人工智能技术应用（专业方向）
一、专业培养目标
人工智能专业致力于培养符合国家战略及安徽省人工智能产业发展需求，具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，掌握AI核心原理和AI思维，能够熟练运用数据思维、AI模型、工具、语音识别、NLP、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。毕业生毕业后可在政府部门或企事业单位从事智能系统集成、智能软件设计与开发、智能应用系统的管理与运维工作。
1、人工智能技术方向培养目标
a)具备较好的数理基础，熟悉常见的数据统计模型，对常见统计模型有比较深刻的认识，能够理解模型与待解决问题之间的对应关系；
b)掌握常用的数据结构与算法，具备应用成熟数据结构与算法解决软件问题的能力；
c)熟练掌握Python、Java、C/C++等一种以上程序语言，能够使用Python等语言解决科学计算问题；
d)熟练掌握数据库原理，熟练使用T-SQL解决数据库查询、修改、删除等常见的数据操作，能够结合Python等高级语言完成基于数据库的应用开发。
e)熟悉主流大数据技术，能够使用Spark结合大数据技术基础完成数据的存储及标注；
f)熟练掌握常用机器学习及深度神经网络的常用模型及其应用；
g)能够熟练使用Caffe、Theano、Torch、Tensorflow等任一种主流的深度学习框架进行智能应用系统的设计与开发；
二、培养模式及特色
1、采用“三段式”+“三明治”+三学期制培养模式
为了培养符合企业需求的应用型人才，有效提高学生的分析、解决问题与实践动手的能力，人工智能专业采用“三段式”培养模式，即2+1+1夹层模式。第一阶段为数理基础及专业核心课程培养，该阶段强化和拓宽数理基础，为学生后期专业学习打好扎实的基础；第二阶段为专业方向课程学习及实训和项目开发培养，该阶段学生能力从基本技能锻炼进阶到项目开发，最后到岗位能力素养培养，逐步从基本知识能力过渡到软件应用能力最后到岗位职业能力。第三阶段为企业实习与毕业设计，在该阶段每个学生至少完成6个月以上对口企业实习的经历，通过企业实习使学生尽早地融入到社会企业文化当中，真实体验企业的职业要求，尽早建立职业发展规划，为就业做好准备工作。
遵照执行三学期制，秋季学期和春季学期主要安排课程学习，夏季学期主要安排应用型课程，以企业项目制工作模式进行教学探索，增强学生实践技能。夏季学期课程一般由企业双师团队为主进行授课，让学生及早感受到企业工作模式和节奏。
2、专业特色
人工智能专业以行业需求和企业岗位能力为导向，以建构主义思想重新构建面向行业应用的课程及其教学资源体系，以互联网技术和信息化手段为依托建立符合认知学徒制的教学模式，建立面向应用能力的考核评价机制，实现全面系统的改革。
（1）课程设置与培养内容面向行业、企业需求
人工智能专业在一系列调研基础上构建了面向行业应用型人才培养的课程体系。
Ø 提炼出基于学生实际的人工智能人才培养目标。针对培养目标分解出关键领域、关键单元及每个单元对应的知识、能力和素养，构建目标体系。
Ø 在充分分析人工智能行业岗位群所需能力和素养的基础上，对应用类课程围绕特定的主题或内容对原有教学内容进行重新整合，构建以能力培养为核心的、独立的模块化课程体系。
（2）构建了个性化人才培养体系
人工智能专业“以学生为中心，尊重学生个性发展”的思路优化专业建设思路、改革人才培养模式，满足不同层次和兴趣需求的学生需要，以智慧学习平台为支撑将传统以教为主往以学为主转变，教师回归辅导者与设计者角色。图 1 为个性化人才培养体系图。
图1 个性化人才培养体系图
三、主干学科、主要课程、专业核心课程
主干学科：计算机科学与技术、数学
主要课程：高等数学、大学英语、线性代数I、概率论与数理统计I、计算思维I（C）、计算思维II（C++）、数据结构与算法（C++）、计算机网络与分布式处理、数据库原理与应用、操作系统与Linux系统应用、应用统计学与R语言建模、数学建模、软件工程、机器学习基础、网络爬虫技术、大数据技术原理与应用、人工智能综合应用创新实践、两门专业方向课程（如下）。
人工智能技术方向主要课程：高性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。
专业核心课程：计算思维I（C）、计算思维II（C++）、数据结构与算法（C++）、数据库原理与应用、操作系统与Linux系统应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、性能云计算架构与实践、神经网络与深度学习。
主要课程关系结构图如下：
图2 课程关系结构图
人工智能如何影响就业市场
导语：作为一种革命性技术，人工智能的发展与应用对经济社会发展变革的影响日益深入。在这一过程中，人工智能对就业的影响一直是社会各界关注的焦点之一。围绕这一问题，言之有理工作室采访了中国人民大学劳动人事学院院长杨伟国教授。他认为，人工智能的快速应用短期内会对就业造成一定影响，但从长远来看，其发展与应用不仅会创造更大就业空间，而且还会提高劳动者就业质量，在保障和创造就业方面发挥积极作用。
言之有理：一些人担心，人工智能的大规模应用会产生就业替代效应，减少就业岗位。对此，您怎么看？
杨伟国：人工智能的快速应用短期内的确会对就业造成一定影响。但从长远来看，以人工智能为代表的数字技术，通过在更高水平更大程度上赋能企业和劳动者来推动经济社会发展，并在这一过程中创造更大就业空间。首先，人工智能的发展推动智能化信息基础设施建设和传统基础设施智能化水平提升，并在这一过程中创造大量新就业机会。其次，人工智能的发展除了推动人工智能领域新兴产业发展、形成人工智能产业集群和创新高地，还能通过与各领域产业深度融合，大规模推动企业智能化升级，培育数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济形态，从而创造大量新就业机会。第三，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市治理、司法服务等领域的广泛应用，以及在准确感知、预测、预警等方面的深度应用，也会创造新的就业机会。最后，人工智能产业的发展以及人工智能技术的应用还会带动其他行业发展，既可以直接创造更多新工作机会，又可以通过促进经济增长间接创造更多就业机会，还可以从中衍生出许多新型行业而创造更多就业机会。
言之有理：除了创造更大就业空间，人工智能的发展与应用会对人们的就业质量造成什么影响？
杨伟国：人工智能的发展和应用，有助于为劳动者提供更多高质量的就业岗位，提升劳动者的创造力和成就感；帮助劳动者更加自由地安排工作、生活、学习和个人事务，不断优化调整学习方法和学习内容，以实现快速学习、高效学习，从而提高专业技能和工作效率，实现工作与生活平衡；通过人机协作赋能劳动者，帮助劳动者实现人力资本优化配置，提高劳动者的劳动自由度和舒适度。总之，人工智能可以赋能劳动者按照自身意愿以多种形式完成工作任务，帮助劳动者以最切合自身特点的方式学习新的专业技能，提高劳动者的就业质量。
言之有理：稳就业、保就业是当前统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重中之重，人工智能的发展与应用对稳就业、保就业起到了哪些积极作用？
杨伟国：突如其来的新冠肺炎疫情对我国经济社会发展带来前所未有的冲击，稳就业、保就业成为统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重中之重。在这一过程中，以人工智能为代表的数字技术显示出在保障和创造就业等方面的显著优势和巨大潜能，基于人工智能技术的新就业体系正在加速形成。比如，数字经济发展全面提速，智能化、科技型产品较快增长，远程办公、在线教育、网络问诊等快速扩张，无人零售、直播带货等新模式不断涌现，既有力支撑经济社会发展，又助力实现今年《政府工作报告》设定的就业目标任务。
言之有理：人工智能的发展与应用，从中长期看有利于扩大就业，但短期内不可避免会造成结构性失业，一部分人不适应劳动力市场需求变化。对此，应该如何应对？
杨伟国：面对人工智能的发展与应用对就业市场的影响，劳动者要做好心理准备与技能储备，相关管理和服务部门也要及时调整就业政策措施以适应科技发展进步与就业市场变化，推动实现人工智能技术发展应用与就业市场之间的协调平衡。
（言之有理工作室郑延冰编辑）
(责编：赵安妮(实习生)、李栋)分享让更多人看到
人工智能分类浅谈
文章目录前言一、什么是人工智能？二、人工智能的分类1.按学派分类2.按能力分类3.按业务领域分类4.按学习方式分类5.按实时分类6.按学习步骤来分7.按学习技巧来分8.按学习轮次来分9.按模型种类来分10.按任务来分11.按模型来分前言本文将粗略介绍人工智能的分类
一、什么是人工智能？通过学习掌握了某种技能的机器，我们认为他具备了人工智能。
二、人工智能的分类1.按学派分类符号主义：又被称为逻辑主义，心理学派，专家系统。该学派认为人工智能是源于数学逻辑的，该学派认为人类认知和思维的基本单元为符号，把这种符号输入到能处理符号的计算机中，从而模拟人的认知过程来实现人工智能。
连接主义：又被称为仿生学。该学派是基于神经网络及网络间的连接学习算法的智能模拟方法。
行为主义：又被称为进化主义或控制论学派。研究的是一个群体的行为。
2.按能力分类弱人工智能：只能处理单一的问题，该模型如果被训练为识别猫狗分类，那么他就只能够处理这个问题。
强人工智能：在各个方面都能够和人类相比。
超人工智能：在各个方面的远超人类。
3.按业务领域分类信号领域
图像领域：识别/侦测，跟踪，切割，生成
语音领域:
自然语义
自动化
4.按学习方式分类有监督：每条数据都有对应的标签。如在训练手写数字识别的时候我会告诉网络传入的图片所对应的数字。高效但成本高
无监督：在训练网络的时候，只给网络对应的数据没有标签，不告诉网络图片对应的数字。成本低而且泛化性能较好但效率低
半监督：输入网络的数据只有部分数据有标签。（少量包含标签的大量无标签的）
自监督
5.按实时分类在线学习：推理和学习是同时进行的。
离线学习：学习完成之后在使用。
6.按学习步骤来分非端到端学习：数据在输入模型之前需要认为进行特征提取。传入模型的不是原始数据，而是经过处理之后的特征。特征提取比较难，对最终的结果影响大。
端到端学习：数据直接输入模型得到输出，特征提取是由模型自己提取的。当任务比较复杂的时候学习起来比较困难。
7.按学习技巧来分迁移学习：在已经训练好的基础上继续学习新的任务。如某个模型已经学会了识别猫狗，我们在这个基础上继续学习识别飞机，船等。
元学习：元学习学习的数据的本质特征
级联学习：将任务进行分解来进行学习
递增学习：逐级增加学习的难度
对抗学习：两个网络相互竞争从而来进行学习
合作学习：分工合作学习
8.按学习轮次来分N-shot/Few-shot
one-shot
zero-shot
9.按模型种类来分判别模型
生成模型
10.按任务来分回归/拟合/函数逼近：当模型的输出为一个具体的数值时为回归任务如预测物体的所在的坐标点时。
分类
聚类：聚类和分类本质上都是把数据分开，区别时聚类为无监督学习。我不知道这堆数据里面有几个类别也不知道哪些是具体的哪一类的数据。
特征提取/降维/主成分分析
生成创作
评估与规划
决策
11.按模型来分统计：传统的机器学习，非端到端学习
仿生：神经网络
人工智能时代需要怎样的教师
“我的工作会被机器人取代吗？”人工智能的迅猛发展，让越来越多的人开始担心自己的“饭碗”。而随着人工智能进军教育领域，许多教师也开始忧虑起来：“机器人会让我失业吗？”
实际上，这种担心并非空穴来风。2016年5月，美国佐治亚理工学院计算机科学教授艾休克·戈尔，在自己的网络课程中，将一款聊天机器人安排为自己的助教。这一聊天机器人在后台回答问题的功能非常强大，学生们根本没有注意到自己的聊天对象是机器人。人工智能会取代教师吗？
教师被人工智能替代的几率为0.4%
“如果你的工作包含以下三类要求，那么你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力以及人情练达的艺术；同情心以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。”北京师范大学教育学部副部长余胜泉说，“反之，如果你的工作符合以下特征，那么被机器人取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。”
余胜泉告诉记者，英国广播公司（BBC）基于剑桥大学研究者的数据体系，分析了365种职业未来的“被淘汰概率”。其中，电话推销员、打字员、银行职员等职业，分别以99.0%、98.5%、96.8%概率，被列为可被人工智能取代的职业；而艺术家、心理医生、教师等职业，分别以3.8%、0.7%、0.4%的概率，被列为最不可能被人工智能取代的职业。
“BBC分析认为，教师被机器人替代的概率只有0.4%，但英国教育专家AnthonySeldon则预测现在离人类教师消失只剩下3000天。孰是孰非呢？”《华东师范大学学报（教育科学版）》主编杨九诠说，“我想不可能有也不应该有肯定的答案。但值得注意的是，此‘教师’已非彼‘教师’。在未来新的社会样态、教育样态、知识样态和学习样态中，教师的思想观念、心智结构、生活方式和角色意识等，以及教师与社会、组织、学生、同行的关系，都可能发生颠覆性的全新变化。”
“传道、授业、解惑，是教师的主要职责。随着人工智能的出现，智能机器人可以代替教师传授知识、解疑答难、展示方法、考试阅卷，但在‘传道’这一块是替代不了的。”新疆呼图壁县教科局局长朱新宇说。
“目前的智能教学系统还是对优秀教师的模拟，建立教师模型、学生模型、教学法模型和交互模型等。所以说，人工智能远远谈不上对教师、特别是优秀教师的直接威胁。我们可以将人类智慧编码输入电脑，但不可能将电脑芯片植入一个健康的大脑。”北京大学教育学院教育技术系教授贾积有说。
人工智能将是教师的得力助手
“人工智能不可能取代教师，而是要成为师生的强大助手，可大幅提升教与学的效率和效果，所以学校应积极拥抱人工智能。”科大讯飞轮值总裁吴晓如说。贾积有也表示，人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比具有比较显著的正面影响。
贾积有介绍，数据挖掘技术应用到教育上，可以实现教育决策和管理的民主化及科学化；学习分析技术可以帮助教育者更好地实施个性化和适应性教学活动，也可以帮助学习者更准确地认识自己，开展针对性学习，改进学习效果，提高学习效益；模式识别技术如情感识别等可以自动识别学生的情感状态，以便实施适应性教学；自然语言处理技术一方面可以作为辅助工具应用到语言教学上,促进学生听说读写译各个方面的发展，另一方面作为人机交互手段应用到智能教学系统上，实现自动答疑。
余胜泉也认为，人工智能在教育未来的许多方面，如自动出题与批阅、学习障碍诊断与及时反馈、问题解决能力测评、学生心理素质测评与改进、青少年体质健康实时监测、学生成长发展指导、智能学习伴侣、个性化智能教学、综合素质评价报告等方面，都可以承担起教师的角色。
“人工智能将引发现代教与学的革命，众多语音图像识别、可穿戴设备、虚拟现实成像技术渗入课堂，使得现行的教学媒介、师生评价反馈、深度学习等都发生改变，学生个性化、任务单式的学习，团队项目式的学习，多学科的统整融合实践等，都将在智能设备的支持下变得更便捷。”广东省深圳市南山区后海小学校长蒋和勇说。
“人要驾驭机器，而不能被机器奴役。”北京市第十八中学校长管杰表示，有了人工智能的辅助，教师可以腾出更多的时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育变得更好。教师就不再仅仅是知识的传授者，还是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问，成为学生学习的陪伴者、动力的激发者、情感的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。
不会使用人工智能的教师有可能被淘汰
“显然，未来的优秀教师将是那些善于使用人工智能的教师，教师要主动拥抱人工智能。”教育部基础教育课程教材发展中心主任田慧生说，“我们应该积极面对人工智能带来的挑战，同时提高自身的自主学习能力，培养创造力。创新思维的培养，就是要呵护学生的好奇心和求知欲，鼓励学生发现问题。”
“人工智能不能取代教师，但是使用人工智能的教师却能取代不使用人工智能的教师。”余胜泉说，未来的教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势是提高教育生产力的关键，人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。
朱新宇认为，在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。
“最基础的教育，将不再需要教师；而‘更好教育’的需求以及市场选择中不同的支付渠道和交换方式，将大大提升教师的薪资水平和社会地位。”杨九诠认为，“教师将成为未来社会不同类型、不同规模的学习中心重要的共同规划者和运行者，从而成为社会与教育的协同创生力量；在工作性质和社会筛选的相互作用下，教师的道德水平将提升到新的境界，甚至可以想象，未来教师的薪资中将可能包含社会供养的成分。”
教育部教师工作司司长、北京外国语大学党委书记王定华说，教师要不断增长本领，善用人工智能，提高教学效果，扩展知识疆域，调动学生兴趣，不能对其漠然置之、不屑一顾。同时，教师也要体现主体地位，永做学校主人，关注学生成长。人不仅是学习知识的认知体，更是有血有肉的生命体。教师职业必将长期存在，人工智能则发挥必要辅助。
“面对信息技术和人工智能的日新月异，有关大学和中小学应加快教师发展信息化步伐，主动拥抱人工智能，进一步推动信息技术在教育教学、教育管理、教育服务过程中的应用，利用智能技术支撑人才培养模式的创新，支撑教学方法的改革，持续不断地造就一批又一批掌握信息技术、具有创新思维的教师。”王定华说。（本报记者苏令）
什么是人工智能人工智能的应用有哪些
什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），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。
人工智能的应用有哪些实际应用：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。…研究范畴…自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式…应用领域…智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂等
应用领域语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作，增加病历输入安全性，而且可以节省医生的时间。目前，一些医院已应用了这一技术。
金融智能投资领域。所谓智能投（资）顾（问），即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前，国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家，其面向的服务群体，就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。
中国的BAT（百度、阿里、腾讯）都已涉足人工智能。2016年，“百度大脑”项目正式启动，致力于打造综合的人工智能平台；阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”，未来将具备感知能力，并在交通、工业、健康等领域输出决策；腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块。
而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”（相当于“虚拟助理”），如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。