人工智能基礎培訓

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能基礎培訓范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

人工智能基礎培訓范文第1篇

國務院近日印發《新一代人工智能發展規劃》（以下簡稱《規劃》），提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。

《規劃》指出，要全面貫徹黨的十和十八屆三中、四中、五中、六中全會精神，深入學習貫徹系列重要講話精神和治國理政新理念新思想新戰略，堅持科技引領、系統布局、市場主導、開源開放等基本原則，以加快人工智能與經濟、社會、國防深度融合為主線，以提升新一代人工智能科技創新能力為主攻方向，構建開放協同的人工智能科技創新體系，把握人工智能技術屬性和社會屬性高度融合的特征，堅持人工智能研發攻關、產品應用和產業培育“三位一體”推進，全面支撐科技、經濟、社會發展和國家安全。

《規劃》明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標：到2020年，人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑；到2025年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。

《規劃》提出六個方面重點任務：一是構建開放協同的人工智能科技創新體系，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、創新平臺、高端人才隊伍等方面強化部署。二是培育高端高效的智能經濟，發展人工智能新興產業，推進產業智能化升級，打造人工智能創新高地。三是建設安全便捷的智能社會，發展高效智能服務，提高社會治理智能化水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促進社會交往的共享互信。四是加強人工智能領域軍民融合，促進人工智能技術軍民雙向轉化、軍民創新資源共建共享。五是構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系，加強網絡、大數據、高效能計算等基礎設施的建設升級。六是前瞻布局重大科技項目，針對新一代人工智能特有的重大基礎理論和共性關鍵技術瓶頸，加強整體統籌，形成以新一代人工智能重大科技項目為核心、統籌當前和未來研發任務布局的人工智能項目群。

《規劃》強調，要充分利用已有資金、基地等存量資源，發揮財政引導和市場主導作用，形成財政、金融和社會資本多方支持新一代人工智能發展的格局，并從法律法規、倫理規范、重c政策、知識產權與標準、安全監管與評估、勞動力培訓、科學普及等方面提出相關保障措施。

人工智能基礎培訓范文第2篇

關鍵詞:教學改革;人工智能;游戲設計;游戲編程

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是研究、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[1]。人工智能技術研究領域包括機器人、模式識別、自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工神經網絡和專家系統等[2],其最為廣泛的應用之一就是游戲設計[3]。游戲設計雖然涉及多門學科,但其作為應用并沒有形成一門單獨的理論[4-5]。由于游戲存在較大的市場以及其作為人工智能的一個重要應用,國外已有多所大學開設了游戲設計課程。如卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)于1999年設立了娛樂科技碩士學位,并開設了相關課程;南加州大學(The University of Southern California)設立了為期3年的互動媒體藝術(fine arts in interactive media)碩士學位課程,并于大學部設立電子游戲設計(video-game design)副修課程。該校也為美國軍隊創作訓練士兵的電子游戲,透過戰斗情境模擬來進行沙盤演練。麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)提供多種電子游戲設計相關課程,并研發將電玩游戲納入教室教學的方法。斯坦福大學(Stanford University)提供電子游戲設計史及包含最佳電子游戲競賽獎的計算機繪圖課程。華盛頓藝術學院(The Art Institute of Washington)為亞特蘭大藝術學院的分校,提供授予學士學位的視覺及游戲程序設計課程。在初期的藝術與設計重點培訓后,學生將學習立體動畫相關技術。國內也有多所高校開設了游戲設計的相關課程,如北京郵電大學,首都師范大學等,為了適應市場許多培訓機構也開設了游戲設計課程,但培訓機構將課程的重點放在了實際的編輯代碼中而過少的關注理論。中南大學開設人工智能課程已有20多年的歷史,在教學實踐中,中南大學智能系統與智能軟件研究所的教師們在教學科研方面取得了許多令人振奮的成果。在良好的環境中,人工智能與游戲編程課程應運而生[6-7]。

1教學目標與要求

中南大學人工智能與游戲設計課程主要面向智能方向4年級學生,在4年級第一學期開設。學習該門課程之前需要具備人工智能以及計算機編程方面的課程知識,并且需要一定的計算機圖形學的相關知識基礎。

此門課程的學習使學生了解游戲設計與虛擬現實的基本概念和術語及其基本設計方法,理解人工智能在游戲中的相關應用,熟悉游戲設計中編程以及建模技術,為學生將來利用人工智能技術以及游戲設計技術奠定必要的知識基礎。除此之外向學生介紹計算機游戲的基本原理和最新進展,包括計算機游戲動畫的最新概況、游戲程序設計概覽、2D游戲的基本編程技術、3D游戲動畫的基本編程技術、3D游戲場景的組織與繪制、游戲中的高級圖形技術、游戲中的音頻編程、游戲中的人機界面技術、人工智能在游戲動畫中的應用,紋理貼圖、基于圖像的繪制和加速算法等。

基于該教學目標,本課程有兩個重點內容,其分別是人工智能技術如何在游戲設計中的應用,以及游戲編程的相關技術。對于人工智能技術在游戲設計中的應用這一內容,主要采用理論結合實際的理念,將學生已具備的人工智能理論知識與游戲設計的具體應用聯系起來,使學生一方面能體會人工智能的基礎理論,另一方面使學生能夠將其所學用于實踐,避免理論與實踐脫節。游戲編程內容主要從設計模式入手,然后依托多媒體平臺對學生進行講授設計以及編程方面的相關知識。

圍繞這個教學目標,我們安排了28個學時的課堂教學,4個學時的實驗,總共32個學時的課程。接下來針對課堂教學、實驗設計、考核方式這幾個方面分別展開討論。

2課堂教學設計

本課程采用培訓學校模式與大學理論教育折中的方式進行講授,本節將著重對28個學時的課堂教學內容分別介紹。

1) 游戲程序設計概論與計算機圖形學基礎。

該部分內容可以分為以下兩部分。

(1) 計算機游戲簡介與游戲設計概論(2課時)。

(2) 計算機圖形學基礎(2課時)。

概論部分主要介紹計算機游戲的基本概念、特點以及目前國際上該領域的研究和應用情況。圖形學部分主要是介紹計算機圖形學的相關理論基礎,目的是讓沒有學過計算機圖形學的學生有一定了解,由于考慮到智能專業也開設計算機圖形學的相關選修課,因此,本部分內容只是對之前學習的相關知識的復習,目的是為后續的程序設計課程打好相應的理論基礎。

本次課程是正門課程的開篇之講,一方面,教師要開宗明義,讓學生明確何為計算機游戲,并對計算機游戲有大致的了解,為后續課程學習起鋪墊作用;另一方面,為增強學生學習興趣,必須介紹計算機游戲的類型以及各種知識與其的關聯。

2) 游戲編程技術。

如上所述,游戲編程是本門課程的一個重點內容,游戲編程可以分為如下幾個部分。

(1)Windows編程基礎(2課時)。

(2)DirectX編程基礎(2課時)。

(3)2D游戲的基本編程(2課時)。

(4)3D游戲場景的組織和繪制(2課時)。

(5)3D動畫的基本編程技術(2課時)。

(6)游戲中的人機界面技術(2課時)。

對于Windows編程基礎,其主要內容是Windows操作系統的發展史、Win32程序的基本結構、消息循環與處理、Windows窗口、GDI接口、集成開發環境(IDE)。

DirectX編程[8]基礎的主要內容是DirectX開發包的歷史及其框架、介紹每一個組件的功能、DirectX開發包的安裝以及與IDE連接的配置。

2D游戲基本編程的主要內容是游戲的基本流程和體系結構、游戲開發的基本理念及方法、游戲引擎簡介、游戲的調試與測試。

3D游戲場景的組織與繪制的主要內容是3D場景的組織與管理、游戲場景的幾何優化、3D場景的快速可見性判斷與消隱、地形場景的繪制與漫游、3D游戲場景中的碰撞檢測。

3D動畫的基本編程技術的主要內容是3D動畫技術概述、Direct3D開發包的使用、關鍵幀動畫技術、基于動作捕捉的動畫技術、腳本驅動的動畫技術。

游戲中的人機界面技術主要內容是游戲的可玩性與人機界面、用戶界面設計基礎。

游戲程序設計部分內容主要是讓學生了解和掌握面向Windows平臺的游戲編程的技能。現在絕大部分游戲和娛樂都是基于Windows平臺,因此掌握Windows平臺的設計模式與編程方法是必須的。又因為DirectX軟件開發包是微軟公司面向Windows平臺開發的一套專門應用于游戲開發的API,因此了解其原理以及掌握其技術能夠提高學生的游戲開發能力。

3) 人工智能在游戲中的應用。

如今的游戲應用了大量的人工智能技術,本門課程將從以下幾個方面介紹人工智能技術在游戲中的應用。

(1)遺傳算法(6學時)。

(2)神經網絡(6學時)。

遺傳算法主要內容是遺傳算法的概念及其相關研究、雜交操作、變異操作、適應性函數選擇、遺傳算法優化的算子、創建和處理矢量圖形。

神經網絡主要內容是神經網絡概述、適應性函數、環境探測、有監督的學習、演化神經網絡的拓撲。

該部分內容主要是介紹如何將人工智能中的理論用計算機語言實現,并介紹如何在游戲設計中應用這些理論。這部分內容是本門課程一個核心內容,通過學習學生們能夠認識到人工智能在游戲設計中的重要性,并提高應用能力。

3實驗設計與課程設計

由于該門課程為選修課,因此課時較少,除課堂課時之外只剩下4個學時的實驗課時。我們針對這4個課時的實驗進行了重點設計,其主要內容是引導學生熟悉Visual Studio .Net 2008集成開發環境、安裝與配置DirectX 軟件開發包、使用有限狀態機設計狀態驅動智能體,設計2D圖形驅動引擎。

雖然課時很短,但學生能夠實際動手操作,熟悉游戲編程的相關開發工具與開發包,另外,學生學習興趣提高了,學習內容從枯燥的抽象概念、理論變成實際的事例。此外,學生還可以在課下完成任務,繼續鉆研新的理論應用。

我們針對本門課程實驗課時少的缺點,特別設定了一個課程設計環節。課程設計并不占用實驗課時,而是要求學生利用課外的時間,自由組合,以團隊的模式完成相應的設計要求。

課程設計主要內容是要求學生完成一個項目設計,該項目設計主要是要求學生使用相關的集成開發環境和開發包,利用一個人工智能技術編寫出一個小的游戲軟件,并給出設計報告。考慮到學生的實際能力,開發與報告以小組的形式進行設計開發,設計團隊由3～5人自由組合,具體分工必須在報告中體現,報告要求不少于4000字,以軟件開發文檔的形式提交,報告中不僅有游戲軟件的需求分析文檔、設計文檔和測試文檔,還必須包括游戲的內容設計,即游戲的情節創意或功能設計。設計題目以及游戲類型由學生自選,圖形界面可以是3D也可以是2D,開發包可以使用Direct3D也可是Windows自帶的GDI。

4考核方式及其安排

考核一個方面是檢測學生學習的狀況,另一個方面是為了通過考核方式,提高學生的實踐動手能力。基于這個原因,我們將整個考核分為3個模塊。

1) 期末考試(開卷),占總成績的50%。

2) 項目設計,占總成績的35%。

3) 實驗,占總成績的15%。

期末考試采用開卷形式,主要目的在于檢測學生通過課程學習,對知識點的掌握程度,以及運用知識點解決問題的能力。其占總成績比例的一半。雖然期末考試為開卷,但考核的知識點無法直接從教材中直接找到,需要學生實際運用能力和解題手段才能完成答題。精心設計的開卷試題,可以使學生對虛擬現實知識體系進行一個系統的回顧,同時,它也是對教學的補充。

課程設計需要學生有很強的自主性,認真完成將使學生受益匪淺,敷衍了事不僅學生沒有得到鍛煉,教學目的也難以達成。課程設計以小組的形式有優勢也有劣勢,好處在于學生可以根據自身能力對應團隊中的角色,例如,某同學編程能力強,他可以作為程序設計與開發人員;另一同學數學好,或理論方面出色,他就可以擔任算法設計的工作;某些同學有創意,他則可以擔任游戲情節設計的工作,等等。這樣做分工明確,每個人都能夠根據自己的實際需求和情況得到鍛煉。劣勢在于,如果團隊同學能力重點都一樣,就會出現分工不清,而最大的問題就是團隊合作會導致某些同學出現依賴思想,最終導致整個團隊只有一個人完成整個項目,甚至導致項目無法完成的情況。對此,我們應當強調每一個學生都要積極主動參與到課程設計中來,發揮自己的主觀能動性,協作完成項目。

5結語

本文探討了人工智能與游戲設計教學目標與任務、課堂教學、實驗設計、考核方式,希望能夠給其他相關教學工作者以參考和啟發,共同促進其完善與提高。

由于人工智能與游戲設計這門課程是中南大學新開的一門課程,在許多方面存在考慮不周或欠缺的情況,需要向兄弟單位多學習并且多在教學實踐中摸索與提高。本門課程是以中南大學智能系統與智能軟件研究所為依托,它具有很好的研究基礎與良好的實驗平臺,并能夠將這門課程融會貫通,使學生理解人工智能與游戲開發設計的基本理念,并培養學生實際應用技能。

參考文獻:

[1] 楊剛,黃心淵. 虛擬現實技術課程的教學設計與討論[J]. 計算機教育,2008(2):1-3.

[2] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 劉鍇. 應用型院校的虛擬現實技術課程教學探討[J]. 電腦知識與技術,2009,23(5):6486-6487.

[4] 劉明昆. 三維游戲設計師寶典:Virtools開發工具篇[M]. 成都:四川出版集團,2005.

[5] 王一劍. 人工智能在游戲開發中的應用[M]. 上海:同濟大學軟件學院,2008.

[6] 于金霞,湯永利. 人工智能課程教學改革及實踐探討[J]. 教學園地,2009(5):91-118.

[7] 蔡自興,肖曉明,蒙祖強,等. 樹立精品意識搞好人工智能課程建設[J]. 中國大學教學,2004(1):28-29.

[8] Microsoft. DirectX Software Development Kit[EB/OL]. [2010-7-20]. /downloads/details.aspx.

Design in Artificial Intelligent and Game Programming Courses

LI Yi

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

人工智能基礎培訓范文第3篇

［關鍵詞］人工智能；人才培養；AI技術人才

一國家對于高校人工智能教育的發展的重視

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。

人工智能基礎培訓范文第4篇

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是計算機科學的一個分支，主要是使用計算機系統來模擬人類的思維活動。人工智能技術己應用于醫學領域中，例如IB M機器人醫生" WATSON”在10分鐘時間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準確率比初級醫生的臨床準確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統來進行醫學影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來診斷早期癌癥，未來人工智能技術將在醫學領域有更廣闊的應用，其對醫學專業學生的計算機應用水平的標準和要求越來越高，高職院校在計算機教學中也應跟隨科技發展的步伐。現階段高職院校在計算機教學過程中還存在著下列問題:1現階段醫學高職院校計算機教學現狀及存在的問題    

大學計算機基礎作為一門基礎課，其內容是理淪知識和實踐知識的融合，醫學生學習計算機知識表現在以下幾個方而:醫學生個體之間存在的差異性較大    

從生源分布上看，來自城市的學生平時接觸過計算機，并且在以前的學習中己經學習過計算機相關的基礎知識，而來自偏遠農村的學生，沒有機會接觸過計算機，且教學設備落后，起點較低，因此在教學過程中應該考慮到學生之間的差異性計算機基礎課程學時安排不夠，且學生不夠重視      

由于醫學高職院校主要開設的專業是醫學類專業，計算機基礎作為一門公共基礎課，學校安排的學時不夠，如本校開設的計算機基礎課程64個學時，64個學時中不僅包括了理淪講解，也包括了學生實踐。同時，大多數學生沒有購買計算機，課后也沒有硬件條件來復習相關的知識內容，因此僅僅靠著上課的講解實踐難以保障教學的質量，同時，大多數學生重視醫學類專業課程，往往忽略了計算機基礎課程的重要性，學生沒有擺正心態，因此出現上課玩手機，睡覺，講話等不良現象

1. 3計算機基礎教學與醫學專業難以結合起來      

目前，計算機基礎課程教學使用的是統一的教材，統一的知識點，沒有專門的針對醫學專業出版的計算機基礎教材，難以針對不同的專業來安排授課知識，使得學生畢業時與就業單位要求的計算機技術的掌握度不符合，使得他們在后續的工作中帶來很多困難2提升計算機教學的幾個建議

2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學的方法相結合    

計算機教學過程中可以采用課堂教授和線上自學的方法，課堂上教授的是計算機基礎知識，包括計算機基礎知識、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計算機網絡六大模塊，主要目的是掌握計算機基礎知識，達到國家計算機一級水平，線上教學平臺可以通過微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級應用課程，提升學生的辦公軟件應用能力，達到計算機二級水平，與此同時，還應包括醫學專業軟件的內容，如藥學專業加入SPASS. SAS醫學統計軟件，影像專業加入DISC. OSIRIS醫學圖像處理與分析軟件，護理、臨床專業加入3DBody解剖學習軟件、醫院信息系統等內容2. 2增強學校和醫院等企業的合作，掌握實踐知識，輸出技能型入才    

在人工智能高速發展下，醫院等醫療機構己從國外引進或者自主研發導診機器人、腫瘤診斷專家系統、胃癌診斷專家系統等智能診斷系統，未來醫療行業的發展將對醫學人才的要求越來越高學校和公立醫院、私立醫療機構應搭建起合作橋梁，輸出優秀的學生為醫療機構培養后備力量，同時醫療機構提供更多的機會讓醫學生參與到實踐中，增強學生的專業素養、業務能力，達到合作互贏的局而提高教師的專業應用素質，加強師資培訓    

學校應提供給教師業務培訓的機會，如到醫院參觀學習醫療機構目前研發或引進各類輔助醫療系統的使用，各類大型醫療器械的操作，使得教師在授課時能夠注重計算機基礎和臨床的學科知識相結合，培養復合型人才

人工智能基礎培訓范文第5篇

當時，1GB的存儲裝置耗資10萬美元，而且有冰箱大小；今天它幾乎不花錢，尺寸也以毫米計量。

即使取得了如此大的進步，我們仍然可以在整個星球―包括所有人和物―的聯網過程中期待更快的進步。已經有50億人使用移動設備，超過 30億人可以接入互聯網。未來若干年，500億件物品―從燈泡到冰箱、道路、服裝等諸如此類―也將連接到互聯網。

每過一代人左右，新興技術就會出現融合，某種革命性的技術因此而誕生。比方說，成熟的互聯網、廉價的帶寬和文件壓縮，以及蘋果標志性的iPhone使得像Uber（優步）、Airbnb、 YouTube、Facebook（臉書）和Twitter（推特）這樣的企業重新定義移動客戶體驗。

現在我們正站在另一次大規模融合的風口浪尖上：大數據、機器學習和不斷提高的計算能力將很快使人工智能（AI）無處不在。

人工智能符合愛因斯坦的那句格言，即天才能將復雜事物簡單化。因此，在世界本身越來越復雜的同時，人工智能將成為21世紀的決定性技術，就像微處理器是20世紀的決定性技術一樣。

消費者已經每天都在與人工智能打交道。谷歌利用機器學習來自動完成搜索查詢，并且往往能夠準確預測某個人要找什么。Facebook 和Amazon（亞馬遜） 利用預測算法在用戶閱讀或購買經歷的基礎上完成推薦工作。人工智能是無人駕駛汽車的核心部件―無人駕駛技術現在可以避免碰撞和交通堵塞―人工智能也是像谷歌DeepMind AlphaGo（阿爾法狗）等游戲系統的核心部件，這臺電腦年初在一場五局三勝制的比賽中擊敗了韓國圍棋高手李世石。

鑒于人工智能的廣泛應用，今天的所有企業都必須要將它們融入自己的產品和服務；否則，他們將無法與那些利用數據來改善用戶體驗、輔助商業決策的企業展開競爭。下一代消費者將會與數字技術共同成長，他們會期望公司預見他們的需求，并實時、個性化地提供咨詢服務。

迄今為止，人工智能太過復雜昂貴，以致很多企業很難對其進行最佳應用。將其融入企業現有業務難度很大，歷史上一直需要掌握復雜技術的數據學家才能完成這項任務，結果導致很多企業仍然憑直覺而不是信息作出重要決策。

今后幾年這一切都將發生改變，隨著人工智能越來越普及，可能使每家企業、每位員工都變得更加聰明、快速和高效。機器學習算法可以分析數以十億計的信號，從而將客戶服務電話自動轉接給最合適的人，或確定最有可能購買某種特定商品的某位客戶。而且人工智能的應用不僅限于在線零售：據A.T. Kearney咨詢公司統計，實體商店依然在零售行業中占據90%的份額。很快，客戶一進入實體店，互動式聊天機器人就會上前跟他們打招呼，機器人可以根據過往的購買歷史推薦產品，提供特別折扣并處理客戶服務事務。

所謂“深度學習”（模仿大腦神經網絡的人工智能分支）領域的進步，可以使智能數字助理在來自社交網絡和其他數據來源的數以百萬計的信號基礎上，以人類助理般的敏銳度來協助客戶規劃假期、確定客戶對某個品牌的反應。在醫療保健領域，深度學習算法可以協助醫生從世界的任何角落實時確定腫瘤細胞類型或顱內異常問題。

要想有效利用人工智能，企業必須對隱私和安全問題時刻保持關注。因為人工智能基于數據，機器了解的個人數據越多，代表客戶預測其需求的準確度就越大。但當然，這樣的個人信息大規模流動可能違反客戶的信任。

企業必須公開其個人數據的使用方式。人工智能還可以檢測并防御數字安全漏洞，并在保護用戶隱私和建立信任時發揮關鍵作用。

就像過去的經濟轉型期一樣，人工智能將釋放新的生產力水平、強化個人和職業生涯并提出有關人和機器間古老關系的存在性問題，人工智能在自動完成任務時會擾亂行業和工人。但就像20年前的互聯網那樣，人工智能將改善現有崗位并催生新的機遇。對此我們應當保持清醒的認識，并通過為明天的崗位提供培訓和給那些跟不上時代的人們建立安全網來適應明天的環境。

人工智能超越人類智慧還有很長的路要走。距離計算學家和人工智能之父約翰?麥卡錫在達特茅斯學院一次會議期間首次提出人工智能概念已經過去了60年，只有到了最近，計算機才能識別YouTube視頻中的一只貓，或是確定前往機場的最佳路線。

我們可以肯定今后的技術創新速度將超過前幾代人。人工智能將像電流般無形無影，但卻充斥著我們的生活。從現在起30年后，沒有貌似心靈感應般的數字助理我們就不知道要怎樣生活，就像今天每隔幾分鐘不看看口袋里那臺個人電腦就會令人覺得難以想象。

馬克?貝尼奧夫