本篇目录：
- 1、《人工智能教育应用》模块一
- 2、李开复《人工智能》读书笔记
- 3、帮你整理的学AI学习笔记
- 4、个人如何避免被AI取代|《人工智能》读书笔记
- 5、ai人工智能课程学什么
- 6、人工智能之模式识别|北京理工大学|Mooc|笔记|更新中
《人工智能教育应用》模块一
模块一：人工智能与教育(MOOC课程学习笔记) 了解AI的发展 什么是人工智能？ 人工智能(Artificial Intelligence)：包括人工和智能两个方面，人工是合成的、人造的意思，智能分为思维流派，知识阈值流派，进化流派。
智能导师辅助个性化教与学。智能导师是人工智能在教育领域的一个重要应用，它能够根据学生的兴趣、习惯和学习需求为其制定专门的学习计划，有利于学生的个性化学习。
此外，在“人工智能+教育”时代，教师可以通过人机协作来辅助课堂组织，从而进一步实现高效教学。再其次，人工智能改变了师生的互动模式。
李开复《人工智能》读书笔记
1、李开复五秒钟决策原则： 如果你的工作涉及缜密的思考，周全的推理和复杂的决策，每个具体判断并非人脑可以在五秒钟的时间内完成，那么就以目前的AI技术来说，你的工作是很难被机器取代的。
2、人工智能边界非常广，涵盖的细分领域非常多，现在的重要突破多是集中在某一个特别领域，专注于一点更有可能获得突破，不要贪多。
3、李开复新书《AI Superpowers》读后感一则 如果说人工智能是这个时代最具革命力量的新技术，那么人工智能的全球竞赛中谁会胜出呢？中国还是美国？这个问题的答案非常重要，它暗示着价值数万亿美元的财富将去往何方。
4、首先，不得不承认，人工智能于我们而言不在像以前那样存在于科幻世界之中了，它是实实在在的发生在我们身边的，只是有可能我们并没有去刻意注意。
5、李开复认为：如果这里的“失业”定义为工作转变的话，那么答案是“会的”。从短期看，这种转变会带来一定程度的阵痛，我们也许很难避免某些行业、某些地区出现局部的失业现象。
6、李开复举得例子很通俗易懂、很形象 这一次人工智能复兴的最大特点是，AI在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式的紧密结合，开始在产业界发挥出真正的价值。
帮你整理的学AI学习笔记
要开始认真学习AI这款软件了，分享一下我的学习笔记。软件版本：mac版2020CC。我们可以打开已有AI文档，或者打开AI后新建一个文档。新建文档时会有一些文档预设备选，选择一个后按照自己的实际需要调整一下创建即可。
通过 站酷 无意中发现 候维静老师的AI基础教学视频 很适合自己学习，讲解得条理清晰操作实用，打算学完这套基础视频做练习掌握AI软件的操作。
整理了一份AI学习笔记，希望对正在学习的你有帮助。
ai技术要这么学：学习编程基础、学习数学知识、深入学习机器学习算法、探索人工智能工具和框架、参与在线课程和学习资源、实践项目和挑战。
个人如何避免被AI取代|《人工智能》读书笔记
主动向机器学习。 未来的人机协作时代，人所擅长和机器所擅长的必将有很大不同，人可以拜机器为师，从人工智能计算结果中吸取有助于改善人类思维方式的模型思路，甚至基本逻辑。既学习人人协作，也学习人机协作。
清晰的领域界限 ：人工智能创业，要解决的领域问题一定要非常清晰，有明确的领域边界。目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥最大效能。
掌握品牌、知识产权和自然资源，即可不被人工智能取代。其中，知识产权包括商标、专利、著作、版权，自然资源包括林木资源、水资源、矿产资源、药材资源和土地资源。
学习新技能：学习新技能可以让我们适应新的工作环境和需求，提升自己的竞争力，避免被AI取代。注重创造性和创新性：注重创造性和创新性的工作，例如艺术、设计、创新等领域，需要人类的智慧和创造力才能胜任，不容易被AI取代。
人类被AI灭绝，不是AI朝人类发射核弹，也不是身边的机器人突然造反砍人。人类被AI取代，只会是一种社会文明的取代，就像我们的祖先创造的人类文明，为后代世人提供了未来发展的坚实基础与思想支撑。
因此人类的工作未来并不会全部被AI取代。其次，我们需要了解的是，在科技高速发展的时代里，会出现一种新的工作形态，它是在人类和AI之间的合作，这就是所谓的“协同工作模式”。
ai人工智能课程学什么
1、人工智能专业学习课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程、人工智能平台与工具、人工智能核心等。
2、数学：包括逻辑学、概率论、线性代数、微积分等数学课程，这些课程是人工智能基本理论的基础，帮助学生理解和应用人工智能算法和技术。计算机科学与编程：包括数据结构、算法、计算机体系结构、计算机网络等课程。
3、人工智能是学：机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习和专家系统等。人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
4、AI（人工智能）课程通常包括以下内容，供您参考： 机器学习基础：介绍机器学习的基本概念、算法和方法，如监督学习、无监督学习、强化学习等。学习机器学习的数学基础，如线性代数、概率论和统计学等。
5、AI人工智能需要学习机器学习中的Python、人工智能数学基础、机器学习概念与入门、机器学习的数学基础-数学分析、深度学习框架TensorFlow、算法、深度学习、实用项目等内容。
6、人工智能专业课程有：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。人工智能（英文名：Artificial Intelligence，英文缩写：AI）。
人工智能之模式识别|北京理工大学|Mooc|笔记|更新中
1、人工智能中模式识别技术应用的是：数字图像处理。模式识别是人工智能领域的基础，随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。模式识别也取的了很多让人瞩目的成就，有很多不可忽视的进展。
2、模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
3、公共课和专业课人工智能考研考试科目分为两个科目，公共课和专业课。考研方向主要集中为，机器人工程专业、智能科学与技术专业、计算机科学与技术专业、模式识别与智能系统专业。
到此，以上就是小编对于人工智能课后的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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