為什么人工智能教學很火,卻效果一般?
這是一個非常好的問題,作為一名科技工作者,同時也是一名教育工作者,我來回答一下這個問題。
首先,當前教育領域是人工智能技術(shù)的一個重要落地應用場景,一方面教育領域有很多傳統(tǒng)問題急需解決,另一方面教育領域的很多場景比較適合人工智能技術(shù)的應用,而且當前教育領域?qū)τ谌斯ぶ悄芗夹g(shù)也有比較大的期待。
從當前人工智能技術(shù)在教育領域的應用情況來看,主要涉及到三大方面,其一是用于輔助課堂教學;其二是輔助學生的課后復習和預習;其三是擴展學生的知識面,同時輔助學習進行一些實踐操作。雖然當前一部分人工智能產(chǎn)品的設計比較全面,但是在落地應用的效果上卻有很大的差別,導致這個問題的原因,主要是沒有形成一個完善的體系。
從人工智能技術(shù)本身來看,當前人工智能技術(shù)依然存在很多問題,比如對于使用者有較高的要求(掌握編程語言),同時對于應用場景也有較高的要求(云計算和大數(shù)據(jù)環(huán)境支撐)等等,但是從大的發(fā)展方向來看,隨著人工智能技術(shù)的不斷完善,人工智能的應用效果會越來越好,這是當前人工智能教學受到廣泛關(guān)注的重要原因。
人工智能產(chǎn)品與教育領域的結(jié)合有很多切入點,而且不同的學科門類往往也需要有不同的教學方式,從而需要不同的人工智能產(chǎn)品,這也為更多的創(chuàng)業(yè)者在教育領域創(chuàng)業(yè)提供了更多的機會。另外,對于有豐富教育經(jīng)驗的教育工作者來說,也可以參與到人工智能產(chǎn)品的研發(fā)當中,這個過程也會獲得一定的收益。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年,目前也在帶計算機專業(yè)的研究生,主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領域,我會陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章,感興趣的朋友可以關(guān)注我,相信一定會有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問題,或者是考研方面的問題,都可以在評論區(qū)留言,或者私信我!
首先我們來看下培訓機構(gòu)的人工智能都學些什么,以下是來源網(wǎng)絡的某機構(gòu)的培訓計劃,
1.Python核心、Python面向?qū)ο缶幊?、Python高級
2.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、Linux 操作系統(tǒng)、IO 網(wǎng)絡編程、并發(fā)編程、Python 正則表達式、MySQL
3.HTML、CSS、JavaScript、MySQL 高級、Python Django 框架、Ajax
4.1.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫Redis、Python爬蟲、Flask 框架、Tornado 框架
4.2.機器學習數(shù)學基礎、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、人工智能,機器學習,深度學習技術(shù)
看看這學習計劃,3/4的時間都花在了以Python為主要語言的網(wǎng)絡編程上,和人工智能有一丁點關(guān)系,但是完全是兩種思路的方向。
而人工智能主要是需要什么呢,對于各個學科都有不同,比如信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學等,都需要相應的領域基礎,主要內(nèi)容包括知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面,里面的核心是數(shù)學,線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、最優(yōu)化理論、信息論、形式邏輯、線性代數(shù)等等,這些是培訓班教不了,也不會教的。
可能會偶爾教一些Pytorch/TensorFlow框架調(diào)用一下,跑跑幾個demo,也僅此而已了。沒有研究經(jīng)驗,沒有理論基礎,完全就是一個基礎開發(fā)工程師,和人工智能沒有半毛錢關(guān)系?,F(xiàn)在AI工程師最底線也是數(shù)學或者計算機研究生學歷起步,而培訓出來的,也夠不到,企業(yè)也不給這個機會,所以更是少得可憐?;旧?,培訓機構(gòu)出來的,也很難找到人工智能的的崗位,所以也就是忽悠一下外人而已。
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