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人工ai智能教育范文1

>> 強人工智能和超級智能：技術合理性及其批判 基于web技術和人工智能算法的高校智能排課系統研究 人工智能及其教育應用 淺析防火墻ASA特性及其和NAT技術結合的合理性 人工智能技術在計算機中的發展和應用 現代圖書館、數字信息技術和人工智能 人工智能研究領域及其社會影響 淺析人工智能的發展及其應用 關于人工智能及其應用的分析探討 人工智能技術在建筑領域的應用 淺談人工智能自動化技術的發展 電子商務與人工智能技術 人工智能技術在選煤領域的應用 人工智能引發的科學技術倫理問題 淺談人工智能技術的發展 《人工智能技術》教學與實踐 日本將集中開發人工智能技術 運用人工智能先進技術 人工智能及識別技術的應用研究 人工智能的“技術奇點”正在到來 常見問題解答 當前所在位置：l， 2015-11-12.

[8] John McCarthy. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence[EB/OL]. ，2015-11-12.

[9] Allen Newell，J.C.Shaw，H.A.Simon. Empirical Explorations with the Logic Theory Machine： A Case Study in Heuristics [C]// Computers and Thought. Menlo Park： AAai Press， 1995.

[10] （美）N.維納.人有人的用處―控制論和社會[M]. 陳步 譯.北京：商務印書館，1989.

[11] （美）休伯特?德雷福斯.計算機不能做什么：人工智能的極限[M]. 寧春巖 譯. 北京：三聯書店，1986.

[12]陳自富.煉金術與人工智能：休伯特?德雷福斯對人工智能發展的影響[J]. 科學與管理，2015，35（4）：55-62。

[13]John R. Searle. Minds， Brains and Programs[J]. The Behavioral and Brain Sciences， 1980， 3（3）：417-424.

[14] （美）約翰?塞爾.心、腦與科學[M].楊音萊 譯.上海：上海譯文出版社，2006.

[15]Jack Copeland. Strong AI， Applied AI and CS[EB/OL].，2015-12-11.

[16]Marvin Minksy. Why People Think Computers Can't[J]. AI Magazine， 1982， 3（4）：15.

[17]John McCarthy. From here to human-level AI[J]. Artificial Intelligence， 2007， 171：1174.

[18] ，2015-12-11.

[27]張文韜. 被寄予厚望的深度學習系統[J]. 世界科學，2014，（3）： 50-52.

[28]Yoshua Bengio，Ian Goodfellow，Aaron Courville. Deep Learning[EB/OL]. ，2016-2-13.

[29]Lee Gomes. 機器學家邁克爾?喬丹談大數據可能只是一場空歡喜等[J]. 中國計算機學會通訊，2014，10（12）：80-85.

[30]Lee Gomes. 對話深度學習專家雅恩?樂昆：讓深度學習擺脫束縛[J]. 中國計算機學會通訊，2015，11（4）：84-91.

[31]顧凡及. 歐盟和美國兩大腦研究計劃之近況[J]. 科學，2014，66（5）：16-21.

[32]Henry Markram. The Human Brain Project： A Report to the European Commission[EB/OL]. ， 2016-2-13.

[60]http：//piketty.pse.ens.fr/en/capital21c2，2016-2-13.

人工ai智能教育范文2

【關鍵詞】DOTA人工智能；智能算法；JASS語言

0.引言

DOTA游戲以及所有的即時戰略游戲中，人工智能（AI）是不可或缺的一大工具。新手玩家通過對AI的對戰初步了解整個游戲的規則、戰斗方式、英雄特性等。在非聯網的情況下，AI也是玩家的唯一對手。

傳統AI：戰斗模式單一，反應速度緩慢，行動指令呆板，無法較好的分析戰場形勢與戰斗情況。水平低，容易被玩家識別出設計好的指令，從而導致輕易擊殺，影響游戲的娛樂性。

創新AI：模擬人類思維，有了較高的智商的。新手玩家能夠通過與AI的對戰，逐漸學會游戲的玩法，提升對游戲的認識，而并不像以前的直接與人類對抗導致被高端玩家蹂躪。

此外，創新型AI不只面向新手玩家，基于AI具有水平高、套路廣、懂得隨機應變等特點，同時能夠使得高水平玩家從與AI的對戰也能獲得樂趣，進一步提升用戶體驗。

1.AI算法核心功能

AI的核心功能包括控制中心、巡查系統和指令中心。巡查系統好比AI的眼睛和大腦，AI通過巡查系統來獲取游戲數據并且分析這些數據；巡查系統分析的結果傳達給指令中心，經過指令中心處理后轉化成指令信號傳達給控制中心；控制中心將信號轉化為AI的具體行為[1]。具體功能如下：

2.AI核心功能實現

2.1巡查系統

設一個角色當前生命值為H、攻擊力為A、防御力為D、魔法值為M，四個技能分別為A1、A2、A3、A4且對應的四個技能強度分別為P1、P2、P3、P4、技能的冷卻程度為C1、C2、C3、C4。

若對于任意一個技能An得知其剩余冷卻時間為Yn、冷卻的總時間為Zn，則必然存在線性函數fn使得技能冷卻程度Cn為：

Cn=fn（Yn，Zn），Cn∈[0，1]

計算技能冷卻程度在高端游戲局中對技能冷卻的掌握程度很大程度上體現了一個玩家游戲水平，當技能冷卻程度約為0時代表這個技能剛剛進入冷卻時間，對于一些靠技能為主的英雄代表喪失戰斗力；當技能冷卻程度即將到達1時，英雄即將恢復戰斗力且在其等于1時瞬間恢復大量戰斗力。而這個恢復的過程往往是出乎意料的。在這個恢復戰斗力過程即是考驗玩家技術含量的過程，如撤退、普通攻擊、走位或銜接其他策略方案等[2]。

則對于任意技能An技能強度Pn與冷卻程度Cn和其他參數X的對應關系如下所示：

Pn=fc（Cn，X）

2.2自我學習功能

AI的自我學習使得AI在實際戰斗中能夠不斷地提升自己的水平。為了實現這一塊功能，我們一改傳統直接給AI編程固定的套路，讓AI知道自己有何種技能、屬性，并且告訴AI各種行為將會產生的結果，讓AI自己計算當前情況下最有效的套路，這樣的設計讓AI在復雜的實際游戲戰斗中能夠有出色的表現[3]。

2.3指令中心

指令中心是將信號轉化為實際行動的系統功能模塊。

比如指令中心接受到控制中心傳來的一個“ATTACK”指令，那么指令中心將對英雄下達攻擊指令，并反饋給控制中心此次指令的結果，如英雄被擊暈了，那么此次指令必將是執行不了的，那么將反饋給控制中心一個被擊暈的信號，控制中心立馬重新計算應對措施。

2.4控制中心

各個子系統通過控制中心連接成一個完整的AI系統，控制中心接受各個子功能的數據和分析結果，然后向指令中心指令。

例如在實際戰斗中，一個具有控制技能的高爆發法師，首先他看見他的正前方有一名敵人，通過知己知彼系統，AI得知目標敵人的戰斗力比自己低，可以擊殺。接著AI開始思考擊殺策略，通過自我學習系統，AI計算出了最優方案：先通過走位靠近目標敵人，然后試用控制技能將其制服，在控制技能期間AI對目標敵人進行普通攻擊，當控制技能快要結束時AI放出大招將其擊殺。知己知彼、自我學習系統計算出的結果傳達給控制中心，控制中心對指令中心指令，于是AI就行動了起來。

3.結論

人工智能的設計與開發進一步完善了傳統AI在DOTA等即時戰略游戲中的不足，從玩家的角度出發，設計出針對各個水平層次的人工智能。玩家的需求才是游戲設計的根本，玩家的體驗才是游戲設計的目標，保證玩家出色的游戲體驗，才能讓游戲有更大的市場競爭力。 [科]

【參考文獻】

[1]鐘令青.論即時戰略游戲的平衡性[J].中國校外教育，2012.

人工ai智能教育范文3

提到人工智能，我們應該不陌生，目前已經有很多智能產品進入到我們的生活，如智能手表、手環等這類可穿戴的設備，更吸引眼球的無人駕駛和服務機器人也都慢慢進入我們的視野。

根據VentureScanner的統計，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美國以499家位列第一。中國人工智能領域約有65家創業公司獲得投資，合計29.1億元。相對于全球人工智能市場，中國人工智能市場依舊是一個有待進一步開發的市場。

巨頭紛紛布局人工智能，行業技術卻有待提升

如今，全球有近千家人工智能公司，覆蓋到62個國家的語音識別、手勢控制、虛擬私人助手、語音翻譯和智能機器人等十余個產業，基礎技術、人工智能技術、人工智能應用構成了人工智能產業鏈的三個核心環節，而國內涉及人工智能領域的公司也早已破百。不論是國外還是國內的科技巨頭和風投機構都在布局人工智能這條產業鏈，以尋求占得人工智能市場一席之地。

全球AI陣營：3月份的谷歌阿爾法狗機器人大勝圍棋高手后，令谷歌名聲大噪，也將人工智能再次推向全球熱浪中。在無人駕駛汽車方面，谷歌無人駕駛汽車測試歷程已超過200萬公里，并對其不斷地測試和改進；微軟在人工智能方面的技術研究投入已超過20年的時間，其人工智能機器人小冰是人工智能伴侶虛擬機器人的生態模式；Facebook的聊天機器人“M”，是基于其用戶和社交形態而成的智能助手，除了能夠回答用戶問題、查閱信息外，還能夠幫助用戶完成一些生活操作，如購買商品、餐廳定位、安排計劃旅行等。

由谷歌、微軟和Facebook為代表的全球AI市場，在語音識別、機器視覺等產品上有了豐富的研究、開發，而在人腦科學、深度學習感知等領域上的研究也在不久會有所突破。

國內BAT巨頭陣營：百度的人工智能技術體系包括百度研究院、百度大數據、百度語音、百度圖像等技術，而百度在人工智能上的投入力度很大，且其技術在國內處于領先地位；阿里的人工智能是在其DT和附能話術體系下展開的，阿里目前有小Ai、小蜜，是以阿里云為基礎的業務藍圖的生態模式；相對于百度、阿里，騰訊在人工智能方面進展相對比較緩慢，目前推出了Dreamwriter和微寶等產品。

然而，縱觀國內外人工智能領域的市場，巨頭們在人工智能領域都已布下棋局，但是巨頭們的人工智能都是在為企業自身以及企業相關業務進行服務。目前的人工智能市場，大多數的企業都還存在一定的技術難關，尤其是初創企業。這些企業急切需要一些人工智能技術服務來為自己提供技術支持、幫助。

此外，對于很多正處于轉型的企業來說，他們處在需要人工智能技術服務來加快信息化建設的關鍵時刻，自身沒有技術優勢和人工智能技術基因，發展就會受到限制。

企業信息化建設需求緊迫，AI技術服務商紛紛現身

互聯網時代下的經濟發展，企業要轉型就要加快信息化建設，而讓信息化技術來轉變企業業務需求的方法無疑是具有很大的操作性和實用性的。然而，很多傳統企業自身沒有IT新技術基因，自己再投入資金來研發、培養團隊這不太現實。所以這些傳統企業更多的是想要依靠擁有AI技術優勢的企業來提供技術服務，這個急迫的需求則推動了國內AI技術服務市場的發展。

在人工智能風靡全球的浪潮下，隨著國家對人工智能公共創新服務領域的不斷重視，并提出多個政策鼓勵、支持，人工智能這塊市場出現了為各個行業提供人工智能解決方案的服務商。這類智能機器人的服務企業定位很明確，就是為行業人工智能開發多樣化的產品功能，產品差異化也很明顯，這能夠為行業工作模式帶來快速的改變和發展。

1、提供智能語音技術的服務：在智能語音技術方面，科大訊飛股份有限公司的訊飛“超腦”在語音識別、語義理解、口語翻譯、機器評測方面上取得了一定的應用成果，其智能語音核心技術在國內智能語音上也是數一數二的企業。

在今年的安徽兩會上，科大訊飛的智能會議系統正式亮相，會議代表手持話筒在現場發言時，屏幕上能夠快速、準確的、實時的顯示相對應的文字，滿足了會議的圖文直播需求。因此，人工智能在語音識別、口語翻譯上的應用范圍廣，能夠為企業的辦公方式帶來很大的便利。不過他們在語音技術上，尤其是機器人對地方方言和口音的識別依舊存在著不足，因此，技術服務商還是要加強對AI機器人的語音培訓。

2、提供人工智能引擎平臺的服務：在傳統行業的智能化服務上，目前，廈門快商通科技股份有限公司和上海智臻智能網絡科技股份有限公司都提供了較為完整的技術解決方案。廈門快商通科技股份有限公司主要研發的平臺為小快人工智能引擎平臺，重點在人機交互領域進行平臺技術輸出。此平臺是在開放小快自身核心語義理解和交互能力的基礎上，針對第三方開發者建立的基于“云端”智能的網絡虛擬機器人服務平臺。

快商通將小快人工智能引擎平臺的智能服務引擎和管理平臺放在“云端”，客戶通過SDK、API、第三方應用等渠道接入小快人機交互引擎平臺，客戶可以隨時調用云端智能機器人的語音識別、智能應答等功能，并可根據需要定制機器人知識范圍，實現智能服務機器人交互技術的遠程接入。

目前，小快人工智能引擎平臺已在智能客服、智能教育、醫療領域成功落地，獲得大規模技術調用。其簡潔、高效、智能的技術輸出方式，使得快商通在智能家居、電子政務、自媒體、游戲、教育等領域迅速積累了大量用戶資源。

3、提供物聯網人工智能的服務：在物聯網人工智能方面，北京云知聲信息技術有限公司的“云端芯”，圍繞自身智能語音識別和語音理解等核心技術優勢來打造的生態體系。利用大數據為各個產品方案實現落地，并收集的數據經過大數據處理轉化成最終服務，目前在家居、汽車、醫療和教育等領域有所應用，在國內的后裝車機市場70%的自主廠商的語音交換皆由云知聲提供技術服務。

4、提供智能家居方案的服務：浙江風向標科技有限公司的“VANE”，主要是應用在智能家居上，可以進行個性化的生活場景定制，在一定程度上為用戶的家居生活提供智能化服務，但相對來說，應用在家居場景服務中的產品種類還是比較少的，功能也比較簡單。因此要真正實現智能家居還需要技術服務企業開發出更豐富的、智能化的產品功能。

5、提供多種AI技術融合的服務：北京捷通華聲科技有限公司的靈云全智能能力平臺，將智能語音交互、圖像識別、語義理解、生物特征等技術進行整合，解決企業的具體需求。

可以說，國內不斷涌現出來的人工智能技術服務商在語音識別、翻譯等方面上都有技術優勢，并在產品開發上耗費了多年的研究準備時間。在發展前期瞄準了可以發揮自身技術優質的行業領域，利用人工智能技術來幫助更多企業解決行業痛點，同時又能夠使自己在國內人工智能市場上站穩腳跟。這符合當前我國人工智能市場不太成熟的行情，也能夠使創業企業在摸索中成長。

AI技術服務商為企業在轉型中的信息化建設提供了很大的動力和支持，而企業在轉型過程中，首先改變的是業務辦理方式和營銷方式。傳統企業在業務中常常要與消費者進行直接的溝通與交流，因此企業在售前售后的客服團隊人數數量是龐大的，工作量一般也會很大；傳統企業的營銷方式要與時俱進，依舊離不開互聯網思維，而人工智能服務商無疑可以為企業解決這些難題，提高其工作效率和營銷決策的準確性。

企業客服市場需求大，或能借力人工智能起飛

根據艾媒咨詢的統計，目前國內的客服市場規模已超過千億，而隨著移動電子商務和O2O市場的發展，國內客服市場將從傳統PC端和電話客服的工作方式中逐漸轉向移動客服，客服市場潛力巨大，也使更多人工智能技術服務商爭相進軍，爭搶市場的一杯羹。

為企業級用戶提供服務的智能機器人廠商，其定位很明確，就是專門針對智能客服機器人領域進行優化，以尋求在企業客服服務中占領市場，其開發的產品功能模式多樣化，也能夠為部分人群的工作模式帶來積極的推動作用。

模式一：智能客服機器人或插件服務

云問是一個智能客服機器人SaaS服務平臺，可以通過機器人問答來模擬人工客服為用戶提供客服服務。曉多機器人，從2013年7月開始在淘寶賣家服務市場上線旺財客服機器人，能夠模擬真人以自然語言與買家進行對話。

這一模式在一定程度上就已經初步解決了企業在客服上的問題，尤其是電商企業的客服人員面對大量的客戶咨詢，會出現來不及回復和重復回答問題等情況，將重復的、簡單的問題交給智能機器人可以節約時間并節省人力成本，不過他們并沒有深入到企業客服領域的其他方面。

模式二：機器人客服+人工客服+工單系統

該模式下的七魚、智齒科技、愛客服等服務商，在機器人客服上，通過智能機器人智能解答客戶問題，提供永不離線的客服服務，可以降低80%的客服人力成本；在工單系統上，則支持多種方式創建工單，為跨部門協作和問題及時跟進提供了便利服務；為企業提供統一客服工作臺，為客服提供客戶畫像、問題分類、歷史會話等繁雜問題的簡化集成。

這一模式為企業搭建了智能的、多渠道客服系統，通過大數據實現企業對用戶的細分，實現智能化管理，在一定程度上改善企業和用戶的關系，促進企業更好、更快地發展。進一步拓寬了人工智能技術為企業客服提供的服務。不僅實現機器人的智能客服，還完善了工單系統，為部門之間團結協作提供便利。

模式三：呼叫中心+機器人客服+人工客服+工單系統+大數據挖掘

快商通、Udesk、小能科技等服務商將呼叫中心+機器人客服+人工客服+工單系統模式作為自己的產品模式，不過Udesk、小能科技的人工智能技術是與云問達成的合作。快商通的人工智能技術則是自主研發。這種模式下的人工智能技術在呼叫中心的應用是實現自助服務、人機融合、運營支撐，可以很大程度上地節約了人工成本，同時快商通在現有的客服體系中采用大數據挖掘模式，并且利用大數據分析了解用戶需求、解決營銷問題。

在客服工作處理上，大部分的簡單、高頻、重復性問題交給客服機器人處理，小部分無法解決的則轉交給人工客服。通過精準地理解客戶問題并匹配最佳答案從而提高回復準確效率，同時通過機器人在線解答重復率高達80%的問題，從而減輕人工座席負擔，減少企業的客服人工成本。

在數據營銷解決上，通過海量行業數據的收集、分析，為企業提供行業營銷推廣熱點、價格定制等解決方案，實現企業的PC端、移動端一體化的數據營銷。這對企業來說可以快速的實現營銷決策，但是也要結合實際的市場行情來做出判斷，不能過度依賴于人工智能。

這一模式很好地利用了人工智能在行業的客服方面提供高效率的工作服務，同時又運用大數據分析為企業提供營銷，這在一定程度上能夠實現企業的信息化建設與發展，更好地應對市場的變化，及時作出營銷決策。

隨著移動互聯網的發展，企業的客服需求越來越大，人工智能能夠解決傳統呼叫中心因人工客服人力成本耗費大、用戶等待時間長、客服渠道繁瑣、接入方式繁雜等痛點，從而為企業提高運營效率、降低軟件的使用成本，使企業能夠更好地實現轉型，朝著信息化建設方向快步前進。

人工智能普及速度加快，技術服務商成幕后英雄

人工ai智能教育范文4

本周觀點:

2018年，“互聯網+”、人工智能及數字經濟領域重大工程將獲國家資金直接支持。10月13日，國家發改委官方《關于組織實施2018年“互聯網+”、人工智能創新發展和數字經濟試點重大工程的通知》。最終獲批項目2018年將直接獲得國家補助資金投資支持。

IT重大產業規劃進入實質性落地階段，行業景氣度加速向上。自2012年12月國務院印發《“十三五”國家信息化規劃》，到2017年3月人工智能首次寫入政府工作報告，到7月份國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，此次國務院重大工程項目補助是對IT關鍵領域產業規劃推進的實質性落地，更彰顯了政府對科技產業的支持決心，未來3-5年相關領域行業景氣度有望加速向上。

覆蓋三大領域，17個細分重點發展方向。重大工程申報方向主要在“互聯網+”、人工智能和數字經濟三大領域內，17個明確細分方向:包括新一代云計算操作系統、邊緣計算云平臺、異構計算云平臺、物聯網微功耗芯片、無人駕駛及工業領域高端傳感器、互聯網協同制造服務支撐平臺、深度學習智能芯片、深度學習開源平臺、高準確度人臉識別、高靈敏度語音識別、無人駕駛航空器產品、智能服務機器人、政務信息系統整合共享、大數據應用、數字經濟公共基礎設施、中國-東盟信息港及“一帶一路”數字絲綢之路。

申報項目需通過嚴格技術指標要求，細分領域龍頭企業受益最大。此次試點重大工程要求，申報項目需嚴格控制數量，避免“小、散”，切實體現重大、突出重點，從而有利于國家集中資金扶持重難點技術和產品的攻克。

對此，文件對相關重大工程申報均提有對應的嚴格技術指標，以深度學習智能芯片為例，指標要求:1.申報企業可任選前端芯片或云端芯片進行申報;2.基于自主知識產權新型計算機指令集，配套編譯器支持MXNET、CAFFE等框架;3.云端芯片性能不低于400Gops/W，前端芯片整體功耗不高于5W;4.單款智能芯片出貨量不低于100萬片;5.在3個以上領域得到應用。因此，相關概念性的企業將被檔于門檻之外，真正具備技術實力和優質產品積累的領軍企業將最大受益。

人工ai智能教育范文5

(訊)計算機投資策略不變，持續關注有卡位、有格局的AI龍頭及云應用、互金等各細分子板塊龍頭:上周大盤略微下降，計算機板塊大跌5個點。與上周策略觀點保持相同，中短期我們仍然看好新興板塊反彈。薦股策略仍建議關注三個方向的邏輯:1.卡位優勢明顯，具有行業格局的標的;2.前沿科技發展，有望落地的標的;3.與國家政策高度相關，或因國家投資直接受益的標的。因此，我們建議關注AI板塊具有良好卡位優勢的四維圖新(002405);直接受益于第三次國土調查的GIS行業龍頭超圖軟件(300036);轉型云平臺服務商的建筑信息化--BIM龍頭廣聯達(002410);前期超跌的高成長低估值個股創意信息(300366);CID龍頭，布局ADAS的索菱股份(002766)。

上周大盤略微下跌，計算機板塊大跌5個點:上周大盤略微下跌，上證綜指略降0.35%，滬深300微漲0.15%，申萬計算機指數大跌5.14%。板塊估值(TTM)為64.8倍。漲幅居前的板塊有互聯網營銷(0.55%)，智能交通(-0.51%)，虛擬現實(-1.02%)，在線旅游(-1.04%)，智慧城市(-1.20%);跌幅較大的板塊有，在線教育(-6.26%)，區塊鏈(-5.76%)，移動互聯網入口(-5.61%)，網絡安全(-5.60%)，小程序(-4.54%)。海聯訊，維宏股份等領漲。

智能芯片，人工智能新時代的第一站。如上周的推薦邏輯，我們推薦持續關注AI行業，云服務商以及互金行業標的。AI板塊主要包括目前已經落地的語音識別相關領域應用和圖像識別的部分領域應用，以及明年或將落地的無人駕駛相關應用。隨著高清攝像頭的進一步普及和無人駕駛的逐漸落地，我們認為計算任務前移將成為人工智能產業發展的下一階段，而智能芯片作為計算任務的承載，將具有重大投資機會。所謂智能芯片，即將機器學習算法以硬件的方式實現，從而達到高性能、低功耗、高穩定、低延遲的目的。目前主流的智能芯片主要分為兩大陣營:以賽靈思為首的，完全可編程的FPGA以及以google的TPU、寒武紀的NPU為代表的，性能更高、能耗更低的ASIC芯片。麒麟970的，意味著移動端智能芯片時代被開啟，人工智能的發展進入了新時代，智能芯片或將在自動駕駛領域以及視頻處理領域得到進一步的普及與發展。推薦關注與無人駕駛及芯片相關的計算機標的四維圖新。

風險提示:相關個股季報或低于預期，相關行業政策推行不及預期的風險，小市值成長股交易量或持續收縮的風險等。（來源：西南證券 文/熊莉 常瀟雅 編選：中國電子商務研究中心）

人工ai智能教育范文6

人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變教育教學。2020年2月26日，教育部在印發的《2020年教育信息化和網絡安全工作要點》第24條“培養提升教師和學生的信息素養”中明確提出：完善義務教育階段課程設置，加強信息科技教育。建設普通高中人工智能樣板實驗室，保障中小學校具備開設人工智能課程的環境條件。開展人工智能相關教學與師資培訓，搭建區域間人工智能教學成果交流平臺。繼續推進中小學人工智能教育課程建設、應用與推廣工作。中小學人工智能教育課程包(初中版和高中版)和支持服務系統并推廣應用。

我校是青島市人工智能實驗學校。在工作中我們借助教研、教學平臺，積極推動人工智能課程開展和教師教研、集備工作，根據興趣導向、應用驅動，學用結合，強化實踐的原則，組建了實驗班，按照上級對于高中段開課部署每兩周開設1課時，開展人工智能教育教學工作。

在課堂上組織實驗班的學生觀看了人工智能的《開學第一課》，主要是“什么是人工智能”、“如何制造人工智能？、“New Google AI Can Have Real Life Conversations With Strangers”等內容，很有收獲。但是在觀看過程中發現很多的人工智能相關聯的知識，比如JAVA、大數據、Python、人工智能、物聯網、數據分析、H5/WEB前端、嵌入式、Linux、C語言、單片機、C++等解根本看不懂，發現自己的很多方面都需要補課，不然每次培訓老師講解的專業東西還是理解不了，這對于我們教師和學生都是一個難點。也斷斷續續參加了各種形式的培訓，和同仁們交流起來總體感覺是沒有系統化，特別是參加了祁榮斌博士組織的磨課，和同事們討論起來感覺層次太高，有些內容也是理解不了！學生和學生的學習和生活環境比較起來也存在地域差異性導致了學生接受人工智能相關教育程度深淺不一，而且面向高中生的課本難度很大，很希望能有個機會從零基礎開始系統化學習人工智能，這樣才能更好的教好學生，這一點線下交流的時候是很多老師的心聲，期望能在領導和專家的引領下實現。

通過斷斷續續的學習，比如Python基礎知識，由于實戰少，只能閱讀別人的文章里附帶的相關算法的實現代碼，這樣的學習效果不明顯。很多算法的實現，難以從代碼級去理解其設計思路；對于很多算法比如隨機森林，決策樹，SVM等常見算法，雖然看了相關文章很多遍但是還是一知半解的。