ai课是什么意思（人工智能课程） ai专业是什么意思

发表时间：2023-07-06 07:58:10

ai课是什么意思（人工智能课程）

京海2863文章0评论2023年7月4日11:41:30高考ai课是什么意思（人工智能课程）已关闭评论4字数10002阅读33分20秒阅读模式

网上关于“ai课是什么意思”的热度比较高，大家都在关注这方面的资讯，小编也是特意寻找了一些与之相关的一些信息来分享给大家，仅供参考，希望能够帮助到您。

人工智能课程

AI，ArtificialIntelligence的缩写，亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

ai课的意思就是人工智能课程。ai课是用于研究模拟、延伸和扩展人的智能的技术、理论、方法以及应用系统的一种技术科学，也是将人工智能与传统教育相融合，通过线上和线下结合，让学生可以享受到个性化教育的一种学习方式。将人工智能与共享教育相结合，就是利用互联网高效、快捷、传播广的特点解决传统教育信息闭塞、资源不均、获取途径单一等根本问题，以此来实现全网、多屏、跨平台用户场景结合的形式。

AI诞生记

计算机又名“电脑”，它的出现为AI的兴起奠定了基础。事实上，世界上第一台“电脑”，根本不是由“电”驱动的。19世纪中叶，英国数学家查尔斯·巴贝奇发明了一款长30米、宽10米的蒸汽机驱动的分析机器，使用打孔纸带输入，采取最普通的十进制计数。虽然当时市场反响平平，但为人类的计算机革命打下了基础。

随后，在20世纪初，人类科创发明进入了高速迸发的时代，艾伦·图灵、冯·诺依曼等计算机之父们，在30年代末40年代初真正意义上把计算机发明出来。

到了50年代，图灵发表在英国《心灵》杂志（Mind）上的一篇《计算机与智能》引发了人类对于计算机是否应该具备智能的思考，文中提到的“模仿游戏”被后人定义为“图灵测试”（在不相见的情况下，人机对话，人无法辨别对话者为机器即为通过图灵测试）。

“人工智能”一词第一次被官方且完整地提出是在1956年的小型学术会——达特茅斯会议上。一切还要从2年前的1954年说起，达特茅斯学院（美国最古老的学术名校）新任数学系主任是大逻辑学家丘奇的门下弟子JohnKemeny（1955年在《科学美国人》杂志上发表文章探讨大脑机器），他将一个叫麦卡锡（JohnMcCarthy）的帅气小伙儿从母校普林斯顿大学带到达特茅斯学院协助其工作（担任达特茅斯学院数学系助教），而他日后因为组织了著名的达特茅斯会议，成为了大多数人认知的“人工智能之父”。

AI教育具体是什么？

AI教育倡导的理念是：千人千面。就是，你用过与人工智能相结合的方式，接受教育，那么你所有的学习记录，答题记录都被收集了，通过人工智能的算法进行分析，通过你做试卷的答题率，正确率，进行数据的统计分析，知道，你目前最擅长哪些题目，也就是意味着你学的比较好的知识，下次AI会重点讲你不擅长的题目和知识,也就是你经常做错题目的相关知识。机器，可以记住每个人的数据，根据分析每个人的数据，找到学习人的短处，重点补习他的短板。从而可以快速针对性的去提高学习人的能力。

所以，AI可以做到大家的学习进度不统一，学习能力强的学习快，AI可以自动匹配对应的知识，你学习慢的，那么AI就会相对来讲给你的知识慢点。这样可以提高教育的效率，学习能力强的人，不需要迁就学习慢的人了。

可行性

这个AI倡导的教学理念的可行性是非常强的，实现起来也是相对比较容易的。其实，就跟今日头条的算法推荐一样，你喜欢什么，就给你推荐什么？因为你经常看某类新闻，头条就会重点给你推送这类新闻多一些。所以，同样的道理，换成学习也一样，如果你某个类型的题目答的比较不好，就会认为你这方面学习的比较差，下次推送学习知识的时候，就会重点推送类型的知识点给你

人工智能专业课程有哪些

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

人工智能是学习什么？

人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。

第一点学好数学知识人工智能就是计算机科学的一个分支，不过也有借助其他计算机技术的时候，它和计算机的主要组成部分非常相似，差异的地方主要就是形态。它们都是硬件和软件相配合，硬件就是实实在在可以看见，可以触碰到的物品，而软件则是在内部运行的，是一种可以对硬件进行控制，实现“智能”的程序。而软件主要是经由程序设计来完成的。程序设计就是一大堆的英文字母，被组合在一起，表达一种独有的信息，不过除了这些还会需要到数学知识，虽然在一些比较基础的或者是简单的程序上用的数学知识很少，不过随着程序越复杂，用到的数学知识就会越多，比如逻辑思维、数据结构、算法等等。第二点学习编程语言人工智能编程语言有一个共同的特点，那就是这些语言都是面向所要解决的问题、结合知识表示、完全脱离当代计算机的诺依曼结构特性而独立设计的；它们又处于比面向过程的高级编程语言更高的抽象层次。因此，用这些语言编写的程序，在现代计算机环境中，无论是解释或编译执行，往往效率很低。尤其当程序规模很大、很复杂时，将浪费大量系统资源(主要指处理机占用时间和存储空间占用量)，使系统性能下降到难以容忍的地步。第三点实战理论知识只是理论知识和实际运用是两回事，拥有再好的理论，不能实现在现实中，也是没有用的，所以基础知识学完后就需要进行实习了，把学来的知识在实际的案例中慢慢吸收一遍，会得到不一样的理解。

人工智能技术是学什么？

1、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。2、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。

那么，人工智能学什么内容呢？目前人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的基础课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（有数据结构基础）。从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。

想必大家也都知道，现在是一个逐渐智能化的社会，随着科技的不断进步，越来越多的智能化产品开始进入到人们的生活中。而近些年，相信大家经常会听到人工智能四个字，人工智能这个行业比较吸引人，同时薪资待遇也较好。因此，很多的大学毕业生毕业之后都想要进入这个行业，但进入这个行业并不容易，如果是零基础的话更是需要学习很多东西才行。那么人工智能入门需要我们学习什么呢？需要我们了解的一点是人工智能是一个综合学科，其本身涉及很多方面，比如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等，因此，我们想要学好整个人工智能是很不容易的。首先我们需要一定的数学基础，如：高数、线性代数、概率论、统计学等等。很多人可能要问，我学习人工智能为什么要有数学基础呢？二者看似毫不相干，实则不然。线性代数能让我们了解如何将研究对象形象化，概率论能让我们懂得如何描述统计规律，此外还有许多其他数学科目，这些数学基础能让我们在学习人工智能的时候事半功倍。然后我们需要的就是对算法的累积，比如人工神经网络、遗传算法等。人工智能的本身还是通过算法对生活中的事物进行计算模拟，最后做出相应操作的一种智能化工具，算法在其中扮演的角色非常重要，可以说是不可或缺的一部分。最后需要掌握和学习的就是编程语言，毕竟算法的实现还是需要编程的，推荐学习的有Java以及Python。如果以后想往大数据方向发展，就学习Java，而Python可以说是学习人工智能所必须要掌握的一门编程语言。当然，只掌握一门编程语言是不够的，因为大多数机器人的仿真都是采用的混合编程模式，即采用多种编程软件及语言组合使用，在人工智能方面一般使用的较多的有汇编和C++，此外还有MATLAB、VC++等，总之一句话，编程是必不可少的一项技能，需要我们花费大量时间和精力去掌握。人工智能现在发展得越来越快速，这得益于计算机科学的飞速发展。可以预料到，在未来，我们的生活中将随处可见人工智能的产品，而这些产品能为我们的生活带来很大的便利，而人工智能行业的未来发展前景也是十分光明的。所以，选择人工智能行业不会错，但正如文章开头所说，想入行，需要我们下足功夫，全面掌握这个行业所需要的技能才行。1数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析，博弈论；2算法积累：神经网络，支持向量机，贝叶斯，决策树，逻辑回归，线性模型，聚类算法，遗传算法，估计方法，特征工程等；3编程语言:至少掌握一门编程语言，越精通越好，毕竟算法的实现还是要编程的；4技术基础：计算机原理，操作系统，程序设计语言，分布式系统，算法基础；人工智能，即AI(ArtificialIntelligence)，是一门包含计算机、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等综合学科。该概念第一次在达茅斯顿学术会议上提出：人工智能是从计算机应用系统角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以及延生人类智能科学。核心课程ArtificialIntelligence人工智能MachineLearning机器学习AdvancedOperatingSystems高级操作系统AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计ComputationalComplexity计算复杂性MathematicalAnalysis数学分析AdvancedComputerGraphics高级计算机图形AdvancedComputerNetworks高级计算机网络就业方向参考(1)搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、搜索、视频搜索等都是未来的方向)(2)医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。(3)计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等还有一个大的方向是车牌识别目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错(4)还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言：比如C语言，MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。学习人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言：毕竟算法的实现还是要编程的如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。一、Python基础二、数学基础，其中包含微积分基础、线性代数以及概率统计三、各种框架，如Tensorflow等四、深度学习，其中包含机器学习基础、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗神经网络以及深度强化学习。五、商业项目实战，如MTCNN+CENTERLOSS人脸侦测和人脸识别、YOLOV2多目标多种类侦测、GLGAN图像缺失部分补齐以及语言唤醒等。熟练掌握C程序设计语言，以及C++、Java、VisualBasic中的一种程序设计语言从专业的角度来说，机器学习、图像识别、自然语言处理，这其中任何一个都是一个大的方向，只要精通其中一个方向，就已经很厉害了。所以不要看内容很多，有些你只是需要掌握，你需要选择的是一个方向深入研究。其实严格来说，人工智能不算难学，但是也不是轻轻松松就能学会的，需要有一定的数学相关的基础，同时还有一段时间的积淀。感谢题主提出的问题，非常荣幸能够做出回答。1人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，它能以类似人类智能的方式做出反应。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。自人工智能诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。可以想象，人工智能带来的科技产品将成为未来人类智能的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类智能，但它可以像人类一样思考，并可能超越人类智能。2人工智能是一门具有挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学。人工智能是一门非常广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够胜任一些通常需要人类智能的复杂任务。那么，人工智能学到了什么？目前，人工智能专业的学习内容主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)。)、图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。从专业的角度来看，机器学习、图像识别和自然语言处理都是大方向，只要你精通其中的一个，你就已经非常强大了。所以不要看太多的内容，有些你只需要掌握，你需要选择一个方向来深入学习。事实上，严格来说，人工智能不难学，但不容易学。它需要一定的数学基础和一段时间的积累。

人工智能需要学习哪些课程？

在美国，单独开设AI的院校不多，一般是博士才会涉及AI的具体科研项目，硕士主要是修读相关课程。

核心课程

ArtificialIntelligence人工智能

MachineLearning机器学习

AdvancedOperatingSystems高级操作系统

AdvancedAlgorithmDesign高级算法设计

ComputationalComplexity计算复杂性

MathematicalAnalysis数学分析

AdvancedComputerGraphics高级计算机图形

AdvancedComputerNetworks高级计算机网络

就业方向参考

（1）搜索方向：百度、谷歌、微软、yahoo等(包括智能搜索、语音搜索、搜索、视频搜索等都是未来的方向)

（2）医学图像处理：医疗设备、医疗器械很多都会涉及到图像处理和成像，大型的公司有西门子、GE、飞利浦等。

（3）计算机视觉和模式识别方向：前面说过的指纹识别、人脸识别、虹膜识别等还有一个大的方向是车牌识别目前鉴于视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别也不错

（4）还有一些图像处理方面的人才需求的公司，如威盛、松下、索尼、三星等。

另外，AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有发展前途。

ai互动课是什么意思ai互动课的解释

1、AI互动微课是借助于人工智能的技术,把人工智能和微课结合起来的一种线上教育形式。它能实现跟学生的互动,让学生更好地学习。

2、也就是说相同场景下,AI微课提供了一种让学生更可能集中注意的可能性,而这在传统的线上授课中是做不到的。语音测评也是AI微课的一个优势。

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专业服从不服从什么意思

专业服从是指在某个领域或行业中，遵守该领域或行业的规范、标准和道德准则，以实现专业化的目标和使命。专业服从是专业人士必须遵守的基本准则，它反映了专业人士对自己所从事的领域的认同和责任感。

专业服从的核心是遵守规范和道德准则。在各个领域和行业中，都有一系列的规范和标准，这些规范和标准是由该领域或行业的专家和权威人士所制定的，其目的是为了保证该领域或行业的正常运转和发展。专业人士应该深入了解并遵守这些规范和标准，以确保自己的行为符合行业的要求，并且不会给他人带来损害。

除了遵守规范和道德准则外，专业服从还包括了对职业使命的忠诚和承诺。专业人士应该始终牢记自己所从事的领域的使命和目标，为实现这些目标而不懈努力。同时，专业人士也应该对自己的职业发展负责，不断学习和提高自己的专业技能，以保持竞争力和适应性。

专业服从不仅是专业人士的职业要求，也是公众对专业人士的期望。公众对专业人士的信任和尊重，源于他们对专业人士的专业能力和道德素质的认可。因此，专业人士应该时刻保持专业形象，以赢得公众的信任和尊重。

专业服从是专业人士必须遵守的基本准则，它反映了专业人士对自己所从事的领域的认同和责任感。专业人士应该遵守规范和道德准则，忠诚于职业使命，并不断提高自己的专业技能，以保持竞争力和适应性。通过专业服从，专业人士可以赢得公众的信任和尊重，同时也为自己的职业发展铺平道路。

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事业单位三不限是什么意思

2023-07-0409:50:15事业单位考试网https://sydw.huatu.com/文章来源：华图事业单位

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三不限，指的是事业单位考试中不限专业，不限学历(大专以上)，不限户籍的岗位(也有说不限基层工作经验)。

其实对于绝大多数同学而言，不限专业是最关键的。

三不限指的就是事业单位考试中不限专业，不限学历(大专以上)，不限户籍的岗位。也许很多人会感觉条件放松了，所以报考事业单位的概率多了，被录取的机会也多了，往往这样的话带给我们的只是一个错觉而已，这样的话的表明有更多的人报考机会也多了，竞争的力度也大点了，很多岗位有时候也会出现一种饱满的状态，这样的话让一些岗位的竞争也更激烈了，所以我们往往会看到这种情况，就是一些招考的职位招的人多的话，很多人都会挤向这个职位，因为对于他们来说的话，录取的概率也多了，所以往往会有更多的人去争这个职位。

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