Copyright © 2022-2024 Corporation. All rights reserved. 深圳KAIYUN体育有限公司 版权所有
课程单一,本地化不足。人工智能是一个非常综合性的课题,教材缺点是课程单依赖性强、本地化不足。有些非常类似于华为在高科技领域所处的状况,是卡脖子的短板。适合于人工智能基础教育的应用场景和数据集极非常匮乏。编写教材的人使用数据集时,没有选择余地,只能选择大家都用的。
无法完全取代人类:AI只能辅助教学,不能完全取代教师和人类的交流,对于学习动手能力的课程,传统教学方式可能更好。不适合所有类型的学生:AI教育可能并不适合所有类型的学生,有些学生可能更适应传统教学方式。需要大量数据支持:要让AI变得更加智能和高效,需要大量数据支持和信息的汇聚。
缺点: 成本管理能力有待提升:随着近几年的不断扩张,科大讯飞在销售、管理、研发等方面的投入持续增加,导致成本费用上升而净利润下滑。这表明科大讯飞在成本管理方面还有一定的提升空间,需要更加合理地规划投入和支出。 应收账款管理风险:科大讯飞主要面向企业客户,因此应收账款较高。
1、《人工智能通识》是一本全面介绍人工智能的教材,内容涵盖了人工智能的基本概念、历史、技术、应用以及伦理等方面。以下是该教材的主要内容:人工智能的基本概念:这部分主要介绍了人工智能的定义、特点、分类以及发展过程。通过这一部分的学习,读者可以对人工智能有一个基本的认识。
2、全书共8章,分为3篇,分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展,涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时,尽量回避了相关的复杂模型和算法设计,方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。
3、人工智能的核心在于模拟人类智能行为,其基本研究内容涵盖了多个方面。知识表示是其中的重要一环,旨在通过符号表示法或连接机制表示法将知识存储于计算机中,以解决实际问题。符号表示法涉及用各种具体含义的符号组合表示知识,而连接机制表示法则依赖于神经网络。
4、确定基础:在开始深入学习之前,确保你具备必要的数学和编程基础。这通常包括线性代数、概率论、统计学、微积分和一门编程语言(如Python)。这些基础知识对于理解AI算法和模型至关重要。选择合适的教材:选择一本适合初学者的人工智能通识教材。
5、人工智能入门可以分为三步。首先,学好数学知识是基础,它对于人工智能的深入理解至关重要。数学不仅是计算机科学的基石,还直接决定了算法的设计与优化。例如,逻辑思维、数据结构和算法等,这些都需要深厚的数学功底。在简单的程序中,可能只需基础的数学知识,但在复杂的算法中,数学的作用尤为突出。
6、人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容,算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等,还需要学习一门编程语言,通过编程语言实现算法,还可以学习一下电算类的硬件基础内容。
近期看了很多人教版教材的图片,感觉不可思议,甚至不能理解,通过几天的思考,觉得只有一个解释最合理,那就是人教版教材是人工智能软件通过深度学习做的!只不过倒霉,遇到了一个学习到岔路上的人工智能。
什么地方的,地区不同,教材也有所区别的。人教版教材以ppt为主。青岛版则涉及机器人(人工智能)。
“算法与程序设计”是作为计算机应用的技术基础设置的“多媒体技术应用”,“网络技术应用”,“数据管理技术”是作为一般信息技术应用设置的“人工智能初步”是作为智能信息处理技术专题设置的。
1、《深度学习革命》 这本评分4的书籍揭示了深度学习如何从边缘走向中心,影响了围棋、语音助手、自动驾驶等生活领域。作者通过讲述企业家和科学家的故事,揭示了人工智能的发展历程和前沿进展。
2、“鱼书”《深度学习入门:基于Python的理论与实践》深度学习是ChatGPT等模型的核心技术,本书从基础理论出发,通过实例带领读者从零开始构建深度学习网络,是深度学习初学者的绝佳选择。
3、《机器学习》(周志华著):这部入门级经典之作,覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》(李航著):深入讲解常用统计学习方法,如感知器和决策树等。 《深度学习》(花书) (Ian Goodfellow等著):深度解析深度学习理论和实践,如深度神经网络和卷积神经网络。
4、《机器学习》(周志华):这本书系统地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用,是一本很好的入门教材。《模式识别与机器学习》(Christopher M. Bishop):这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法,适合有一定数学基础的读者。