对人工智能学习的感想

对人工智能学习的感想
对人工智能学习的感想

谈谈人工智能的学习感想

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。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。

人工智能技术导论这门课的学习,让我知道了人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路,许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为,至少看起来不太遥远。接下来的四十年里,尽管碰到许多阻碍,人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究;从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统,人工智能的发展有目共睹。

人工智能经过几十年的发展,其应用在不少领域得到发展,在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。我通过网络查找,知道了以下领域的人工智能的发展。

1.机器翻译

机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。几十年来,国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现,不过也取得了很大的进展,特别是作为人们的辅助翻译工具,机器翻译已经得到大多数人的认可。目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致可以分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是“金山词霸”了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速查询英文单词或词组的词义,并提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是“东方快车2000”,它首先提出了“智能汉化”的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。以“译星”、“雅信译霸”为代表的专业翻译系统,是面对专业或行业用户的翻译软件,但其专业翻译的质量与人们的实用性还有不少差距,有人评价说“满篇英文难不住,满篇中文看不懂”,该说法虽然比较极端,但机译译文的质量确实却一直是个老大难问题。这里,我们不妨对现有的机译和人译过程作一比较,从中可以看出一些原因。

机器翻译:

1.一句一句处理,上下文缺乏联系;

2.对源语言的分析只是求解句法关系,完全不是意义上的理解;

3.缺乏领域知识,从计算机到医学,从化工到法律都通用,就换专业词典;

4.译文转换是基于源语言的句法结构的,受源语言的句法结构的束缚;

5.翻译只是句法结构的和词汇的机械对应。

人工翻译:

1.一般会先通读全文,会前后照应;

2.对源语言是求得意义上的理解;

3.只有专业翻译人员,而没有万能翻译人员;

4.译文是基于他对源语言的理解,不受源语言的句法结构的束缚;

5.翻译是一个再创造的过程。

在目前的情况下,计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上,在很多领域中,计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用,例如CAD软件。如果计算机辅助技术用于语言的翻译研

究,应该同样可以起到很大的辅助作用,这就是所谓的“计算机辅助翻译”。它集机器记忆式翻译、语法分析式翻译和人际交互式翻译为一体,把翻译过程中机械、重复、琐碎的工作交给计算机来完成。这样,翻译者只需将精力集中在创造性的思考上,有利于工作效率的提高。

机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题,它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识,其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展,机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口,机器翻译的研究与应用将更加诱人。国际上有关专家分析认为机器翻译要想达到类似人工翻译一样的流畅程度,至少还要经历15年时间的持续研究,但在人类对语言研究还没有清楚“人脑是如何进行语言的模糊识别和判断”的情况下,机器翻译要想达到100%的准确率是不可能的。

2.专家系统

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验,能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,来解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,涉及到社会各个方面,各种专家系统已遍布各个专业领域,取得很大的成功。根据专家系统处理的问题的类型,把专家系统分为解释型、诊断型、调试型、维修型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型等10种类型。具体应用就很多了,例如血液凝结疾病诊断系统、电话电缆维护专家系统、花布图案设计和花布印染专家系统等等。

为了实现专家系统,必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库),以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能对输入信息进行处理,并运用知识进行推理,做出决策和判断,其解决问题的水平达到或接近专家的水平,因此能起到专家或专家助手的作用。

开发专家系统的关键是表示和运用专家知识,即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前,专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的,因此,不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。此外,专家系统开发工具的研制发展也很迅速,这对扩大专家系统的应用范围,加快专家系统的开发过程,将起到积极地促进作用。随着计算机科学技术整体水平的提高,分布式专家系统、协同式专家系统等新一代专家系统的研究也发展很快。在新一代专家系统中,不但采用基于规则的推理方法,而且采用了诸如人工神经网络的方法与技术。

3.符号计算

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。。早在50年代末,人们就开始对此研究。。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表,由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。

计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持

交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令,有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展、完善之中。

如今,人工智能研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。

人工智能的学习,让我明白了人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道,但是它们预示着人工智能的未来。将来我们会对人工智有能更高层次的需求,人工智能也会继续影响我们的工作、学习和生活,我们也要支持人工智能的发展!

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。

人工智能化学习心得

学习心得 程宇涵 113120160117 16物联网 在看李开复老师的《人工智能》之前,我有许多疑惑,人工智能是什么?是男是女,长什么样儿?漂亮吗?会不会生病?会不会老?人工智能聪明吗?会下象棋吗?会打麻将吗?会玩dota或者王者荣耀吗?会打乒乓球吗?会打篮球吗?会游泳吗?人工智能有记忆 吗?能不能教他说话、拿筷子夹花生米?人工智能好玩吗?怎么玩?怎么跟它交流?它会不会说话?能陪我唱歌吗?要不要吃饭?要不 要充电?人工智能有什么用?能帮我写文章/搬砖/做报表/开车吗?能用来赚钱吗?人工智能怕什么?下雨天能出门吗?天热会不会出汗?从楼上摔下去会不会变形?能修好吗?人工智能有什么危险? 会不会吃了我?它要是想伤害我,我该怎么办?我该怎么了解人工智能?学习人工智能?和人工智能和谐相处?人工智能有什么爱好? 喜欢听什么歌?吃豆腐脑喜欢咸的还是甜的?会看书吗?能不能体 会“今宵酒醒何处,杨柳岸,晓风残月”的寂寞和“醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回”的豪迈?人工智能有感情吗?会喜欢我吗?我离 开它的时候,它会不会难过,会不会想我? 通过学习李开复老师的《人工智能》,我获益良多,很多问题也有了答案。我认为这是一本很好的面向大众的科普读物,介绍了人工智能的基本理念,发展历程和对未来的展望。

下面以问答的形式,记录学习心得。 1. 人工智能是什么?在哪里? 其实,人工智能已经到处都是,什么都做:可以陪人聊天,可以写标准新闻,能画画,能翻译,能开车,能认出人的样子,能在互联网上搜答案,能在仓库搬货,能送快递到家。 人工智能是什么,众说纷纭,一般有以下五种定义(可能有交叉):1) 在某方面特别聪明的计算机程序,比如AlphaGo,下围棋下得特别好,世界冠军也下不过它。 2) 试图像人一样思考的计算机程序。但这事儿太难,人的意识,连人自己都搞不清楚,更别说教给自己编出来的程序了。 3) 怎么想的不知道,行为方式倒是很像人,比如可以和人聊天的ELIZA。 4) 会自己学习的,刚开始笨笨的,慢慢地就越来越聪明。AlphaGo 也是因为头悬梁锥刺股,苦学了海量棋谱才变得这么厉害的。 5) 根据对环境的感知,做出合理的行动,并获得最大收益的计算机程序。

2020人工智能技术的五大改变

2020人工智能技术的五大改变 虽然近年来人工智能经常成为热门议题,但它还远未实现真正的成就。人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本,投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时,投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中,麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现金流翻倍。 我们可以在谷歌母公司alphabet财报收入中的“其他投注”里看到一些证据,如2018年其人工智能项目亏损达33.5亿美元。其中,deep mind亏损5.71亿美元,欠母公司14亿美元。由于去年9月技术上的延误,自动驾驶项目waymo 的估值下调了40% 。 其他公司也在进行大规模且昂贵的人工智能服务器项目,如百度、facebook、特斯拉、阿里巴巴、微软和亚马逊。除特斯拉外,上述其他公司现金充裕,能够负担人工智能项目所需的转型成本和资本支出。 尽管科技巨头们在人工智能领域投入了大量资金,但大多数受益的行业本身并不属于科技行业。在re-work 的深度学习和人工智能峰会,与会的人工智能工程师和浪潮ai服务器高管们就他们所带头的项目进行了演示和讨论。 2020,AI技术将会有哪些改变?

1、训练AI知道它“不知道什么” 随着越来越多的医疗保健公司寻求利用人工智能获得准确性,“人类和机器谁能更好地进行医疗诊断”这一问题的答案将在未来十年揭晓。 人工智能初创公司curai 正在研究这样一个问题:如何训练一个模型,让它知道自己什么时候不知道,这样人类就可以介入,避免模型对未知疾病的错误分类。这种方法被称为“人机回圈”。 2、减轻呼叫中心负担 美国联合健康集团在2017年接到了3600万个电话,其中有760万个电话转给了人工智能。这个ai服务器平台的解决方案包括:预检查入口和索赔队列的深度学习、用自动语音识别(asr)实现音频到文本的翻译、自然语言处理(nlp)的无监督聚类算法,生成新的呼叫参数和自动转移呼叫。 3、零售巨头大规模投资人工智能 沃尔玛实验室、宝洁公司和塔吉特百货公司(target)等零售业巨头也出席了本次会议,并介绍了他们计划如何进一步优化零售体验。也许在过去十年里,这些公司被竞争对手(如亚马逊)抢了不少重要领地,但是现在它们也正在抱着谨慎的态度拥抱技术和人工智能。 想象一下这样的购物体验:手推车很多,收银员结算台一直开着,库存充足。与倡导无人超市的amazon go不同,沃尔玛更关注的是库存控制,而不是取代收银员。 4、人工智能可能用来保护隐私权 随着监管机构和社交媒体用户开始质疑用隐私交换免费服务的公平性,隐私问题就一直是新闻头条的常客。自剑桥分析事件爆发以来,这场战斗已接近两年了,

《人工智能及应用》论文

重庆理工大学 专业选修课课程考察报告《人类智能与人工智能的思考》 课程名称:《人工智能及应用》学生姓名: 学号: 提交时间:2016年12月12日

[摘要] 计算机技术的高速发展使得计算机的运算速度可以超过人脑的运算速度,同时出现了诸如进行人机对弈等高度智能的计算机,那么是否意味着人工智能能够达到或超过人类智能的程度呢?本文将对此进行分析、思考。 [关键词] 计算机;人类智能;人工智能;算法;思维 进入2l世纪,计算机硬件和软件更新的速度越来越快,计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情形越来越普遍,计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科,对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段,促使大量的新的研究成果不断涌现。例如:“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展,伴随着不断有新理论的出现,人类必须重新对它们进行分析和审视。由于近几年生物学和神经生理学等许多新的研究成果的出现,对于人工智能与人类智能之间的关系引起了人们更多的思考。本文以比较的方法分析人类智能与人工智能二者的异同,并从马克思主义哲学的角度再次对人工智能与人类智能的进行了分析。 一、人类智能与人脑思维 我们知道所有的动物都有中枢神经控制系统,有了这一套系统也就有了思维。思维在不同的生物之间具有不同的功能,在低等动物中思维的作用更多的是本能控制,高等动物除了本能控制以外还有为适应环境所工作,人类思维则具有了改造环境所进行的工作。人类的思维起源于对周围事物的认识,最初是形象思维过程,等人们发现各个事物之间的相互关系之后,就开始了逻辑思维过程,随着对事物之间相互关系的分门别类和对周围世界认识的加深,又有形式逻辑,数理逻辑,抽象逻辑等等。人类自身的智能是人类思维活动中表现出来的能力,大脑是人类认知和智能活动的载体,思维是大脑对客观事物的本质及其内在联系的概括和反映。人类智能的也就是人类思维的结果。但是直到现在,科学家对于人脑的结构以及人脑的思维过程一直处于研究阶段,当然,随着时间的推移和科学技术水平的提高,有一天人类应该会破解自身的思维过程。

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

人工智能学习心得

人工智能学习心得 20147932唐雪琴 人工智能研究最新进展综述 一、研究领域 在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。 在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能

够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

二、各领域国内外研究现状近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。 1、分布式人工智能与艾真体 分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。 分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统两领域。其中,分布式问题求解

对人工智能时代教育的思考

对人工智能时代教育的思考 人工智能的深入运用将在本体意义上动摇我们原有的对教育的理解、判断和追求,从而产生前所未有的困惑和焦虑,因此,有必要重新思考人工智能时代教育将如何存在。“替代人脑”,教育的意义和价值何在;“人机一体”,教育的方式和性质将如何改变;“失去控制”,如何保证教育的价值选择和方向;“道德难题”,教育将面临怎样的伦理抉择。对这些深层问题的思考和回答将是决定人工智能在教育上乃至在未来社会能够走多远的关键。同时人工智能导致劳动力市场的技能需求发生变化,这种变化对教育提出了新的要求。基于程序性假设,可以将劳动力的技能分为非程序性认知技能、非程序性非认知技能、程序性认知技能、程序性身体技能、非程序性身体技能五类。 人工智能,可以说是我们第三次科技革命,它对于现代教育有何颠覆性影响,它会给教育带来什么?互联网+教育亦或是其他什么模式,现在的我们不得而知。但是从教育发展过程来看:古代社会→近代社会→现代社会,现在教育的发展越来越快,随着人工智能的兴起,教育观念、教育内容、教育方法、教育手段都发生了一定的变化。现实的教育已经发生变革,如远程网络直播教学在一些地区的运用,如:网络直播教学在康定中学的运用,在我看来这也是一种人工智能对于教育的影响,只不过这种影响可能只是人工智能的一种开端。随着互联网的发展,人工智能的推进,对于劳动力有了新的要求,人工智能对于劳动力市场的技能需求发生变化,而这种变化对教育提出了新的要求。在《人工智能对技能需求的影响及其对教育供给的启示——基于程序性假设的实证研究》一文中,通过基于程序性假设,我们可以将劳动力的技能分为非程序性认知技能、非程序性非认知技能、程序性认知技能、程序性身体技能、非程序性身体技能五类。文中采用美国职业信息网络数据,结合1982—2010年的中国人口普查数据,发现我国劳动力市场对非程序性认知技能、非程序性非认知技能以及程序性认知技能的需求不断上升,对程序性身体技能和非程序性身体技能的需求不断下降。从经济发展趋势来看,人均GDP 越高,劳动力市场对非程序性认知技能、非程序性非认知技能以及程序性认知技能需求越大,对程序性身体技能和非程序性身体技能的需求越小。从对个人的收入影响来看,该文采用 2010—2013 年的CGSS数据,基于明瑟收入方程,研究发现程序性认知技能对劳动力收入的正向影响不断增大,反映了我国劳动力市场对程序性认知技能的旺盛需求。人工智能的发展导致非程序性的技能需求上升,为了适应这种变化,教育需采取一

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

人工智能学习心得

人工智能学习心得 目录 第一篇:人工智能学习心得 第二篇:人工智能学习论文 第三篇:《人工智能》学习报告 第四篇:对人工智能学习的感想 第五篇:人工智能学习 正文 第一篇:人工智能学习心得 人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得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。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如

意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称ai。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay-ii语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议 第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”,即”知识信息处理计算机系统kips”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么

[人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活 ppt

[人工智能改变生活论文] 人工智能改变生活ppt 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI,也称机器智能。以下是小编整理分享的人工智能改变生活论文的相关文章,欢迎阅读! 人工智能改变生活论文篇一 摘要:介绍了人工智能的概念及其目前发展概况,对人工智能的几种类型及应用,如:模式识别、专家系统作了简要的介绍。并对人工智能今后的发展前景进行了分析。 关键词:人工智能 1引言 人工智能(ArtificialIntelligence) ,英文缩写为AI,也称机器智能。人工智能一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 2目前人工智能技术的研究和发展状况 目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM 公司,已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了ASCIWhite 电脑,号称具有人脑的千分之一的智力能力,而正在开发的更为强大的新超级电脑蓝色牛仔(Blue Jean),据其研究主任保罗霍恩称,蓝色牛仔的智力水平将大致与人脑相当。 3技术应用 随着AI的技术的发展,现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术,可以说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括:

3.1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值; 另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算, 处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件, 其中Mathematic和Maple 是它们的代表,由于它们都是用C 语言写成的, 所以可以在绝大多数计算机上使用。 3.2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为模式。网。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。以语音识别为例:语音识别就是让计算机能听懂人说的话,一个重要的例子就是七国语言(英、日、意、韩、法、德、中)口语自动翻译系统。该系统实现后,人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时,只要利用电话网络和国际互联网,就可用手机、电话等与老外通话。 3.3机器翻译 机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程,用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。目前,国内的机器翻译软件不下百种,根据这些软件的翻译特点,大致可以分为三大类:词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。词典类翻译软件代表是金山词霸了,堪称是多快好省的电子词典,它可以迅速查询英文单词或词组的词义,并提供单词的发音,为用户了解单词或词组含义提供了极大的便利。汉化翻译软件的典型代表是东方快车2000,它首先提出了智能汉化的概念,使翻译软件的辅助翻译作用更加明显。 3.4机器学习 机器学习是机器具有智能的重要标志,同时也是机器获取知识的根本途径。有人认为,一个计算机系统如果不具备学习功能,就不能称其为智能系统。机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习功能。机器学习是一个难度较大的研究领域,它与认知科学、神经心理学、逻辑学等学科都有着密切的联系,并对人工智能的其他分支,如专家系统、自然语言理解、自动推理、智能机器人、计算机视觉、计算机听觉等方面,也会起到重要的推动作用。

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

人工智能学习心得

人工智能学习心得 对人工智能的理解 通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得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。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的: 人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。 人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段: 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落 人工智能概念首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限,以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。 第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议

人工智能将会给我们的生活带来怎样的改变

人工智能与我们的生活 同学们,2017年10月26日,全球首位女性机器人“索菲娅”在沙特职拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上获得了公民身份。 今天我要跟大家探讨的是人工智能与我们的生活,首先人工智能有三个方面: 一是计算智能,主要表现为能存会算,机器开始像人类一样会计算、传递信息。例如神经网络、遗传算法等,可以帮助人类存储和快速处理海量数据。 二是感知智能,表现为感知外界,机器开始能看懂、听懂,并做出判断,还能做一些相应的行动。例如可以认出罪犯份子的摄像头、可以听懂语音的音箱等,可以帮助人类高效完成“看”和“听”相关的工作。如带小孩的机器人:萌萌。 三是认知智能,表现为自主行动,机器能够像人一样思考。例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人等,可以全面辅助或替代人类工作。 Alphago是人工智能发展的标志性事件,未来将诞生自主行为和决策的机器,使我们的生活更加便捷。那么越来越“人”性化的机器,对我们人类的生活会带来哪些影响呢? 一、人工智能对经济的影响 1.专家系统的效益 成功的专家系统能为它的建造者、拥有者和用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家,可以极大地减少劳务开支和培养费用。如机器医生。 2.人工智能推动计算机技术发展 人工智能研究已经对计算机技术的各个方面产生了很的大影响。如上天,入地,进入人体工作。以后象我这样的身体也可以大吃大喝,现在还不行。 二、人工智能对文化的影响 1.改善人类语言 人工智能能够扩大人们交流知识的概念,为我们提供一定状况下可供选择的概念,如我国已经进入中国特色社会主义新时代。 2.改善文化生活 比如现有的智力游戏机将发展为具有更高智能的文化娱乐手段。 人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进和技术的进步,这种影响将越来越明显地从我们的生活中表现出来。还有一些影响,可能是我们现在难以预测的。可以肯定,人工智能将对我们人类的物质文明和精神文明都将产生越来越大的影响。 三、人工智能对人类社会的影响 1.劳务就业问题

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

人工智能改变了教育

人工智能改变了教育 人工智能在教育领域应用日益广泛,人工智能也将引发教育模式、教学方式、教学内容、评价方式、教育治理、教师队伍等一系列的变革和创新,格物斯坦机器人教育助力教育流程重组与再造,推动教育生态的演化,促进教育公平、提高教育质量。 人工智能直接改变了经济社会对人才培养的需求。人工智能技术深刻改变了各行业对劳动者知识、能力、素质的要求,因而推动了人才培养目标的转换。新时代,学生的批判性思考能力、协作沟通能力和创新能力将比传统意义上的读、写、记、算等能力更为重要,学生宽阔的学科视野和面对复杂问题的解决能力,以及高超的“人技”互动水平将成为面向未来人工智能时代的关键竞争力。培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才,是教育的重要使命。人技结合促进教学环境的深刻改变。人工智能技术的导入将全面改变教室形态,课堂教学环境、校园环境等都将深刻改变,线上线下一体、课上课下衔接的高度数字化、智能化的教学环境将全面普及,人工智能与人类智能的高度协同,可大大增强教学环境的个性化服务水平,为实现泛在学习提供良好支持。基于人工智能技术支持的互联网和大数据系统,打破了地区和学校之间的资源壁垒,服务偏远地区教育发展,使优质教育资源跨时空整合、配置和流转,实现随时可学、随地可学、人人可学。 人工智能加速了学生学习方式的转变。人工智能为实现个性化学习和培养创新思维注入了新的活力。新时代教育教学面临的重要问题是技术在支持学生学习、个性化发展与思维培养方面发挥的作用十分有限。人工智能改变了学生学习方式,可根据学生特定的学习需求生成个性化、定制化学习方案,并提供沉浸式的学习体验和高度智能化的学习过程跟踪服务。 人工智能改变了教学评价方式。利用人工智能技术,可以提供更加多元的过程化教学评价,使评价手段更加丰富、评价过程更加科学,评价结果更加准确。智能教学助手和智能评测系统的协同,可以为学生提供全面的学习诊断,并配之以及时精准的学习干预,从而真正实现教学的规模化与个性化统一。 人工智能显著提升教育治理水平。人工智能在教育管理领域的深度应用将让管理服务更聪慧。教育管理信息化和智能化可有效支撑教育管、办、评分离,提升教育公共服务水平,促进教育治理能力和治理体系现代化。立足教育大数据的人工智能,通过教育教学过程的数据采集、建模、智能分析和系统化的分析,实现教育教学决策的科学化、资源配置的精准化。 人工智能全面改变了教师角色。人工智能与教育的深度融合使教师角色被赋予了新的时代内涵。人工智能不会直接取代教师,但通过“人技”结合可以使教师从繁重的知识传授中解放出来,从事更具创造性的德育和能力培养等工作。智能时代对教师能力的要求也相应发生巨大变化,对教师信息素养的要求被提升到前所未有的重要地位,教师能力标准将被重新定义,对教师的职业要求将全面更新。

人工智能》读后感

《人工智能》(李开复)读后感 本书内容框架如下: 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 5.AI行业的创业概况 6.AI时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先,请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段,已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时,他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中,查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐,会根据你的浏览习惯、购物历史,学习你的爱好。所以用的越久,它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术,是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡,支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能,还有清理重复照片的功能,也运用到了这个技术。此外,百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索,也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆,都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等,来对原始图片进行处理。搜索引擎根据问题给出最直接的答案,也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上,通过对语言、语言学的学习,得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据,自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习,来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然,目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人,都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人,其实投资人也是不看好的。原因很简单,机器越像人,就越容易被拿来和真人比较。由于人工智能技术尚未达到十分成熟的阶段,这个机器人的蠢笨会暴露的非常彻底。使期望与现实之间的差距加大,因此难以获得市场认可。那讲了这么多现象,到底什么是人工智能? 目前常见的定义有五种: 第一,人工智能是让人感到不可思议的计算机程序。几十年前的人类,如果能见识到现在手机上常见的人机对战的象棋、跳棋游戏,恐怕会被吓一大跳,甚至怀疑是有人在背后操纵。可现在的人都见怪不了。所以,用这种方法定义,会使得人工智能随着技术的成熟,失去一个客观的标准。 第二,AI就是与人类思考方式相似的计算机程序。这种说法在早期非常流行。本质上与仿生学无异。但弊端在于,人类至今也无法说清楚大脑是如何进行学习、记忆、归纳、推理等思维过程的。因此,也很难教会机器去模拟人脑的运作。再一点就是,通过为程序输入大量专业的知识、常见的思考逻辑,使得计算机应用难以扩展到较为复杂的领域当中。比如面对语言中的歧义和丰富的表达方式,得出的翻译结果往往也是漏洞百出。

专业技术人员继续教育提高《人工智能技术开发变化趋势及应用》试题及答案解析涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题,每题2 分,共20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中,不正确的是()。 人工智能是以机器为载体的智能 (A) (B) (C) (D) 2. 以下属于素养性知识的是()。 为人处事方面的知识 (A) (B) (C) (D) 3. 本课程提到,人工智能皇冠上的明珠是()。 数据智能 (A) (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程,以下哪项不属于情感分析四维模型的内容()。

读音知情 (A) (B) (C) (D) 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是()。 1986年启动“863计划” (A) (B) (C) (D) 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过()获得“棋感”。 视觉感知 (A) (B) (C) (D) 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段()。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化

(D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是()。 (A) 制造 (B) 教育 (C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年,麻省理工学院的基础评论把()列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程,过去生产一台哈雷机车需要21天,但在工业4.0时代,只需要()就可以把私人定制的摩托车交给客户,极大提高了生产效率,同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时

6小时 (D) 11. 根据本课程,根据相关机构数据分析,中国制造业总体成本与美国相比() 远远低于美国 (A) (B) (C) (D) 12. 根据本课程,高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段?() 驾驶辅助 (A) (B) (C)有条件自动驾驶 (D)高度/完全自动驾驶 13. 根据本课程,2011年,美国正式推出(),并提出优先发展三大代表性技术。 (A)工业4.0 (B)先进制造业伙伴计划 (C)新工业美国 (D)美国制造2050 14. 机器学习的经典定义是()。

人工智能中大数据技术的应用分析

新材料与新技术 化 工 设 计 通 讯 New Material and New Technology Chemical Engineering Design Communications ·64· 第44卷第7期 2018年7月 1 人工智能中大数据技术应用的目的及意义 在现代科学技术的迅速发展下,人工智能在目前的人类日常生活中得到了更高的关注热度并被广泛应用。人工智能技术是通过对人类智能活动的规律分析发展而来的,在机器人、控制系统和仿真模拟等领域都有着较高程度的应用,而在这一技术当中应用大数据技术可以挖掘大量数据中的内在规律,通过对数据的分析与总结可以找出一些发展规律,并完成数据转化为知识和知识再转化为大数据,从而推动人工智能技术进一步的发展。 2 大数据技术应用的关键点 2.1 收集数据 随着计算机技术的不断发展,数据信息的数量越来越庞大,平均增长速度已经达到了每年50%,这使得数据的收集工作变得相当繁琐,而应用大数据技术则可以解决这些难题,传统信息技术的发展得到了转换,在查找或者分类方面的数据处理工作,应用大数据技术可以节约大量的人力和物力资源,并且通过人工智能来读取所收集的数据,实现数据处理的智能化,可以让人工智能的精准度得到进一步提升。 2.2 存储数据 存储大数据主要是通过对并行数据库的应用,这种方法应用广泛,并且性能作用都比较高。通过对人工机器人的利用,可以将原有数据块中比较有价值的信息提取出来,与智能机器人相融合,而没有价值的数据块则可以直接删除,在这样的情况下,就有了更多的存储空间可以利用,并且机器人在吸收了核心数据后让大数据储存的风险也得到了有效的降低。 2.3 表示和检索以及随机访问数据 大数据的特性使得数据表示非常的复杂麻烦,在传统的数据管理系统中进行数据检索时,系统会在不同的服务器中对检索的关键词进行平行搜索,但是这并不方便进行对大数据的处理工作,查找出的信息结果也没有达到用户的预期理想效果,为了解决这些问题,必须要转变现有的方式,比如说有些用户会利用HDFS 系统来进行大数据信息开源,这种系统是属于Apache Hadoop 框架之下的,通过这种系统应用可以让大数据的随机访问目标实现。 2.4 使用数据和挖掘数据 在使用和发展大数据技术的过程当中,必须要注重对大 数据的挖掘,通常的数据库都具有规模大、信息不全面和随机性强的特点,要在这种数据库中提取出一些有价值的信息,可以让企业和个人在行业或者生活当中遇到的风险概率得到有效降低,并且保障企业和个人决断的科学性和正确性。 3 人工智能领域中大数据技术的使用 各种数据的涌入使得人们逐渐进入了大数据时代,尤其是在人工智能领域中,大数据发挥着重要的作用[5]。 3.1 智能机器人 对人工智能机器人的感知层面、操作层面以及认知层面等进行设计,可以让机器人帮助老人以及儿童找出需要的号码,为用户播放音乐,同时为用户提供与之相关的实时信息等,通过人工智能和大数据的融合,能够让机器人做出类似人类大脑的决策。通过信息传感器收集数据,利用模式识别引擎分析大数据的结构化以及系统化,设定人工智能机器人的学习技能时,采用数据以及学习算法对其进行完善,在操作过程中使得相对应的训练资料数据随之增多,随着神经元节点的增多,加强了智能机器人的语义识别。 3.2 智能制造 针对于智能制造而言,其中包含了智能制造系统以及智能制造技术两方面,在进行制造的过程中,可以进行推理、分析以及决策等相关的智能活动,通过智能制造,对自动化的理念进行了创新,使其更加的智能化、高度化以及柔性化。大数据则是制造业的基础,在智能化制造以及定制的相关平台,都离不开大数据的支撑。 3.3 智能电网 大数据技术可以应用于各个电网环节,通过对用户用电情况的分析来完善对电网的配电和供电计划,并且让网络监控更加完善,使供电具备更高的可靠性,当智能电网在人民生活当中应用更加广泛时,智能电网大数据服务的发展会更加全面高效,国家的电网效率也能够得到更进一步的提升。4 结束语 在大数据时代人工智能技术飞速发展的背景下,应用和推广人工智能技术必须要认识到其现有的局限性,并通过与人们的实际生活生产情况的结合,采取相应的改进和完善措施,找到正确有效的发展人工智能技术的路径,使人工智能技术可以与社会的发展相适应,从而通过对大数据技术的利用来为人类生活提供更优质的服务。 参考文献 [1] 闵锐.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].科技创新与应用,2016,(36):98.[2] 陈岭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].环球市场,2016,(32):34.[3] 李艳旭.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].农家参谋,2017,(16):112. 摘 要:首先分析了人工智能中大数据技术应用的目的和意义,其次阐述了大数据技术应用的关键点所在,然后总结了人工智能领域中大数据的使用,旨在通过对大数据时代人工智能发展的分析与探讨,促进人工智能的发展和应用。 关键词:人工智能;大数据技术;技术应用中图分类号:TP18;TP311.13 文献标志码:A 文章编号:1003–6490(2018)07–0064–01 Application Analysis of Big Data Technology in Artificial Intelligence Gao Ta ,Chen Yong-tao ,Meng Lian-xing Abstract :The article ?rst analyzes the purpose and signi ?cance of the application of big data technology in arti ?cial intelligence.Secondly ,it discusses the key points of the application of big data technology.Then it summarizes the use of big data in the ?eld of arti ?cial intelligence.It aims to pass the era of big data.The analysis and discussion of arti ?cial intelligence development promotes the development and application of arti ?cial intelligence. Key words :arti ?cial intelligence ;big data technology ;technology application 人工智能中大数据技术的应用分析 高?塔,陈勇涛,孟连星 (河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定?071000) 收稿日期:2018–04–12作者简介: 高塔(1996—),女,河北廊坊人,本科在读,主要研究 方向为人工智能。

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