人工智能技术范例6篇

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人工智能技术

人工智能技术范文1

关键词:人工智能技术;教学方法;编程能力

中图分类号:TP3 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2014)16-3865-02

1 概述

2008年11月16日,中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上,“五个10”系列评选活动,即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是:基因修饰技术;未来家庭机器人;新型电池;人工智能技术;超高速交通工具;干细胞技术;光电信息技术;可服用诊疗芯片;感冒疫苗;无线能量传输技术。

人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为,诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动,可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。

通过《人工智能技术》课程的学习,使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握,并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究,启发学生对人工智能技术的兴趣,培养知识创新和技术创新能力,并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。

《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程,其涵盖范围广,涉及知识点多,知识更新快,内容抽象,不容易理解,理论性强,而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力,这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科,怎样将理论运用到实践中,使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题,这也是该课程需要解决的问题之一。

因此,对《人工智能技术》课程教学来说,我们要了解课程的最新信息,把握课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的创新思维能力,提高学习兴趣,该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。

2 教学与实践的探索

2.1 教材和实验教学内容的选取

1) 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快,知识更新最快,最前沿的学科之一。在教材选用方面,我们采用了蔡自兴教授等主编,由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写,借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处,该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术,材料新,易于理解,兼顾基础及应用[2]。

此外,我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料,其中包括参考书目,如:Russel S, Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》一书,人工智能技术国内外期刊,如电子学报,计算机学报,人工智能与模式识别,Artificial Intelligence,Journal of Artificial Intelligence Research,Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence,AAAI: American Association for AI National Conference等人工智能技术会议,使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态,提高学习兴趣。

2) 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程,实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外,还注重实验教学,培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先,每个章节设置相应的实验,而实验内容经过严格的考虑,如:五子棋游戏,产生式系统,旅行商问题,传教士和野人问题,BP神经网络实现简单的分类,遗传算法、人工生命程序等,要求学生运用所学章节的知识,独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法,给出程序设计流程图,源程序清单,实验结果及分析等内容,通过这种方式,进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。

2.2 教学方法和手段的改革

人工智能技术课程交叉性强,涉及面广,传统的教学方法手段单一,缺少交流,课堂气氛沉闷,激发不起学生的学习兴趣,教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象,如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题,也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学,以此来激发学生的学习兴趣。

1) 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题,主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中,有目的的提出这些问题,鼓励学生思考,提出自己的想法和解决方案,并进行分析和比较,这样强化学生的主动学习意识,提高学习积极性[3]。

2) 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别,由于他们每个人的基础不同,有的计算机知识比较匮乏,因此有必要针对每个学生的学习进度,课堂作业和实验报告情况进行及时评估,对学生提出个性化的教学。例如:在实验教学中,要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验,从而引导学生发挥个性的空间,而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验,更注重基础知识的学习和夯实,这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析,进一步提出学习建议,并进行有针对性的指导。

3) 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂,提纲挈领,便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合,注重课程中的关键词用英文表示,并适当指定英文参考书,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。PPT课件运用了大量多媒体技术,如动画、声音、图像,通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程,使人工智能技术中抽象的知识形象化,在课件中融入了文学,历史等其他学科的相关知识,便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。

4) 师生互动和课内外答疑。在教学中,改变了传统的老师讲,学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性,适当提问,收集学生学习情况,尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程,对于实验的讲解,学生可以提出疑问,然后在课堂上展开讨论,学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程,让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题,还设有课后答疑,使学生能将所有的问题都理解透彻。

5) 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上,注重学生的理论研究和动手能力,适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文,可以培养学生钻研问题的兴趣; 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能,可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践,使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点,也能了解算法的设计具体运行过程,并对其进行验证,提高了学生的编程能力和和学习兴趣。

6) 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题,本课程应采用多种综合考试方法,注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩,实验实践教学成绩、提交课程论文成绩,以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法,促进学生主动学习,提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性,论文结构、思路是否严谨,论文内容科学性、正确性,能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。

2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议

《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程,学生如何学习这么课程,也是我们应该探讨的问题。

学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代,形成于60、70年代,发展至今,人工智能技术只有短短60多年的历史,它是一门不断发展和完善的崭新学科,还有许多课题处于探索中,理论和技术还远未成熟,我们应该对它有科学的认识。

针对非计算机专业本科毕业的学生,除了课堂听讲之外,还应该课下自学该课程的先修课程,如:数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识,如:模式识别需要具有较好的概率论,数理统计知识,另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程,编程语言的掌握必不可少,涉及到SVM算法,粒子群算法,免疫算法神经网络,遗传算法等算法,实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。

学生应该多读,多查阅资料,特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文,多了解人工智能技术最前沿的信息,理论联系实际,加深对基本算法的理解,并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域,以做到学以致用。

3 结论

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿,该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨,教学与实践效果有了显著提高,但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。

参考文献:

[1] 蔡自兴,徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京: 清华大学出版社,2003.

[2] 蔡自兴,肖晓明,蒙祖强,等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学,2004(1):28-29.

人工智能技术范文2

关键词:电气自动化;人工智能;控制

电气自动化技术作为新时期的科学技术发展的重要产物,其主要是电子信息自动化、信息处理自动化、系统运行自动化、实现分析、电力电子技术以及计算机科学技术的综合技术。电气自动化运行的过程中主要是让控制的机器能够自行运行,且不受到人工的实时控制,用人工智能技术代替人工控制机器。人工智能技术应用到电气自动化生产过程中,使得人工智能技术与电气自动化技术相互交融,使得电气自动化技术出现了很大的飞跃。本文针对电气自动化控制过程中对于人工智能技术的应用研究,分析人工智能技术对于自动化控制的影响情况。

一、人工智能技术概述

随着计算机科学技术不断深入发展,计算机的运算速度较之人脑更加快速和准确,而且可以承担大量的重复性计算工作,因此计算机代替人工进行工作也就应运而生[1]。人工智能技术产生于1956年,其涉及到计算机科学。心理学、数学。、哲学、认知科学等多门学科。人工智能技术的主要研究目标就是控制机械进行自动化生产,在人工智能技术下完成实时控制,能够完成大量的重复性工作,解决人类的劳动强度问题。人工智能技术主要是基于计算机技术,通过计算机来实现人脑仿真,使得计算机能够满足更高层次的应用。

人工智能技术在发展的过程中存在着很大的差异,不同的人工智能技术其具有的优点也不一样。人工智能化技术可以具有社会能力、自治性、响应性以及能动性等几个重要的人工智能特色,复杂的人工系统之中运用人工智能技术实现建模,并且完成对人类的仿真。人工智能技术通过自身复杂的系统完成机械之间的融合和交流,并且形成了其基本元素的结合。另外人工智能技术对于自身的状态和行为具有一定的控制能力,完成相应的建模和仿真任务之后就不需要人类给予实时干预,所以人工智能技术具有一定的自治性。当然人工智能技术对于周围的环境还具有一定的响应能力,对于环境之中的事物作出相应的反应。

二、电气自动化中人工智能技术的应用

(一)数据采集和处理。电气自动化控制过程中人工智能技术可实现对系统的数据采集和处理,此项过程均属于智能化处理过程,在具体的应用中人工智能系统完成了对电气设备、系统运行的实时监测和响应。人工智能技术在电气化自动控制系统中针对全部开关量、模拟量等进行智能数据采集,并按照相应规则完成对所有数据的甄选,然后将数据进行保存或者对数据做出响应执行另外指令。人工智能技术还可对采集的数据进行整理,完成分类、筛选、备份以及垃圾数据删除等[2]。

(二)图像层次管理。对于电气自动化控制企业往往存在着图像管理流程,尤其是对于一些大型的电气企业或者运行比较复杂的系统,很多类型的设备都需要进行图像层次管理。那么人工智能技术则实现了对系统中的图像层次管理,利用计算机技术实现对系统的图像层次管理,为工作人员提供方便,使得他们能够及时查看图像并且作出选择。通过人工智能技术实现对系统的图像层次管理,有效的提升了对电气自动化系统的管理效率。

(三)可输出自动化控制过程。在电气自动化控制过程中,人工智能技术可以实现对控制过程记录,并且可以图像记录的方式来呈现出整个控制过程。人工智能技术实现了对电气自动化控制中的某一阶段或者是全部过程的运行管理,通过对控制过程中的图片输出来反应控制的成果,方便工作人员能够准确、完整的掌握电气自动化过程中人工智能技术控制情况,方便查看以及及时了解系统运行信息。

(四)保存系统运行各项资料。电气自动化控制过程中采用人工智能技术可以有效、完整的保存系统的运行资料,为寻找故障问题源提供相应的信息情报。电气自动化控制过程中,采用人工智能技术实现精细化管理,可以导出各个时间段、生产区间中自动化生产的各项资料。人工智能技术为相关记录工作者减少了麻烦,提高了工作的效率,同时人工智能技术可极大限度的节约人力、物力以及财力,对电力企业降低成本加强管理具有非常重要的作用。

(五)实时跟踪控制。人工智能技术属于人类一项先进的研究成果,其具有一定的智能化,能够自行完成生产工作。当然,人工智能技术最为重要的作用还是对于电力企业的自动化生产实现了跟踪控制。利用人工智能技术实现对引进的先进电子设备进行控制,通过输出的图像、保存的录像以及相关记录等来完成对相应设备的评估。

结语:随着科学技术的快速发展,人工智能技术正在不断的创新和进步之中,尤其是当前人工智能技术在电气自动化企业中的应用越来越广泛,使得人们对于人工智能技术的研究需要进一步加强,同时对于其工作的原理以及具体的应用应该具有更深层次的认识。这样电气自动化企业才能够及时跟上时代的步伐,及时调整企业的战略目标,利用人工智能技术提升企业的生产效率,利用人工智能技术降低企业的生产成本,利用人工智能技术实现企业强化企业核心竞争力。

参考文献:

人工智能技术范文3

在计算机网络技术迅速发展和人类社会不断进步的带动下,人工智能也与时俱进,并得到迅速传播和发展,进而直接或间接地推动着其他学科领域的进步和发展。网络安全问题也在日渐成为人们的关注焦点,如何才能有效的利用人工智能技术对网络数据进行安全防护呢?本文首先介绍了人工智能与网络安全问题的特点与联系,进而提出在网络安全中引入人工智能技术,防护网络安全的策略,希望能对维护网络起到一部分作用。

关键词:

网络安全;计算机;人工智能;信息安全

引言

人工智能是一门将计算机科学与语言学、控制论、神经生理学等多种学科的理论和应用相互结合、相互渗透,逐渐产生发展的综合性学科,是计算机科学领域内有关研究、设计和利用现代智能工具的一个重要分支。目前网络技术的急速发展,使得人们早就已经习惯运用网络处理各类事宜,如娱乐、聊天、办公等,网络的个人隐私信息也越来越多,传统的网络安全维护办法早已捉襟见肘,人工智能的出现,为网络安全管理提供了一个新的契机。

1.我国网络安全现状

网络安全是每个人都应该了解与维护的职责,人们享受着网络带来的便利,同样也会遭受到个人信息与财产的威胁。而目前的网络安全现状却是:很多时候,当使用者一打开网页时,网页就自动会弹出一些杂乱无章的广告信息,铺天满地的向使用者“传达”无用的信息来麻痹使用者的视野,扰乱使用者的心智。或许,当使用者在下载信息时很容易下载病毒,如果把下载的是病毒当着有用信息保存到电脑中后,除了得不到使用外,还会损害电脑的硬件设备,让电脑长时间的处于“危险”状态。或者是一些人为因素的误操作:有意“种植”木马病毒、编写病毒代码、对电脑硬件不加以保护所造成的。这些不良信息,会是代码病毒、蠕虫等,它们都会扰乱信息源代码,侵染网页,电脑会崩溃。种种原因表明,这些不良信息的大量出现,是一些不法分子以及商家为了谋取暴利而上传在网络上的,来吸引正在使用网络的人们眼球,给使用网络的人带来更多的痛苦。从而产生密码被泄露、数据被篡改、用户难以登录、网络端口故障等现象。这些现象的发生,给现在的网络安全带来危险,使计算机网络安全机制难以“愈合”。病毒的不断涌入、蠕虫的不断产生、黑客的间断性攻击、间谍的蜂拥出现、人为的误操作,给网络的安全问题带来巨大的威胁。

2.人工智能技术特点与优势

将人工智能应用到网络安全管理领域可以帮助网络管理员提高工作效率,相较于传统的网络安全技术,不论是从速度,效率以及可操作性都显著提高,其具体的优势如下所示:

2.1具有处理模糊信息能力

人工智能技术具有处理未知问题的能力。人工智能技术一般采用模糊逻辑的推理方式,不用非常准确的描述数据模型。网络中存在大量不确定也不可知的模糊信息,处理这些信息比较困难。在计算机网络安全管理中应用人工智能技术,可以提高处理信息的能力。

2.2具备学习能力和处理非线性能力

人工智能不同于传统的网络安全处理模式,它最大的特点是它具有一定的学习能力,这一点的优势在处理信息时表现得尤为明显,因为网络中的信息量往往是庞大的,但是许多信息都是简单的,及其容易理解,却可能有有效信息,想要从海量的信息中挖掘出有效的信息,首先要做的就是学习,推理这些简单的信息,人工智能的优势就在于这里。人工智能具有处理非线性能力。

2.3计算成本低

传统网络安全技术消耗的能源量惊人,人工智能在这一方面则有很大的改善,它对于能源消耗速率特别低。因为人工智能采用的是新的算法,即控制算法。这种算法可以利用最优解可以一次性完成计算任务,有效减少资源消耗力度,实现绿色节能。另外,使用这种方法可以保证网络技术的高速性。

3.人工智能技术

在网络安全中的运用在网络安全管理过程中,运用得最广泛的就是防火墙,其中最具有技术含量的核心部分为入侵检测,入侵是指任何可能损害信息的完整性和保密性的所有活动,而入侵检测主要就是识别这些活动,后续再采取其他手段对网络安全进行维护。本文的重心主要在于人工智能技术在这一阶段的运用。

3.1建立规则产生式专家系统

目前网络安全领域运用得最为广泛的人工智能技术就是专家系统。专家系统,顾名思义就是以专家所拥有的经验性知识为基础而设立的入侵检测系统。该系统的管理员可以通过将目前已经了解的入侵特点编码成规则,通过系统自动检测这些特征从而来判断系统的安全性是否到位,同时,专家系统的建立也使得日后的入侵检测工作量减轻。

3.2人工神经网络系统

在网络安全管理中的运用人工神经网络具有较强分辨能力,它可以识别一些带有噪音或者暗藏畸变的入侵模式,这套系统的开发是相关的科研队伍经过长时间的模拟人脑学习技能的而形成的。除了有上诉的优势,它还具备一定的学习能力和高适应能力,能够快速识别入侵行为。人工神经系统在网络安全中的运用,大大提高了面对入侵时管理员的应对速度,对保证网络安全的意义重大。

3.3人工免疫技术

在网络安全领域中的运用人工免疫技术也是人工智能技术的一个分支,它的技术原理是人体免疫之后人体自发的出现一系列的自我防御的现状,运用在信息安全管理上就是基于自然防御机理的学习技术,两种人工免疫技术原理相似。前者保护人体免受病毒打扰,后者保护信息不被入侵,保证信息的完整性、保密性。

4.结束语

将人工智能运用在网络安全还是一个较为新颖的领域。事实上,可以用到网络安全中的人工智能技术并不止上诉提及的几种,它还有待我们去发展和探索,另外,在网络功能如此强大的今天,不少人的日常生活都已经无法离开网络,网络安全正在逐渐成为一个越来越热的话题,对于各类新技术,并不只限于人工智能技术,我们都应该将其灵活运用到网络中来,保障网络的安全性,使网络更好的服务于大众。

参考文献:

[1]吴元立,司光亚,罗批.人工智能技术在网络空间安全防御中的应用[J].计算机应用研究,2015,32(8):2241-2244.

[2]储美芳.基于人工智能理论的网络安全管理关键技术的研究[J].计算机光盘软件与应用,2012(23):95.

人工智能技术范文4

[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。

人工智能技术范文5

1、人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

3、人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

4、人工智能不只是研发机器人,它的主要研究目的在于方便我们的生活,下面小编就来告诉大家人工智能在生活中有哪些作用。想要了解更多相关内容,请关注优就业IT常见问题栏目。

(来源:文章屋网 )

人工智能技术范文6

一、人事档案管理的含义

人事档案形成于一系列人事管理的活动之中。人事档案是由多个个人档案组成的,档案中主要记录的内容是工作人员的个人发展过程、工作经历、个人的思想品德、获奖或者受处分的经历等等,其信息量繁杂且多种多样,在进行整理和查找时很不方便。对人事档案进行管理的主要工作内容是将所有的人事档案进行收集、整合、归类以及将档案进行完整保存。为了确保人事档案的真实性,管理工作中还要对档案中的信息进行核实,确保信息的准确性。

二、人工智能技术的含义

人工智能是集研究智能理论、开发智能技术、模拟拓展智能方法于一体的综合性学科。人工智能技术属于计算机领域的分支,主要开发的是新型智能化机器设备,这类设备可以根据人的语音指令或者对图像的识别做出智能反应。人工智能具有高度理性的特点,在处理信息和数据上速度极快,远远快过人工,节省了时间。人工智能技术的应用不受时间、地点、环境的约束,可以随时开始工作,适应环境的能力更强,因此人工智能为人们的生产以及生活带来了极大的便利。人工智能最大的优点是它的信息检索能力,能够快速提取有效信息,找出解决问题的最佳方案。

三、目前人事档案管理工作的困境

1.档案信息过多,难以整理

我国目前人事档案的整理工作面临很大困境,档案资料过于繁杂、档案数目增多、档案信息缺失等问题持续困扰着档案管理人员。传统的档案采取纸质化的呈现形式,工作人员需要在档案中寻找有用的信息进行核对和整理,工作效率低下。人事档案的来源渠道各式各样,在档案的分类上需要消耗大量的时间,对档案资源的使用造成了一定的影响。个别人对档案的重视度不够,在填写时会漏填、误填信息,这也会对档案整理工作造成影响,导致工作效率的降低。

2.非结构化信息难以分类

档案信息非结构化现象是指信息无法数字化的资料较多。例如,文档资料、图片资料等,这些资料中包含大量的重要信息,但由于文件格式特殊且不能数字化,需要人工提取有效信息并加以分类。在档案管理工作中,非结构化信息越来越多,但是工作人员数量实在有限,给档案信息分类工作带来了很多困难。要加强对非结构化信息数据的管理和使用,才能强化档案管理工作,促进人事档案资源有效利用。

3.隐性信息资源难以转化

人事档案数据信息的资源系统是由两种资源组成的,一种是直观表达在档案信息中的显性信息资源,另一种是由档案管理的工作人员根据档案信息进行自主判断的隐性信息资源。由于档案管理人员的缺少,多数单位档案的隐性信息在获取上有很大难度,而且档案的隐性信息资源无法通过数据进行直观表示,加大了档案信息的评定难度。

四、人工智能技术在人事档案管理中的综合应用

1.高效率地搜集整理档案信息

传统的档案管理工作中,档案信息是用纸质进行记录的,纸质档案占用的空间较大,且纸张容易受潮难以保管,难以随身携带。人工智能技术的出现,将档案中的信息电子化、数字化,把纸质资料转变为了网络资料,方便了档案文件资料的管理。网络化之后的档案信息不需要用纸质记录,只需要利用多媒体设备就可以展示数据,档案资料可以直接保存在电脑中,方便了档案管理人员对档案信息的收集和整理。目前电子档案的内容形成来源有两个,第一是将现有的纸质档案转化为电子档案,第二是利用人工智能技术直接制作形成的电子档案。电子档案的出现减少了管理人员的工作量,降低了人力成本。随着数字化的档案不断增多,在进行档案管理时可以利用多种智能主体帮助工作。人工智能的主体有很多种类,例如,执行命令型的智能主体、学习型的智能主体等,这类智能主体都可以根据事先设置好的程序命令自主完成工作,提高了档案资料收集整理的效率。

2.高速度地检索分类人事档案

人工智能技术利用计算机将档案中的数据信息网络化之后,会对数据信息进行详细分类,这些分类后的数据有两种存储形式,分别是文本形式和多媒体形式。文本分类是根据档案信息中被标记的文本信息,利用人工智能找出与其相关或类似的信息,将这些文本信息进行合理分类。对文本资料的整理和分类充分体现出网络技术智能化的特点,人工智能可以根据管理人员所设定的方式对数据库中的档案信息进行智能分类,同时也能把网络上相同的资料进行整合和分类。在提取档案信息时,人工智能的筛选能力加快了资料检索的速度。与传统的人工筛选相比,人工智能的筛选速度更快、筛选的资料更加准确,可以在短时间内过滤掉大量无用的数据。人工智能技术还具备识别能力,例如,语言识别、图片视频识别等,所以人工智能也可以对多种形式的资料进行检索分类,在人事档案管理中起着重要作用。

3.准确评定档案信息价值

在档案的整理归纳工作中,工作人员要审查档案信息的真实性,判断信息是否有价值,这无疑增加了工作人员的工作量。人工智能由于具有推理、学习、记忆以及决策的能力,它可以使计算机模拟人类的智能行为。因此,在人工智能中植入特定的专家系统,就可以让人工智能依据评定专家的思维方式对档案中的信息进行评定。要想在人工智能中建立档案价值评定系统,需要按照以下步骤进行:首先,建立专家评定的数据库,收集专家的评定准则、评定方法,将这些信息进行程序化编制输入到电脑中;其次,对数据库进行模拟检验,输入简单的信息数据,对人工智能的评定功能进行检验,发现其中是否有漏洞;最后,完善评定系统,投入使用。人工智能可以负责大多数的信息评定,加大了档案价值评定的工作效率。

4.确保档案信息的安全性

档案安全主要包括实体档案安全和数字档案安全。实体档案的安全主要是利用保险柜进行保管,保险柜的钥匙由工作人员管理。由于档案过多,工作人员要保管多把钥匙,无论使用还是携带都极不方便。随着人工智能技术的不断改进,数字档案的安全性已经有极大程度的提高。人工智能在进行资料扫描时,会自动给资料进行归类,为之后工作中查找资料提供了极强的便利性。数字档案的安全由智能密码进行保护,例如,瞳孔密码、指纹密码,这类密码只有相关管理人员才能打开,方便了工作人员对档案的管理,也提高了档案的安全性。人工智能还自带监控功能,如果有人非法触发了档案系统,监控系统会向总控室的工作人员发出警戒信息,有效避免档案丢失的情况。

5.档案服务逐渐智能化

在传统的档案工作中,工作人员会提供档案查阅和答疑的服务,工作人员的工作量很大。在利用人工智能技术之后,档案信息的服务工作形式由人工服务转变为了网络服务,使档案服务工作变得及时、高效。近年来,我国一直不断推进智能机器人为人类提供服务的政策,在这种政策下,智能机器人也走进了人事档案的服务工作中。这类高智能化的机器拥有着智能化、移动性强的特点,可以根据来访客户的需要提供不同的实际服务。智能机器人解决了工作人员数量有限的问题,提供了人性化、智能化的服务。人工智能机器人也可以代替工作人员完成纸质档案的出库、入库工作,减少了人力成本,提高了工作效率。

五、结束语

人工智能技术已经广泛的应用在了我们的生活当中,手机的智能助理、智能美颜相机都标志着人工智能技术开始在生活中普及。将人工智能技术与人事档案管理工作相互结合,将档案的信息和数据进行数字化处理,提高人事档案整理的工作效率。在未来,人工智能技术会越来越成熟,对人事档案管理工作以及我们的生活都会提供更大的便利。

参考文献:

[1]韩平.人事档案管理中人工智能技术的应用[J].山西档案,2018,No.240(4).

[2]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J].决策探索(下半月),2018,No.589(8).