我国大数据与人工智能领域人才缺口明显_光环大数据培训

光环大数据培训深度解析国务院发布的新一代人工智能发展规划的通知光环大数据了解到，7 月 20 日，国务院发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（以下简称《规划》），全面解读了官方对人工智能基础研究、产业应用与法律制度等问题的应对规划。

在中国人工智能发展战略定位与目标中，《规划》提到三个目标节点——2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点；到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力；到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。

外媒称，《规划》出台意味着，到 2030 年，中国想要成为全球 AI 领军者。

拥有数据、算力、人才等资源的中国，被认为在人工智能领域有弯道超车的机会。

世界上有两件大事情正在发生，一件是智能机器领导下的第四次工业革命。

另一件同时发生的事情就是亚裔力量的崛起。

......CVPR 第一作者半数以上是亚裔，还有前不久中国政府发布的白皮书。

谷歌云部门首席人工智能/机器学习科学家李飞飞在 CVPR 2017 期间，IJCV 亚洲之夜晚宴演讲中谈到。

她说，中国是世界第一个这样做的国家。

官方加持人工智能发展，对大多数创业公司而言，无疑是一剂强心针。

科大讯飞消费者 BG 副总裁于继栋表示，人工智能不是一个企业对一个企业的竞争，而是一个体系对一个体系、一个生态对一个生态的竞争，只有中国整体的人工智能产业生态领先全球，中国的人工智能参赛者才有竞争机会。

《规划》发布后，记者采访了国内十余家 AI 公司（主要是创业公司），分别从技术、产业政策等五大角度探讨了《规划》的意义以及创业者们对未来国家政策的期待和建议。

rengongzhineng一、资金、人才与政策法规，中国政府可以做什么在资金支持渠道方面，该《规划》分别提到：应建立财政引导、市场主导的资金支持机制，加大财政资金支持力度；利用现有政府投资基金支持符合条件的人工智能项目，鼓励龙头骨干企业、产业创新联盟牵头成立市场化的人工智能发展基金；落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展。

大数据告诉你哪个行业缺人_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据告诉你哪个行业缺人1、全行业人才供需不平等，存在布局性失衡征象在2017年二季度，全行业人才需要和人才供应占比排名中，位居前六的行业均为互联网、金融、房地产、机械制造、电子通讯和消费品。

位居前六的行业需要与供应占比排名顺序各不相同。

互联网供需占比均位列第一，分离为31.03%、19.18%。

此中，互联网的人才需要占比远远超过跨过其供应占比;金融的人才需要占比显著大于其供应占比;房地产、电子通讯的供求占比差别较小;机械制造、消费品的供应占比则显著超过跨过其需要占比。

这注解天下整体行业间人才需要布局和供应布局不均衡，这也在一方面推动了人才的活动和劳动力的从新分派。

2、互联网历久人才饥渴，房地产供需趋势均衡从2016年一季度到2017年二季度时代，全行业TSI(注：Talent Shortage Index，即人才紧缺指数，缩写为TSI=有用需要岗亭数/求职人数。

TSI>1，表现人才求过于供;TSI<1，表现人才供大于求。

假如TSI回升，表现人才紧缺水平加重)在2016年三季度到达峰值1.36。

2017年一二季度全行业TSI均低于2016年同期，说明人才紧缺水平低落，企业招人绝对轻易。

2017年二季度的TSI为1.18，同比低落1.67%，环比回升19.19%，说明人才比同年一季度加倍紧缺。

跟着秋招的启动，2017年三季度的TSI估计还会继承周期性走高。

互联网、电子通讯和金融的TSI险些在每一个季度都高于全行业均值，且大于1，人才历久求过于供，而互联网的TSI为高。

这三个行业在2017年二季度的TSI均低于客岁同期，此中，互联网的TSI在2017年二季度为1.50，比客岁同期低落26.47%。

房地产、消费品、机械制造三个行业的TSI则每一个季度都显著低于全行业均值，且都小于1，说明人才供大于求。

值得注意的是，房地产TSI在二季度到达曩昔六个季度的高值0.90，注解该行业供求关系趋势均衡。

光环大数据见证大数据是助力创新聚才的良方_光环大数据人工智能培训光环大数据培训机构了解到，“功以才成，业由才广。

”2016年7月1日，在庆祝中国共产党成立95周年大会上的讲话中，习近平总书记强调指出，党和人民的事业要不断发展，就要把各方面人才更好使用起来，聚天下英才而用之。

这是习近平人才思想的精髓，也是新时期我国人才工作的总方针。

当前，大数据技术的快速发展和广泛应用，为我们从全球范围科学评价识别人才、精准引进服务人才，聚集创新创业人才服务国家经济社会发展提供了技术支撑。

大数据人才一、大数据助力擦亮“识才的慧眼”实现“聚天下英才而用之”的前提是必须具备“识才的慧眼”，只有客观、科学地评价筛选人才，才能做到习近平总书记要求的“坚持以用为本，按需引进，重点引进能够突破关键技术、发展高新技术产业、带动新兴学科的战略型人才和创新创业的领军人才”。

为此，我们需要具备准确识别谁是“英才”的慧眼，而大数据技术可以大大提升人才评价的科学性。

在运用大数据评价筛选人才方面，近年来已有不少探索突破。

例如，科睿唯安(Clarivate Analytics，原汤森路透知识产权与科技)利用Web of Science平台(包含科学引文索引)、德温特世界专利索引等数据库，使用定量数据来分析和预测全球最有影响力的研究人员。

自2002年以来，科睿唯安基于大数据基础评选出的全球高被引科学家中，共有21位获得诺贝尔奖。

2016年9月，科睿唯安公布了全球2016年度年高被引科学家名单，全球共有3083位学者入选高被引科学家名单，我国(含港澳台地区)共有175位学者入选，他们无疑是能够带动新兴学科的战略型人才。

在大数据技术应用之前，人才评价是人才工作中普遍存在的难题。

由于人才的相关数据不完整或信息不充分，用人单位等评价主体很难对人才的情况有充分的了解，因而很难对人才作出客观、科学和准确的评价。

大数据技术的出现和应用为解决人才评价的技术难题提供了有力手段，利用大数据及其专业分析方法，人才评价主体可以根据需要对人才作出相应的评价和筛选。

蒙面狂奔的中国大数据_光环大数据AI智客计划送2000助学金光环大数据的大数据培训班，是国内知名的培训机构，聘请专业名师面对面授课，学员毕业后举行专场招聘会，与知名企业合作、输送人才！真正的高薪就业培训机构！蒙面狂奔的中国大数据于IT业内，大数据之炽热水平，彷佛无出其右者。

固然，在其真正迸发前夕，也应该合时泼盆冷水。

谁能接触到数据以我来描述中国大数据财产，可称“蒙面疾走”四字。

在没有思虑清楚红利形式之时，已蒙面疾走，绝尘而去。

海内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专一领域，大抵可归属三类：其一，平台型企业，比方华为、星环科技、海潮、新华三等；其二，对象型企业，比方在数据采集、数据分析、数据洗濯、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等；其三，利用型企业，比方百分点，和海内诸多行业计划商多属于此范例。

不需否认，大数据已在海内诸多行业领域展示出其代价，但穷究典型案例，应远未如媒体宣传中明显。

为什么？有资格被称为大数据企业，取决于两个先要前提：其一，控制或接触到用户数据；其二，有才能为用户供给数据办事。

先察看首要前提，大数据企业可否控制，或接触到用户数据。

谜底：很难。

除互联网地下数据以外，第三方能接触到的数据资本实在无限。

以IT计划商为例，此前其认为用户计划、实行行业利用软件为主营营业，理论上间隔数据近来，但就如建筑商，扶植了广厦万万间，扶植了条条大路通罗马，也不能控制居民和车辆信息同样。

计划商实行了行业利用软件，此中也承载了海量代价数据，但这其实不等同于能接触到数据。

退一步说，在企业意想到数据也是资产，数据也能发明代价后，其正急需探求数据办事商，或数据运营商。

而可以或许承当此脚色者，IT计划商应为首选。

缘故原由？计划商为企业用户供给了十余年IT办事，若干会发生些信任度，从IT办事，延伸到数据办事，应为天真烂漫。

而成绩又由此而来，大数据真的有效吗？实行了铁路车辆检验大数据体系，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就可以退休？实行了金融危险管控大数据体系，其论断能否能间接主动导入金融机构营业流程，而无需人工干预？谜底根本否认。

人工智能时代也许你将被开除_光环大数据人工智能培训光环大数据人工智能培训机构了解到，人工智能时代，人类关于工作的认知和教育方式，都将不得不迎来变革。

比如，印象中最稳定的工作，如会计、银行职员、政府职员，被取代的概率分别为96.8%，97.6、96.8%。

越是稳定，不依赖创造力的工作，就越是高危。

相比之下，艺术家、音乐家、科学家的被取代概率分别为：3.8%、4.5%、6.2%。

而涉及与人沟通，有“爱”的工作，被取代的概率同样很低，比如教师被取代的概率仅为0.4%，公关只有1.6%。

在未来，爱与创造将是人区别于机器的根本特质。

本文来源：ELLEMEN睿士作者：EMD封面上，人类坐地行乞，机器人则扮演了施予者的角色，意指明显——在未来社会，人类的工作机会被不断进化的机器人剥夺，从而沦为了流落街头的弱者。

这其实是一个老生常谈的话题，自从机器人的概念在科幻小说里首次出现……甚至更早，自从工业革命爆发，机器大生产最开始为商家创造利润的那一天开始，人类便开始了无休无止的焦虑。

从各种科幻作品的走向来看，最早的时候，人类最害怕的是机器人起兵造反，将人类杀个片甲不留。

而到了如今，人工智能日渐精进，人类的焦虑和恐惧则由被机器人杀死，转变成了被机器人所取代。

人类会被机器人取代吗？难说。

如果真的取代了，站在更大的文明维度上来看，倒也不失为一种进化。

但眼前，我们只谈谈当下。

在这个时代，做什么工作最有可能被机器人淘汰？干什么最不容易被淘汰？BBC基于剑桥大学研究者MichaelOsborne和CarlFrey的数据体系分析了365种职业在未来的“被淘汰概率”。

虽说他们分析的仅仅是这些职业在英国的前景，所基于的也不过是本土的数据。

但从这些概率中，我们可以得出两个基本的结论。

如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，你被机器人取代的可能性非常小：社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。

大数据产业遭遇垄断和孤岛_光环大数据培训光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。

光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！在技术的推动下，大数据已不仅仅是一种应用工具，而是撬动经济增长的“生产力”，催生了体量巨大的新兴产业。

业内专家指出，大数据已成为支撑社会有效运行的战略资源。

目前我国亟须在数据融合、立法、安全方面完善顶层设计，为大数据产业的健康发展奠定基础。

大数据催生新兴业态近年来中国大数据产业不断向纵深发展。

一方面，产业初具规模。

据易观国际统计，2015年我国大数据市场规模达102亿元，2017年有望达到170亿元。

另一方面，大数据孕育了诸多新兴业态，激发了不同行业的活力。

券商申万宏源的报告分析称，10年后大数据产业可撬动万亿元级的GDP发展。

目前，大数据推动下势头强劲的当属三大领域：人工智能、大数据交易、智慧城市建设。

香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强表示，人工智能概念冷寂多年，近年来异军突起，是由于移动互联网的发展产生了大量数据，为人工智能发展的算法训练提供了条件。

目前，各类数据尚未充分融合，因此诞生了大数据交易的业态以满足这一市场需求。

北京、贵州、武汉、西安等地相继建立了大数据交易平台。

目前，规模较大的是北京和贵阳的交易平台。

2008年，IBM提出“智慧地球”理念，引发了中国智慧城市建设的热潮。

大数据带动的智慧城市市场涵盖交通、旅游、医疗、教育等领域。

在交通方面，打车软件使用量、使用频率远远超过此前出租车预约服务平台，其运作原理就是供需大数据的优化分配。

在旅游景区管理方面，全国多个景点已经采用了电信运营商数据监控人流分布，避免人流密集导致的危险事件。

“前瞻产业研究院”估计，“十三五”期间，在移动互联网发展、大数据产业支持的情况下，智慧城市市场规模有望达4万亿元。

人工智能可能引发公众的强烈反对_光环大数据人工智能培训有关社会、伦理和政治方面的担忧正在加剧，人工智能急需更多监督。

科技行业的专家警告称，人工智能（AI）的新兴领域可能会引发公众的强烈反对，因为它逐渐落入私营企业之手，威胁到人们的工作，并在没有有效监管或监管控制的情况下运行。

在有关人工智能的新系列报道中，行业内专家们强调了这项技术的巨大潜力，该技术已加快科学和医学研究的步伐，还使城市运行更加顺畅，提高企业效率。

尽管人工智能革命前途似锦，但在缺乏监管机构、立法机构和政府监管的情况下，人们对该技术的发展有着越来越多的社会、伦理和政治方面的担忧。

研究人员告诉《卫报》：人们的强烈抵制可能会减少人工智能带来的好处。

人才流失到私营企业不利于高校发展。

专业知识和财富集中在少数几家公司手中。

这个领域存在着巨大的多样性问题。

今年10月，南安普敦大学计算机科学教授温迪·霍尔爵士联合主持了一份有关英国人工智能行业的独立评估报告。

报告发现，人工智能有可能在2035年之前为经济增收6300亿英镑。

但她说，要想获得回报，这项技术必须造福社会。

她说，“人工智能将影响我们基础设施的方方面面，我们必须确保它有利于我们，必须考虑得面面俱到。

当机器可以为自己学习和做事时，我们人类社会面临的危险又是什么？这很重要，能够理解这些问题的国家将成为下一次工业革命的赢家。

”如今，开发安全、合乎伦理的人工智能的责任几乎完全落在了建造它们的公司身上。

然而目前并没有测试标准，也没有任何组织能够监控和调查任何人工智能作出的不好决定或发生的事故。

纽约大学当代人工智能研究所的联席主任凯特·克劳福德说：“我们需要有强大的独立机构，以及专门的专家和知识渊博的研究人员，他们可以充当监督者，让大公司对高标准负责。

这些系统正在成为新的基础设施，重要的是，它们既要安全又能保证公平。

”许多现代的人工智能都是通过在海量数据集中经过训练后再做出决策。

但是，如果数据本身包含了偏见，那么这些数据会被人工智能继承和不断重复。

光环大数据培训怎么样_现在学大数据还来得及吗光环大数据的大数据培训，作为一家拥有17年程序员培训经验的培训机构，截至目前，已开设了大数据开发、大数据可视化、大数据分析等多门课程，在经历多次版本迭代之后，其课程体系的深度与广度、项目实战案例的鲜活度、授课老师的专业水准，均已达到一流水平，深受企业和学员界好评!数据时代已经到来，大数据技术将应用在社会的各个方面，由于大数据的行业稀缺性和高福利待遇，学习大数据的人越来越多，那么现在学大数据还来得及吗？人才有没有饱和啊？带着这些问题吗，我们一起去探究一下行业内的具体现状。

一、大数据人才的稀缺程度目前，根据企业反映，数据分析师、等大数据人才紧缺，预计到2018年，大数据所需岗位和大数据工作者的数量将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于可以灵活运用大数据技术对企业内部做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万。

比如数据分析，就是以社会发展或商业目的为驱动，所开展的获取数据、处理数据、分析数据、展示数据和撰写数据结构报告的一系列科学过程。

现在学大数据还来得及吗因此大数据人才有没有饱和这个问题，大家已经明了，现在大数据行业发展属于初级发展阶段，急需大量人才来推动行业的发展。

二、大数据行业的发展现状大数据行业的发展速度很快，目前，信息化水平日益提高，积累了丰富的数据资源，我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。

具备了良好基础，面临良好的发展机遇，但仍然存在一些问题和挑战，由于大数据处于刚起步阶段，大数据技术还非常不完善，存在很大的挖掘空间。

主要表现在：数据资源开放共享程度低。

数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。

技术创新与支撑能力不强。

我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。

大数据应用水平不高。

我国发展大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。

43DIALOGUEThese Innovations inSystems and Mechanisms have laid a Solid Foundation for the Development of Big Data Talent Cultivation and Industry Integration编辑/冉叶兰 胡琼月机制创新助推大数据人才培养与产业融合发展——对话博雅大数据学院院长 欧高炎采访背景：国家“十三五”规划纲要中明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。

党的“十九大”报告指出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

大数据和人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将进一步释放科技革命和产业变革积蓄的能量，对于打造新动力具有重要意义。

而推动大数据和人工智能的发展不仅要依靠国家战略与相关政策的支持，更需要相关人才的支撑，人才的质量和数量决定着大数据和人工智能发展水平和潜力。

而中国大数据与人工智能领域人才缺口明显，“技术+管理”人才难求。

博雅大数据学院是专注于大数据教育培训、教学产品研发与服务的机构。

针对大数据时代下人工智能人才的培养，大数据时代杂志社独家专访到博雅大数据学院院长欧高炎。

人物简介：欧高炎，北京大学博士、博士后，博雅大数据学院院长，大数据教育联盟秘书长。

中国计算机学会数据库专委会委员。

大数据教育、服务和竞赛平台“数据嗨客”创始人。

中国人民银行征信中心“大数据新算法在个人信用评分中的使用效果评估”项目负责人。

对话44大数据时代：实施国家大数据战略，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，必然离不开人才的支撑。

对于大数据与人工智能人才，应该具备什么样的素质和技能，您是如何定义的？欧高炎：近年来，大数据行业的发展和对大数据以及人工智能在人类社会各个方面广泛应用的期待，对大数据和人工智能人才培养提出了刻不容缓的要求。

国内外高校纷纷成立大数据研究机构或大数据学院。

人工智能时代大数据分析面临的挑战_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金对于大数据和人工智能(AI)来说，已经发展十年了，这是我们在本世纪看到的两个技术趋势。

从数据驱动制造到自动驾驶汽车，我们目睹了数百个令人惊叹的，以前难以想象的壮举，这要归功于大数据分析和人工智能的进步。

以前，各行业的企业都拥有大量的数据，但是不确定他们可以通过这种方式获得竞争优势。

但是随着机器学习、深度学习、自然语言处理等方法的进步，计算能力的提高，看似无用的数据突然开始有了意义。

例如，企业可以使用客户数据分析人口统计资料，购物习惯和其他行为，这有助于改善营销活动和整体的用户体验。

尽管人工智能带来了很多好处，但它的发展给大数据带来了无数的挑战，特别是考虑数据需求大的AI系统时。

这些挑战是我们在充分认识人工智能和大数据潜力之前必须解决的障碍。

1.数据隐私和安全AI系统，即使是基本的形式，也是非常复杂的，大量的算法掩盖了系统实际上在底层做了什么。

因此，用于这种处理的任何数据通常是隐藏的，这引发了关于这种数据的透明性和隐私性的问题。

以Cookie为例，这是用于从网站收集用户数据以进行高级分析的代码段。

虽然许多国家现在要求网站通知用户使用cookie从浏览器收集数据，但是没有办法知道通过这些网站收集了多少数据或特定类型的数据。

另外，当AI系统在联网的分布式数据库中处理海量数据时，总会存在数据安全问题。

在诸如电信行业的许多自动化行业中，例如，被窃取的数据可用于发布自动垃圾邮件呼叫，例如全球许多国家都存在的垃圾邮件。

2.有限的技术能力尽管迄今为止我们已经成功地构建了更快更好的处理器以提高计算能力，但这些能力不断受到日益苛刻的处理任务和大量待处理数据的挑战。

人工智能算法通常非常复杂，通常需要数以千计的计算，有时甚至每秒计算一次。

随着云计算和分布式处理在过去十年的发展，处理这些算法变成了现实，也迎来了人工智能驱动数据分析的当前时代。

然而，随着对更强大处理器需求的增加，瓶颈将开始出现，企业很难采用这种技术。

无数据不 AI，无人工不智能_深圳光环大数据培训其实整个人类的发展历史，就是人类不断的尝试去记录以及去测量自身和世界的过程。

从古到今，人类对于数据测量自身的需求一直没有减弱。

现在在中国，智能手机含平板电脑拥有 13.05 亿用户，智能手表包括这些可穿戴设备已经达到千万级，这意味着什么？智能手机、智能设备基本上人手一部甚至多部，无处不在，无时不在。

而每部智能手机平均携带多达 16 种的各种传感器，每天产生 1G 数据，这不仅加强了人类感知以及数字化世界的能力，也让数据以前所未有的速度在产生和发展。

所有这一切现象，都揭示了以人为中心的世界正在加速数字化。

这是一个数据爆发的时代。

人工智能：“已经过了单纯积累数据量的时代”移动设备已经成为人类身体的延伸。

根据我们的数据统计，我们每天手机使用时长将近四个小时。

好像历史上第一次有这么一件东西跟着人在一起，它甚至已经变成人体的一部分，它默默在后台记录着我们，不管上网，还是在现实生活中，在家中，在上班，在吃饭，在旅游，在消费，我们所有的足迹都在被默默地记录下来。

好像我们这些数据行业迎来了历史上最好的时刻——数据爆发的时刻。

但是，这已不是一个单纯的积累数据量的时代，这个新的时代，对计算提出了更高的挑战。

这些数据并不是所有的都被存储和收集。

前面提到除了摄像头和话筒，一个手机携带的传感器数量多达 16 个。

这大量的隐形数据的采集、运算、存储、传输等等领域依然存在着巨大的障碍。

如何从大量的数据里面解读人的动作，识别人的场景是更加重要的一个问题。

现在的很多数据都是非结构化的情境数据，例如图像、声音、姿态、动作等等，需要人工智能的帮忙从中间提炼有价值的信息。

所有的世界上顶尖的技术公司都在做一件事情，就是尝试用算法用机器学习去还原人在现实生活中的动作，不管视觉、听觉、姿态、感知还是做一些基础的工作，现在语音识别的技术，图象识别的技术都在大规模的发展，但是为什么当数十亿大脑神经元彼此传递信号时，就会出现喜爱、恐惧或者愤怒的主观感受呢？对此，我们依然一无所知。

人工智能培训有前途吗？人工智能在教育有多少潜能可挖_光环大数据培训光环大数据培训作为国内知名的人工智能培训机构，坚持“用良心做教育”的理念。

全心全力帮助每一位学生。

为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！人工智能+时代，人工智能培训，就选光环大数据！一艘虚拟潜艇可能允许学生将学习场景缩小到微观水平，调查在岩石池表面下发生的自然过程，或者给学生设置条件，能够去探索一座核电站，甚至穿越到古罗马或外行星。

《美国2010国家教育技术计划》(简称NETP/2010)通过回顾和总结近三十年来企业部门应用信息技术的经验与教训，一针见血地提出“如果想要看到教育生产力的显著提升，就需要实现由技术支持的、重大的教育结构性变革，而不是渐进式的修修补补”。

同时，我国颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》给出了新的定位：“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须高度重视。

”规划为解决“如何使信息技术真正对教育发展产生革命性影响”这个问题找到明确的方向。

可见，技术与教育的深度融合体现在学校教育层面上，主要表现为信息技术（AI）对课堂教学的深层次变革。

智能辅助系统和教育机器人实现技术融合效应的潜能学校教育环境正发生颠覆性变化：自20世纪90年代以来，以多媒体计算机与网络通信为标志的信息技术被广泛地应用于学校教育，走进我们的学校教室，现如今的教室早已不是传统意义上由黑板、粉笔、课桌、座椅以及书本和钢笔构成的，由先进技术配置的多功能/多媒体教室包括现代五大件和五小件。

然而，信息技术在教育领域的应用成效却并不明显，教学环境被现代技术不断丰富和更新的同时，也面临着由技术带来的、无法回避的教学困境：如教学内容冗杂堆砌，不利于学生消化；教学内容逐页呈现，割裂了内在的结构联系；被软件控制的程序一旦锁定，教学将严重受限；固定配置的座椅导致教学活动单一；设备更新迟缓，技术难以满足学生探究需求；电子白板自身的局限性导致师生、生生互动缺失。

人工智能培训有前途吗？人工智能时代的大冲击_光环大数据培训光环大数据培训作为国内知名的人工智能培训机构，坚持“用良心做教育”的理念。

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为保障学员就业与中关村软件园战略合作，并与学员签订就业协议保障就业，学员毕业后平均薪资8K以上，学员反馈口碑非常好！人工智能+时代，人工智能培训，就选光环大数据！1.从“仆人”到“颠覆者”，人工智能的反叛20世纪中期，IBM开始了初期人工智能研究，同时人们也开始担心这些计算机有一天会取代自己。

对此，IBM的管理人员以“计算机只能按照编好的程序工作。

”给予了人们简单的回应。

而这句话也成为半个世纪内传播最广的文化模式之一。

人们认为这些“电子大脑”只是盲从于人类指挥，它们是顺从的机械仆人。

但研究人员开始思考：除了以按部就班的方法解决问题，计算机是否可以自动成为一个专家？于是启发法（heuristics）研究、模拟人类大脑功能的“神经网络”（neuralnetwork）成为人们努力的方向。

其中“感知机”（perceptrons）作为曾经失败的产品技术成功逆袭，在20世纪90年代和21世纪初回潮，被重新包装为机器学习和大数据。

“极快的变化”是计算机行业的特点，当初“只能按照编好的程序工作”的机器，现在的发展方向是生成自己的直觉力，依据直觉行动，而这预示着人工智能的时代已经来临。

2.机器人，疯狂扩散的新“病毒”作者指出，人们对于机器人的人格化期待是错误的。

虽然有些机器人外表和人相似，但是人们不应该期待这些机器人能够遵守人类社会的规则。

如果他们在执行预定动作，挡住了他们去路的你，则很有可能遭遇被冲撞的危险。

但是杰瑞•卡普兰指出，机器人一直在进步，其精准性、持久性、力量感在逐步提高，重量和成本则不断缩减，而其中真正的突破来自机器感知领域。

现在的程序可以检查图片和视频，快速识别物体、人和动作；未来的机器人不仅可以看到、听到、做计划，还能根据混乱而复杂的真实世界来调整自己。

中国即将面临大数据人才荒_光环大数据培训光环大数据人工智能培训认为，不管你是基础不牢固没有开发经验的小白，还是有工作经验还想不断提升自己的开发者们，对于想在这个行业有发展，并付诸了实际努力的人，在这样一个发展前景下，未来都是有无限可能的。

但是这个高速发展的行业可想而知竞争也是激烈的，不可避免的存在优胜劣汰，如果不努力就会被后来居上，光环大数据超专业系统的培训体系，全程项目实战式授课，行业大咖级讲师授课，千家企业联盟保你就业，这样的机构才配得上你的努力！人才成掣肘大数据是新一代科技浪潮中的核心科学技术。

2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，高屋建瓴地为大数据在各个领域的应用和发展提供指导。

大数据的应用发展与快速推进主要体现在以下几个方面：建立国家级大数据平台，使数据成为国家战略资源并成为大数据实际应用的基础；各级政府和诸多行业利用大数据平台助力解决交通拥堵、教育普及、精准扶贫等棘手问题。

大数据的精准性、预测性和智能性，为各行业在规划、治理、管理、决策、营销等方面的决策提供了强有力支持。

总体来看，大数据在商业、金融、物流和零售等行业的应用已经先行一步，在医疗、教育和体育等行业的应用方兴未艾，但是在十分重要的政府治理方面尚有待加大发力。

根据我们的观察，制约大数据进一步发展的瓶颈很有可能是大数据人才不足。

所谓“十年树木百年树人”，人才培养有其自身的规律，大数据领域的人才培养也不可能脱离这种规律。

什么样的人才是大数据人才呢?可以从大数据岗位和技能需求的角度进行定义和分类。

第一类当属数据分析师。

数据分析师熟悉大数据的概念和原理，具有一定的数理和统计学知识，能够熟练操作和使用数据软件和工具，他们工作在大数据与各个领域结合的第一线，例如中国女排的数据分析师袁灵犀就要既懂数据又懂排球，二者缺一不可。

第二类是数据工程师。

数据工程师应该能够开发和搭建数据平台和应用，并且熟悉数据挖掘的流程和原理，为大数据技术应用在各个领域提供解决方案。

光环大数据_人工智能培训_从大数据到人工智能我们还有多远要走光环大数据人工智能培训机构认为，开始，从政府到企业，从分析机构到业界专家，几乎所有的企业和个人都将目光锁定到了人工智能上。

如果说2016年是人工智能的新纪元，人们对于人工智能的探讨还是基于概念的探讨和前景的展望上，那么2017年则是人工智能如何落地的关键一年。

从广义上讲，人工智能的应用已经非常广泛，各大新闻客户端会根据你的阅读兴趣推送相关新闻、各大电商平台会根据你的购买习惯推送相关商品、几乎所有你浏览的网页所呈现的广告都与你的历史搜索相关……这些都可以称得上是人工智能。

而且，与过去60年人工智能的发展主要集中在实验室里不同，新一轮的人工智能已经在诸多应用场景中发挥威力，应该说，新一轮的人工智能浪潮才刚刚开始。

从云计算到大数据，人工智能已经具备了相对坚实的基础。

其中，大数据称得上是人工智能赖以开展的生产资料，而云计算则是人工智能发展的生产工具。

不过，从当下人工智能的发展现状看，大部分的人工智能还停留在大数据分析阶段，距离真正的人工智能还有一定的距离。

人工智能正在告别新一轮概念炒作如果说60年前人工智能概念的提出，多少有些科幻的成份，那么，今天人工智能概念的再次火热却带有强烈的现实意义。

从谷歌AlphaGo在围棋领域战胜人类选手后，人工智能开启了新一轮的发展热潮。

与以往人工智能凭借强大的算法（穷举）战胜人类不同，在围棋领域，人工智能展现出了机器学习的能力。

于是，2016年被业界称为人工智能的新纪元，几乎所有的IT互联网企业，以及那些还在推动互联网+、数字化转型的传统企业，也开始寻求借助人工智能实现自身的转型升级，以人工智能为代表的新技术正在成为新的生产力。

不过，在2016年，企业对于人工智能的关注依旧停留在概念层面，也就是说，企业很清楚人工智能领域可能蕴含的机会，以及人工智能的应用给传统产业可能带来的冲击。

但如何推动人工智能的落地，将这些设想变成现实依旧是一个难题。

光环大数据_人工智能培训_人工智能时代已经起航三大问题仍亟待解决国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。

这让AI(人工智能)一词再次大热。

很多人谈到人工智能时，浮现在脑海里的往往是好莱坞商业电影里的一幕：大批机器人经过人类的培训，学会了思考，拥有了智慧，最终欲占领我们的地球……这不过是电影编剧的想象。

目前，人工智能的发展离电影中的情节还很遥远，但发展速度之快，如高速奔驰的列车，当人们欲端详其真实模样时，它却以让人来不及感叹的速度呼啸而过。

rengong zhineng人工智能时代已经起航，“加速前进”的人工智能会否是新一轮产业革命的推动力？其标准又是什么？在这次技术变革中，中国是否可能实现弯道超车？这些，都是人工智能浪潮留给我们的思考维度。

“人工智能的关键是把复杂的世界简单化”实际上，除了几场棋类比赛，人工智能与人类的“对抗”尚无迹可寻，人类自身却已就此展开激辩。

脸书公司首席执行官马克·扎克伯格与特斯拉创始人埃隆·马斯克两位炙手可热的科技企业家，近日就这一问题发表了不同观点。

马斯克认为，人工智能将威胁人类，或引发恐慌，呼吁政府尽快考虑针对这一技术的相关立法与管控；而扎克伯格则认为，人工智能将会让人类的生活变得更安全和美好，那些“鼓吹因人工智能而引发世界末日论调”的人“非常不负责任”。

与学术层面争论不同，在应用层面，对人工智能持乐观态度的科技先锋为数众多。

无论是谷歌公司，还是来自中国的百度、阿里、腾讯，无一不将人工智能作为下一步战略发展的新突破。

不管人们持何种观点，被称为新一轮产业革命推动力的人工智能技术，正全方位地加速改变着人类生活。

人工智能与教育、医疗、司法等领域相结合，已作出了诸多有益的探索和实践。

例如，运用智能语音识别、意图理解技术，机器学习和分析大数据，能实现诈骗电话分类和诈骗深度判定的主动发现应用。

人工智能培训_大数据产业发展面临的困境_光环大数据培训从工信部、发改委等部委了解到，两会前后，大数据系列推进政策将密集推出，国家政策将为今年大数据产业的快速成长提供良好的发展环境。

大数据产业“黄金期”面临四道坎业内预期，我国大数据产业正在从起步阶段步入黄金期，2020年中国有望成世界第一数据资源大国，但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等难题亟待解决。

数据成为关键生产要素新年伊始，中央网信办、国家发改委、工业和信息化部联合印发《公共信息资源开放试点工作方案》，确定在北京、上海、浙江、福建、贵州5省份开展公共信息资源开放试点。

上述方案要求，试点地区要结合实际抓紧制定具体实施方案，明确试点范围，细化任务措施，积极认真有序开展相关工作，着力提高开放数据质量、促进社会化利用，探索建立制度规范，于2018年底前完成试点各项任务。

工信部信软司副司长李冠宇表示，“我国大数据产业顶层设计不断加强，政策机制日益健全。

发改委、工信部、网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度，全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。

”业内预期，2018年，随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务的需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势。

记者从工信部了解到，今年，随着八大国家大数据综合实验区建设不断加快，产业发展将推动形成特色领域。

围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展；围绕上海、重庆、河南和沈阳四大区域示范类综合试验区，将更加注重数据资源统筹，加强大数据产业集聚，发挥辐射带动作用，促进区域协同发展，实现经济提质增效；围绕内蒙古基础设施统筹发展类综合试验区，将在充分发挥区域能源、气候、地质等条件基础上，加大资源整合力度，强化绿色集约发展，加强与东、中部产业、人才、应用优势地区合作，实现跨越发展。