2024年ai软件教程培训班 篇1
人工智能其实是一个通用的技术，它可以用在社会的各个行业里。但如何打造一个专门为教育服务的专属的一个智能化的工具呢？我们想做的，就是把人工智能的通用型的技术和教育过程中的数据和我们教育行业的专家知识有效地结合起来，形成一个教育的超脑，让超脑更好地为我们教育各种重要的场景服务。其中，如何把我们教育过程化的各种场景信息能够转换成未来可以支撑我们教育服务的大数据，同时能够为我们去更好地评价学生，指出学生学习中的各种问题，最后为学生提供一个量身定做的教学方案。
关键技术的突破已经为这一想法的实现带来了希望。例如语音识别技术在2016年就已经超过了人对语音转文字的水平；在大学生在考试中，机器翻译现在已经超过了99%的考生；在评价阅卷中，极其已经超过了大部分老师。以及在面对给定文章的阅读考题，机器的认知、阅读理解能力现在也是超过了人类。一系列关键技术的进展，使得我们已经可以来构建这种支撑我们教育重点环节的教育超脑。
教育超脑实际上不是一个静态的系统，在基础教育中，它可以支撑最重要的两个环节，一个是课堂，一个是课后的自主学习。通过支撑这两个重点环节过程中来不断得到教育学过程中的数据，反过来这个数据又可以帮助我们不断的迭代我们的教育超脑形成更强大的教育超脑来更好地支撑我们的课堂内外的学习。所以，教育超脑实际上是一个在不断持续进化的人工智能系统。
学生除掉吃饭和睡觉，可能有60%以上的时间都是在课堂度过的，所以课堂非常重要。如果在课堂上让学生学好了，他就不需要花那么多的时间去参加课外的培训班，不需要每天晚上学到十一点十二点苦不堪言。但是实际上我们每个人过去都经历了很多种不同的课堂。一个好的课堂，老师讲解的很精彩，学生听了也很认真，氛围非常的活跃；另一种差的课堂，老师越讲越没意思，学生听了很枯燥，整堂课也没有什么参与感。所以显然我们都希望孩子能拥有好的课堂，但是应当如何改变呢？
教育部的陈宝生部长在最近专门提出了要深化基础教育人才的培养模式的改革。其中非常重要的一点。就是课堂革命。要通过对课堂的革命，让学生在课堂上学得更加的轻松，能够学得更多的知识，培养学生的创新能力和实践的培养能力。老师也要在原来既定模式下，去提升自己的教学能力，能够去上一堂好课的能力不是一个月两个月就能培养的。但新技术在提高课堂效率上提供了很高的助力。我们是可以通过新的技术，冲击传统课堂模式带来信息化背景下的课堂革命。
在这个过程里，必须要给我们师生提供一个新型的智慧化的环境。在过去的几年里面，在政府的大力投入下，教室都已经配备了大屏，提供了充足的装备和设备。但这些产品主要还是为老师服务，没有以学生为中心提供更好的支撑。
2024年ai软件教程培训班 篇2
北极星AI，专门为中小学校及教育培训机构提供辅助教学的系统，包括学情分析、精准教学、精准作业、智能批改、测评分析等关键教学环节的功能都有。
2024年ai软件教程培训班 篇3
谢邀，不过和其他回答一样，个人也不建议题主选择一个专业去学习，社团工作中宣传部门一般都会用到这些工具。如果题主是个追星族，也可以用明星素材练练手，比较有动力。大学时间很充沛，如果想要学习的话，可以先到B站或者各类网课网站学习一些基础的技能，之后自己不断观察，学习，摸索。如果有机会的，暑期可以找一些传媒或者需要类似技能的岗位实习，相信可以提高这方面的知识和技能。
如果要选择专业的话，其实可以考虑更加长远且有竞争力的学科。PS这些可以当做一技之长。
2024年ai软件教程培训班 篇4
首先问题就有理解偏差，人工智能不是软件，而是一项功能，或者说是能力。你要做的软件是通过人工智能的技术能力在一个特定的场景下完成某项任务。
至于如何学习，首先要掌握基础编程语言，以下任选其一要熟练掌握：
Python：被认为是所有AI开发语言列表中的第一位。Python相对简单易学，可以很容易地学习。此外python有很多AI相关的库，便于在机器学习等方面快速上手。
C++：已经非常成熟了，而且是最快的计算机语言，如果你的项目开发时间有限，那么C++是很好的选择，它提供更快的执行时间和更快的响应时间，老司机优势显现无疑，游戏开发大部分都是用C++语言。
C ++适用于机器学习和神经网络。
Java：也是计算机语言的老司机之一，虽然褒贬不一，但是在各种项目的开发中，Java都是常用语言之一，它不仅适用于NLP（自然语言处理）和搜索算法，还适用于神经网络。
Lisp:相当古老的语言，差不多是在人工智能火起来之后才又回到众人眼中。有人认为Lisp是最好的人工智能编程语言，因为它为开发人员提供了自由。在人工智能中使用Lisp，因其灵活性可以快速进行原型设计和实验，当然这也反过来促进Lisp在AI开发中的发展，例如，Lisp有一个独特的宏系统，有助于开发和实现不同级别的智能。
但同时也因为它的古老，掌握的人不是大多数。
Python的课程是现在最火爆的，很多网课，从零开始学到高级课程全都有。对自学没有信心的话也可以参加社会上的线下培训班。一定要坚持下去。但总体来说市场上的课程还是有些乱，要边学便自己梳理知识体系。
其次要找好方向：
计算机视觉CV、自然语言处理NLP、机器学习ML这三个方向是最火的，但其中也涉及了很多更深的知识，比如神经网络、深度学习、强化学习等。
所以要有一定的数学基础：微积分、概论、线性代数；
其次是算法与模型，这也是重中之重，算法模型学不好以后会很痛苦，甚至有些方面完全不能理解。
此外，还要深入了解一些框架：
谷歌的Tensorflow:
TensorFlow是一个开源软件库，可以描述一幅数据计算的数据流图（data flow graph）,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。当前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。
Facebook 的 PyTorch：
与TensorFlow抗衡的学习框架，由 Facebook 的团队开发，并于 2017 年在 GitHub 上开源。
TensorFlow 和PyTorch的关键差异是它们执行代码的方式。这两个框架都基于基础数据类型张量（tensor）而工作。TensorFlow更像是一种语言，而PyTorch与Python结合的更紧密。
TensorFlow 是一种非常强大和成熟的深度学习库，具有很强的可视化功能和多个用于高级模型开发的选项。它有面向生产部署的选项，并且支持移动平台。另一方面，PyTorch 框架还很年轻，拥有更强的社区动员，而且它对 Python 友好。
所以如果你想更快速地开发和构建 AI 相关产品，TensorFlow 是很好的选择。建议研究型开发者使用 PyTorch，因为它支持快速和动态的训练。
两者还有很多差异，各有优缺点，可以在实践中慢慢摸索。