人工智能培養計劃精選(九篇)

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第1篇：人工智能培養計劃范文

關鍵詞：軍事人才；培養機制；軍事文化

在現代化軍事時代，軍事人才的重要性已經遠遠超過了以往。只有不斷地培養出高素質的軍事人才，才能在未來的高科技戰場中贏得主動性。目前，各個國家都把對軍事人才的培養作為發展興國強軍的戰略重點。軍事人才培養機制是以提高軍事人才素質為目標，促進軍事人才培養過程中的管理制度建設，加強軍事人才保障機制建設，合理分配軍事人才培養資源，最終培養高素質的、符合時代需要的軍事人才。

一、軍事人才培養機制的重要作用

首先，軍事文化是社會主義文化的重要組成部分，是軍隊戰斗力的重要構成要素。軍事文化是一種戰斗文化，是軍人英勇戰斗精神的體現，在提升官兵的軍人氣質方面，有著無法替代的作用。從軍事文化建設的角度來說，軍事人才培養機制在軍事文化建設中起著關鍵作用。只有軍事人才培養機制，才能夠培養出高質量的軍事人才，才能為軍事文化建設提供人才保證。

其次，文化總是在傳播中潛移默化地影響人們的心靈。軍事文化一樣在潛移默化中對廣大官兵產生影響。在文化的傳播中，實施文化傳播的人無疑通過文化的傳播對被傳播者施以影響。因此，承擔軍事文化傳播的軍事人才的作用至關重要。要想保證思想純正的軍事人才，就要從培養機制入手。只有科學的軍事人才培養機制，才能夠培養出符合時代需要的高素質的軍事人才。從這個角度來說，完善的人才培養機制是發揮先進軍事文化育人功能的根本保證。

再次，先進軍事文化的育人功能，要通過健全的軍事人才培養機制培養出來的人才來實施。同時，先進的軍事文化又在實施的過程中發揮著育人功能，兩者是相互促進的。相反，如果沒有健全的軍事人才培養機制作為支撐，那么先進軍事文化的育人功能也會受到一定程度的限制。

二、軍事人才培養過程中存在的問題

軍事理論的快速更新，對軍事人才提出了更高的要求，使得我國的軍事人才培養機制開始出現一些不足。同時，市場經濟的大潮帶來的一些消極思想，也對我國軍事人才培養機制產生了挑戰。

首先，在軍事人才的培養過程中，偏重于單純的軍事素質培養。在士兵的培養中，軍事訓練比重過大，而思想指導略顯不足。我們的軍隊是人民的軍隊，是黨領導下的軍隊，一支軍隊只有有了自己的思想、信念、理想和文化，才能是一只真正的軍隊。而要實現這個目標，就要通過先進的軍事文化的育人功能。同時，還存在著理論與實踐脫節導致先進軍事文化視閾下，軍隊思想政治教育無腳點的問題。這一問題的出現是由于在人才培養的過程中沒有健全的人才培養機制，培養出來的人才是單方面的，或者只注重理論，或者只注重實踐。這種情況下實施的思想政治教育是一種說教式的教育，影響了思想政治教育的實施。思想政治教育者本身言行不一、素質不高，導致思想政治教育效果銳減。教育是一個化育的過程，教育者的實際行為對被教育者有著重要的影響。行動的說服力要遠遠超出語言。由于人才培養機制的不健全，以至于沒有能夠把好思想政治教育者本身這一關，使得在他們在進行思想政治教育的過程中出現了言行不一的狀況。

其次，人才考核機制不合理，導致人才缺位。考核機制對思想政治教育的實施有著指導和監督作用，它不僅能及時反饋人才在工作中的問題，更能吸引著人才的流動。合理的人才考核機制能夠引導人才合理地分配，負責起思想政治教育的每一部分的任務。不合理的人才考核機制，則起到相反的作用，使得人才分配不合理，影響了思想政治教育功能的實現。

三、如何完善軍事人才培養機制

首先，要健全機制。我們要以軍革為背景，全面創新人才培養模式，要積極優化人才考評機制。在考評機制上，要注重考察人才的創新能力，獨立解決問題的能力，不能因片面追求答案的一致性而忽視學員的獨立思想，要鼓勵其創造性，在實施獎勵的時候一定要注意均衡性，以保證人才的合理分配。

其次，要加強領導的重視。軍隊有著自己的特殊性，領導在其中發揮的作用遠超出其他地方，領導的重視即可以為其爭取到更多的資源。更重要的是，這可以形成一種情感上的激勵，使得人們更努力地做好這一工作。

第2篇：人工智能培養計劃范文

1）研究目標：人工智能研究的目標，應該是創造有益（于人類）而不是不受（人類）控制的智能。

2）研究經費：投資人工智能應該有部分經費用于研究如何確保有益地使用人工智能，包括計算機科學、經濟學、法律、倫理以及社會研究中的棘手問題，比如：

如何使未來的人工智能系統高度健全（“魯棒性”），讓系統按我們的要求運行，而不會發生故障或遭黑客入侵。

如何通過自動化提升我們的繁榮程度，同時維持人類的資源和意志。

如何改進法制體系使其更公平和高效，能夠跟得上人工智能的發展速度，并且能夠控制人工智能帶來的風險。

人工智能應該歸屬于什么樣的價值體系？它該具有何種法律和倫理地位？

3）科學與政策的聯系：在人工智能研究者和政策制定者之間應該有建設性的、有益的交流。

4）科研文化：在人工智能研究者和開發者中應該培養一種合作、信任與透明的人文文化。

5）避免競爭：人工智能系統開發團隊之間應該積極合作，以避免安全標準上的有機可乘。

倫理與價值（Ethics and values）

6）安全性：人工智能系統在它們的整個運行過程中應該是安全和可靠的，而且其可應用性和可行性應當接受驗證。

7）故障透明性：如果一個人工智能系統造成了損害，那么造成損害的原因要能被確定。

8）司法透明性：任何自動系統參與的司法判決都應提供令人滿意的司法解釋，以被相關領域的專家接受。

9）責任：高級人工智能系統的設計者和建造者，是人工智能使用、誤用和行為所產生的道德影響的參與者，有責任和機會去塑造那些道德影響。

10）價值歸屬：高度自主的人工智能系統的設計，應該確保它們的目標和行為在整個運行中與人類的價值觀相一致。

11）人類價值觀：人工智能系統應該被設計和操作，以使其與人類尊嚴、權力、自由和文化多樣性的理想相一致。

12）個人隱私：在給予人工智能系統以分析和使用數據的能力時，人們應該擁有權力去訪問、管理和控制他們產生的數據。

13）自由和隱私：人工智能在個人數據上的應用不能允許無理由地剝奪人們真實的或人們能感受到的自由。

14）分享利益：人工智能科技應該惠及和服務盡可能多的人。

15）共同繁榮：由人工智能創造的經濟繁榮應該被廣泛地分享，惠及全人類。

16）人類控制：人類應該選擇如何和是否讓人工智能系統去完成人類選擇的目標。

17）非顛覆：高級人工智能被授予的權力應該尊重和改進健康的社會所依賴的社會和公民秩序，而不是顛覆。

18）人工智能軍備競賽：致命的自動化武器的軍備競賽應該被避免。

更長期的議題（Longer-term Issues）

19）能力警惕：我們應該避免關于未來人工智能能力上限的過高假設，但這一點還沒有達成共識。

20）重要性：高級人工智能能夠代表地球生命歷史的一個深刻變化，人類該有相應的關切和資源來進行計劃和管理。

21）風險：人工智能系統造成的風險，特別是災難性的或有關人類存亡的風險，必須有針對性地計劃和努力減輕其可預見的沖擊。

第3篇：人工智能培養計劃范文

關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。

第4篇：人工智能培養計劃范文

關鍵詞：管理會計；財務會計；大數據；人工智能

自從李世石、柯潔大戰圍棋人工智能Alphago之后，人工智能開啟了一個新的互聯網時代。依托于海量數據和大數據分析處理建立起的智能領域，作為科技領域新時代的弄潮兒，正逐漸滲透方方面面，使得生活“數據化”“智能化”。目前我國持有相關會計證的會計人員達1500萬，但以傳統的財務會計知識體系為主要專業技能，高級會計人才不足40萬，真正的管理會計人才缺口有300多萬。因此，了解人工智能及大數據對傳統會計行業的影響以及給管理會計帶來的機遇和挑戰，對于會計人員和行業具有重大意義。

1.人工智能和大數據對傳統財務會計產生的影響

1.1人工智能在會計行業中的應用

財務機器人產品由德勤首先推出后，瞬間引爆財務圈。隸屬于四大國際公司的畢馬威、普華永道和安永也推出了自己的金融機器人和金融機器人解決方案。機器人產品為傳統財務問題提出了更加多樣且便捷的解決途徑。中化國際(控股)金融共享中心選擇普華永道公司的機器人，兩個團隊在一個月內迅速完成業務流程的梳理、測試、驗證和部署，并正式投入運行。畢馬威財務機器人則是在銀行進行了試點運營。一家國際領先的商業銀行在華分支機構運用了畢馬威的流程自動化RPA（流程自動化）/財務機器人工具，并在他們的幫助下實現了在貿易融資和大宗商品交易部門試點業務流程的數字化轉化工作。

1.2對會計行業產生的影響

1.2.1提高會計工作質量

基于傳統會計本就是對數據進行處理且具有相對完備的規則的前提下，可以大幅度提高會計及審計行業由于大量的手工編制、人腦思維及判斷而普遍存在的信息失真問題。在大數據充分學習發展中，人工智能不僅可以減少人為錯誤造成的信息失真的可能性,也在很大程度上減少了人工干預或欺詐，從而導致財務信息造假的可能性。

1.2.2提高會計工作效率

機器人代替人工完成諸如會計、投遞、匯總、報告準備、審計等煩瑣耗時的基本會計工作，大大提高了相關行業的成本和效率，一方面不需要花更多的人力和時間處理機械、單一、重復的金融問題，另一方面也提高會計工作的效率和質量,使財務工作幾乎不會出錯。

1.2.3提高企業競爭力

人工智能在許多領域幫助公司從事歸納、綜合、推理甚至優化分析的工作并表現不俗。隨著人工智能在會計行業的深入發展，會計機器人的功能將越來越強大。在不久的將來，將能夠實現更合理的數據存儲和分析，從成本控制、模擬消費者需求、分析市場因素和預算等方面為企業決策者提供全面、客觀的參考方案。

1.2.4傳統會計人員的大量失業

會計機器人能夠迅速完成記賬、查賬、編制會計報表等會計人員需要相當熟練且重復查找大量數據才能完成的煩瑣工作，機器在存儲及調取數據方面有著不可替代的優勢。隨著大量工作被機器取代，伴隨而來的問題就是傳統會計人員的大量失業，并對高級管理人員的職業再發展提出了挑戰。

2.人工智能和大數據給管理會計帶來的機遇和挑戰

2.1會計行業將由財務會計向管理會計轉變

管理會計強調面向未來，根據時間價值來對現金流量進行整合分析，從而得出可靠的信息，制定計劃。同時需要對未來編制預算，而只有通過全面的預算才能使控制得到實施，這要求管理會計具體到每個環節，發現有偏差及時修正，將計劃與預算緊密結合起來。這對于人工智能著重于通過大數據對過去學習并處理現在來說，是不可替代的，也是管理會計人員的優勢所在。

2.2計算機財務復合型人才成為熱門

面對未來，則需要調整對會計人員的培養方向，以計算機財務復合型人才為目標。不僅可以使用財務系統給，也要懂計算機維修和設計原理，在財務系統的設計與實現中不斷尋找改進的措施，為計算機人員提出合理的建議，甚至可以自己進行編程修改。

2.3有利于管理會計制度的完善

管理會計由我國自國外引入，在發展的幾十年中已經取得了巨大的進步，但這些努力更多地體現在理論上，而無法與實際相結合。人工智能時代的到來將使得大批傳統會計人員調整方向，涌入管理會計行業，也必將實際推動管理會計制度體系的建設與完善，使其獲得長足的發展，逐步摸索適合我國社會主義初級階段的管理會計制度、企業在生存發展中意識到管理會計對于企業發展的重要性，同時人才培養中也應逐步開展管理會計培訓，跟上時代的步伐。

2.4對于管理會計信息安全有更高的要求

大數據的便捷為海量數據的收集整理提供了可能，也為管理會計提出了新的挑戰。管理會計是根據當前的數據信息進行現在的管控和將來的分析預測，為企業服務。企業決策與競爭優勢依賴于正確而保密的數據，這也要求管理會計在工作中一方面要有辨識過往數據的能力，在海量數據中搜集有用的信息，同時辨別真偽，另一方面做出的數據決策則要更加嚴格小心保密，避免商業信息泄露。

結語

人工智能向各行各業的侵入已是勢不可擋，必然有一部分不愿改變的會計人員淘汰，但這也為管理會計帶來了新的機遇和挑戰，順應時展，不斷提升自己，推動管理會計變革與進步，對于會計人員和會計行業都具有重要的意義。

參考文獻：

[1]崔晨曦.人工智能環境下會計行業的未來發展研究[A].智慧商業,2018(07)

第5篇：人工智能培養計劃范文

前不久，李世石不敵人工智能程序AlphaGo，人機大戰以1∶4告終。自此排名世界第二的機器人AlphaGo，亦開始向立于世界圍棋之巔的柯潔九段叫板。在1950年代末，IBM的電腦“思考”在和人類的國際象棋手的最初對弈中，被打得丟盔棄甲。但40年后，人工智能忽然間聲譽鵲起。自此，人類在國際象棋領域和機器的對弈，就幾乎沒有贏過。而今天，復雜的中國圍棋居然也終于落敗在人工智能手中……

人機博弈，引起了人們空前廣泛的關注甚至對人類前景的各種擔憂。弱人工智能AGI（Artificial Narrow Intelligence）完勝了圍棋對弈，強人工智能AGI（Artificial General Intelligence）的強勢，已成定論；最后，能夠自我學習完善的超人工智能（Artificial Super Intelligence），也就近在咫尺。

然而，身為一名小學生的家長，關注人機大戰之際，我心中萌生的念頭卻是：在人工智能成熟超越人類智能的不久的將來，我們的教育會受到什么樣的沖擊？人工智能如此迅速的發展，對如何能夠培養富有創新力的機構或者企業人才，會有何啟示？

創新能力的培養，是一輩子的功課

無疑，這種前沿科技驟然而至的加速發展，已經讓人們看到它們能夠在更多的領域幫助到人類，從科學技術、商業，到人們的生活等領域。顯而易見，個人的知識學習，也會隨著人工智能的成熟，而改變定義。在一個各種機器能夠替代人類學習的時代，學校的教育重點，顯然不再是知識的傳授。培養學生的創新能力，更突出地成為我們所謂“教育”的主要追求之一。

世界頂級創新設計事務所IDEO的前工程師Jorge Yzusqui Chessman與南美億萬富翁Carlos Rodriguez-Pastor在2015年創立的Innova學院，已迅速成為了秘魯最大的廉價私營教育系統，正受到全球教育專家的矚目。這所學院，徹底顛覆了老師教條地教、學生埋頭學的知識灌輸式或傳遞式的教育傳統，而是將提高孩子們領導力與創造力相關的各種點撥，提到了學校的最重要日程上。其中一項重要的“點撥”方式，就是孩子們每年都要參與一個歷時一周的互動式項目，學習如何創造性地處理一些實際的社區挑戰。

十幾年來一直在創業創新教學領域獨占鰲頭的美國百森商學院，也一直設置著一些類似的、為期更長的沉浸式項目，為學生提供解決問題的實踐機會。例如：所有入校的大一學生們會組成“創業小組”。每個小組拿著校方提供的數千美元“啟動基金”，用一學期的時間，自己尋找、選擇、計劃和運營一個商業項目，或經歷成功或經歷失敗，真槍實彈地體驗創新和創業的整個挑戰過程。

從某種程度上來說，打開腦洞，創意地工作和生活，其實是一個人一輩子的功課。企業組織和其他社會組織對其成員創新能力的打造，完全不亞于學校的教育方式對一個人是否能釋放創造力的影響。

激發創新的情境，是“叫板挑戰”

雖然長期供事在機構和企業創新咨詢及培訓領域，我卻一直不主張在機構或企業里自上而下地宣講如何創新的金科玉律。

在許多組織里，每每出現的一個挑戰和問題，其實都是培養創新能力的機會。就像好的老師為學生精心設計出來的“情境”，目的是為了讓學生在情境中去沉浸體驗、經歷錘煉、收獲感悟、積累能力。而在企業或其他社會組織中出現的問題和挑戰，則是激發創新的最好不過的“情境”。人們面臨問題時的專注，往往能夠迸發出超越性的奇想。

美國一支南極探險隊在南極首次過冬，遇到一個看似無法解決的難題。由于所攜輸油管的長度不夠，隊員們無法將船上的汽油運到基地。困境之中，隊員突發奇想：能否用冰做成輸油管？在這樣一個潑水成冰的地方，似乎可以！但隨之又出現一個問題，怎么將冰做成不容易破裂的管狀？被逼得“走投無路”的隊員們，終于又想出了一個好主意：船上帶了很多醫用繃帶，用這些繃帶纏在鐵管子上，澆上水，等結成冰后，再拔出管子。果然，考察隊做出了冰管，順利地解決了輸油問題。

在企業里，各部門的員工為了解決所遇到的問題而聯手，更是操練團隊創新思維、激發團隊創意、甚至是培養創新領導力的開始。

第6篇：人工智能培養計劃范文

【關鍵詞】少子老齡化人工智能時代現狀應對策略

引言

人口老齡化是指一個國家“歲以上人口占總人口的比例超過7%，這表明人類可以活得更健康、更長久。但與此同時，新一代人口增長速度低于上一代入口自然減少的速度也帶來了一系列嚴峻的挑戰。日本是世界上少子老齡不巨見象最嚴峻的國家之一。日本政府借力人工智能所帶來的“第四次產業革命”的紅利，著力解決少子老齡化帶來的社會和經濟問題。近20年來，日本實施一系列的少子老齡化對策，希望提高總和生育率，降低人口縮減的速度，解決少子老齡化危機下的人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。

一、人工智能時代的來臨

人工智能（ArtificialIntelligence），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。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智能取代。人工智能的發展是不可逆轉的潮流，各國政府紛紛采取積極的態度，在政策和資金上大力扶持人工智能產業的發展。日本作為全球科技最發達的國家之一，更是將人工智能作為刺激經濟增民和解決少子老齡化問題的關鍵。日本政府制定了“人工智能戰略”，在“人工智能技術戰略會議”上，提出人工智能產業化路線，將2017年確定為人工智能關鍵年，各政府部門對人工智能的研發給與資金支持。此外為了避免人工智能對社會道德、法律等帶了的消極影響，日本政府了《人工智能網絡化的影響與風險：實現智慧網絡社會需解決的問題》報告和《人工智能與人類社會》報告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免惡意使用人工智能的情況發生。

二、日本少子老齡化的現狀

少子老齡化是指一方面由于總和生育率降低以及醫療發達、國民平均壽命延民等原因，兒童占總人口比重降低，另一方面“歲以上老齡人口的比例提高的社會現象。根據聯合國世界衛生組織的傳統標準，60歲以上公民被定義為老年人，一個地區60歲以上老年人達到總人口的10%則被視為步入老齡化社會。65歲以上人口比率超過21%的話，就可以被稱為“超老齡化社會”。根據日本國立社會保障人口問題研究所的預測，日本老齡人口比例在2020年將達到26.9%，2035年老齡人口比例將達到33.4%，日本已經毫無疑問地步入了“超老齡化社會”。

另一方面，二戰結束后的1947年至1949年，日本出現了第一個生育高峰，平均每年有270萬人出生。隨著第一次生育高峰的出生人群進入適婚年齡，1971年至1973年日本又出現了第二次生育高峰，最高時每年出生人口達210萬。但此后無論是出生人口數量還是總和生育率都在下降。如果一個國家的總和生育率超長時間內低于維持人口長期穩定發展的更替水平（2.1），被稱為少子化；如果長時間內低于1.3，則被稱為“超少子化”。2005年日本《少子化社會白皮書》指出，日本已經進入“超少子國家”。

根據日本國立社會保障人口問題研究所的調查估計，日本的總人口預計2030年為，億1，662萬人，2048年將不足一億，下降到9，913萬人，2060年預計達到8，674萬人。按照這樣的人口總數來看，勞動力人口到2060年將降到至50.9%，與此相對應老齡人口將上升至39.9%。也就是說，1位老齡人口需要2位勞動力人口支撐，可以說成為非常嚴峻的社會問題。15歲至64歲被譽為“勞動力人口”，65歲以上可以從現在從事的工作上退休下來，被稱為“老年人”。在日本，國民20歲成年后需要交納年金的保險費，到“歲后可以獲取年金。實際上是現在的勞動力繳納的年金成為老齡人口的年金。那么隨著少子老齡化的推進，會出現什么社會問題呢？因為繳納年金的勞動力人口變少，獲取年金的老齡人口增加，所以人均繳納的保險費變高。這樣就導致經濟負擔加重，在經濟上養育孩子的經濟能力變小，形成惡性循環。

三、日本少子老齡化的應對策略

2018年日本原總務大臣、創成會議主席增田寬也在清華大學的講座“日本的人口減少及其應多策略”中提到“要解決人口問題還需要舉全國之力，從國家層面做出政策，而且僅靠中央政府還不夠，還需要地方政府一起努力，各個部門互相協作。例如，要想解決老年人護理問題，一是要有足夠的從財政支持，二要有專業護理人才，此外還需要通過新技術包括人工智能、機器人等提升護理水平。最后，還應在城市設計和建設上充分考慮老齡化的影響，這其中就包括了財政部、負責勞動合同人口政策的部門以及相關技術產業部門和負責城市開發建設的部門。”

（一）年金保險制度改革

隨著人口老齡化，每年用于支付年金的財政支出越來越多，另一方面，少子化導致的勞動力人口減少勞動力人口養育子女的經濟負擔增大。日本政府認識到少子老齡化是日本迫在眉睫需要解決的社會問題。在日本社會保障制度方面，進行了一系列改革。

首先，社會保障制度的收取方式進行改革。2004年開始，日本政府開始調整給付年齡，延遲退休這一提議開始興起。按照勞動法的規定60歲退休，如果本人申請，可以延遲退休年齡，同時導入“繼續雇傭制度”。隨著少子老齡化的推進，到2025年將要面臨更加嚴峻的少子老齡化問題。日本政府甚至提案將老齡人口的那個界限由65歲提高至70歲至75歲。另外也有提案將年金的領取年齡提高至70歲以后開始。其次，提高了勞動力人口的保險費用金額，增加了勞動力人口的保險費負擔。為了應對不斷增加的保險費用額度，采取了增稅的形式。同時以發行國債的方式來實現。

（二）海外移民玫策調整

日本現在少子老齡化問題進展下去的話，勞動力人口越來越少，老齡人口越來越多。勞動力人口不足、醫療、養老護理等方面將面臨人手不足、養老金支出帶來的政府財政壓力等嚴重問題頻發。為了解決這一系列問題，日本調整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新準則”、2006年和2007年的“經濟伙伴關系協定（EPA）”批準、2008年的"30萬交換生午餐計劃”、2010年的“面向第三世界的難民的相關計劃”、2012年的“技術移民積分制度”等。內閣府通過反復調查論證指出，如果每年引入20萬人的話，日本人口能夠維持在1億人以上，在一定程度上緩解老齡化問題。但是，海外移民也會帶來“日本的文化信仰危機”、“社會治安問題”，所以日本政府在全面開放外人勞動力人籍、永住政策以及接受國際難民等方面，持保守態度。

（三）改善育兒養老環境，大力發展老齡產業

2003年被譽為日本少子化對策元年，日本政府開始推進積極的少子化的應對政策，制定了《關于培養支援下一代的當前方針》；2004年進一步具體花了相關政策，出臺了《少子化社會對策大綱》；2013年內閣府通過了《少子化危機緊急對策》。少子化政策實施20多年來，日本社會的保育機構，女性在職育兒保障制度及育JL補貼等各個方面不斷完善，對緩解少子化進程發揮了一定作用。

在20世紀七十年代，日本政府提出了老齡產業的概念，2000年開始，老年人長期護理相關產業逐漸成為新領軍行業，與養老產業相關的醫療、福利相關產業得到了快速發展，老年服裝、食品、保健、養老看護等服務行業，形成了有一定市場規模、相對成熟的老齡產業。

（四）導入人工智能及機器人

日本政府高度重視人工智能的發展，為了彌補勞動力不足，機器人及人工智能得到了廣泛的關注，被稱為“第四次產業革命，’。還在國家層面建立了相對完整的促進機制，希望通過大力發展人工智能，保持并擴大其技術優勢，逐步解決人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。日本政府設立“人工智能技術戰略會議”，由總務省、文部科學省和經濟產業省協作推進入工智能技術研發及應用。比如，無人售貨的商店里沒有收銀員，機器人和人工智能在汽車制造業的導入，能夠提高生產率。將人工智能技術應用于養老產業、醫療護理產業，讓老齡勞動能夠繼續工作，從而緩解日本社會勞動力不足。

四、結語

第7篇：人工智能培養計劃范文

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。總而言之，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]。

第8篇：人工智能培養計劃范文

關鍵詞：智能科學與技術；課程體系；培養管理

1背景

智能科學與技術是當前科學研究和工程實踐的理論與技術發展的前沿領域，智能科學與技術專業是一個多學科交叉的跨應用領域專業Ⅲ。智能科學技術的發展將把整個信息科學技術推向“智能化”的高度，這正是當代科學技術發展的大趨勢，對于這方面人才的需求也越來越迫切。智能科學與技術培養掌握堅實智能科學與技術基本理論和系統專門知識，具備作為工程師或領導者及公民的良好人文修養，具有從事科學研究、工程設計、教學工作或獨立擔負本專業技術工作能力，深入了解國內外智能科學與技術領域新技術和發展動向，能結合與本學科有關的實際問題進行創新研究或工程設計的高級專門人才。

高校應穩妥發展與完善智能科學與技術專業的本科生教育，夯實本科教育基礎并積極創造條件，大力開展創新教學，努力培養學生的創新意識、創新精神和工程實踐能力，使之成為具有系統技術基礎理論、專業知識和基本技能，良好科研素質和較強創造能力的智能科學與技術工程師。

2教學計劃與教學管理分析

智能科學與技術屬于計算機類專業，其必修課程設計原則是使學生具備計算機科學與工程的基礎理論知識，尤其是大類專業招生教學的院校，通識課程主要是數學、物理文化基礎，強調扎實的自然科學基礎。專業教學的特色體現在專業必修和專業選修課程，專業必修課一般分為數學基礎和專業課程。計算機類專業數學基礎課程一般包括線性代數、微積分、離散數學、微分方程、概率與統計、數值計算等；專業課程一般包括程序設計基礎、高等程序設計、數據結構、操作系統、計算機組成與結構、數字電路與邏輯設計等。

2.1學分

本科培養計劃的學分中，國內外大學學分總數趨勢是逐步減少，追求少而精。國內院校一般在130～190學分之間，如北京大學為150學分，清華大學為1 70學分，東南大學與浙江大學均為160學分，還有16學時為1學分的，也有18學時為1學分的。

中國臺灣的大學一般在130學分左右。臺灣交通大學最低畢業學分為128學分，其中必修課程須達76學分（共同必修58學分+資工組核心須達分+（資工組副核心課程學分+另2組核心課程學分）），專業選修本系課程須達12學分，其他選修課程須達12學分，通識課程須達28學分（含外語課程必修8學分）。臺灣“中央大學”為136學分，臺灣“清華大學”為136學分，其中必修和必選學分126，其他與導師商量決定。

美國的大學各校差異較大。美國的學分計算有4學期制、兩長一短制及兩學期制，其中加州大學伯克利分校為120學分，麻省理工大學為90學分，加州大學洛杉磯分校為186學分，斯坦福大學為180學分。

2.2教學管理

在教學管理上，斯坦福大學給學生提供了非常寬松的自由發展空間。新生入校后不分專業、不分學院。除了醫學院和法學院學生需要經過一定的選拔程序外，本科生可以在入學后的前一個學期適當時候隨意選擇專業，并且選擇專業后允許更改，只要畢業時滿足專業培養方案即可。

國內的浙江大學是較早實行按大類招生的學校之一，分為大類培養、專業培養和特殊培養3類，前兩年不分專業，按學科分類集中培養。

臺灣的大學專業也是按大類完成前期的基礎課程，再分小專業完成各學程，包括基礎課、核心課和進階課。

教學分組是現在的主流課程架構，也是體現專業方向的主要形式，分組課程是體現專業特色的課程組。國內清華大學采用的是分組教學；臺灣的大學基本上采用的是以教學方向分組的方式，臺灣的大學教學分為課程與修業、學分學程。

2.3實驗與實踐教學

計算機類專業各大院校都強調課程實驗與實驗教學，而目前課程該如何進行教學？這不僅是實驗問題，如何以工程教育專業論證為目標，怎樣使教學目標達到畢業要求是關鍵。做中學是主流實驗教學方式，尤其是美國的大學，大作業體現的是實驗與理論教學的結合，是考查學生是否理解理論知識的重要途徑。學生不僅能夠學習扎實的數學和計算機專業知識，還進行大量的實踐創新訓練。麻省理工大學、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學都屬于實踐創新性教學模式。例如，斯坦福大學程序設計范式課程重點比較C、C++、Java的特點和難點，每1～2周有一次大作業，針對不同的任務，要求學生用不同的語言實現，使學生加深理解各類編程語言的應用場合；麻省理工大學的課程計劃是必須先修12學分的實驗課程，再修3門或4門核心課程，最后選擇3門方向學科和1門關于該方向的實驗課、2門專業拓展課。

3智能科學與技術課程體系分析

智能科學與技術課程體系在智能基礎理論研究的基礎上，需要安排基礎性、通用性、關鍵性的智能技術研究，主要包括感知技術和信息融合技術；自然語言處理與理解技術；知識處理（認識）技術，包括知識提煉、知識分類、知識表示技術等；機器學習技術，特別是統計與規則相結合的學習技術；決策技術，即知識演繹技術特別是不確定推理技術等；策略執行技術，即控制與調節技術；智能機器人技術，特別是面向專門領域的智能機器人技術；智能機器人之間的合作技術；基于自然語言理解的智能人機交互與合作技術；智能信息網絡技術。

國內最早創辦智能科學與技術專業的學校包括北京大學，西安電子科技大學是第2批開始培養智能專業學生的院校。北京大學的本科教學計劃中，專業必修課程（2分）包括：①專業數學/理論基礎（15學分）：算法分析與設計、集合論與圖論、概率統計A、代數結構與組合數學、數理邏輯；②硬件與系統基礎（分）：數字邏輯設計、微機原理和信號與系統；③智能基礎（5學分）：腦與認知科學與人工智能基礎。專業限選課程（15學分）包括信息論基礎、計算方法B、數字邏輯設計實驗、微機實驗、數據結構與算法實習、機器感知和智能處理實驗、智能多媒體信息系統實驗。選修組合課程（29～32學分）：學生按照自己的興趣，參考智能的2個專業方向推薦專業課組合，自行選擇，至少選修20學分的智能專業課程。公共核心+專業方向+新技術及其他：①公共核心課程（分）：智能科學技術導論、模式識別基礎、生物信息處理、智能信息處理；②專業方向課程（11～15學分）：機器感知與智能機器人方向、智能信息處理與機器學習方向、新技術及其他。

西安電子科技大學智能專業主要課程包括電路分析理論、信號與系統、數字信號處理、數字電路及邏輯設計、模擬電子技術基礎、微機原理與系統設計、數據結構、軟件工程、人工智能概論、算法設計與分析、最優化理論與方法、機器學習、計算智能導論、模式識別、圖像理解與計算機視覺、智能傳感技術、移動通信與智能技術、智能控制導論、智能數據挖掘、網絡信息檢索、智能系統平臺專業實驗等課程及30多門選修課程。

建議各學校可以根據學院教學特色與實際需求，設計專業核心課程。北京大學偏重“信息處理”，湖南大學偏重“智能系統”，但需要強調的一個前提就是智能科學與技術專業屬于大計算機類，更需要大EECS專業的基礎。編程、電路、數學、數據結構、計算機系統這五大核心基礎就是大EECS；其次是專業，計算機以系統結構、操作系統、網絡、編譯、數據庫五大經典專業核心課為主，湖南大學的智能科學與技術專業強調系統，因此信號與系統、操作系統、嵌入式系統、人工智能是最基本的專業核心課，然后再分不同的分支。湖南大學智能科學與技術專業核心課程包括人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別、智能控制導論、智能數據挖掘、機器人學等；研究學位課程包括模式識別、人工智能等，主要體現為智能科學與技術基礎（人工智能概論、機器學習、計算智能導論、模式識別）、核心（智能控制導論、智能數據挖掘）和應用（機器人學）。

4結語

（1）在課程計劃實施過程中，教師需要遵循課程的時序圖，即描述課程的進階關系，從本科直到研究生，同時還可以實行一定的修課限制，如臺灣交通大學計算機概論與程式設計和面向對象程式設計兩科皆不及格者不得修數據結構與算法概論，若數據結構不及格不能修算法設計課程等。

（2）程序設計類課程用上機程序能力考試來設置合格條件，如臺灣交通大學基礎程式設計及格條件為通過“程式能力鑒定”，湖南大學則以CCF―CSP軟件能力測試作為程序設計課程通過的考核標準。

（3）鼓勵學生參與項目、競賽等課外科技活動，如臺灣“清華大學”的綜合論文訓練是由具有同等水平的項目訓練成果或SRT（student research training）計劃項目以及其他課外科技活動成果經認定后代替的。

（4）精煉的課程教學。核心課程應該精且必須加強課程實驗，只有對方法和理論有正確的認識才能掌握這門課程，而動手完成實驗才能真正融會貫通。麻省理工大學、加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校的學生具備扎實的數學和計算機專業知識后，都需要進行大量的實踐創新訓練。

第9篇：人工智能培養計劃范文

關鍵詞 :     人工智能;人力資源服務業;服務模式;創新;

一、引言

隨著AI技術的快速發展，人工智能應用到很多領域，目前在人力資源服務業中也有了較為成熟的應用，并且未來可能發揮更重要的作用。在2017年7月，《新一代人工智能發展規劃》了相關細則，明確指出了當下人工智能發展的戰略目標，到2030年時，中國人工智能的相關理論以及總體技術將得到更大發展和完善，總體技術水平達到世界領先水平；明確提出要將人工智能的地位提升到國家戰略發展方向層面，這也意味著政府將大力支持相關的企業發展。行業數據顯示，2017年，全球人工智能投資規模大概400億美元，其中中國達到280億，占比近70%。與此同時，AI技術的應用和發展也給中國人力資源服務業帶來了更多的沖擊和變革。

二、人工智能時代人力資源服務業發展現狀

（一）人工智能時代人力資源技術更豐富。

人工智能改變了人們的生活方式。AI技術的蓬勃發展，更極大程度地改變了當下的服務業現狀和人們的生活方式。其中衍生出來的定位技術、語音技術、人臉識別、VR虛擬等漸漸融入到人們的生活之中，同時也促使著很多企業、家庭、學校等開展信息化的智能建設。生活逐漸走向人工智能化，不僅大大提升了工作效率，節省時間，還能不斷創新當下的管理模式。對于企業人力資源管理來說，新一代的人工智能信息技術給創新企業培訓和管理機制等帶來新的生命力。

（二）人工智能促進人力資源業務升級。

目前，人工智能在人力資源招聘業務中也得到了很有效的應用。例如，招聘時AI工具能夠減少人力資源成本，通過初步的問詢來獲取到候選人的基本信息，再通過網絡大數據的審查來篩選出一部分更合適的候選人。此外，AI還可以響應一些查詢功能，實現快速填寫申請，針對性篩選申請人，這就極大程度地提升了效率，簡化了當下的候選流程，提升了候選人的體驗感。

圖1 全球智能人力資源典型企業圖

在實際的人才招聘過程中，通過AI機器人和虛擬界面的使用實現了候選人的初步信息篩選，對其綜合素質、專業能力等進行評定，這也意味著企業的面試效率會大幅度提升，能夠更加針對性的選擇適合企業發展的人才，對其各項標準進行量化。

總之，企業在使用人工智能的處理中，要更多的結合自身實際情況，緊隨時代的發展趨勢，不斷對傳統的單一體制進行革新，創新企業的各項管理體系，通過智能選才、智能留才、智能共享的模式來提升企業的實際效益。

（三）人工智能促進人力資源行業發展。

隨著不斷提高的市場需求，我國人力資源行業的各類服務已初具規模，如獵頭、人才中介、管理咨詢、網上招聘等，在人力資源行業中，一些龍頭企業也開始為客戶提供“一站式”服務，增強競爭力，提升企業能力，使服務業機構更加完善。當下，人力資源行業中的人才中介、獵頭、網絡招聘管理、咨詢等都已經形成了較大的發展規模，很多人力資源服務企業也進行了信息化的建設，為客戶提供一站式服務。在如今智能化的管理體系改革之下，保留了傳統人力資源系統中的優良傳統，同時增加了員工線上招聘、績效評估以及員工關系管理、線上開發等環節，使其人工智能朝著更加普及、更多層次的方向發展，讓員工和客戶都成為現代人力資源管理體系的使用者。同時，也在自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等方面已經有了較為成熟的應用。（圖1)

三、人工智能時代人力資源服務業發展面臨的挑戰

（一）人力資源服務業專業人才短缺。

目前，人工智能技術成為了未來競爭的戰略性領域，因而集人力資源管理專業知識與AI技術甚至大數據分析能力于一身的復合型人才極為短缺。近年來，這種人才短缺的狀況愈加嚴重，據調查，我國某些地區目前這種復合型專業人員嚴重缺失，從而造成了很多行業發展緩慢甚至滯留不前。比如，對于很多大型企業來說，人力、物力等成本較為豐富，在信息化以及智能建設過程中也會處于領先地位。而對于一些小型企業來講，受到物力、財力等各方面的制約，無法使用成本較高的人工智能設備，這種情況也會限制相應的信息化建設，雖然在當下通過人才共享形式能夠緩解人才短缺等問題，但是從長遠的發展角度來看，人力資源服務的綜合性人才仍然有著較大的缺口，要徹底解決這一問題，必須重視復合型人才的培養。

（二）產業鏈條需拓展。

由于我國對于人力資源的整合力度較差，其發展歷史較短，可發展的空間依然較大，與國外許多發達國家相比，它還處于起步階段，尚未形成完善的產業鏈，以至于我國人力資源產業鏈相對來說不完整。在競爭日趨激烈的現代社會，若想不落后于世界的腳步，就要合理拓展產業鏈條。在2018年推出的《人力資源市場暫行條例》中明確提到要大力發展人力資源服務機構，為此要建立起更加完善的產業鏈條，提升人力資源的整合力度，推進精細化管理，不斷的提升國際地位。而中國作為人力資源大國，對其服務業的戰略目標調整也應當契合當下的國際發展趨勢，不斷的提升人力資源服務業的地位，更好地整合當下的人才，才能完美發揮人才的重要作用。

（三）服務體系需完善。

對于人工智能時代的發展來說，許多人力資源的服務業都集中于職業介紹和人才招聘之中，發展的范圍較為局限；另外，內部也缺乏完善的理論體系，很多產品的結構并不合理，分工不明確，服務不細化，這些都會影響到人力資源服務業的長遠發展。再次，當下其主要利潤來源于提供供求信息等初級產品，缺乏高附加值、高技術含量的服務產品。此外，新項目開發過程周期較長，對客戶的實際需求了解不全面，做出的服務產品很難完全符合客戶需求，所以產品缺少個性化和差異化。因此，在長遠的發展角度來看，缺乏合理性和完善性，加之城鄉發展不平衡和區域結構不合理等一系列客觀環境因素，并不能夠完全滿足中國當下日益增長的人力資源服務需求。

四、人力資源服務企業創新策略

（一）培養復合型人力資源服務業專業人才。

首先，對于當下的人力資源服務行業來說，積極培養復合型人力資源人才是大勢所趨，因此許多高校可以建立起更多的人力資源相關專業，積極地進行校企聯合，培養出行業發展所需的綜合性人才。高校應當與一些知名的培訓機構和企業公司達成長期合作，為學生提供實習的基地，也能夠使得學生更好地完成理論向實踐的轉化。通過專業導師以及行業人員的帶領，提升對于整個行業的認知度以及專業水平，學校也可以將其納入到相關的人才培養計劃之中。其次，還要不斷拓寬人力資源服務領域，更多與AI技術等新技術融合，增強自身競爭力。要想提升競爭力和自身的綜合實力，首先就要完善相關的人力資源服務業的管理制度，為接下來的長遠發展提供更好的理論指導方針。再者，要想更好地促進人力資源服務業的長遠發展，就要進一步與相關的政府部門、行業協會、高校、科研機構等達成緊密合作。緊隨當下的時展趨勢，了解人力資源市場的實時發展動態和行業內在規律，通過科學的總結當下的發展情況來提出新的發展思路，通過跨界聯合與企業之間達成共贏，探索當下人力資源服務領域的新方向，增強自身的價值產業和核心競爭力。

（二）產業鏈條多元化。

由于人力資源的服務業涉及到的范圍和領域較為廣泛，因此完善產業鏈條，構建更加科學的管理機制尤為重要，很多企業講究的是工作效率，更注重服務中的完善性。這種情況下人力資源服務行業要提供服務的多元化和鏈條化，注重產業模式的打造，積極實現服務對象的跨界，不斷的革新當下的管理理念和思維，為顧客提供更加個性化的服務。

隨著管理理念的不斷進步，企業內部的員工、HR等從事人力資源服務的對象，其相應的工作方式也應當積極革新。在當下，服務對象面臨著多元化的發展趨勢，因此想要制定出更加完善的服務方案，就要密切關注服務客戶的需求動向，并以此來做出相應的數據報告和分析，進一步降低成本，提升工作效率。

在人力資源服務模式的探索過程中，服務客戶應當作為第一宗旨。服務客戶應該細化到特定的人，包括職業技能培訓、員工、求職者等一系列特定的角色。除此之外，還需要拓展到職業生涯規劃、求職者培訓和再利用的整體產業鏈，為企業領導者提供領導力培訓、團隊管理和溝通技能等培訓。

在多元化經濟中，也要注意服務提供渠道的變化。在傳統的服務渠道中，所有的服務都是由員工提供的，然而隨著時代的發展和服務方式變革的不斷進步，機器人和軟件在服務提供中的地位越來越高。經紀人和平臺將取代之前的供應商，直接提供服務。

隨著時代的進步，經濟不斷發展，與其他行業跨界融合的趨勢也需要體現在多元化上。在新常態經濟下，新零售等變革需要重點關注。借鑒這一理念，人力資源企業也需要關注“人力資源+保險”和“人力資源+零售”的方向，以此來探索跨界產業鏈融合發展。2020年3月1日，《中國人力資源服務業白皮書2010》正式。據介紹，“十一五”期間，我國人力資源服務業在多方面取得了很大進步，有了巨大的發展。“十二五”期間，我國人力資源服務業信息化程度將不斷深化，產業鏈將趨于完整，鏈條發展將更加精細。

（三）服務體系完整化

1、服務結構智能化。

當下科技的飛速發展為人工智能提供了堅實的基礎和保障，服務體系在人力資源服務模式的完善過程中更應該依靠大數據技術和云計算等技術，來確保科技和人力能夠更有效的融合。在相應的服務結構智能化的過程中，主要依賴于科學和技術，比如通過各類數據庫以及信息化工具的使用來達到管理成本的降低，工作效率的提升等。而智能化的建設主要注重人工智能和互聯網的工作模式，比如“互聯網+招聘”、“互聯網+社保”、“互聯網+服務”等這些工具的使用，極大程度地改變了人們當下的生活方式，將日常的生活推向智能化建設，同時引入了區塊鏈等技術，通過大數據人工智能等方式來打造人力資源服務公司的一些智能化平臺，實現服務效率的提升。

2、服務領域擴大化。

建立起更加完善的服務制度體系以及相關的指標核算方式能夠進一步提高服務效率，并且增強與企業部門、行業協會、高校科研機構的密切合作也能夠增強對于人力資源市場的了解程度，掌握行業的最新動態，因此人力資源服務機構可以根據相應的發展趨勢來制定服務模式和企業策略，實現人才資源的最大整合，進一步提升自身的價值和競爭力。

3、服務模式精細化。

為了進一步提升市場占有率，人力資源服務的模式應當進行積極革新，不斷的進行工作和責任細化，在細化過程中，應當設立起一定的客觀標準，首先要進行群體定位，細化服務點。比如，兼職招聘、高端人才招聘、海外人才招聘等應當劃分在不同的維度，并且通過不同客戶的實際需求來設定更為合適的服務標準，能夠更好地進行服務環節細分，提升客戶的滿意度，達到市場擴容，以此能夠促進市場競爭優勢，獲得價值最大化的產業鏈。

4、服務模式豐富化。

隨著人工智能的發展，企業可以引進體驗式服務、一對一專人服務、自助式服務三種方式豐富服務模式。體驗式服務是來源于體驗經濟，是一種服務于客戶的新思路，基于客戶的內心和心理需求，從而定制出個性體驗式服務。并且，大量研究表明，體驗的改變可以促進行為的不自覺的改變。“一對一”專人服務是為客戶以及特殊化服務客戶所提供的最具個性化的服務。通過一對一專人服務能夠更好的提供針對性的服務措施，帶給客戶滿意的體驗感，尤其是在2020年經歷過疫情之后，很多服務機構進行一對一專人服務，能夠更好地根據企業的發展狀況來制定相應的解決方案，保證在當下供給改革，在企業全面轉型的過程中，使得企業更好地與時展接軌。自助式服務就是在整個服務的過程中，沒有他人的幫助，只有自己一個人享受服務的全過程，這更加體現了智能化與服務的一體化。能夠成功地體現出人力資源服務的優勢，不僅健全了當下的管理模式，還能夠通過信息化的智能系統來推行各項政策。

現在，越來越多的企業都將人力資源看作企業長遠發展的主要競爭力，因此要積極完善相關的人力資源體系管理，充分發揮企業中人力資源的重要作用，同時借助第三方服務機構來健全當下的管理體制。尤其對于目前的經濟發展來說，人力資源的系統化管理，對于企業的長遠發展有著重要的戰略意義，為企業建立了一個更加全面、規范的網絡工作平臺。

在企業角度來說，降低企業服務成本和提高企業服務水平的最佳途徑就是積極推進客戶自助服務，同時，也是現代服務業信息服務的創新理念和創新手段。企業有了從傳統手工服務模式向電子自助服務模式轉變的新思路，并且憑借著良好的規劃和策略徹底執行實施，一套好的、人性化的自助式服務（ESS）系統不但能夠幫助企業減少行政負擔，簡化內部流程，提高員工的生產力和工作效率，并且還能夠改善員工的滿意度和參與度。

五、結語

總而言之，人工智能的趨勢無法阻擋，整個行業或將迎來巨大的變革。對這個行業來說，這也許不是一件壞事。隨著人工智能的蓬勃發展，提供更有價值、更人性化的人力資源服務將成為可能。而對于這個行業來說，也可以更好地在商業和科技理論方面提供更多價值探索。

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