人工智能专业范文第1篇

关键词：跨专业；实验教学；云桌面

结合《部级实验教学示范中心管理办法》，为创新实验室管理机制，探索实验实训教学改革，开展实验实训教学，把实验教学中心建成学校组织实验实训教学、培养学生实践能力和创新精神的重要教学基地，学校对实验教学的归口服务职能从边界上给予扩展进行整体转型改革。

一、云桌面构建的研究背景

处于改革进程中的实验教学中心需实现三个阶段性目标。其一是树立先进的教育教学理念，统筹协调，大胆创新，完善实验教学体系，推进实验教学的系统化标准化，为打造一流本科教育提供有力支撑；其二是搭建完备的实验教学平台。形成特色鲜明的实验室文化，建设高水平的实验教学团队，推出一批显性教研教改成果；其三为力争到2025年，打造出涵盖教学改革成果孵化基地、实验实训创新创业教学基地、实验教学师资培养基地、实验教学资源共享基地、社会咨询服务培训基地的综合体，达到国内同类平台的一流水平。通过剥离与实验教学无关的职能，实验教学中心职责得以进一步明晰，主要涵盖实验实训教学体系建设；实验实训教学及竞赛的组织实施、管理和考核；实验实训课程建设；实验教学队伍建设；实验教学改革研究、方案制定和项目申报；实验教学资源的配置与调度；实验仪器设备及使用统计、分析和绩效评价；实验实训教学资源的开放运行等复合内容。作为教学部门，实验教学中心在承担跨专业跨学科综合实验实训的教学设计与实施工作中，围绕学校“三有三实”人才培养目标，陆续开设出《企业沙盘推演》《企业资源计划》《经营管理综合仿真实习》三门实验实训课程，且已成为学校本科教学计划有机组成部分。

二、云桌面建设方案的需求

经过前述梳理，一个特色鲜明的实验教学体系由包含基础实验教学、专业实验教学、跨专业实验教学和创新创业实验教学四方面内容所组成，这一体系在于实验机房相结合过程中还需要叠加考虑临时性的各种上机考试环境部署。当我们客观地看待实验室计算机性能配置存在差异化的事实，便能更理性地理解批量安装操作系统和实验软件先后采用的PCI还原卡同传、Pxe网克、GhostAISnapshot安装脚本、终端云管理系统推送等多种实现途径。要言之，这些方法在不同时期的实验教学环境下从没有绝对优势与劣势，只有适配不同的硬件性能和不断发展的实验教学类别。以往认为实验室计算机存在操作系统不统一、软件繁冗、故障频发、资源浪费等弊端的观点过于片面。为了将跨专业跨学科综合实验实训的多业务场景内涵更直观地在实验室落地，提升跨专业实验教学适配度，技术支持部门需要和三门跨专业实验课程教研室协同探求具体的实施路径，从整体设计、实现机制、技术要求、数据驱动四个维度进行综合考量，进而实现技术赋能跨专业实验教学的发展。通过确认底层逻辑与方法论无误，结合调研其他院校跨专业实验技术问题所做的归因分析，技术与教研部门围绕跨专业实验教学目标予以方案拆解。鉴于三门跨专业实验课程已纳入教学计划，且面向不同年级实验师生，构建一个相对稳定且界面统一的实验环境，便于实验过程中面对面的交流，点对点的情境互动，应该形成方案的首位需求；年度内间次完成三门跨专业实验蕴含较大的组织投入，同期并行保障专业实验课和基础实验课程教学秩序，将触发实验室内设备相对稀缺，组织方法上可用跨专业实验引导为课程内容前置，实验答疑与实验练习后置于课余时间，这一动向再次引发校园网内多点多地登录实验客户端的需求；年度逾2400余人的实验对象有别于兄弟院校同类跨专业实训规模，相较于专业实验课程庞大用户数变动趋势给技术保障带来更多不确定性挑战。可持续视野下，实验数据与运维数据就重要性而言并行不悖，同属跨专业实验教学价值池的组成要素，并派生出数据存储、调取、利用等诸多需求。综合列举出的其他因素，需要我们在实验室现有设备之外的新领域创造价值，在执行跨专业实验师生体验愿景的流程中，重新考虑如何提供非一次性的新功能来改善服务教学的方式，以及建立支持整体实验教学的基础能力的结构体，利用人工智能、虚拟仿真等技术，构建一个可用性强、灵活便捷、易于管理的基于人工智能的跨专业实验教学平台云桌面方案。

三、云桌面的建设策略

基于人工智能的跨专业实验教学平台云桌面方案梳理实验教学体系，创新现有的实验教学模式，形成理论实践紧密衔接的体系，构建多专业共享的实验教学方案，满足学生的跨专业、跨岗位模拟实训，进而突破单专业、脱离社会实际的实验教学瓶颈。1.IT工作环境统一化：提供一套有效的工作环境管理手段，统一管理、按工作环境类别管理、硬件无关化。2.内网准入控制：对于内网用户身份进行管理，采用基于802.1x协议的接入控制软件，虚拟化软件与这些软件能配合起来兼容使用。3.数据安全性：桌面端信息泄露主要三个途径：网络、端口、硬盘。能全方位地对数据安全进行保障。4.快速故障恢复：一旦出现断网和服务器宕机要能进行灾难恢复。5.在线办公：目前很多场景都需要进行在线办公，实现在任意一个工作地点都能得到其个性化的桌面，方便管理人员工作。6.使用寿命长，成本低：采用一体化硬件设计，无可移动部件，采用最优的内部部件，寿命达到普通PC的3-4倍。7.易安装部署：采用硬软件的预安装集成技术，确保在现场环境短时间内能够使用云桌面。8.易运行维护：拥有可视化的运行维护机制，维护方便简单，能够在管理端统一的进行维护。9.低TCO：基于标准服务器，无须昂贵的数据中心建设；采用服务器本地存储，无须昂贵的SAN存储；终端采用了低功耗的嵌入式芯片，功耗低；并且对IT维护人员要求低，无须专职的运维人员。

四、云桌面的总体应用趋势

云桌面平台通过为使用任何设备的用户提供随时随地的访问，实现了工作空间的转型，与此同时改变了传统的运维管理与安全控制模式。Security主要为数据不落地，接入策略可控；Control主要为系统模板保护与更新；DaaS主要为其他云平台提供的托管服务，出售计算、存储资源；BYOD为移动办公。如图：

五、云桌面应用原理

在实际使用时，虚拟桌面的所有镜像、业务、数据等均有后台云主机或者服务器中，所有的应用的执行与运算也均有后台。虚拟机通过桌面系统，将图像进行编码和压缩，将变化的矢量数据传送给客户端，客户端通过数据进行解码和解压，进行图像还像，然后显示出来。而鼠标、键盘以及其他外设的信息，通过客户端，使用网络将相关操作信息传回到后端的虚拟桌面中。如下图所示：

六、云桌面系统构建

综合现有开源技术及对前端硬件配置要求，相对适用VDI构架。通过虚拟化系统，将后端的云主机或者服务器虚拟化，安装与成批生成虚拟桌面，并通过网络将虚拟桌面到前端的终端上。前端的终端瘦客户机、云终端盒子等设备，也可以通过client的模式，使用传统的PC电脑和笔记本等，同时还支持手机、智能终端等移动设备。管理员通过配套的管理系统，登陆后端虚拟化系统中，对虚拟桌面进行成批的管理，比如统一的镜像更新、链接克隆、安装系统、策略设置等操作。如图：

七、云桌面系统

物理架构云桌面系统为虚拟桌面应用和管理的云计算服务产品，底层采用云平台作为承载，上层运行云桌面应用软件，同时具备对虚拟化平台和云桌面资源的运营管理，提供相应的调度策略，以及操作维护等功能。

八、技术路线与研究方法

（一）研究方法

根据本项目的研究内容和特点，主要采用文献研究、调查研究、案例研究法、和定性/定量分析相结合的研究方法来对本项目进行研究。其一是文献研究：凭借高校图书馆资源，找到与跨专业实验教学和基于人工智能的云桌面有关的理论和文献、系统分析相关的资料、参考之前的成果，进行科研、小结及创新。其二为调查研究：俗话说：“没有调查就没有发言权”，只有通过调查研究方法，获得最新的相关研究资料，并通过分析调查数据了解跨专业实验教学和基于人工智能的云桌面应用，才能对相关技术和原理进行融合，从而构建方案。其三为案例研究法：选择其他高校跨专业平台和云桌面的案例进行研究，由个别到一般，由特殊到普遍，从而发现优势和不足。其四采取定性分析和定量分析相结合：基于人工智能的跨专业实验教学平台云桌面构建方案采取定性分析和定量分析相结合的方法。首先利用定性分析的方法从架构上形成跨专业实验教学平台。然后利用先进的现代教学技术采用定量实验法来进行基于人工智能的云桌面设计，同时采用数学方法来提炼信息的数据模型，以便指导方案构建的决策。

（二）技术路线

本项目的技术路线就是依托人工智能技术，以跨专业实验教学平台为基础，构建出云桌面方案，并以其为模型，扩展到其余的高校跨专业实验教学平台。其主要技术路线从跨专业实验教学平台调研-基于人工智能的云桌面调研-技术研究-原理融合-构建方案。技术路线如图1。

九、余补

人工智能专业范文第2篇

【关键词】人工智能；金融行业；高职；人才培养

人工智能是研究、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。人工智能应用与人相比具有的优势有：二十四小时在岗；成本低、效率高；信息储备量大、分析精准；可自我学习和经验积累，并能克服人类情感干扰做出理性决策；可提供个性化服务，提升用户体验等[1]。2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提及“智能金融”这一概念，文件中还明确了多个促进智能金融发展的重点领域，包括金融发展大数据系统的建立、智能金融产品和服务的创新、风险智能预警系统的开发。[2]所以，人工智能在金融领域的发展越来越广泛和深入，这对金融行业从业人员影响的非常大，而培养目标定位于培养胜任金融行业基层工作的人才的高职金融类专业同样面临着挑战和机遇。

1人工智能在金融领域的应用现状

在互联网金融领域，人工智能等技术应用比传统的金融领域要普遍，以下主要从传统金融领域来了解一下应用现状。

1.1在银行业的应用现状

在整个金融行业中，银行业是人工智能应用最快最广泛的。人工智能技术覆盖了银行的智能获客、营销、风控、客服等多个业务场景。[3]笔者通过广东广州市和湖南益阳市实地走访调研发现，人工智能技术在整个银行业的应用有地区差异，发达地区相较于欠发达地区应用人工智能技术的成熟度更高。同时在广东广州市和广东茂名市实地走访也发现，一线城市的网点智能化明显高于偏远地区和小城镇。在不同地区走访调研中也发现，不同银行之间也存在着一定的应用差异。

1.2在保险行业的应用现状

我国人工智能与保险行业的整合日益深化。承保、理赔环节中一些简单、重复、偏向数据分析比对的工作将逐步被智能应用取代[4]，先进技术已经在改变分销和承保等领域了，而保险人的数量会逐步缩减。人的角色将转变为过程促成者和产品教育者，保险人将使用智能私人助理优化工作，为更多客户提供更有价值的服务。

1.3在证券行业的应用现状

在证券领域，数据分析的工作具有极大的可替代性[1]，原有的投资顾问、交易员、客户服务和风险控制岗位的工作可能被人工智能所取代。在走访证券公司时也了解，在人工智能的实际应用中，智能化带来的问题也较多，目前很多工作还不能完全智能化，但现有的智能化的应用对行业从业人员的影响是很大的。

2人工智能对金融行业从业人员的影响

2.1人工智能给金融从业人员带来的挑战

笔者于2021年1月在问卷星了面向金融行业从业人员的“人工智能应用对高职金融专业就业影响”问卷，调研统计显示：60%的金融行业受访者认为目前人工智能的应用不普遍，虽有一些基层流程化和标准化的岗位应用，但只是辅助性的工具；但超过90%的受访者认为，随着未来人工智能等金融科技技术的进步，目前很多工作岗位会被人工智能取代的可能性是越来越大的。从参考文献的研究中了解到，可以按照固定规律或步骤标准化、程序化的工作，能够被编写成计算机程序的工作，人工智能替代人工创造核心价值的工作，会被人工智能所取代。[5]比如银行柜员工作岗位和智能风控岗位等，从事这类工作的员工会很容易受到被人工智能替代的威胁。现有从业人员将来可能转到不太可能被人工智能所取代的工作中去，比如说理财营销等工作，这些工作的共同特点是工作过程中需要应对个体情感沟通与复杂多变的环境，虽然不能被人工智能完全取代，但人工智能的辅助应用依然能给这些岗位的工作提高效率、降低成本，所以，金融从业人员如果不能掌握人工智能相关技术，很可能被淘汰。

2.2人工智能给金融从业人员带来的新机遇

虽然科技的进步会替代一些传统的职业，但是技术的进步同样也会创造许多新的职业。[5]金融业内将由人工智能带动新的岗位人才需求，会产生大数据和算法、系统工程师、软件与产品开发，对相关产品和系统工程的运转操控和维护的技术型、运营型岗位，以及在部门间对技术要求和业务需求进行阐释解析，能不断领会前沿技术并应用和拓宽现有业务的业务型岗位。但这些岗位全都是需要了解计算机信息技术相关知识的，对于这一类专业人才来说就是面临新的发展机遇，原有的从业人员中能坚持不断学习、紧跟时代变化的人也会越来越有职业发展前景。

3人工智能背景下高职金融类专业人才培养的问题分析

3.1人才培养目标不适应人工智能在金融领域的应用趋势

目前，高职金融类专业除金融科技应用类专业外，大多数专业人才培养目标仍聚焦于传统金融行业和传统的一线基层业务岗位，并未足够强调人工智能等金融科技创新的理念。一些岗位工作被人工智能替换后工作效率得到了一定的提升，但是由于机器并不会像人一样有着灵活的判断，只是按照预设的程序进行工作，一些特殊情况还是需要人工进行处理的[6]。所以部分岗位仍有一定的人工需求，在人才培养目标方面没有调整的迫切感，但随着金融科技的进一步发展，基层业务岗位工作内容的智能化会逐步提高，未来这些岗位人员需求量会被大量压缩，如果现在不改变原有的人才培养目标就不能适应科技进一步发展的趋势。

3.2教学内容不适应人工智能在金融领域的应用趋势

大部分高职金融类专业的课程内容包含了金融知识与技能，但这些课程知识概念、基本原理、操作流程与技能方面与人工智能为主要的金融科技发展趋势不相适应。专业课程的教材内容主要还是对传统金融的阐述，融入金融科技内容的教材较少。在操作流程与基本技能方面，大部分高职院校仍是主要培养学生对传统的业务流程中的基本技能的掌握，在实践教学方面，实训设备与软件方面很难跟上金融科技发展的趋势，与金融行业实际人才需求有一定的脱节。在计算机课程的设置上，师资与学时不够也增加了开设课程的难度，从而进一步与人工智能等金融科技的发展相脱节。

3.3高职金融类专业的就业竞争力不足

高职金融类专业学生的培养是面向基层业务岗位，而基层业务岗位对学生专业知识的要求程度不高，并且有些岗位通过企业的短期培训可以实现，在就业竞争力方面，部分高职金融类专业的学生在金融行业的竞争力还比不过学计算机的学生，甚至比不过学营销类专业的学生。[7]计算机类的学生毕业工作后吸收金融专业知识的难度比金融类专业的学生吸收计算机知识的难度要小。在人工智能服务理念和服务方式上，更加强调以客户为中心，而营销类的学生在这方面的表现会更专业。

4人工智能背景下高职金融类专业人才培养改进对策

4.1调整人才培养目标

传统的高职金融类专业的人才培养目标是培养能从事金融行业的金融产品营销、客户服务、银行柜台业务员及公司财务人员等基层业务岗位的人才，但人工智能的出现使得这些目标岗位的一些工作流程被智能机器所取代或一些岗位的工作需要智能化服务的相关技能。面对这种变化，人才培养的目标应调整为培养面向银行、保险、证券、投资咨询、互联网金融企业、企业财务部门等行业部门的基层工作岗位，能掌握基层业务岗位工作流程、传统金融业务知识与技能、一定的计算机信息技术，能适应以人工智能为代表的金融科技的不断发展和应用的就业环境，具有前瞻性和创新性思维的复合性技术技能型人才。在就业岗位目标上也应体现传统岗位与金融科技应用相结合的特征，比如金融产品营销应描述为（互联网）金融产品营销、智能客户服务、财务数智化工作、数据咨询服务等岗位。

4.2改革课程体系

课程体系需进行合理安排，既要能让学生掌握传统的金融知识与技能，又能对网络软硬件进行基本维护、熟悉一些常用计算机语言和编程命令。在人才培养方案中总学时一定、师资力量没有全面提高的前提下，课程设置的原则应是传统金融知识与技能以学生毕业后在基层业务岗位够用为主，加强计算机基础知识方面的学习。所以应精简原有的金融课程，强调基础与核心课程，同时增开大数据基础、人工智能基础、Python基础和SQL等课程，专业拓展类的课程以其他公选或引导学生自学等方式来解决。在学习金融知识与计算机信息技术的同时也应加强学生对个体情感沟通与复杂多变环境的适应能力培养。鼓励专业教师进行课程改革，把课程内容与大数据、人工智能等相关的知识融合。比如在公司理财课程中融入财务数字化和智能化的理念，利用Python等语言进行财务报表分析；在证券投资分析课程中引入量化投资的概念，同时通过参加模拟交易大赛量化投资平台来进行实战演练；在银行柜台综合业务课程中加入金融区块链等相关知识。

4.3改变人才培养模式

要适应人工智能背景下的金融行业人才需求的变化，人才培养的模式要进一步改变。首先，引导学生提升学历，在学历提升方面尽可能学习对未来金融行业变化适应能力强的专业，比如金融工程、金融科技、计算机类专业。其次，合理安排必修与选修课程，把一些专业拓展类的课程放入公选课让学生选修，另外就是利用校外线上学习平台，学生在中国大学慕课网等线上获取的相关证书也可以作为学分积累的依据，增添学生计算机相关知识学习的佐证，提高就业竞争力。第三，积极开展1+X职业技能证书的试点，比如金融大数据处理证书、金融智能投顾、区块链金融应用、金融产品数字化营销、供应链智能融资技术应用等1+X证书都可以提高学生相关技能。最后，加强与金融科技公司校企合作，让学生去金融科技公司了解产品、体验产品、试用产品和宣传产品，让学生了解以人工智能为主的金融科技的发展趋势及其在金融领域的应用情况，让学生了解其对自己就业的影响从而及时调整学习的方向和内容。

4.4加强教师队伍建设

师资队伍的建设是高职金融类专业适应人工智能为代表的金融科技发展趋势、提高就业竞争力的关键。高职学校引进具有较强人工智能知识与金融知识的复合性高素质人才是首选，但同时要加强现有师资队伍的建设，引导和激励专业教师参加各种与人工智能、大数据有关的知识培训，积极参与1+X证书制度相关培训，了解行业企业设置职业技能的等级标准及要求，并深入企业一线学习和实践，提升教师的实践教学水平。

【参考文献】

[1]许瀚文.人工智能对金融行业的影响[J].现代商业,2017(36)：85-86.

[2]国务院.关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].

[3]陆岷峰,汪祖刚.金融业人工智能应用的现状、问题与对策[J].金融科技时代,2021(1)：14-22.

[4]李文华,王浪,刘宁宁,杨海亮,李岳昕,李嘉鑫.金融科技对财经类毕业生就业的影响及对策分析[J].现代营销(经营版),2019(6)：33-34.

[5]曾德凤,苏长欣.互联网金融时代人工智能对财经类高校学生就业影响的研究[J].营销界,2019(6)：143-144.

[6]李卫锋.浅谈人工智能背景下对金融领域就业的影响[J].市场周刊,2020(8):124.

人工智能专业范文第3篇

［关键词］人工智能；物联网专业；人才培养；课程探究

一、物联网与人工智能发展现状

（一）物联网与人工智能行业发展趋势与应用领域

中国物联网经过了十年的发展已经全面转向以智能物联网生产力为代表的产业形态。物联网的发展不知不觉中进入了第二个十年，当时很多高深的设计概念落地已经进入我们的生活以及行业应用。2017年的“新纪元·未来峰会”正式提出智能物联网的概念，在不到四年的时间里物联网发展就已经被认为是结合人工智能应用技术的智能物联网方向[1]。一方面物联网的巨大市场空间和多元的应用场景将为人工智能的应用落地提供关键平台，同时物联网海量的数据可以不断提供模型训练。另一方面人工智能有能力处理物联网产生的海量数据，通过数据分析和学习、设备状态、用户习惯进行推荐和预测，以及借助计算机视觉、语音识别、生物特征识别、机器翻译等技术提升物联网设备的智能化水平和用户体验的改善，这样的技术交叉实现了人工智能和物联网共赢发展[2]。

（二）物联网专业在高职院校的发展现状

物联网专业在高校发展接近十年，但是人才培养仍然面临诸多问题，主要体现在传统教育理念缺乏创新、教学内容单一、教学内容落后[3]。在AI时代背景下，很多高职院校物联网专业没有结合市场需求和新兴技术，没有加强人才培养模式和教学内容的改革，很难实现物联网专业培养与时俱进。物联网专业作为一门综合性较强的专业，教学内容也是多方向、多学科的形式。当前高职院校物联网专业在人才培养中还是运用传统的理论知识和相关技能，忽略了物联网的整体性，缺乏展现物联网全过程的教学实验套件，师资力量、实验场地、资金预算等都会影响物联网专业面向未来发展的脚步。虽然设立了很多教学目标和培养目标，但是没有积极迎合市场需求和社会快速发展特点，没有充分发挥校企合作协同育人的理念，导致在培养过程中学生缺少实践相关知识。

二、构建高职院校物联网应用技术专业+人工智能模式的人才培养改革

（一）AIoT时代物联网专业的课程设计面临的挑战

随着人工智能专业在国内本科院校逐渐开展，众多院校都成立了人工智能学院，其中包括不少高职院校。从其人才培养方案来看，大部分集中在机器学习、深度学习、算法研究、优化理论等基础研究研发类课程。这类课程其实更适合研究生学习，不适合目前阶段的高职院校。高职院校的人工智能教学课程体系还没有统一，各个院校都在探索探讨中，市面上缺少适合高职院校的人工智能教材，大多数偏重理论、内容深奥，缺少可实践的案例教学。可以说，虽然很多高职院校已经开设了人工智能应用技术专业，但是整个课程体系、知识体系、实训建设仍处于探索阶段。关于高职院校的人工智能就业也存在一定的担忧，从主流招聘网站上看，对人工智能研发和机器学习研发技能岗位的从业者技术专业要求很高，大部分岗位都要求研究生以上学历。高职院校学生在整个人工智能产业链中的定位不是特别清晰，这个需要市场一定时间的发展[3]。

（二）物联网的人工智能技术选择

高职院校培养模式往往侧重工程实践和技术应用能力，以任务驱动为导向带动理论知识的学习。而人工智能范畴太大，我们需要从开发语言、开发工具、技术方向、技术领域、应用领域等方向选择适合目前阶段满足高职学生知识接受能力同时契合AIoT发展方向的内容。人工智能主流开发语言主要是Python，但是人工智能技术开发框架很多，国外有谷歌的Tensorflow（keras），伯克利人工智能研究小组的caffe、Facebook的PyTorch，国内有百度的PaddlePaddle、华为的MindSpore、阿里的X-DeepLearning。通过市场调查Tensorflow（keras）在社区的活跃程度最高，代码更新也最多，TensorFlow（keras）不管是现在还是未来都是各种深度学习框架最受欢迎之一。《腾讯人工智能白皮书：泛在智能》指出，机器学习、计算机视觉、语音技术及自然语言处理为人工智能四项重点技术领域。我们结合广东省职业技能竞赛（智能机器全景赛项）和“一带一路”暨金砖国家技能发展与技术创新大赛（人工智能应用技术开发赛项）的竞赛内容大部分运用到计算机视觉，关于语音识别都是通过调用接口形式。根据清华大学数据显示，计算机视觉、语音技术以及自然语言处理的市场规模分别占比34%、24.8%和21%。通过竞赛调研和市场分析，再结合实践难易程度分析，计算机视觉是适合高职院校人工智能应用技术和物联网专业的技术领域。

三、高职院校AIoT人才培养的困难和具体策略

（一）院校独立实施AIoT方向课程存在困难

适合AIoT实训教学的设备目前在市面不多，学校单独研发或者开发相关课程和实训室难度很大。师资力量不足、教学资源匮乏、实训环境缺少都是要解决的问题。人工智能应用是一个新兴领域，技术更新发展较快，高职院校教师普遍缺少相关知识储备和培训，更难以在物联网专业上进行“AI+”的教学活动[3]。目前，我们都是通过引进合作企业，从师资培训到实训室建设快速构建自己的AIoT课程体系，比如物联网专业的新大陆、智能机器人的优必选。通过校企合作打造“双师型”高素质师资的教学团队。通过校企合作完善课程体系，做到职业标准对标课程标准。教材、案例、课程实训平台、课件等教学资源可以跟合作企业一起开发建设和深入优化。特别是AIoT课程不但缺少人工智能实训设备，更缺少AIoT相关案例实践场景，我们引进优必选的Yanshee机器人进行AIoT业务场景教学，包括机器人运动编程、计算机视觉、传感器等实训项目，同时还能满足学生参加优必选“1+X”服务机器人等级证书。

（二）高职院校AIoT课程实施举措

所谓AIoT课程可以认为是在原有物联网专业人才方案基础上添加相关人工智能课程，但是学生在校学时有限制，我们尽可能优化、删减落后于市场的技术课程，增加AI相关课程。我们将之前Python程序设计课程优化成为Python与机器学习，本课程从之前的编程语言课程转换成为算法应用课程，本课程利用Yanshee机器人本体和开发者平台，主要讲解机器学习的基本原理和在人工智能领域的基本应用。我们增加了机器人编程和计算机视觉。机器人编程是依托树莓派开源人形机器人Yanshee为主要平台，通过Python在机器人上编程，让学生直观掌握机器人学基础，包括舵机驱动、机器人正逆运动学、人形机器人步态算法等。计算机视觉通过讲解摄像机成像模型、参数标定、图像特征提取以及词袋算法、卡尔曼滤波、光流法等计算机视觉算法模型，让学生在Yanshee机器人上实际编程实现计算机视觉技术的主要应用，比如图像的检测、识别、分割和跟踪，让学生掌握计算机视觉的基础知识和主流技术。

四、总语

人工智能是新一轮科技革命和产业创新的重要推动技术手段，因此高职院校必须优化原有的人才培养方案。在物联网专业基础上科学开展人工智能相关课程，让物联网专业逐渐向AIoT发展，拓宽了学生就业渠道。让人工智能成为产业赋能的工具，赋能就是人工智能本质，而“AI+”的落地必然离开不了物联网。物联网的加持实现人工智能渗透全场景的应用体验，所以物联网专业在高校必然也要与时俱进，增添人工智能相关知识。

参考文献：

［1］杜利征.AIoT产业趋势与市场机遇［J］.中国工业和信息化，2020（8）：28-32.

［2］王哲，李雅琪，冯晓辉.AIoT领域发展态势与展望［J］.人工智能，2019（1）：10-18.

人工智能专业范文第4篇

关键词：人工智能；商业银行；转型发展；科技金融；核心竞争力

■前言

随着互联网技术与数字技术的快速发展与广泛普及，以智能AI、知识图谱、机器自学习等技术为核心的人工智能技术发展环境不断改善，推动了人工智能技术对各行各业的科技赋能与技术改造，商业银行也不例外。在人工智能时代，商业银行自身的展业模式、管理方式、运营形式都会出现极大的变化，商业银行不仅面临着内部的竞争，还面临着外部的国际金融巨头竞争，由此商业银行必须加速人工智能技术的应用，以期不断地提升商业银行在展业效率、管理效能、运营效果等水平，最终真正提升商业银行的核心竞争力。鉴于此，本文立足人工智能的时代背景，探究商业银行转型发展的未来方向，以期对商业银行实现高效、稳健、可持续发展提供有益的决策参考。

■人工智能时代商业银行转型发展的价值剖析

借助科技赋能、落地科技金融战略是人工智能使得商业银行转型发展的重要方向与有益探索。为更精准地探究人工智能时代商业银行转型发展的具体方向，本文首先对人工智能在商业银行转型发展的价值进行剖析，主要聚焦在商业银行的外部展业、内部管理及运营风控三个领域，结论显示：人工智能赋能银行展业、革新银行管理、强化银行风控，可以有效地降低新增营销与存量服务的成本、持续提升内部运营与外部交流的效率、快速强化运营合规与展业合法的约束，这是人工智能时代商业银行转型发展的价值，具体分析如下。

（一）人工智能赋能银行展业，降低新增营销与存量服务的成本

降低新增营销与存量服务的成本，是人工智能时代商业银行转型发展的基础性价值。一方面，人工智能技术立足自身的先进算法，可以对客户的需求进行精准分类、挖掘以及预测，从而可以为商业银行在营销端实现精准服务奠定扎实的技术基础，而这类精准营销不仅仅局限于零售客户，也可以覆盖到机构客户乃至企业客户。另一方面，人工智能技术对客户需求类型及特征的分类，可以快速地将现有的存量客户需求痛点进行可视化分析，从而帮助商业银行从业人员科学、高效、有针对性地开展存量客户服务，真正提升存量服务的价值，推动商业银行各项业务的快速发展。

（二）人工智能革新银行管理，提升内部运营与外部交流的效率

提升内部运营与外部交流的效率，是人工智能时代商业银行转型发展的核心价值。第一，通过运用人工智能技术，可以提升商业银行内部的精细化管理水平，从而推动内部运营信息化，降低人为操作造成的不必要损失。同时还可以立足各类信息的广泛汇集与分析，快速发现商业银行内部运营存在的不足与漏洞，进而促进商业银行内部运营的高效、稳健、可持续。第二，通过借助人工智能技术的知识，商业银行在对外交流开展品牌宣传等方面都可以有针对性的设计内容与环节，不断地提升获客的便利度和持续性。

（三）人工智能强化银行风控，强化运营合规与展业合法的约束

强化运营合规与展业合法的约束，是人工智能时代商业银行转型发展的重要价值。从本质上来说，金融是经营信用与风险的业务，因此商业银行面临着强监管的发展环境，继而商业银行对风险防控的敏感性非常高，风险防控的重要性不言而喻。借助人工智能技术的精细化运营管理，可以有效地避免人为操作带来的风控漏洞与不足，真正地提升和促进内部员工运营合规与展业合法。并且，随着我国资本市场的进一步开放、国内国外金融市场改革的加速，人工智能对于商业银行的风控赋能会进一步强化。

■人工智能时代商业银行转型发展的方向探讨

立足商业银行零售、机构、企业三个层级客户的业务类型，本文重点探讨了人工智能时代商业银行转型发展的具体方向，结论显示，基于人工智能技术的发展趋势与商业银行的业务构成，未来商业银行将形成：零售业务层面，精准化营销与智能化服务双轮驱动；机构业务层面，标准化投顾与定制化方案持续融合；企业业务层面，定向化支持与普惠性金融相互配合，最终实现对商业银行各类客户与业务的高效赋能，促进商业银行实现高效、稳健、可持续发展，具体分析如下。

（一）精准化营销与智能化服务双轮驱动，实现零售业务的精耕细作

立足精准化营销与智能化服务的双轮驱动，推动零售业务的精耕细作，是人工智能时代商业银行转型发展的首要方向。第一，面对商业银行日趋激烈的客群竞争，如何提升客群新增效能、降低客群新增成本，成为商业银行普遍关注的重要课题。通过借助人工智能的精准分析，可以对商业银行的目标客户实现数据锁定，进而为开展高效的、精准化营销奠定坚实的基础。第二，为解决当前商业银行存量服务不足的窘境，商业银行应该积极发展智能投顾，推动智能化服务对员工服务的有效补充，并不断地改善客群的服务体验。第三，要立足营销平台与服务平台的建设，实现商业银行客群营销与服务的协同互助和相互赋能，例如客户转介绍、客户服务需求的正向反馈等，真正改善商业银行运营的环境。

（二）标准化投顾与定制化方案持续融合，确保机构业务的高效协同

推动标准化投顾与定制化方案持续融合，确保机构业务的高效协同，是人工智能时代商业银行转型发展的核心方向。一方面，积极借助以智能AI为核心的人工智能技术，推动标准化的智能投顾服务，使得商业银行机构客户服务的水平持续提升，不断拓展机构业务客群，提高商业银行的综合创收，改善商业银行的盈利能力。另一方面，也要充分考量部分机构客户对于服务的高门槛、高标准、高要求，因此商业银行还应该借助人工智能技术，快速地匹配客户需求，对服务方案进行不断地打磨，形成综合、全面、科学的定制化机构业务服务内容，提高客户黏性，实现业务收入的快速增长。

（三）定向化支持与普惠性金融相互配合，实现企业业务的全面发展

确保定向化支持与普惠性金融相互配合，是人工智能时代商业银行转型发展的重要补充方向，其目标是实现商业银行企业业务的全面发展。在以存贷利差为核心的商业银行盈利模式中，企业业务占据着非常重要的地位，尤其是企业授信与融资几乎成为决定商业银行营业水平高低的重要板块，因此在人工智能时代，商业银行要借助技术力量，来逐步降低自身对企业信贷业务的过度依赖。第一，商业银行要立足科技金融战略，配合国家监管部门的相关政策，形成对中小微企业的定向化信贷知识，实现自身与企业的共同成长。第二，商业银行要结合自身实际情况，加大对普惠性金融的发展，真正提高商业银行自身的知名度与声誉度，为实现企业业务的全面发展奠定坚实的基础。

■研究结语

总而言之，在人工智能时代背景下，商业银行要想实现高效、稳健、可持续的发展，必须要借助技术的力量来提升自身的服务营销和服务效能，必须要依靠技术赋能来提振自身的业务发展与风险防控信心，真正提高商业银行的市场竞争力、号召力与影响力，具体措施来说，商业银行要对症下药，有的放矢，具体包括：零售业务层面，精准化营销与智能化服务双轮驱动；机构业务层面，标准化投顾与定制化方案持续融合；企业业务层面，定向化支持与普惠性金融相互配合。因此，发展科技金融并非商业银行的可选项，而是关乎商业银行能否实现高效、稳健、可持续发展的必选项。与此同时，随着我国金融市场改革的持续深化，外部竞争主体的融入，商业银行必须依托科技工具，不断地革新自身的经营模式，不断地推动管理效率的提升，不断地实现自我服务与产品的革新与发展，而要实现这些目标都离不开人工智能技术的实践意义。可喜的是，当前我国许多商业银行已经开始进行网点的智能化改造，有力地推动了人工智能技术的实践应用，为我国商业银行的转型创新发展奠定了坚实的基础。展望未来，我国商业银行还必须将人工智能技术融入模式迭代、产品创新、服务优化、管理提质等各个方面，真正实现商业银行又好又快的发展。

参考文献

[1]孙东升,赖成阳.金融科技时代商业银行网点转型的现状及趋势[J].农村金融研究,2019(03):13-18.

[2]张德茂,蒋亮.金融科技在传统商业银行转型中的赋能作用与路径[J].西南金融,2018(11):13-19.

[3]肖宇,李诗林,梁博.肺炎疫情冲击下的银行业金融科技应用:理论逻辑、实践特征与变革路径[J].金融经济学研究,2020,35(03):90-103.

[4]曹宇青.金融科技时代下商业银行私人银行业务发展研究[J].新金融,2017(11):33-37.

人工智能专业范文第5篇

关键词：“人工智能”；通识课；教学改革

0引言

人工智能产业发展已经被党中央、国务院上升到国家战略，说明国家对人工智能发展尤其重视。2017年，国务院下发了《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号）[1]。我国人工智能人才缺口500万以上，供需比例严重失衡，我国的当务之急是加强人工智能人才培养，补齐人工智能人才的短板。方兵等[2]研究了我国高校人工智能学院的现状、问题及发展方向，指出高校应立足自身办学特色与学科优势，做到科学规划及建设人工智能学院，促进人工智能与经济社会发展深度融合。胡秀华等[3]分析了教学中存在的相关问题，提出人工智能学科前沿与实践应用的教学改革思路，改革效果可行。目前开设人工智能专业的高职院校极少，“人工智能”课程在高职院校中开设不足，而“人工智能”通识课能够较好地了解人工智能领域相关知识，更应该早开设、早学习。

1信息工程学院开设专业存在的问题

目前信息工程学院开设专业存在以下问题：（1）专业忽视了让学生了解学科前沿，了解最新学科动态。如人工智能+无人机在测绘、运输、工业生产、国防等领域应用十分广泛，无人机专业学生在熟练掌握本专业的基本技能外，更需要了解像机器视觉、神经网络、模式识别相关概念。（2）相关专业因专业自身特点，上课过程中过多的程序代码，会引起视觉疲劳，输入代码会使上课感觉比较枯燥、乏味，对学生学习兴趣的激发、知识的掌握、技能的获得不利。（3）人工智能时代的到来，迫切需要相关技术人才。社会和相关企业不仅需要毕业生掌握专业知识和技能，也要求毕业生了解和认识最新的技术、学习使用人工智能技术，这就要求目前的专业在培养方案上进行修改，加入“人工智能”课程，“人工智能”通识课作为入门课，更应尽早开设。

2“人工智能”通识课教学思路

“人工智能”通识课需要包含我们身边的人工智能、人工智能概念及发展史、知识表示方法、人工神经网络、遗传算法、机器学习、图像处理、模式识别、人工智能应用、人工智能与人类未来等。学生在学习过程中可以参考相应的教材进行学习，具体课程教学思路实施如下。

2.1精讲首次课

首次课十分重要，新课要抓住学生感兴趣的新闻热点及生活中的人工智能案例，可以通过视频、动画等形式让学生更直观、更具体地了解人工智能。如可引入自动驾驶、快递智能分拣、家庭智能机器人视频等，通过这些高科技的产品，快速地吸引学生，提高学生学习的欲望。

2.2以案例加深对知识的理解

本课程通过理论联系实际思路进行讲授，融入具体的案例加以分析，案例便是实际，如把人工智能下围棋与神经网络的讲解结合，把人脸识别与机器学习、图像识别的讲解结合，这种结合针对性强，思路清晰，把案例剖开并联系知识点，理论和案例穿插讲授更容易把问题讲明白，授课过程不至于死板，体现出一定的活跃性，学生的学习过程不会乏味，反而更愿意跟着教师的思路走。

2.3引入开放式、讨论式教学

本课程在讲解人工智能应用和人工智能未来内容时，让学生参与进来，通过开放式、讨论式教学方式，发挥学生的主体作用，在对人工智能应用案例进行介绍时，让学生参与，学生充当教师角色对内容进行讲解，授课教师对相关内容进行补充，同时学生可以对目前人工智能产品做出评价，给出可以改进的想法和建议。教师根据教学方案讲解的同时，吸收学生的观点，对于较好的想法课上通过公开讨论形式，让更多的学生参与进来，有利于学生发散思维和创新思维的培养，促进老师和学生之间的互动和交流，提升教学质量。

2.4创新课程的考核形式

课程的结课不再以传统的平时考勤和期末考试结合的形式，本课程采取平时考勤、学习态度、平时作业、人工智能方案设计4种相结合的形式，方案设计占比60%，其他占比40%。考核形式具有自主性，方案的设计要结合本门课所学知识点和自身专业知识，要有合理性、可行性。方案可以是对现有人工智能产品的改进方案，也可以是完全创新的人工智能产品方案，也可以对未来人工智能的设想，设想要结合实际。本课程的主要目的是让同学们了解和认识人工智能相关知识，对自身专业学习起到促进作用，开阔学生的视野，扩大学生知识面。

3教学效果分析

为了对开设“人工智能”通识课效果进行分析研究，本课程选取2019级信息工程学院部分专业学生作为调研对象，涉及无人应用技术、移动互联应用技术、虚拟现实应用技术、软件技术等专业，以上专业均已开设了“人工智能导论”课，本次发放问卷143份，回收128份。问卷调查中开课前调查项如表1所示，开课后调查项如表2所示。对表1分析得出开课前只有66%同学对自己专业学习感兴趣，通过表2的分析得出开课后有81%的同学认为自己专业的学习兴趣有提高，说明开课有较好的效果，有利于学生对专业课程的学习。开课前有86%的学生认为自己需要了解人工智能知识，说明新时代下，当代大学生渴望对人工智能知识的学习。此外开课前只有40%的学生了解人工智能，开课后学生学习和了解了人工智能相关知识，且有60%及以上同学对机器学习、神经网络、图像处理等知识有了解，有89%学生觉得今后有必要开设人工智能相关课程，说明同学们不仅学习到了人工智能相关知识，而且对继续学习人工智能相关知识仍有很大的兴趣。开课前和开课后分别有83%和89%的学生认为人工智能对今后的工作有帮助，基本持平，说明大部分同学们已经认识到人工智能对社会带来的积极影响，提前了解人工智能相关知识有助于工作的开展。所以“人工智能”通识课的开设促进了学生对自身专业的学习，提高了学生对人工智能知识学习的兴趣，让学生了解了更多的人工智能知识，拓宽了知识面，利于学生今后的工作和学习。

4结语

谁掌握人工智能，谁就掌握未来，高职教育需要在人工智能相关人才培养上继续积极发力，文中给出了高职院校“人工智能”通识课的教学思路，结果显示具有良好的教学效果，有利于高职教育在人工智能领域继续探索。

[参考文献]

[1]国务院.关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].（2017-07-20）[2021-02-26].

[2]方兵，胡仁东.我国高校人工智能学院：现状、问题及发展方向[J].现代远距离教育，2019（3）：90-96.