人工智能基础培训范例

人工智能基础培训

人工智能基础培训范文1

关键词:人力资源管理;人工智能;机遇与挑战;对策

一、引言

2020年7月9日至11日,世界人工智能大会在上海举办。大会探讨了人工智能领域的前沿技术及应用,引发各个行业的广泛思考。近十几年以来,人工智能领域技术研究得到显著突破,在各个行业的融合发展不断推进。在智能化发展冲击下,数据革命、云计算等新技术正在重塑原有企业管理和发展思路。我国先后颁布了《中国制造2025》《新一代人工智能发展规划》等具有重大意义的战略规划,对推动我国人工智能前沿发展的行业应用奠定了政策基础。而当前学界对人工智能技术在人力资源管理领域的应用研究仍相对较少,人工智能在人力资源管理(HRM)行业的应用与可持续发展模式尚不明朗[1]。在人工智能应用深入发展的当下,数字化变革将对包括人力资源管理在内的多个行业产生巨大影响,而以信息化、电子化为代表的多种行业革命已在过去二十年中得到较好发展:行业成本逐渐降低、管理思路不断创新升级、人员考核及绩效评估更加科学化、制度化。在这一背景下,通过对人工智能发展趋势下中国企业人力资源管理发展分析和判断,有利于有效把握机遇、迎接挑战,构建“AI+HR”的人力资源管理新模式。

二、文献回顾

人工智能(AI)概念最早由JohnMcCarthy于20世纪50年代提出。人工智能的核心是通过机器学习使智能系统以学习人的工作思维和方式实现智慧服务,从而自动寻找问题的最优解或直接完成复杂任务[2]。与常规计算机不同,人工智能是基于模拟人脑、智慧学习的系统,具有自学习、自组织、自适应、自行动等生物智能特征[3]。从人工智能的发展程度来看,国际公认的人工智能有三类:超级人工智能、强人工智能以及弱人工智能。当前,学界对于人工智能的行业应用相关研究尚处于初步探索阶段,但对于人工智能的发展趋势和主要特点相对较为统一。人工智能深入融合人力资源管理领域带来的效用将是巨大的,其将提高人力资源管理工作的效率、推进精准招聘、提高企业薪酬管理科学性,并促进管理模式转型[4]。另外,国外已有研究表明:人工智能对人力资源管理工作的影响主要体现在六个方面,分别是人工神经网络离职预测、基于知识库系统的候选人搜索引擎、基于文本挖掘的人力资源情感分析、基于遗传算法的员工排班系统、提供信息提取的简历数据采集和交互式语音应答的员工自助服务[5]。Jia等人于2018年曾提出了“AIHRM”的概念模型,即人工智能可以与人力资源管理的六大模块相结合形成六种“AIMHRM”系统:智能的决策帮助系统、智能评估系统、人与机器互动系统、智能培训系统、咨询系统和智能激励系统[6]。基于人力资源的主要任务而言,Strohmeier和Piazza提出了与人工智能相匹配的人力资源管理概念模型,即人员配置模型、绩效管理模型、发展模型和薪酬模型[5]。人工智能的行业应用将打破原有人力资源管理生态和就业现状。已有学者认为人工智能的职场应用打破了原有人力资源市场生态,但对原有劳动力并非是纯粹的替代关系,在未来将形成“人工智能+HR”的新型发展业态[7]。另外,就业水平和易受自动化影响的程度间存在明显的负相关性。据估计:中国将有77%的岗位被人工智能所取代,而美国、英国的这一数据为47%、35%[8]。基于以上分析,人工智能快速发展的时代大背景下,中国企业人力资源管理应如何把握时代机遇,利用现有技术推进智能化管理、如何解决技术应用带来的风险问题,是学界和人力资源管理领域应共同探讨的主题。

三、人工智能背景下中国企业人力资源管理的现状与趋势

(一)人工智能与人力资源管理的融合发展现状。当前人工智能技术在各行业融合发展,但人力资源管理领域的智能化应用尚处于初步发展阶段,并未实现充分融合和利用。简历筛选、面试联络等基础重复性工作的技术普及面仍然较小,薪酬管理、战略规划等复杂性较高的工作的技术参与度仍然较低。从行业技术需求的角度来看,不同类型企业的人力资源管理本就各有特点,对技术融合和信息化程度的需求亦不尽相同;另一方面,当前中国企业人力资源管理从业者对企业人力资源规划及企业人才的战略培养花费的时间往往不足[9]。人力资源工作行政色彩浓重、人才开发培训体系及人力资源规划缺乏等问题,都在一定程度上影响着管理理念和技术融合的发展。人工智能的融入将极大改善这一效率问题,增加企业人力资源管理人员对人力资源战略的精力投入,更好地发挥战略规划的价值增值。人工智能技术给人力资源管理带来的影响是双重的。积极影响方面:其可以显著提高部分工作岗位的效率,降低出错率,优化人力资源配置与薪酬管理体系,对推动人力资源管理工作的组织模式变革有重要意义;消极影响方面:人工智能的行业应用将在未来淘汰一大批低技术含量的就业岗位,进而影响我国人均薪酬水平,可能引发就业危机甚至加剧分配不均的社会问题。整体来看,中国企业人力资源管理行业内尚缺乏智能化技术的使用标准和规范,且目前既存管理模式大多尚无法实现投入成本与所节约人力成本的均衡与对等。

(二)当前人工智能在人力资源管理的行业应用。当前人工智能的行业应用主要表现为弱人工智能。现有企业人力资源管理对人工智能的应用主要为视频识别和语音识别,主要体现在招聘和培训环节[10]。其次,近些年来人力资源管理系统(HRMS)的应用范围亦有一定扩大。因此本文就薪酬管理、人才甄选与培训和人力资源管理系统三个方面浅析人工智能在人力资源管理的行业应用与发展。第一,以薪酬管理方面的智能化应用推进企业智能算酬。“以人为本”是企业人力资源管理的一项基本理念,科学合理的薪酬制度不仅可以能调动员工创造力和积极性,还能在高度竞争化的人力资本市场吸引人才。而长期以来我国企业薪酬管理存在着配套职能不规范、企业战略相关度低的问题,推进人工智能在人力资源管理领域的应用将改善以上问题。基于程序化的运算,人工智能相关技术的深度融合将在考核指标的完善性、考核周期的固定性以及公司内部薪酬待遇的公平性方面有较大改善。此外,人工智能结合大数据可以根据职位设定、行业及城市平均薪酬水平、CPI、就业率及失业率等情况科学设计基准薪酬,保证企业薪酬科学性[11]。第二,以人才甄选和培训方面的智能化应用推进效率提升。在人力资源的遴选与培训方面人工智能可以显著提升企业人力资源管理者的工作效率及培训效果的稳定性和标准化。如利用智能化手段将职位环境、技能应用场景进行仿真模拟,提供职前培训、素养评估及职业定位等形式的人力资源服务。从实际技术来看,AR、VR等虚拟技术可以模拟实际工作场景,将知识、技能形象化,将知识图谱可视化。此外,可以由智能机器人先对应聘者进行预结构化面试,对面试者的回答内容进行文本挖掘和分析。如通过对应聘者语言中“战略”“规划”等相关词语的识别判定该应聘者的战略眼光及思维高度;通过对行业专业词汇的分级识别判定应聘者是否具有深入的行业工作经验。其实2017年起百度公司就已经开始将人工智能技术应用于员工培训平台,挖掘知识资源并将其以智能化计算呈现知识图谱供学习使用,这一应用将在互联网行业内形成样板效应,推动未来的行业技术应用。第三,集成化人力资源管理系统发展尚不完善。近些年来,我国人力资源管理系统(HRMS)通过整合云计算、互联互通、大数据技术等提供组织架构管理、人事档案管理、考勤及绩效管理、薪资社保管理等传统职能,并在这些基础上新增设了健康管理、社区联合管控等新服务,结合社会环境(如重大突发卫生事件的防控)进行企业人力资源管理。当前我国人力资源管理系统(HRMS)市场主要有面向大中型企业的“北森核心人力云”“泛微E-cology”“i人事”以及大众化、普适化的“钉钉”等。而相比之下,国外人力资源管理软件厂商三大家(Peoplesoft、Workday、Kronos)代表着当前人力资源管理系统的最高水平,在管理的系统化、流程化方面有较大优势。希尔顿、联合利华和高盛等700多家公司也都已具有一套由“AI+HR”的管理系统,且均在近3年内采用了AI面试。以希尔顿酒店为例,这一系统将其平均招聘时间从40天左右缩短到5天。

四、人工智能给企业人力资源管理带来的机遇与挑战

(一)人力资源供需格局下人工智能应用场景多元化的实现。人力资源管理领域未来的技术应用将在智能化、定制化和高效化三个方面做出较大突破,如以物联网技术为主导的智能化物联网系统将辅助完成职前培训、企业值勤与工作状态考核等;以云计算为核心的大数据应用将辅助人力资源管理部门实现对不同员工的特征画像、薪酬设置以及岗位定制等。具体来看,技术对于员工入职档案建立及个人信息台账管理、职位设计和绩效考核等常规性业务有较大帮助;对于简历筛选、面试联络等重复性工作,结合实际情况部分或完全取代人工流程可以极大地提高企业人力资源管理工作的效率,降低企业人力成本。

(二)成本控制下的人力资源管理面临创新转型困难。对于大多数企业而言,人工智能在人力资源管理行业的应用面临着成本高、进展较慢的困难。从基础设施来看,薪酬设计、绩效考核,再到整体人力资源战略规划的流程都需要技术+设备的支持;从目前的企业规模来看,我国民营企业数量占比超过90%,对大部分小微民营企业而言推进智能化的成本是巨大的,因此未来一段时间内推进人工智能在人力资源管理领域的应用无疑应该以规模以上企业及大中型国有企业为主,发挥先导作用,探索出一条成熟的技术应用路径;对于难以支持高昂技术成本的小微企业应逐渐转变观念,从长远发展的视角看到智能化技术带来的企业运营成本的下降。

人工智能基础培训范文2

[关键词]会计人工智能;会计教育;应对策略

1会计人工智能发展概述

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,简称模拟人类智能。自1956年美国达多马斯大学召开人工智能夏季研讨会开始,人工智能正式成为一门学科。人工智能分为弱人工智能、强人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能可以替代计算、预测和搜索功能,强人工智能具备人类思考、认知能力,而超级人工智能拥有比人类最优秀智能更聪明的智能。人工智能呈现加速发展态势。2012年深度学习算法在ImageNet比赛后被广泛运用,2016年德勤财务机器人问世,AlphaGo打败世界围棋冠军李世石,2018年第一家无人银行开业,人工智能作画等等。智能机器人不再仅仅机械执行人类指令,而是通过大数据、云计算完成深度学习,这意味着未来存在一种可以称之为机器人的新物种或新人类出现的可能性。会计人工智能引起会计界普遍关注源自德勤财务机器人研发成功与使用。会计人工智能与会计电算化、会计信息化、会计机器人等概念并不相同。会计人工智能是人工智能在会计领域的相互融合与应用,其概念更为全面。会计人工智能是研究、模拟、延伸和扩展人在会计领域智能的理论、方法、技术及应用系统,通过智能感知、智能学习、智能推理、智能处理对会计信息进行处理,实现对会计人员智能的模拟。会计人工智能的影响力正在获得更多关注,彭启发(2019)指出中化国际公司利用会计人工智能实现了财务流程自动化;商业银行引进毕马威财务机器人,完成智能数字化业务流程处理。刘雄涛(2018)认为会计人工智能将对经济增长产生的影响,对人力资本的替代作用更强。会计人工智能对会计教育也正在产生重大影响。

2会计人工智能对会计教育的挑战

2.1培养方式的挑战

会计人工智能的发展将改变人机关系,从而影响会计教育培养方式。会计人工智能不断升级,智能机器的数据处理、决策分析效率和准确性更高,人的主导地位将受到威胁和挑战。若智能发展到强人工智能或超级人工智能阶段,人工智能与会计领域深度融合,智能机器具备比会计人员更优秀的智能,机器可能成为主导者,人将丧失主导地位。在会计教育方面并未重视在会计人工智能发展下人机关系问题,在教学中更多重视理论教学和书本知识的传输,缺少上机操作、实验实训课程安排,信息化手段运用不足。若会计人工智能机器功能愈加强大时再改变教育手段和方法,教育的实施会更加被动。

2.2培养内容的改变

会计人工智能会对传统会计确认、计量、报告、核算及监督方法与流程产生影响,从而影响会计教育培养内容。实务界呈现出手工、电算化、信息化、智能化共存态势。智能化对会计教育挑战更大:德勤财务机器人可以实现智能阅读,海量文件快速作业,高效处理数据。安永在业务和客户服务中使用了两千多个机器人,节省210万小时。人工智能已实现了快速处理数据、按类别归类账户、自动生成凭证、生成实时报表以及出具分析报告等功能。运用机器人可以减少会计信息失真及降低企业成本,压缩主观判断空间,提高信息准确性。会计人工智能逐步替代传统确认、计量和报告,会计职能受到影响。核算职能将被取代,监督职能则会强化。在会计培养教育中,多数高校虽有信息化培养,但缺少智能化课程。针对最新发展趋势、业务流程的改变、对职能的影响等内容缺少深入讲解和培训课程。

2.3培养方向与结构调整

目前高校以培养财务会计人才为主,人才培养方案中并未强调会计人工智能的发展与应用。在会计人工智能的影响和冲击下,财务会计岗位将大大缩减。牛津大学的一份研究报告,智能化机器人将取代35%的岗位,会计排名较前。企业从成本、效率、准确性角度出发,会更倾向使用会计人工智能,大量财务会计人员面临失业风险,向管理会计转型成为必须。仍以培养财务会计人员为主的专业和学校会逐渐被市场淘汰。会计人才结构需要调整。初级会计人才数量庞大,中高级会计人才数量少,注册会计师仍有缺口且呈现出年龄结构老化的特点。会计人工智能首先冲击基础会计人员。大量会计人才还没有适应会计人工智能逐渐普及的现状。专业性强的会计智能培训数量稀少,会计人工智能再教育方面没有相应配套机制。

2.4信息安全培训与法律边界挑战

会计人工智能的业务流程通过预设代码完成,代码存在被攻击的风险,信息安全风险增加。信息安全局势在不断升级,若企业系统发生瘫痪、数据丢失,将会给企业造成极大影响和损失。目前缺少会计信息安全防控的处理、培训教育。会计人工智能仍属于新型业务,其发展速度快于法律更新的速度,在决策失误、责任担保等方面存在法律界定风险,例如会计人工智能系统若被人为操纵法律责任将如何认定?若其造成企业损失及社会不良影响,经济后果和法律责任怎样处罚?会计人工智能是否会产生人格?此类问题将逐渐凸显,对法律边界界定形成挑战。

3应对策略

3.1升级高校会计人才培养模式

教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》,提出智能人才的培养是关键。高校应根据企业调研、社会实际需求以及会计人工智能发展重新制定人才培养方案,将人工智能纳入高等教育培养中。建设智能实验室,加大会计人工智能实训实践、仿真模拟的课时量,加大管理会计理论及实践课时,根据更新的业务流程设置课程,培养学生主导地位和意识,从会计教育源头做起。加大对教师进行人工智能、管理会计等方面等培训,进行学生问卷调查及评估回访,对其培养发展方向进行管控,从生源做起贯彻国家人才强国战略,加强我国在国际会计领域的话语权和影响力。

3.2走出惯性区,适应会计人工智能新流程

部分企业财务人员工作内容与形式相对稳定,对会计人工智能发展没有直观感受。但以其发展速度,影响全行业只是时间问题,会计人员应走出自我惯性区,通过网络课堂、会计人工智能培训、研讨会议、获取资格证书等再教育形式不断提升知识技术水平和智能化操作能力,适应会计人工智能下的新流程、新要求,以免被社会所淘汰。

3.3培养管理会计,高端人才

在会计人工智能的冲击影响下,会计教育应转向以管理会计为重点的培养模式。管理会计作为未来会计领域的“蓝海”,人才缺口达300万人。财政部的《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》《管理会计基本指引》和《会计改革与发展“十三五”规划纲要》均强调管理会计人才的重要性。会计教育应转变方向,重点培养精于理财、善于管理和决策的管理会计人才。2018年10月,在中共中央政治局以人工智能发展现状和趋势为主题集体学习中指出,要坚持需求导向、市场倒逼的科技发展路径,打造高层次人才培养平台,加强后备人才培养力度,为科技和产业发展提供人才支撑。会计教育应调整人才结构,控制基础人才数量,建设智能化会计人才培养梯队,培养智能信息化高端会计人才。

3.4加强信息安全培训及法律界定

万物互联的智能化时代,信息安全以及法律边界界定尤为重要。人机关系中应由会计人员为主导,不能过度依赖技术甚至由智能影响控制。会计人员应加强对信息安全以及智能的监管控制,增加信息安全培训,重视人本管理。逐步将人工智能法律界定问题在《会计法》《证券法》《公司法》等法律中加以完善,制定相应会计标准并进行宣传培训,避免财会人员利用会计人工智能产生有损公司、社会利益的行为。

3.5把握时机,占领先机

智能革命是第四次工业革命,世界大国目前处于统一起跑线上,这是中国的机遇。在公司数量以及融资规模上,中国与美国已经形成二强争霸局势。普华永道预测中国有望在2030年成为世界第一人工智能大国。目前我国会计人工智能应用层、技术层方面表现良好,在核心技术基础层比较欠缺,例如算法、数据、芯片。应提倡、重视基础层的研发与应用,在会计教育中重视培养学生创新能力,鼓励学生跨专业合作交流、学习研究。把握发展时机,顺应局势,占领先机。早创新、早研发、早培训、早落实、早推广,让会计教育为会计人工智能发展提供不竭动力。

4总结与展望

会计人工智能是时代的产物,随着技术的不断进步,实时账表、多样化报告、账务自动化等逐步实现,未来会计人工智能将形成人机合一、虚拟与现实合一、自主智能、机器中介消失、深化决策、跨界融合等一系列新趋势。会计人工智能影响会计教育培养的方式、内容、结构以及信息安全和法律边界,作为面对者不能采取打压、逃避的方式,应积极面对,从会计教育领域改革创新做起:高校生会计培养模式;会计人员走出惯性区,通过再教育等适应新形势;着力培养高端人才、管理会计和信息智能化人才;加大信息安全管控和法律边界界定;把握时机,占领先机,利用人工智能技术扩大和深化会计领域的广度和深度,增加会计行业的产值,更好地为会计教育服务。

主要参考文献

[1]付华.基于智能制造环境的企业智能财务创新[J].财会通讯,2018(29):64-67.

[2]高奇琦.百年未有之大变局:重识中国与世界的关键———智能革命背景下的全球大变局[J].探索与争鸣,2019(1):28-31.

[3]彭启发,王慧秋,王海兵.会计人工智能存在的风险与对策研究[J].会计之友,2019(5):114-119.

[4]杨虎涛.从人机关系到跨人际主体间关系———人工智能的定义和策略[J].自然辩证法通讯,2019(12):9-14.

[5]郑明.论人工智能下会计人员的转型[J].财会学习,2019(4):96-98.

人工智能基础培训范文3

关键词:教师教育培训;人工智能伦理及安全;信息素养

一、研究背景

2017年底,笔者有幸参与了《普通高中信息技术课程标准(2017年版)》对应的新教材的编写工作,在人民教育出版社和中国地图出版社联合出版的两本书——《高中信息技术(必修1):数据与计算》和《高中信息技术(选择性必修4):人工智能初步》中,负责编写前者的第四章《走进智能时代》和后者的第四章《人工智能发展》。这两部分内容都涉及人工智能伦理学。此前,本人一直从事人工智能技术研究工作,对于人工智能伦理学了解不多,但关注后发现,该领域内容的研究和推广非常重要,但教材中受篇幅所限,仅写了一些基本原则。《高中信息技术(必修2):信息系统与社会》的第四章虽也讲到了信息安全和社会责任,但讲得还不够。该部分内容是目前国内外研究的热点,发展很快,内容变化也比较大,因此笔者通过本文呼吁更多的人加入人工智能伦理学的研究,特别应加强对中学教师的相关教育和培训,以便相关内容能有效传递给学生。2018年,总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调,要加强人工智能相关法律、伦理、社会问题的研究,建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。研究和建立人工智能伦理规范有助于更好地发挥“头雁”效应,对保障产业健康发展和人民生活幸福具有重要意义。学生在学习掌握知识技能的同时,也应注重人工智能伦理规范的学习。但因其具有内容新、变化快的特点,唯有先对教师进行人工智能伦理及安全的相关培训,才能将相关内容有效传递给学生。笔者为中学教师做过培训,但培训涉及的技术内容较多,人工智能伦理及安全的内容较少,因此应加大、加强后者的培训工作,以便帮助学生树立正确使用和处理信息的方法,树立良好的信息社会责任意识。韩愈有言:“师者,所以传道受业解惑也。”教师不仅要给学生授业,更重要的是传道。对学生进行人工智能伦理及安全的相关教育恰恰体现了课程思政,即教导学生如何在信息社会中做一个正直的人、担当起社会责任。

二、人工智能伦理及安全的挑战和教育

任何事物都具有两面性,人工智能技术也不例外。技术就是双刃剑,不能正确使用,就有可能成为危害人类的工具。目前,人工智能在隐私、安全和伦理方面给人类带来了新的挑战,值得深思和研究。

1.隐私的挑战与教育

目前,人工智能的发展是以大数据驱动为主导模式的,人工智能技术在使用大数据资源时,必然涉及对用户隐私数据的采集、传输、处理和显示等。隐私被侵犯主要出现在数据应用的三个环节:数据采集中的隐私侵犯、数据存储和传输中的隐私侵犯、数据分析中的隐私侵犯。教师应先学习如何面对隐私挑战并将其融入教学过程中。例如教师应教导学生知道何谓隐私数据,当智能系统采集涉及身份证号码、银行账号、密码、指纹、声纹、虹膜、步态和心跳等数据时,学生应产生高度警惕并正确处理。此外,应教导学生安装国家反诈中心App,遇到问题找警方处理,以尽量减少个人隐私泄露所带来的损失和危害。

2.安全的挑战与教育

人工智能的安全挑战主要体现在以下四个方面。

(1)国家安全风险

人工智能技术在国家安全相关领域中的应用可能会带来影响国家安全的风险。其对国家安全的影响主要体现在军事、信息和经济三大方面,特别是在国防建设、基础设施建设和涉密系统等领域中,由人工智能技术所带来的风险影响巨大。教师在教学过程中要教导学生正确看待数据,因为数据是人工智能的基础,学生将来无论做什么工作,都会或多或少接触到数据,学生应从小树立数据安全意识,不要因为无意间的数据泄露给国家造成安全隐患,要有安全保密的意识。

(2)社会安全风险

人工智能所带来的社会安全风险是多层面的。例如,人工智能技术应用于制造业,替代了大量以体力和重复劳动为主的工人,导致市场对该类劳动力的需求大幅下降,失业人员增加,影响了社会安定。教师应教导学生关注和了解新技术发展的趋势,为自己的未来职业进行科学的规划和准备。

(3)网络安全风险

网络安全风险主要指网络传输过程中所产生的风险。例如,黑客常使用一些技术攻击或窃取服务器上的数据。网络安全风险还包括对人工智能算法、系统和应用进行恶意攻击;利用干扰技术使计算机在进行深度学习的过程中受到欺骗;利用数据欺诈等手段远程控制网络设备,使设备发生故障或停止工作等。教师应在教学中教导学生保障网络安全的一些技术和方法,更要教导学生从小就树立正确的世界观、人生观、价值观,坚决不能成为黑客这样危害社会的人。

(4)人身安全风险

人工智能技术在给人类的生产和生活带来便捷的同时,也给人类自身安全造成一定风险。随着人工智能与物联网融合的不断深入,人们的衣食住行与智能产品之间的关联越来越密切,一旦这些智能产品(如智能医疗设备、自动驾驶汽车等)出现故障,就可能危及人身安全。教师应教导学生在使用一些可穿戴的智能产品时,树立安全防范意识,懂得做安全测试,从而保护自己和他人的人身安全。

3.伦理的挑战与教育

人类的思考和行动受社会规范、道德伦理以及法律法规的约束。人工智能的目标是希望机器能像人一样理性地思考和行动,因此,让机器也能像人一样遵守社会规范、道德伦理以及法律法规,成为当前学者热议和研究的一大问题。如何采取措施保障研究人员开发出的智能产品和智能系统与现有的法律法规、社会规范和道德伦理一致,确定人工智能产品或系统的法律主体、权利、义务和责任,是人工智能技术发展面临的伦理问题和挑战。其主要表现在:对“什么是人”问题的新挑战;对以往伦理关系的新挑战;对原有社会秩序的新挑战;对人类未来命运的新挑战。该内容可探讨的内容很多,在此不赘述。本文只讨论与青少年关系较大的两个问题。第一,对学生进行诚信教育。人工智能技术通过采集用户的日常行为信息,结合大数据分析,进行用户数据画像、信用评估并产生信用报告。信用报告在找工作、买房、买车、办信用卡等过程中都具有重要作用。我国正逐步建立和完善社会信用体系,个人诚信信息也会记录到个人信用体系中,因此要教导学生诚信使用网络,自觉遵守信息社会的法律法规、行为规范和道德准则,否则会给社会和自己今后的生活造成隐患。第二,有些青少年终日沉迷于各种智能终端体验而不能自控,他们认为虚拟世界才是真实、亲切的,对虚拟对象产生过分的眷恋和依赖,影响了个体人格的健康发展,打乱了正常的伦理关系,这个问题已经变得越来越严重。学校应通过各种有意义的活动,让学生在现实世界中找到安全感和价值感。对已经陷入虚拟世界的学生,学校和教师要安排专业的心理咨询师进行适当的心理干预和疏导,帮助他们走出对电子设备的依赖。国家人工智能标准化总体组、专家咨询组的《人工智能标准化白皮书(2018版)》指出了人工智能技术应当遵循的原则:一是人类利益原则,即人工智能技术应以实现人类利益为终极目标;二是责任原则,即在技术开发和应用两方面都要建立明确的责任体系,以便可以在技术层面对人工智能技术开发人员或部门问责,在应用层面建立合理的责任和赔偿体系。人工智能技术的不断发展和完善,为人类社会的发展提供了新的工具和动力,如何正确认识人工智能对人类社会的影响,更好地利用其为人类社会服务,是所有人应该思考的问题。人工智能的应用带来了伦理及安全方面的很多挑战,教师应知道如何面对挑战和应对挑战,并要在日常教学中对学生进行相应的教育,并通过创设一些真实的情境,让学生学会处理问题、解决问题的方法,提升学生相应的能力。

三、对教师进行人工智能伦理及安全教育和培训的一些建议

党中央、国务院和有关部门高度重视人工智能发展的科技伦理与法律问题,有关研究正在不断实践和探索中,并已出台一些相关的法律法规。例如2017年,国务院立足国家发展战略制定了《新一代人工智能发展规划》,统筹发展和安全的关系,即要在发展中规范、在规范中发展。可见,人工智能伦理及安全的相关内容是动态变化的,如果等写进教材、进入学校再讲授给学生,就无法跟上时代的发展,所以对教师进行人工智能伦理及安全的相关教育和培训尤为重要,这是给学生传递知识和信息的重要渠道,因此提出以下几点建议。

1.教育教学管理部门应组织相应研究团队

各省市教育教学管理部门应高度重视上述内容,建议在相关教研室建立研究团队,首先关注人工智能伦理及安全的国内外发展现状,搜集总结最新的研究成果,将其纳入信息技术教师的培训内容中。其次强化人工智能伦理学教育的投入力度,加强人工智能伦理学教师队伍建设,为人工智能伦理学教育提供师资保障。最后加强对教师的专业知识和技能培训,提高教师人工智能伦理学专业素养,成立科研小组,加强学术交流,确保教师能够用专业知识对学生开展人工智能伦理学教育。

2.定期组织教师的相关培训

现代社会技术和信息发展非常快,每一个人都应具备终身学习的能力。一方面要有自主学习的能力,另一方面要定期参与一些培训,才能不断提高,跟上时代的发展。在信息社会,终身学习者必须具备信息素养。一名高素质的教师应具有现代教育思想和教学理念,掌握现代教学方法和教学手段,熟练运用信息工具对信息资源进行有效的收集、组织、运用;通过网络与学生家长或监护人进行交流,在潜移默化中培养学生的信息意识。教师需要不断学习,才能满足新时代对学生素质培养的要求。笔者曾参与过教育部教育管理信息中心组织的教师教育教学新技术培训工作,十几年间一直利用寒暑假给教师进行慕课、微课和人工智能技术的相关培训,但大多侧重技术,几乎没有涉及人工智能伦理学。笔者认为,今后一方面应加大对教师信息技术素养的培训力度。未来的国际竞争主要是人才的竞争,如果培养的人才缺乏捕捉信息、有效利用信息迅速发现新机会的能力,就很难在激烈竞争的社会中生存与发展。也就是说,高素质的人才必须具有良好的信息素养。而人才培养的速度、数量和质量,受到教师的信息素养水平的影响。因此,要通过定期组织教师的相关培训提升教师的信息素养。另一方面,还应加强对教师进行人工智能伦理及安全方面的教育和培训,让教师能接触到最新知识,并在教育教学中及时传递给学生,使学生从小就能得到信息素养的培养,将来才能成为社会的栋梁。

3.利用相关网站或平台进行相应宣传

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关键词:信息技术;人工智能;教学设计;计算机科学

1引言

随着科技的快速发展,信息技术在教育领域的应用也越来越成熟,2012年MOOC的崛起也让更多的人开始关注多媒体在教学方面的作用。随着互联网的快速发展以及多媒体设备的更新换代,如今几乎人人都能在多媒体设备上进行学习,也让线上教育成为被人们普遍接受的一种学习方式。近几年来,线上教育在我国得到大范围的推广和普及。计算机技术的飞速发展使得人工智能技术能应用的领域也越来越广。随着技术的成熟及社会需要,人工智能也被逐渐地应用到教育领域。如利用人工智能的自然语言处理与XML技术结合,可以使得教学资源的智能检索更为高效;以及利用计算机辅助评价(ComputerAssistedAssessment,简称CAA)辅助教学智能测评等[1]。人工智能可以利用电脑去对人的思维模式、推理及演算方法以及决策进行模拟,让计算机拥有近似于人类大脑的部分功能,完成一些以往只能通过人类的智慧才能完成的工作,一定程度上代替人力资源完成相关任务,为教育行业带来极大的便捷。

2什么是人工智能

人工智能所涉及的领域较为广泛,有认知科学、不定性论、信息论、自动化、生物学、心理学、医学、哲学、控制论、语言学等众多学科,目前为止,人工智能主要研究范畴有智能搜索、感知问题、语言的学习与处理、神经网络、推理、计算机视觉等。人工智能中最为成熟,同时在线上教育中应用最为广泛的是专家系统。专家系统也是近30年来人工智能领域发展起来的一种极具代表性的智能应用系统。其主要研究方向是令计算机具有能够模仿人类在某些领域的专家的能力,去解决相关领域一些专业性较强的问题。而在网络教育中,专家系统的应用主要包括智能导学系统、智能决策系统、智能教学系统和智能化的硬件网络设施四大模块[2]。

3人工智能与教学需求分析

教学需求分析是教学设计的第一步,它能够帮助教师明确教学目标,有利于教师基于学习者的需求开发一系列课程。教学需求分析首先要进行需求评估和目标分析,需求评估可以为有效教学提供基本数据,目标分析能够以提出问题的方式确定学习者的特性及需求。在完成需求评估和目标分析后便可进行绩效评估,识别出教学过程中不需要处理的问题,将课程的有效程度最大化。以往的教学需求分析往往是由专业的教学设计人员去执行,从需求评估的规划、数据收集和分析、总结,到目标分析、评估比较,再到绩效评估,整个过程的工作量较为庞大。特别是在做一些较为新型的课程的教学设计时,往往需要收集大容量的数据样本,以进行数据的分析。随着科技的发展,人工智能技术中专家系统的应用,只要将原本收集好的数据导入数据库中,利用专家系统模拟教学设计专业人员的逻辑、推理、演算过程,能够大量节省在教学需求分析过程中的时间和精力,为企业、学校等机构节省人力物力资源。同时,人工智能系统能够避免人们主观意识对评估的影响,最大限度减少评估中由于个人情感问题带来的误差,增强教学需求分析过程中的客观性。

4人工智能与学习者特征分析

学习者特征分析是教学设计里较为核心的一部分,被视为对教学设计和实施的基本约束之一,也是理解教学设计的起点[3]。以往传统的学习者特征分析是靠教学过程设计者或者教师本身来对学习者进行特征分析,通过人工区分变量来分析其一般特征,然后逐步深层地对学习者进行分析。虽然这些步骤在个体较少的情况下能够将工作做到位,但其效率以及资源利用率非常低。在学习者数量较为庞大的情况下,则需要消耗大量的人力与物力。这种情况下利用信息技术对学习者进行特征分析,能够大大减少资源消耗,使资源利用最大化,提升整个教学设计过程的效率。如在大型企业员工培训阶段,由于员工的教育背景、工作经验都有所差异,因此,他们在培训期间的起点能力也有所不同。同时,每个人本身的学习风格也有所不同,相同的培训内容有可能会造成与某些学习者的学习偏好相悖,导致培训效果不佳。对已经进入社会的成人学习者而言,他们的学习特征相比在校园的学生要更为复杂及多样化。成人学习者往往对参与学习和培训的动机更为强烈,并且在时间的安排上也更为重视,多数成人学习者对效率的重视大于对学习本身所需要消耗的经济需求的重视。这一系列复杂多样的特征,利用人工智能技术能够进行准确的数据收集,导入数据库,然后利用专家系统将相似特征的学习者进行分类,有利于企业针对性地设计培养方案。在学习者的特征分析过程中,还有一些较为特殊的学习者,如有学习障碍的学习者,其中包括身体残障人员(如有听觉、视觉损伤)、语言障碍及智力障碍的学习人员以及部分在学习能力方面有缺陷的学习者。该类较为特殊的学习者在某些方面对自身学习能力的判断欠缺准确性。通过专家系统的辅助,利用大数据分析,能够对该类学习者进行一个较为准确的学习特征判断。

5人工智能与教学方案的设计

随着线上教育的普及,人们在使用线上学习平台的过程中也难免遇到各式各样的问题。对具有不同特征的学习者应该进行区别教学,因此衍生出一系列在线上教学的教学设计中关于教学材料方面的问题。对学习者而言,选择线上教育的一个主要因素就是能以较为便捷的方式,通过反复观看课程内容,来突破传统课堂的空间、时间限制,弥补传统课堂不具有反复性的不足。因此,大多数线上学习者并不愿意在学习一门课程前去做过多的知识准备,而是希望已选的课程本身含有一些相关的基础性内容,以及课程外的一定程度上的扩展。学习者的特征判断,对于在线课程来说本身具有一定的难度。在最初,针对不同的学习者制定对应的在线课程,主要是通过学习者的主动选择,以及依靠一些调查问卷的形式大致对该学习者的特征进行判断,然后为其推荐较为适合的课程进行学习。这样的评估形式,准确性往往较低,因此容易出现部分学习者对在线课程学习效果不满的现象。出现这类问题的主要原因是教学方案或教学资源对学习者的适配性较低:一是学习者之间学习基础存在差异,这也是学习过程中普遍存在的现象;二是学习者之间学习能力存在差异,在学习基础以及其他条件相同的情况下,学习能力之间的差异导致学习效果差距较大。这两大方面的问题在传统线下课堂能够通过学生课后主动询问教师,或者课堂上即时提问得到解决。对于线上课堂,这方面的即时解决能力则相对较差,因此在教学方案的准备上就需要进行区分。随着信息技术的发展,大数据及人工智能等较为先进的技术也逐渐被引进教育领域,针对为不同的个体制订不同的学习方案的问题,通过信息技术的应用能够得到有效解决。对于学习基础不同的学习者,如大学英语四级考试的相关在线课程,一些英语基础较差的学生可能连基本语法知识的掌握都不到位,那么在准备教学材料过程中,就应该在此方面有所考量。对于这方面的判断,通过人工形式一对一进行考核工作量过大,而利用人工智能技术的专家系统,能够对学生的基础知识进行一个较为准确的判断,再将数据上传至数据库,通过智能决策系统进行逻辑推理,为学生制订最适合的教学方案。在课程的不同阶段,通过人工智能技术能够对学生进行动态分析,为其下一阶段的学习制订不同的教学方案。目前,这类技术在我国线上教育领域已经得到广泛应用,在学习者完成某一阶段的学习后进行智能测评,分析学习者的知识漏洞,然后针对性地为学习者推送下一套课程。这样的动态教学方案可以有效减少学生在课程的各个阶段的知识盲点,提高学习效率。人工智能技术还能将一些较为经典的教学方案、教学资源和教学技能进行整理,并为学生制定具有针对性的教学辅导[4]。对于学习能力不同的学习者,想要针对性地制订较为适合其学习的教学方案,对于传统课堂的教学模式来说较为困难。在传统课堂上,一个班级里学习成绩优异和学习成绩较差的学生,很难通过教师对教案的制定来达到相对应的解决效果,主要是由于传统课堂在时间和空间上有限制。针对这一问题,性价比最高的解决方案便是利用线上教育,通过人工智能的专家系统相对较为快捷地对不同学习能力的学习者制订不同的学习方案。

6人工智能与评估体系的建立

在一个课程的结尾或者是课程中某一阶段的最后部分,往往会对学生的学习效果做一个测试,同时会对整个教学过程的结果进行一个评估,以测试学习者对知识与技能的掌握和教学效果。以往这些工作同样是由教学设计人员或者教师对学习者进行评估,通过评估结果来了解学员实际解决问题的能力,并且从中得到学习者在相关培训课程中对教学效果的反馈。同样,在学习者数目较为庞大的情况下,这一阶段给评估者本身带来巨大的工作量,并且因为测试体系的问题,测试结果本身也并非具有很高的代表性。同样的一份测试题,在不同时间、不同学习阶段给同一个学习者测试,得到的结果也不一样。而对教学质量的评估需要给出到科学、客观、合理的评价。人工智能技术的应用能很大程度上弥补传统评估体系在这方面的不足[5]。因此,要对学习者进行相对准确的评估,最好的方式是在学习过程中对学习者进行动态评估。综合每一次的测试结果,以科学的算法进行演算和推理,得到一个较为准确的评估结果。这样贴身的评估系统,以传统人为的方式实现成本过高。而通过计算机辅助评价(CAA)系统的辅助,能够让学习者通过多媒体设备在设计好的学习过程中进行动态评估,并记录每一次评估的数据,让学习者能够准确得知自己对知识和技能的掌握程度。同时,教师能及时得到教学效果的反馈,对教学效果有一个较为及时与准确的了解。

7人工智能在教师教学过程与学生学习过程中的应用与展望

当一个完整的教学设计方案完成时,其最终目的还是应用到实际教学中。通过人工智能技术的辅助对教学设计进行优化、改善之后,在教与学过程中也适当加入人工智能系统的应用,无论是实体课堂还是在线课堂,都能够最大限度地发挥教学设计的价值,提高课堂效率。随着未来人工智能的进一步发展及普及,一些较为先进的科技项目,如面部表情识别、人工智能语音系统等,若能有机地结合到课堂中,相信对教与学都能有质的提升。对于教师而言,目前在线课堂教学过程中最大的问题就是无法准确实时地了解学生的学习状态。在传统课堂中,一名优秀的教师能够通过丰富的教学经验,对学生在课堂上的学习状态、精神集中程度等进行精准判断,从而对课堂教学过程进行相应调整。如今随着信息技术的发展,即便不少在线课堂能够实现在教学过程中让学生与教师通过弹幕、留言等形式进行实时互动,一些课堂学员数目较少的课程甚至可以进行双向视频互动,但依旧无法解决教师对课堂掌控程度不高的状况。通过人工面部表情的智能识别,能够运用人工智能技术对学生在课堂中的注意力集中程度进行判断,有效提高在线课堂中教师对学生状态的判断,从而做出相对的措施以提高教学质量。对学生而言,在线上课堂学习过程中往往会遇到一些知识点中的疑惑,无法及时向教师询问从而得到解答。尤其是学员数量较为庞大的课程,教师往往无法兼顾所有学员进行逐一答疑。通过人工智能技术对课堂内容进行分析,再利用专家系统对学生的问题与课程内容进行对应归类,能够方便教师在课后对此类型的问题进行统一解析;一些已经解析过的问题则可以导入数据库,通过专家系统的归类后,直接将解答内容发送给学生,以提高大型线上课程教学中对学生遇到的问题进行答疑的效率。

8结语

人工智能作为目前计算机科学中一个较为火热的研究领域,其研究内容依然在不断扩充,所涉及的范围也在不断扩大。教育领域作为人类社会中极为重要的一个领域,人工智能这样一项能给人类带来极大帮助的技术必将得到广泛应用。目前,我国教育领域也在不断革新,随着教育信息化的不断普及,人工智能不仅在教学设计中能够得到广泛应用,在教育的各个方面也能带来巨大的帮助。相信未来人工智能的不断开发,能够让教学质量、教学效率有更显著的提升,让教育领域在信息化时代能够得到跨越式发展。

参考文献

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[3]吴南中.理解课程:MOOC教学设计的内在逻辑[J].电化教育研究,2015(3):29-33.

[4]吴天宇.人工智能在教学领域的应用探究[J].科技经济导刊,2018,26(23):141-142.

人工智能基础培训范文5

【关键词】智能化;财务机器人;会计教育;冲击

人工智能从20世纪40年展至今,虽然没有普遍使用,但是在大部分经济发达的一、二线城市的公共区域已经普及。在计算机、银行、会计等行业已经开始使用人工智能系统,而且范围会逐步扩大、技术程度也会越来越高。迄今为止,我国对于人工智能对会计行业影响的理论研究基本上是总结大型企业的成功经验,还没有指出中小型企业应该如何应用,从会计教育角度的研究更加少之又少。目前,国内外研究会计教育改革的文章较多,但研究财务机器人在会计教育领域应用的文章较少,财务机器人在我国会计教育领域上的发展仍处于初级阶段。2017年5月“德勤财务机器人”问世,人工智能逐渐进入人们的视野,并且侵占财务人的岗位,财务人将面临就业和失业双重危机。财务机器人的出现给会计人员造成了较大的冲击,与此同时,我国会计教育将如何顺应潮流积极应对?值得我们深思和探讨。

一、人工智能在会计领域中的应用现状

(一)人工智能的概念

人工智能(ArtificialIntelligence)AI是计算机学科的一个分支,依赖于计算机技术,以代码为基础进行目标实现,可以极速完成复杂的数学运算和数据处理问题,储存大量的数据源进行模拟运算,这些模式构成了人工智能运用的基础。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。通过研究模拟人类现实活动的智能系统或智能机器系统,实现减少人类工作量,提高工作效率的目的。

(二)人工智能在会计领域的应用现状

1.企业常用的财务机器人系统所运用的技术

鉴于当前智能化在会计领域的应用大多为初级领域,本文主要分析当前企业常用的财务机器人系统所运用的技术。运用到实际生活中的财务机器人包括三个部分,光学字符识别系统、机器人流程自动化、电子财务记账系统。(1)光学字符识别系统作为财务机器人的眼睛,批量、快速的识别会计单据,且把识别出来的会计单据图片整理到一个文件夹中。(2)机器人流程自动化,简称RPA,作为财务人工智能的核心流程,RPA可以通过录屏,完整的录制计算机使用者的应用操作,然后不断的模仿并重复对计算机操纵,从而成为虚拟劳动力。RPA的技术实现分为,录制使用者屏幕动作,自动生成脚本程序,手动修改和生成脚本程序,并根据最终的脚本程序反复执行并不断进行修改和完善。(3)电子财务记账系统作为财务机器人的账簿,也是财务人工智能的基础要求之一,相对于传统的电算化账簿有了更多的出入,大企业运用更多的是SAP系统,而针对小企业运用更多的是MEGI系统。

2.人工智能在会计领域的应用现状

(1)人工智能技术推动了人工智能和信息化的进程人工智能技术推动了人工智能和信息化的进程,“财务机器人”也应运而生。财务机器人的出现,可以帮助会计人员高效准确地处理基础的、机械的、单一的、重复繁琐的会计事务,大大提高财务工作的效率,让会计人员可以从事更高层次的财务分析,财务工作由此变得更加智能化,也更加便利。(2)财务机器人可以确保数据计算准确财务机器人可以确保数据计算准确,也可以提高工作效率。在财务机器人来临的时代,从事会计基础工作的时候,会计职能由核算职能向管理职能转变。会计人员要具备扎实的财务管理知识,以适应和应对财务机器人的出现给会计人所带来的冲击。(3)大型企业已争相试用财务机器人目前,我国大型企业已争相试用财务机器人。在2016年3月10日,德勤与KiraSystems联手,推出财务机器人H5,正式将人工智能引入会计、税务、审计等工作中。2017年,德勤首推财务机器人——“小勤人”。财务机器人得到了重视和发展,在会计行业,人工智能的表现越来越优秀。希望未来会计行业财务机器人的应用与发展也能够普及中小企业,让中小企业在智能化大潮下尽快融入其中,提高我们会计行业整体的财务工作效率。

二、人工智能背景下会计人员需求调查分析

人工智能背景下会计人员需求调查分析是以会计人员就业需求为导向,对企业会计工作进行调查分析和结果评价,包括问卷调查的设计、资料收集、统计与整理等事项。调查问卷设计主要以大中型企业为调查对象,通过线上线下调查问卷等方式,收集整理获得的相关数据和资料;根据调研情况进行分析和评价,促进我们更好地了解会计发展趋势,积极应对智能化时代财务机器人的出现。

(一)会计人员城市分布调查分析

从城市分布统计:一、二线城市的会计人员占比高达67.3%,从城市分布来分析,我们可以发现,大部分会计人员的城市分布多在发达城市,相对来说对于事物的认知水平和接触机会比三、四线城市要更高,而且发达城市往往处于变革的最前沿,在变革的过程中可以更快接受到新的知识,从而不断完善自己,做好职业转型的准备。

(二)会计人员年龄调查分析

按照会计人员年龄统计:一线城市的会计人员,80后与90后占比高达69%,而70与60后占比为31%。从年龄段来分析:我们可以发现,当前会计人员的年龄构成相对来说都比较年轻,新事物与新知识的接纳程度和速度都比较快,为人工智能变革浪潮下进行职业转型奠定基础,迅速找准自己的站位。

(三)会计人员能力素质调查分析

近几年来会计人员的高学历分布有所提高,其中本科学历的占比最高,达到了51.6%,硕士占比30.5%,博士及其以上占比达到13.7%,大专及以下的学历的仅占4.2%,同时愿意进修的人员占到被调查人员的43.5%。由此可以看出当前一、二线城市会计人员的基础素质偏高,学习能力与对环境的适应能力强于三线以下城市的会计人员,且提高自己能力的意识较强。

(四)会计人员参加人工智能技术培训的调查分析

通过调查,企业财务工作中,有参加过人工智能技术培训的财务人员占36.68%,未参加培训的财务人员占63.32%。从调查的资料和数据上来看,企业对会计人员人工智能技术培训和业务能力的提高尚不够重视,培训机制有待加强,使得会计人员能够及时适应新技术带来的挑战,更好地服务于企业财务。综上,从以上调查分析得知,以会计就业需求为导向的人工智能技术,虽然在财务领域依然处于初级阶段,但依然对财务领域造成了一定程度的冲击。当前取代的是单一、机械化的工作,随着变革的深入,财务人工智能能够影响的岗位与范围会越来越广。智能化环境下的会计教育面临着冲击和挑战。

三、智能化对我国会计教育造成的冲击——以财务机器人为例

从以上调查分析中得知,人工智能虽然在财务领域尚处于初级阶段,但依然对我国会计教育造成了一定程度的冲击。以下以财务机器人为例,分别从四个维度进行探讨:

(一)从会计人才的需求来看

从会计人才的需求来看,会计从业人员需求特质将发生较大转变,人工智能的发展减少了对会计人才的需求,同时提高了会计就业的门槛。首先体现为原始的手工记账时代已经离我们远去,会计教育上和企业中早已淘汰,取而代之的是会计信息化软件及会计系统在会计教学和工作中的运用,到目前最新的智能化财务机器人的出现。财务机器人将从整体上降低会计人员的工作压力,而且从某种意义上来说,可以减少过去人工处理的大量会计数据信息。因此,在未来的社会需求和企业发展过程中,会计从业人员需求特质将发生较大转变,会计工作人员需求量必定会减少。会计工作融入人工智能——财务机器人后,不仅会从现代信息技术上对会计工作人员提出更高要求,而且从某种程度上还会提高会计就业门槛。

(二)从高校会计学生就业角度看

从高校会计专业学生就业角度看,会计从业人员现阶段处于饱和状态。会计非常讲究实际经验和工作技巧,目前就业门槛也相对较低;行业性质特殊,职业相对稳定,工资报酬不错。因此,财务机器人的出现,将直接导致会计核算人员失业危机。等到财务机器人普遍使用之时,会计教育对于会计从业人员的要求也会提高,会计从业人员不仅仅要有过硬的业务素质,传统的会计工作方式也要进行革新,仅懂传统会计的业务知识,对于人工智能系统一点也不了解是不能应对不久将来的会计工作。科技在不断发展,人工智能技术也在不断更新,传统会计的手工输入可能会在将来某一个时刻被淘汰,会计人员的岗位危机越来越明显,会计学生的就业何去何从?会计教育应如何与时代同步是高校会计教育者应思考的问题。

(三)从会计工作的职能来看

财务机器人出现后,从会计工作的职能来看,智能化将打破原有会计人员的分工和审计工作,将促进和推动财务会计向管理会计的转型。会计环境中以前的会计模拟实训课堂上的手工记账和一些存在机械,单一和重复的财务问题,相关的手工职位基本上不存在,原有设置的相关岗位的财务人员可以由财务管理者的会计岗取代,这使得以往的财务状况分工被打破。此外,财务机器人对审计工作也会形成很大影响,比如依据会计业务的类型或性质打破分工模式。一方面要增加精通财务和审计软件的技术人员,以适应人工智能审计工作需求,以便提高审计工作的针对性和有效性。

(四)从高校会计人才培养来看

从高校会计教育的培养模式和目标来看,高校会计教育将面临着实质性变革。人工智能的到来,将改变原有人才培养模式,导致应用型本科院校开始重新制定会计专业人才培养目标。改革前,会计的主要职责是会计核算。因此,会计课程设定及会计教学内容都重视会计核算,将大部分精力投入到会计技能培训上,鼓励学生考取更多与会计专业有关的职业技能证书,让学生投身于考证中,会计毕业学生只会记账、算账,而不能成为企业高级会计管理人才。在这种会计教育状态下,将来的会计学生在会计工作中只会规范性、重复性的劳动技能,这些简单又重复的技术很容易被财务机器人取代。高校的会计教育如若不能及时调整或变革应用型本科会计专业人才培养目标及课程教学内容,最终所培养出来的学生必定会失去就业的能力。因此,应用型本科院校会计教育迫切需要调整和改革人才培养模式,课程体系和教学内容。

四、高校会计教育应对智能化时代财务机器人出现的具体措施

(一)高度重视“会计教育+人工智能”人才培养模式的融合

1.在会计人才培养模式上,财务机器人的出现将改变原有人才培养模式,高校应高度重视将“会计教育+人工智能”相融合。人工智能的普及和应用在很大程度上加快了会计教育的变革创新,会计教育必须要与人工智能紧密相连,在会计教育中嵌入人工智能技术。通过实施这种举措,在很大程度上促进了会计人才培养体系变得更加多样性,更符合时展潮流。原有会计人才培养体系中,专业课程的占比非常大,学生核算技能的培养,需要学习很多专业基础知识,如:基础会计学、中级财务会计、高级财务会计,成本会计、税务会计等,这些课程所占课程量和课时量都非常大,这些课程主要针对的是有较强替代性的低端核算技能,所以要尽可能压缩课程量和课时量,并增设与智能化相关的新课程,让会计学生尽快融入其中,增强自己的就业优势。2.在会计人才培养目标上,应用型本科院校的人才培养目标,其课程系统和培养目标要兼具灵活性和时间敏感性。目前,我们高校会计教育是滞后于技术发展和会计实践发展水平的。因此,高校会计教育应与时俱进,跟上信息时代的步伐,依据时展需求作出相应有效的调整,积极推进会计人才培养目标和方案的变革,以确保高校的会计教育在智能化技术发展中永立不败之地。

(二)推进“会计教育+人工智能”模式的应用与发展

一方面,高校应增加资金投资,给予一定的资金支持,加强人工智能技术人才与会计教育专家的合作。高校制定适当的措施来研究人工智能技术,培养研究人工智能技术的会计教育方面专家。目前,高校大多数现有会计教师都不了解人工智能,需要加强人工智能技术人才和会计教师之间的合作,加强会计教师对人工智能知识培训与了解,让教师真正理解人工智能在会计教育教学中的重要性,推进“会计教育+人工智能”模式的应用与发展。另一方面,高校应积极争取国家政策层面上的支持。目前,高校人工智能在会计教育领域应用和发展上尚处于初级阶段,政府及教育管理机构对此并不够重视。因此,高校应积极争取政府和教育管理部门,对会计教育中利用人工智能促进高校教学的发展,将会计教育智能化作为未来高校会计教育发展的重要目标之一。

(三)会计教育向技术方向引导与发展

人工智能、大数据、区块链……在技术大规模应用的将来,依然会有部分工作必须要人类来完成的。如今,利用信息技术在会计中的应用是大势所趋,财务人不但要懂财务知识,更要懂得利用新技术去解决财务问题。因此,在会计教育上,向技术方向引导与发展,提升会计人员适应能力与技能更新能力是当前重要任务。在当前信息技术时代,人工智能可以取代重复而繁杂的工作,高校会计教育也应革新,培养发展自己的战略分析能力意识,提高财务竞争力。会计人员在掌握人工智能技术的同时也要对会计专业知识有所狩猎,而这部分综合人才目前较少。企业会计人员应对未来财务机器人的思维提供自身的经验和处理方式,使得自己能够更好地立足公司,为公司提供更好的会计服务。

(四)智能化加快高校会计教育向管理会计转型的进程

智能化背景下高校可以针对以后会计学生的就业需求,建立健全会计人才培养体系,财务会计加快向管理会计转型。高校可适当增加管理会计、企业内部控制等课程的课时,同时还需增加统计学、数理统计等课时,以满足网络时代大数据分析和使用需求。为了满足现今的智能化需要,还可以设置人工智能课程,从大学开始培养研发人工智能系统的人才。国家也应该加大支持力度,可以出台相关的鼓励政策,加强“校企合作”,吸引更多的企业进入人工智能研发事业中,同时更要加大对专利的保护力度,让科研人员专心搞研发。同时企业也可以把人力资源从繁杂的会计工作中解放出来,高校可以多设立财务管理方向的课程,提升会计学生的就业实力。未来,面向智能化环境下的会计教育更加侧重企业财务预测、分析、决策,财务人员必须适应并接纳财务机器人的出现,努力提高自身素质,并利用财务机器人提高财务工作效率,向管理型、复合型财务高级管理人才过渡,会计教育向管理会计转型,是目前大势所趋。

五、结语

高校是学习的摇篮,是会计人才培养和提升的地方。当前人工智能、财务机器人、大数据、云技术、区块链等技术已渗透到各行各业,在技术大规模应用的将来,依然会有部分工作必须要人类来完成的。如今,利用信息技术在会计中的应用是大势所趋,财务人不但要懂财务知识,更要懂得利用新技术去解决财务问题。只有成为优秀的财务人,才不会被出现的财务机器人所替代,才能有的放矢地帮助企业做好财务决策和企业经营决策。因此,在会计教育上,培养高校会计人才适应能力,提升会计人员技能更新能力是当前重要任务。只有具备较强学习能力,提升会计人业务水平,提升会计人适应能力与技能更新能力,坚持“活到老、学到老”的思想才能与时俱进,才能较好地适应和应对智能化对我国会计教育造成的冲击。

主要参考文献:

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[3]卢浩伦,周洁怡,覃凤琼,刘庆克.应用型本科会计教育人才培养模式对财务机器人应用的适应性研究[J].中国管理信息化.2018(12).

人工智能基础培训范文6

关键词:人工智能;金融;证券投资;应用分析

1“人工智能+金融”在证券投资领域应用的意义

1.1提升工作效率。在“人工智能+金融”下,证券市场利用人工智能的相关工具,对信息数据进行归纳、分析,对金融的微观维度进行分析,可以最大化地规避风险,降低风险发生概率,通过市场关联度来加强对市场的管理,切断风险的传播,从而提升系统性和整体性。另外,在“人工智能+金融”下,各项条款内容以及内控制度等,都可以进行涵盖,以此来与大数据技术对比,提高合规性,提升工作效率。

1.2帮助市场做好投资决策。市场投资决策指的是各个投资主体提前作出论证和调查,为最终的活动投资决策提供参考依据。企业进行投资决策,是进行市场活动决策中的重要组成内容,其决定着企业的生死存亡。市场决策是否有效,将直接影响着企业的风险发生概率,只有未雨绸缪才能提高投资决策的成功率,反之则企业所面临的金融风险将会大大提高,更严重者还会对企业的资金产生一定的威胁。

1.3降低人力成本。在大数据技术的处理下,智能客服应运而生,它可以应用到各行各业中,是连接企业与用户的桥梁,是基于自然语言之上的技术方式,为企业管理技术提供了便利,统筹安排各项信息数据,大大降低了人工的成本。广发证券、中信证券、华泰证券等国内大型证券公司也利用人工智能金融技术的东风,在智能投资顾问领域开展了人工智能定量交易,取得了显著的成就。

2人工智能在证券投资市场中存在的问题

2.1人工智能在业务运用方面没有得到实质性的突破。当下传统业务依旧是证券投资市场中的主要业务,而人工智能在业务方面的应用并没有引起足够重视,人工智能作为高科技的产物,往往被认为徒有虚表,在应用中不切实际,产生这种现象的原因是:传统业务的根深蒂固,相关工作人员为了业绩考核以及上层压力,只对传统业务感兴趣。另外,人工智能在我国的应用不够成熟,对于风险和成本的控制还有待提高。所以人工智能在证券市场业务方面进步不明显,传统业务形式依旧为主流,所以不能适应人工智能创新技术的运用。

2.2缺少专业的研发人员。证券市场中的内部信息技术人员,要对内部信息系统进行开发、维护,对人工技术、大数据技术等进行相应的创新和完善,但是在实际工作中,内部信息技术人员只熟知内部信息系统,而对于新技术的研发和维护专业知识能力不够,对业务的理解不全面,所以具有人工智能改造技术的综合性研发人员少之又少。虽然专业研发人员可以从互联网公司引进,但是由于证券市场自身的特点,相关业务内容具有保密性等,专业研发人员从互联网企业引进不够现实,这使技术的开发受到了限制。所以,在人工智能时代下,证券市场中专业研发人员不足,没有一定的人才储备,也是证券投资领域发展缓慢的重要因素。

2.3监管体系不完善,存在多种安全隐患。众所周知,人工智能所带来的优势颇多,但是人工智能所带来的金融风险较高,对于尚不成熟的人工智能技术,影响的不仅仅是系统的风险指数,同时对于金融市场也会造成一定的影响。所以在证券市场中,人工智能监管体系同样重要,现阶段,由于种种因素导致的监管体系不完善,安全隐患较多,主要表现在以下两个方面:其一,被监管主体众多,无法清晰划定标准,由于在人工智能应用中,参与主体的形式不一,如人工智能技术的提供部门和应用部门、人工智能技术的模型设计部门以及系统部门等。一旦人工智能证券在使用中出现了问题,相关责任方无法确认,而现阶段,监管罚则虽然已经构建,但适用条文不够具体和明确,所以责任无法落到实处,这是监管不完善的一个重要方面。其二,“人工智能+金融”对证券监管人员也提出了更高要求,不仅要求其能够了解并熟知人工智能系统的应用,同时也要对人工系统算法进行相应的评估和判断,以全面了解证券金融领域的相关知识内容,提高其认知度。但是在实际工作中,证券监管人员的综合素质还远远不够,对于人工智能系统算法以及基础知识了解的相关工作人员不多,传统监督手段根深蒂固等,导致了人工智能技术应用效果不佳。

3完善人工智能在证券领域的应用分析

3.1适当转变经营策略,不断创新适应时展。3.1.1开拓新的业务增长点。目前,相比较发达国家证券市场而言,我国的证券市场仍处于初级发展阶段,而中间业务作为证券市场中的利润点,其资产负债仍旧占据了较多的份额,所以我国证券市场的中间业务收入不高。在这种情况下,如何提高中间业务的总收入,并对其进行创新,开拓新的业务利润增长点,可以采取的方式有:对托管业务、投资证券市场业务等进行债券联合承销模式,以对中间业务进行创新,提高收入。另外,实施混业经营,也是提高业务利润增长点的一种有效方式,该方式在世界金融市场的大环境下成为主流,由于贷款利息和股权投资收益之间的差距明显,所以混业经营的方式得到了快速的提升,合理有效地利用客户渠道以及证券市场品牌的优势,是提高证券市场营业利润的关键因素,这也是改变经营策略,符合时展需求的重要手段。3.1.2组建大数据库。现阶段,电子商务营销作为主要营销方式,大数据库的建立是根本,而在证券市场中,庞大的客户数据信息库,是证券市场本身的最大优势,所以要更好地利用大数据库,推动金融市场的蓬勃发展。在组建大数据库的过程中,市场中的用户通过对应的网点开展相关业务,而用户的信息(职业、身份等)都可以存入到数据库中,是证券市场中有效的数据信息,这对于互联网企业而言是无比强大的优势,而这个过程不需要任何成本。所以,在证券市场中,要合理、科学、有效的利用大数据库信息,对大数据库信息进行深度的剖析、总结客户资源、针对需求大的客户要开展个性化的产品服务,而产品营销创新也是未来的发展目标。在证券市场中建立大数据库,是证券市场符合时展需要的重要表现,以大数据库为根本,拓宽业务渠道,提高产品营销力度等,将产品的服务功能更好地展现出来,以此提高金融市场的发展。

3.2加大人工智能专业人才的培养力度。在人工智能时代下,我国人工智能专业人才匮乏,而复合型人才主要都是从国外引进,我国对于人工智能综合型人才的培养力度还远远低于发达国家。根据调查研究表明,我国与发达国家相比,人工智能方面的高校比例为1∶8,而且培养出来的人工智能专业人才与智能企业的人才要求还相差甚远。在“智能+知识”的时代,人才是企业赖以生存的根本,企业之间的竞争终究是专业人才的竞争。人工智能专业人才的匮乏,加大了各企业之间的人才争夺。无论对于互联网企业、高科技企业,还是传统企业,培养人工智能专业人才,是顺应时展的必然,只有加大人才的培养力度,才能为企业的发展保驾护航。对于高校而言,构建完善的培训机制同样重要,如何推动“人工智能+金融”的发展,教育体制的创新和资金的投入必不可少,所以要在符合我国基本国情的前提下,对人工智能专业人才的培训进行创新,为培养复合型综合人才打下基础。

3.3建立行业规范体制,提升个性化产品服务。以证券市场的健康发展为导向,加强与政府的沟通,促进金融行业的规范化和严格化发展,构建完善的金融体制,并将体制细化到各个环节,做到各业务流程的有章可循,有法可依,降低风险发生的概率。另外,以客户为根本,分析客户的需求(投资理念、消费观念、个性化需求等),对现有产品进行创新和升级,只有充分了解客户的需求,才能利用人工智能技术,开展个性化的产品服务。

4结语

人工智能基础培训范文7

关键词:计算机工程,信息技术,网络系统,人工智能,教学实践。

0引言

近年来,人工智能也随着信息技术的进步得到了普及和发展,逐步大范围地应用在社会生产以及生活中。这无疑加大了社会的变革,是社会向现代化发展的必经之路。其在教育领域之中的应用,特别是与计算机类课程教学的融合[1-6],推动了教学工作的智能化建设,提升了教学效率。虽然现在的人工智能水平还不能够彻底代替人的角色,但是却为传统的高职教学工作带来了巨大的冲击,因此,高职院校必须要顺应人工智能发展的趋势,展开实践探索,才能够为社会输出优秀的技能人才。

1高职院校计算机类课程教学现状

(1)教学软件同质化。计算机类课程作为高职院校的基础课程之一,对于学生今后的职业发展具备十分重要的作用。在教学过程之中,软件发挥着不可或缺的支撑作用。高职教学不同于高中教学只需要教授一般的办公软件即可,还需要传授给学生与本专业相关的操作软件,以便于满足社会对于熟练型计算机操作专业复合人才的需求。高职院校引进的软件适应于教学运用的教学版本,但是企业之中运用的都是比较符合实际操作的企业版本,虽然同一种教学软件的这两种版本在功能上大同小异,但是在界面等多种方面还存在着许多的差异,学生对于教学版本比较熟悉,但是在参与到工作之后,对于企业版本比较不适应,需要花费一定的时间来查找软件所具备的某一项功能,影响了工作效率,严重地还可能造成工作偏差。

(2)教学内容滞后、枯燥。高职院校的计算机类课程需要涉及多个方面的内容,相较于其他的课程,该课程比较复杂烦琐。随着信息技术的不断革新,现在的软件更新速度也变得越来越快,但是高职计算机类课程的教学更新速度与社会的软件的革新存在着一定的偏差。以高职机械专业为例,现在的CAXA软件已经更新到了2020版本,在界面和功能上都进行了相应的改进,但是一部分高职院校依然运用的2010版本,教学内容存在着一定的滞后性。再如数字媒体专业,需要学习一些视频剪辑软件对视频进行处理,市场上比较常用的便是Premiere软件,该软件现在已经更新到了2020版本,但是许多的高职院校依然运用的是较早的版本,比如统计学运用的Spss软件,金融学运用的Eviews等的版本都和现在的最新版本存在着较远的时间差异,影响了学生在工作之中的正常使用[2]。甚至一部分专业的软件种类长时间并未更新,比如现在的建模软件在实际运用中频次较高的是U3D等软件,较传统的3dmax软件在功能和操作上都得到了较强的改进和提升,但是部分高职院校计算机类课程的教学依然教授3dmax软件,于社会的需求存在着背离现象,难以适应人工智能发展的实际需求。除此之外,在实际的教学之中,教师往往只是注重教授学生如何来操作计算机软件,但是往往不能够和实际的需求结合在一起,列举不出一些实际性的案例指导学生操作,但是学生意识不到软件所能够实现的具体效用,只能够掌握一些基本的操作技能,实际的操作能力较差,整个课堂显得沉闷乏味,和人工智能对于实践性人才的诉求存在着极大地差距。

(3)教学方法落后。人工智能的发展对于高职计算机类课程教学方法提出了新的要求,但是在实际的教学之中,教师依然沿用固有的教学手段。为了方便学生能够熟练的实现软件的基本操作功能,在高职院校中,存在一种普遍的教学方法,教师首先向学生展示软件的功能是如何操作的,主要通过控制学生计算机,教师联机演示的方式进行。在这种教学模式之下,虽然分配给了每位学生一台计算机,但是和传统的填鸭式教学方式并不存在差异,教师的讲授占据了大部分的课堂时间,忽视了学生的自主性。一部分教师为了能够赶上课程进度,演示得比较快,特别是一些使用快捷键较多的课程,因为教师是对软件比较熟悉的,因此,演示的速度通常会不自觉地加快,很可能会出现学生因为注意力不集中导致跟不上教学步伐的作用,对于后续的课堂教学造成了难度;并且,学生的接受能力是不同的,假如教师讲授的过程比较慢,那么那些接受能力比较快的学生就需要等到教师教授,难以适应人工智能的需求。

2教学实践策略

(1)加强师资建设,挖掘学习软件。人工智能的发展是科技振兴的必然趋势,科技的振兴首先要实现优秀人才的培训,高职教师作为人才的教育者,在为社会输出优秀人才的方面发挥着不可预估的重要作用。因此,在人工智能背景下,高职院校想要提升教学水平,首当其冲的便是要提升教师的素养。①要加大对计算机类课程教师的培训力度,针对不同专业的所涉猎的计算机软件进行全面系统的培训,为传授计算机软件知识奠定良好的基础。②要加强对教师的人工智能素养的培训,帮助教师创建人工智能思维,运用人工智能去解决课堂之中发生的问题。教师人工智能素养的提升会带动学生去拓展学习适应于时代需求的软件,发展自身的学习能力。高职院校必须要立足于人工智能的发展以及各个专业的实际需求来加大计算机类课程的改革,特别是不同的专业的计算机软件的革新,针对现在的软件同质化的问题,高职院校有必要为学生提供适应于人工智能发展趋势的全面的专业软件。

(2)增强课堂教学趣味性,改进教学内容。高职计算机类课程的开展必须要与时代相结合,建立人工智能+的教学思路,收下要加大教学内容的改革,及时地更新课程内容,特别是更新现在教授的计算机软件的版本,来满足人工智能时代社会的现实性需求。人工智能时代是一个信息大爆炸的时代,学生在今后的工作之中要具备搜索有效信息的能力,教师可以在此需求下提升学生的培养学生的数据挖掘能力,指导学生掌握某种数据挖掘软件,提升学生的职业适应性。并且,因为计算机类课程涉猎的项目较多,也比较枯燥,教师可以采取幽默诙谐的语言,生动的教学案例等来提升课堂教学的趣味性,提升学生的参与自觉性。

(3)改善教学方法,提升课堂效率。针对现在的计算机类课程教学方法比较单一的情况,高职院校必须要及时地改善教学方法,可以通过成立人工智能小组的方式,让学生对于本专业的计算机类课程实施探索和讨论,教师只是充当一个答疑解惑的指导者的角色,这种教学方式增强了学生的自主性,锻炼了学生的思维能力,有利于提升学生的人工智能素养。并且学生通过自主的探索对于计算机只是有一个更加深刻的印象,对于教学质量的提升具有深刻意义。除此之外,还可以将计算机类课程和人工智能实际应用相结合,教师可以向学生展示和课程相关的人工智能实际应用案例,或者带领学生走出去,参观人工智能事务,增强学生对于课程的兴趣,了解计算机类课程是一门功能强大,具备较强实践意义的学科,进而自觉投入到学习之中,有利于提升课堂效率。

3结语

人工智能实现了突飞猛进式的发展,为高职计算机类课程提出了新的要求,本文就该课程在人工智能背景下的实践展开探索,提出了加强师资建设,挖掘学习软件;增强课堂教学趣味性,改进教学内容;改善教学方法,提升课堂效率的实践策略,希望能够推动人工智能的发展。

参考文献

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[3]邹明亮.人工智能支持下的计算机网络课程多元立体化教学模式研究[J].大学教育,2020(03):95-97+114.

[4]韩洁琼,余永权.人工智能课程教学方法研究[J].计算机教育,2010(19):71-73.

[5]张聪品,史霄波,徐久成.基于创新型教学观的人工智能课程教学改革[J].高等理科教育,2009(03):115-117.

人工智能基础培训范文8

关键词:人工智能;计算机网络技术;应用

人工智能是当今科技社会中的热门词汇,作为人类智能化的扩充、延展、模拟型研究技术,其与当今行业发展、社会建设及人们生活息息相关,为更好提升人工智能技术应用成效,该技术研究领域不断扩展,囊括机器人研发、自然语言处理、图像识别、语言识别、专家系统等,同时依据客观需求不断作出技术创新与实践,使其与各个领域的联系越发紧密,可以说只要拥有与客观事物对照的计算机系统与数据基础,人工智能就能在该领域开花结果,为该客观事物发展夯实技术基石,基于此为使计算机网络技术得以更好的发展,分析人工智能在其中的运用方略显得尤为重要。

1人工智能在计算机网络技术中的运用实况

人工智能自开发初始就受到了社会各界广泛关注,并在科技、电子、医学、生产制造等领域有初见成效,例如人工智能在汽车导航领域的开发与应用,使人们通过智能语音系统,就可对汽车导航及相关功能进行操控,同时不会影响车辆行驶安全,人工智能与手机等电器设备的融合,为人们生活生产提供便利,自动贩售机改变着人们的消费方式,当今社会已经与人工智能紧密融合在了一起,计算机网络技术的发展同样需要人工智能技术予以支持。

1.1人工智能在网络信息安全中的运用。人工智能可依据计算机网络技术运用实况向中央处理器反馈其安全情况,为提高网络体系运行稳定性奠定基础,相较于传统网络完全维护技术,人工智能更具实效性、全面性、灵活性等应用优势。

1.2人工智能在数据采集、分析中的运用。人工智能具有人脑无法企及的分析能力,其可依据计算机网络技术发展需求搜集整合庞大的数据体,完成数据采集及分析目标,相较于传统的计算机网络技术数据分析及采集形式,人工智能可缩减数据分析采集难度,提高数据采集及分析精准性,降低相关工作压力,节约数据采集及分析成本并能快速得到分析结果[1]。

1.3人工智能在软件开发中的运用。人工智能依靠电子计算机技术,可实现对计算机网络体系硬件、软件及相关系统的运维及升级目标,同时依据计算机网络体系践行需求,针对性的进行软件、硬件开发工作,使计算机网络技术更具实际应用价值,为完善计算机网络体系夯实技术基石。人工智能可依据计算机网络技术实际应用需求,扩展网络技术辐射领域,调整该技术应用方向,使该技术为人们生产生活提供便利。

1.4人工智能在网络资源共享中的运用。随着我国互联网体系不断完善,网络环境内充斥的资源越来越多,加之网络平台具有资源共享应用优势,使人们对网络资源充分利用的渴求随之提升,为此人们开始在网络资源体系中运用人工智能,依据人们客观需求筛选有用的资源,并使用大数据技术对资源进行系统分析,使网络资源利用率得以提升。当前社会网络资源呈现多元化发展趋势,伴随计算机网络技术不断发展,资源下载、存储、交互将更为便捷,使网络资源呈现出浮动性,为使网络资源分享路径更为稳定,可利用人工智能完善网络资源分享体系,为社会各界充分利用网络资源提供路径,凸显人工智能运用价值[2]。

2人工智能在计算机网络技术中的运用方略

通过对人工湖智能在计算机网络技术中的运用实况进行分析可知,人工智能与网络安全、数据采集、数据分析、硬件软件开发、网络资源共享等方面的运用息息相关,可有效提升计算机网络技术应用成效。然而,相较于发达国家,我国计算机技术研究仍处于起步阶段,需通过理论研究夯实技术创变基础,继而弥补研究经验不充所带来的缺陷,为人工智能技术有效运用提供依据,为此研究人工智能在计算机网络技术中的运用方略势在必行。

2.1提升人工智能在计算机网络技术中的智能化程度。为使人工智能在计算机网络技术中的运用更具价值,需在研究过程中不断提升其智能化程度,继而使计算机网络技术智能性更强,为该技术充分发挥应用优势奠定基础,在关注二者融合发展基础上,人工智能仍应以独立姿态展开技术探究,加大该技术研究与创新力度,为其更好在计算机网络技术中运用奠定基础。在研究与创新新技术同时,人们需注重人工智能技术的可操作性,使其更具应用价值,与计算机网络技术为人们生产生活提供便利的初衷相符,避免出现人工智能有余、实际应用欠佳消极现象,达到提高人工智能在计算机网络技术中智能化应用程度目的。

2.2全社会需为人工智能与计算机网络技术的融合与发展创造条件。计算机网络技术作为可为人们生产生活提供便利的技术形式,其与社会发展及国家建设息息相关,为使该技术得以有效应用,其与人工智能色融合势在必行,为此全社会需为二者相融创造条件,使人工智能研究更具有效性。相较于个人与企业,国家及专门研究计算机技术的网联网企业,在发展与创新新技术用以有效融合二者的探究过程中更具可操作性与实效性,为此需积极发挥各自价值为二者相容提供条件。例如,国家可针对人工智能技术研究企业颁布税收优惠政策,对其给予一定资金支持,为高精尖技术研究提供条件,消除互联网企业在研究人工智能在计算机网络技术应用的后顾之忧,使更多企业及人才投入该领域的研究进程中。为鼓励技术研究创新,国家及地方政府可对有突出技术贡献的企业或个人给予一定物质奖励,为该领域发展营建和谐高效的社会氛围。同时,以社会为单位需建立人工智能在计算机网络技术中运用的数据库,用以搜集、整理、分析二者融合应用数据,为该技术发展提供有力支持,加之大数据技术,依据个别领域对计算机网络技术智能化的渴求,展开针对性分析,使二者融合更具价值,为人工智能在计算机网络技术中的运用指明方向,通过全社会共同的努力使二者得以有机融合[3]。

2.3优化网络环境提高网络安全稳定性。计算机网络容易受病毒、黑客、木马等消极因素影响,削减其安全稳定性,无法为人工智能的准入提供前提条件,同时会影响人工智能技术的应用成效,为此需通过优化网络环境,提高网络稳定性、安全性,为人工智能在计算机网络技术中的应用奠定基础,确保二者融合相关研究工作可有效落实。相较于发达国家我国网络环境相对较差,网络地区化发展存在差异性,阻滞计算机网络技术运用与研究。基于此,我国需联动法律部门,为维护计算机网络环境安全稳定夯实立法基石,引导人们文明用网,使网络得以朝着健康稳定方向发展。同时,地方政府需联动企业及个人,加快网络体系的普及工作,为人工智能技术的准入提供条件,在敷设网络体系同时,加强人工智能的宣传力度,使人们明晰人工智能对计算机网络技术发展的价值,继而催生人工智能消费市场,达到用需求带动该技术及其相关领域发展的目的,使更多的企业看到计算机网络技术与人工智能融合应用的广阔市场及丰沛利润,继而有更多的研究及技术开发团队进入人工智能消费市场,同时为维护网络安全稳定贡献自己的一份力量,使网络市场更有秩序,加之国家立法及相关法予以约束,使人工智能在计算机网络技术中的应用无后顾之忧。

2.4培养优质人才。人工智能在我国研究与应用仍处于起步阶段,其在未来有更为广阔的应用空间,为使人工智能与计算机网络技术融合与发展更为得当,高校可在计算机专业开设人工智能课程,通过系统教学使提高学生计算机网络技术创新能力,引导学生树立人工智能技术与计算机网络技术融合意识,达到培育专业技术型人才目的,为人工智能在我国的应用夯实人才基石。为使人才培育更富成效,高校可组织学生以人工智能在计算机网络技术中的运用为课题展开研究,为高校营建技术创新氛围,为我国计算机网络技术发展营建浓郁的学术研究氛围,为充实我国人工智能研究体系,累积人工智能研究经验奠定基础。除高校积极培育人才外,当前计算机研究机构及相关企业需注重培养岗位型人才,向其宣讲人工智能及相关技术,并依据技术发展需求展开针对性培训,设定人工智能与计算机网络技术融合激励机制,用以引导工作人员朝着技术创新方向挺进,激活全社会技术创新实践热情,提升人工智能在计算机网络技术中的运用成效[4]。

3结束语

综上所述,人工智能在计算机网技术中的运用较为广泛,其应用成效关乎计算机网络技术安全、数据采集分析、硬件软件开发、网络资源共享等运用成效,为此需通过提升人工智能在计算机网络技术中的智能化程度,全社会共同努力为二者融合运用提供条件,优化网络环境提高网络安全稳定性,培养优质人才等方略,达到提高人工智能技术应用综合质量的目的,为推动计算机网络技术良性发展奠定基础。

参考文献:

[1]姜学东,王昊欣.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子测试,2017(12):120-121.

[2]杜月云.计算机网络技术中人工智能的应用[J].自动化应用,2017(9):31-32.

[3]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017(6):590-592.