人工智能时代的设计

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能时代的设计范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能时代的设计范文第1篇

关键词：电子工程；自动化控制；智能技术；应用

一、人工智能应用概述

十九世纪中期人工智能技术由国外知名科学家提出，随着时代不断的发展，人工智能技术也随之不断发展，由一开始简单的加减法计算器转变为正式的计算机系统。人工智能技术作为一门综合性的学科，其中包括计算机科学、心理学、控制论、信息论、哲学等科学知识，经过长期发展与研究，现阶段人工智能技术通过模拟人脑思维活动，来代替人们完成生产、生活，人工智能几乎与人脑没有区别。人工智能理论是在丰富的人工智能经验下总结出的知识，主要分析了模拟人脑的科学理论及其发展趋向，人工智能技术属于计算机科学中的一部分，同样也是人工智能系统的基础，为生产出与人脑思维模式相同的人工机器，使其取代人的工作，经过大量研究人员的辛勤研究，当前人们的生活与计算机技术已牢不可分。计算机技术可通过编程来模拟人脑活动，例如收集、处理、分析、交换信息等，编程技术极大的促进了智能化系统的发展，在生产活动中发挥了巨大的优势，将智能技术运用在电气工程自动化中，生产效率与效益得到提高。通过对电气工程系统生产中各个环节进行优化和控制，节省了生产时间、成本、人力，智能化控制实现了自动化的电气工程。

二、人工智能控制的优点

人工智能技术控制系统是一个比较复杂的过程，与以往的线性函数控制器不同，人工智能技术采用遗传算法、模糊神经网络系统，使用非线性函数控制器，便于对系统各部件的了解，从而实现了对系统控制策略的研究与分析。一般的函数控制器无法对系统各部件进行动态的了解和分析，而人工智能技术的优势正是在此，可对系统各部件动态进行全方位的了解与掌握，有助于控制和管理系统的运行。一般的系统控制器通过收集控制对象的动态参数，建立与之相应的模型，尽量减少或规避不稳定因素，例如参数起落较大、非线性信息的变化等，人工智能技术则不用建立控制对象的模型，而是依据下降时间、响应时间，来及时调整系统，使其性能得到提高。人工智能技术运用模糊控制与逻辑控制来调节下降时间，与一般的控制器相比要好上四倍，和最好的PID控制器相比还要好两倍。

人工智能控制器与以往的控制器进行对比，会发现人工智能控制器不仅易于调节，其操作也更便捷，即使在无人操作的情况下，人工智能系统仍能自动生成信息数据、语言来完成设计。并且人工智能控制器干扰较少，几乎不受驱动器的干扰自动运作，任意输入信息人工智能系统都能计算出来。面对不同的控制对象时，一般控制器可使用，人工智能控制器使用效果不错，一般控制器不能使用，人工智能控制器也能保证使用效果的良好，根据设计情况来判断选择适合的控制器。人工智能系统在进行模糊化与反模糊化时可确定和适应隶属函数、规则库、模糊神经控制器等，其应用方法还需要进行更多的研究。

三、智能技术在电子工程自动化控制中的应用

随着时代的发展，互联网技术在各行各业落地生根，而人工智能技术也随之大力发展，现阶段将人工智能技术与电气工程自动化控制联系在一起，有助于处理和诊断故障，提高生产效率和工作效率，节省了生产成本与时间，实现企业最佳经济效益。因此，要注重研究人工智能技术是如何对机械故障进行判断和检测、怎样实现优化设计电气产品、控制与保护电子工程生产等问题。

电气机械设计是电子工程生产中的重中之重，由于其设计十分复杂，设计人员既要具备丰富的基础知识，也要拥有精湛的操作技术水平，最好还能灵活运用理论知识。在以往设计电子产品的时候，大多是根据自身经验与试验来进行设计，以人工操作的形式来展开设计方案，这样无法保证设计出的电子产品是否实用。

目前将电子产品设计与计算机技术联系在一起，改变了传统的设计方式，在计算机的帮助下设计电子产品，能够及时对产品进行检测和试验，不但提高了生产效率，也减少了预定的开发产品时间。人工智能化技术使得CAD技术也得到发展，通过遗传算法与专家系统的应用，优化了电气产品设计，遗传算法是一种新兴的计算方法，在计算大量数据时也能保证计算精度高，在电气产品生产与设计环节较多应用，这也证明了遗传算法在电子工程生产中有着重要的作用。电子产品故障具有非线性、不稳定性的特点，其故障间必然存在某种密切的关联，并且此种关联与故障有着内在的联系，这时可采用专家系统来诊断电气故障。智能化技术的应用方法包括神经网络系统、模糊逻辑系统、专家系统等，变压器是整个电力系统中的关键内容之一，其故障诊断是根据判断变压器中分解油的气体，来找出故障位置与原因。

在电力系统自动化中应用可编程逻辑控制器，对工序和开关进行控制，在一些大型的电力企业当中，基本由可编程逻辑控制器取代了继电控制器，直接对生产过程中任一工序进行控制，还可调整总体系统，保证电子产品的顺利生产。一般电力企业的输煤系统由多个部分组成，例如卸煤、上煤、储煤、配煤等，电力系统的主站区、现场传感器、远程站点共同构成一个整体的输煤控制系统，便于对输煤环节进行控制。主站区由人机接口与可编程逻辑控制器构成，设立在集控室内，主要依靠自动控制系统，技术人员通过监视器，对现场控制系统进行控制。可编程逻辑控制器的应用取代了软继电器，不但提高了生产效率，电力系统也变得稳定、可靠，供电系统也可由智能控制，使其具备自动切换的功能，电能也变得更加安全可靠。

四、结束语

综上所述，人工智能技术是一种新型的科学技术，具有自动化、数字化、智能化的特点，在电气工程自动化控制中应用人工智能化技术，能够发挥出智能化技术的最大优势，优化了电子产品设计，促进了电气工程生产的自动化控制。

参考文献：

[1]沈医卫.浅谈电子工程自动化控制中的智能技术[J].机电信息，2013（36）

[2]杨振兴.电气工程自动化控制中智能技术的应用研究[J].科技传播，2013（7）

[3]娅.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技致富向导，2012（27）

人工智能时代的设计范文第2篇

关键词：人工智能；刑事风险；刑法应对

近些年来我国科学技术的快速发展给人工智能提供了很大的助力，人类利用人工智能技术开拓了更多的领域，创造了一些新的经济增长点，很大程度上促进了我国经济的发展。面对着人工智能广阔的发展空间，我们在利用人工智能获得高质量发展的同时也要看到人工智能带来的风险，例如有些不法分子会借助人工智能产品的使用或者是开发实施一些危害社会的犯罪行为，给人们带来较大的经济损失。基于此，相关部门应该充分认识到人工智能所带来的刑事风险的巨大危害性，进而加强法制建设，全面做好应对，使人工智能充分发挥它积极的一面。

一、关于人工智能以及人工智能产品的概述

（一）关于人工智能的概述

人工智能这个概念提出比较早，大约在20世纪的四五十年代，但是人工智能概念提出后却没有得到较快的发展，主要是因为当时的信息技术以及互联网技术的发展水平还处于较低的阶段。在此后的一段时间，人工智能几乎处于一种停滞的状态，直至2016年韩国的一场人机围棋大赛让全世界的目光再次聚焦在人工智能上。各个国家也意识到人工智能将是改变世界的一种重要力量，纷纷加大对其研究力度，进而成为各个国家竞争的新领域，由此世界逐渐进入了人工智能时代。人工智能时代在给世界带来强大发展活力的同时也出现了一些超越法律范围以及法律理念的问题，对这些问题不能忽视。在人工智能时代我们更需要站在法律的层面严格审视其发展过程中存在的风险以及做好各方面风险的应对。特别是最近几年一些关于人工智能的刑事案件引起了人们的关注，鉴于此，对这个方面进行深入研究有着很大的现实意义［1］。

（二）人工智能产品的类型

人工智能产品根据其内部算法的不同可以分为两种类型，一种是人工智能产品，另一种是弱人工智能产品。通过对人工智能产品的深入研究发现，其本质是基于内部算法，并具有独立思考以及解决问题的能力。我们看到人工智能主要依据内部算法发挥作用，内部算法是人工智能的技术内筒，如果对这个技术内筒的运作再进行分类存在着很大的难度，同时也不具备较强的可操作性。针对这个问题，在法律层面对人工智能产品进行分类主要依据的是产品是否具有控制能力以及辩证能力。虽然我国的人工智能发展较快，但是从发展水平来说还处于弱人工智能时代。弱人工智能时代的产品虽然具有一定的自我意识并能思考以及解决问题，但是这些能力在很大程度上是研发人员意识的体现，是研发人员利用程序表达出来的一种判断和决策。在科学技术发展的推动下我国也会进入强人工智能时代，这个时代的产品具有较强的控制能力以及辨认能力。它与弱人工智能时代产品的最显著区别是其可以突破设计人员编程的控制，真正实现自我意识、自我判断、自我决策。这种产品会给世界带来极大改变，同时也会带来很大的风险［2］。

二、人工智能刑事风险所具有的特点

（一）与传统犯罪相比具有较高的危害性

随着人工智能的不断发展，其与人们的生活会越来越密切。人们在获得人工智能产品提供服务的同时也存在着一些风险，加之人们对这些风险缺乏辨别力，导致人工智能刑事风险产生的危害较大。如今我们在一些媒体上会发现一些不法分子利用人工智能开展各种形式的犯罪活动，不仅具有很强的隐蔽性，而且给人们带来很大的损失。随着社会的进步，科技的发展，人们的生活和工作对人工智能的依赖性会越来越大。在这种情况下利用人工智能开展犯罪活动会越来越普遍，严重危害社会的可持续发展，甚至还会给社会带来毁灭性的灾害。为了确保社会的和谐稳定，相关部门必须要采取措施遏制人工智能犯罪活动的开展，特别是在法律层面做好保障。否则任其发展必然后患无穷。通过对一些人工智能刑事违法案件的调查，我们看出很多不法分子利用人工智能获取企业的私密信息，不仅损害了企业的利益，同时还会引发行业的不良竞争，影响我国经济的高质量发展。

（二）增加了很多的犯罪形式

人工智能时代犯罪有了更多的形式，这些形式带有人工智能显著的特点。现在越来越多的犯罪分子青睐人工智能犯罪是因为借助它可以轻松获取大量的数据信息，进而利用这些数据实施犯罪活动。人工智能这一高效获取数据的功能如果加以正确利用，不仅可以加强我国的精神文明建设，同时还会极大促进社会的发展。但是一些犯罪分子瞄准了人工智能这一特点实施一些新型的犯罪活动，违反了人工智能发展的初衷，同时也不利于社会主义市场经济的稳定发展以及和谐社会的构建。面对人工智能时代出现的各种新型犯罪，要从根源上确保信息的安全性，避免被不法分子通过非法途径获取［3］。

（三）人类对其控制能力较弱

人工智能时代一些技术的使用很难利用一定的标准评价它的道德性以及合法性，相关人员对此要有清醒的认识。人工智能产品一个显著的特点就是不具备控制能力以及辨别能力，基于这样的特点很难对其程序进行管控，从而降低了人类对它的控制。例如操作人员利用人工智能技术操纵机器人开展某项活动，如果在一些环节采取了具有违法性质的操作，但是机器人并不能自动发现这种不法指令，进而拒绝执行。这种弱人工智能给犯罪分子留下了犯罪机会，同时也给人工智能的利用带来很多的安全隐患。随着高科技以及人工智能技术的不断发展，相关人员在对人工智能进行深入研究的过程中探寻到一些技术可以实现机器人自主学习。机器人的自主学习能力原本是为了抑制智能机器人，但是在一些特殊情况下当这种能力不断积累，机器人在执行各种命令时有可能违背人们的意愿。这种情况不仅会影响机器人正常作用的发挥，甚至还能做出一些危害人类的举措。在一些极端的情况下，机器人的行为完全不受人们的控制，那么对社会将会产生极大的冲击，后果不堪设想。以上说明的种种情况都是在人工智能时代极易发生的一些刑事风险，这些刑事风险具有巨大的社会危害性，因此要引起人们的高度重视。相关部门及人员应该对人工智能时代的刑事风险进行深入分析，并对现有的法律不断进行完善，从而达到对这些风险进行有效控制的目的。另外，人们在利用人工智能时也要加强风险控制意识，使自身的行为符合法律的规定，从而充分发挥人工智能的价值造福社会，避免一些犯罪分子利用人工智能危害社会［4］。

三、人工智能刑事风险的刑法应对

（一）建议《刑法》增设滥用人工智能相关罪名

在我国人工智能发展的前期，大部分人未能意识到人工智能会带来刑事风险，因此相关的法律存在着一定的欠缺。随着我国人工智能发展水平的提升，人工智能给人们带来了更多新奇的体验，同时也给不法分子更多的犯罪机会，而且这些犯罪大部分是刑事犯罪，严重影响人们的学习和工作，甚至还会引发社会恐慌。基于人工智能的特点，其所产生的刑事风险在短时间内无法得到较好处理。由此可见，人工智能时代的刑事风险不仅具有较大的危害性，同时其危害还具有持久性。鉴于此，相关部门应该针对此问题进行深入研究，采取措施最大化做好人工智能产品的刑事风险控制工作，并高质量进行刑法应对。随着人工智能刑事犯罪案件数量的增多以及其具有较大的社会影响力，人工智能刑事风险防控以及刑法应对受到了社会的广泛关注，同时加强刑法应对也是完善我国法治体系的一个重要内容。我国社会发展前期人工智能水平较低，这类刑事案件不多，所以《刑法》中没有滥用人工智能相关罪名。但是随着我国人工智能的不断发展，利用人工智能进行刑事犯罪的可能性增大，所以在我国《刑法》中增设滥用人工智能相关罪名有很大的现实意义。这样在一定程度完善了法律，同时对相关人员滥用人工智能开展犯罪活动有一定的打击作用。当今我国社会各个方面处在一个较为稳定的发展阶段，加之我国要实现经济高质高效发展必须有一个稳定的社会环境，由此看出维护社会的稳定对我国的重要性。我们要充分认识到，一些不法分子滥用人工智能，给我国社会造成了极为恶劣的影响，严重危害了社会的稳定，对我国社会的发展造成了很大的阻碍作用。我国社会的发展一方面需要人工智能提供较大的推动力，另一方面还要防范一些人员滥用人工智能，确保社会整体发展的稳定性。如果不能对人工智能的刑事风险加以管控，同时也未能全面做好刑法应对，那么无疑给我国社会发展埋下一个巨大隐患。如果相关部门不能采取有效措施对这个隐患加以管理，在许多因素的共同作用下会引发一系列社会问题，将会严重制约我国社会更好的发展。为了使我国既能充分利用人工智能积极的一面促进我国社会各个方面的发展，又能有效规避利用人工智能犯罪行为的发生，需要相关部门借助法律的力量来达到以上目的。通过《刑法》增设滥用人工智能相关罪名，进而规范人们利用人工智能的行为，确保其在法律规定的范围内进行，同时能够使人们明确如何合理合法利用人工智能，对于我国社会发展具有很大的积极意义。之所以建议在《刑法》中增设滥用人工智能相关罪名还由于《刑法》比起其他法律对人们更具威慑力，对人们约束性更大，对一些滥用人工智能的行为会发挥出更大的警示作用。国家相关部门在使用刑罚时如果剥夺了犯罪人员的一些权利，那么这种权利的剥夺不具有可逆性，对犯罪人员来说需要付出更大的代价。《刑法》的这种特点对犯罪人员的威慑力会更明显，使人们更加深入了解滥用人工智能的严重后果，从而不敢利用人工智能实施犯罪活动。人工智能犯罪与其他形式的犯罪相比具有更大的破坏性和危害性，不仅会对人们造成财产危害，还会威胁人们的生命安全。人们对人工智能的刑法风险以及犯罪要有充分的认识，并积极利用刑法这个有力武器避免人工智能犯罪行为的发生，进而弱化它的影响力。另外，相关部门还要根据社会和市场的发展优化处理人工智能带来的刑事风险，维护我国社会的和谐稳定［5］。

（二）建议《刑法》增设人工智能事故相关罪名

首先，在进行人工智能技术研发前，研发人员要明确自身的义务，在研发人工智能技术的过程中严格约束自己的行为，确保每一个研发环节都符合人类社会的道德体系，最根本的是符合我国相关法律的规定，从源头上避免人工智能事故的发生。其次，人工智能产品开发后需要有一段时间的调试。研发人员在调试的过程中也要确保符合道德以及法律的要求，否则在调试阶段出现一些问题容易导致人工智能事故的发生，从而在后期人工智能技术的利用中引起更大的危害性。最后，对于人工智能产品的研发也要提供有效的保障，一方面要确保智能化产品在数据安全方面的技术保障，另一方面还要采取措施避免人工智能产品在应用环节出现的一些数据错误情况，使人工智能产品以及技术为人类提供更加安全以及高效的服务，避免其发挥消极作用对人类以及社会产生危害［6］。

四、结语

随着人工智能技术的不断发展，我国的人工智能化水平也相应提高。在如今越来越智能化的时代，我们不仅需要进一步开发人工智能的价值，还要重视它所带来的刑事风险，并提前做好完善的刑法应对来更好地处理人工智能刑事犯罪。相关部门要深入分析人工智能刑事风险，从而在开展刑法应对时更具方向性和目标性，最优化做好人工智能刑事风险的控制，实现我国社会的平稳、健康发展。

参考文献

［1］唐蜜．人工智能时代的刑事风险与《刑法》应对研究［J］．法制博览，2021（35）：43-45．

［2］刘宪权．人工智能时代刑事责任与刑罚体系的重构［J］．政治与法律，2018（3）：89-99．

［3］陈文，姜督．人工智能的刑事风险及刑法应对［J］．南京社会科学，2020（1）：99-105．

［4］王志祥，张圆国．人工智能时代刑事风险的刑法应对［J］．上海政法学院学报（法治论丛），2019，34（2）：97-107．

［5］张全印．机遇与挑战：人工智能带来的刑事风险与刑法应对［J］．中国刑警学院学报，2018（6）：14-20．

人工智能时代的设计范文第3篇

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、而且从目前趋势来说，可能会超过人的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解大为不同。2015年以及可见的未来，人工智能将会前所未有地渗透到社会的各个层面。

变革的边缘

过去几个月，有关人工智能的新闻越来越多。最容易让大家习以为常的人工智能应用，是专业媒体尝试由机器自动写作股票投资报告，而对冲基金则争取让机器人取代股票分析师，在资本市场中寻求最佳的投资组合，以提升公司的投资效益。

据了解，很多投资机构都在运用人工智能进行证券投资。这些人工智能系统构建了学习机制和知识库，因此具备了一定的学习、推理以及决策的能力。这样一来，传统的投资策略生产模式将被颠覆，大部分分析师的工作可以被智能取代甚至可能做得更好。

事实上，用电脑代替人脑进行思考判断、在股市下单，这个想法早已有之。1980年代的华尔街就已经不断有机构尝试。只是那时候的交易设计比较幼稚简单，所以效果不佳。1987年股灾，原因之一就是各家机构的交易系统因为技术指标转坏，触发了集体的抛出指令而引发的连锁反应。而今天的硬件设施与软件系统已经比30年前突飞猛进，连投资这样高风险的业务都可以让人工智能来完成，在传统制造业与服务业方面，人工智能可以做的的事情就更多。随着近几年大数据技术和机器学习技术的广泛应用，人工智能已经具备了超越设计开发者的认知和视野的能力，它们可以“贡献”新的认知，它不仅会执行指令，还能自己想出很多主意，这就是今天的人工智能比起以往时代的机器人都要能干与可怕之处。

当然，与人工智能有关的不一定都是好消息。道高一尺魔高一丈。科学家史蒂芬・霍金、世界首富比尔・盖茨等人都提出警告，他们认为今天的人类正站在人工智能变革的边缘，这次变革将和人类的出现意义一样重大，而人工智能将来有可能成为毁灭人类的力量。这种担心不无道理。许多科幻小说里面都有提到过类似的情节――一台或者一批自我学习能力极强，与人类比起来，几乎不会犯错的电脑，最后成为终极的大BOSS，要操纵人类社会。不过，在这一切发生之前，我们优先考虑的还是如何利用人工智能产业化，实现对社会的正向价值。

中国的机会

产业趋势方面，手机等移动终端的竞争已经到了白热化，成为最深颜色的红海。即使是一直领先的苹果公司，优势也没有以前那么明显。有人预言，当苹果出到8s版本的时候，就已经不会再有传统意义上的手机了。可穿戴设备的研发与投资很多，这类产品，原本是可以解放人类的双手与十指，有足够想象空间，但是几年来，这个行业的实践者，始终没有推出真正打动用户的杀手级产品。 2014年11月27日，在浙江省慈溪市联盛广场一餐厅，机器人给客人送菜。

在用户体验方面，并没有出现极致的产品。同时，留给可穿戴设备的时间已经不多了。因为随着人工智能的发展，未来很可能会出现更加微型的设备，甚至可以直接植入人的身体。就像一台智能手机，代替了MP3、相机、录像设备与电话，未来高度的人工智能产品，很可能收割之前各项数码产品的光荣。

也就是说，人工智能，将会出现数万亿美元的大市场。所谓的移动互联网时代，比起传统PC互联网时代的市场规模要大10倍，而移动互联网的真正全面铺开，将不仅仅是手机或者可穿戴设备，而更多是由各种形式的人工智能产品来实现。

人工智能时代的设计范文第4篇

关键词：人工智能；Python程序设计教学；项目驱动混合教学模式

人工智能技术在教育领域的应用已经非常深入，它可呈现深度学习、跨学科融合、人机协同、群智开放、自主操控等诸多内容，并在教学中引发链式突破、推动教学内容的数字化、网络化与智能化跃升式快速发展。所以说在教育领域中，人工智能如鱼得水，它获得了更大的自我技术展现空间，也为学生学习新知识内容带来诸多福音。

一、高职院校Python程序设计教学引入人工智能技术的必要性

人工智能本身离不开算法，而算法的实现则需要语言做支撑，像目前高职院校的Python程序编程设计教学就可引入人工智能技术，Python作为AI时代的头牌语言其融合性教学也成为了培养AI人才的重要关键。目前国内许多高职院校都在全面推行人工智能技术背景下的Python教学，将其作为是数据分析、网络攻防的第一语言以及编程入门教学的第一语言。

换个角度讲，高职院校在Python程序设计教学中引入人工智能是非常必要的，因为它关系到高职生未来的就业生存、岗位专业能力创新与事业发展，考虑到人工智能领域的知识理论性偏强，且对学生的数学基础能力要求较高，整体学科学习难度较大，所以许多高职院校也在思考如何将人工智能技术内容合理融入到Python程序设计教学体系当中，为学校相关专业领域拓展教育新路，培养对路人才[1]。

二、高职院校人工智能背景下的Python程序设计教学方法应用研究

（一）教学应用概述与教学目标明确

Python语言作为高职院校守门程序设计课程教学语言，相比于其它传统计算机语言具有简单易学、程序可读性、可迁入性、可扩展性、逻辑结构缜密等特点。同时该编程语言采用了开放开源设计，拥有12万以上的第三方库，可有效避免编程重复问题，提高教学中的语言编程教学效率。另外Python是一种解释型语言，它的跨平台与可移植性相当之强，可在任何系统中拷贝运行，对环境配置要求不高。

为了确保某些没有编程基础知识能力的高职生也能学好Python语言程序设计课程，教师专门在教学中加入了人工智能技术内容，围绕该技术融合可开展的Python编程语言课程就包括了Python安装、Python输入输出、Python特性、人工智能编程等等知识内容。在教学中希望明确3点教学目标：

第一，要求学生初步具有利用Python初步编写基本程序的能力。

第二，要求学生掌握Python编程语言的基本特性。

第三，要求学生深入了解某些常用Python库，特别是了解人工智能的基本思想与编程方式，能够利用人工智能和Python编写出某些复杂的处理程序。

（二）创新教法设计应用

为切实达到Python程序设计教学目标，凸显学生在课堂教学中的主体地位，教师可采用任务驱动配合项目驱动的混合教学模式展开一系列的教学设计活动，引导学生循序渐进的完成各项教学任务内容，不断提升自身的Python语言程序设计水平。

具体到教学方案设计中，教师专门围绕学生中心、任务载体将教学内容相对巧妙的隐藏于具体的教学任务中，再通过Python编程语言新知识内容与新教学技能驱动学生深入学习展开基础章节任务，结合任务结果评价评价学生对知识点的掌握情况。这一教法的提出与运用希望解决传统程序设计教学中理论与实践相互分离的不利教学局面，希望将课堂中的所有理论内容全部转移到实践任务中，凸显教学中理论与实践过程的相互和谐统一。如下：

教师为学生设计教学任务，设计Python程序示例任务，将fileA和fileB两个文件各存放于不同的两行字母中，然后将两个文件中的信息数据内容完全合并，按照字母顺序排列并再次输出一个新文件fileC，以下给出该任务教学中的程序设计编写代码：

fp1=open(‘fileA.txt’)

data1=fp1.read()

fp1.close()

fp2=open(‘fileB.txt’)

data2=fp2.read()

fp2.close()

fp3=open(‘fileC.txt’，w)

data_all=list（data1+data2）

fp3.write（data_unite）

fp3.close()

采用上述项目任务驱动项目混合教学法可为学生构建一个相对完整的人工智能Python程序设计教学独立项目，将项目完全交由学生独立处理完成，教师负责设计教学方案，而由学生收集信息，实施项目并最后再由教师给出学生项目完成评价。它全面考验了学生对于Python基本库与第三方库的学习了解与运用程度，同时在融入大量人工智能编程思路后颠覆学生的语言编程学习认知思维，让学生了不但能够练习独立编程，也能共同学习协作编程，全面提高自己的的Python语言编程能力[2]。

总结：

综上所述，在高职院校中采用人工智能技术配合Python语言编程设计可有效拓展教学思路，而本文中所采用的的任务驱动项目混合教学模式则能有效激发学生的学习热情，促进他们合理运用所学习知识解决实际问题，彻底摆脱复杂语法及算法所带来的学习困扰，更好学习Python编程语言知识。

参考文献

人工智能时代的设计范文第5篇

如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。