人工智能方向培训
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篇人工智能方向培训范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能方向培训范文第1篇
前沿六：小数据
另外一个领域对人工智能来说是小数据。那些大公司，他们处于领先的地位，像百度、谷歌、微软这些公司拥有大量的数据。人工智能的一个课程就是神经网络课程，其实需要很多的培训，需要很多的数据点、很多的例子，甚至数十亿的数据。神经网络它的存在有60年了，直到我们能够大规模利用它们的时候，利用这些数十亿样品培训人工智能，这些神经网络才变成有用的。
今天，你要做人工智能的话，你需要很多的样品和很多的数据。如果你想让人工智能学习，比如说让它能识别猫狗差别，你其实做的方法就是给它数百万这样的例子，像猫狗这样百万的例子，数百万的猫狗的照片。成千上万之后，它就开始能够识别了。它看到这个猫就能够识别它是一个猫，所以你要有很多的数据教育它。
但是非常有意思，如果是一个刚刚学走路的小孩，也许他只知道十二个这样的例子，他能够马上知道猫狗之间的差异。他只知道十二个例子就能够进行判断了。前沿是什么呢？就是我们让人工智能只需要小数据就能够学习。这确实是一个颠覆性的，能够让我们现在的技术有颠覆型转变。大公司没有优势了，创业公司，用小数据就可以，有人工感知了，这是另外一个前沿，十二个例子，人所需要的这些例子，如果我们能够模仿人类的话就是非常有利的一个变化。
前沿七：人工智能的创造力
在人工智能另外一个领域就是创造力，我们认为创造力只是人的，大家可以从故事当中可以看到，不仅仅是人能做，有很多的信息，我们培训机器人以及人工智能也能够做到。谷歌有Alphago，Alphago是一个人工智能，它希望能够打败其他游戏玩家，因此它还会有一些深入的算法，教会电脑如何学习。
以Alphago来讲，大家可能也会记得在第三场，第37步棋时候，Alphago会说这样一个棋会打败他，它打败了李世石。这对于人工智能也是有创造性的，对于这招棋，大家会同意，可能没有哪个人会下出来，它有创意，但是是以不同的方式，跟我们人是在创意上有所差异的。
前沿八：跟人工智能沟通
还有一个就是界面，我们如何跟人工智能沟通，它们怎么跟我们沟通。
大家可以想象一下，你能够使用自己的身体调节姿势，一些大的姿势可以调节大的数据集。可以看下，不仅仅是大的体态姿势，也可以有小的体态姿势，能够让我们的纳米级的雷达感受到，一些小的体态也能够感受到，这个时候大体态和小体态可以调整我们数据，我们有不同的方式，能够与我们的人工智能和相关机器人进行互动。
好了，这是我们一个及时的翻译，这是我们的所谓的中英文的同声传译，大家也可以看到现场，你能听到我说英文，你说中文。在十年时间之后这将会另外一个人工智能界面。我们认为，这些最终的终极界面会是虚拟现实。我们实际上可以能够用我们一些体态进一步进入我们电脑的内部，我们可以创造出虚拟现实。
我这里要补充一点，人们会奇怪当我们的设备、汽车正在进行无人驾驶的时候我们怎么做，我们实际上可以在汽车内部进行虚拟现实。所以苹果的汽车这块还是有限，当你进行苹果汽车驾驶过程，你可能需要一个界面，这个界面能够和你电脑相连，那时我们车上的宽带可能要比家里宽带还要多，比你家里还大，才可以实现我们如何和设备沟通？不仅仅是沟通、讲话，还是有体态，包括身体语言的沟通，这是一个前沿。
前沿九：充分利用机器人
还有一个大家非常关注的就是利用，我们如何把人工智能和机器人利用充分，包括我们的一些家庭的工作、国家的事业都可以用机器人来做。
我最喜欢一个新的机器人就是种生菜机器人，这个机器人做的是精准农业。精准农业，当然能够替代很多的农场劳动力，但是我们的想法，就是我们可以能够把个体的职务跟单个植物管理对应，我们逐个关注农场当中的植物，记住每个植物生产的位置，这样的情况可以定制化的，并且降低我们化学农药以及水、化肥和其他材料使用量，没有哪个农户可以达到关注植物的个体层面，可以想象这会带来颠覆式革命。我们还可以意识到，机器人它也会承担其他任务，那个时候，这些任务效率是第一的。所以很多的一些岗位，很多的一些人所做的岗位，这些岗位过程中，效率是非常重要的，那么这些任务，会被机器人取代。
对于我们的生产力来讲，是机器人所擅长的，我们将来会有更多类似这样的岗位。对于人能做的一些岗位，比如科学创新，实际上是不利于机器发挥它的效率的。机器人不会处理它的关系，因此，它可能效率相对比较低一点。复杂、解决效率比较高的任务交给机器人，其他的任务交给人解决，我们岗位更多的是能够创新一些新的东西，一开始的时候我们将会尝试我们不断的开发，能够更习以为常，习以为常之后我们进一步交给机器人。与此同时，我们让人做主要创新的事情，其他效率的事情交给机器人做。
所以这个方面，它的力量就是从军方角度来讲会有这样的士兵，这些士兵能够实现人机混合组队，这种情况将会是我们未来发展的一个重要的方向，是部署我们工作重要的发展方向。我们与机器携手，而不是与机器对抗。
前沿十：从人工智能到人工智能
最后一点，就是这样一个想法，我把它称之为人工智能到人工智能。
我们从这个边界角度来讲，我们需要构建人工智能的网络，尤其是有相似功能的人工智能，我要强调一点，我们说到共享经济，我们说到互相合作，但是对我们未来20年，我们将会有全球层面的合作。像脸谱网有20亿人的链接，这种合作达到一定的层级，它的分享，分享图片，分享一些小的八卦消息，这也是星球层面进行的合作和共享。所以我们将会有20亿的人，再加上我们剩下50亿人，加到一起之后我们得到了所谓的人工智能的一个网络。这将是一个真正的一个前沿，我们开始考虑到，可能能够进行构建网络，并且和人工智能，和另外一个人工智能，人工智能和人类沟通，人和人工智能，人工智能和人工智能，都可以沟通。
这是一个前沿，我们从来没有到那里去过，我们也可以看到我们日常生活当中，我们能够使用技术工具，互相合作，互相协作，更大规模实施动态协作，这是20年前所不可能想象的。
人工智能方向培训范文第2篇
关键词：科技管理；企业；人工智能；能力投放
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：（2021）-9-290
引言：
随着计算机技术的不断向前发展，传统的数据处理方式以及应用流程已经无法满足企业各项活动正在进行中的实际需求。为了解决这一问题，研究人员经过多年的努力之后提出了一种科技管理概念。所谓的科技管理实际上是通过一系列科学方法的合理利用对企业内部有限的各类资源进行优化整合，从而实现更加高效的管理行为。当前科技管理工作在进行中不断向着信息化、智能化的方向靠拢，为了让智能技术作用得以全面发挥，有必要对企业人工智能能力投放策略进行全面的研究。
1建立人工智能能力投放动作准出标准
对于企业而言，要想使其科技管理工作进行得更加富有实效，在人工智能能力投放动作推出标准制定之前，首先应该结合企业各项工作的实际需求全面明确人工智能能力投放链。就我国当前情况而言，国内的电力计算机信息化企业要想跟上时代的发展，应该以更加多元化的方式将智能能力进行展示，从而让更多的受众对该技术进行认可；其次，企业应该全面明确人工智能能力投放的实际内容以及投放中所需要用到的载体。对于科技管理工作而言，电力计算机信息化企业在人工智能能力投放中所包含的主要内容有技术能力以及技术成果，根据这些展示内容的实际情况选择合理的投放载体。而投放载体根据其内容及形式的不同又可以更将其进一步划分为内部载体以及外部载体两种类型。对于企业而言，技术能力指的更多是人工智能技术。因此投放的具体标准是如何才能有效利用人工智能技术完成企业各项业务的赋能作业。在过去，企业管理工作在进行中无论是生产销售还是物流等环节其劳动都十分密集。在实际运作中普遍是以人力来换取产量，拿时间来换取利润。采用这种运营模式企业的生产效率相对较低，而且企业在运营中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放标准的有效制定可以使得这一问题得到妥善解决。因此，对于传统的电力计算机信息化企业而言，要想跟上时代的发展，使自身经济效益得到有效保障，就应该不断结合企业发展的需求，进一步加大人工智能技术的引入力度。使得人工智能能够在更多工作当中，代替传统的人工劳动。同时还需要引入更加先进的人工智能系统，辅助工作人员更好地完成各项工作，全面降低工作人员的劳动量。通过人工智能技术的合理投放，不仅可以使得企业各项工作的运行效率得到实质性的提高，同时还能够进一步降低企业在运行当中所需要投入的经济成本，使我国社会文明迈上一个台阶。对于电力计算机信息化企业而言，人工智能能力投放的实际标准应当根据载体的不同进行合理划分。具体来说，内部载体在人工智能技术实际投放的过程当中应该想方设法使其能够应用于科技研发领域。通过各类平台的有效搭建，使得企业内部工作人员的体验感得到切实加强。通过不同企业之间的交流培训以及员工之间的交流共同实现对企业内部开发人员的培训工作，使得各个部门的技术人员之间能力实现共享。同时积极召开研讨会议，使不同工作人员能够就自己的技术心得进行有效讨论，为公司带来更多的经济效益；应用于新闻宣传，通过人工智能技术使有关于企业的各类信息能够在员工之间实现实时传输，使信息的时效性得到有效保障，从而给企业带来更多的经济效益；
对于外部载体来说，在人工智能技术投放的过程当中应该将其应用于技术沙龙的建设。使企业的每一个节点运行专题实现分享，同时还应该特别针对各项工作进行中所存在的缺陷进行全面探讨，以期研究出合理方式使得这些问题得到解决；应用于产、学、研合作，实现企业于高校之间的互动创新。不断的将研究成果转化为实际成果；应用于企业和政府连接的渠道建设，使得企业内部的各个示范性项目得到及时的展示。
2实施基于科技管理视角的投放效果评估
为了保障各企业内部已经引入的人工智能技术能力得到更加全面地发挥，各大企业需要不断结合自身的科技管理理念对人工智能技术的实际投放效果进行有效的评估。为了保障评估最终结果的有效性，经过多年的发展当前企业的评估体系已然包含了4个。主要维度分别为产业贡献、技术价值、人才培养以及品牌影响力。根据不同维度的具体内容为其制定有针对性的评估指标，并且根据企业各项工作的实际完成情况对其进行量化性的评分工作。在这些内容当中，产业贡献主要包括企业所生产的具体产品，要求根据产品的实际名称进行有效填写产品成熟度。这项内容主要是参照技术成熟度TEL通用定义及等级划分，全面围绕不同项目所生得到的核心产品，从基本原理到实际应用设计9层评估等级。实现产品价值对各个项目成果已经产生的经济效益未来预期的产品价值。项目成果未来可能产生的经济效益技术价值主要包括技术水平。各个项目的最终成果对原有技术体系的改革或者是经过审定第三方评价达到国内领先技术水平，为本企业形成的技术壁垒，对企业长期发展所提供的支撑。企业在发展中所申请的专利数量、专利授权数等等。而人才培养重点包括新获高级职称人员数量，新获中级职称人员数量或本单位专家数量等等。评价的体系框架如图所示。
3制定企业人工智能能力投放持续改进机制
为了让电力计算机信息化企业在发展的过程当中，其人工智能能力投放实现可持续发展。需要根据评估的最终结果，制定出企业人工智能能力投放持续改进准则。通过这样的方式，可以及时对区技术在应用中所产生的问题进行改进。具体的改进流程分为以下4个内容：分别是确定改进目标、寻求可行方案、测定最终结果、正式采用。各单位需要根据自身实际情况，结合这4个总体步骤分别根据自身工作实际需求设计出相应的改进机制。
人工智能方向培训范文第3篇
人工智能在培训行业的应用，除非已经进化到像电影《黑客帝国》中的场景一样，可将所需知识直接下载至脑中，否则，还是得回归学习的本质。人工智能无法替代人类学习，学习是个性化的，并且还要经历内化的过程，才能最终完成。然而，这并不代表人工智能在培训行业没有用武之地，恰恰相反，“智能化”学习技术的发展正为培训行业注入一股新动能，而其中有些应用值得重点关注。
辅助系统
在学习环境中，与传统学习管理平台注重管理与记录不同的是，智能化辅助系统会提供给学习者（learner）个性化的反馈。学习者参加完测验后，可以更好地了解自己的弱项，进一步获取相关的学习资源及后续所建议的学习路径。智能化辅助系统扮演了助教的角色，有效指导并促进学习者的学习。在工作环境中，智能化辅助系统可以依照角色或流程等属性，即时提供给任务执行者（performer）个性化且适量的内容，扮演了教练的角色，加速问题解决并提升工作成效。
课程规划
想像一下，你所经历的学习与工作都留下了记录，你曾经去过哪儿、看过什么、读过什么，都被记录分析。之后通过电脑演算模型，人工智能就可以根据你的程度与需求，为你匹配相关的资源，选取真正对你有用的内容，提供多元与个性化的学习历程（learning experience），从而摒弃以往齐头并进式的课程规划。
内容资源
通过学习元件（learning objects）或知识元件（knowledge objects）在元数据（meta data）的标签，内容资源可以具备学习者能力、角色、工作场景及业务流程等属性。之后，结合智能推荐引擎，内容便可以依照单一或多元属性呈现，作为获取知识的来源被自动推送给学习者，或者作为问题解决的资料来源被推送给任务执行者。
精确搜索
语言可能是模棱两可的，通过建立知识图谱（knowledge graph），学习者可以快速缩小搜索范围。智能化搜索也可以更好地理解学习者搜索的信息，总结出与搜索话题相关的内容。由于知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整知识体系，所以学习者往往会获得意想不到的发现。在搜索中，学习者可能会了解到某个新的知识或新的联系，从而进行一系列全新的搜索与学习。
数据分析
学习无处不在，当学习或者历程记录可以通过xAPI这类学习技术标准，来收集多元数据的时候，学习数据就不会只停留在以往SCORM课件阅读的纪录模式，而是可以实现学习历程数据的集中。过去单纯的学习记录也可以上升到预警及预测的层次，甚至通过数据收集与深度分析，提供学习者如何建构所学内容的意义、如何形成理解、以及学习过程中所做决策的报告，这对教学设计会有莫大的帮助。
项目运营
人工智能方向培训范文第4篇
关键词：人工智能；风险保障；风险分析；对策
2016年，弱人工智能程序Alpha Go战胜了围棋大师李世石一事在世界范围内产生了巨大反响，人工智能概念在全球范围内瞬即成为热点头条，人们开始关注并期待着人工智能可能带给世界及生活的贡献与改变。赞许之余，仍需指出，虽然从目前来看人工智能的发展对于威胁人类尚有很大距离，但随着大量资本投入到人工智能产业中，人工智能产业驶向了发展的快车道。加速进步的人工智能会对人类社会产生极大的不确定性，新技术的产生会使现有风险不断异化，产生新的风险规律，一些稳定的逻辑会逐渐被替代，整个世界的打开方式会变得大不一样。
新事物的产生伴随着旧事物的灭亡，如同阿里巴巴的出现引起了实体店的倒闭与转型，人工智能的发展将会取代人类更多的工作。当下，一方面不能因为人工智能的不稳定因素就对其放弃开发与使用，但另一方面则需对如下理念获得清醒认知，即：无法控制的人工智能定会给人类社会带来危害。为此，将需要展开系统研究，从而准确把握人工智能所带来的风险，创新风险管理模式，采取有效的风险防控措施，并将风险防范意识从研发创造的源头一直渗透到使用过程中，就需要世界各国与国际组织的大力扶持与人工智能专家们的不断努力。
1人工智能产业发展现状
据Venture Scanner的调查报告，截至2016年11月，全球范围内总计1 485家与人工智能技术有关公司的融资总额达到了89亿美元。与任何一个行业相比，89亿美元的融资量都显得微不足道，但同比2016年年初的48亿美元的融资总额，人工智能a业已然大获丰收。伴随着我国BAT等科技巨头积极规划的战略布局的成功推出，国内人工智能产业发展同样十分迅速，及时了解行业现状尤为重要。本小节将在如下要点方面针对国内外人工智能产业的发展现状给出综合阐释与分析。
1.1企业
根据《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2016）》，全球人工智能企业集中在少数国家，其中美国、中国、英国企业数分别为2 905、709、366，总共占据全球企业的65.73%。
中国人工智能企业主要集中在北京、上海、广东等发达地区，发达地区的人工智能企业约占全国的85%左右。其中，北京市为人工智能企业集中创新地。
经济发达地区的信息化程度较高、互联网发展迅速、融资环境优良，适合各类高新产业的成长发展。上述数据也表明了人工智能企业在经济较为发达地区的发展要更为迅速。
1.2融资
全球人工智能企业的融资情况与企业分布的情况大致相同，美国人工智能企业在2016年融资总量约为180亿美元，中国企业为25.7亿美元，英国企业为8.16亿美元。
中国2015年人工智能行业获投金额约为100亿人民币，同比上升40%左右，略低于全球平均水平，其中机器人领域的投资比例则居于全领域首位。
1.3成果
全球专利数据库的数据表明，美国人工智能行业申请的专利总数约为2.7万件，中国为1.6万件，日本位列全球第三、约为1.5万件。将美国和中国的公司总数和融资金额分别与专利成果相对比，中国人工智能企业创造专利成果的效率要远远高于美国。2017年2月美国《大西洋月刊》中的刊文指出：中国的大学及公司在研发和使用人工智能方面已开始超越美国同行。
中国人工智能企业专利数量按地区分布明显，集中在北京、上海、江苏、广东和浙江五个地区，占总体60%左右。其中，机器人方向的专利占总体的38%左右。
1.4政策
近年来，世界各国和国际组织纷纷出台相关政策扶持人工智能产业。以美国、欧盟和中国为例，制定计划内容即如表1所示。
2人工智能产业发展的风险分析
科技创新必然将带来社会进步，但同时也必将面临新的问题侵扰及风险。现如今世界正处在第三次工业革命之中，在享受着快捷、便利与智能的同时，却也并行涌现了诸如失业、信息泄露等风险。但是当人工智能的收益远大于其风险的时候，就需要准确把握风险的类别及规律，采取合理的手段管控风险。随着人工智能产业的发展，技术会更加成熟，产业结构不断优化，风险的种类和性质也会逐渐变化，弱人工智能与强人工智能所带来的风险后果也将截然不同。在此，针对人工智能产业在发展过程中的各类可能新风险则可展开如下的研究论述。
2.1伦理风险
学界和业界有许多关于人工智能伦理问题的讨论，比如是否该赋予机器人人权？人工智能的伦理问题一直是舆论焦点，但始终也没有定论，多年来人工智能行业在伦理担忧中逐渐前进，诸如人工智能的使用过程中，偶尔难免会做出违背人道主义的事情，谩骂、殴打和虐待这些恶性事件就可能降临到机器人的头上，甚至当机器人变成发泄的工具、变态的玩具的时候，人类是否为这样的行为找到了正当理由？当人工智能接近人类智能时，是否能够守住人类的伦理与道德底线，给予其切实合理的伦理定位也仍是当下值得探索深思的开放性研究课题。
2.2技术风险
几十年来人工智能的发展已经深入到各个领域，涉及数学、计算机科学、心理学、神经学等众多门类，在机器人、识别系统、智能分析、智能设计等方面获得了广泛应用。历史上由技术故障导致的机器人“伤人”事件早在20世纪70年代即已见诸报端，而人工智能技术的发展并没有从根本上解决此类问题。2016年11月，第十八届中国国际高新成果交易会上由于工作人员的操作失误，使机器人撞向站台，划伤观众。由此可见，人工智能最为直接的现实挑战就是技术风险。除了威胁人类日常生活安全，人工智能的技术风险也可能造成信息泄露等一系列伴生问题。诸如此类的技术问题从源头上只能交给产品开发者来研究控制，如果不将“意外”的因素考虑进去，人工智能技术便不能进入真正的推广普及。
2.3军事风险
一个国家最先进的科技通常即会先行进入军事领域寻求拓展应用，早在20世纪60年代人工智能仅是处于定义推出阶段，世界各国便已开启了人工智能在军事领域的研究，无论从智能指挥系统等技术方面的应用还是替代士兵作战的功能，人工智能在军事领域的研究均已呈现向纵深及广域展开态势。未来的军备竞赛是兵器技术与人工智能的比拼，也是军事费用与研究水平的比拼。必须指出，战争风险仍然存在，但当机器人士兵大量出现时，战争消耗变成了纯粹的资本消耗，人身伤亡的减少会削弱道德与舆论的呼声，战争则可能会变得更加频繁与迅速。
2.4异化风险
国内外的诸多学者与专家都坚信，人工智能在未来会超越人类智能，人类正在创造一个比自身更加强大的物种。那么许多科幻电影的剧情便有可能真实上演，人工智能的异化与反抗便具备了发生可能。许多人工智能的专家也许仍持反面异议，因其会相信自己的技术水平而不是虚妄的预测。但是正如历史已然证明，就像原子弹与克隆技术一样，科学家们创造出来的成果往往并不能由本群体来决定是否投入使用。那么时下的当务之急就要合理把控这些风险，利用制度与立法规范人工智能的开发与使用，避免极端事件的发生。
3对策及建议
综上可得，现今已然无法阻挡也不会阻挡科技创新的步伐，但却必须在人工智能产生危机之前采取适当的预防性行动及相应的制度化措施来规避可能到来的危险。详情阐述可见如下。
3.1立法与监督
2017年1月，欧洲议会法律事务委员会呼吁制定有关人工智能与机器人的法案。法律是规范人工智能的研发与使用的最佳选择。许多可能会发生的风险，都可以由法律来提供约束化解，在研发方面，可以规定机器人“铁律”、量化机器人的智能等级、限制人工智能的应用范围等；在使用方面，可以限制公司对不同级别机器人的最大使用数量或占全体工作人员的比例并逐渐放宽该项措施，以降低失业潮所产生的不良影响。并且，有必要设立监管部门进行专项监督，从保障“人”的利益出发，规范市场行为，维护行业秩序，防止人工智能的肆意开发与过度使用。
3.2加强国际合作
人工智能所带来的风险是世界性的，世界各国和国际组织应该积极加强合作交流应对风险。各国应在联合国的通力协调下联合建立用于研究人工智能风险与安全问题的组织，解决人工智能所产生的国际问题。国际问题只能借由国际合作交流来一致探索设计策略与合理模式，世界各国应牢固树立人类命运共同体意识，在共同宗旨下推动世界在人工智能飞速发展的背景环境下实现平稳有序向前迈进。
3.3\用保险手段
随着科技的发展，保险业在金融业的地位逐渐提高，新型保险产品可以帮助人工智能企业与个人分散风险。现在并未推出与人工智能相关的保险产品，保险公司有待开发针对人工智能与机器人的企业责任保险、个人人身保险与财产保险，当人工智能出现技术问题造成被保险人人身伤亡与财产损失时，保险公司的赔付会在一定程度上减轻企业与个人的经济负担。
3.4征税与创新
针对机器人造成的失业现象，比尔盖茨曾表示：可以对机器人征收所得税，对因此产生的失业者进行培训，增强对失业人群高新产业技能的培养。在政策创新方面，可以在社会工作总量不变的情况下以减少个体工作量或者或减少社会工作日天数来增加就业人数。当一个新技术得到了广泛使用时，随之而来还有其衍生行业与衍生产品，未来人工智能技术对人类社会改变仍然难以做出准确描绘，这就要求人类积极创新，尽快适应新科技带给人类社会的改变。
人工智能方向培训范文第5篇
关键词：人工智能技术；电气自动化；有效应用
随着现代化科学技术的快速发展，人工智能技术也越来越成熟，其在很多方面都具有明显的优势，因此被广泛地应用在工业、交通、航空等多个领域。人工智能技术在电气自动化中的应用，极大地减轻了工作人员的工作量，明显提高了电气自动化系统的生产效率。
1 人工智能技术的原理
人工智能技术基于人类智能理论，通过扩展、延伸和模拟形成技术。近年来，计算机科学技术快速发展，人工智能技术主要目的是研究人工智能实质，模拟人工智能的思维方式，重点研究专家系统、图像处理、语言、专家系统、机器人等，以计算机科学技术为基础，涉及逻辑学、仿生学、自动化等多门学科[1]。同时，通过研究人工智能技术，加工制造智能化机器，代替人们完成一些复杂、困难的工作，人类大脑被誉为世界上最精密的仪器，而运用现代化科学技术可模拟人类大脑的思考过程，如智能控制系统的编程，通过处理、交换和分析人类智能信息，模拟人脑技能，实现各领域生产过程的自动化。
2 人工智能技术的特点
人工智能研究是一项专业性和技术性较强的工作，其主要采用遗传、模糊神经、模糊、神经等算法，基于非线性函数方程式，和传统函数估计器相比，函数近似器的各方面性能更加优越。人工智能技术在实际应用中具有以下优势：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，虽然驱动器在很多运行环节的特性存在一定差异，当人工智能控制器接收到一些未知数据时，也可快速完成分析估计。第二，和传统控制器相比，人工智能控制器的操作调节过程中更加方便，即使工作人员没有经过专业的技能培训，也可结合简单易懂的语言和信息，完成对智能控制系统的设计操作。第三，人工智能控制器可结合运行要求、下降时间、响应时间等变化，自动调节各个模块性能[2]。第四，人工智能控制系统规划设计时，不需要提前构建控制对象模型，由于信息的非线性和不确定性，结合人工智能控制器运行参数实际情况，应用动态方程，优化控制系统运行。
3 人工智能技术在电气自动化中的应用
3.1 实现了电气自动化系统的保护和控制功能
当前，人工智能技术的应用实现了对模拟量数据、开关量的自动化、实时动态处理和采集，并且根据系统的设计要求，批量化地定时进行存贮和整理，同时应用图像生成软件，模拟电气自动化系统的实际运行情况，工作人员可直观地看到断路器、隔离开关、电压、电流等设备和参数的变化[3]，工作人员结合电气自动化系统实际运行要求，编制专业图表，分析相关数据，在这个过程中需注意由于画面和图片所占的电气自动化系统资源比较多，因此应充分考虑到电气自动化系统控制端设备的运行性能和对软件系统的要求，防止控制终端由于采集大量图像占用大量资源，消耗运算资源，影响电气自动化系统中其它程序的正常运行。另外，电气自动化系统的操作控制，工作人员可通过鼠标或者键盘远程控制断路器和隔离开关，自动调整励磁电流，修改或设定在线参数，提高电气自动化系统运行的可靠性和稳定性。
3.2 诊断电气故障
电气自动化系统实际运行过程中，传统诊断技术的效率和准确度较低，并且系统中变压器、发电机、发动机等设备故障频繁发生，以往工作人员多是分析变压器油的气体，结合油样气体成分判断是否发生故障，这种诊断方法的时效性较差，需耗费大量人力和时间。由于电气自动化系统的很多故障和事故都具有不确定性和突发性，系统故障和问题必须在第一时间快速进行解决，若诊断处理方法不合理或者故障处理不及时，会给国家、社会和企业造成巨大损失。而在电气自动化系统中应用人工智能技术，运用专家系统、模糊理论和神经网络，实现对电气自动化系统的实时控制，一旦发现系统故障，自动进行故障诊断，极大地提高电气自动化系统故障诊断的效率和准确性。
3.3 提高电气控制有效性
人工智能技术在电气控制中也发挥着非常重要的作用，电气控制系统的安全、稳定运行是很多企业面临的难题，并且电气控制对于工作人员的操作控制的标准性和规范性有着很高的要求，而具体的操作控制步骤也比较复杂麻烦，因此我国专家学者一直致力于不断提高电气控制系统的操作控制水平。在电气控制中应用人工智能技术，其利用自动化计算和计算机系统，代替工作人员完成某些工作，最大程度地减少了人为误操作，极大地提高了操作控制准确性。同时，人工智能技术在电气控制系统中的应用，应用直观明了的界面化形式，简化了电气系统的操作和控制流程，基于计算机网络系统，实现对电气系统某些环节的远程控制操作。另外，实时地储存电气控制系统重要资料和信息，为日后查询提供便利，人工智能技术可自动生产报表，减少财力、物力和人力等资源的投入，有效提高电气控制系统的精确度和工作效率。电气控制系统中应用人工智能技术主要包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等多方面内容，电气控制系统中的交流和直流传动通过模糊控制来实现，用模糊控制器代替常规的调速控制器[4]，确保电气控制的准确性。
3.4 提高电气设备设计水平
电气设备设计是一项专业、复杂的系统工作，设计人员需要熟练掌握电机电器、电磁场、电路等学科专业知识，还需积累丰富的电气设计经验。传统的电气设备设计主要是工作人员在实验室根据相关设计要求手动的设计制作，一旦电气设备产品成型很难再进行修改或者优化，不仅维护管理比较麻烦，而且难以获得最佳的设计方案。随着计算机技术的快速发展，电气设备产品的手工设计已经无法满足电气系统发展要求，而应用人工智能技术可利用计算机系统进行辅助设计，如使用二维三维CAD，可根据设计要求随时对设计方案进行修改和优化，有效缩短了电气设备产品开发周期。同时，电气设备产品设计中应用遗传算法，优化电气设备性能，由于电气设备故障具有非线性和不确定性，通过应用人工智能技术，可建立设备故障和运行状态之间的关系，提高电气设备设计水平。
4 结束语
近年来，计算软件技术、微电子技术的快速发展，促进了人工智能技术的发展，被广泛地应用在各种领域。电气自动化中应用人工智能技术，充分发挥了人工智能的多方面优势，有效提高了电气自动化系统运行的安全性和可靠性。
参考文献
[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012，8：21+87.
[2]自动化技术、计算机技术[J].中国无线电电子学文摘，2010，6：166-242.
[3]朱金芳.人工智能在电气工程自动化中的运用[J].化学工程与装备，2013，5：175-177+183.
