前言：中文期刊網精心挑選了人工智能技術的背景范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
人工智能技術的背景范文1
關鍵詞：人工智能；電氣信息類；教學應用
教師在電氣信息類專業教育教學中在運用人工智能技術進行教學時，要對人工智能技術的含義和特點進行深入的分析和研究，并且還要了解電氣信息類專業的育人目標和教學要求，將人工智能和電氣信息類專業教學進行有機的融合，為學生打造全新的教學課堂，從而使學生的專業素質和學習能力能夠在人工智能的運用下得到有效的提高，為學生后續的發展提供更多的可能性。
一、人工智能時代的概述
人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligentagent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰麥卡錫于1955年的定義是“制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯卡普蘭（AndreasKaplan）和邁克爾海恩萊因（MichaelHaenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能是十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，它是哲學、認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論、仿生學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。在人工智能時代下進行電氣信息類專業教育改革的過程中，需要對人工智能時代的含義和發展背景進行深入的分析和研究，這樣才可以給電氣信息類專業教育改革指明一個正確的方向，保證后續工作的科學性和有效性。在2016年的世界經濟報告中，人工智能被預測為第4次工業革命的主要技術代表，人工智能的發展將從宏觀到微觀的各個角度進行相互的滲透以及融合，從而符合各個領域對于智能化技術的新要求和新需求。在人工智能技術發展的過程中，產生了大量的新技術和新產品，也形成了新的產業核心的發展模式[1]。我國經濟結構在人工智能時代下發生了重大的變革，由于人工智能技術獨特的技術形式和技術模式，深刻地改變著人們的生活方式和生活模式。在一定程度上不僅可以推動我國社會生產力的提高，還有助于推動科學技術水平逐漸朝著智能化和數字化的方向而發展，從中可以看出人工智能技術的發展是時展的必然趨勢，并且發展前景是比較廣闊的。人工智能技術主要是指將多個學科技術進行有效的整合，其中涵蓋了計算機學科、語言學科和心理學科，智能化特征是比較明顯的。在實際應用的過程中，由于融合了各種尖端的技術，能夠將技術能力和技術思維進行有機的結合，模仿人的工作行為和思維，在當前時代下人工智能技術得到了蓬勃的發展，但是人工智能技術的發展也需要一定的時間和精力。首先，在實際用的過程中相關工作人員進行了機器人的研發，機器人可以在復雜的環境中對信息進行有效的替代和處理，模仿人類的思維進行日常的工作。在后續工作的過程中，相關工作人員進行了數據系統的開發，可以自動化和智能化的對計算機數據進行有效的處理以及分析，在較短時間內提取出有效的信息，完成整個工作流程[1]。隨著我國當前科學技術的不斷發展，一些工作人員紛紛加強了對人工智能技術的研發力度和開發力度，不僅可以提高計算機的使用效果，還可以及時的發現在計算機系統日常運行過程中所存在的故障。在當前時代下人工智能技術的使用范圍在不斷的擴展，并且人工智能技術的發展前景是非常廣闊的，在計算機網絡技術中發揮著獨特性的作用和決定性的重要影響的作用。
其次，隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能技術和各行各業進行了相互的滲透以及融合。在當前電氣信息專業領域中人工智能技術得到了廣泛的應用，并在實際工作的過程中對原有的工作模式進行了有效的改進和創新。一些工作人員在實際工作的過程中構建了自動化的工作模式和工作平臺，將人工智能技術完美的融入電氣信息領域中，不僅為我國電氣信息領域指明了一個正確的方向，也在一定程度上提高了人工智能技術的水平。最后，人工智能技術的發展，在電氣信息領域中的影響是迅速擴大的，人工智能的使用會對電氣信息行業的各個環節產生深刻的影響，甚至是革命性的變化。人工智能的應用不僅僅停留于行業的技術層面，更加重要的是在人工智能時代下一些新的工作思維和發展理念。作為電氣信息類專業的工作人員在人工智能的時代下要提高自身的專業素質和專業水平，根據人工智能時代的特點以及發展方向，對原有的工作模式和工作理念進行深入的改革以及創新，并且還要掌握有關人工智能方面的新技能，從而使得電氣信息類專業影響力能夠得到有效的提高。但是從側面來看人工智能技術的發展對于電氣信息類專業2本刊特稿科學咨詢/教育科研2021年第24期(總第745期)來說是把雙刃劍，給實際工作帶來了新的挑戰，一些工作人員不得不提高自身的專業素養和專業素質，掌握更多的人工智能技術。在當前時代下這種影響和變革已經被普遍認可，因此使我國電氣信息類專業行業能夠得到良好的發展。高校要對電氣信息類專業教育進行適當的改革以及創新，根據當前人工智能時代的發展方向和對人才的要求，對學生的綜合素質和創新能力進行良好的培育，從而使學生能夠充分的發揮人工智能技術的優勢，提高電氣信息類專業的水平和質量，再一次加深人工智能和電氣信息行業的融合力度。相關負責教師要加強對這一問題的理解，對原有人才培養模式和課程教育重點進行適當的改革和創新，根據人工智能時代和電氣信息領域融合的背景，提高課堂教學的科學性和針對性，從而使學生在畢業之后能夠獲得良好的發展。
二、人工智能對電氣信息類專業人才需求的影響分析
人工智能主要是利用計算機對人腦功能進行模擬，具備一定程度的人類認知和分析問題的能力，人工智能是人類所制造的智能化技術，也是機器智能化發展的主要載體。在人工智能發展的過程中，由于是計算機科學領域的一個分支，所以在人工智能研究的過程中，涉及有關語言識別和圖像識別方面的功能。在當前時代下，人工智能所形成的熱點效應是比較廣闊的，人工智能技術的應用，使得各行各業朝著智能化的方向而發展，對于電氣信息類專業人才需求來說，也逐漸朝著智能化的方向而發展。電氣信息類的教學，主要是為了讓學生能夠在班級學習的過程中，將理論和實踐進行有機的結合，提高學生的實踐能力和操作能力，實踐性是比較強的。在電氣信息類專業發展的過程中各種新興的技術被應用其中，擴展了電氣信息類專業的發展實力，并且人工智能和電氣信息類專業進行了有機的融合和滲透。人們在互聯網思維的影響下已經形成了互聯網思維的發展理念，隨著人工智能技術的廣泛運用再加上云技術和算法技術的普遍化，這又給電氣信息類專業的發展提供了重要的支撐。在相互融合的技術背景下，電氣信息類專業也即將進入到人工智能發展的領域中[2]。因此對于電氣信息類專業行業的工作人員來說，要了解人工智能時代下先進的信息技術，并且還要結合電氣信息類專業在人工智能背景下的新特點，樹立新的工作模式和工作理念，從而使得電氣信息類專業能夠在人工智能技術背景下得到廣泛的發展。對于人才需求方面，要求高校要對原有課堂教學模式和課程教學重點進行深入的改革和創新，融入人工智能方面的內容，對學生的綜合素質和專業能力進行良好的培育，高校要正確地理解人工智能對電氣信息類專業教學的影響，從而使得電氣信息類專業能夠朝著生態化和持續性的方向而發展。
三、人工智能給電氣信息類專業提供的機遇
在人工智能技術中，所涵蓋的技術內容相對來說是較為豐富的，這在一定程度上有助于提高電氣信息類專業的教學水平和教學質量。從中可以看出在當前時代下的電氣信息類專業教育教學中，教師要充分地把握人工智能技術所帶來的機遇，從而提高課堂教學的效果和質量。在人工智能技術中包含著語言識別技術和圖像辨認技術，也可以對一些語言進行有效的處理和研究。在課堂教學的過程中，教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，讓學生了解當前電氣信息領域的發展方向和主要的發展特點[3]。由于電氣信息類專業所涵蓋的內容是相對來說較為復雜的，學生在日常學習的過程中，需要進行多個學科知識內容的學習，這給學生日常學習和教師的課堂教學帶來了諸多的挑戰，教師要結合課程教學的內容，對課堂教學模式和流程進行精心的安排。在實際工作過程中，要以計算機作為主要的輔助手段兼容，并且充分利用其他專業領域的技術來開展日常的教學。在課堂教學過程中，教師要充分的利用人工智能技術，對原有課堂教學模式進行深入的改革以及研究，并且結合新一代人工智能發展規劃的這一大背景，對原有課程教育模式進行創新和調整，從而給學生提供更加廣闊的發展空間。首先，在實際工作的過程中，人工智能技術重新構造了電氣信息專業的課程，由于電氣信息類的實用性是比較強的，在人工智能的技術下能夠取得不一樣的教學效果。將語言識別技術和圖像辨認技術進行了有機的結合，教師可以充分發揮這些專業技術的優勢，提高課堂教學的效果。另外在課堂教學情景中，教師可以利用人工智能技術來實現網絡化的教學，并且為學生打造智能化的工廠開展虛擬實驗室，從而對學生的專業能力和操作水平進行良好的培育。其次，在電氣信息類專業教學中人工智能技術的應用能夠對傳統課程教育模式進行有效的轉型和升級。在以往課程教學中，由于電氣信息類專業所涉及的知識學科是相對來說較為豐富的，這給教師的日常教學帶來了諸多的問題。比如在實際教學的過程中很難實現課程的有效統一，也無法為學生打造標準化的課程教育體系，在進行個性化和獨特性課程教學方面的力度還是不足的，甚至也沒有完善的教育體系進行主要的支撐，這給實際的教學工作帶來了諸多的問題。隨著人工智能技術的應用，在課程教育的過程中，教師可以充分的發揮人工智能技術的優勢，對相關信息進行有效的總結和收集。從而為學生打造個性化的教學課堂，并且運用人工智能技術，還可以對不同學生的學習需求進行分析和研究，提高課堂教學的針對性，從而使學生可以更加積極地進行知識內容的學習，實現快樂學習的效果[4]。在專業教育中教師要充分的發揮人工智能技術的優勢，提高人工智能技術的應用性效果，對學生的知識需求進行深入的挖掘以及研究，從而使學生的學習質量能夠得到有效的提高。與此同時，在課程教育的過程中，教師還可以進行課堂情景的構建，通過網絡化的教學為學生再現一些生活中的真實案例，為學生全面素質的提高奠定堅實的基礎。
四、人工智能技術在電氣信息類專業教育教學中的應用路徑
（一）轉變人才培養目標在人工智能時代下的電氣信息類專業教育中，由于原有的教育重點和人才培養模式已經無法順應人工智能時代的發展特點和對人才的需求了，所以在實際工作的過程中，要對電氣信息類專業教育進行有效的改革，幫助學生在畢業之后能夠獲得穩定的發展。首先，在對電氣信息類專業教育進行改革時，要轉變人才培養的目標，這主要是由于人工智能技術在電氣信息類專業行業中的運用對各個環節都產生了非常深刻的影響，并且電氣信息類專業對于人才的需求發生了很大的變化。比如，對人才的知識結構和專業技能方面都和傳統發現模式有所不同，在電氣信息處理的過程中提出了諸多的要求。相關電氣信息類專業從業者不僅要具備完善的理論知識，還要具備創新性的思維能力，能夠面對當前變化多端的人工智能時代，具備新的技術和新的思維，靈活地運用在實際工作中所存在的問題。因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養目標精準定位，實現良好的變革。其次，電氣信息類專業要著眼于當前國際發展方向和新業務的特征，了解有關業態產品和專業能力方面的內容。從這些問題入手提出正確的人才培養目標，并且對原有課程教學進行改革和創新，從而促進學生能夠在課堂學習的過程中加深對人工智能技術的了解，提高學生的專業素質和創新能力。
（二）升級人才培養模式在人工智能背景下對電氣信息類專業教育進行改革時，要在原有育人模式的基礎上實現有效的升級，改變傳統的課程教學設置。當前大部分電氣信息類專業院校還是采用之前偏理論的課程來對學生進行知識內容的講授，雖然這些理論知識是學生在學校學習期間必須要掌握的內容，但是假如仍然向學生講述這些課程的話，也沒有將理論和實踐進行相互的結合，使得學生無法在人工智能時代下得到良好的發展，因此相關負責教師在實際教育工作中要對原有人才培養模式進行轉型和升級。電氣信息類專業教師要根據當前電氣信息行業的發展和對人才的要求，對課程教育內容進行重新的調整。首先，在實際教育的過程中要向學生全面地展示先進的人工智能技術，技術是推進電氣信息專業前進的動力之一。但是在原有的電氣信息類專業教育中，教育技術的實施和教學并沒有受到相關負責教師的重視，教師在班級教學的過程中，也沒有為學生融入當前先進的人工智能技術和運用案例，提高學生的專業素質。在人工智能時代下，人機協作是當前主要的工作模式和發展模式，因此對于電氣信息類專業教育來說，要對人才培養課程結構和課程重點進行有效的調整和創新。教師在教學中不僅要加入有關以往課程的教育內容，還要對課程進行有效的擴展，融入新媒體和人工智能技術應用相關的課程。比如教師可以立足于教材中的內容，為學生創設多樣化的實訓活動和實踐操作平臺，在學生實踐的過程中要融入先進的人工智能技術，這些教學模式的運用不僅可以讓學生了解人工智能技術的實際應用情況，還可以多方位的鍛煉學生的創新能力和實踐應用能力。所以相關高校要適當的借鑒這一教學經驗，提高課程教學的針對性。其次，在育人模式中還要加強對學生創新思維和操作能力的培養，在人工智能背景下，電氣信息的發展模式和主要的發展方向都發生了一定的改變。在當前電氣信息領域發展的過程中，為了使自身能夠在人工智能背景下得到有效的發展需要創新和創意的人才，并且要求這部分人才能夠掌握先進的人工智能技術，根據電氣信息發展的實際需求和人們對電氣信息的要求，從而生產出個性化和特色化的產品。在育人模式升級中，教師要將專業和特色進行有機的融合，構建新的教育思路，過硬的專業素質才是人才升級的重要基礎。在人工智能時代下，信息的來源和途徑逐漸朝著多樣化的方向發展，在這些繁雜的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使學生能夠對這些信息進行有效的辨別。高校在制定人才培養模式中，要專業性的鍛煉學生的工作能力和專業素質，從而使學生能夠在這些大量的信息中提取有用的信息，提高電氣信息類專業的有效性。
（三）引入任務驅動的實驗模式在人工智能背景下對院校電氣信息類專業進行教學時，教師要在保留原有學習項目的同時，立足于學生當前的理解能力，開發新的教學內容。在教學中教師要求學生進行獨立性的思考，并且教師還要對學生的學習思路進行適當的引導以及啟發，使學生可以運用課堂中所學到的知識內容靈活的解決實際實驗過程中所存在的問題。教師要引導學生運用不同的方法進行學習，鼓勵學生進行大膽的設計以及驗證。教師在班級教學的過程中，可以為學生引入任務驅動式的教學模式任務，驅動式的教學模式主要是以學生為中心，教師要立足于教材中的內容和課堂教學的目標為學生布置相關的學習任務，實現綜合性的學習效果。在為學生布置學習任務時，要融入當前先進的人工智能技術，讓學生充分的發揮人工智能技術的優勢來完成教師所布置的任務。教師要在任務驅動式的教學模式中增加一些設計型和創新型的學習活動，讓學生直接深入到實踐學習中進行方案的設定以及驗證，并且對最終的實驗結果進行多方位的分析以及討論。在班級教學的過程中，教師要讓學生圍繞著一個教學目標來開展日常的學習，并且學生在學習和驗證的過程中，教師還要加強和學生之間的互動和交流，從而對學生的實驗方向和實驗思路進行有效的引導，使學生可以在強烈的學習興趣和學習動力的驅動下進行自主性的探索以及學習，并且也可以在班級中形成良好的互動。
（四）利用人工智能技術進行輔的教學在電氣信息類專業教學課堂中，教師在利用人工智能技術進行教學時，要在原有課程的基礎上充分地發揮人工智能技術的優勢，從而對實際教學起到一個良好的輔助作用。比如，在實際教學的過程中，教師需要將理論知識和學生的實踐學習進行相互的結合，提高課堂教學的真實性和有效性，在課程內容中要圍繞著各種企業的實際項目來讓學生進行知識內容的學習，教師要利用人工智能技術的優勢為學生展現真實的一線工作現場，讓學生全面的感受工作的環境，不僅有助于提高課堂教學的效果，還可以讓一些抽象的理論知識變得生動和直觀，促進學生學習效率的提高。
（五）在電氣設備故障診斷中的應用在電氣設備故障診斷中，人工智能技術中的模糊理論、人工神經網絡和專家系統的應用比較廣泛。以前我們常常面臨的問題是，當電氣設備出現問題或故障時，總是表現出比較復雜的癥狀，采用傳統處理手法難以對問題做出準確判斷和查找，人工智能技術則很好地解決了上述問題。比如發電機的設備故障具有非線性、不確定和復雜性的特征，傳統論斷方法準確率非常低，而通過人工智能技術中模糊理論和專家系統的綜合應用，能大大提高故障論斷的準確率。
人工智能技術的背景范文2
關鍵詞：人工智能；科學技術；計算機網絡；優勢；應用；價值
人工智能技術是現代科技高速發展的重要成果，人們在日常生活與工作質量的提升離不開人工智能技術的支持。在計算機網絡技術的應用過程中，人工智能技術也是極其重要的參與者，人工智能技術產生之后，既為計算機網絡提供了更具價值的應用平臺，也使得計算機網絡技術可以為廣大計算機用戶提供更為優質的服務，特別是在當前大數據技術信息時代背景下，人工智能所展現出來的立體信息知識表現形式，是符合歷史發展潮流的存在，同時更是實現人們生產生活高價值期待的重要體現[1]。
1人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢
1.1提供全面信息
與人類大腦相比，計算機的開發程度相對來說是無限的，在加工所獲取的信息時，計算機技術也表現出了極高的能力水平，就算是面對不熟悉的領域，運用計算機技術也能夠輕松的破除學習或工作的阻礙。而在計算機網絡技術中應用人工智能，則能夠在保持高標準信息處理能力的同時使得信息處理過程向智能化、全面化的方向發展。為了進一步找到具有更高利用價值的信息，計算機用戶也可以在人工智能所提供的一系列與之相關的大數據信息中進行檢索，如此一來，在人工智能技術提供全面信息的支持下，人們可以學習培養各種知識與技能。
1.2優化分級管理
計算機技術在全社會各個行業甚至各個工作環節都得到了普及應用，在當前計算機時代下，計算機網絡技術的使用也成為人們日常生活中不可缺少的內容，在此情況下，計算機使用方面的相關管理工作無疑被提出了更高的要求。網絡技術在使用過程中本身就具有一定的復雜程度，若想實現優良的網絡管理效果，勢必要應用一個更為強大的技術系統，這樣才能夠解決復雜的管理問題。但是，在傳統的計算機網絡分級管理中，由于其管理模式不具有良好的溝通能力，故而管理效果不甚理想，難以將分級管理應用具有的功效完全發揮出來。但是當人工智能技術出現之后，這一弱勢得到了很好的彌補，對于復雜程度較高的計算機系統，人工技術可以很好地解決網絡安全問題，實現科學、高效的管理[2]。從人工智能技術的應用優勢上看，其價值主要體現為人工智能技術直接打破了傳統計算機管理形式下分級管理之間的隔閡，管理溝通能力得到提升，各個分級、各個部門以及各個環節之間信息交流共享路徑通暢，計算機安全問題也得到了良好的解決。
1.3整理模糊數據
計算機用戶在使用計算機網絡時不難發現，隨著使用時間的延長，計算機會生成許多繁雜、無序、無規律的信息數據，這些模糊的計算機信息數據若只依靠用戶自行規整提取，不僅需要耗費較多的時間與精力，對于用戶自身的計算機能力素養也具有一定的要求。但是，應用人工智能技術進行模糊數據整理，工作難度就會顯著降低，人工智能在極短的時間內就能夠準確地將主線信息提取出來，其次開展有效的邏輯推理，可以為計算機用戶節省大量的時間[3]。從另一角度上說，計算機技術日新月異，在計算機網絡時刻都處于更新發展的時代進程中，傳統的計算機管理手段已經遠遠不能滿足計算機技術工作的實際需求，因此，通過人工智能技術更新相應的計算機管理手段，則是輔助計算機技術升級，創新計算機管理手段的關鍵所在。
2人工智能在計算機網絡技術中的應用
2.1計算機網絡管理和評估
眾所周知，計算機網絡中充斥著海量的信息，且信息內容包羅萬象，并且具有實時共享的特征，故而在應用計算機網絡技術時決不能夠只是依靠人力來實施計算機網絡的全面管理。為了促使計算機網絡管理范圍、管理效率都能夠達到標準程度，積極地應用人工智能十分必要，通過將先進的管理理念與管理技術將眾多計算機網絡充分糅合到一起，可以有效地提升計算機網絡管理水平。針對不同的計算機應用設備，計算機用戶需要明確自身的使用需求，只有這樣才能夠有針對性、科學化地選擇好相應的人工智能技術編程程序。即使是在使用過程中發生故障，有了人工智能技術的支撐，計算機網絡也能夠給出科學、合理的網絡評估分析，進而再利用人工智能技術對相關的故障問題開展專業化解決手段?？偠灾?，在計算機網絡技術中應用人工智能開展管理工作，憑借其突出的計算能力，可以高效率地為計算機用戶提供高準確率的計算機管理報告，最終為計算機用戶的計劃、方案、評估、決策等工作提供強而有力的高價值管理信息基礎。
2.2加強網絡安全保障
計算機網絡技術在社會各行各業以及人們的日常生活中都有了全面的普及應用，但凡事皆有兩面性，計算機網絡技術在便捷了人們生活與工作效率的同時，同樣也會帶來一定的風險。在具體的計算機網絡使用過程中，為了解決網絡安全問題，也可以積極地應用人工智能技術[4]。人工智能技術能夠為計算機網絡應用提供全程的實時監控，對于計算機在使用網絡的過程中，人工智能技術的實時監控功能能夠及時地反映出用戶有可能遇到的問題，并且對這些問題提前做好應對準備。例如，在用戶上網時，對于一些來路不明的計算機信息，人工智能技術就能夠充當抵御外部傷害的屏障，通過發揮相應的識別與阻攔功能來過濾、阻擋掉有可能對計算機網絡安全造成威脅的信息，以此為計算機網絡的正常運行提供安全的環境，減少外界干擾因素出現。又或者在智能防火墻應用方面，只要人工智能技術發現有外部侵害計算機網絡系統的可能性，就能夠通過智能防火墻及時作出反應，避免病毒在計算機中的傳播，防止給用戶的重要信息造成威脅。并且，為了能夠更加清晰地提示計算機用戶，人工智能技術也可以根據所過濾掉的信息來形成一份完整的信息數據報告，以此來及時提醒用戶，使其對計算機安全問題有一個更加清晰的認識。總而言之，人工智能技術在計算機網絡技術應用中能夠精準地抓住脈絡并具有瞬時反應能力去快速解決，對于加強網絡安全保障措施具有極高的針對性。
2.3維護信息私密性
人們在使用計算機網絡技術時最為關心的問題就是計算機網絡信息的安全性與完整性，特別是在當前大數據時代背景下，計算機網絡中蘊含著豐富且大量的計算機用戶的私密性信息，若此時計算機網絡信息安全性得不到保障，信息流失，輕則危害計算機應用安全，當用戶私密性信息成為不法分子的犯罪資源，甚至還會造成更大的經濟、人身損失。在計算機網絡技術中應用相應的人工智能，計算機網絡中的信息無疑得到了更為堅實的保護，信息四模型維護也得以進一步加強。例如，在登錄計算機時，計算機智能系統會對登錄信息進行驗證，判定其是否為用戶本人或者用戶所授權的登錄行為，對于一些信息不明或者違背規則的登錄，智能系統則會自動阻止登錄行為。部分人工智能系統還會將此次不法登錄記錄發送到計算機用戶的其他移動設備上，讓用戶對計算機登錄情況進行進一步的確認，充分保障計算機網絡內部信息[5]。近年來隨著計算機網絡技術的不斷發展，人工智能技術加強了對私密性信息的保護，因此人們也會越來越放心地將自己的信息存儲與計算機設備上，此時，人工智能技術在計算機網絡中也體現出了更高的應用價值。
2.4生物特征識別技術
人工智能技術在生物特征識別管理功能上同樣具有很高的應用價值，無論是人們智能手機上的指紋解鎖、面容解鎖還是企業辦公用打卡設備中人臉、指紋識別功能，這些應用都充分地體現出了科學技術發展下的社會進步形態。具體來說，人們在利用手機支付時，不少用戶都開通了指紋密碼或面容密碼，這不僅減少了輸入密碼的煩瑣程度，也更大程度地保障了手機信息的安全性，即使是遇到手機丟失的情況，在缺少手機用戶指紋或面容的情況下也無法進行金錢交易，這讓用戶在平臺上的資金得到了很大的保障[6]。不過值得注意的是，盡管人工智能技術具有先進的生物特征識別能力，但是在日常生活中對于個人私密信息的保管還是需要加強重視，例如不少違法犯罪分子有可能利用用戶無心遺留在各處的指紋來竊取用戶重要信息，不過這一現象也進一步表明，人工智能技術的發展并沒有達到天花板水平，還需要不斷地加強信息隱蔽性的管理，對于生物特征識別技術還要進一步更新，只有這樣才能使其更好地為計算機網絡技術服務[7]。
人工智能技術的背景范文3
當今，企業“上云”節奏正在加速，特別是在以人工智能技術為代表的新一波浪潮推動下，企業一方面通過云技術增強了自身的數據存儲連接、計算以及智能應用能力；另一方面，利用基于云計算之上的大數據、人工智能等新技術，企業又可以以較小的成本、更高效地挖掘出快速提升企業業務的數據與方法，實現云、數、智的自然融合和協力發展。
CSDN、極客幫創投、AI100創始人蔣濤表示，云和大數據是深度學習成功的基礎，人工智能時代的云將是行業AI的云、物聯網的云、價值和信任的云以及開發者的云。開源中國CEO馬越闡述了云時代下為開發者精心打造的 “碼云”，作為軟件開發的PaaS+SaaS門戶，“碼云”可以將軟件工程的整個生命周期云化。
來自Mesosphere聯合創始人兼CTO Tobias Gunter Knaup、Rancher Labs聯合創始人兼CEO梁勝將演講重點聚焦在容器領域，分別帶來了“容器資源管理和調度最佳實踐”和“如何用‘簡單易用’解鎖容器云的真正力”的主題分享，詳細剖析Mesos和Rancher兩大容器編排技術的最新進展。
人工智能大潮下，作為企業來說，如何利用人工智能技術，來自普元的CTO焦烈焱也為現場參會者做了詳細闡釋；在勒索病毒WannaCry肆虐全球的大背景下，來自UCloud 塊存儲研發總監彭晶鑫分享的如何重新定義云數據保護顯得尤為及時；另外，值得一提的是，來自京東集團運營研發部的高級總監濤重點介紹了京東在物流大數據領域的應用實踐。
人工智能技術的發展趨勢，在語音、圖像識別以及金融領域的應用備受關注。阿里巴巴iDST資深專家孫健以及京東集團感知識別研發總監陳宇分別帶來阿里和京東在人工智能領域的最新研究進展以及應用情況。
PPmoney大數據算法總監黃文堅則帶來深度學習、TensorFlow在金融科技領域的應用；對于人工智能領域的老牌玩家，IBM GBS Watson高級顧問金杰詳細介紹基于Watson的人工智能與認知計算的應用。另外，第四范式算法研發工程師涂威威詳細介紹大規模分布式機器學習系統設計的技術經驗等。
人工智能技術的背景范文4
關鍵詞：人工智能 技術 機器學習
中圖分類號：TP181 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）11-0089-01人工智能技術，是一門誕生于在二十世紀中期的技術，對于社會和經濟發展都有著長遠的意義。人工智能這一科學，包含的學科領域比較廣，主要包含計算機科學、信息科學、數學科學、工程技術以及哲學心理學等知識體系，其研究的核心問題主要在于能夠令及其具備基本的學習、交流、輸入和輸出的能力，最終目的是實現機器和人類相似的認識世界和獨立思考的能力，人工令機器具備更加“聰明”的屬性，這也是能夠令計算機具有智能性能的基本方式。
1 機器學習概述
1.1 機器學習定義
機器學習，主要就是指通過系統或者知識的識別，對于機械的學習能力進行提升，使其能夠獲得新技能或者新知識。與人類的學習方式類似，如果不進行系統的學習或者沒能掌握合適的學習方式，那么機器學習的效果也會大打折扣，難以進行新知識、新作品的創造，機器學習也是相同的道理，只有通過學習掌握了分析問題、解決問題的方式，才能夠獲取創新能力。機器學習在人工智能發展領域是一個熱門的研究領域，其研究的目的簡而言之就是推動機器能夠像人類一樣不斷獲取新的知識，獲得分析問題和解決問題的能力，建立起相關的知識體系，并且將這些能力運用在具體的實踐問題解決中[1]。
1.2 機器學習研究目的
機器學習研究的主要研究目標有三個，首先，需要進行人類學習整體過程的模擬，在此基礎上進行學習認知模型的建立，目標的實現對于科學知識的認知和發展存在著很強的相關性；其次，需要推動機器進行相關理論的學習與研究，探索多種學習方法，并且根據機器本身的特質進行特定的程序設計，體會其相似和區別性；最后，設定關于機器學習的相關程序，主要研究內容就是獲取知識的工具以及相關系統，在機器發函系統建立的過程中建立起相關數據庫，進行知識和經驗的累積。不斷進行自身知識的累計，提升能力掌握的水平，提升機器智能化的能力，令機器能夠接近人類的學習能力。
1.3 機器學習方式方法
機器學習方式方法主要就是基于人類的學習方式，需要將機器和人類學習的方式進行綜合學習，掌握更科學的學習方式方法，在人類思考方式和學習方式的基礎上進行機械性能的擴展，能夠實現快速、大內存、高復制性的工作，得到適合的機器學習方式方法。當前，機械學習的具體學習方式方法有兩種思路，一種是演繹學習系統，從一般到特殊的學習方式方法，能夠通過公理的推斷得出相應的結論和目的；另一種屬于歸納學習系統，主要思路就與演繹方法相反，特殊到一般的思維方式，其主要包含傳統歸納和創新歸納兩種模式，也可以包含完全和不完全歸納這兩種模式，其中傳統的歸納關系是根據事實思考方式，歸納出其中的共性，得到科學的機器學習方式方法。
2 基于人工智能的機器學習研究
2.1 環境適應性機器學習研究
機器與人類的很大一點不同在于，對于環境的適應性有所不同，機器對于環境的適應性研究也就成為人工智能技術研究的重要問題之一，環境能夠位系統提供的質量高低對于機器學習的質量有著深遠的影響，同時，機器內部體系存放的原則往往都是通過環境適應性的原則建立起來的，然而，外界環境通常都具有復雜性，學習過程中必須通過大量的數據進行支持，對于多余環節進行刪減，在此基礎上進行總結推廣，設定成為系統的動作指導一般性準則，這樣可能會導致機器學習過程繁雜，這對于整個系統長遠發展是不利的[2]。
2.2 機器知識庫的擴展延伸
機器知識庫的設置對于機器學習的發展而言也意義重大，需要保障機器知識庫種類豐富、表現形式多樣化，其中需要包含基本的特征向量、規則化語言以及網絡化關聯等等，因此在進行機器知識庫的設計中，需要做到知識庫適當的擴展延伸，實現提升機器學習能力的目的，主要可以從三個角度入手，首先，要求邏輯簡單、表意明確的機器表達模式，其次要求做到推理過程簡單易懂，能夠降低機械計算成本，這就要求機器學習的系統進行簡單的推理過程，最后，要求實現知識的充分擴展和眼神，人工智能技術背景下的機器系統的學習不僅僅要求基礎知識的掌握，更要求知識的表達方式以及表達效率的提升，甚至一個知識要求需要不同的表達模式，對于系統的構筑要求也有所不同。
2.3 機器學習反饋評價體系
基于人工智能技術的機器學習，需要建立起相應的反饋和評價體系，針對機器學習反饋評價體系而言，其反饋主要包含三重內容，其一是根據簡單基礎的規則進行基礎反饋評價，其二是進行設計多個概念的復雜型評價反饋體系，最后就是設計小型的策略分析評價體系，分步根據實際任務進行機器學習反饋評價體系的建立。在此基礎上，應當提升學習反饋評價機制的透明度，要求執行的過程和結果通過簡明的方式表現出來，對于已有的知識庫進行合理評價，在表達模式當中采取元級表述的方式進行反饋評價，這樣的反饋評價體系有利于人工智能技術在機器發展中的應用，擴展機器學習范疇的同時提升其執行能力。
3 結語
綜上所述，在人工智能的背景下，進行機器學習的研究勢在必行，需要通過多種方式在研究機器學習定義、目的和方式方法的基礎上，對于人工智能在機器學習中的認知進行深入思考和完善，通過環境適應性機器學習研究、機器知識庫的擴展延伸和機器學習反饋評價體系的建立這三種方式進行人工智能的機器學習發展，推動人工智能技術在機器學習領域的深入發展，推動社會經濟的發展。
參考文獻
人工智能技術的背景范文5
關鍵詞：大數據時代；人工智能；計算機網絡技術；應用
一、大數據時代與人工智能含義
（一）大數據時代
大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業中已經被應用多時，但是大數據這一概念真正被廣泛熟知還是因為互聯網技術以及信息行業的高速發展，大數據通常指在信息爆炸時代所產生的海量數據，在大數據時代人們獲取信息、儲存信息、利用信息的能力飛速提升，數據自身所擁有的價值被更深的挖掘，人們處理信息的方式和理念也斐然生了極大的變化，通常云技術與大數據這一概念是密切關聯的，我們在應用大數據的過程中經常以云技術來建立相關數據庫并實現對海量數據的科學管理，在大數據概念中，首先數據總量是極其龐大的，其次要求我們擁有科學高效的信息管理系統，由于數據量龐大，所以大數據時代下的數據信息呈現較低的價值密度，想要合理采集有價值信息，我們必須擁有科學的信息管理技術。這是大數據時代下信息數據的基本特征[1]。（二）人工智能人工智能概念的提出是比較早的，我們當前仍將其作為計算機科學的一個分支，我們想要了解人工智能，首先可以從字面意思來分析，首先是“人工”學術界對于“人工”的概念還是比較明確的，人工即為人工系統，就是通過人類科學技術所實現的相應技術能力，而“智能”一詞就存在較多的解釋和理解了，有人認為智能技術應該是類似于人類智能的一種高端科學技術，它應該具備類似于人類的意識，在面對各種問題的情況下做出“思考”并給出相對正確的答案，而諸如“自我”“思維”等一些其他對智能的解釋也能夠在一定程度上解釋智能技術。我們自身對于智能的認知也只是人類本身的智能，那么當前人工智能技術可以認為是通過人類科學技術來實現一種類似于人類智能的電子系統，讓其在工作中能夠良好的對各種信息進行搜集并且根據自身邏輯算法達成與人類思維類似的思考過程，進而實現通過信息判斷情況進而發出指令。這是我們當前對于人工智能技術的理解。
二、人工智能技術的優勢
人工智能技術之所以在近年來受到廣泛關注就是因為其技術概念的優勢性非常大，我們在現代社會已經廣泛實現了各種領域的自動化，但是這種自動化水平僅僅是在人工控制或者人為編寫運行程序的情況下，通過系統或者機械來自動執行人的意識，那么這種自動化就仍然不是我們在自動化發展過程中的最終形態。人工智能技術的優勢就是通過自身系統對相關運行環境和周邊態勢進行感知，同時依靠自身強大的信息處理能力和邏輯運算能力來實現對各種情況的自我判斷，并且根據數據分析來得出一個相對正確的執行命令，從而實現真正意義上的自動化。雖然當前我們的人工智能技術還沒能達到理想化的技術水平，但是我們已經能夠讓人工智能系統在一定的設計范圍內實現對多種不同情況的自我處理了，以計算機網絡技術為例，我們在使用計算機網絡的情況下網絡系統面對海量的相關數據是需要進行分層處理的，但是如何分層要取決于人們對于網絡的具體使用情況，而人們使用網絡的情況非常復雜，存在眾多不確定的情況，何進行網絡分層就是當前人工智能技術在強化網絡優化服務上做能夠提供的優勢能力[2]。
三、人工智能在計算機網絡技術中的應用
大數據時代下我們對于信息利用處理的依賴程度更高，可以說我們當前的生活過程中無時無刻不需要各種信息來支撐我們了解情況并作出決定，所以我們在生活中廣泛的應用計算機網絡技術來實現對海量數據的科學管理，在一計算機網絡技術實現對海量數據科學管理的過程中，我們需要妥善利用人工智能技術來實現更好的管理效率和管理質量。
（一）人工智能在計算機網絡安全上的應用
隨著人們生活中對于計算機網絡的依賴程度不斷提升，我們對于網絡安全也更加重視。計算機網絡技術給人們帶來的不僅有無限的便利，同時也有更加嚴峻的網絡安全考驗，在計算機網絡安全保障上，人工智能技術能夠發揮非常重要的作用。先進的網絡安全問題來自于木馬病毒入侵、垃圾信息等等方面，應用傳統意義上的防火墻系統只能通過不斷更新自身數據來實現對有限范圍內的安全保護，而應用人工智能技術則可以讓防火墻系統變得更加“聰明”，智能防火墻系統在使用過程中不斷掌握正常的網絡信息情況并且進行學習記憶，如果在日常使用中出現了異常情況，智能防火墻首先會對問題進行識別，從多角度去分析并識別先關情況，如果只是使用者的正常操作內容反饋則允許建立連接，如果存在高位風險則直接隱藏IP或者組織連接，實現智能化的網絡安全管理[3]。在計算機網絡安全上的應用主要是突顯了人工智能技術的智能特性，人工智能技術在實際工作中能實現類似于人類思考的數據處理能力，通過對情況的辨別來達到有效區分各種不同情況，針對有危害的相關情況進行阻止，同時我們在整個計算機網絡安全系統構建的過程中也需要妥善應用人公布智能技術，從多角度來實現對網絡安全的維護作用。
（二）計算機網絡系統管控中人工智能的運用
我們在應用計算機網絡系統實現數據智能分析的過程中，必須將人工智能技術應用于計算機網絡技術之中，首先憑借計算機網絡提供的高速網絡通道來實現超大體積數據的快速傳遞，進而實現良好的傳遞、儲存，而對于數據的實際管理和分析上，則需要應用人工智能技術。我們在進行信息分析和信息管理的過程中經常使用專家系統實現問題的有效解決，這其中不僅要利用計算機網絡技術，同時也要應用人工智能技術，我們能在實際進行信息應用的過程中，必須根據相關問題對數據庫所有信息進行分析，壓縮其價值密度，篩選更貼近于答案的相關信息，并且合理利用專家系統來獲得最優解答[4]。
人工智能技術的背景范文6
關鍵詞 電能質量；治理；新技術
中圖分類號 TM712 文獻標識碼 A 文章編號 1673-9671-(2012)052-0216-02
1 電能質量與治理新技術的應用背景
隨著我國經濟建設的飛速發展，對電能的依賴程度也在逐漸加深，電能技術也迎來大發展的契機。在目前的電能質量與治理過程中，電力負荷發生了非常大的變化，由于工業企業的不斷發展和民用電力結構的變化，電力系統出現了非線性用電情況增多，沖擊性情況增多的現象。正是這種現象的不斷增多，使得電力網絡系統中的電壓和電流經常發生異常的變化和波動，造成了輸變電線路的供電不平衡，使電能質量受到干擾和污染，因此，我們必須研究與開發出電能質量與治理的新技術，使電能質量得到有效的測量和控制，取得良好的治理效果。
從另外一個角度來說，人們開始對電能質量給予了高度的關注，這主要是因為，隨著電子科技的發展，高科技企業對于電能的需求已經從過去的粗放型方式向集約式方向轉變，電能質量已經成為了影響企業產品質量的重要因素。目前多數高科技企業的生產線都是微電腦控制系統，電能質量直接影響系統的穩定性，所以，企業和用戶開始對電能質量提出了新的要求。在這種大背景之下，為了滿足電能質量與治理的現實要求，開發電能質量與治理新技術，成為了未來發展的必然趨勢。所以，在這種背景之下，電能質量與治理新技術的研究和開發成為了電力事業發展的必然出路。
2 電能質量與治理新技術的介紹與探討
電能質量與治理新技術的研究與開發成為了電力科技的主攻方向，目前電能質量與治理技術主要在以下幾個方面實現了
創新。
2.1 電能質量與治理在電能質量分析方面實現了創新
在電能質量與治理技術發展的過程中，需要對電能質量進行分析，而電能質量的分析計算主要依靠分析軟件和數學手段來實現。對于電能質量進行分析的意義在于，不但可以分析出影響電能質量的具體因素，也可以找出解決電能質量問題的具體措施，所以，從實用的角度來說，電能質量與治理技術必須要在電能質量分析方面實現創新。在電能質量與治理技術在電能質量分析方面創新的過程中，通過研究我們發現，影響電能質量的主要因素就是干擾源，發生干擾的頻段比較寬，涵蓋了0HZ到GHZ這樣一個廣泛的范圍，所以要在這樣寬的范圍內找到干擾源并建立數學模型，難度非常大。而在此過程中，影響分析結果準確性的因素除了數學模型建立難度大之外，對于前期電網提供的基礎數據的準確性也有一定的要求。因此，建立可靠地數學模型和提高電網基礎數據的準確性是實現電能質量分析創新的關鍵。經過了不斷的測試與實驗，目前已經完善了幾種電能質量分析方法。
1）諧波網絡分布法。
2）擾動源畸變分析法。
3）電能質量控制裝置分析法。
4）多裝置協調法。
2.2 電能質量與治理應用了人工智能技術
隨著我國微電子技術及人工智能技術的廣泛應用，在電能質量與治理領域應用人工智能技術已經成為一種趨勢，人工智能技術的優點在于可以實現對多個目標和對象進行系統的分析與研究。人工智能技術主要包括神經網絡、模糊計算控制單元和進化計算控制單元，這些技術都是與電能質量與治理技術緊密相關的，并且能很好的實現電能質量與治理過程中的計算和分析功能，所以，電能質量與治理過程中應用人工智能技術是符合現實需要的。電能質量與治理主要實現了與人工智能技術的有效融合，主要包括以下幾個方面。
1）電能質量與治理主要實現了與神經網絡的融合，神經網絡的特點是能夠對影響電能質量的因素進行有效識別，防范可能形成的電路風險。
2）電能質量與治理實現了模糊計算控制單元的融合，模糊計算控制單元的作用是對電能質量與治理中可能出現的數據進行快速計算，保證計算結果準確。
3）電能質量與治理實現了與進化計算控制單元的融合，保證了系統能夠有效成長，并對成長過程中出現的問題進行預判與解決。
2.3 電能質量與治理在電能監控方面取得了突破
電能質量與治理要想取得良好的效果，就要在電能監控方面下功夫，通過對電能實現有效的監控，來達到提高電能質量，優化電能治理效果的目的。目前電能質量與治理在電能監控方面主要實現了智能化和遠程化。這兩項新技術的應用，解決了電能監控方面的突出問題，提高了電能監控的質量和水平，使電能監控能夠更好的為電能質量與治理服務。
目前在電能監控智能化方面，主要是采取了電腦設備對電能進行監控和計量，這樣不但提高了電能監控的準確度，也使電能監控從傳統的人工抄表走向了自動化計量，使電力工人從繁重的抄表工作中解放出來。此外，電能監控智能化，還促進了電能質量與治理的智能化發展，使電能質量與治理的整體水平得以提高。
在電能監控遠程化方面，主要的方式是借助于遠程傳輸設備，將遠端的電能質量信號傳回總控制室，實現對遠端電能信號的有效監控。這一技術的運用，解決了電能質量的監控問題，使得在電能質量與治理過程中，可以輕松的實現電能質量與治理功能。綜合以上的分析，電能質量與治理的新技術從不同側面和角度對原有技術進行了創新，保證了電能質量與治理功能的實現。
3 電能質量與治理新技術的發展與應用前景
通過以上的分析我們可以知道，電能質量與治理新技術在三個方面取得了突破和創新，隨著我國電能技術的不斷發展，電能質量與治理的作用將會越來越重要，電能質量與治理新技術將會得到大力度的開發和運用。綜合目前我國的電力形勢，電能質量與治理新技術將會在以下幾個方面實現較大程度的發展與應用。
1）電能質量與治理新技術將重點發展人工智能技術，將在電能質量監控領域得到廣泛的應用。
在電能質量與治理新技術中，人工智能技術的應用取得了良好的效果，不但發展了神經網絡、模糊計算控制單元和進化計算控制單元技術，也使得整個電能質量與治理過程得到了提高與優化?；谌斯ぶ悄芗夹g的這些優點，電能質量與治理新技術將重點發展人工智能技術。應用了人工智能技術之后，在電能質量監控領域實現了對電能質量的有效監控，提高了監控質量和監控效率，因此，電能質量與治理新技術將在電能質量監控領域得到廣泛的應用。
2）電能質量與治理新技術將側重于電能質量分析方向，將大面積應用在電能質量分析領域。
電能質量與治理的過程實際上就是對電能質量進行分析的過程，因此，電能質量與治理新技術必然會側重于電能質量分析的方向，必然會大力發展電能質量分析技術，保證對電能質量進行準確的分析，達到提高電能質量，找出電能質量干擾源，做好電能質量治理的目的?；谶@種原因，電能質量與治理新技術將側朝著側重電能質量分析的方向發展，在電能質量分析領域，將會采用電能質量與治理新技術。由此可見，電能質量與治理新技術的目的是實現對電能質量的有效分析，從實用的角度來講，電能質量與治理新技術在實際的應用會取得良好的效果。
3）電能質量與治理新技術將著力于發展電能質量的計算，將在電能質量與治理領域得到充分的利用。
在電能質量與治理領域，對電能質量進行計算是一個主要的目的，而要想實現對電能質量的有效計算，就要利用電能質量與治理新技術，大力發展電能質量計算的技術和方法，使電能計算朝著智能化和精確化方向發展。
從實用性的角度來說，電能質量與治理的新技術在目前的電力系統中，得到了充分的發展和運用，在未來的電力系統發展中，電能質量與治理新技術將成為主要的發展方向，不但促進了整個電力系統的發展，也對電力系統的整體技術發展有著較大的促進作用，所以，對電能質量與治理的新技術發展進行研究和討論是十分必要的。
參考文獻
[1]何金強,李達人,馮國慶.簡述電能質量與治理的新技術應用與發展[J].電工技術學報,2011,10(1):52-53.
[2]楊旭,李大鵬.論電能新技術中的自適應檢測方法[J].科技與發展,2010,5(2):
