人工智能与视觉传达设计人才培养的关系分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/021754908.html,

作者：王萍

来源：《艺术科技》2018年第07期

摘要：近几年来，人工智能技術的发展非常迅速，在艺术设计领域的应用范围也逐渐扩大，使得设计师的很多工作被机器最大化地解放与取代。而未来人工智能在艺术设计领域的应用将具有更多的可能性，这就给从事高校视觉艺术设计教育的教育者们提出了一个难题，即在人才培养上的倾向转变，如何更好地培养学生的创意思维，而非技术。

关键词：人工智能;视觉传达设计;创新性

1 国外人工智能应用于文化教育领域的现状

近几年来，人工智能技术在全球领域内发展速度极快，世界各国都积极开展了研究与应用，想抓住这一重要的发展机遇。在西方社会，一些发达国家更是将人工智能技作为提升国家竞争力的重要战略取向，不断加强人工智能技术的战略布局与创新，想要在这一领域占领高地，这样的竞争形势使得人工智能领域成为各国竞争角逐的主要战场。美国作为西方国家的代表，对人工智能领域尤其重视，在2015年的“美国国家创新战略”中，就倾向于与人工智能密切关联的领域，其中就包括了教育领域，提出了人工智能与教育技术的结合。2018年，美国

公立学校引入了人工智能教育研究项目，学生在日常学习中就能接触人工智能相关的各种知识，目的是让学生成为未来的创造者。

在亚洲各国的研究中，日本对人工智能尤为重视，更是将人工智能作为第四次产业革命的核心，并且较早地建立了非常完整的研发体系，将机器人、人工智能等作为研发的核心，使其在医疗、汽车、教育等各个领域保持技术优势。同时，很早就意识到了人工智能领域人才的较大缺口，为了保障人才培养与输出，日本已经提出在未来的中小学教育中开设编程课程，并将其作为必修课程，另外，选派有实战经验的企业讲师走进大、中、小学的课堂，进行实践教学，促进产学研的深度融合，培养真正的实战型高端智能人才。

2 我国人工智能技术在视觉文化教育领域的体现

人工智能目前正处在产业的爆发期，世界各国都积极开展相关学术研究，促进行业发展，我国在人工智能领域的表现也较为突出，对人工智能的研究投入较大且深入，政府提出了较多支持人工智能研究的政策。调研显示，到2012年，我国的人工智能专利申请数量已经超过美国。

《教育部在高校人工智能领域人才培养方面有哪些举措》阅读练习及答案

阅读下面的文字，完成下列小题。材料一 2018年4月2日，教育部制定印发《高等学校人工智能创新行动计划》，其中提到发展目标：到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。 ——摘编自教育部《高等学校人工智能创新行动计划》材料二 2018年6月8日，教育部相关负责人召开新闻发布会解读《高等学校人工智能创新行动计划》，在回答“《行动计划》在人工智能领域人才培养方面有何举措”的问题时，相关负责人说：支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。支持高校自主设置相关二级学科或交叉学科。加快实施“卓越工程师教育培养计划”（2.0版），积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、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，探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设，推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程；将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。引导高校完善人工智能领域多主体协同育人机制，并通过增量支持和存量调整，稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构，加大人工智能领域人才培养力度。此外，还要努力构建多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育；不断优化完善专业学科建设，构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系；鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。 ——摘编自中国政府网

人工智能与视觉传达设计人才培养的关系分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/021754908.html, 人工智能与视觉传达设计人才培养的关系分析作者：王萍来源：《艺术科技》2018年第07期摘要：近几年来，人工智能技術的发展非常迅速，在艺术设计领域的应用范围也逐渐扩大，使得设计师的很多工作被机器最大化地解放与取代。而未来人工智能在艺术设计领域的应用将具有更多的可能性，这就给从事高校视觉艺术设计教育的教育者们提出了一个难题，即在人才培养上的倾向转变，如何更好地培养学生的创意思维，而非技术。关键词：人工智能;视觉传达设计;创新性 1 国外人工智能应用于文化教育领域的现状近几年来，人工智能技术在全球领域内发展速度极快，世界各国都积极开展了研究与应用，想抓住这一重要的发展机遇。在西方社会，一些发达国家更是将人工智能技作为提升国家竞争力的重要战略取向，不断加强人工智能技术的战略布局与创新，想要在这一领域占领高地，这样的竞争形势使得人工智能领域成为各国竞争角逐的主要战场。美国作为西方国家的代表，对人工智能领域尤其重视，在2015年的“美国国家创新战略”中，就倾向于与人工智能密切关联的领域，其中就包括了教育领域，提出了人工智能与教育技术的结合。2018年，美国公立学校引入了人工智能教育研究项目，学生在日常学习中就能接触人工智能相关的各种知识，目的是让学生成为未来的创造者。在亚洲各国的研究中，日本对人工智能尤为重视，更是将人工智能作为第四次产业革命的核心，并且较早地建立了非常完整的研发体系，将机器人、人工智能等作为研发的核心，使其在医疗、汽车、教育等各个领域保持技术优势。同时，很早就意识到了人工智能领域人才的较大缺口，为了保障人才培养与输出，日本已经提出在未来的中小学教育中开设编程课程，并将其作为必修课程，另外，选派有实战经验的企业讲师走进大、中、小学的课堂，进行实践教学，促进产学研的深度融合，培养真正的实战型高端智能人才。 2 我国人工智能技术在视觉文化教育领域的体现人工智能目前正处在产业的爆发期，世界各国都积极开展相关学术研究，促进行业发展，我国在人工智能领域的表现也较为突出，对人工智能的研究投入较大且深入，政府提出了较多支持人工智能研究的政策。调研显示，到2012年，我国的人工智能专利申请数量已经超过美国。

人工智能完成总结报告

完成总结报告项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。希望能帮到大家。

我国人工智能本科人才培养现状及对我校培养模式的思考

高教研究上海理工大学规划发展处（高教研究所） 2018年第1期 2018年 4月10日我国人工智能本科人才培养现状及对我校培养模式的思考一、我国人工智能本科人才培养背景 (1) 二、我国人工智能本科人才培养方式 (2) 三、人工智能本科人才培养目标及课程体系 (4) 四、人工智能本科人才培养目标达成措施 (7) 五、我校人工智能人才培养模式的思考 (10) 六、结束语 (13)

一、我国人工智能本科人才培养背景在教育部公布的《2017年普通高等学校本科专业目录》中的并没有专业被直接冠以“人工智能”或“人工智能工程”的名头。通常认为人工智能是计算机科学的一个分支，其人才培养主要蕴涵于计算机科学与技术、智能科学与技术、自动化、数据科学与大数据技术或统计学等专业之中。究其原因，从目前来看，主要是学界对“人工智能”尚未有清晰的定义，概念太宽泛，涉及学科和领域太多。有些专家甚至认为，人工智能属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论等等。在这一背景下，难以对“人工智能”达成广泛共识。但是，社会的发展对人工智能人才的大量需求却显得越来越迫切。近年来，对人工智能人才的需求呈井喷式增长，特别是从2017年7月国务院发布《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，将发展人工智能产业作为国家战略发展以来，人工智能相关的各类人才严重稀缺。据工信部预测，我国对各类人工智能人才需求缺口超500万，供需比接近1:10[1]。腾讯研究院发布的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，产业界对人工智能人才需求，主要集中在本科和硕士阶段，其中本科占比46.1%[2]。从工作角色来看，可将人工智能本科毕业生分为数据智能分析师、创新型智能技术人才、智能系统开发工程师和复合型智能技术人才等4类特色人才。本文先对我国人工智能本科阶段人才培养方式、培养目标和课程体系、培养目标达成措施进行探讨，然后针对我校加强人工智能本科

人工智能下的高校会计专业人才培养.docx

人工智能下的高校会计专业人才培养近年来，随着互联网、高端科技的迅猛发展，人工智能逐步走入人们的生活与工作。人工智能在会计领域中的发挥确实在一定程度上带来了便利，但人工智能毕竟是人类开发所得的产物，想要完全取代人工的地位无疑是不切实际的。尽管如此，任何事物都具有两面性，会计人工智能的问世对会计行业毋庸置疑是一次革新，这对未来会计人才的综合能力也提出了新的要求。新的浪潮必然需要新的教育方案，高校作为为社会输送人才的关键区域，在人才培养方案上理应顺应时代做出调整。一、人工智能在会计领域的应用 20XX年，首届世界会计论坛暨第十三届中国CFO大会的召开，成为会计人工智能革新会计领域的标志。近年来，根据部分事务所的介绍及网络对会计人工智能的热议，人工智能在会计领域的工作主要是录入类、校对类等技术含量低的工作。这些工作大多具有高重复性与数据量庞大的特点，例如核对企业与各家银行多个账号往来的核对、对按周期编制的报表数据进行分类汇总和相关税务的核对。以抵扣增值税的进项税额为例，人工智能可自动查验扫描仪中的发票并进行登记，随后自动在发票确认模块中下载发票并识别文件，再与先前的所登记的发票相匹配，自动识别是否符合认证抵扣的条件。但相应的，我国人工智能技术尚未完全发展成熟。在会计主体趋于多样性的背景下，人工智能的效果未能完全满足社会的需要，人工智能在会计领域的运用体系还需要进一步完善。

二、人工智能对会计行业的影响（一）提高会计工作效率。伴随着经济的发展，会计日益复杂的规章制度和有关核算的数据量不断增大，使得基础会计人员的工作量不断扩大，这就使得会计人员在有限的时间内，所要处理的数据量增多，自我提升的时间被压缩。而会计行业人工智能的出现，取代了会计工作中高重复性和需要占用大部分精力的简易操作步骤，它可以自动识别信息并录入，简单处理数据，统计数据并有着人类无法企及的计算能力等。人工智能的高效率工作结果，极大地解放了基层会计工作人员的工作，也为企业的日常运营节省了大量时间。（二）提高信息质量，减少人为舞弊。会计数据的可靠性是会计的八大基本原则之一，也是会计人员工作时要遵守的首要原则。在过去的基础会计核算工作中，由于人为的参与，或多或少存在着手工核算失误或是人为蓄意造假等行为，这就给后续工作对会计数据的分析与应用造成干扰，这种影响小至使一个企业的整体管理决策方案出现漏洞，大则使一个国家的宏观和微观经济调控政策产生偏差。而人工智能是由专家编写相关程序实现统一化、标准化的数据处理流程，它的操作行为由代码所决定，在确定的会计工作系统中，每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码，以及自己的权限，可以说分工明确，相比较而言，传统的会计工作中岗位相容程度较深，特别是在中小企业中，人工智能的应用对于职能的明确区分有助于遏制对信息的造假。这种模式下则或多或少的规避了人为因素的影响，减少了人工核算参与度，一定程度上提高了信息的质量，减少了人为舞弊的现象

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告前言：人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据姓名：学号：班级：指导老师： 2015年11月13日

机器学习与大数据摘要大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

实用类文本阅读：高校人工智能领域人才培养(有答案)

实用类文本阅读（本题共3小题，12分）材料一 2018年4月2日，教育部制定印发《高等学校人工智能创新行动计划》，其中提到发展目标：到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。 ——摘编自教育部《高等学校人工智能创新行动计划》材料二 2018年6月8日，教育部相关负责人召开新闻发布会解读《高等学校人工智能创新行动计划》，在回答“《行动计划》在人工智能领域人才培养方面有何举措”的问题时，相关负责人说：支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。支持高校自主设置相关二级学科或交叉学科。加快实施“卓越工程师教育培养计划”（2.0版），积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、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，探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设，推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程；将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。引导高校完善人工智能领域多主体协同育人机制，并通过增量支持和存量调整，稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构，加大人工智能领域人才培养力度。此外，还要努力构建多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育；不断优化完善专业学科建设，构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系；鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单任课教师签名：日期：

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测学号：138071 姓名：万玉建摘要本文是作者在学习《人工智能》课程以后，结合作者本人工作的需要，根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料，提出关于电力系统日负荷预测，运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作，电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况，而电力负荷预测则是系统的高级应用，它是根据历史的负荷数据，预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性，即发电机发出多少电，实时就要用多少负荷量，因此，就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷，既是为了保证人们生活充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测，一般每15分钟一个负荷点，1日共96个数据。实际工作中，当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据，然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法，但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算，没有考虑天气、节假日等情况，这些因素是负荷变化的重要的因素，而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。本学期学习了《人工智能》课程，其中有关于人工神经网络知识，这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时，曾经看到有人使用基于人工神经网络，把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法，当时也想增设这样的算法，但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今，恰好在课本学了人工神经网络，就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统，有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中，又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难，另一方面因素太多会造成建模困难，并且会带来大量的计算。因此，在考虑神经网络输入量的问题上，应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析，一般可把负荷分为两类：周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷，或者说标准负荷，反映的是负荷自身变化的基本规律，呈较强的周期性，尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷，时间周期因素包括：周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。在气象条件中，起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响，本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理，将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce 的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A.Reduce B. HashC.Clea nD.Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B. MllibC.GraphX D.SparkStreaming 4、在数据量一定的情况下,MapReduce 是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长

B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习

8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C. 移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef 的Metadata 的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据

人工智能背景下高校会计专业人才培养

（五）以“网络+面授+实践”培养方式提高农民综合素质。（1）网络培训。农民电商从业者培训过程中应充分利用信息技术手段，半数以上课程采用网络培训方式。根据农民知识水平和需求特点进行分组，将信息录入农民电商教育培训平台。培训教师上传相关培训资料和学习任务到电商培训平台，学员根据自己的空闲时间接受学习，完成学习任务。农民接受网络培训能够提高学习效率，避免集中培训与其他工作发生冲突，解决工作和学习的矛盾。（2）课堂面授。课堂面授能够较好的弥补网络培训的不足，面对面沟通，解决电商经营过程中遇到的问题，理论讲解和案例教学相结合，提高电商从业者的理论水平和实践操作技能，培训效果较好。（3）现场实践。现场实践教学是农民电商培训的重要环节，可拓宽农民经营电商的思路和眼界。现场实践课时占全部课时的20%，组织学员参观考察电商成功案例、学习成功经验等。培训后，为学员安排电商店铺进行动手操作，学习与实践结合，将理论知识应用到实践中，提高农民动手能力。主要参考文献：［1］曾玲.湖南高职院校农村电商人才培养问题研究［J］.中国商论，2017（22）. ［2］钱俊，蒋良骏.村园企校协同培育农村电商人才的机制研究［J］.中国商论，2017（4）. ［3］邱雷鸣，童红斌.高职院校农村电子商务人才培养模式研究［J］.太原城市职业技术学院学报，2016（2）. ［4］樊勇，吴莉萍，吴小平.促进农村电商“互联网+”发展新模式的思考［J］.电子商务，2018（2）. 近年来，随着互联网、高端科技的迅猛发展，人工智能逐步走入人们的生活与工作。人工智能在会计领域中的发挥确实在一定程度上带来了便利，但人工智能毕竟是人类开发所得的产物，想要完全取代人工的地位无疑是不切实际的。尽管如此，任何事物都具有两面性，会计人工智能的问世对会计行业毋庸置疑是一次革新，这对未来会计人才的综合能力也提出了新的要求。新的浪潮必然需要新的教育方案，高校作为为社会输送人才的关键区域，在人才培养方案上理应顺应时代做出调整。一、人工智能在会计领域的应用 2018年，首届世界会计论坛暨第十三届中国CFO大会的召开，成为会计人工智能革新会计领域的标志。近年来，根据部分事务所的介绍及网络对会计人工智能的热议，人工智能在会计领域的工作主要是录入类、校对类等技术含量低的工作。这些工作大多具有高重复性与数据量庞大的特点，例如核对企业与各家银行多个账号往来的核对、对按周期编制的报表数据进行分类汇总和相关税务的核对。以抵扣增值税的进项税额为例，人工智能可自动查验扫描仪中的发票并进行登记，随后自动在发票确认模块中下载发票并识别文件，再与先前的所登记的发票相匹配，自动识别是否符合认证抵扣的条件。但相应的，我国人工智能技术尚未完全发展成熟。在会计主体趋于多样性的背景下，人工智能的效果未能完全满足社会的需要，人工智能在会计领域的运用体系还需要进一步完善。二、人工智能对会计行业的影响（一）提高会计工作效率。伴随着经济的发展，会计日益复杂的规章制度和有关核算的数据量不断增大，使得基础会计人员的工作量不断扩大，这就使得会计人员在有限的时间内，所要处理的数据量增多，自我提升的时间被压缩。而会计行业人工智能的出现，取代了会计工作中高重复性和需要占用大部分精力的简易操作步骤，它可以自动识别信息并录入，简单处理数据，统计数据并有着人类无法企及的计算能力等。人工智能人工智能背景下高校会计专业人才培养 □文/陈薇毛腊梅（铜陵学院安徽·铜陵）［提要］随着人工智能在生活和工作中的普及，会计领域对其应用也愈加广泛，这对会计行业是一次革新，对会计人员无疑也是一个挑战。本文首先从探讨人工智能对会计行业的影响出发，分析高校人才培养计划现状，进而探究高校人才培养计划具体调整措施。关键词：人工智能；会计；高校人才培养项目名称： “基于智能化时代背景应用型本科会计学专业人才培养模式研究”（项目编号：2017jyxm0462）；铜陵学院大学生科研基金项目（项目编号：2018tlxydxs025）中图分类号：G64文献标识码：A 收录日期：2019年6月3日劳动/就业《合作经济与科技》No.9s2019 126--

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告【摘要】本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。１.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通

大数据和人工智能哪个好

大数据时代带或了大数据这个行业，同时也将人工智能这个词代入了人们的视野。从名字上看，大数据更偏向于数据的挖掘、处理、分析，商业决策用到的比较多。而人工智能似乎在人们的生活中用到的比较广泛。随着大数据的发展，可能有些机器人做的特别像人类，那它是不是可以代替演员?它可以一个场景一个场景给你表演它不需要说什么台词，只要它的关节够灵活，表情够丰富，而且它可以24小时给你表情不休息。微博已经出现换脸技术，要是没看过原来的版本，你根本看不出被换过了。所以大数据和人工智能这种技术对未来行业影响是非常大的，特别是重复性劳动行业。但是用脑子的行业是不会被淘汰，这个行业包括数据分析师。因为复杂的情况下进行分析还是要靠人脑！因为机器是对过去的一个学习。围棋被机器人打败

了，是因为围棋有规律可循，有规律的东西机器都好学，无规律的不好学。学数据分析，你肯定要了解一个行业的本质，但是这个本质是会一直变的，可能这个行业今天是这个情况，可能过两三年它又发展到另外一个阶段，这个是机器无法预测的。但假设机器可以预测，假设机器智能到一定程度可以自主学习，机器的特点是往优化的的方向去做，但是人类社会并不是，人类社会是谁厉害就听谁的，就像我们国家出现过那么多的朝代，我们都是听从那个朝代的老大的，我们自己也不知道下一个老大是谁，所以人类的发展是不可预测，它有必然性也有偶然性。说完了数据分析，那让我们来看看人工智能对生活的贡献有哪些说起人工智能，人们往往会想到智能家电，智能家居，机器人等。其实，你看到的只是冰山一角。真的人工智能是和大数据分不开的。可以说，人工智能是大数据的更深层次的应用。我们不能把人工智能这项技术具体到一个家电或者一个机器人，其实，人工智能已经无形的深入到我们生活的每个角落。不知道你有没有发现，在你浏览一些网页的时候，你会发现在页面的某一角落，出现了你近期在某宝上搜索过的商品。你在一些平台浏览新闻时，页面上出现的新闻全部是你感兴趣的话题。在观看视频时，你的页面和其他人的也不一样，系统会推荐你们各自感兴趣的视频。这些推荐功能其实就是“智能化”的一些体现了。而所谓的“人工”其实指的就是你。是你教会了你的电脑、手机。让它们更了解你的喜好，统计了你的浏览记

探索大数据和人工智能-97分

以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习

B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型

C.集群计算资源管理框架

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月

目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) （1）深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) （2）大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) （3）运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)

数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来，国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业，通过供给海量优质的人工智能数据资源产品，为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。图：人工智能技术架构示意人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入；技术层包括算法和其他人工智能技术，主要在基础层上开发算法模型，并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术，如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等，在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来，

实现商业化落地。人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层，是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素，其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如，要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎，就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练，数据量至少需要达到上万小时。数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求，为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务，对客户提供的数据进行处理，最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下，企业为客户提供数据资源定制服务，客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。数据资源定制服务内容具体如下：数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判，设计并开发多种数据库产品，开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下，企业开发数据库产品，并拥有数据库产品的知识产权。

《关于高校人工智能领域人才培养》非连续文本阅读练习及答案

阅读下面的材料，完成7—9题。材料一 2018年4月2日，教育部制定印发《高等学校人工智能创新行动计划》，其中提到发展目标：到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。 ——摘编自教育部《高等学校人工智能创新行动计划》材料二 2018年6月8日，教育部相关负责人召开新闻发布会解读《高等学校人工智能创新行动计划》，在回答“《行动计划》在人工智能领域人才培养方面有何举措”的问题时，相关负责人说：支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。支持高校自主设置相关二级学科或交叉学科。加快实施“卓越工程师教育培养计划”（2.0版），积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、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，探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，推动人工智能重要方向的教材和在线开放课程建设，推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程；将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。引导高校完善人工智能领域多主体协同育人机制，并通过增量支持和存量调整，稳步增加相关学科专业招生规模、合理确定层次结构，加大人工智能领域人才培养力度。此外，还要努力构建多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育；不断优化完善专业学科建设，构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系；鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。

全球人工智能产业数据报告

报告摘要 1.截至2019年3月底全球活跃人工智能企业达5386家，其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前五。中国人工智能企业集中在北上广和江浙地区，美国人工智能企业集中在加州、纽约等地。 2.全球AI领域独角兽企业有41家，其中中国17家，美国18家，日本3家，印度、德国和以色列各1家。 3.2018年Q2以来全球AI领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模126亿美元，环比下降7.3%, 同比持平；融资笔数达310笔，环比回升29.7%，同比下降44.1%。其中，中国AI领域融资金额30亿美元，同比下降55.8%，在全球融资总额中占比23.5%，比2018年同期下降了29个百分点。 4.统计近10年AI领域学术论文的发表情况，在论文发表总量上中国位列第一，其中高被引论文数量不及美国，位列第二。 5.国内中国科学院、清华大学等科研单位在AI学术研究上位于前列。 6.谷歌和微软是全球范围内在AI顶级会议上发文最多的企业。

?截至2019年3月底全球活跃人工智能企业注达5386家。 ?AI企业数量TOP5国家：美国（2169家）、中国大陆（1189家）、英国（404家）、加拿大（303家）和印度（169家）。

?AI企业数量Top5城市：北京（468）、旧金山（328）、伦敦（290）、上海（233）、纽约（207）。?AI企业数量排名前20的城市，中国4个，美国10个，加拿大3个，英国、印度和以色列各1个。 ?中国AI企业主要集中在北上广和江浙地区，美国AI企业主要集中在加州、纽约州和马瑟诸塞州。