人工智能导论
1、什么是人工智能？
关于人工智能的定义有很多。目前，较多的是从计算机学科分支的角度将其理解为利用计算机技术模拟人类智能特征的技术。在哲学上对智能的不同理解，形成了不同的人工智能技术流派及相应的方法。
2、什么专业的学生应该学习人工智能？
无论文科、理科，新工科还是传统理工科，理、工、医、管、法、农、商、经、社会、哲学、人文等各专业学生都应该对人工智能有所理解。而不仅仅局限于理工科和人工智能专业学生。非专业、非理工科应对人工智能基本概念、内涵、价值以及其对个体和社会的颠覆性作用有一定或深刻认识。
3、课程有配套教材吗？
有的，与本课程配套的最新教材《人工智能导论》已于2020年7月由人民邮电出版社出版。
4、本课程与其他人工智能导论类课程有什么区别？
本课程与其他同类课程最大的区别，首先在学习对象上是面向所有专业的学生，不局限于理工科、新工科专业学生；其次，从宇宙大历史、哲学、社会与文明、多学科交叉、工程与技术五个层次来教育学生学习和理解人工智能；最后，本课程内容涵盖了从人工智能基础概念、传统人工智能理论与技术以及前沿人工智能理论与技术，从人工智能思想基础(基本定义、哲学、脑科学)、人工智能技术基础（人工神经网络、机器学习）、机器智能（感知智能、认知智能、行为智能、语言智能、混合智能、类脑计算）、人工智能与社会发展、人工智能伦理与法律五大部分分别讲解人工智能。
揭秘人工智能背后的导师
大家好，我是权知星球，今天来跟大家揭秘一下AI人工智能背后老师-人工智能训练师。
近年来，随着人工智能的不断发展，作为人工智能的上游基础行业，数据标注开始逐渐成为备受关注的新兴行业。随之而来的是，一种名为“人工智能训练师”的新职业异军突起，其任务是教授人工智能认知新世界的知识。越来越多的人希望加入团队成为人工智能训练师。在数据采集和标注成为其主要任务之一的情况下，人工智能训练师在2020年也被纳入国家职业分类目录，成为一种全新、正式的职业。
数据标注的目的是给数据打上标记，帮助计算机学习和识别不同类型的数据。人工智能训练师的工作是处理这些标记数据，并且使用机器学习和深度学习技术来训练算法，以便让计算机更好地理解和处理这些数据。
要了解数据标注这一职业和人工智能训练者的工作，首先我们需要了解什么是人工智能。人工智能是一门新兴的技术科学，它研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。该领域旨在理解智能的本质，并生产出能够以类似于人类智能反应的方式作出反应的智能机器，研究范畴包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着时间的推移，人工智能的理论和技术成熟度不断提高，应用领域也在不断扩大。未来，我们可以想象到，由人工智能带来的科技产品将会成为人类智慧的“容器”，对人类生活的各个方面都会产生重大影响。
标注数据是人工智能算法运行的重要步骤，必不可少。数据标注精度越高、数据量越大，算法性能就越好。数据标注需要通过人工指定标签的方式，将需要机器识别和分辨的数据进行标记，作为机器学习的样本，让计算机学习这些数据特征，逐渐实现自动识别。这一过程就是数据标注。
当前，“深度学习”是训练AI模型的主流方式，但是AI无法自动识别语音、图片、文本、视频等。这时就需要AI训练师对数据进行加工处理，将其转化为AI能够识别的数据。就像我们学习新事物一样，例如认识狗，需要有人带着一只狗或狗的照片到我们面前告诉我们，“这是一只狗”。然后我们才能在以后遇到狗时认出它的名字。机器学习也是如此，我们要教机器识别狗，就需要提供大量标记着狗的标签的图片进行学习。
在这里顺便提一下训练集和测试集的概念。它们都是经过标注的数据，以狗为例，假设有1000张标注为“狗”的图片，那么我们可以将其中的800张作为训练集，剩下的200张则作为测试集。机器从这800张狗的图片中学习出一个模型，然后运用到这200张机器未见过的图片上进行识别，最终可以得出该模型的准确率。
我们知道，机器学习可以分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果不太可控，通常用于探究性实验。在实际产品应用中，我们通常使用有监督学习。有监督学习需要有先验经验的标记数据。人工智能应用的场景非常广泛，比如自动驾驶、智能安防、智能医疗、智能零售、智慧农业、智能制造等等。因此，当前人工智能需要大量标注数据来训练机器。
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