人工ai智能教育精選(九篇)
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第1篇：人工ai智能教育范文
面對AI技術如火如荼地發展，我們國家對AI人才和人才培養都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經濟深度融合。2017年7月20日國務院《新一代人工智能發展規劃》[4]。《規劃》指出完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式，重視人工智能與數學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合。加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設。
二企業對于人工智能人才的需求
市場上AI技術人才非常稀缺，據騰訊研究院聯合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復合增長率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯網巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機器學習等職位平均月薪資超過2.5萬元。
三高校AI人才培養的思考
高校具有多學科、高層次人才集中的特點，具備計算機與多學科交叉融合的優越條件；且大部分學校都開設有數學、物理等基礎學科，具備夯實數學理論基礎的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進發展AI技術的人力條件。但是遺憾的是我國開設人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設立了智能科學與技術專業[6]。面對AI發展的火爆，國家對于AI人才發展的重視以及企業對于AI人才的嚴重需求，高校作為人才培養的主要來源，是不是應該思考AI人才的培養呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應用型人才，呈金字塔性。當下已經有一批名牌大學開展了AI方向拔尖人才的培養，如北京大學圖靈班、中國科技大學人工智能技術學院、西安交通大學人工智能拔尖人才培養實驗班，南京大學計劃成立人工智能學院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術人才，如應用開發人員、數據工程師、AI和機器學習工程師、AI系統架構師、AI產品經理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數學基礎好、專業理論全面、具備一些工程基礎，且有自主學習的能力。本文從夯實數學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養、自主學習能力的培養四個方面闡述高校關于AI人才培養的一些思考。
1奠定扎實的數學基礎
在學習AI技術時，幾乎所有專家學者都提出需要扎實的數學功底，數學功底的厚重程度決定了在AI技術上走多遠。高等院校計算機專業都開設有“高等數學”“線性代數”“概率論”等數學課程，但是課時、難易程度不足，學生對于數學不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學習效果并不十分理想，因此加強數學基礎的工作刻不容緩。可以通過必修和選修等方式開設“數據分析”“統計機器學習”“凸優化”等課程；通過微課或者MOOC等方式鞏固數學基礎的學習；通過優秀科普讀物，如《數學之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發學生興趣；通過開展校內學術討論、數學競賽等方式促進學生學習數據的動力，逐步達到夯實數據功底的目的。
2人工智能方向課程的建設
很多高校計算機專業課程中只開設有《人工智能》導論，有的甚至沒有。智能科學與技術專業開設有“人工智能”“計算機視覺”“機器人學導論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術人才應具備哪些專業能力呢？如何從專業角度培養AI技術人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術人才成長路線圖”[7]，通過專業路徑和實戰路徑兩方面介紹了AI技術人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學習機器學習課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機器學習算法工程師、數據科學家等10個崗位AI人才應具備專業知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養的10門免費課程，如“AI導論”“數據科學會用到的Python語言-導論”“AI領域運用的數學概要”“數據和分析所需要的道德與法律”“數據科學概要”“機器學習法則”“深度學習”“強化學習”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學習網站開設有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學習概念、機器學習工程、機器學習現實世界應用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機器學習基礎”“深度學習基礎”和“TensorFlow基礎”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機器學習的課程，且用比較通俗的語言講解機器學習中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設了5門深度學習課程[10]。綜上所述，不同的研究機構都著眼于AI編程基礎、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經驗，通過三個階段分層次的開展相應的課程。
3實踐能力的培養
AI技術不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養學生的實踐動手能力。（1）設計教學環節時多從工程應用的角度來介紹，激發學生的興趣，培養學生解決問題的能力。要求學生新手編程編程實現模型，充分理解算法的含義和原理到實現的過程。（2）在掌握一定的機器學習知識后，鼓勵學生盡早走進實驗室，接觸科研工作。可以從一些AI應用方向作為入手，使學生了解自己的興趣點、培養科學研究能力。（3）鼓勵學生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰賽，國內阿里天池大數據競賽等。通過參加競賽刺激學生學習AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學生到工業界實習。很多專家都指出AI人才應該具備一定工程基礎。確實，學術界往往追求算法的性能，而工業界更重視經濟效益和解決問題的有效性。到企業學習可以快速了解行業發展的框架，掌握算法轉化到產品的過程。
4自主學習能力的培養
AI技術發展速度很快，要求不斷地學習才能跟上節奏。可以從以下幾個方面來培養學生的自主學習能力。（1）平時教學中，可以給出一些小型的項目，讓學生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績的依據之一。（2）提供給學生免費的AI慕課資源，讓學生更好的學習和鞏固相關知識。（3）課外可以開展學術討論或者通過社團等方式開展AI方向的研討，交流，給學生一個學習的平臺，讓學生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會議內容，開闊學生的眼界，使其了解AI發展的動態。（4）鼓勵高年級學生訂閱Arxiv，關注機器學習的頂級會議，如ICML/NIPS等。通過研讀論文，動手完成論文中的實驗發現新問題；或者擴展感興趣的論文的實驗部分；或者嘗試尋求論文中有價值的地方，找到自己的研究方向。
第2篇：人工ai智能教育范文
縱觀今年的AI行業，說不上風起云涌，談不上拼得頭破血流，但光從“巨頭云集”四個字來看，就可窺見風平浪靜之下其實暗流涌動。國外有谷歌、蘋果，國內則有百度、阿里、騰訊、華為等多家企業入局。從拼技術到拼產品，從拼入口到拼布局，各個企業在AI領域大放異彩，展現著自身的獨特魅力。
AI基因上：BAT各有優勢，大數據算法全面更勝一籌
論AI基因，這個支撐企業整個AI戰略構想的核心基礎優勢，可以說是不可或缺，它著實能為企業在AI領域的布局帶來極大幫助，也是一家企業進軍AI最大的底氣。總體看來，BAT三家互聯網巨頭在布局AI領域均有優勢，但因自身業務的不同，其AI基因的優勢又表現在不同方面。
百度：AI基因意味著擁有先天的優勢，依靠搜索引擎業務起家的百度，在掌握與人密切相關的數據算法領域算得上是得心應手。同時，作為人工智能的雛形搜索引擎業務，擁有它就相當于掌握了人工智能的鑰匙，只需依據數據內容付諸實踐便能打破許多關卡，擁有比其他企業更多的機會。
一方面，數據是企業做AI的源頭，也是引領AI走向的一大支撐點，擁有數據便于掌握AI大致的發展方向；另一方面，百度搜索的數據樣本較為全面復雜，范圍涉及場景較為廣泛，涵蓋從天文地理到日常的生活信息，累積了豐富多樣的樣本數據，這一切，都是基于百度算法技術的支撐，也為其在AI領域的全布局上提供了最基本的算法和數據支持。因而，AI基因這一方面，百度比其他企業有了更多的發展機遇。
阿里：依靠電商起家的阿里，雖然不具備像百度一般的海量大數據，但是阿里在掌握電商消費者數據層面也有著自身的優勢。與百度一樣，阿里在AI領域也早已開始布局，其有著百萬級用戶規模的云計算業務，同時也憑借在電商領域的豐富場景應用，阿里在大數據層面也有著自身的實力所在；此外，阿里在商業場景上所得來的數據，也是支撐其人工智能產品最終落地的基石。
騰訊：雖然在先天技術上略遜色于其他兩家，但騰訊也有著豐富的應用場景。依靠在社交網絡、媒體等業務的深耕，加上微信、QQ的龐大用戶體量，使得騰訊在開發AI業務上更多基于提升用戶體驗上入手。從這方面看來，騰訊的AI基因更多傾向于豐富場景上的驅動，還有其龐大的用戶數據體系支撐。
綜合來看，三家互聯網巨頭在進軍AI領域上有著天然的AI基因，只是因各自所涉及業務的不同，AI基因也各不相同。但從綜合實力來看，擁有全方位的技術支持和豐富的場景應用，以及掌握算法功能才是開啟AI領域的最佳起點。
AI產品上：場景出現重合，涉足范圍廣泛者博得頭彩
人工智能領域雖說涉及的場景豐富，但最終還是無法脫離人們的衣食住行等各個方面。無論各企業在AI領域的構想如何豐富多彩，最終的成果檢驗還是要看產品的落地。因而，人工智能概念出現了這么多年，近兩年終于加快了產品落地的步伐，國內尤以BAT為首的人工智能產品現已扎堆面世，為人們開啟了新一輪的AI產品檢驗潮。
百度：借助先發優勢，百度現已有多款人工智能產品落地，涉及的場景范圍廣泛且全面。其中，百度研發的一款智能音箱產品raven H搭載旗下的人工智能操作系統DuerOS 2.0，在這項系統的加持下，raven H在語音對話交互方面達到高度智能化，同時在與人類交互的功能上還能不斷學習和進化，以達到與用戶使用習慣的高度融合。這款智能音箱產品擁有很強的喚醒率，即使相隔一堵墻也能被輕易喚醒服務，還能用于控制家居產品如燈光、電視等家居產品，相當于掌握了智慧家庭入口。
同時，在人工智能產品發展逐漸步入正軌，許多人工智能場景如智慧生活、智慧出行等方面急需語音系統支持的情況下，百度的人工智能操作系統DuerOS應運而生，為賦能上下游產業鏈付諸行動。在上游，百度DuerOS與紫光展銳、ARM等芯片廠商達成合作，提升硬件基礎以最終賦能于人工智能產品上；在下游，百度DuerOS與海爾、美的、TCL等傳統家電廠商同樣達成戰略合作。有了DuerOS的支持，用戶將能通過DuerOS，實現對電視、冰箱等智能家電產品的操控。
另外，百度研發的深度語音識別系統Deep Speech，在高精度的語音識別領域展開部署。當下的AI領域，語音識別涉及的場景也較為廣泛，人工智能的初衷就是帶給人們無處不在的便捷體驗，“能動嘴盡量不動手”的語音識別更是深受AI研發企業的歡迎，也深受消費者的追捧。在這項語音識別系統的加持下，相關產品不僅為用戶提供了多國語言的互譯功能，也為用戶帶來了便捷的翻譯體驗。
除此之外，百度還研發了無人駕駛技術平臺Apollo，旨在建立多方合作的生態體系，為汽車企業和用戶搭建一套新的完整的自動駕駛系統，推動無人自動駕駛技術發展和普及。目前，Apollo已經開放兩款落地產品，其中一款小度人車交互系統，不僅擁有智能語音助手和人臉識別功能，還能實現疲勞檢測和AR導航，目前小度車載系統已與多家車企達成合作，多款車型將進入量產階段。
阿里：同樣，語音這項連接人工智能與人類頻率頗高的交互接口，阿里也有涉足。其中，阿里云研發的一款人工智能產品ET大腦，在智能領域實現了新的突破，除了具備智能語音交互和生物識別等技術，還能幫助人們在復雜的情況下快速做出最佳選擇。
同時，在智慧家庭領域，阿里研發的一款智能音箱產品天貓精靈，在語音識別上也擁有多項功能，此外通過內置人機交互系統開放給業界，已有多家產品鏈接到天貓精靈，為布局全局的智慧家庭入口奪得先機。
騰訊：在人工智能領域后入局的騰訊，在人工智能領域的開發更加注重提升自家產品的用戶體驗上。圍繞智能語音識別和自然語言處理等板塊，騰訊目前已提供了多種人工智能服務，為自身產品在語音識別上進一步提升用戶體驗。
此外，騰訊擁有為智能音箱廠商提供后臺支持的云小微，在微主機Ministation衍生的智能家居設想上，逐步拓展到在線教育和家庭控制中心等。
綜合來看，BAT三家所研發的人工智能產品雖有不同，但都涉及了同一個生活場景，那便是智慧家庭領域。尤其是涉及多個人工智能領域場景維度的語音交互系統，包括冰箱、空調、智能音箱等家用電器。在這方面，誰能擁有強大的語音操控系統，誰就能牢牢把握這一出現頻率較高的交互接口。同時，為人類帶來豐富驚喜體驗的人工智能領域，同樣需要豐富的產品加以支撐，才能為往后智慧生活的進一步實現提供有力的產品支撐。
AI理念上：與自身業務緊密結合，取得先機者得天下
AI理念，即企業做AI的核心思想。從最初的產品定位，到產品的生產和落地，均離不開最初的理念支持，即產品將要成為什么樣、將為人類帶來何種便利，每個階段都圍繞最初的理念開展。總體看來，BAT的人工智能理念是在自身原有業務的基礎上，圍繞AI領域展開構想，并將這一設想付諸實踐。
百度：從百度的人工智能理念來看，人工智能在未來會涵蓋其所有的產品和服務，成為新的增長引擎。而事實上，百度在人工智能領域早已從七、八年前開始，從基礎層到感知層以及生態層和應用層等，百度均有著明晰的戰略規劃方向。此外，經過一段時期的打磨和經驗總結，百度的人工智能理念開始跟隨產品一同落地，整個人工智能戰略規劃也從理論開始走向實用階段。
阿里：電商起家的阿里，在人工智能的布局比百度稍晚一些，其人工智能理念多圍繞電商這一核心業務，從倉儲到物流，從產品到制造，阿里在零售業的人工智能軌跡很清晰，并且與自家業務緊密結合。同時阿里發揮所長，全面賦能零售體系。
騰訊：在AI矩陣布局上，騰訊目前擁有人工智能實驗室、微信智能語音團隊等技術的支持。同時其人工智能領域更關注場景、計算能力等，騰訊同樣也是從自身業務出發，布局游戲、社交和內容AI，對比其他兩家來說起步較晚，但初涉人工智能領域的騰訊也不甘落后，建起了人工智能實驗室，用于人工智能方面的研究和開發。
綜合來看，在人工智能的戰略布局和理念構想上，百度已經搶占了先機，從技術優勢到場景落地，戰略規劃進一步照進現實。因而在人工智能領域，必然是取得先機者擁有絕對的話語權，在未來的業務范圍拓張上也卯足了底氣。
AI基因、產品、理念的加持下，未來的AI行業誰將劍指巔峰？
綜上所述，人工智能產業最終的走向必然是加快產品落地的同時邁向高度商業化的未來。無論是阿里的智慧新零售，還是騰訊的場景重要性，抑或是是百度的從出行，到賦能實體制造業的全方位操作，都在各自的領域有著明確的產品構想。
因而，在AI基因、AI產品以及AI理念的加持下，接下來的人工智能產業，各個企業都將在自身基礎的戰略布局上，進一步將計劃落地實施。不過需要注意的是，人工智能這個龐大的產業，并非一家企業就能獨自撐起，而是需要各行各業的相互協作共同推動，才能將企業的人工智能核心理念從理想照進現實。因此，在企業界的共同推動下，未來的人工智能社會化場景中，人工智能所帶給人們的便捷將得到更大化的展現，人類的生活是無處不在的方便和舒適。
這種便捷或許將在以下兩個場景中得到高度化的體現。日常家庭生活上，只需“開口說話”這一個動作，便能順利操控各個家居產品工作，實現家居產品與用戶需求的高度融合；日常交通出行上，也無需用戶親自“動手”，汽車便能自動上路，不僅從一定程度上解放了人的雙手，同時也“解放”了“腦袋”，留給用戶足夠的思維空間專注其他工作，方便又安全。
第3篇：人工ai智能教育范文
物聯網
現今有84億件物品互相連結，遠大于全球人口數;不只是桌電、筆電或手機等3C產品相互鏈接，還有物流公司用智慧掃描儀做智慧物流，這是可以改變消費者與企業的趨勢，但存在資安風險的問題。
智慧城市
這項趨勢的成敗取決于數據量跟數據是否足夠，這有賴于政府部門與民營企業的合作;此外，發展中的5G網絡是全世界通用的規格，如果產品被一個智慧城市采用，將可以應用在全世界的智慧城市。
AR與VR
增強現實(AR)與虛擬現實(VR)，這兩個技術最近開始降價跟提升質量，走向大眾市場，FB發表了頭戴式VR設備Oculus Go，售價只要200美元;微軟也發表了VR系統，可搭配HTC、三星與ACER等品牌的硬件使用。VR應用一開始以電玩為主，現在的應用卻超越電玩，例如可以用來教學，像他靠著VR設備，把家里的插頭電線完成配線，就像有水電技師在教學一樣。
區塊鏈
這項技術本質是編譯碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。
語音識別
語音識別是通用的無屏幕接口，可以迅速地整合在各項工具上，在智能設備跟手機上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo現在發展到第三代，可以開關智能電燈、開口詢問就能搜尋信息等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化，像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬件服務上。
人工智能
人工智能(AI)需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對于AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。
第4篇：人工ai智能教育范文
關鍵詞：人工智能；Prolog語言；專家系統；虛擬足球機器人 新一輪課程改革亮點之一：技術課程標準，由信息技術和通用技術組成。作為技術領域的集大成者：人工智能貫穿于整個技術領域。信息技術開設人工智能初步選修模塊，通用技術也有簡易機器人選修模塊，面向中學生有青少年機器人大賽。經過兩年準備，筆者在部分學生中開展人工智能實驗教學，深受學生歡迎。下面是筆者的一些做法和感受。
一、聯系實際，激發學習興趣
信息技術必修課中“用智能工具解決問題”一節，學生已對身邊的智能工具及其使用已經有一定的感性認識。但是對什么是人工智能，人工智能給人類生活帶來哪些好處等問題還不是很清楚。哪里沒有興趣，哪里就沒有記憶。通過生活中的一些實例，如，俄羅斯國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫與電腦“深藍”間“人機大戰”視頻，英國eliza機器人對話，滅火機器人、足球機器人等引導學生進入人工智能的多彩世界當中，也可以讓學生通過百度搜索其他方面如軍事等方面的應用。讓學生明白人工智能技術已經滲透到人們的社會生活，在各個領域得到廣泛的應用。
二、由淺入深，介紹人工智能
人工智能是計算機科學的一個重要分支，它是由計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、哲學、語言學等多種學科相互滲透而發展起來的。其主要內容是：人工智能語言、搜索技術、知識表示、自然語言理解與機器翻譯、專家系統等。要實現人工智能技術，使機器具有智能，則需要人們給它設計智能程序。因此，讓學生掌握一種簡單實用的人工智能語言是必要的。Prolog是一種邏輯編程語言。它建立在邏輯學的理論基礎之上，最初被運用于自然語言等研究領域。現已廣泛地應用在人工智能方面，利用它可以建造專家系統、自然語言理解、智能知識庫等。Prolog教學主要結合“找醫生看病”這個簡單的實例，了解Prolog語言的謂詞邏輯、事實、規則和目標，進而介紹Prolog程序的運行機理，讓學生發現在Prolog程序中一般不需要告訴計算機“怎么做”，而只要告訴它“做什么”。一旦給Prolog提供必要的事實和規則之后，它就能使用內部的演繹推理機制自動求解指定的問題，而不需要在程序中列出詳細的解決步驟，這也正是人工智能語言與其他計算機程序設計語言的不同之處。如果系統完善，將機器人專家引入醫院，不但能大大減輕醫生的工作量，而且專家就在我們身邊，讓看病難、就醫難成為歷史。
三、虛擬智能，體驗人工智能
由于學校資金和條件限制，筆者利用AI-RCJ虛擬足球機器人作為教育載體。AI-RCJ是一套虛擬足球機器人的制作平臺軟件和競技仿真環境。該軟件以寓教于樂的方式，打破了傳統教育的模式，為使用者提供了一個新穎的教育平臺。整個系統由五部分組成，《初識機器人》和《足球機器人》是基礎類，《進攻機器人》《守門員》《我的球隊》三個模塊是整個競技仿真環境的核心部分。在這三個模塊中滲透給學生計算機程序設計的基本思想、順序結構、分支結構、循環結構；讓學生了解數學平面坐標、體會不同質量的物體碰撞帶來的不同效果和狀態。使用者可根據自己的策略建立一個虛擬足球機器人，用戶可選用圖形化編輯器――機器人快車或者代碼編輯器――CodeCanvas來實現機器人的策略及算法。編寫好的機器人控制代碼經過編譯以后，就可以導入到AI-RCJ仿真競技環境下和其他的足球機器人進行比賽。不斷地在比賽中總結和改進，在競技中品味學習人工智能的樂趣。
四、實際操作，挑戰機器人設計
如果資金允許，可采購一些機器人組件，進行實際的組裝和設計。以小型足球機器人為例，其硬件結構主要由6部分組成：行走機構、擊球機構、帶球機構、電路部分（決策，控制和通信等電路）、電源裝置及輔助部分（小車底盤，外罩）。機器人小車應能準確地接收上位機指令，并根據指令要求迅速完成決策子系統的意圖（帶球，射門，攔截等戰術動作）。決策系統是整個系統的核心部分，它主動完成知識提取并確定機器人的協同任務。機器人的通信系統特別是無線通信系統是保證從主機端到機器人底層之間的數據傳送是可靠的，從而使得機器人能夠比較順利流暢地進行。
經過兩年實驗教學，學生認真學習，積極性很高，都想成為機器人制作的高手，與往日的玩游戲和上QQ不可同日而語，信息技術課真正成為學生的主人。遺憾的是由于經費問題不能讓每位學生親自設計機器人，讓自己的作品在綠茵場上一展英姿。但筆者相信隨著國家教育投入的增加，這一難題必將迎刃而解。
第5篇：人工ai智能教育范文
一場由阿爾法狗與棋手間展開的圍棋比賽，讓世界關注到人工智能（Artificial Intelligence，簡稱“AI”）技術的發展。百度百科對AI如此定義――它是對人的意識、思維等信息過程的模擬。AI雖不是人的智能，但卻能像人那樣思考、也可能通過深入的語言識別、圖像識別、自然語言處理等功能，超過人的智能。
盡管阿爾法狗只會下棋，但人類已經意識到，其背后的技術力量正在帶來革命。特別隨著現代科學應用技術的不斷發展，AI的智能程度逐漸提高，其思維的邏輯性和復雜程度已經與人類的大腦相差無幾。AI技術在真實的應用場景中正在對金融、醫療、教育等各個垂直領域產生顛覆性的變革。
就在日前剛剛結束的全球移動互聯網大會（GMIC）上，創新工場的創始人李開復曾著重強調了AI技術與金融行業的結合。在他看來，AI所需的數據量大、有屬性標注且領域單一的特性，決定了AI技術必將在金融行業引發一次技術主導的產業革新。
《中國經濟信息》記者了解到，AI技術憑借深入的機器學習等優勢，正對金融行業的產品、渠道、風控、授信、決策等諸多方面產生深刻的影響，不僅推動了金融服務的個性化體驗，更讓用戶的財富管理趨向智能化。
加速布局AI應用
“金融是一個不直接產生價值的行業。”讀秒CEO周靜在接受《中國經濟信息》記者采訪時指出，多年來，金融作為一項服務，卻占用了消費者較多的時間與體驗環境。
據了解，過去要是去銀行取款需要排隊，轉賬需要等待，支付更需要刷卡簽字等，而一旦開展了AI在金融行業的應用，“不僅快速提高了金融效率，降低了金融邊際成本。”
周靜認為，在推動金融普惠的過程中，無論是傳統金融機構、互聯網金融企業還是金融科技公司，通過對大數據、AI等新技術的運用，能夠幫助降低金融服務成本，提升服務效率。
不僅如此，當AI技術與同樣飛速發展的金融科技相結合時，還會十分有效地將核心的金融風控系統進一步量化，使金融變得更加規模化，而用戶享受到的金融服務也會更優化，普惠金融的步伐自然加快。
在中國，不僅有像螞蟻金服、宜信普惠、京東金融等金融科技的巨頭，更有像讀秒這樣“年輕化”的金融科技探索者，在積極地依托其天然的大數據等優勢，將AI技術創新地嵌入到其產業鏈金融的各個應用場景中，不僅使風控體系優化成效顯著，更讓客戶的體驗愈發高效、智能。
在采訪過程中，周靜指出，AI技術對金融產業的價值點，主要在于通過一系列的自主邏輯判斷和大數據運算，很可能會解決“風險控制”這個金融行業長久以來一直存在的痛點。
讓金融風控再升級
首先，傳統的金融風控流程冗長，包括紙質進件、錄入、復核、客戶預審、盡職調查、電核審批等，這導致人力成本、時間成本、運營成本的增加，也降低了運營效率。“而AI技術的手段或應用實現了流程自動化，可以予以解決這一低效問題。”
此外，傳統金融風控往往只考慮強金融屬性的征信與風控，鑒于央行征信覆蓋率不足，一定程度上造成了信息不全，客戶畫像不夠立體。“目前以大數據和AI技術為基礎的智能信貸技術，可以全方位捕捉到網購信息、運營商數據、社交信息等弱金融數據，通過大數據交叉驗證，讓用戶畫像更精準、豐富。”
其次，在反欺詐的運用中，傳統風控往往依賴工作人員的經驗，存在人為操作失誤和經驗不足。“AI技術使金融風控具備了智能的人臉識別、設備指紋，可以更智能地進行鑒別欺詐。”
周靜認為正是以往金融風控存在的痛點，才讓不少金融巨頭主動擁抱AI技術，或與具有智能技術優勢的企業開展聯合風控。像讀秒就作為智能信貸技術提供商，與華瑞銀行、新網銀行、中信證券、諾亞財富等展開聯合風控。
“在合作期間，讀秒提供的智能信貸技術，可以很好地輔助金融機構，完成更加精準的獲客，更立體的用戶畫像，更智能地反欺詐以及更高效的風控。”在周靜看來，像讀秒這樣具備大數據優勢及AI技術創新開發的金融科技公司，在精準的獲客、互聯網化的運營等方面，可以為金融機構補足短板。
回顧中國信用借貸的歷史可知，“風控”一直都是金融行業的命脈。誰提高了風控的準確率和風險評估的速度，誰就能夠引入更大的流量、涉足更大的市場。但值得注意的是，“在整個貸前、中、后過程當中，AI技術只是提高金融的一種手段，整體的金融邏輯與核心是不變的。”周靜強調，像各金融機構以大數據的形式采集數據，以AI技術創新開發應用場景，目的是評價用戶的欺詐風險、還款意愿、還款能力等，“本質上是傳統金融考慮的核心因素。”而像一些金融機構舉著“AI+金融”的大旗，宣稱可以用星座、血型等指標來智能風控，卻是噱頭大于實際功效，與傳統金融的本質并不相符。
邁向金融3.0時代
“銀行3.0時代已經來臨。”中國銀監會主席郭樹清曾表示，銀行業要利用金融科技，依托大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術，創新服務方式和流程，整合傳統服務資源，聯動線上線下優勢，提升整個銀行業資源配置效率，以更先進、更靈活、更高效地響應客戶需求和社會需求。
實際上，這個“銀行3.0時代”僅僅是金融科技的一個縮影。從當前金融行業的發展現狀可見，以大數據、人工智能等技術服務為核心的金融科技已經從概念階段，逐步邁入了實踐落地的層面，不僅真正體現在金融機構或者各互金平臺的日常運營層面，更讓金融與AI技術實現了場景間的融合創新。
如上文所言，融合發展的背后，就意味著顛覆和改變。如今由于AI技術的助力，不僅讓傳統金融的信息采集來源擴容，風險定價模型智能化，投資決策過程規范化、信用中介角色正規化等，還大幅提升了傳統金融的效率，解決傳統金融的痛點。
需要明確的是，“AI+金融”的結合效應還遠不止于此。通過洞悉用戶的需求，以及和AI技術的結合，金融機構或金融科技公司可以根據用戶的行為軌跡洞察到他的需求和風險偏好，自動為其進行資產配置，并幫助用戶追蹤、監控風險，使得有理財需求的用戶享受到“智能”級別的資產配置服務。
第6篇：人工ai智能教育范文
（沈陽工程學院信息學院，遼寧沈陽110036）
摘要：本文首先闡述了手機游戲的開發、制作流程，著重強調了開發中的重點環節,重點介紹了游戲開發中的關鍵技術，包括游戲程序通用框架、游戲編程與游戲AI設計，并結合實際開發經驗，對重點環節進行了詳細的論述和實例說明。
關鍵詞 ：手機游戲開發；游戲引擎；算法；AI設計
DOI:10.16083/j.cnki.-1296/G4.2015.01.070
中圖分類號：O29 文獻標識碼：A 文章編號：1671—1580（2015）01—0153—02
收稿日期：2014—08—10
作者簡介：王洪江（1977—）,男，遼寧沈陽人。沈陽工程學院信息學院，副教授，研究方向：數字媒體技術。
張文強（1972—）,男,遼寧沈陽人。沈陽工程學院信息學院，副教授，研究方向：數字媒體技術。
張融雪（1978—），女，遼寧沈陽人。沈陽工程學院信息學院，講師，碩士，研究方向：視覺傳達。
手機游戲是指運行于手機上的游戲軟件，它是借助手機通過無線網絡設備提供的游戲應用和服務，基于移動終端設備而開發的游戲應用，憑借其完善的人機交互功能和小巧輕便的特點成為新媒體環境的主要載體。手機游戲開發因其開發周期短、成本低、技術易于掌握等特點為廣大手機開發愛好者所青睞。本文主要介紹了手機游戲開發的基本流程和關鍵技術，以期為手機游戲開發愛好者提供必要的技術參考。
一、手機游戲的開發、制作流程
手機游戲開發、制作的主要環節包括市場調研、游戲策劃、游戲開發和游戲運營等。在開發游戲前，首先需要進行市場調研，根據調查的數據進行市場分析，對受益及風險等進行評估；經過調研決定開發游戲后，再進行項目立項；然后，根據立項說明進行游戲策劃和設計，進而編寫游戲策劃文檔，進行游戲程序開發和UI制作。在開發的同時，也要進行市場推廣和運營。
二、手機游戲程序通用框架
手機游戲程序系統的構成主要包括游戲運行前的系統操作菜單模塊、閃屏模塊、游戲玩法介紹模塊、游戲積分記錄模塊、游戲運行主模塊和游戲結束模塊，并由游戲系統的主控模塊來負責管理各個模塊間的調度和切換。
休閑娛樂型手機游戲的邏輯處理分為兩種情況。對于相對復雜的情況，可以采用雙線程的方法來實現，一個線程用于處理每隔幾幀才需要更新的邏輯，另一個線程則用于處理每幀均需要更新的邏輯,這樣處理后，程序不會受到復雜AI的影響。對于相對簡單的程序，可以采用單線程來實現。對于初學者來說，開發娛樂休閑型手機游戲可先采用單線程來進行試驗。
三、手機游戲編程
（一）游戲引擎
游戲引擎實質上是一組具有特定功能的程序指令和工具的集合，在游戲中的功能就相當于汽車的發動機，汽車性能的好壞直接由發動機的質量決定，對于游戲來說，也是同樣的道理。
系統模塊是引擎與計算機本身進行通信交互的部件模塊，一個優秀的引擎在進行平臺移植時，其系統模塊是唯一需要進行主要更改和添加代碼的地方。渲染模塊是游戲引擎中最復雜的一個模塊，底層渲染模塊則是游戲引擎中最重要的部分之一，一般由OpenGL或Direct3D庫來實現其功能。游戲接口模塊是游戲引擎與游戲開發人員之間的接口，一般來說，這個接口以圖形界面和類的形式提供給游戲開發人員。現在，有些游戲關卡編輯器也集成了這個模塊的功能，例如，免費的Genesis-3D游戲引擎。
（二）游戲常用的算法
1.動畫貼圖算法
動畫貼圖算法是2D游戲圖形渲染模塊的重要組成部分，在所有的游戲中，圖形的核心幾乎都是動畫。動畫貼圖可以分為連續貼圖和粒子運動。連續貼圖就是接連不斷地更換相框中的相片，這些相片會按照動作的順序排列；粒子運動則是通過粒子屬性來生成動畫。本文主要以連續貼圖算法為例進行介紹。如圖1所示,我們將人物的動作分為三個，假設一個動作的長為X，寬為Y，且每張圖片的長與寬均相同，要算出某一張圖片的位置，可以用等差公式：
An=A1+（n-1）×d
其中A1為首項的值，An為第n項的值，n是項數，d是等差項。假如第一張圖像的位置為P，則第三張圖片的位置就可以代入等差公式來計算，公式為：
A3=P+（3-1）×X；A3=2X
以此類推，對于同一張圖片的圖像，只要其寬度相等，在知道第一張圖像的位置以后，便可以計算出任意圖像的位置。當要連續播放這幾張圖像時，只需運行如下代碼即可：
執行以上代碼后，就會連續播放這三張圖片。最后，呈現在玩家眼前的就是一個不斷循環播放的動畫,如圖1所示。
2.背面剔除算法
許多三維物體所占據的空間被一些連續的表面所包圍，在觀察這些物體的時候，我們能看到這些物體包圍面的正面部分，卻無法看到背面，這就是背面剔除法要解決的問題，即將看不到的部分剔除掉。
背面剔除算法是一個3D算法，它可以減少場景的復雜度，編程的時候無需考慮計算隱藏面，這樣可以加快視覺處理的計算過程。確定一個物體的正面和背面時，可以利用向量法來解決。當一個多邊形的法向量和觀察方向之間的夾角大于90°時，說明這個多邊形的平面是位于多邊形的背面；反之，小于90°時，就位于多邊形的正面。
背面剔除算法可以在映射過程的開始階段執行，也可以在世界空間甚至是對象空間中執行。越早地進行剔除隱藏面的操作，就可以越多地減少計算量。
四、游戲AI設計
人工智能（ArtificialIntelligence）的英文縮寫為AI，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的科學。
在游戲中添加人工智能的角色可以增加游戲的趣味性和可玩性。非玩家角色（NPC）不必依賴于一個真實存在的人群便可以使單人游戲的實現變成可能，增強了游戲的真實感。游戲中的AI大致可以分為漫游人工智能、行為人工智能和策略人工智能。本文以漫游人工智能為例來說明AI設計的方法。漫游人工智能分為追逐、逃避和有模式漫游。追逐—逃避是游戲中最常見，也是最簡單的一種AI，但是運用這種手段可以讓玩家很輕易地感受到計算機的智能。
If(xplayer>xfoe)
xplayer--;
Elseif(xplayer<xfoe)
xplayer++;
If(yplayer>yfoe)
yplayer--;
Elseif(yplayer<yfoe)
yplayer++;
以上這段代碼簡單地表示了玩家追逐敵人的行為，反之就是逃避行為。為了避免出現玩家追著敵人不放的情況，可以給玩家的行為增加一些隨機性，即添加如下代碼：
If（Math.abs（rand.nextlnt()))%4）==0）{
If(xplayer>xfoe)
Player--；
Elseif(xplayer<xfoe)}
［
參考文獻］
［1］惲如偉，陳文娟.數字游戲概論［M］.北京：高等教育出版社，2012.
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［3］雷劍.基于J2ME的手機游戲開發關鍵技術的研究與實現［D］.江西師范大學，2007.
第7篇：人工ai智能教育范文
伴隨著1980年代傳統客戶/服務器試的網絡構架興起，數據庫的引用，以及諸如PowerBuilder這樣的可視化編程開發工作的出現，流程重組于1990年代流行起來。
到了1993年，百分之六十的世界五百強企業利用IT系統自動管理日常業務，比如保險申報流程，應收發票或者購買訂單對賬。這種技術決定商業轉型的觀點在Michael Hammer 1990年發表的著名HBR文章“消滅自動化”中也有表現。
20多年過去了，因為人工智能及其相關商業應用的出現，我們即將迎來一場新的轉型。這次與以往不同的是，這場轉型將由下自上波及到所有的工作人員，比以往的改變更具有顛覆性。那么什么是人工智能驅動下的應用呢？他們又會給商業模式帶來怎么的重組呢？
人工智能驅動下的應用是能高質量完成任務，由一定教育程度的員工掌控的軟件。在專注于解決特別任務的“辦法”優化服務下，這類應用能幫你安排商務會議，回答顧客的基礎問題，及時更新你的航班狀態，讓你在以為只剩五分鐘的情況下告訴你航班延誤了20分鐘。
在IT權限范疇之外，不管他們是否意識到，員工，團隊乃至整個部門都將參與和支持這場由人工智能應用引導的重組中來。每一個單項的應用能夠簡化消除一個任務，那么一個員工可以用不同的應用為其自動解決日常工作中堆積的常規任務。參與者會因此變得高效和具有更強競爭力，部門經理進而可以將技術攻堅和成本節約上升到一個新臺階。
AI驅動的App將會掀起企業淘金熱
x.ai的“Amy”，也就是為你安排商務會議的AI，完全會讓人上癮。你只需要把郵件抄送她，她就會幫你與收件人接洽，找到合適的時間和最優的地點。我每天都會使用她，并且完全無法想象沒有她的工作會怎樣。目前她還在測試階段，但其他測試者都告訴我，這是他們多年來使用過的最像“魔法”的東西。每個月收費5元還是10元好？其實都無所謂，如果Dropbox在企業間迅速崛起，只需要等著x.ai公開，那么繁忙的高管、咨詢師、銷售人員就會迅速購買Amy，并愿意花更多的錢。
Amy可能是目前讓人眼前一亮的突破性應用，但是AI驅動的應用在其他領域也會有同樣的效果。為了直觀地展示聚焦于各個不同領域的創業公司，我們制作了下面這張圖表：
我們對AI驅動的商業應用的定義是：用戶體驗由AI軟件驅動。今天，這涵蓋了語音(如蘋果的Siri)，基于文字的交互(x.ai的Amy)或智能通知(如Google Now)。其他關于人工智能驅動的商業應用實例比如谷歌搜索的智能填充功能區別于它們工作流程中的不智能步驟。
我們在圖中涵蓋了開發者服務，因為他們將帶來下一波AI驅動的商業app的大量涌現。在圖表中，我們除了放入有成熟產品的公司，還涵蓋了產品即將上市的公司(根據他們的產品路線圖)。
再來看看Shivon Zilis制作的機器學習全景圖：
排除每個類別的細微差別，值得注意的一些市場趨勢有：
新行業將會在未來幾年內涌現在我們對創業藍圖的初次分析中，發現有10種App類型攜帶AI處理功能。而這僅僅是個轉折點。在未來兩年內隨著企業家們將新的商業活動自動化，創業行為也將激增。連線雜志的Kevin Kelly熱情的說道：未來一萬個創業商業計劃都很容易預測：“X”理念和攜帶人工智能。期待企業軟件類別中涌現出的AI驅動商業app將直抵用戶終端。
令人著迷的用戶體驗使這些App獲得“隱形軟件”的稱號。就基本形式來說，今天的AI驅動app將一個工作流自動化，就是在用戶與軟件界面的互動中提取出一個步驟。在未得到用戶許可的情況下后臺的AI程序*不能做出下一步要做什么的推測。而這一切將會改變。
像Amy一樣的AI驅動App將進化成無用戶界面的“隱形軟件”，在一項復雜的業務流程中執行一系列連續步驟而不需要用戶介入。Amy不僅能安排日程和會議時間，她將運用思維邏輯上的一次躍進來找到最佳的集會地點(而不是困擾你的那種偏好提示)。這種差別是至關重要的。通過串聯獨立“任務”的邏輯關系，軟件將會概覽全局并做出更高級別的決策。
結果就是，屏幕時代將會逝去，而軟件能夠在后臺自動工作。“隱形軟件”是AI驅動app的巔峰成果，它有可能會甄別出各階段中的贏家和輸家。它同時也是最具破壞性的，因為它不僅是執行一項任務而已，而是自動化了一份職業。
AI驅動App領域中的下一突破將會是銷售助手。銷售的高管們總喜歡說“銷售藝術”，但很多銷售過程是重復的、可預測的，對AI自動化來說是時機成熟的。想象這樣一種入門級銷售職業發展服務吧：尋找LinkedIn上的領導，發送模板郵件詢問是否需要介紹會議，跟蹤郵件(重復性的)，安排會議，收集對方的情報，為銷售主管準備文件等等，到此重新開始。
第8篇：人工ai智能教育范文
小米ai可以連接一個手機。
小愛同學是小米公司于2017年7月26日推出的一個擁有紅色短發機甲少女形象的人工智能（AI）音箱。小愛同學支持語音交互，并提供播放音樂、電臺點播、智能家居等功能。2018年5月，小愛同學獲“2018領先科技成果獎?黑科技”和“2018領先科技成果獎?新產品”兩項獎。二次元卡通造型于2017年9月6日媒體溝通會進行了首次公開亮相。人物設定為極具科技感的紅色短發機甲少女，相貌是萌中帶熟的鄰家女孩，胸前是"MI"的LOGO，外形年齡大約在17歲左右，身高1.60米，融合了日系和歐美漫畫風格。小米AI音箱可以播放音樂、電臺點播，還有相聲、小說、脫口秀，教育學習、兒童類多種有聲讀物內容。小米AI音箱是支持語音交互，內容包括在線音樂、網絡電臺、有聲讀物、廣播電臺等，提供新聞、天氣、鬧鐘、倒計時、備忘、提醒、時間、匯率、股票、限行、算數、查找手機、百科/問答、閑聊、笑話、菜譜、翻譯等各類功能。
（來源：文章屋網 ）
第9篇：人工ai智能教育范文
關鍵詞：人工智能；圖形編程；創新實踐
近年來，人工智能已成為一個高頻詞，各種與人工智能相關的智能家居、自動駕駛、智能語音、圖像識別等新技術，深刻影響著社會的方方面面，也逐步改變人們的工作及生活方式。許多國家已經開始積極嘗試，大力推進小學人工智能教學。2017年，國務院正式頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了“在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育”；如今，計算思維培養又成為熱點。在這樣的一個時代背景下，學校和教師有責任和義務組織、引導學生去接觸、了解、學習、應用人工智能技術，以適應未來學習和工作環境的變化。人工智能涉及的學科內容較為廣泛復雜，小學生相對年齡較小，儲備的相關知識較少，學校應如何在小學階段有效開展人工智能教學，推進人工智能教學真正落地？筆者結合自己的教學實踐，從“巧”借活動、“巧”設場景、“巧”編程序、“巧”創項目等方面，積極探索小學人工智能教學的推進路徑。
一、“巧”設場景體驗人工智能
人工智能的知識結構具有較強的邏輯性和抽象性，與之前信息技術課上所教的內容相比，難度及復雜性更高。在日常人工智能教學中，教師應根據學生的心理特點以及不同教學要求，改變教學方式，把體驗搬進課堂，讓學生通過具體的體驗活動逐步理解人工智能的相關知識，把重難點從對概念、原理、技術的學習轉換到了解相關概念、技術實現的過程、體驗人工智能技術的應用上。豐富有趣的教育實踐活動可以讓學生在愉悅的教學情境中，從不同的思維角度、用不同的思維方式來認識和理解與生活密切聯系的一些人工智能概念，如機器學習、大數據、神經網絡等，體驗人工智能在實際生活中的應用。例如在《人臉識別》一課教學中，需要讓學生了解人臉識別技術的應用、影響、實現過程和原理，其中人臉識別的原理和過程較為復雜，如果教學中只進行簡單說教，無法有效達成教學目標。本課設計了一個“人臉大比對”體驗活動，活動分兩個部分，第一部分就是通過百度AI開放平臺里的人臉檢測與屬性分析功能，體驗人臉檢測中具體檢測哪些屬性；第二部分就是通過人臉對比功能，完成教師提供的三組人像照片的對比分析。在第一部分的實例體驗中，學生通過自己上傳照片進行檢測，主要是通過對人臉的面部、膚色、毛發、眼睛、嘴、鼻和輪廓等150個特征的精準定位來準確地識別和計算出一張人臉的特征和屬性信息，包括年齡、性別、顏值、情緒、是否戴眼鏡等。這樣的體驗讓學生非常感興趣，也能很好地理解特征提取的過程。第二部分的體驗是人臉對比，教師提供給學生三組照片，第一組是一對相似度很高的雙胞胎；第二組是同一個人戴口罩和不戴口罩的照片；第三組是同一個人的兩種表情。學生先自己觀察，記錄三組照片的結果，再上傳照片到百度AI體驗人臉對比過程，并查看對比結果。經過體驗，學生認識到在現有的技術下，人臉識別的準確度還是非常高的，對人臉識別的過程也留下了非常深刻的印象。
二、“巧”編程序理解人工智能
從當前人工智能技術應用的實際情況分析來看，主要應用領域為大數據及機器學習，這些功能的實現得益于算法的不斷完善。可見，算法學習是實現人工智能的關鍵，而對算法的學習又是計算機編程教學中的一大難點。推進小學編程教學將有利于幫助學生理解人工智能的相關知識。小學生相對抽象思維偏弱，采用圖形化的編程教學，更加有利于他們接受，有助于提高學習的積極性。通過編程教學引導學生學會分析問題、抽象與建模、設計算法、編寫程序腳本，在驗證過程中不斷改進和完善，并最終實現問題的解決，能有效培養學生的計算思維，并過渡到對人工智能所需要的其他知識的學習上。例如在五年級的《創編游戲》教學中，情境任務是設計制作一個貓捉老鼠的小游戲，目標是讓學生認識“碰到顏色”“如果……那么……”等指令，能夠用它們的組合來編寫判斷角色是否碰到邊緣和老鼠的腳本。人工智能的概念主要體現在“碰到顏色”和“如果……那么……”語句的應用上，“碰到顏色”是偵測識別，“如果……那么……”則是邏輯判斷的處理。在教學中，首先通過問題引導學生思考完成游戲需要考慮哪幾個要素，從問題和答案中幫助學生提煉出“舞臺”“角色”“動作”三個要素，進而幫助學生厘清實現游戲功能的基本思路。在程序編寫中，讓學生具體體驗偵測模塊的編寫與判斷語句的應用。簡單的編程實踐，能讓學生逐步了解人工智能的基本概念及其實現流程。
三、“巧”創項目實現人工智能
知識的學習必須與學生的生活實際結合起來，如果學生在掌握人工智能知識和技能后能將所學知識應用于實踐，解決生活中的實際問題，那么這樣的學習就是真實有效的。學生通過設計創作具體作品，可以大大增強分析和處理問題、解決實際問題的意識和能力，培養邏輯思維和動手實踐能力，這也是人工智能教育的方向和目的。根據學生的實際生活經驗，教師將人工智能的具體應用案例巧妙引入課程中，引導他們科學地確定項目內容；通過對項目的梳理分析，建立邏輯關系和模型；用編程語言描述邏輯關系；采用硬件設備實現人工智能的具體功能，這種基于真實任務的學習活動，能有效促進學生的理解。例如四年級實踐小組的“智能垃圾桶”作品，便是以垃圾桶為課題進行探究，先讓學生對現有垃圾桶的優劣勢進行分析，思考怎樣改造垃圾桶才能真正實現智能化。通過教師的引領和自身觀察，學生很快認識到智能垃圾桶應該具有的功能：一是能檢測什么時候有人投放垃圾；二是垃圾桶蓋能自動開啟和關閉。確定了目標之后，就是思考達成上述目標需要哪些條件。學生根據已有知識，確定可以用超聲波檢測是否需要打開垃圾桶蓋子，打開和關閉動作可以通過舵機和連桿來實現。通過探究后，學生根據設計的方案自主完成了智能垃圾桶的作品搭建，接下來就是通過編寫程序和不斷調試驗證來實現預期的功能。作品完成后，學生可以根據實際情況進行功能的增加與修改，如增加桶內垃圾超過一定高度時能自動提醒的裝置等，讓智能垃圾桶更加智能。本次作品的創作過程，不僅鍛煉了學生分析實際問題、解決實際問題的能力，又鍛煉了他們的編程思維和計算思維，更重要的是體驗了自己創作人工智能作品的樂趣和成就感。在人工智能應用日益普及的今天，人工智能課程進入小學課堂是大勢所趨。在小學階段開展人工智能課程教學，主要是為了讓學生掌握人工智能知識，體驗和運用人工智能技術，培養學生的信息技術核心素養、創新意識、實踐應用能力，為學生適應未來社會打下扎實的基礎。但人工智能教學具有其特殊性，如何有效推進人工智能教學，還面臨著許多需要解決的問題。學校和教師應盡最大努力創設更好的人工智能教學環境，探索更有效的教學策略，促進學生對人工智能相關知識的學習。
參考文獻
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