人工智能教育培训总结
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人工智能教育培训总结范文第1篇
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
人工智能教育培训总结范文第2篇
国外一些发达国家在开展农民远程教育中积累了丰富的经验，已经建设了比较完备的基础设施和丰富的教学资源，而且其管理体制比较完善、组织形式也比较有效。在互联网高速发展和广泛应用的今天，发达国家的农民远程教育与培训已经进入了信息化、知识化、个性化阶段。注重发挥远程教育在农民教育培训中的作用，发达国家在农民职业教育和远程培训中积累的丰富经验，为完善中国的农民教育培训体系，培养现代职业农民，提供了有益的借鉴。国外农民远程教育主要集中在农业生产经营管理、农业信息获取及处理、农业专家系统、模拟农业系统、农业决策支持系统、农业计算机网络等方面。农业信息化建设中所应用的远程设备技术主要包括计算机、信息存储和处理、通讯、网络、多媒体、人工智能、“3S”技术（即全球卫星定位系统GPS、地理信息系统GIS、遥感信息系统RS）等，这些技术具有网络化、综合化和智能化特征。在过去的10年中，世界各国都高度重视网络建设和信息技术的应用，以及相关信息的采集和处理，农业专家系统，模拟农业系统，农业支持决策系统等都进行了大规模的研究和应用。美国建立了国家、区域、州3级的国家农业信息系统，遥感信息的采集和处理得到了政府的重点支持。德国的信息技术在农业生产、计算机科学研究和教学领域得到广泛应用。自动控制、计算机辅助决策系统、计算机仿真和建模技术、遥感技术、精确农业技术都位居世界前列。法国农业信息技术的研究和应用重点是实时监测技术，天气预报，病虫灾害预警，数字土壤和数据分析，农业生产、收获、储藏和加工等环节。日本信息和技术的研究主要集中在农业信息服务，使每个家庭获得准确的市场信息是它的一个最重要的特点。
1.1美国美国是最早将信息技术应用于农业和农民培训的国家。随着美国信息高速公路建设，计算机网络已经广泛接入到美国的农民家庭中，农民在互联网上就可以得到各类农业信息。在信息技术和国际经济一体化的大环境下，美国政府在农业信息服务和培训方面，一直给予了足够的支持和重视。比如，在农闲季节广泛地在农村地区对农民进行各种系统化的农业培训，向农民讲授新的农业技术知识。在20世纪60年代初，美国就出资建立了农村电话和视听教育电视台，通过这些基础设备大量的农业市场信息和技术信息，起到了推动农业科学技术发展和搞活农业市场的作用。美国对农民的教育经费财年度达600亿，在2005年美国农业部就成立了专门为农村居民提供教育、培训和医疗服务的远程教育计划。美国的远程职业教育主要是由传统的大学组织实施，远程职业教育主要分布在“职业学院、私营企业机构和以国防部为主”的政府机构中，并出现多元化发展趋势。
1.2英国英国是实施农村远程教育比较成熟的国家。在英国，通过政府、科研院所、大专院校和农业培训机构相结合方式实施农村远程教育，运用职业教育、普通教育、成人教育和其他形式的培训教育，大学、研究和咨询机构的辅助，形成了比较完整的农民教育培训体系，大大提高了农民的教育培训水平。目前，英国农业劳动者的30%每年都会参加各种不同类型的农业培训。
1.3韩国韩国从20世纪60年代以来，就开展了农村远程教育和农民培训，韩国特别注重信息技术与农民教育相结合。比如，利用远程信息咨询系统来对农民进行远程培训，采用先进的摄像机和无线通信设备进行现场演示教学，通过互联网会议系统实现农村远程教育等等。农民可以在家里接受各方面农业技术的培训和教育。每年12月，韩国的种田能手还能通过网上会议系统参加农业新技术的讨论。到2004年底，韩国农民网上会议系统已经发展了70个地点，在韩国农村地区的计算机普及率从1997年的18.7%，提高到的47%。综上所述，可以看出，发达国家的农民远程教育培训经过几十年的探索和实践，已经形成了较为完备的管理体制、完善的法律保障、有效的组织形式，积累了一定的经验。发展中国家开展农村远程教育培训虽然不及发达国家，但是也有自身的发展特点，结合自身优势，发展运用现代信息技术，大力发展远程教育培训来促进本国的农业现代化。中国是发展中国家，信息技术相对落后，国家虽然为农民建设了提供农业信息、电子商务、广告宣传等服务的金农网，但借助网络对农民进行远程教育和培训在中国则是刚刚起步，借鉴发达国家农民远程教育培训的经验，加强农民远程教育网络基础建设，使农业技术有效通过网络传播，通过网络培养新型职业农民。
2中国农村网民发展现状及农民远程教育回顾
2.1中国农村网民及上网现状20世纪90年代以来，中国实施了“村村通”，“金农工程”和“农村科技110”等一系列惠农信息工程，遥感数据获取，专家系统，信息网络系统，设施农业，气象灾害预防、监测和预警技术已经得到了广泛的应用。根据2014年1月中国互联网信息中心的2013年CNNIC第33次中国互联网络发展状况调查统计报告显示：截至2013年12月中国网民规模达6.18亿，全年共计新增网民5358万人。互联网普及率为45.8%，较2012年底提升3.7个百分点。中国手机网民规模达5亿，较2012年底增加8009万人，网民中使用手机上网的人群占比提升至81.0%。中国网民中农村人口占比28.6%，规模达1.77亿，相比2012年增长2101万人。2013年农村网民规模的增长速度为13.5%，城镇网民规模的增长速度为8.0%，城乡网民规模的差距继续缩小。2014年东北师范大学“梦想·行动”寒假社会实践之“农村地区计算机普及情况调查”，对安徽省、河南省和吉林省的4个县200户农家进行了入户访谈。调查显示，计算机普及率为32%。由此可以得出，目前中国农村手机的普及率为90%以上，计算机的普及率在32%以上。
2.2中国农村远程教育现状目前，中国已经形成了以农业广播电视大学、农业职业院校和农业技术推广体系为主要依托，广泛吸收高等院校，科研院所、龙头企业和民间组织参加，从中央到省、地、县、乡村，相互衔接的农民教育培训体系。但是，农民教育培训仍存在规模小、投入不足、制度和法律保障滞后等困难和问题。据测算，中国农业劳动力2.46亿人，目前每年能够接受系统培训只有100万人左右。
2.3目前中国农村人力资源现状中国农村人力资源现状是，有知识的农村青壮年走向了城市，融入了城市。农村从事农业生产人员数量急剧减少，40岁以上为主体，农村劳动力的短缺，劳动者素质低[27]。
2.4农村远程教育研究现状中国农村远程教育培训研究，主要涉及到培训的特点、培训体系、农民培训、技能培训、绩效培训和网络远程培训等研究。其中大部分停留在理论上的论述和对培训的特点等进行总结，对培训系统的设计和开发研究则研究相对较少。农村远程教育培训又包括对农村中小学学生的远程培训和对农村农民群众的远程培训，并且在文献研究中发现更多的是偏向于对中小学的研究，对农民的远程培训研究相对薄弱。在中国发达地区的一些省市已经建立起了农村远程教育网站，比较典型的有中国农村远程教育网、安徽省农村远程教育网、上海农村远程教育网和北京农村远程教育网等等，如表1所示。通过研究这些网站，他们已经建立起了比较完善的功能，有农民教育动态、政策法规、技能培训、网络教育、国际合作、技术推广服务、在线学习系统、视频点播、视频直播和课件下载等栏目。但是总体表现为利用率不高，缺乏交互性。
3构建新型职业农民教育体系，搭建新型职业农民教育培养平台
目前，中国远程教育主要由农业广播电视学校，各级广播电视大学，中国农业大学，东北农业大学，四川农业大学来承担。这些教育机构在利用信息技术对农民开展远程教育方面，构建了行之有效的培训模式，例如，以网络为平台构建的“政府—学校——企业”三位一体培训模式、“音像教材”+“专家现场指导示范”模式、现代远程教育模式、“培训网站”+“示范户”推动模式等，这些模式尽管还处在不断完善的过程中，但在实践中己经发挥了重要作用。而培养新型职业农民的任务国家已经明确的交给了中等职业学校。中等职业学校有必要借鉴国内外远程教育的经验，搭建中等职业学校与所在区域农村相互联系的培养新型职业农民的教育平台。中等职业学校搭建远程职业农民教育平台，是新型职业农民的学制特点和修业年限的需要。培养新型职业农民的招生对象是“年龄一般在50岁以下，初中毕业以上学历（或具有同等学力），主要从事农业生产、经营、服务和农村社会事业发展等领域工作的务农农民以及农村新增劳动力。招生重点是专业大户、家庭农场经营者、农民合作社负责人、农村经纪人、农业企业经营管理人员、农业社会化服务人员和农村基层干部等”人员。学制是“新型职业农民中等职业教育实行弹性学制，有效学习年限为2~6年，允许学生采用半农半读、农学交替等方式，分阶段完成学业”。年龄50岁以下的农民，学习目标明确，学习能力不高，能吃苦。
但农忙季节时间紧，家庭负担重也是不争的事实。如果这时有些课程采用网络平台远程学习，远程与教师交互，在网上与教师和学生之间探讨，在网上与学校教务系统沟通完成学业，提高新型职业农民的教育效果，具有实用价值。中职学校搭建远程职业农民教育平台，是落实《中等职业学校新型职业农民培养方案》的需要。培养新型职业农民的学习方式是集中学习与分散学习相结合。中职学校搭建远程职业农民教育平台，可以在集中学习的时候采用信息化教学手段，将分组讨论、案例教学的内容放在平台上，利用网络进行在线讨论、在线案例教学，使学生掌握使用平台的方法。在分散学习的时候，可以将教学内容放置在网络平台，学生根据教学要求和自身学习实际，在网上远程学习，教师可以通过平台进行在线、离线指导、辅导和答疑。中职学校搭建远程职业农民教育平台，是解决当前农村信息化建设中存在问题的需要。农村信息化当前的主要问题是大部分农民信息化意识淡薄，有效利用信息的能力不强，信息结构不合理，基本是单向传递，局限于把信息传递级到农民手中，不能把农民的信息反馈回来。信息资源整合不足、平台承载能力有限，基层信息化人才队伍建设有待进一步加强。农业信息化已成为国家信息化的重要组成部分，农业信息化促进农业科技在农村的推广普及。提高了农民素质，加快了农业产业化进程。中职学校搭建远程职业农民教育平台，是利用已有的网络资源，开展远程教学服务，完善职业农民教育培训体系建设的需要。职业教育本来就包括职业教育和职业培训。在这两方面已经做的很好，取得了一定成绩。
如笔者所在的中等职业学校作为辽宁省十大培训基地之一，自2009年开始承担辽宁省农委的各类培训任务至今，已经成功举办阳光工程蔬菜类农民创业培训班、基层农技推广体系改革与建设县农技人员培训班、蔬菜类农民科技带头人培训班等43期，培训学员达5261人。自2010年开始承担辽宁省科技厅下达的农民技术员培训任务以来，培训了设施农业、养禽、养猪等培训班6期，培训学员1138人。辽宁朝阳工程技术学校农业服务站成立于2009年，服务站下设园艺、农艺和牧医3个分站，对学校的毕业生及各类培训学员实施免费服务，并根据服务对象情况，建立了服务站定点帮扶单位。建站以来电话咨询千余次，下乡指导700余次。目前，3个专业服务站定点帮扶单位18个，其中对一些重点服务单位还实施了跟踪服务。这些培训和指导工作解决了大量生产实际问题，受到了广大农户的欢迎，取得了一定的社会效益。在此基本上，如果搭建网络平台，使用信息技术手段，会使培训和服务更加方便、快捷，更上一层楼。中职学校利用已有的网络资源，开展远程教学服务，完善职业农民教育培训体系，培养新型职业农民。（1）融合传统教育培训方式与现代教育技术传播方式。网络技术飞速发展，“第三次工业革命”已经开始。在职业培训方式上，一方面，要坚持做好面对面培训的“农民技术员教训班”、“基层农技人员重点班”、“农民科技带头人培训班”、“农业创业培训班”等面授培训工作。另一方面，要充分利用这些培训班资源，让它们成为远程教育培训的引领者，让它们在农业技术上能够“可持续发展”。（2）建设农业远程培训网站，搭建远程教育平台。
利用涉农职业院校的网络中心设备，在校园网络平台的基础上，搭建职业农民远程培训网站，构建远程教育网络平台，最终实现资源共享。（3）开发中职学校所在区域的特色农业技术网络课程。这样的网络课程有别于传统的学科网络课程，要以解决区域农村实际问题、传播农民切实需要的技术和信息为切入点，针对中职学校所在区域，有地域针对性地具体问题具体分析，真正做到发现问题、分析问题、解决问题。（4）利用中职学校的师资优势，开发名师视频讲座。在广大农村网络硬件设备已经基本具备的前提下，开发有针对性的实用技术视频资源，让职业农民在农村点播学习。中职学校的专家级教师具有多年农民教学培训经历，具有丰富的实践教学经验，有能力开展视频讲座，也有义务普及先进的农业生产技术。（5）利用中职学校的专家资源，开展针对职业农民的网上答疑。网上答疑可以使用网络即时通讯工具，例如，使用已经非常普及的腾讯QQ、YY语音、飞信、微信和易信等视频、音频在线工具，采用视频、音频、文字、图片等多种形式进行在线答疑。也可以使用微博、E-mail进行离线答疑。解决职业农民在学习、生产中遇到的实际问题。同时，搭建这个平台后，农村科技带头人、种田能手，可以利用这个平台，相互学习，取长补短，互帮互学。（6）利用中职学校的专家级教师资源，开展农业技术问题的远程诊断。解决农业种植、养殖中遇到的疑难问题。同时也为教学提供第一手资料，实现产教结合，为职业农民提供远程现场教学的环境。（7）建立有针对性的论坛。中职学校利用自己的资源优势，在职业农民远程教育平台上搭建论坛，有针对性地开设农业技术专题版块，如果树栽培病虫防治、设施蔬菜栽培与病虫害防治、食用菌栽培技术、动物营养与饲料、动物繁育、农机具使用与维修、农村电气设备安装与维护等版块；也可开设其他相关版块，如农业法律咨询、农产品价格走势分析等版块。版主可以是职业中专的专家级教师，也可以是职业农民。（8）利用网络推广农业新技术、新成果。提高民族素质是每一个教师的使命，作为教师，了解学科的发展动向和最新研究成果，是对教师的基本要求，尤其是中职学校的教师，在农业技术高速发展的当今社会，更有责任和义务把农业学科的最新技术传播到每一位农民学生（学员）的身边。另外，农业技术具有很强的即时性，很多先进技术在传播过程中就已经被更先进的技术所取代，如何在第一时间把它们传递出去，为广大农民所用，也是中职学校要解决的问题。
4讨论
人工智能教育培训总结范文第3篇
(一)缺乏现代教育技术支持，方式单调难以形成其发展的沃土
由于缺乏现代教育技术支持，无法应对基于网络的深度交流互动带来的诸多问题，许多教育培训机构为方便组织管理，多以讲座形式或者视频会议等取代各种研讨活动，上百人的教学研讨活动一天就能完成，已经完全没有任何教学研讨的意义和作用。一些地方教育主管部门组织的送教下乡活动，也只是蜻蜓点水，走马观花，缺乏校本研修的沃土，难以起到以点带面的作用。以近年来“国培计划”为例，短期班或网络远程教育形式上多为讲座，一连半个月的讲座把参与培训教师的头脑都洗了个遍，可是真正促进教师专业成长的具体做法没有学会，没有建立有助于教师专业成长的沃土。一回到自己熟悉的岗位，所有的优质教育资源和相关的技术支持都没有了，面对自己熟悉的孩子们又不知道怎么样具体去应对，怎么样灌输学到的新理念，又回到了单打独斗的老起点，最后还是“穿老鞋走老路”，更别提实现“国培计划”目标中骨干教师要在基础教育改革中要起到带动和引领的作用了。
(二)U－S双方缺乏沟通，短期行为没有形成互动互利长效机制
合格的幼儿教师首先要是一名教师，又是一个艺术家，既具备弹、唱、跳、画等艺术特长又擅长和幼儿进行沟通交流的教师，所以对于幼儿教师的培训更应该充分考虑到人文性、先进性及实践性的和谐统一。U是指大学(University)，S指中小学学校及幼儿园(School)，目前针对幼儿教师的教育活动U－S双方缺乏沟通，没有形成互动互利的长效机制，培训前、中、后缺乏与一线参训教师的深度交流研讨，不能有效解决幼儿教学过程中的实际问题，再加上幼儿园教师的学历层次、教学技能水平、自我发展意识和专业成长等方面都处于比较低的起点上，培训过程中受到各种条件的制约，大而全并且统一的培训效果必然是大打折扣，很难完成教师教育本身所应该承担的任务。
二、现代教育技术有利于促进幼儿教师教学反思和专业成长
(一)现代教育技术有利于拓宽知识领域
幼儿教师要善于使用无觅网(人工智能根据您的个性化喜好进行文章推荐)、百度、谷歌、360浏览器等信息化工具搜索文字、图片、视频等教育资源，扩展幼儿教师自身专业知识和教育、教学知识。通过利用中国大学视频公开课、囊括耶鲁哈佛等世界名校1200余课时公开课程录像课程的频道以及优酷、土豆、56网等优秀视频分享网站观摩名校名师的公开课，名师以最直观、形象、生动的方式一定会给幼儿教师教学活动树立专业成长的典范。利用鲜果网将自己经常关注的多个网站聚合在一起，第一时间展示给你这些网站的最新内容，这种个性化服务将节省大量的搜索资源的时间。幼儿教师还可以利用又拍网、QQ空间、博客相册等图片分享类网站构建专业知识、制作幼儿游戏及课堂展示用的图片素材。
(二)现代教育技术有利于深化专业成长
交互是网络的一大优势，网络技术为继续教育中的交流与互动提供了多种通讯机制与交流手段。为高校———幼儿园实践共同体之间创设一个沟通对话的网络环境。幼儿教师通过利用QQ和网易邮箱以及QQ语音(视频)通话、长话宝等网络沟通工具进行研修小组内成员的信息交流与探讨，加快隐性知识向显性知识的转化。利用新浪博客、QQ空间等信息工具对所学教学知识记录、整理、、评价、讨论等活动来组合教师专业成长知识，有助于显性知识的存储、积累、传播和分享。
(三)现代教育技术有利于增强信息处理能力
信息时代的教师要具备的教学能力之一就是数字化信息处理能力。幼儿教师要能够处理计算机多媒体素材文件，如利用Faststonecapture进行屏幕抓图、录屏、编辑图片、屏幕取色及放大屏幕等工作，能利用格式工厂进行各种多媒体文件格式之间的转换，利用微盘与微博账号绑定，将本地文件方便地分享到微博。会利用笔记管理网站如麦库，进行个人知识管理，用电脑手机随时随地在麦库中保存笔记、备忘、写文档、存资料，方便整理和分享。(四)现代教育技术有利于提高分析与解决问题能力教师教育的最终目标是让幼儿教师学会分析问题，提高解决教学问题的实际能力。幼儿教师能利用在线的思维导图工具进行思维训练，能够利用现代教育技术开展在线网络会议，研修小组成员在线协作进行教学问题诊断、分析，提高幼儿教师解决真实教学问题的能力。
(五)现代教育技术有利于增强评课和教学能力
教师的评课能力是反映教师教学水平的一项重要指标，通过评价自己的教学，撰写教学反思日志，将自己和他人讲课的录像通过优酷、土豆、56网等上传到网络上并接受多元化的评价。研修小组成员要利用豆瓣网、贴吧、土豆网、人人网、ThinkSNS，打破小组的界限，把对话的群体扩展到所有的一线幼儿教师和师范生以及教学专家等任何可以上网的人。通过教学评价的综合化、社会化和外化，每一位研修教师在教学实践中把其他幼儿教师和教育专家的隐性知识最终“内化”到个人的隐性知识系统中，并产生更具创意性的联结，从而显著提高幼儿教师的评课能力和教学能力，实现幼儿教师的专业成长。
三、现代教育技术视角下的幼儿教师培训策略
(一)以网络技术为纽带，构建幼儿园和高校远程互动教研平台
面对目前幼儿教师数量严重不足且教学水平参差不齐的现状，高师院校幼儿教育见习、实习工作质量不高的两难困境，解决的方法就是建立一批高校和幼儿园的发展共同体学校，在服务基础教育的同时，形成互动互利，互助双赢，共同发展的长效机制。网络技术以其强大的交互性、广泛的共享性、时空的准分离性、数据收集管理的便捷性，一方面为幼儿教师的继续教育提供了广泛的技术、资源和工具的支持，另一方面更是扩展了幼儿教师和高校教研人员实践共同体的广度和范围，使幼儿教师得到更广泛的学习支持。高校互动中心负责提供幼儿教师专业成长的优质教育资源案例库和点评课系统。教学案例库中包括专家教师、一般幼儿教师和新手教师的不同教学案例，案例都附有分析介绍、说明、专家点评、适用对象以及参考资料等，幼儿教师可以看到每项教学技能的视频示范片段，包括优秀教学范例、问题教学范例、基本技能的示范等。发展共同体学校的幼儿园远程点每学期进行一定数量的青年教师展示课，利用远程网络互动平台将幼儿园的青年教师展示课连接到高校的互动中心进行现场直播和录像，高校参与培训的教研老师足不出户，就可以通过网络互动平台进行点评课，还可以和其他远程专家深度互动，针对每一节课的教学设计安排进行研讨，有针对性地解决幼儿园实际教学问题，这种个性化的深度互动和问题诊断可以显著提高参训教师的专业技能。
展示课、互动点评都会被互动平台自动录制上传到网络资源库中，作为优质教育资源为高师院校的师范生提供可视化的教学案例。这种高效、具体的网络化教研活动促使幼儿园教师团队相互砥砺，激励专业成长，推动一线教师在真实情境中丰富体验、深化认识、改进教学和科研方式，提高实践能力，能够有力地加快远程互动点幼儿园的教师专业化成长步伐，同时也可显著提高高校教师指导学前教育师范生教学技能的针对性和基础教育研究能力和水平。这种模式形成了高校教学科学研究、幼儿园教师专业成长和高校师范生观摩反思研修三者共赢的局面，一方面为幼儿园教师的专业成长提供了必要的资源沃土，另一方面形成了有利于教师专业成长的长效机制，还可以地区教研室为纽带，以点带面，以示范点幼儿园的快速发展带动整个示范区幼儿基础教育的良好发展。
(二)以研修小组为主体，践行自主学习加协助学习模式
幼儿教师教育必须立足于帮助教师自我成长，提高自我成长的意识和能力，而不仅仅停留在满足于“授之以知识和技能”或使其获得某种证书上。应将幼儿教师教育目标定位在提高教师师德、教育教学技能与研究儿童、研究教育问题的能力上，不断地鼓励教师自我成长，促进其主动提高与发展。基于实践共同体理论，幼儿教师教育是一个“合理边缘参与”的过程，从幼儿园新教师变成一个专家型教师，从一个实践共同体的边缘进入到中心，需要进行更多的参与和实践活动。幼儿教师教育活动中，我们要在实践活动中保留真实的社会文化背景和动态互动结构，以幼儿园为基本单元，以幼儿园—高校远程互动教、研平台为基础平台，建立具有5—7人的研修小组，加上一名高校的指导教师专家，从而建立真实的实践共同体。要强调以研修小组为主体的自主学习和研修训练，强调基于真实的幼儿园情况，通过研修小组间以及高校指导教师的交互和协作，并利用各种信息技术和资源来支持学习和交流，从边缘性参与者逐步过渡到共同体中的核心成员，完成从新手到专家型教师的转变。当前我国新课程改革中，转变学生的学习方式，提倡自主、合作、探究式的学习被作为课程改革的重点之一，并在实践中取得了一定的成效。在研修小组的实践活动中，既需要小组成员自主学习相关专业知识，设计教案，观摩范例，也需要和小组其他成员一起开展协作学习，共享资源、共同研修、互相借鉴。在幼儿园校内可以灵活采用“现场观摩、即时反馈”式、“专家指导”式、“双线交叉”式等多种有效的幼教培训模式，加速幼儿教师的专业化成长进程。
(三)以SNS网络为核心，建立网络化优质资源沃土
“国培计划”中学员来自各个地方，可以通过网络开展以SNS网络为核心的研修小组学习与发展研究。借助Web2．0提供的Tag、RSS、SNS等技术，研修小组可以围绕某个研修主题如中班幼儿的时间概念，建立的个人或整个研修小组的Blog和Wiki，吸引更多对此感兴趣的幼儿教师参与进来展开交流、评价与讨论，并“主动”在实践共同体的Blog、Podcasting、Wiki之间建立起链接，这些讨论、反思和评价本身就是丰富的优质资源沃土。众多的幼儿教师被这种链接所聚集，可以很自然的搭建网上交流、多元化评价、自主学习和协作学习的平台，所有实践共同体成员会不由自主地投入协作学习中去，从而大大提高自主学习和协作学习的主动性与积极性。
四、总结
人工智能教育培训总结范文第4篇
［关键词］职业发展理论高职院校兼职教师教学能力
一、教师职业发展理论
教师职业发展理论认为，教师的职业发展是一个动态、连续的过程，贯穿于教师整个发展生涯，具有明显的阶段性发展规律。在斯特菲看来，教师的发展可分为预备、专家、退缩、更新及退出几个阶段。兼职教师职业发展同样适用于该理论。在预备阶段，兼职教师具有较强的活力，对工作充满热情，积极进取，乐于学习新事物、新观念等；在专家阶段，兼职教师已掌握教学基本技能，具备了一定的教学经验，在工作中更加得心应手；度过专家阶段后，大部分兼职教师会进入退缩阶段，对工作的倦怠感逐渐增强，进取心逐渐下降，教学基本处于停滞状态；退缩期过后，大部分兼职教师经过对工作的反思及总结，会进入新的更新阶段，不断调整个人状态，更加积极地学习新知识、应对工作挑战；最后，由于年龄、职业规划等因素的影响，很多兼职教师会选择离开兼职教师岗位，即进入退出教师职业阶段。对于高职院校来说，明晰教师职业发展理论，有利于更好地了解兼职教师的发展规律，并根据发展规律制定针对性强的培训和管理方法，从而促进兼职教师教学能力提升。
二、高职院校兼职教师教学能力提升面临的困境
1.教师层面的困境。兼职教师的年龄、经验、能力、职称、受教育程度等都影响着其教学能力提升。目前，兼职教师自身存在着诸多问题。首先，高职院校兼职教师存在年老的人员（60岁左右）和年轻的人员（30岁左右）偏多的现象。年老的兼职教师存在知识陈旧、经验老化的问题，特别是在计算机、现代管理、电子信息、人工智能领域尤其如此。年轻的兼职教师工作经验和生活阅历有限且专业能力偏于产业某个领域，不具备宽广的专业视野和丰富的工作经验来指导学生。其次，受教育程度也影响着兼职教师的发展。高职院校兼职教师的受教育程度普遍较低，特别是来自制造业的兼职教师，其中专科学历的人员较多。再次，受职称、学历等因素的影响，大部分兼职教师虽然具备熟练的实践能力、操作能力和现场管理能力，但是理论知识不够扎实，难以准确把握教学中理论和实践的平衡点。最后，虽然兼职教师大都是企事业单位的专业能手、技术骨干，具备较强的业务能力和实践经验，但是他们缺乏系统的教育学、心理学等教育培训，教学经验相对不足，教学效果不甚理想。
2.院校层面的困境。国务院和教育部文件都“支持企业技术和管理人才到学校任教”，各高职院校对兼职教师的作用也有了足够的认识和重视，但是由于某些原因，大多数高职院校兼职教师的聘任和管理还存在一些问题。首先，兼职教师管理观念落后。当前，高职院校对兼职教师的管理大都停留于人事管理的层面，而非人力资源管理。与人力资源管理相比，人事管理并不注重教师整体的工作质量，也未对人事资源进行合理的分析、评价和调配，而是更倾向于对教师个人事务的管理。其次，兼职教师管理机制不健全。大多高职院校将兼职教师的选聘权下放至各系部，各系部根据教学需要选聘兼职教师并交由学校人事部门审核备案。学校教务部门负责安排兼职教师的教学工作，督导部门则负责听评课，检查兼职教师的教学质量。调查发现，大部分高职院校兼职教师管理不到位，缺乏兼职教师的招募、聘任、考核、评价和奖惩等机制。督导部门的听评课大都流于形式，评价结果作用不大，难以促进兼职教师教学能力提升。最后，兼职教师队伍建设缺乏长期规划。当前，大部分高职院校将聘任兼职教师作为师资短缺时的应急措施，往往只在专任教师严重不足的情况下才会选择外聘兼职教师，而当教学任务减轻时就会辞退兼职教师。这使得兼职教师处于不受重视的状态，缺乏职业安全感。
3.企业层面的困境。高职院校兼职教师大都是企业工作人员，他们需要在完成企业工作的同时兼任学校教学工作。一方面，大部分企业作为员工的第一管理者，并不愿意员工参与学校的兼职教师工作，认为兼职工作会耗费员工大量的时间、精力，进而影响企业自身的利益。另一方面，企业未向担任兼职教师的员工开放充足的教学资源。大部分企业不允许担任兼职教师的员工在学校教学中利用企业的仪器设备、生产耗材等物质资源以及最新的技术。甚至部分企业还在考勤制度、考核制度、激励制度等方面对担任兼职教师的员工进行限制。
4.政府层面的困境。首先，高职院校兼职教师人事政策缺失。1996年，我国首部职业教育法的颁布确立了职业教育兼职教师的法律地位，允许职业学校外聘有较强实践能力或较高教学水平的校外专家，但是政府并未制定保障兼职教师权益的相关条款，使得兼职教师的教师资格、教学收益等无法得到有效保障。同时，相关法律也未就兼职教师的聘任程序、教学程序、绩效评估等做出明确规定。其次，高职院校兼职教师教育财政政策不完善。2012年，教育部、财政部等四部门出台了《职业学校兼职教师管理办法》，规定职业学校可以在事业经费中安排一定经费用于支付兼职教师的报酬。兼职教师的比例增加势必造成学校资金预算挤压、兼职教师聘任经费支出上升等问题，因此，高职院校就会相应地减少兼职教师培训方面的支出，导致兼职教师难以获得良好的教学培训，不利于兼职教师教学能力提升。
三、职业发展理论视角下高职院校兼职教师教学能力提升路径
1.教师层面的提升路径。高职院校兼职教师教学能力提升对于推动高职院校可持续发展具有重要的意义。第一，兼职教师应重视自身师德建设。兼职教师对待教学工作的态度影响着其工作效果。兼职教师应具备立德树人的使命感，加强工作责任心，坚持以教学工作为己任，积极融入学校，增强对学校的归属感；同时，应意识到兼职教学工作对人才培养的重要性，热情、用心、负责地从事兼职教学工作。第二，兼职教师应坚持主动学习，促进自身专业发展。首先，积极主动地考取高等学校教师资格证。通过学习并获取教师资格证，兼职教师能够更好地掌握教师职业道德规范和教育教学理论，为教学工作的顺利开展奠定坚实的基础。其次，积极参与各类教学培训。培训应贯穿于兼职教师的整个职业生涯。在工作之余，兼职教师应积极参加教育主管部门和高校开展的教师培训，学习更多的教育教学理论知识，掌握先进的教学方法和手段，促进教育教学素养的提升。最后，积极参与学校教研室的教学科研活动。兼职教师应积极与专任教师进行沟通，掌握课程开发流程、教学方案设计、教学方法设计、教学手段运用等；积极参与学校科研和技术服务工作，在此过程中不断反思自己的教育教学，提升教学科研能力。
2.院校层面的提升路径。高职院校是兼职教师的日常教学场所，院校对兼职教师的态度和管理影响着兼职教师的归属感和工作态度。第一，高职院校应高度重视兼职教师的作用。在日常生活中，高职院校把兼职教师当作学校教职工对待。首先，为兼职教师提供良好的办公和休息场所。积极配合兼职教师的工作，为其提供教学所需的教具、设备等，使其感到被重视，从而更积极地投入到教学工作中。其次，给予兼职教师的各项福利待遇与正式职工相当，为兼职教师提供参与在职培训、项目申报、表彰奖励的机会。认真对待兼职教师的建议与反馈，积极帮助兼职教师克服教学科研中的困难。第二，高职院校应制定行之有效的兼职教师管理制度。首先，制定严格的准入制度。在聘任兼职教师前，高职院校应充分分析本校专业特点及课程要求，并以此为依据制定严格的准入标准，如对兼职教师的年龄、学历、工作经历等进行严格的限制。其次，规范聘任制度。高职院校应根据各系部、专业的要求等规范兼职教师聘任制度，各系部及相关职能部门的专业人员应参与到兼职教师招聘过程中，综合衡量兼职教师的职场经历、教学能力、组织能力、协调能力和产学研结合能力。严格兼职教师考察、试讲、技能测试等工作规范，确保兼职教师的质量。最后，构建与聘任、薪酬待遇相适应的考核制度。为提高兼职教师的教学质量，高职院校应建立兼职教师教学素养和能力评价体系。各系部在评价体系的指导下，制定具体的考核内容，并将考核结果与兼职教师的聘任、薪酬等挂钩。考核制度的制定应遵循灵活性、层次性等原则，既能保障兼职教师及时适应考核制度，又能保障不同类型兼职教师的分类考核。第三，高职院校应建立兼职教师校本培养体系。高职院校应结合教学工作开展的实际需要，探索建立科学合理的兼职教师培养体系。培养体系包括培训目标、培训时间、培训内容、培训方式、培训效果评估等；培训形式包括举办高职教育理论专题讲座、教学经验交流会、座谈会、学术报告会等；培训内容包括高等教育学、教育心理学和高职教育的相关文件、专业教学标准、课程开发与设计、教学辅助教具的使用及教学文书规范等。通过校本培养体系建设，加快兼职教师由企业员工向合格高校教师角色转型的进程。
人工智能教育培训总结范文第5篇
关键词：会计电算化 企业资源计划 电算化审计 管理会计
中图分类号：F234 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2011）12-154-02
在经济贸易全球化的今天，会计电算化已成为当前会计工作的主要工具，是提高工作效率，运用计算机技术代替手工记账的基本方式。市场经济的高速发展，全球经济贸易的复杂多变，客观地分析会计电算化面临的问题，有针对性提出解决问题的对策和措施，不仅对会计电算化工作，而且对整个会计系统，都具有十分重大的作用。
一、我国会计电算化的现状及存在的问题
我国的会计软件正由简单的以事后核算为主的会计核算系统向综合的管理信息系统转变。会计软件由简单的数值计算发展到全面数值核算进而到具有人工智能的会计信息系统阶段，已经取得了很大的进步。通过财政部评审的会计软件有40余种，加上各省财政部门认可并使用的，总计达200多种，已经出现了一系列的实用、高效、商品化程度较高的会计软件。
但是，我国现有的会计电算化水平仍处于低水平状态。具体表现为：首先，传统的手工账与会计电算化处理手段两种核算形式仍在相当多的单位中并存，真正实现甩账的单位并不多，会计核算效率低。其次，会计软件管理功能开发不足或没有开发，且多数单位虽采用了具有管理功能的会计软件，但只应用了其中的一些核算功能，相当一部分的管理功能则处于闲置状态，系统资源浪费极大。会计电算化技术的使用在总体上还处于低层次水平。
1.会计电算化中的管理问题。目前我国财务软件的使用较混乱。由于财务软件的开发未能实行统一的标准，再加之单位使用的财务软件是各自向软件开发商购买的，甚至有的软件开发商还别出心裁地搞出各自的特色，结果使会计电算化所用财务软件比较混乱，就是同一行业的不同单位使用的财务软件也不尽相同。不同的财务软件的数据接口、使用方法的不一样，导致了报表汇总、数据查询、数据传输的不方便。
2.思想上没有引起足够的重视。我国会计电算化事业起步较晚，人们的思维观念还未充分认识到电算化的意义及重要性。一些人认为会计电算化为时过早，实现会计电算化就是编程序的过程，是单纯利用计算机代替手工记账，是会计部门的责任等等。一些领导对实施会计电算化的重要意义缺乏足够的认识。没有认识到开展会计电算化是时展的必然，是管理现代化的需要。对会计电算化的保密性、安全性存在空白，因而对会计电算化数据可靠性发生质疑，造成不会管，不敢管的混乱局面，严重影响了会计电算化的普及和推广。
3.会计电算化涉及范围的局限性。目前，我国会计电算化仅仅实现了财务会计的电算化，没有实现管理会计电算化，更不是完整意义的会计电算化。完整意义的会计电算化应该是财务会计电算化和管理会计电算化的有机结合。既然财务会计与管理会计数据同源，管理会计电算化就可以采用财务会计电算化提供的数据，生成管理报表。然而，由于管理会计的规范性和可操作性都不及财务会计，因此，其在企业推广较难，这就使管理会计软件开发步履蹒跚。虽然有少数软件开发商已涉及到ERP，但其技术还不够成熟，离企业的实际需要相差甚远。
4.对审计的影响。在电算化系统环境下，审计线索发生了很大变化，传统的审计线索在电算化系统环境中逐渐消失，取而代之的是肉眼看不见的电子数据、文件和磁盘。并且旧的数据和资料在不断地被新的数据资料覆盖，使得审计轨迹被一点点抹去，系统和程序也处于不断改进升级中，其处理时所留下的审计线索也在不断变化当中。审计人员很难甚至根本无法通过肉眼跟踪会计业务的处理，也无法用传统的方法考查会计档案数据的安全性、有效性、完整性和准确性。因此，这种变化必将影响审计工作。
5.会计人员业务素质较低。目前，单位上的会计人员在计算机技能方面素质较差，他们只能机械性地使用财务软件，对计算机的软硬件知识了解甚少，一旦计算机出现故障，就束手无策。会计电算化人才严重匮乏。一方面，财会队伍中的部分人员知识老化，学习会计电算化知识积极性不高，短期培训很难取得明显效果；另一方面，会计电算化专业毕业生数量有限，不能满足市场需要，复合型人才更是供不应求，直接影响会计电算化工作的开展。
6.会计的国际化问题。电子计算机信息网络的普遍应用和电子商务的发展，使人们已经能够在几秒钟之内将巨额的资金在世界各大城市之间相互流转。从资本流转程度和广度来看，地球正在变小，企业之间的国际竞争将日趋激烈。企业为了谋求自身的生存，必须不断加强新产品研制和技术改造工作，往往需要巨额资金，但只有较少企业能够依靠自己积累的留存收益或本国的金融机构来应付国际竞争，大多数企业需要筹集国际资金。一个国家的资金贷出单位为了更好地制定信贷决策，必须对外国借款单位的信用状况进行调查，要求他们提供符合国际惯例的标准化的会计报表。另外，电子商务使得国际贸易迅速发展，而进行国际贸易必须首先了解企业的信用和财务状况，因而有必要了解外国企业的会计报表和会计制度，并要求有一个统一的会计程序和方法。因此在今后的电算化软件开发中应充分考虑会计的国际化问题。
二、完善我国企业会计电算化的对策及建议
1.进一步完善会计电算化的配套法规。随着会计电算化的普及与财务软件功能的不断增加，针对会计电算化工作出现的新问题，对现有的相关法规进一步补充和完善，通过准则类法规对会计电算化进一步约束，使会计电算化工作走上规范化的道路。细化对商品化软件的评审规定，杜绝软件的非法功能。
2.做好软件管理与开发工作。在会计实践中，只有建立电算化会计信息系统，才能实现会计电算化，这不仅可以把广大财会人员从复杂的记账、算账、报账中解脱出来，而且能够大大提高会计工作效率，为管理提供全面、及时、准确的会计信息。
目前，虽然我国也研制了一些审计软件，包括审计法规管理系统、审计抽样软件，以表格为模型的审计软件、基建工程预决算软件、工具箱式通用审计软件和各种专用审计软件。但运用的为数不多，大部分还停留在检查输入前的原始凭证和直接检查处理打印结果的手工审计方法上。随着计算机硬件的不断更新换代和计算机应用技术的发展，电算化系统也有了很大发展。显然，这时手工审计方法已达不到审计的目的，审计人员承担的审计风险也不断增加。因此，迫切需要采用新的审计方法。可从以下几个方面加强研究：（1）有组织、有步骤地组织会计专家、审计专家、计算机专家组成研究小组，尽快研制通过审计软件，以适应不断增长的电算化系统审计的需求。（2）开发计算机辅助审计工具。一方面可以引入西方最新审计技术和软件，将其汉化，为我所用；另一方面，开发自己的计算机辅助审计工具。
3.加大对“复合型”会计电算化人才的培养力度。加强对在职会计人员的电算化知识培训。由于一些小企业没有开展会计电算化，开展会计电算化的单位也需要基层会计电算化人才，所以一部分人可以只具有初级会计电算化知识。但要重点培训一批真正具有中级会计电算化知识的人才，并在培训结束之后，每年将会计电算化作为重点知识进行后续教育培训。
更新培训，完善会计人员会计电算化知识结构体系，丰富相关计算机知识。在计算机技术日新月异的今天，新的应用软件不断涌现，操作系统也不过一两年就升级，所使用的财务软件即使未更换，但也存在升级、追加新功能等一系列要求。这都要求不断地适应形势变化需要，对会计人员进行会计电算化及相关知识的再培训。
三、结论
我国的会计电算化虽然取得了很大的进步，但是与国外相比之下，还存在着一定的差距，所以要加大发展的力度，培养高科技的计算机人才，来开发计算机软件。要提高会计人员的电算化水平，培养一批既懂计算机又懂会计的人员，同时加大对会计人员的管理力度，废除会计法规中的一些不符合会计电算化的制度，不断改进和完善法规和条例，来适应会计电算化的发展。提高会计人员的整体水平，在我国电算化事业中要吸取国外的一些先进经验，不断总结、不断进步，会计电算化人员要为我国会计电算化的发展贡献自己的力量。
参考文献：
1.梁鹏，沈安厦.会计电算化工作中若干问题的探讨.北京：中国经济出版社，2009
2.房琳琳.财务软件的国际化发展趋势.上海：现代会计出版社，2008
3.张爱丽.新经济时代会计电算化的发展趋势.北京：中国经济出版社，2009
4.王海生.我国企业内部审计信息化的建设.北京：中国经济出版社，2007
