平台人工智能培训

目前市面上的人工智能教育平台有很多，但是真正能够称得上“智能”的却比较少。因为人工智能的好坏，首先需要开发团队够强大，再者就是背后要有庞大的数据支撑，才能有精准的算法。而平安知鸟这款软件在人工智能教学方面就做得非常不错，它是中国平安集团旗下的智能培训平台，能做到智能培训一体化。最近平安知鸟借助AI技术研发出智能教练AI Coach，重点指导员工动作类学习和实操考核。不需要其他设备的支持，智能教练就可以通过手机摄像头识别人体关键点，并以关键节点动作引导和实时监测反馈促进员工持续学习，满足企业培训动作类教学及实操考核，例如健身教学、柜台礼仪、机场指挥等。作为一个培训平台大数据是不能少的，平安知鸟拥有最新的数据魔方功能，可从800多个指标维度全景展示培训过程中的各项资源数据，并且全过程智能分析，增强培训成效能力。对于人工智能教育平台不仅需要技术的成熟，更要关注培训的服务体验。而平安知鸟作为中国平安集团旗下的培训平台，有着强大的实力背景和优质的服务，能全方位保障企业信息安全，并提供培训方案指导。有需要的可以去平安知鸟官网浏览下，肯定不会让你失望。

由于人工智能属于深入研究的方向，需要一定的基础，所以很多大学本科并没有专门、深入的AI、ML专业。尽管本科没有人工智能专业，但国内众多高校很早就开始研究人工智能了。目前人工智能研究方向毕业的博士初始年薪就可以达到30万元。为什么计算机极大地改变了医疗和社会等方面，对教育却几乎不能触动？借助人工智能解决教育难题现今，中国教育的许多瓶颈问题，可以借助人工智能的发展而促进解决。人工智能提供教育新方案从技术创新、手段变换、方式转换的角度去解决这些问题、提高中国教育的成效，在现今不仅有必要，而且具备可行性。人工智能对学校和教师的挑战人工智能在教育中的使用，使得学生学习、教师教学的方式都改变了。当然，这种改变的前提是学校的重构。只有学校办学环境、硬件和软件都相应更新，才能适应人工智能语境下学习和教学的品质提升。因此，学校的教室必须重构，使其适应个性化、远程化、复合化学习的需求；学校的图书馆必须重构，要由单纯的借藏书转变为智能化、电子化、数字化的图书馆，才能满足深度学习的需求；学校的实验室必须重构，应该有智能设计、智能制作、智能模拟仿真的功能，才能让学生大展身手；学校的功能设施和空间布局需要改变，增加创意沙龙、小型对话室、虚拟现实学习室等，让每个学生都能获得合适的平台和合适的指导，成长为社会需要的人才。

How：出于兴趣而非需求，自学人工智能的方法论人们可以对自己从哪儿来、到哪儿去感兴趣，去了解柏拉图、维特根斯坦和齐泽克，了解朴素唯物与机械主义，但并不需要成为哲学家。如果你并非为了成为研究者，只是出于兴趣学习人工智能，完全不必被铺天盖地的代码困住手脚，只需遵循以下原则：1、明确内涵和现实每个人都知道人工智能的目标是「实现与人类相似的智能」，当下的我们处在哪个阶段？已经取得了哪些成果？人工智能早已进入我们的生活，搜索引擎的排序、美颜相机的美化效果、今日头条等信息流推荐类内容产品，全部都是当下的人工智能应用。虽然与思考和智能相去甚远、被称作「弱人工智能」，它依然能比人类更高效的完成特定任务。除了这些互联网领域的应用，人脸识别验票闸机、医院的叫号系统这类行业应用，甚至港口管理、油田预测、新药研发，通通都有弱人工智能的身影。如果提起人工智能，出现在你脑中的是 Samantha、Wall-E 或是终结者这些机器人形象，恐怕需要更近一步了解现实。这些应用如何实现？为什么能实现？没有任何学科建立在空谈的基础上，人工智能也不例外。接下来，我们需要——2、理解「黑话」机器学习、深度学习、监督学习、计算机视觉、神经网络、RNN……它们是什么？和人工智能有什么关系？如果你听说过或是了解以上名词的含义，恭喜你，你已经踏入了人工智能的大门。这些名词就像是历史教科书上的事件名，或是数学中的定理，了解它们的内涵、探寻它们之间的关系，能帮助你找到这门学科的层次和边界。比如：「机器学习」、「深度学习」、「监督学习」是人工智能得以实现的方式，其中「深度学习」属于「机器学习」的分支，是以超过 8 层的「神经网络」为标志的模型训练方法；「监督学习」则是从输入数据是否带有标签的角度对「机器学习」进行划分，除此之外还有「无监督学习」和「半监督学习」；RNN 则是「神经网络」的分支，即「循环神经网络」……那，模型、数据、标签又是什么？顺着这些「黑话」和它们关联的「黑话」，你会渐渐理解人工智能的能做什么、不能做什么，为什么会出现某些现象（如 AlphaGo），以及接下来会发生什么。还有很重要的一点——3、抛弃想象想象宇宙中的其他文明，想象一个由机器控制的社会，想象一个为爱落泪的机器人。想象给了我们无限可能，是人类最宝贵的能力之一，不过我们的世界依然建立在「真实」之上。把「想象」留给艺术，把「真实」留给科学。What：我们该怎么做？有了方法论，接下来当然是……获取优质的信息。1、课程类经典的系统课程有很多，例如 Andrew Ng 的斯坦福机器学习课程等等，答案里也有很多推荐质量相当高，在此不多做赘述。除了学院派系统课程，很多媒体或内容平台上也有工业界人工智能专家的「公开课」。这些「公开课」更类似于讲座，有时是对现状的思考、总结，有时会针对人工智能的某一现实痛点展开。如果上一节的「黑话」过关，可以相当轻松的学到不少书本上没有的知识，以及他人的思考沉淀（这部分相当宝贵），很适合对某一领域感兴趣的人研读。2、机构、学术会议及论文人工智能领域是高度依赖学术界，并保留有非常强学术传统的领域。如面向 CV 领域的视觉与学习青年学者研讨会（Valse），面向NLP领域的中文人工智能学会等，这些学会机构除了定期举办公开讲座，同时会会不定期的发布相关内容。以及这些学会机构往往也会举办暑期学校等培训课程，质量较高，对细分领域感兴趣不妨了解课程构成后报名学习。论文也是一个不错的学习途径，知网可以搜索论文购买阅读。以及人工智能领域是一个高度信息流通的学科，如果英文过关，不妨前往 阅读英文论文。3、媒体及社交媒体除了学术熏陶，新鲜新闻资讯可以帮助我们了解当下、提供启发。目前中文领域有不少细分媒体专注人工智能领域，一些科技媒体的人工智能子版块质量也相当不错。以及不少研究者在微博、微信等社交媒体上也相当活跃，同时知乎也有不少人工智能大 V 正在活跃，可以根据自己感兴趣的方向进行关注。4、书籍「西瓜书」《机器学习》，李航老师的《统计学习方法》，「三驾马车」巨著《深度学习》，都是相当经典的入门书。太难了看不懂？《图解深度学习》、《科学的极致｜漫谈人工智能》、《Python神经网络编程》这些向科普方向倾斜的书籍也不错哦。Why：真正的知识都是免费的说了这么多、推荐了这么多，点赞、收藏对于一个人的自学旅程来说，连开始都算不上。重要的是去看、去思考、去实践，远比做出一个「我想要」的姿态重要得多。寻求知识的道路异常艰辛，在此引用汪丁丁教授的一段话作为结尾：「一流的知识只能免费，这是因为它只吸引少数能够理解它的人。这些人是最可宝贵的……他们投入的理解力和伴随着理解一流知识的艰辛，价值远远超过任何付费知识的市场价格。」愿我们都有与一流知识相配的美德。

目前市面上的人工智能教育平台有很多，但是真正能够称得上“智能”的却比较少。因为人工智能的好坏，首先需要开发团队够强大，再者就是背后要有庞大的数据支撑，才能有精准的算法。而平安知鸟这款软件在人工智能教学方面就做得非常不错作为一个培训平台大数据是不能少的，平安知鸟拥有最新的数据魔方功能，可从800多个指标维度全景展示培训过程中的各项资源数据，并且全过程智能分析，增强培训成效能力。