钉子和锤子”。在这种模式下，第四范式只负责提供机器学习的工具，工具用来做什么就与他们无关了。一个金融机构购买先知平台后开发了十几套机器学习模型，至于有没有用来开发风控模型这些核心产品，“这就是商业机密了，我们也不清楚”，戴文渊说。
虽然看起来产品形态更加简单了，开发难度反而比之前大了好几倍。从产品上看，钉子和锤子因为要给普通人用，所以耐用性要好，比如对于建模时所输入的数据不能挑剔，即使数据有空缺、格式不对，也不可以宕机。从内核上看，考虑到工具将来的迭展，底层代码要从头开始写，原来戴文渊在百度凤巢时写的组件不够用了。
人工智能培训方向范文6
关键词：人工智能技术 在智能建筑应用
中图分类号：TU74 文献标识码：A 文章编号：
前言
智能建筑由具备楼宇设备自动化系统(BAS)、通信自动化系统(CAS)、办公自动化(OAS)系统发展到系统智能集成,随着智能建筑的发展,智能建筑对各种先进自动化系统、通讯手段和高质量管理、服务的需求也越来越高。
一、智能建筑的发展及存在问题
经过十几年的迅猛发展，智能建筑已经由具备楼宇设备自动化系统(BAS)、通信自动化系统(CAS)、办公自动化(OAS)系统发展到系统智能集成。随着智能建筑的发展，智能建筑对各种先进自动化系统、通讯手段和高质量管理、服务的需求也越来越高。但是目前智能建筑的发展也正处于一个重要的十字路口。
1目前建筑智能化系统还夹杂着许多泡沫， 即使目前比较成熟的楼宇自动化系统(BAS)还只能称之为具有顺序逻辑判断能力的自动控制系统，无法进行思维逻辑判断或自学习，一旦工作环境或工作参数发生变化，将必须人工重新调整或编写控制程序，系统维护复杂、检修不便，离智能还相去甚远。
2 由于技术与市场等各种原因， 目前许多智能建筑的各个子系统的还是分立运行，形成了一些相互脱节的独立系统，无法实现大厦的综合优化控制。各个系统之间不仅硬件设备大量重复冗余，而且往往各系统都没有提供相互通信与控制的接口，操作和管理人员需要熟悉和掌握各个不同系统及对象的技术，造成系统建设、技术培训及维修费用的增高和系统效率低下。
因此，只有采用统一的模块化硬件和软件结构并引入人工智能技术，才能使各子系统成为一个整体，提高控制和管理系统的容错性和可靠性，并具有智能成份，这是智能建筑所追求的目标。
人工智能技术在智能建筑中的应用研究
二、人工智能新发展对智能建筑的影响
进入新世纪以来，知识库专家系统和知识工程成为人工智能领域最有实践意义的成果，已开始大量商品化。
1专家系统是一种基于知识的系统， 其实质是使系统的构造和运行,都基于控制对象和控制规律的各种专家知识。 这种人工智能的计算机程序系统,具有相当于某个专门领域的专家的知识和经验水平,以及解决专门问题的能力,或者说专家系统是指相当于(领域)专家处理知识和解决问题能力的计算机智能软件系统。 根据一个或多个专家提供的特殊领域知识、经验进行推理的判断,模拟专家决策的过程来解决那些需要专家决定的复杂问题。
这样一来， 就可以引入基于控制专家的专业知识和实践经验的专家控制系统。 采用知识表达技术,建立知识模型和知识库,利用知识推理,制订控制决策。为智能建筑的楼宇设备自动化系统(BAS)（ 包括强电设备控制自动化（EA）、安全防范自动化(SA)、消防自动化(FA)等） 提供最优控制、决策支持等。 专家控制系统的设计,改变了过去传统的控制系统设计中单纯依靠数学模型的局面,使知识模型与数学模型相结合,知识信息处理技术与控制技术相结合。另一方面，专家系统也可以应用于智能建筑的物业管理与服务之中，通过设置用户管理知识库和数据库，对人员出入、自动缴费、业务咨询等管理与服务提供智能支持。
2人工神经网络在建筑系统建模、学习控制、优化等方面取得了成功。已应用于语音识别、模式识别、最优计算、信息智能处理、复杂控制、图像处理等领域。随着智能建筑功能的不断增强，在现代智能建筑物内安装的电气设备愈来愈多，设备能耗也越来越大。要管理好一幢现代化大厦，使安装的成千上万台的设备能可靠、安全、协调、经济地运行，这就对建筑设备自动控制水平、控制设备功能、 快速响应的能力和运行管理水平提出了更高的要求。而具有学习与自适应能力的人工神经网络在控制方面所能提供的监督与非监督训练（ 前者包括训练输出输入集合和神经元加权系数的调节，后者包括分类与自组织） 为这些复杂控制提供了可能。 这样一来，智能建筑中的设备控制器就能以不同的原理进行操作。 可以学习建筑物的特性，得出简单精确的建筑物模型，可以自动调节其参数，适应建筑物特征参数或不同的建筑。 因此可将其用于建筑智能化设备的实时信号检测、控制、保护(如故障诊断)、调节，从而研制具有自学习、自适应、自组织功能的新概念的智能建筑设备自动化控制系统。
3智能建筑控制需要精确建筑仿真模型和精确、灵敏、具有适应性的系统。 由于传统模式的复杂性，控制器不能在建筑仿真模型中在线运行。 而新的神经网络学习模型采用动态学习方法建模， 降低了模型的复杂性以及对计算资源与硬件的要求，控制硬件费用降低，可以采用硬件方式实现。新的神经网络学习已经在微型芯片上实现， 即所谓的神经网络芯片。 因此，这种模式很可能在不久的将来适合于小规模的智能建筑和民用建筑。 同时，智能建筑需要学习模式的出现改变了传统模式响应速度与精度， 对计算机设备要求更加简单。 建筑学习模式的开发将带来低成本建筑智能控制的革命。
尽管目前的建筑神经网络模型存在实时性等技术问题， 但随着计算机速度的提高与神经网络实时算法的改进， 建筑神经网络控制将更加完善。 神经网络学习控制将采用大规模集成电路而不是计算机芯片形式实现，也不仅限于建筑能量控制与管理，还可以完成建筑物监控、保安、照明、娱乐等任务。 相信在不远的将来， 基于芯片的简单装置将取代今天的微处理器，使大量建筑物真正拥有智能成为可能。 较低的造价可以使智能设备进入普通市民家庭。
4随着数据库技术、网络技术以及计算机运算能力的快速发展，基于数据库的控制已成为可能，特别是随着分布式数据库和数据仓库技术的日益成熟， 在建筑智能化系统集成时引入智能决策系统，可使智能建筑真正实现智能化。
智能决策支持系统是近年来计算机技术、人工智能技术和管理科学相结合的一种新的管理信息技术。 它是以管理科学、运筹学、控制论行为科学为基础，以计算机技术、信息技术为手段，面对半结构化和非结构化的决策问题，帮助中、高层决策者进行决策活动，为决策者提供决策所需要的数据、信息和资料，帮助决策者明确决策目标和对问题的认识，建立和修改决策模型，提供各种备选方案，并对各种方案进行优化、分析、比较和判断，帮助决策者提高决策能力、决策水平、决策质量和决策效益，以达到取得最大经济效益和社会效益。
5建筑智能系统集成是满足建筑物的现代化管理的需要而出现的。 建筑智能化是从自动控制向信息管理发展的产物。 通过系统集成采用统一的模块化硬件和软件结构，就能使管理人员方便地掌握操作技术和维修管理技术， 这是所有独立子系统都无法做到的。因而，从绿色建筑和可持续发展的角度，把控制和管理相结合，扩大建筑物管理的范围，扩展智能化系统的内容和内涵，是建筑智能化的发展方向。
因而建筑智能系统集成的一个核心内容就是应用智能决策支持系统的技术设置“智能建筑管理系统(IBMS)” ，以提高整个建筑物的监控管理效率， 提高建筑物投资的产出投入比。
结束语
近年来，人工智能技术出现了新的发展，专家系统、人工神经网络、决策支持系统和多Agent 技术的应用给智能建筑的发展注入了活力，在智能建筑的控制子系统，如BAS 系统中引入专家系统，在终端电器，在智能楼宇控制中引入多Agent 技术，就可以大大降低建筑智能化系统的运行、维护成本，实现总体最优控制和节能，并将为人类创造更美好的工作、生活环境带来质的飞跃。
参考文献
[1] 王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J]. 科技信息. 2009(03)
[2] 吴选忠,倪子伟.人工智能新技术在智能建筑中的应用研究[J]. 福建建设科技. 2005(02)
