导读：很多朋友问到关于人工智能教育怎么学的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
学习人工智能怎么入门
这两年人工智能发展很快，从之前的谷歌AlphaGo机器人战胜世界围棋冠军，到百度无人车，京东和亚马逊的无人仓库分拨中心，还有很多人工智能的相关应用，可见人工智能的前景一片大好，于是就有很多人想要去进行人工智能学习。人工智能学习路线推荐给你：
阶段一是Python语言（用时5周，包括基础语法、面向对象、高级课程、经典课程）；阶段二是Linux初级（用时1周，包括Linux系统基本指令、常用服务安装）；阶段三是Web开发之Diango（5周+2周前端+3周diango）；阶段四是Web开发之Flask（用时2周）；
阶段五是Web框架之Tornado（用时1周）；阶段六是docker容器及服务发现（用时2周）；阶段七是爬虫（用时2周）；阶段八是数据挖掘和人工智能（用时3周）。
在这里，小编还想给大家推荐一本人工智能学习必备书籍：《人工智能基础教程(第2版)》系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。
《人工智能基础教程(第2版)》共18章，分为4个部分，第1部分是搜索与问题求解，系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法；
第2部分为知识与推理，讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术，还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术；
第3部分为学习与发现，讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术；
第4部分为领域应用，这些内容能够使读者对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法有一个比较清楚的认识，对人工智能研究领域里的最新成果有所了解。
《人工智能基础教程(第2版)》强调先进性、实用性和可读性，可作为计算机、信息处理、自动化和电信等it相关专业的高年级本科生和研究生学习人工智能的教材，也可供从事计算机科学研究、开发和应用的教学和科研人员参考。
《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）
一、了解AI的发展
1.什么是人工智能？
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。人工智能是一门自然科学，社会科学的 交叉学科 ，综合了信息、逻辑、思维、生物、心理、计算机、电子、语言机器人等学科。基础学科是数学，指导学科是哲学。可以从狭义和广义两个角度来定义。 从狭义角度来说 ，人工智能是计算机学科的一个分支，是用计算机模拟或实现的智能，研究如何使机器具有智能（特别是人类智能如何在计算机上实现或再现）的科学与技术。 从广义角度来说 ，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人和其他动物的智能，以及开发各种机器智能和智能机器的理论、方法、技术及应用系统的综合性学科。
应用：智能快递服务，智能规划出行方案，题目拍照解析
2.人工智能的类型和流派？
根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，把人工智能分为 弱人工智能 和 强人工智能 。
弱人工智能 ：指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，不真正拥有智能和自主意识，只专注于完成某个特定的任务。如搜索引擎、智能手机。
强人工智能 ::指真正能思维的智能机器，有知觉和自我意识。可分为类人，非类人。
人工智能可分为三个学派：符号主义学派（IBM深蓝的国际象棋比赛）、联结主义学派（谷歌kelipus相机）、行为主义学派（谷歌机器狗）
3.人工智能发展阶段
人工智能的发展阶段大致可分为形成期、发展期、繁荣期。
形成期 （1956-1980）：这一时期符号主义盛行。
1956年人工智能这个词首次出现在达特茅斯会议上。约翰麦卡锡提出Artificial Intelligence一词，这标志着其作为一个研究领域的正式诞生。
1958年，有两层神经网络的感知机被提出，他是当时收个可以进行机器学习的人工神经网络。
1965年，约翰麦卡锡帮助MIT退出来世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
1968年，美国斯坦福研究所研制的移动式机器人Shakey具备一定的人工智能：感知、环境建模、行为规划、执行任务。是世界上第一代机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1974-1980：受数学模型、生物原型、技术条件，人工智能停滞期。
发展期 （1980-2000）:1980年，出现XCON的专家系统，能按照用户的需求，为计算机系统自动选择组件，帮助美国数字公司节约大量费用。
1982-1986：约翰霍普菲尔德发明了Hopfield网络，是一种结合了存储系统和二元系统的神经网络，可以让计算机以一种全新的方式处理信息。
1986年：BP反向传播算法催生了联结主义的发展。
1987-2000：再一次进入低谷期。
繁荣期 （2000-）：1997年：IBM深蓝
2006年：辛顿提出深度学习神经网络打破BP发展瓶颈。
2011年：沃森作为选手参加《危险边缘》取胜。
2012年：卷积神经网络，谷歌自动驾驶汽车
2013年：深度学习算法识别率高达99%
2016年：AlphaGo
2017年：AlphaGo Zero、索菲亚
二、AI的关键技术
4.什么是机器学习？
机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学的交叉学科。研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。核心是重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
5.机器学习的分类?
（1）根据 学习方法 可分为 传统机器学习 和 深度学习
传统机器学习 ：从一些观测样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。主要特点是平衡了学习结果的有效性和学习模型的可解释性，为解决有限样本的学习问题提供了一种框架。主要用于有限样本学习下的，模式分类、回归分析、概率密度估计。应用：自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索、生物信息。
深度学习 ：是建立深层结构模型的学习方法。特点是多层神经网络。形成了卷积神经网络（用于空间性分布数据）和循环神经网络两类模型（用于时间性分布数据）。
区别：案例分析：狗和猫等动物的识别。
传统机器学习需要先定义相应的面目特征，如有没有胡须、耳朵、鼻子、嘴巴的模样等，以此来进行对象的分类识别。深度学习则会自动找出这个分类问题所需要的重要特征，并进行对象识别。
（2）根据 学习模式 可分为 监督学习 、 无监督学习 、 强化学习
监督学习 ：利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略建立一个模型，实现对新数据的分类。特点是要求训练样本的分类标签已知。特点是不需要训练样本和人工标注数据。
无监督学习 ：利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构或规律。
强化学习 ：也称增强学习，他是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。特点是没有监督者，只有一个反馈信息，反馈是延迟的，不是立即生成的。
（3）根据 算法特点 可分为 迁移学习 、 主动学习 、 演化学习
迁移学习 ：当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域数据获得的关系进行的学习。
主动学习： 通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。
演化学习： 对优化问题性质要求极少，只需能够评估解的好坏即可，适用于求解复杂的优化问题，也可直接用于多目标优化。演化算法包括粒子群优化算法、多目标优化算法。
6.什么是大数据？
大数据 是指包含搜集、保存、管理、分析在内的动态的 数据集合 。特征是规模性、高速性、多样性、价值性、真实性
在教育中的应用：教育数据挖掘和学习分析
教育数据挖掘 是对学习行为和过程进行量化、分析和建模，利用统计学、机器学习和数据挖掘等方法来分析 教与学过程中所产生的所有数据。
学习分析技术 是对学习者及其学习环境的数据测量、收集和分析，从而理解和 优化学习过程以及学习环境 。
7.什么是知识图谱？
知识图谱是一个将现实世界映射到数据世界，由节点和边组成的语义网络。其中节点代表物理世界的实体或概念，边代表实体的属性和他们之间的关系。现实世界存在各种各样的关系，知识图谱就是合理摆放他们之间的关系。本质上是一种语义网络，旨在描述客观世界中的概念、实体、事件及其之间的关系。
从领域上来看可分为：通用知识图谱和特定领域知识图谱。
应用：语义搜索、智能问答、可视化决策支持
教育领域的应用：在智能教学系统中，利用知识图谱技术挖掘与答案相关的知识点，为学习者提供更合适的导学建议。
7.什么是自然语言处理（Natural Language Process，nlp）？
自然语言处理是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类自然语言之间的相互作用的领域，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信 的各种理论和方法。
8.自然语言的处理过程？
包括自然语言理解和自然语言生成两个部分。
9.自然语言处理的研究领域？
研究领域十分广泛，如：机器翻译、语义理解、问答系统。文本分析（自动作文评价系统）、推荐系统
10.自然语言处理面临的四大挑战？
词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；
新的词汇、术语、语义和语法导致未知语音现象的不可预测性；
数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语音现象；
语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述。
11.机器人技术
第一代机器人是程序控制机器人，它们能够按照拟定程序进行重复工作；
第二代机器人是自适应机器人，自身配备相应的感觉传感器，能随环境的变化而改变自己的行为，但还没有达到完全自治的程度；
第三代机器人是智能机器人，它们带有多种传感器，能对感知到的信息进行处理，控制自己的行为，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。
智能控制方法：专家控制、模糊控制、神经网络控制、专家递阶控制
12.什么是跨媒体智能？
跨媒体：文本、图像、语音、视频及其交互属性将会紧密混合在一起。
跨媒体智能是实现机器认知外部世界的基础智能。（潘云鹤）
13.跨媒体智能的关键技术？
跨媒体智能检索、跨媒体分析推理、跨媒体知识图谱构建、跨媒体智能存储
14.跨媒体智能的应用？
智能城市、医学、教育领域（可穿戴技术、脑机接口。多模态的角度）
15.智能时代的教育挑战？
挑战一：如何培养具有AI素养的时代人才？
挑战二：教育管理者如何重构工作流程？
挑战三：教师如何应对人工智能带来的冲击？
挑战四：教师如何应用人工智能转变教学方式？
挑战五：学生如何运用人工智能技术转变学习行为和方式？
挑战六：智能时代课程内容如何改造升级？
挑战七：如何应对人工智能教育中的伦理、社会及安全问题？
17.AI教育应用的内涵与特征？
智能教育：狭义的人工智能教育：以人工智能为内容的教育，目的是培养掌握机器智能技术的专业化人才，以满足技术发展的需要。广义的智能教育：智能技术支持的教育、学习智能技术的教育、促进智能发展的教育。
智慧教育：是在信息技术的支持下，为发展学生智慧能力而开展的教育，他强调构建技术融合的学习环境，使教师能够高效率的教学、使学生能够个性化学习。
智能教育是技术使能的教育。智能技术不但让学习环境更丰富、灵巧，也让机器在某些方面具有类人甚至超人的智能。
智慧教育则是智慧教育理念引领的，先进的智慧教育理念决定了智慧教学法的模态，不同的模态需要教师具备相应的教学技能，这些技能需要智能环境的支持才能得以实施。
18.人工智能在教育中的应用的特征？
智能化
人工智能技术是促变教育信息化的核心技术，具备转变教与学方式的潜能。未来在教育领域将会有越来越多支持教与学的智能工具。智能教育将会给学习者带来新的学习体验，为教师实施高质量的教学提供基础。在教育信息技术支持下打造出教育信息生态系统，将在线学习环境与现实情境无缝融合，使人机交互更加便捷智能，泛在学习、个性化学习将成为一种新常态。
人机协同
人机协同教育可以发挥教师与人工智能的不同优势，促进学生的个性化发展。机器主要负责重复性、单调性、递归性的工作，教师负责创造性、情感性、启发性的工作。
教学自动化
人工智能可直接应用学科知识、教学法知识、学习者知识，实现知识传播的自动化，因此可用于支持教育活动
个性化
为了扩大教学规模、提高教学效率，传统的教学组织采用班级授课制，类似于工厂批量化生产，忽视了学生之间的个性化差异。人工智能时代的到来时教学组织方式趋向个性化教育成为可能。人工智能可分析每位学生的过程性学习数据，精准鉴别其知识水平、学习需求、个人爱好，并构建学习者模型，据此实现个性化资源、学习路径、学习服务的推送。这意味着批量化生产教育时代的终结，个性化教育的开始。
跨学科融合
人工智能涉及多个学科领域，单一的学科教学已无法满足社会发展的需求，跨学科融合教学受到推崇。为了适应学生个性化发展，未来的教育更应该培养学生多元的综合性发展。以人工智能为核心，提供真实问题情境的项目实践，侧重激发、培养和提高学生的计算思维、创新思维和元认知。
人工智能与教育应该如何结合呢？
人工智能一直是近几年比较热门的话题，许多人提出人工智能与教育的结合会是未来的大趋势，那么二者应该如何结合呢？今天我们就来探讨一下这个热门的话题，对未来做一番展望。
1. 人工智能批改作业
目前市面上已经有部分软件可以做到批改作业，但是对于作业的形式要求都比较严格，甚至部分只能使用计算机来写作业，对于手写部分并无法进行批改，未来的人工智能可以针对手写的作业进行批改，而且并不仅仅限于英语、语文、数学等最基本的题目，对于作文、阅读等需要理解的题型也可以进行批改。
2. 语音识别评测
对于外语的学习上，以往学生对于发音只能接受老师或者家长的反馈来纠正自己的读音，未来使用人工智能就可以自动识别学生的发音是否准确还可以针对发音进行纠正，针对学生个人的特点，快速帮助学生纠正发音，提高口语能力。
3. 针对学生的个性化学习
个性教育其实已经不是什么新鲜词了，但是对于人工智能来说实现个性化教育会更加简单，容易经过长时间的人工智能训练，可以充分了解每个学生的特点以及优势、劣势，可以有针对性地对学生进行训练。而不用烦恼师资力量不够的问题。
4. 更加全面的个人能力评测
以往学生的能力评测，仅仅依靠老师或者家长的评测，未来使用人工智能可以更加准确地对学生能力进行测评，而且涉及到的方面会更加广泛精确，学生的优势特长可以更加容易地被发觉，能够更早的针对学生的特长进行培养。
结语
人工智能与教育的结合是未来的大趋势，这将改变目前传统的教学、学习方式，为人类的进步提供助力。
人工智能教育红遍全球，我国中小学AI课程学什么？怎么做
觉得AI的研究还是国外的研究比较好，而且实用化走在了前面，最好的例子就是Siri了。国内微软亚洲研究院和IBM研究院都很棒啊，但是如果不考研的话，无法证明科研实力。 需要的知识：
数学是一定要的。人工智能太广了，如果是做机器学习和数据挖掘，那么概率论和统计学（注意，不是大学的数理统计，是两门学科）是必修课。优化论也是非常必要的。而高等代数、数学分析自然是不必说的。
编程知识。这个取决于你的项目需求，其实哪种语言都好。不过，还是建议学习一门经典的语言，比如 C/C++,JAVA 和一门现代的语言，比如 Python, R 等等。不要学 Matlab！这是一门非常落后的语言，而且在实际中没法用！其他的我没法归类，但是我觉得做AI，知识面要广泛，现在的AI已经不是狭义的定义为人工智能，去模拟人的行为，而是扩展到生活的各个方面，比如相机中的人脸识别，Google做的自动驾驶的小车，Siri中用到的自然语言处理，系统背后的协同过滤。这些方面很多一部分是人在通过算法这种手段学习/模拟人类这个整体的活动规律。所以我觉得了解一些社会学知识，管理学知识也是非常必要的。从另一个方面讲，AI也是去探索智能的学科，最近由于fMRI技术的成熟
人工智能教育是什么？
随着近几年人工智能的火热，人工智能教育也随之兴起。但是对于如何实施人工智能教育，很多人一定是一头雾水，STEAM教育、创客教育、编程机器人教育已经让很多人搞不清楚如何区分了，而人工智能教育则又以“飞一般的速度”进入到我们的课程里面。那人工智能教育到底能改变什么?
一、人工智能教育是什么
人工智能教育，简称：智能教育，AI教育，是指人工智能多层次教育体系的全民智能教育，涵盖在中小学阶段设置人工智能相关课程。
二、人工智能教育时代教师的价值
教师的核心价值在于“育人”。美国密歇根州立大学赵勇教授指出，传统的教育方式，从某种程度上压抑了学生的个性。而“首先去发现学生拥有什么特质，然后帮助他发掘出来”的教育方式会解放学生的个性，让每个学生都能够发挥自身的潜力。
所以人工智能时代的教育，教师的责任不再是教授知识，而是帮助学生成长，成为学生成长的人生导师或者心理咨询师，帮助学生发现优点，实现人生价值。教师的工作会更以“育人”为重。相应地，教师要从面向知识体系的传授，转向面向人文底蕴、责任担当、国家认同、跨文化交往等核心素养的培养，学生的创造能力、审美能力、协作能力、知识的情境化运用能力是教师所应关注的核心和重点。
这需要转变学生获取知识的方式，教师知识性讲授功能会被人工智能所取代，教师的主要工作是培育学生能力。教师需要精心设计问题、设计学习资源、设计学习工具、设计学习活动、设计学习评价。学生在教师的陪伴下，通过解决问题进行学习、获得知识、学会自主学习、独立思考、协作协同、知识迁移和运用，从而发展综合素质与综合能力。教师的陪伴、组织、督促、检查，对学生自主学习非常重要。今后的学习形态一定是学生线上学习，实践领域问题解决导向的项目学习，教师线下的督促、管理、陪伴三位一体的形态，而不是以课堂讲授为主的单一形态。
三、人工智能教育能够改变什么
现在市面上的人工智能教育大致分为两类，分别是AI测评和AI助教。
测评很简单嘛，就像你做心理测试题一样，先做题，然后心理学家根据你的答案对你进行分析，为你提供服务或帮助。
教育里也是一样的，孩子先做题(这个题目可以是AI的题库，或者是老师自己导入系统的题，还可以老师和AI一起组试卷)，做完题以后AI改卷，根据孩子的答案，生成专属于他的分析报告，这样老师一看就知道孩子哪里不好，哪里好，是不是方便多了?对家长也是一样。
AI助教也很简单，功能比较多，就拿错题本来说。
以前错题本就是本子，都要自己手抄或者剪下来贴上去，麻烦不说，还会出现遗漏，AI出现了，你每次错题它都能自动给你存下来，还会推荐同一类型的题目给你练习，直到你会为止。
人工智能教育对于传统教育来讲，正是“以其所长，补之所短”，人工智能教育会在教学和管理过程中间起到“穿针引线”的作用，给教师和校长等做辅助或者决策性的分析。将来，利用人工智能技术带来的便捷，将是教师、校长们的主要工作方式之一。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能教育怎么学的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～