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人工智能方向培訓范文1
關鍵詞：人工智能；高職；技能培訓
一、人工智能概述
人工智能（Anificail Intelligence）是指利用計算機軟件技術與自動化處理的技術，讓計算機能夠模擬與擴展某些人類特定智能的學科，最近幾年來發展非常迅猛，在智能接口，數據挖掘，主體系統等方面取得了豐碩的成果。智能接口技術是研究如何實現人類與機器的便利溝通，現在已經實現了文字，語音，自然語言理解等方面實用化的功能。數據挖掘則是如何從大量不完備的數據中自動生成可應用的知識的技術，在大數據時代里將會有非常廣泛的應用；主體系統則是指的讓計算機具備愿望，能力，選擇等心智狀態的實體，實現計算機的自主性。從當前的應用發展趨勢來看，在未來的5～10年內，人工智能將會應用在教育，醫療，管理，生產等絕大多數的社會領域中，將推動社會的全面發展與進步。在本文中，作者將以高職技能教育為切面，分析人工智能在該領域內應用的前景，并提出建立一套基于人工智能的高等職業技術輔助教學系統的思路，方便進行人工智能應用的相關人士研究與借鑒。
二、人工智能在高職教育教學領域的典型應用及其不足
將人工智能應用到教育方面是很久以來的教育現代化的熱點，從最近幾年來的人工智能在教育方面的應用來看，主要有三種應用的層面：一是智能計算機輔助教學（ICAI），它是將人工智能的技術引入至CAI系統中來，實現更加智能化的教學支持，減輕教師的工作量。二是智能，即讓某些特定的課程與教學的內容，由人工智能來取代教師進行授課，即時答疑，提高教學的效率；三是智能數據庫，對于課程相關的網絡教學資源數據庫，應用人工智能的方法進行數據分析，提高數據庫的訪問速度與交互功能，便于快速搜索與整理數據。但是對于高等職業技能教學來說，上述的三大應用領域還有些不夠契合，主要體現在如下的方面：
（1）對于學習者的活動流程的監控與記錄能力不夠。傳統的CAI系統，側重于對理論思維知識的輔助教學，而對于學習者的身體活動的記錄能力不佳，這樣無法即時準確地保存技能學習過程中與身體活動相關的數據。眾所周知，技能的教學是與學習者身體的活動相關聯的，行動數據的獲取量不足就會導致無法對學習者的技能及其效果進行評估與糾偏。
（2）與使用者的交互功能不佳。傳統的人工智能交互是文本與圖像，雖然簡單直觀但形式單一，還無法通過生動的語音和動作與使用者進行交互。這樣在教學輔助方面的效果不盡如人意。
（3）智能水平有待于提升。現代的人工智能輔助系統，雖然已經能夠實現教學數據的排序、統計、匯總等簡單的操作，但是離真正智能化的工作還有一定的差距。系統無法根據學生操作的具體情況做出個性化的情況統計分析，提出個性化的建議。在即時交互方面也還有很大的提升空間。
三、高職技能輔助教學系統的設計思路
針對上述教學人工智能應用的不足，結合高等職業技術學校的教學情況，特地提出一套人工智能輔助系統的設計思路：
（1）使用高級的智能接口技術實現行動數據的采集。
智能接口是為建立和諧的人機交互環境，使得人與機器之間的交流像人與人之間的交流一樣自然和方便。學習者在進行練習的過程中，無法像傳統的人機交互方式一樣將數據錄入至計算機中，而是需要智能系統通過攝像頭，運動傳感器等等高級的智能接口技術來感知學習者的活動，對活動進行分析與統計，并轉化為大數據存放至海量數據庫中。至于具體采用哪種智能接口技術，需要根據具體的學習內容而定。
（2）應用專家系統對于學習者在技能操作中產生的大數據進行分析。專家系統是目前人工智能領域最有實效的一個領域，它是利用人工智能的技術讓計算機能夠實現特定領域內的大量知識與經驗的系統。利用它來對技能學習過程中產生的大數據進行分析和挖掘，從中提煉出具有個性化的知識體系，發現學生與老師都沒有發覺到的某些特殊的學習狀態，能夠為進一步的學習反饋做好充分的準備。這樣可以使得學習的針對性更強，效率更高。
（3）使用智能檢索與生成技術對于分析結果進行輸出與展示。通過使用人工智能的檢索系統，可以快速地對分析的結果進行展示，可以利用網絡的環境，用生動形象的方式將結果展現在學習者或教師面前，方便掌握學習的過程。
四、輔助教學系統的應用展望
通過應用了上述的基于人工智能的輔助教學系統，將對于高職院校的教學產生非常強大與積極的影響。首先，該系統可以將教師從重復機械的日常教學環境中解放出來，不再通過傳統的測驗，考試，交流等方式獲知學生的學習狀態，由系統監控學習者在技能培訓過程中的一舉一動，自動進行學習效果的定性與定量的分析，積極地反饋給教師，從而使得教學更具備了明確的方向。其次，該系統也會增加技能教學的趣味性，將培訓的活動轉化為類似于電子競技的效果，學生在學習的過程中隨時可以觀察到自己的學習狀態，以及與其他同學的差異，更能夠培養自學的能力。第三，該系統可以與現有的高職院校校園網實現無縫的對接，將全院校的數據進行統一的智能加工與挖掘，可以更加方便高職院校的管理工作，也可以方便地擴展成為完備的高校智能管理系統。
參考文獻：
[1]邱月，人工智能技術在計算機輔助教學中的應用[J].福建電腦，2007（08）.
人工智能方向培訓范文2
高度智能化的培訓時代
即將來臨
人工智能的演進可以從兩個角度來看――做得更快，做得更好。自動化本身帶來的是更少的人力投入，以及更高的生產質量。人工智能結合自動化領域帶來的結果可以理解為“做得更快”，讓過去流程中不能夠自動判斷的復雜情形，得以借助人工智能進行快速準確的判斷，并進行有效的執行和輸出。
人類在學習與歸納之后，通過高水平的復雜思考過程可以得到一個決策或者預測，該決策或預測的水平表征了某個人在復雜問題上的認知與處理能力。問題越復雜，需要采集與處理的信息越龐大，人類的認知與決策就越會趨于癱瘓。而人工智能在計算能力大幅提升的今天，讓幾十年前就被發明的算法在高性能計算下重獲新生。過去只有科技巨頭才能涉足的高深領域，現在的初創團隊也可以使用高性能計算與開源架構，以小規模數據集進行深度學習。
前景：高度智能化
人工智能領域的發展，將為培訓行業提供更多高度智能化的前景，體現在三個方面。
第一，考試當中，不僅可以對客觀題進行標準評價，也可以對主觀開放式問題進行機器學習，形成一套評價體系。
第二，基于NLP（神經語言程序學）技術的語言識別體系，可以對音頻、視頻進行更復雜的理解和評價，評估員工技能，而不僅僅是通過考試來檢測知識掌握情況。
第三，針對用戶學習信號的深度學習，推薦精準的學習路徑，讓學員看到時間投入和績效改變的強相關關系。
實踐：實現教學模式的突破性創新
關于培訓領域的互聯網產品與服務，過去很長一段時間，產品形態還是集中于給學員播放在線視頻或者Flas。所有廠商做出的努力都是在錄制視頻，而甲方都在采購大量的在線課件。如果我們善加利用人工智能在語音識別、語義理解領域的突破，那么也許能夠在教學模式上實現重大創新。
在人工智能領域，UMU作了諸多嘗試和努力，率先推出了基于人工智能的學習新模式。其創新點在于，通過對語音語義的理解和機器學習，鼓勵學員對同樣的知識體系進行輸出訓練；通過輸出過程的智能評價體系，學員能夠評估自己的學習進度，也幫助老師省去一一輔導的時間，并能夠給老師提供快速直接的建議和統計性反饋。這種教學模式的突破性創新，為大家帶來了耳目一新的學習體驗和實際的學習效果。
除此之外，如果一名新員工加入公司，能夠圍繞自己的崗位，在機器學習的引導下不斷以“打怪升級”的方式完成對公司產品、技術和工作要求的學習，且每次學習過程都是有目的性和指引性的，那么他會進入一個更加快速的成長通道――人工智能指引下的學習路徑圖。UMU可以利用機器學習技術幫助某家企業構建知識圖譜（knowledge graph），平臺上的內容越多，學員使用得越頻繁，該企業就越能夠在這個過程中通過機器學習找到知識點之間的關聯性和依賴關系，從而給學員一個非常有效的推薦。
設備與內容奠定VR培訓的根基
如果我們期待虛擬現實更快速地進入千家萬戶，成為工作與生活的必備場景，那么可以從移動互聯網的發展模式著眼，進行思考與預測。
中國的移動互聯網產業近年來的發展速度明顯領先于全球。推動移動互聯網產業成熟的關鍵要素包括三點：設備、網絡、產業。對于虛擬現實的發展現狀分析亦可從這三點出發。
?設備：智能手機按年升級換代，100美元可以買到足夠好的智能手機，而且有諸多選擇。
?網絡：家庭寬帶持續降費提速，手機從3G到4G網絡的大規模普及，現在連地下車庫、城市郊區都徹底普及了高速移動網絡，讓人們時刻保持連接。過去的網速限制一旦去除，很多場景發生巨變。曾經人們要下載高清電影觀看，現在很多人直接用手機、電腦或者使用“電視盒子”連接電視觀看在線高清節目。
?產業：移動應用與游戲的開發者，以及在線內容的生產者數量激增，是整個產業發展的基石。
設備待成熟
虛擬現實設備的成熟度還處于非常早期的水平，其相關設備還需要大規模普及。我們期待高性能低成本的虛擬現實設備像智能手機一樣快速進入工作生活領域，成為人人必備的設備之一。
早期的電腦上萬元一臺，網費也不便宜，所以大家去網吧使用電腦上網，實現資產的“分時復用”?，F在上海、北京、香港等地都出現了大規模的虛擬現實體驗館，而這些場館消失之時，也是虛擬現實真正普及之日。
網絡待穩定
虛擬現實對數據吞吐水平提出了更高的要求。全球與國內的互聯網還處在“弱連接”的水平，網速和穩定性有較大的波動，還需要進一步升級網絡連接及傳輸速度，這樣才能從本地內容擴展到在線與實時高清內容。
產業待開發
由于虛擬現實設備保有量非常有限，所以相應的軟件與內容的開發者數量也很有限。今年下半年，虛擬現實領域創業的項目投資遇冷，也給整個產業開發者潑了涼水。
企業培訓中的VR實踐
令人振奮的一面是VR拍攝設備百花齊放，千元級高清全景視頻拍攝設備給內容生產打下了扎實的基礎。一般來說便攜式的VR拍攝設備有兩套體系，一套是以GoPro為主的拍攝制作體系，一套是以三星為主的拍攝制作體系。
對于企業培訓來說，通過VR拍攝設備就可以錄制特定工作場景的全景視頻，形成支持VR設備觀看的培訓內容。這樣對于需要動手實操的復雜工作場景，特別是短期內不能被機械臂所替代的工作場景，就更需要先進的培訓模式以提升工作水準；對于危險的或者試錯成本高的工作場景，VR內容也可以幫助企業節約在崗培訓的預算，提升學習速度，降低綜合學習成本。
UMU將在明年第一季度推出虛擬現實領域的一站式解決方案，可以幫助企業以千元級別的投資來拍攝全景虛擬現實教學視頻，學員只需要把自己的手機插入基于Cardboard模式的頭顯，就可以體驗沉浸式的學習過程，屆時在《培訓》雜志2017年會展上有全面展示。
君子善假于物
當大數據這個概念誕生后，大家都希望抓住大數據的產業升級機會，讓自己也更加富有洞見。當我們仔細審視很多以“大數據”為關鍵詞的產品時，往往感覺與過去的做法并無不同?！按髷祿痹诓簧購V告中更像是“大口號”，只要做了數據分析，就成了“大數據”產品。
人工智能方向培訓范文3
［關鍵詞］人工智能會計變革;應對策略;會計人才
數據和人工智能技術逐步應用于會計行業，德勤等四大會計師事務所相繼推出財務機器人，RPA技術被越來越多的企業廣泛運用。這一科技創新將幫助會計從業人員從許多重復性、標準化、流程化的核算工作中解放出來，與此同時也催生了新型會計崗位，給會計從業人員帶來新的挑戰。毋庸置疑，人工智能技術引發會計變革，究竟會帶來何種變革，會計從業人員該如何應對會計變革是文章探討的關鍵問題。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是計算機科學的分支，它試圖通過研究、開發用于模擬和擴展人的智能的理論、方法、技術，以構建出一種新的能模擬人類意識和思維模式的一門新的技術科學。其研究內容包括知識表示與自動推理、機器學習與知識獲取、自動編程與智能化機器人等。人工智能的發展經歷了萌芽、誕生、發展到集成四個階段。人工智能應用于財務領域始于1987年美國注冊會計師協會發表的《人工智能與專家系統簡介》，后來國外對此進行了深入的研究與探索，開發出相應技術與專家系統解決財會領域的分析決策工作，目前主要是運用模型化的財務管理理論，將匹配后的數據導入信息庫，據以分析得出企業財務報告，形成戰略經營建議。財務領域中的人工智能技術主要在于機器視覺和語音識別兩個方向，著重模仿人類的財務操作和判斷，多應用于業務收支預測、風險管控、稅務優化等方面。
2人工智能技術對會計行業的影響
隨著大數據、人工智能、移動互聯網、云計算技術的發展和應用，為我國企業管理的模式注入新的理念，傳統的基礎會計核算工作會被財務機器人替代，會計數據的采集、挖掘、分析，會計核算流程的再造以及隨之而來的對新型會計崗位人才的需求，都將推動企業會計模式的變革。
2.1人工智能實現會計數據質的飛躍
數據是會計核算的起點，為企業決策提供依據。在人工智能技術的支持下，海量的結構化和非結構化數據在數據處理系統中整合和分類;數據挖掘技術對數據進行深度挖掘，發現其潛在價值，數據的質量隨之提升。會計人員通過人工智能輔助系統，利用信息自動集成技術，自動將各種會計信息記錄到會計系統，避免了以往財務人員花費大量時間和精力于采集和錄入數據信息。隨后利用人工智能自動核算功能進行賬務處理，智能分析系統進行一定的數據分析，避免了會計從業人員處理大量的基礎核算工作，將工作重心轉移到為企業創造更多價值的預測、分析與決策工作中去，提高企業決策的效率和準確性。
2.2人工智能促進會計信息互聯
在會計核算方面，大量企業采用PRA，其被普遍認為是業務流程自動化軟件，結構化、常規化會計流程均由自動化機器人來執行，不受時間和空間的限制，自動生成各項報表，及時快速，靈活準確。人工智能為企業管理者和財務信息使用者搭建起信息共享平臺，使企業與其客戶、銀行、稅務、會計師事務所等廣泛互聯，實現上下游企業溝通、銀企對賬、網上報稅等。財務智能系統通過科學的決策程序，利用會計數據和模式，以不同角度、不同層次、不同時期進行分析，揭示隱藏在財務數據背后的價值，使得會計信息質量大幅提高，提高企業決策效率。
2.3人工智能催生新型會計崗位
核算和監督是會計的兩個基本職能，財務人員日常主要完成建賬、填制和審核原始憑證、填制記賬憑證、登記賬簿、編制財務報告等基礎性工作。伴隨人工智能的發展，這種日常的標準化、流程化的基礎核算工作可由財務機器人完成。財務機器人高效低耗、精準可靠、快速反應的優勢相較于會計工作人員日益明顯。與此同時，機器人間無須回避職務職能的利害沖突，這些都降低了會計人員在單位內部運營管理的重要地位。未來財務領域對基礎會計從業人員的需求大幅減少，會計人員崗位需求結構面臨變革。管理會計人才是集財務會計、法律、財務管理、計算機等知識于一體的復合型人才，并具有數據分析思維和預測思維，國家倡導的未來的管理會計師應同時是價值分析師。利用大數據和云計算等信息技術，解析過去、控制現在、分析未來，是對未來會計崗位人才提出的新的要求。
3會計行業在人工智能時代下的應對策略
3.1提高思想認識
人工智能技術在財務領域的廣泛應用已是必然趨勢，利用數據挖掘技術、智能決策支持系統等將財務人員從煩瑣復雜的工作中解脫出來，會計核算職能向管理決策職能轉變，同時也對會計從業人員提出更高要求。面對人工智能技術帶來的巨大變革，財務人員應在了解人工智能技術的基礎上，努力學習新技能，加強計算機、信息技術知識的學習研究，以順應時展的需要。與此同時也應認識到，不論是信息化系統，還是財務機器人，僅僅起到輔助決策作用，仍由人類進行開發、使用和維護。因此會計人應審時度勢、轉變觀念，全面認識人工智能，努力使自己成為兼具財務知識和信息系統操作能力的駕馭財務機器人的復合型人才。
3.2實現管理會計轉型
2014年10月財政部頒布了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，要求在5年之內提升管理會計人才的職業能力。中國總會計師協會會長劉紅薇在2018年5月世界會計論壇上表示:管理會計已經在全球進入了一個大變革和大發展的歷史時期。財務人工智能技術實現了會計信息的標準化流程化處理，會計核算職能逐漸被財務機器人取代，這種以技術手段革新形式帶來的會計職能的變化，釋放出大量基礎會計核算人員，他們必須綜合學習會計、財務管理、稅務以及信息系統的相關知識，向管理會計人才轉型。在企業發展戰略的指導下，以管理會計的視角，將數據進行分析和提煉，編制預算計劃，對企業經營業務進行控制，對業績進行評價，為企業發展和治理提供指導，以適應時代變化，成為多元化人才。
人工智能方向培訓范文4
【關鍵詞】安檢系統 智能X光機 圖像處理 圖像識別 人工智能 GPU云計算 大數據
1 引言
安檢作業是鐵路運輸安全至關重要的一步，X光安檢機是該環節中的關鍵設備，但是長期以來，都是人工看圖識別，員工上崗前要經過相對長時間的培訓，同時人工作業會在疲勞的時候產生誤檢和漏檢。隨著GPU云計算的高速發展，計算機的計算力成本迅速降低，為以計算力和大數據為基礎的人工智能技術提供了突破閾值的基礎。通過軟、硬件及線上線下結合，匯集與分析各種安檢領域（包括海關、機場等）的圖像與數據，將之應用于高鐵站安檢作業作為底層初始數據，再在運行過程中使用人工智能的深度學習算法，可以有效提高人工智能X光安檢機（簡稱，智能X光機）禁限帶物品的識別率、降低勞動強度、減少人為誤差；同時匯聚大量單一作業點數字化的安全信息到公共安全大數據中樞平臺，反饋回的大數據喂養人工智能算法，機器學習后的結果再次應用到具體某一單作業點時，便整體提高所有單一作業點的識別率（圖1）。
由于乘客所攜帶物品種類相當復雜，智能X光機的智能識別系統如何快速、準確的識別出乘客所攜帶的禁限帶物品面臨著巨大的挑戰。本文使用基于圖像處理、圖像識別以及機器深度自主學習的計算機算法，在X光機圖像智能識別方面進行了深入開發和實地試驗。智能X光機的模式智能識別系統是智能X光機的重要組成部分。為智能X光機的閘門提供控制信號以及各種報警信號。最后，根據以上的試驗結果，研發實用的智能X光機的模式識別系統。本文主要介紹了該圖像處理與識別的過程以及智能識別系統。從而解決一下三個方面的主要問題：
（1）解決一線安檢人員不足、過度勞累的問題，以及因此而產生的誤檢和漏檢等問題；消除和減少安全隱患，同時實現減員增效；
（2）降低對于人員素質要求，縮短上崗前的培訓周期，直接勝任物品安檢崗位；
（3）解決傳統安檢無法聯網、無法數據積累、海量數據資源浪費的問題。
2 圖像異物檢測原理
2.1 圖像識別方法
本論文設計的基于圖像理的高鐵站智能X光機檢測過程主要包括六個部分，分別是：圖像采集、新拍圖片和原始圖片特征點提取、新拍圖片和原始圖片特征點匹配、求得新拍圖片和原始圖片之間的空間變換矩陣、對新拍圖片進行透視變換、對變換后圖片與原始圖片進行相減。
計算機視覺的相關應用中經常會提到一個概念：特征點。特征點也稱作關鍵點或者興趣點，顧名思義，圖像中的特征點一般指一些獨立的物點，例如：煙肉、避雷針、旗桿、電視塔等等；或者圖像中的一些線型要素的交叉點或者面狀要素邊界線拐點。如：桌子角、墻角、樹枝交叉點等等。特征點的概念常常被用來解決一些生活中的實際應用問題，例如：圖像的配準、物體的識別、圖像的三維重建等等。假如我們可以檢測到充足的此類特殊的特征點，由于它們的區分度比較高，就沒有必要觀察整幅圖像，只對這些特征點進行局部的分析，并且利用它們精確的定位圖像的某些穩定的特征。
2.2 比對流程
通過兩幅圖像之間的匹配點對，求解出它們之間對應的單應矩陣，然后可以通過該單應矩陣對新拍圖像進行變換，能夠得到與原始圖像配準程度很高的圖像。
要檢測新拍圖像上的異物，我們需要對經過變換過后的新拍圖像和原始圖像進行配準操作，變換過后的新拍圖像由于透視變換出現一部分黑色區域，這樣會對后續的圖像對比操作造成很大的影響，因此，我們首先需要一定的手段將該黑色區域去掉，在計算機視覺處理技術當中有一種圖像剪切技術可以達到此目的，需要注意的是，為了能夠對兩幅圖像的相同區域進行對比，我們需要對原始圖像進行同樣尺寸的剪切動作。
經過剪切過后的兩幅圖像尺寸大小一致，此時可以用圖像像素值差法對該兩幅處理后的圖像進行圖像相減，我們可以事先預設一個閾值，如果相同位置的像素點的值相同或者兩像素點差值未超過預設的閾值，則可以認定此兩像素點是相同的，反映在結果上則是該位置為一個黑色點斑，反之，若相同位置像素點的像素差值超過預設的閾值，則該位置顯示一個白色點斑。我們可以通過圖像相減的結果圖像上的白色斑點直觀的判斷兩圖像之間的差異或者是否存在異物。
3 測試試驗
長春西高鐵站對使用的人工智能X光安檢設備，進行了改造，融入了圖像處理技術和人工智能云端計算力應用的檢測，并進行試驗和實物操作檢驗。
（1）設計了一套基于圖像處理技術的高鐵站智能檢測軟件系統。整個圖像處理過程分為新拍圖像與原始圖像特征點檢測及匹配、對檢測出的新拍圖像與原始圖像特征點對精選、新拍圖像與原始圖像之間空間轉換矩陣的估計、新拍圖片的透視變換、圖像剪裁、新拍圖像與原始圖像相減、圖像異物標記、腐蝕除去噪聲等8個步驟，針對上述8個步驟編寫了相應算法。
（2）在實際的圖像攝取過程當中，拍攝視角無法保證每一次都完全相同，尤其是當拍攝環境較為復雜時，由于物體的遮擋效應，攝像頭在比較大視角變化情況下拍攝出的圖像相較于原始圖像會出現很多“新”的內容，這樣在圖像相減時可能會出現很大的差異，可以考慮在一個角度變化范圍內實現很多張微小角度變化的圖片的拍攝，然后連續對相鄰的圖片進行空間轉換，最終達到效果比較好的大角度空間轉換。
（3）由于實際的拍攝角度和環境亮暗的不同，物體表面反射光強度不可避免會存在差異，由此，在兩圖像像素值差算法的過程中，也可能會出現噪聲，為消除噪聲，本設計的系統用的是圖像腐燭算法，使系統異物檢測效果更好。實驗測試表明，在環境的亮暗、圖像位移、旋轉、傾斜、縮放等因子的變化不超過容許范圍的條件下，本次試驗提及的基于圖像處理的高鐵站智能檢測系統基本能夠取得較好的效果。
（4）根據不同的應用場景，靈活配置安檢效率和閱圖效率的匹配關系：
快速安檢模式：安檢效率高于閱圖效率，增加安檢人數以滿足業務量的需求，適用于業務高峰期，快件量巨大的應用場景；
快速閱圖模式：安檢效率小于閱圖效率，平均每位閱圖人員可管理多個通道；適用于業務低谷期、安檢包裹較少的情況，以節約人力成本。以上兩種測試也很成功。
（5）長春西高鐵站的人工智能X光安檢機測試結果想到優異。已經具備200-1000億次/秒的圖形運算能，自動識別肉眼難以辨認的復雜背景后的槍支，經過大數據分析，甚至能查驗出分批寄運的槍支零件，可對3D打印槍進行識別（圖2）而傳統X光機無能為力。該大數據的云平臺系統，運算速度已經達到毫秒速度。當前版本的智能X光機，可識別常見的一百種以上刀具、數十種30種以上槍支、常見的上百種瓶裝液體、一百種以上的鋰電池（圖2）。
4 展望及結束語
未來下一步的工作是進行各個單一作業點的人工智能X光安檢機聯網，實現數據的實時向大數據運營中心傳送；在運營中心GPU計算力的使用和機器深度學習的迭代升級，會持續不斷地增強實現智能判斷力、并通過智能語音播報提醒。每個車站都配備一個分指揮中心，可以完全實現培訓、指揮的功能?？梢詫崿F24小時值機和支持一人值雙機的工作的方案，并能實現遠程值機、移動值機等功能。極大地提高了火車站X光機安檢環節的工作效率和升級了安全保障的能力，并實現減員增效。
本文報道了人工智能X光機的安檢系統在長春西高鐵站的實地應用和測試原理、方案、過程和結果，討論了智能X光機通過運用圖像處理和圖像識別技術，結合與人工智能機器深度學習的算法，和GPU云計算的大數據處理能力，經過反復實測試驗，初步實現了高鐵站安檢作業異物檢測功能的需求，但仍存在很多實際應用問題需要改進和完善，仍然需要大量的基礎數據建立數據庫，累積大量機器學習數據，從而進行更高維度比對運算，減低誤報率。隨著人工智能技術的進一步發展，以及計算機圖像處理技術和圖像識別技術的更加成熟、完善，人工智能X光安檢設備將會在保障鐵路運用安全方面發揮越來越重要的作用。
參考文獻
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作者簡介
米仲勇（1975-），男，吉林省長春市人?，F沈陽鐵路局長春站工程師。主要研究方向為鐵路運輸管理。
人工智能方向培訓范文5
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康執璽用鼠標從屏幕邊上拖來一些長方形的模塊，并把它們用線依次連接起來，一個人工智能機器學習的模型就做好了，前后用了不到一刻鐘。根據模型初始數據的不同，這個模型可以有不同的功能，例如識別信用卡詐騙，或是檢測垃圾郵件。
“如果沒有先知平臺，搭建一個識別信用卡詐騙模型可能需要花費數據團隊幾個月的時間，”康執璽告訴《第一財經周刊》，“普通技術員工經過一個月的訓練，差不多能熟練使用先知平臺上的模型?！笨祱汰t是第四范式先知平臺的產品負責人，為了讓普通技術人員也可以輕松搭建機器學習模型，他和團隊已經不間斷工作了一年之久。
第四范式是一個提供AI機器學習模型的通用型平臺。該公司的算法工程團隊開發了一系列的基礎設施組件，以此組成了大規模分布式機器學習框架（General Distributed Brain Technology，GDBT）?？祱汰t稱，未來兩年，普通技術人員可以在“先知平臺”上做出類似AlphaGo復雜度的人工智能，“這里面的難點不是AlphaGo本身，難點是如何讓普通人也可以做出AlphaGo”。
目前市面上比較流行的計算框架，例如Hadoop、Sparkd更適合執行傳統的數據倉庫技術（ETL）任務。而第四范式“先知平臺”的框架由C++語言編寫，可以在單機、MPI、Yarn、Mesos等多個分布式環境運行，例如很多企業在計算時所用的硬件資源并不相同，GDBT可以針對不同的硬件資源、不同的算法場景，就調度、計算模式、機器學習算法部件的抽象等做優化。
成立兩年多來，第四范式相繼拿到紅杉資本和創新工場數千萬元人民幣的天使輪和A輪融資。雖然還沒實現自負盈虧，但是創始人戴文淵稱，公司已經開始有了營收。
AI for Everyone，這既是第四范式的公司目標，也是戴文淵2014年決定從華為諾亞方舟實驗室離職創業的原因。在這之前，他最常問自己的問題是“人工智能要創造更大的價值，要通過什么方式去做”。
過去十幾年，人工智能在學術領域一直處于發展瓶頸期。直到2007年左右，還在讀碩士的戴文淵和一些同行感覺到機器學習在理論上取得了很大進展，這時候就需要海量數據來推動人工智能的發展。戴文淵認為，這個機會很可能發生在互聯網公司，于是2009年他進入百度工作，參與搭建百度鳳巢。這是一個全新的廣告銷售系統，百度鳳巢系統背后的人工智能需要識別信息、廣告，以及智能地匹配不同的權重因素。
作為百度鳳巢的總架構師，戴文淵需要當一個全才―不只要懂機器學習的原理，還要精通數學統計、編程、分布式計算，以及要有很強的架構能力。“不僅要設計算法，還要懂業務”，戴文淵為此專門用半年的時間學習網絡營銷，只有這樣才能明白人工智能可以應用在哪些方面。百度鳳巢用了三四百人，花了三四年才做出來，投入的成本之大，甚至影響到了百度公司的業績，為此李彥宏還出面向股東做過解釋。不過，如今百度鳳巢已經成為拉動百度利潤增長的核心，人工智能終于有了產業效果。
對于戴文淵來說，百度鳳巢的成功意味著AI for Someone已經實現，更關鍵的是，他從中看到了AI for Everyone的機會。但是讓人工智能服務每個技術人員的目標還有重重困難，當前，絕大多數的AI技術都集中在Google、Facebook、百度等互聯網公司巨頭手中，作為商業公司的它們不可能將AI核心技術完全開放出來。比如Google，雖然開源了深度學習系統TensorFlow，但是這套系統上手難度高，另一方面，與Google自家的服務深度綁定，對于不想依附Google的中小企業并不友好。
因此戴文淵認為，與其等待大公司的“施舍”，不如做一家人工智能的企業服務公司，專門為那些養不起大型AI團隊的公司提供AI服務。
在構建百度鳳巢時，戴文淵開始嘗試簡化搭建機器學習模型的工程。工作之余，他動手寫了一堆機器學習的組件，并找來一個實習生，讓后者通過這些機器學習組件搭建一個全新的模型。短短一個月，這名實習生做出了一個機器學習的模型。這個結果讓戴文淵很振奮，如果一個實習生一個月就能做出來一個機器學習模型，那招來10個實習生，經過培訓，一年就能服務120個客戶。事實上，這也成為第四范式最初的運作模式。
然而這種模式很快就遇到了問題。首先是人才的短缺，戴文淵意識到這相當于把人工智能公司做成勞動密集型公司，但人工智能的人才資源嚴重不足。另一方面，由于出售的產品是一套機器學習的模型，買家只能使用卻無法修改，一旦出了問題或者遇到需要調整的地方，還需要第四范式再次提供服務。
因此在最初階段，金融客戶只愿意把一些非核心的的項目外包給第四范式。對于大型金融機構來說，風險控制是業務核心，交給第三方公司去做相當于命脈交到其他人手里，這是它們無法接受的。
了解到實際的客戶需求后，戴文淵意識到第四范式還是要做一個通用型平臺，“就像在賣建造機器學習模型的釘子和錘子”。在這種模式下，第四范式只負責提供機器學習的工具，工具用來做什么就與他們無關了。一個金融機構購買先知平臺后開發了十幾套機器學習模型，至于有沒有用來開發風控模型這些核心產品，“這就是商業機密了，我們也不清楚”，戴文淵說。
雖然看起來產品形態更加簡單了，開發難度反而比之前大了好幾倍。從產品上看，釘子和錘子因為要給普通人用，所以耐用性要好，比如對于建模時所輸入的數據不能挑剔，即使數據有空缺、格式不對，也不可以宕機。從內核上看，考慮到工具將來的迭展，底層代碼要從頭開始寫，原來戴文淵在百度鳳巢時寫的組件不夠用了。
人工智能方向培訓范文6
關鍵詞：人工智能技術 在智能建筑應用
中圖分類號：TU74 文獻標識碼：A 文章編號：
前言
智能建筑由具備樓宇設備自動化系統(BAS)、通信自動化系統(CAS)、辦公自動化(OAS)系統發展到系統智能集成,隨著智能建筑的發展,智能建筑對各種先進自動化系統、通訊手段和高質量管理、服務的需求也越來越高。
一、智能建筑的發展及存在問題
經過十幾年的迅猛發展，智能建筑已經由具備樓宇設備自動化系統(BAS)、通信自動化系統(CAS)、辦公自動化(OAS)系統發展到系統智能集成。隨著智能建筑的發展，智能建筑對各種先進自動化系統、通訊手段和高質量管理、服務的需求也越來越高。但是目前智能建筑的發展也正處于一個重要的十字路口。
1目前建筑智能化系統還夾雜著許多泡沫， 即使目前比較成熟的樓宇自動化系統(BAS)還只能稱之為具有順序邏輯判斷能力的自動控制系統，無法進行思維邏輯判斷或自學習，一旦工作環境或工作參數發生變化，將必須人工重新調整或編寫控制程序，系統維護復雜、檢修不便，離智能還相去甚遠。
2 由于技術與市場等各種原因， 目前許多智能建筑的各個子系統的還是分立運行，形成了一些相互脫節的獨立系統，無法實現大廈的綜合優化控制。各個系統之間不僅硬件設備大量重復冗余，而且往往各系統都沒有提供相互通信與控制的接口，操作和管理人員需要熟悉和掌握各個不同系統及對象的技術，造成系統建設、技術培訓及維修費用的增高和系統效率低下。
因此，只有采用統一的模塊化硬件和軟件結構并引入人工智能技術，才能使各子系統成為一個整體，提高控制和管理系統的容錯性和可靠性，并具有智能成份，這是智能建筑所追求的目標。
人工智能技術在智能建筑中的應用研究
二、人工智能新發展對智能建筑的影響
進入新世紀以來，知識庫專家系統和知識工程成為人工智能領域最有實踐意義的成果，已開始大量商品化。
1專家系統是一種基于知識的系統， 其實質是使系統的構造和運行,都基于控制對象和控制規律的各種專家知識。 這種人工智能的計算機程序系統,具有相當于某個專門領域的專家的知識和經驗水平,以及解決專門問題的能力,或者說專家系統是指相當于(領域)專家處理知識和解決問題能力的計算機智能軟件系統。 根據一個或多個專家提供的特殊領域知識、經驗進行推理的判斷,模擬專家決策的過程來解決那些需要專家決定的復雜問題。
這樣一來， 就可以引入基于控制專家的專業知識和實踐經驗的專家控制系統。 采用知識表達技術,建立知識模型和知識庫,利用知識推理,制訂控制決策。為智能建筑的樓宇設備自動化系統(BAS)（ 包括強電設備控制自動化（EA）、安全防范自動化(SA)、消防自動化(FA)等） 提供最優控制、決策支持等。 專家控制系統的設計,改變了過去傳統的控制系統設計中單純依靠數學模型的局面,使知識模型與數學模型相結合,知識信息處理技術與控制技術相結合。另一方面，專家系統也可以應用于智能建筑的物業管理與服務之中，通過設置用戶管理知識庫和數據庫，對人員出入、自動繳費、業務咨詢等管理與服務提供智能支持。
2人工神經網絡在建筑系統建模、學習控制、優化等方面取得了成功。已應用于語音識別、模式識別、最優計算、信息智能處理、復雜控制、圖像處理等領域。隨著智能建筑功能的不斷增強，在現代智能建筑物內安裝的電氣設備愈來愈多，設備能耗也越來越大。要管理好一幢現代化大廈，使安裝的成千上萬臺的設備能可靠、安全、協調、經濟地運行，這就對建筑設備自動控制水平、控制設備功能、 快速響應的能力和運行管理水平提出了更高的要求。而具有學習與自適應能力的人工神經網絡在控制方面所能提供的監督與非監督訓練（ 前者包括訓練輸出輸入集合和神經元加權系數的調節，后者包括分類與自組織） 為這些復雜控制提供了可能。 這樣一來，智能建筑中的設備控制器就能以不同的原理進行操作。 可以學習建筑物的特性，得出簡單精確的建筑物模型，可以自動調節其參數，適應建筑物特征參數或不同的建筑。 因此可將其用于建筑智能化設備的實時信號檢測、控制、保護(如故障診斷)、調節，從而研制具有自學習、自適應、自組織功能的新概念的智能建筑設備自動化控制系統。
3智能建筑控制需要精確建筑仿真模型和精確、靈敏、具有適應性的系統。 由于傳統模式的復雜性，控制器不能在建筑仿真模型中在線運行。 而新的神經網絡學習模型采用動態學習方法建模， 降低了模型的復雜性以及對計算資源與硬件的要求，控制硬件費用降低，可以采用硬件方式實現。新的神經網絡學習已經在微型芯片上實現， 即所謂的神經網絡芯片。 因此，這種模式很可能在不久的將來適合于小規模的智能建筑和民用建筑。 同時，智能建筑需要學習模式的出現改變了傳統模式響應速度與精度， 對計算機設備要求更加簡單。 建筑學習模式的開發將帶來低成本建筑智能控制的革命。
盡管目前的建筑神經網絡模型存在實時性等技術問題， 但隨著計算機速度的提高與神經網絡實時算法的改進， 建筑神經網絡控制將更加完善。 神經網絡學習控制將采用大規模集成電路而不是計算機芯片形式實現，也不僅限于建筑能量控制與管理，還可以完成建筑物監控、保安、照明、娛樂等任務。 相信在不遠的將來， 基于芯片的簡單裝置將取代今天的微處理器，使大量建筑物真正擁有智能成為可能。 較低的造價可以使智能設備進入普通市民家庭。
4隨著數據庫技術、網絡技術以及計算機運算能力的快速發展，基于數據庫的控制已成為可能，特別是隨著分布式數據庫和數據倉庫技術的日益成熟， 在建筑智能化系統集成時引入智能決策系統，可使智能建筑真正實現智能化。
智能決策支持系統是近年來計算機技術、人工智能技術和管理科學相結合的一種新的管理信息技術。 它是以管理科學、運籌學、控制論行為科學為基礎，以計算機技術、信息技術為手段，面對半結構化和非結構化的決策問題，幫助中、高層決策者進行決策活動，為決策者提供決策所需要的數據、信息和資料，幫助決策者明確決策目標和對問題的認識，建立和修改決策模型，提供各種備選方案，并對各種方案進行優化、分析、比較和判斷，幫助決策者提高決策能力、決策水平、決策質量和決策效益，以達到取得最大經濟效益和社會效益。
5建筑智能系統集成是滿足建筑物的現代化管理的需要而出現的。 建筑智能化是從自動控制向信息管理發展的產物。 通過系統集成采用統一的模塊化硬件和軟件結構，就能使管理人員方便地掌握操作技術和維修管理技術， 這是所有獨立子系統都無法做到的。因而，從綠色建筑和可持續發展的角度，把控制和管理相結合，擴大建筑物管理的范圍，擴展智能化系統的內容和內涵，是建筑智能化的發展方向。
因而建筑智能系統集成的一個核心內容就是應用智能決策支持系統的技術設置“智能建筑管理系統(IBMS)” ，以提高整個建筑物的監控管理效率， 提高建筑物投資的產出投入比。
結束語
近年來，人工智能技術出現了新的發展，專家系統、人工神經網絡、決策支持系統和多Agent 技術的應用給智能建筑的發展注入了活力，在智能建筑的控制子系統，如BAS 系統中引入專家系統，在終端電器，在智能樓宇控制中引入多Agent 技術，就可以大大降低建筑智能化系統的運行、維護成本，實現總體最優控制和節能，并將為人類創造更美好的工作、生活環境帶來質的飛躍。
參考文獻
[1] 王永忠.人工智能技術在智能建筑中的應用研究[J]. 科技信息. 2009(03)
[2] 吳選忠,倪子偉.人工智能新技術在智能建筑中的應用研究[J]. 福建建設科技. 2005(02)
