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模块1：人工智能和教育（MOOC课程学习笔记）
1.了解AI的发展
1.什么是人工智能？
人工智能：包括两个方面：人工和智能，人为地是合成的和人造的。智能分为思考流派，知识阈值流派和进化。人工智能是自然科学和社会科学的跨学科学科，它整合了信息，逻辑，思维，生物学，心理学，计算机，计算机，电子机器人，电子机器人和其他学科.Basic学科是数学，指导学科是哲学。它可以从狭窄和广泛的意义的角度定义。从狭窄的角度来看，人工智能是计算机纪律的分支。这是使用计算机模拟或实现的智能。它研究如何使机器具有智能的科学和技术性（尤其是人类智能如何在计算机上实现或繁殖）。从广泛的角度来看，人工智能是研究和发展模拟，扩展和扩展动物和其他动物的智能的全面学科，以及各种机器智能和智能机器理论，方法，技术和应用系统的开发。
应用：智能快车服务，智能计划旅行计划，主题照片分析
2.人工智能的类型和类型？
根据人工智能是否可以真正实现推理，思考和解决问题，人工智能被分为薄弱的人工智能和强大的人工智能。
虚弱的人工智能：指无法创造和解决无法创建的问题的智能机器。他们实际上没有聪明和自主意识，只专注于完成特定的任务。就像搜索引擎，智能手机一样。
强大的人工智能::是指能够真正思考，意识和自我意识的智能机器。
人工智能可以分为三所学校：象征主义学校（IBM深蓝色国际象棋比赛），互联学院（Google kelipus摄像头），行为主义学校（Google Machine Dog）
3.人工智能的发展阶段
人工智能的发展阶段可以大致分为形成，发展和繁荣。
编队时期（1956-1980）：在此期间占上风。
1956年，人工智能一词首次出现在大茅斯会议上。约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出了人工智能一词，该一词在研究领域中标记为正式出生。
1958年，提出了两层神经网络感知机。他是一个人工神经网络，当时可以通过机器学习来接受。
1965年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）帮助麻德（Mit）从世界上第一个具有视觉传感器的机器人系统中撤出，可以识别和定位构件。
1968年，由美国斯坦福大学（Stanford Institute）开发的移动机器人Shakey具有一定的人工智能：感知，环境建模，行为计划和实施任务。开发第三代机器人。
1974-1980：在数学模型，生物原型，技术条件，人工智能停滞期中。
开发期（1980-2000）：1980年，出现了XCON的专家系统，该系统可以根据用户的需求自动选择计算机系统组件，以帮助美国数字公司节省很多成本。
1982 - 1986年：约翰·霍普菲尔德（John Hopffield）发明了Hopfield网络，该网络是一个神经网络，结合了存储系统和双系统，允许计算机以新的方式处理信息。
1986年：BP反向通信算法诞生了联系的发展。
1987-2000：再次进入槽。
繁荣时期（2000-）：1997：IBM深蓝色
2006年：Sington提出，深度学习神经网络破坏了BP开发瓶颈。
2011年：沃森（Watson）作为一名球员参加了“危险边缘”。
2012年：卷积神经网络，Google自主电机
2013年：深度学习算法识别率高达99％
2016年：Alphago
2017年：零阿尔法戈，索菲亚
其次，AI的关键技术
4.什么是机器学习？
机器学习是一门跨学科，涉及统计，系统识别，理论的近似，神经网络，优化理论，计算机科学和脑科学。研究计算机如何模拟或实现人类学习行为以获得新知识或技能。重新组织现有的知识结构，以不断提高其性能。
5.机器学习的分类？
（1）根据学习方法，它可以分为传统的机器学习和深度学习
传统的机器学习：从一些观察样本开始，尝试找到无法通过分析原理获得的法律，并在未来的数据行为或趋势上实现准确的预测。主要特征是平衡学习结果的有效性和可解释性学习模型，该模型提供了解决有限样本的学习问题的框架。用于有限的样本学习，模式分类，回归分析和概率密度估算。应用程序：自然语言处理，语音识别，图像识别，信息检索，生物信息。
深度学习：这是建立深层结构模型的学习方法。它的特征是多层神经网络。卷积神经网络（用于空间分布数据）和循环神经网络（用于时间分布数据）。
差异：病例分析：识别狗和猫等动物。
传统的机器学习需要首先定义相应的面部功能，如果没有胡须，耳朵，鼻子和嘴等，以对对象进行分类和识别。深度学习将自动找到此分类问题所需的重要功能执行对象识别。
（2）根据学习模型，它可以
监督学习：使用明显有限的培训数据集通过某些学习策略来建立模型，以实现新数据的分类。它的特征是培训样本的分类标签。特征是不需要培训样本和手动标签数据。
无监督的学习：使用无标签有限的数据描述来描述隐藏在无符号数据中的结构或定律。
强化学习：他也称为增强学习，是从环境映射到行为映射从环境到行为最大学习的学习信息，反馈被延迟，未立即生成。
（3）根据算法的特征，可以将其分为迁移学习，积极学习，进化学习
迁移学习：当您无法在某些领域获得足够的数据进行模型培训时，您可以从另一个领域获得的数据之间的关系中学习。
主动学习：通过某种算法查询最有用的未签名样品，专家标记了专家，然后通过查询样品培训分类模型提高了模型的准确性。
进化学习：优化问题的要求很少。它只需要评估解决方案的质量即可。它适合解决复杂的优化问题。它也可以直接用于多目标优化。进化算法包括粒子组优化算法和多目标优化算法。
6.什么是大数据？
大数据是指包含动态数据在内的动态数据集，包括收集，保存，管理和分析。功能是比例，高速，多样性，价值，真实性
在教育中的应用：教育数据挖掘和学习分析
教育数据挖掘是定量，分析和建模学习行为和过程的，并使用统计，机器学习和数据挖掘来分析在教学过程中生成的所有数据。
学习分析技术是对学习者及其学习环境的数据测量，收集和分析，以了解和优化学习过程和学习环境。
7.什么是知识图？
知识图是一个语义网络，将现实世界映射到数据世界，由节点和边缘组成。节点代表物理世界的实体或概念，以及实体的属性与它们之间的关系之间的关系。是现实世界中的各种关系，知识图是合理地将它们之间的关系放置。它本质上是一个语义网络，描述了客观世界之间的概念，实体，事件和关系。
从该领域的角度来看，它可以分为：特定领域的一般知识图和知识图。
应用：语义搜索，智能问答，视觉决策 - 制定支持
在教育领域的应用：在智能教学系统中，与知识图技术相关的知识点用于挖掘与答案有关的知识点，以向学习者提供更合适的指导建议。
7.什么是自然语言处理（NLP）？
自然语言处理是一个计算机科学，人工智能和语言学的领域，请注意计算机与人类自然语言之间的相互作用，并研究可以在人与自然语言之间有效沟通的各种理论和方法。
8.自然语言的处理过程？
包括两个部分：自然语言理解和自然语言产生。
9.自然语言治疗的研究领域？
研究领域进行了广泛的研究，例如：机器翻译，语义理解，问答系统。文本分析（自动组成评估系统），推荐系统
10.自然语言治疗面临的四个挑战？
不同级别的不确定性，例如单词，语法，语义，使用和语音；
新的词汇，术语，语义和语法会导致不明语音现象的不可预测性；
数据资源不足使得很难涵盖复杂的语音现象；
语义知识和复杂相关性的模糊性很难在简单的数学模型中描述。
11.机器人技术
第一个代理机器人是程序控制机器人，可以根据程序的公式重复；
第二代机器人是自适应机器人。它配备了相应的传感器，可以随着环境的变化而改变其行为，但尚未达到完全自主权的水平。
第三代机器人是智能机器人。他们有多种传感器可以处理感知的信息，控制其行为，并具有强大的适应能力，学习能力和自主功能。
智能控制方法：专家控制，模糊控制，神经网络控制，专家传输控制
12.什么是跨媒体情报？
交叉-Media：文本，图像，语音，视频和交互式属性将紧密混合。
交叉 - 媒体智能是实现机器认知外部世界的基本智能。（Pan Yunhe）
13.交叉媒体智能的关键技术？
跨 - 媒体智能检索，跨 - 媒体分析和推理，跨 - 媒体知识图构造，跨 - 媒体智能存储
14.交叉 - 媒体情报应用程序？
智能城市，医学，教育领域（可穿戴技术，大脑界面。多模式角度）
15.智能时代的教育挑战？
挑战1：如何用AI素养培养才能？
挑战2：教育经理如何重建工作流程？
挑战3：教师如何处理人工智能的影响？
挑战4：教师如何应用人工智能改变教学方法？
挑战5：学生如何使用人工智能技术来改变学习行为和方法？
挑战6：如何转换和升级智能课程的内容？
挑战7：如何应对人工智能教育中的道德，社会和安全问题？
17.AI教育应用程序的含义和特征？
情报教育：狭窄的人工智能教育：基于人工智能的教育，目的是培养专业人才来掌握机器智能技术以满足技术发展的需求。智慧教育在广义上：受智能技术支持的教育，智能教育技术和教育，以促进智能发展。
智能教育：在信息技术的支持下，为发展学生智慧的发展而开发的教育。他强调建立了技术整合的学习环境，使教师能够教授高效率并使学生能够个性化。
智能教育是一种技术教育。智能技术不仅使学习环境更加丰富和灵巧，而且还允许机器在某些方面具有人的智慧甚至超人。
智慧教育的概念领导了智能教育。先进的智能教育概念决定了智慧教学的方式。不同的模式要求教师具有相应的教学能力。这些技能需要智能环境的支持才能实施。
18.教育中人工智能的特征？
聪明的
人工智能技术是促进教育信息化的核心技术，并具有改变教学和学术的潜力。未来，将有越来越多的智能工具支持教学和学习。智能教育将为学习者带来新的学习经验并为教师提供高质量教学的基础。在教育信息技术的支持下，将创建教育信息生态系统，这将无缝整合在线学习环境和现实情况，以使人类计算机的交互更加方便和更方便和方便聪明的。公共学习和个性化学习将成为新的常态。
人 - 机器合作
人类的合作教育可以使教师和人工智能的不同优势充分发挥作用，并促进学生的个性化发展。机器主要负责重复，单调和递归，教师负责创造性，情感和情感和责任鼓舞人心的工作。
自动化
人工智能可以直接应用纪律知识，教学方法知识和学习者知识，以实现知识交流的自动化。因此，它可用于支持教育活动
个性化
为了扩大教学的规模并提高教学的效率，传统教学组织采用了类教学系统，类似于工厂的大规模生产，忽略了学生之间的个性化差异。在人工智能时代的到来，教学组织方法可以实现个性化的教育。人工智能可以分析每个学生的处理数据，准确地确定其知识水平，学习需求，个人爱好并建立学习者模型。基于此，它实现了个性化资源，学习路径和学习服务的推动。这意味着大众生产教育时代的终结和个性化教育的开始。
跨学科整合
人工智能涉及多个学科。单一的学科教学无法再满足社会发展的需求，并且已经尊重跨学科的整合教学。核心是在项目实践中提供现实的问题，重点是刺激，培养和改善学生的计算思维，创新思维和元认知。
AI课程意味着人工智能教育。AI类主要用于研究模拟，扩展和扩展的智能技术。也是理论，学习方法和应用程序系统的先进技术科学。我想学习AI推荐[Dane Education]的课程。
AI：人工智能，有时称为机器智能，它是指机器显示的智能形式，它也可以与人类和动物展示的自然智能进行比较。模仿与其他人类思维相关的“认知”功能，例如“学习”和“解决问题”。AI课程是通过在线和离线学习的新方法，以便学生可以享受个性化的教育。如果您有兴趣，请单击在这里，自由学习
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人工智能教育称为：智能教育，是指人工智能多层教育系统的国家智能教育，涵盖了中小学中与人工智能相关的课程。
人工智能教育的好处：
1.分析用户学习数据并实现“根据其能力进行教学”。使用AI技术收集用户学习数据，从而提供见解和建议。教师实时跟踪每个学生的学习进度，以为每个学生提供个性化和定制的学习内容和方法，从而刺激学生的深层学习，渴望培训学生的分析和推测，创新能力，沟通能力等以及实现“根据他们的才能进行教学”。
2.个性化的自适应学习，在通过知识点掌握了对情况的定位分析后，您可以实时推动知识讲座和有针对性的练习。人工智能系统可以使用教师的教学大纲来为特定的教室定制教科书或某个主题字段。咨询的形式将显示出新的外观，以帮助学生获得有效的个性化自适应学习。
3.为了实现虚拟现实的全面教学，人工智能领域的重要组成部分是人工智能领域的重要组成部分。将来，教育不仅与教师互动，而且与知识互动。每个知识点可以显示三维。
4.研究表明，成功咨询的关键因素是为学生提供即时反馈。可以学习并有效地为学生提供有针对性的定制反馈。
1.基本数学知识：线性代数，概率理论，统计和地图理论；
2.基本的计算机知识：操作系统，Linux，网络，编译原理，数据结构，数据库；
3.编程语言基础：C/C ++，Python，Java；
4.人工智能的基础知识：ID3，C4.5，逻辑回归，SVM，分类器，其他算法，性质和其他算法之间的差异；
5.工具的基本知识：OpenCV，Matlab，Caffe，等。
我们知道，该国还引入了一些政策，以支持人工智能的发展。人工智能处于发展的股息时期。人工智能的火灾是两年，因此无论是上市公司还是一些中小型企业，对人工智能才能的需求都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
自人工智能诞生以来，理论和技术已经越来越成熟，并且应用领域继续扩展。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。在当前，学习人工智能是现在的好时机！
学习人工智能，来到北京！
AI课程通常是指人工智能教育。
AI类主要用于研究模拟，扩展和扩展的智能技术。也有理论，学习方法和应用程序系统的高级技术科学。在同一时间，这也是整合人造的结果传统教育的情报。
人工智能课程是通过在线和离线学习的新方法，因此学生可以享受个性化的教育。
人工智能的影响：
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具来解决问题的学科中，AI带来的帮助是自我的。更重要的是，AI反过来又有助于人类最终了解的形成他们自己的智慧。
（2）人工智能对经济的影响。专家系统加深了各行各业，带来了巨大的宏观福利。EAI还促进了计算机行业的网络行业的发展。但同时，它也带来了劳动力就业。在科学，技术和工程中应用AI时，它可以取代人类进行各种技术工作和心理工作，这将导致社会结构的严重变化。
（3）人工智能对社会的影响也为人类文化生活提供了新的模型。存在的游戏将逐渐发展为更高智能的互动文化和娱乐方法。如今，游戏中的人工智能应用已渗透到主要游戏制造商的开发中。
随着人工智能和智能机器人的发展，必须讨论人工智能本身是高级研究。有必要利用未来的愿景进行现代科学研究，因此它很可能触及道德的底线。作为可能涉及科学研究的敏感问题，有必要防止早期预防可能产生，可能引起的冲突而不是等待问题是不方便解决方案的问题。
结论：以上是CTO首席执行官注释的全部内容，每个人都涉及人工智能教育。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关人工智能教育的更多相关内容。在本网站上找到它。