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人工智能技术的背景范文1
关键词：人工智能；电气信息类；教学应用
教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。
一、人工智能时代的概述
人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。
其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。
二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析
人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。
四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径
（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。
（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。
（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。
（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。
（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。
人工智能技术的背景范文2
关键词：人工智能；科学技术；计算机网络；优势；应用；价值
人工智能技术是现代科技高速发展的重要成果，人们在日常生活与工作质量的提升离不开人工智能技术的支持。在计算机网络技术的应用过程中，人工智能技术也是极其重要的参与者，人工智能技术产生之后，既为计算机网络提供了更具价值的应用平台，也使得计算机网络技术可以为广大计算机用户提供更为优质的服务，特别是在当前大数据技术信息时代背景下，人工智能所展现出来的立体信息知识表现形式，是符合历史发展潮流的存在，同时更是实现人们生产生活高价值期待的重要体现[1]。
1人工智能在计算机网络技术中的应用优势
1.1提供全面信息
与人类大脑相比，计算机的开发程度相对来说是无限的，在加工所获取的信息时，计算机技术也表现出了极高的能力水平，就算是面对不熟悉的领域，运用计算机技术也能够轻松的破除学习或工作的阻碍。而在计算机网络技术中应用人工智能，则能够在保持高标准信息处理能力的同时使得信息处理过程向智能化、全面化的方向发展。为了进一步找到具有更高利用价值的信息，计算机用户也可以在人工智能所提供的一系列与之相关的大数据信息中进行检索，如此一来，在人工智能技术提供全面信息的支持下，人们可以学习培养各种知识与技能。
1.2优化分级管理
计算机技术在全社会各个行业甚至各个工作环节都得到了普及应用，在当前计算机时代下，计算机网络技术的使用也成为人们日常生活中不可缺少的内容，在此情况下，计算机使用方面的相关管理工作无疑被提出了更高的要求。网络技术在使用过程中本身就具有一定的复杂程度，若想实现优良的网络管理效果，势必要应用一个更为强大的技术系统，这样才能够解决复杂的管理问题。但是，在传统的计算机网络分级管理中，由于其管理模式不具有良好的沟通能力，故而管理效果不甚理想，难以将分级管理应用具有的功效完全发挥出来。但是当人工智能技术出现之后，这一弱势得到了很好的弥补，对于复杂程度较高的计算机系统，人工技术可以很好地解决网络安全问题，实现科学、高效的管理[2]。从人工智能技术的应用优势上看，其价值主要体现为人工智能技术直接打破了传统计算机管理形式下分级管理之间的隔阂，管理沟通能力得到提升，各个分级、各个部门以及各个环节之间信息交流共享路径通畅，计算机安全问题也得到了良好的解决。
1.3整理模糊数据
计算机用户在使用计算机网络时不难发现，随着使用时间的延长，计算机会生成许多繁杂、无序、无规律的信息数据，这些模糊的计算机信息数据若只依靠用户自行规整提取，不仅需要耗费较多的时间与精力，对于用户自身的计算机能力素养也具有一定的要求。但是，应用人工智能技术进行模糊数据整理，工作难度就会显著降低，人工智能在极短的时间内就能够准确地将主线信息提取出来，其次开展有效的逻辑推理，可以为计算机用户节省大量的时间[3]。从另一角度上说，计算机技术日新月异，在计算机网络时刻都处于更新发展的时代进程中，传统的计算机管理手段已经远远不能满足计算机技术工作的实际需求，因此，通过人工智能技术更新相应的计算机管理手段，则是辅助计算机技术升级，创新计算机管理手段的关键所在。
2人工智能在计算机网络技术中的应用
2.1计算机网络管理和评估
众所周知，计算机网络中充斥着海量的信息，且信息内容包罗万象，并且具有实时共享的特征，故而在应用计算机网络技术时决不能够只是依靠人力来实施计算机网络的全面管理。为了促使计算机网络管理范围、管理效率都能够达到标准程度，积极地应用人工智能十分必要，通过将先进的管理理念与管理技术将众多计算机网络充分糅合到一起，可以有效地提升计算机网络管理水平。针对不同的计算机应用设备，计算机用户需要明确自身的使用需求，只有这样才能够有针对性、科学化地选择好相应的人工智能技术编程程序。即使是在使用过程中发生故障，有了人工智能技术的支撑，计算机网络也能够给出科学、合理的网络评估分析，进而再利用人工智能技术对相关的故障问题开展专业化解决手段。总而言之，在计算机网络技术中应用人工智能开展管理工作，凭借其突出的计算能力，可以高效率地为计算机用户提供高准确率的计算机管理报告，最终为计算机用户的计划、方案、评估、决策等工作提供强而有力的高价值管理信息基础。
2.2加强网络安全保障
计算机网络技术在社会各行各业以及人们的日常生活中都有了全面的普及应用，但凡事皆有两面性，计算机网络技术在便捷了人们生活与工作效率的同时，同样也会带来一定的风险。在具体的计算机网络使用过程中，为了解决网络安全问题，也可以积极地应用人工智能技术[4]。人工智能技术能够为计算机网络应用提供全程的实时监控，对于计算机在使用网络的过程中，人工智能技术的实时监控功能能够及时地反映出用户有可能遇到的问题，并且对这些问题提前做好应对准备。例如，在用户上网时，对于一些来路不明的计算机信息，人工智能技术就能够充当抵御外部伤害的屏障，通过发挥相应的识别与阻拦功能来过滤、阻挡掉有可能对计算机网络安全造成威胁的信息，以此为计算机网络的正常运行提供安全的环境，减少外界干扰因素出现。又或者在智能防火墙应用方面，只要人工智能技术发现有外部侵害计算机网络系统的可能性，就能够通过智能防火墙及时作出反应，避免病毒在计算机中的传播，防止给用户的重要信息造成威胁。并且，为了能够更加清晰地提示计算机用户，人工智能技术也可以根据所过滤掉的信息来形成一份完整的信息数据报告，以此来及时提醒用户，使其对计算机安全问题有一个更加清晰的认识。总而言之，人工智能技术在计算机网络技术应用中能够精准地抓住脉络并具有瞬时反应能力去快速解决，对于加强网络安全保障措施具有极高的针对性。
2.3维护信息私密性
人们在使用计算机网络技术时最为关心的问题就是计算机网络信息的安全性与完整性，特别是在当前大数据时代背景下，计算机网络中蕴含着丰富且大量的计算机用户的私密性信息，若此时计算机网络信息安全性得不到保障，信息流失，轻则危害计算机应用安全，当用户私密性信息成为不法分子的犯罪资源，甚至还会造成更大的经济、人身损失。在计算机网络技术中应用相应的人工智能，计算机网络中的信息无疑得到了更为坚实的保护，信息四模型维护也得以进一步加强。例如，在登录计算机时，计算机智能系统会对登录信息进行验证，判定其是否为用户本人或者用户所授权的登录行为，对于一些信息不明或者违背规则的登录，智能系统则会自动阻止登录行为。部分人工智能系统还会将此次不法登录记录发送到计算机用户的其他移动设备上，让用户对计算机登录情况进行进一步的确认，充分保障计算机网络内部信息[5]。近年来随着计算机网络技术的不断发展，人工智能技术加强了对私密性信息的保护，因此人们也会越来越放心地将自己的信息存储与计算机设备上，此时，人工智能技术在计算机网络中也体现出了更高的应用价值。
2.4生物特征识别技术
人工智能技术在生物特征识别管理功能上同样具有很高的应用价值，无论是人们智能手机上的指纹解锁、面容解锁还是企业办公用打卡设备中人脸、指纹识别功能，这些应用都充分地体现出了科学技术发展下的社会进步形态。具体来说，人们在利用手机支付时，不少用户都开通了指纹密码或面容密码，这不仅减少了输入密码的烦琐程度，也更大程度地保障了手机信息的安全性，即使是遇到手机丢失的情况，在缺少手机用户指纹或面容的情况下也无法进行金钱交易，这让用户在平台上的资金得到了很大的保障[6]。不过值得注意的是，尽管人工智能技术具有先进的生物特征识别能力，但是在日常生活中对于个人私密信息的保管还是需要加强重视，例如不少违法犯罪分子有可能利用用户无心遗留在各处的指纹来窃取用户重要信息，不过这一现象也进一步表明，人工智能技术的发展并没有达到天花板水平，还需要不断地加强信息隐蔽性的管理，对于生物特征识别技术还要进一步更新，只有这样才能使其更好地为计算机网络技术服务[7]。
人工智能技术的背景范文3
当今，企业“上云”节奏正在加速，特别是在以人工智能技术为代表的新一波浪潮推动下，企业一方面通过云技术增强了自身的数据存储连接、计算以及智能应用能力；另一方面，利用基于云计算之上的大数据、人工智能等新技术，企业又可以以较小的成本、更高效地挖掘出快速提升企业业务的数据与方法，实现云、数、智的自然融合和协力发展。
CSDN、极客帮创投、AI100创始人蒋涛表示，云和大数据是深度学习成功的基础，人工智能时代的云将是行业AI的云、物联网的云、价值和信任的云以及开发者的云。开源中国CEO马越阐述了云时代下为开发者精心打造的 “码云”，作为软件开发的PaaS+SaaS门户，“码云”可以将软件工程的整个生命周期云化。
来自Mesosphere联合创始人兼CTO Tobias Gunter Knaup、Rancher Labs联合创始人兼CEO梁胜将演讲重点聚焦在容器领域，分别带来了“容器资源管理和调度最佳实践”和“如何用‘简单易用’解锁容器云的真正力”的主题分享，详细剖析Mesos和Rancher两大容器编排技术的最新进展。
人工智能大潮下，作为企业来说，如何利用人工智能技术，来自普元的CTO焦烈焱也为现场参会者做了详细阐释；在勒索病毒WannaCry肆虐全球的大背景下，来自UCloud 块存储研发总监彭晶鑫分享的如何重新定义云数据保护显得尤为及时；另外，值得一提的是，来自京东集团运营研发部的高级总监涛重点介绍了京东在物流大数据领域的应用实践。
人工智能技术的发展趋势，在语音、图像识别以及金融领域的应用备受关注。阿里巴巴iDST资深专家孙健以及京东集团感知识别研发总监陈宇分别带来阿里和京东在人工智能领域的最新研究进展以及应用情况。
PPmoney大数据算法总监黄文坚则带来深度学习、TensorFlow在金融科技领域的应用；对于人工智能领域的老牌玩家，IBM GBS Watson高级顾问金杰详细介绍基于Watson的人工智能与认知计算的应用。另外，第四范式算法研发工程师涂威威详细介绍大规模分布式机器学习系统设计的技术经验等。
人工智能技术的背景范文4
关键词：人工智能 技术 机器学习
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0089-01人工智能技术，是一门诞生于在二十世纪中期的技术，对于社会和经济发展都有着长远的意义。人工智能这一科学，包含的学科领域比较广，主要包含计算机科学、信息科学、数学科学、工程技术以及哲学心理学等知识体系，其研究的核心问题主要在于能够令及其具备基本的学习、交流、输入和输出的能力，最终目的是实现机器和人类相似的认识世界和独立思考的能力，人工令机器具备更加“聪明”的属性，这也是能够令计算机具有智能性能的基本方式。
1 机器学习概述
1.1 机器学习定义
机器学习，主要就是指通过系统或者知识的识别，对于机械的学习能力进行提升，使其能够获得新技能或者新知识。与人类的学习方式类似，如果不进行系统的学习或者没能掌握合适的学习方式，那么机器学习的效果也会大打折扣，难以进行新知识、新作品的创造，机器学习也是相同的道理，只有通过学习掌握了分析问题、解决问题的方式，才能够获取创新能力。机器学习在人工智能发展领域是一个热门的研究领域，其研究的目的简而言之就是推动机器能够像人类一样不断获取新的知识，获得分析问题和解决问题的能力，建立起相关的知识体系，并且将这些能力运用在具体的实践问题解决中[1]。
1.2 机器学习研究目的
机器学习研究的主要研究目标有三个，首先，需要进行人类学习整体过程的模拟，在此基础上进行学习认知模型的建立，目标的实现对于科学知识的认知和发展存在着很强的相关性；其次，需要推动机器进行相关理论的学习与研究，探索多种学习方法，并且根据机器本身的特质进行特定的程序设计，体会其相似和区别性；最后，设定关于机器学习的相关程序，主要研究内容就是获取知识的工具以及相关系统，在机器发函系统建立的过程中建立起相关数据库，进行知识和经验的累积。不断进行自身知识的累计，提升能力掌握的水平，提升机器智能化的能力，令机器能够接近人类的学习能力。
1.3 机器学习方式方法
机器学习方式方法主要就是基于人类的学习方式，需要将机器和人类学习的方式进行综合学习，掌握更科学的学习方式方法，在人类思考方式和学习方式的基础上进行机械性能的扩展，能够实现快速、大内存、高复制性的工作，得到适合的机器学习方式方法。当前，机械学习的具体学习方式方法有两种思路，一种是演绎学习系统，从一般到特殊的学习方式方法，能够通过公理的推断得出相应的结论和目的；另一种属于归纳学习系统，主要思路就与演绎方法相反，特殊到一般的思维方式，其主要包含传统归纳和创新归纳两种模式，也可以包含完全和不完全归纳这两种模式，其中传统的归纳关系是根据事实思考方式，归纳出其中的共性，得到科学的机器学习方式方法。
2 基于人工智能的机器学习研究
2.1 环境适应性机器学习研究
机器与人类的很大一点不同在于，对于环境的适应性有所不同，机器对于环境的适应性研究也就成为人工智能技术研究的重要问题之一，环境能够位系统提供的质量高低对于机器学习的质量有着深远的影响，同时，机器内部体系存放的原则往往都是通过环境适应性的原则建立起来的，然而，外界环境通常都具有复杂性，学习过程中必须通过大量的数据进行支持，对于多余环节进行删减，在此基础上进行总结推广，设定成为系统的动作指导一般性准则，这样可能会导致机器学习过程繁杂，这对于整个系统长远发展是不利的[2]。
2.2 机器知识库的扩展延伸
机器知识库的设置对于机器学习的发展而言也意义重大，需要保障机器知识库种类丰富、表现形式多样化，其中需要包含基本的特征向量、规则化语言以及网络化关联等等，因此在进行机器知识库的设计中，需要做到知识库适当的扩展延伸，实现提升机器学习能力的目的，主要可以从三个角度入手，首先，要求逻辑简单、表意明确的机器表达模式，其次要求做到推理过程简单易懂，能够降低机械计算成本，这就要求机器学习的系统进行简单的推理过程，最后，要求实现知识的充分扩展和眼神，人工智能技术背景下的机器系统的学习不仅仅要求基础知识的掌握，更要求知识的表达方式以及表达效率的提升，甚至一个知识要求需要不同的表达模式，对于系统的构筑要求也有所不同。
2.3 机器学习反馈评价体系
基于人工智能技术的机器学习，需要建立起相应的反馈和评价体系，针对机器学习反馈评价体系而言，其反馈主要包含三重内容，其一是根据简单基础的规则进行基础反馈评价，其二是进行设计多个概念的复杂型评价反馈体系，最后就是设计小型的策略分析评价体系，分步根据实际任务进行机器学习反馈评价体系的建立。在此基础上，应当提升学习反馈评价机制的透明度，要求执行的过程和结果通过简明的方式表现出来，对于已有的知识库进行合理评价，在表达模式当中采取元级表述的方式进行反馈评价，这样的反馈评价体系有利于人工智能技术在机器发展中的应用，扩展机器学习范畴的同时提升其执行能力。
3 结语
综上所述，在人工智能的背景下，进行机器学习的研究势在必行，需要通过多种方式在研究机器学习定义、目的和方式方法的基础上，对于人工智能在机器学习中的认知进行深入思考和完善，通过环境适应性机器学习研究、机器知识库的扩展延伸和机器学习反馈评价体系的建立这三种方式进行人工智能的机器学习发展，推动人工智能技术在机器学习领域的深入发展，推动社会经济的发展。
参考文献
人工智能技术的背景范文5
关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术；应用
一、大数据时代与人工智能含义
（一）大数据时代
大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业中已经被应用多时，但是大数据这一概念真正被广泛熟知还是因为互联网技术以及信息行业的高速发展，大数据通常指在信息爆炸时代所产生的海量数据，在大数据时代人们获取信息、储存信息、利用信息的能力飞速提升，数据自身所拥有的价值被更深的挖掘，人们处理信息的方式和理念也斐然生了极大的变化，通常云技术与大数据这一概念是密切关联的，我们在应用大数据的过程中经常以云技术来建立相关数据库并实现对海量数据的科学管理，在大数据概念中，首先数据总量是极其庞大的，其次要求我们拥有科学高效的信息管理系统，由于数据量庞大，所以大数据时代下的数据信息呈现较低的价值密度，想要合理采集有价值信息，我们必须拥有科学的信息管理技术。这是大数据时代下信息数据的基本特征[1]。（二）人工智能人工智能概念的提出是比较早的，我们当前仍将其作为计算机科学的一个分支，我们想要了解人工智能，首先可以从字面意思来分析，首先是“人工”学术界对于“人工”的概念还是比较明确的，人工即为人工系统，就是通过人类科学技术所实现的相应技术能力，而“智能”一词就存在较多的解释和理解了，有人认为智能技术应该是类似于人类智能的一种高端科学技术，它应该具备类似于人类的意识，在面对各种问题的情况下做出“思考”并给出相对正确的答案，而诸如“自我”“思维”等一些其他对智能的解释也能够在一定程度上解释智能技术。我们自身对于智能的认知也只是人类本身的智能，那么当前人工智能技术可以认为是通过人类科学技术来实现一种类似于人类智能的电子系统，让其在工作中能够良好的对各种信息进行搜集并且根据自身逻辑算法达成与人类思维类似的思考过程，进而实现通过信息判断情况进而发出指令。这是我们当前对于人工智能技术的理解。
二、人工智能技术的优势
人工智能技术之所以在近年来受到广泛关注就是因为其技术概念的优势性非常大，我们在现代社会已经广泛实现了各种领域的自动化，但是这种自动化水平仅仅是在人工控制或者人为编写运行程序的情况下，通过系统或者机械来自动执行人的意识，那么这种自动化就仍然不是我们在自动化发展过程中的最终形态。人工智能技术的优势就是通过自身系统对相关运行环境和周边态势进行感知，同时依靠自身强大的信息处理能力和逻辑运算能力来实现对各种情况的自我判断，并且根据数据分析来得出一个相对正确的执行命令，从而实现真正意义上的自动化。虽然当前我们的人工智能技术还没能达到理想化的技术水平，但是我们已经能够让人工智能系统在一定的设计范围内实现对多种不同情况的自我处理了，以计算机网络技术为例，我们在使用计算机网络的情况下网络系统面对海量的相关数据是需要进行分层处理的，但是如何分层要取决于人们对于网络的具体使用情况，而人们使用网络的情况非常复杂，存在众多不确定的情况，何进行网络分层就是当前人工智能技术在强化网络优化服务上做能够提供的优势能力[2]。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用
大数据时代下我们对于信息利用处理的依赖程度更高，可以说我们当前的生活过程中无时无刻不需要各种信息来支撑我们了解情况并作出决定，所以我们在生活中广泛的应用计算机网络技术来实现对海量数据的科学管理，在一计算机网络技术实现对海量数据科学管理的过程中，我们需要妥善利用人工智能技术来实现更好的管理效率和管理质量。
（一）人工智能在计算机网络安全上的应用
随着人们生活中对于计算机网络的依赖程度不断提升，我们对于网络安全也更加重视。计算机网络技术给人们带来的不仅有无限的便利，同时也有更加严峻的网络安全考验，在计算机网络安全保障上，人工智能技术能够发挥非常重要的作用。先进的网络安全问题来自于木马病毒入侵、垃圾信息等等方面，应用传统意义上的防火墙系统只能通过不断更新自身数据来实现对有限范围内的安全保护，而应用人工智能技术则可以让防火墙系统变得更加“聪明”，智能防火墙系统在使用过程中不断掌握正常的网络信息情况并且进行学习记忆，如果在日常使用中出现了异常情况，智能防火墙首先会对问题进行识别，从多角度去分析并识别先关情况，如果只是使用者的正常操作内容反馈则允许建立连接，如果存在高位风险则直接隐藏IP或者组织连接，实现智能化的网络安全管理[3]。在计算机网络安全上的应用主要是突显了人工智能技术的智能特性，人工智能技术在实际工作中能实现类似于人类思考的数据处理能力，通过对情况的辨别来达到有效区分各种不同情况，针对有危害的相关情况进行阻止，同时我们在整个计算机网络安全系统构建的过程中也需要妥善应用人公布智能技术，从多角度来实现对网络安全的维护作用。
（二）计算机网络系统管控中人工智能的运用
我们在应用计算机网络系统实现数据智能分析的过程中，必须将人工智能技术应用于计算机网络技术之中，首先凭借计算机网络提供的高速网络通道来实现超大体积数据的快速传递，进而实现良好的传递、储存，而对于数据的实际管理和分析上，则需要应用人工智能技术。我们在进行信息分析和信息管理的过程中经常使用专家系统实现问题的有效解决，这其中不仅要利用计算机网络技术，同时也要应用人工智能技术，我们能在实际进行信息应用的过程中，必须根据相关问题对数据库所有信息进行分析，压缩其价值密度，筛选更贴近于答案的相关信息，并且合理利用专家系统来获得最优解答[4]。
人工智能技术的背景范文6
关键词 电能质量；治理；新技术
中图分类号 TM712 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)052-0216-02
1 电能质量与治理新技术的应用背景
随着我国经济建设的飞速发展，对电能的依赖程度也在逐渐加深，电能技术也迎来大发展的契机。在目前的电能质量与治理过程中，电力负荷发生了非常大的变化，由于工业企业的不断发展和民用电力结构的变化，电力系统出现了非线性用电情况增多，冲击性情况增多的现象。正是这种现象的不断增多，使得电力网络系统中的电压和电流经常发生异常的变化和波动，造成了输变电线路的供电不平衡，使电能质量受到干扰和污染，因此，我们必须研究与开发出电能质量与治理的新技术，使电能质量得到有效的测量和控制，取得良好的治理效果。
从另外一个角度来说，人们开始对电能质量给予了高度的关注，这主要是因为，随着电子科技的发展，高科技企业对于电能的需求已经从过去的粗放型方式向集约式方向转变，电能质量已经成为了影响企业产品质量的重要因素。目前多数高科技企业的生产线都是微电脑控制系统，电能质量直接影响系统的稳定性，所以，企业和用户开始对电能质量提出了新的要求。在这种大背景之下，为了满足电能质量与治理的现实要求，开发电能质量与治理新技术，成为了未来发展的必然趋势。所以，在这种背景之下，电能质量与治理新技术的研究和开发成为了电力事业发展的必然出路。
2 电能质量与治理新技术的介绍与探讨
电能质量与治理新技术的研究与开发成为了电力科技的主攻方向，目前电能质量与治理技术主要在以下几个方面实现了
创新。
2.1 电能质量与治理在电能质量分析方面实现了创新
在电能质量与治理技术发展的过程中，需要对电能质量进行分析，而电能质量的分析计算主要依靠分析软件和数学手段来实现。对于电能质量进行分析的意义在于，不但可以分析出影响电能质量的具体因素，也可以找出解决电能质量问题的具体措施，所以，从实用的角度来说，电能质量与治理技术必须要在电能质量分析方面实现创新。在电能质量与治理技术在电能质量分析方面创新的过程中，通过研究我们发现，影响电能质量的主要因素就是干扰源，发生干扰的频段比较宽，涵盖了0HZ到GHZ这样一个广泛的范围，所以要在这样宽的范围内找到干扰源并建立数学模型，难度非常大。而在此过程中，影响分析结果准确性的因素除了数学模型建立难度大之外，对于前期电网提供的基础数据的准确性也有一定的要求。因此，建立可靠地数学模型和提高电网基础数据的准确性是实现电能质量分析创新的关键。经过了不断的测试与实验，目前已经完善了几种电能质量分析方法。
1）谐波网络分布法。
2）扰动源畸变分析法。
3）电能质量控制装置分析法。
4）多装置协调法。
2.2 电能质量与治理应用了人工智能技术
随着我国微电子技术及人工智能技术的广泛应用，在电能质量与治理领域应用人工智能技术已经成为一种趋势，人工智能技术的优点在于可以实现对多个目标和对象进行系统的分析与研究。人工智能技术主要包括神经网络、模糊计算控制单元和进化计算控制单元，这些技术都是与电能质量与治理技术紧密相关的，并且能很好的实现电能质量与治理过程中的计算和分析功能，所以，电能质量与治理过程中应用人工智能技术是符合现实需要的。电能质量与治理主要实现了与人工智能技术的有效融合，主要包括以下几个方面。
1）电能质量与治理主要实现了与神经网络的融合，神经网络的特点是能够对影响电能质量的因素进行有效识别，防范可能形成的电路风险。
2）电能质量与治理实现了模糊计算控制单元的融合，模糊计算控制单元的作用是对电能质量与治理中可能出现的数据进行快速计算，保证计算结果准确。
3）电能质量与治理实现了与进化计算控制单元的融合，保证了系统能够有效成长，并对成长过程中出现的问题进行预判与解决。
2.3 电能质量与治理在电能监控方面取得了突破
电能质量与治理要想取得良好的效果，就要在电能监控方面下功夫，通过对电能实现有效的监控，来达到提高电能质量，优化电能治理效果的目的。目前电能质量与治理在电能监控方面主要实现了智能化和远程化。这两项新技术的应用，解决了电能监控方面的突出问题，提高了电能监控的质量和水平，使电能监控能够更好的为电能质量与治理服务。
目前在电能监控智能化方面，主要是采取了电脑设备对电能进行监控和计量，这样不但提高了电能监控的准确度，也使电能监控从传统的人工抄表走向了自动化计量，使电力工人从繁重的抄表工作中解放出来。此外，电能监控智能化，还促进了电能质量与治理的智能化发展，使电能质量与治理的整体水平得以提高。
在电能监控远程化方面，主要的方式是借助于远程传输设备，将远端的电能质量信号传回总控制室，实现对远端电能信号的有效监控。这一技术的运用，解决了电能质量的监控问题，使得在电能质量与治理过程中，可以轻松的实现电能质量与治理功能。综合以上的分析，电能质量与治理的新技术从不同侧面和角度对原有技术进行了创新，保证了电能质量与治理功能的实现。
3 电能质量与治理新技术的发展与应用前景
通过以上的分析我们可以知道，电能质量与治理新技术在三个方面取得了突破和创新，随着我国电能技术的不断发展，电能质量与治理的作用将会越来越重要，电能质量与治理新技术将会得到大力度的开发和运用。综合目前我国的电力形势，电能质量与治理新技术将会在以下几个方面实现较大程度的发展与应用。
1）电能质量与治理新技术将重点发展人工智能技术，将在电能质量监控领域得到广泛的应用。
在电能质量与治理新技术中，人工智能技术的应用取得了良好的效果，不但发展了神经网络、模糊计算控制单元和进化计算控制单元技术，也使得整个电能质量与治理过程得到了提高与优化。基于人工智能技术的这些优点，电能质量与治理新技术将重点发展人工智能技术。应用了人工智能技术之后，在电能质量监控领域实现了对电能质量的有效监控，提高了监控质量和监控效率，因此，电能质量与治理新技术将在电能质量监控领域得到广泛的应用。
2）电能质量与治理新技术将侧重于电能质量分析方向，将大面积应用在电能质量分析领域。
电能质量与治理的过程实际上就是对电能质量进行分析的过程，因此，电能质量与治理新技术必然会侧重于电能质量分析的方向，必然会大力发展电能质量分析技术，保证对电能质量进行准确的分析，达到提高电能质量，找出电能质量干扰源，做好电能质量治理的目的。基于这种原因，电能质量与治理新技术将侧朝着侧重电能质量分析的方向发展，在电能质量分析领域，将会采用电能质量与治理新技术。由此可见，电能质量与治理新技术的目的是实现对电能质量的有效分析，从实用的角度来讲，电能质量与治理新技术在实际的应用会取得良好的效果。
3）电能质量与治理新技术将着力于发展电能质量的计算，将在电能质量与治理领域得到充分的利用。
在电能质量与治理领域，对电能质量进行计算是一个主要的目的，而要想实现对电能质量的有效计算，就要利用电能质量与治理新技术，大力发展电能质量计算的技术和方法，使电能计算朝着智能化和精确化方向发展。
从实用性的角度来说，电能质量与治理的新技术在目前的电力系统中，得到了充分的发展和运用，在未来的电力系统发展中，电能质量与治理新技术将成为主要的发展方向，不但促进了整个电力系统的发展，也对电力系统的整体技术发展有着较大的促进作用，所以，对电能质量与治理的新技术发展进行研究和讨论是十分必要的。
参考文献
[1]何金强,李达人,冯国庆.简述电能质量与治理的新技术应用与发展[J].电工技术学报,2011,10(1):52-53.
[2]杨旭,李大鹏.论电能新技术中的自适应检测方法[J].科技与发展,2010,5(2):
