人工智能应用慕课-人工智能教育应用慕课答案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用慕课的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用慕课的解答，让我们一起看看吧。

1. 何谓人工智能+教师?
2. 网课推广平台有哪些？
3. 软件工程师如何转行做人工智能？

何谓人工智能+教师?

人工智能在教育领域的应用技术主要包括图像识别、语音识别、人机交互等，应用主要集中在家教辅导、在线学习、课堂教学等方面。专家认为，“人工智能+教育”将重塑教育行业。“比如，时下流行的MOOC（慕课）、网班解决了教育***的稀缺性问题；而翻转课堂则改变了以老师为中心的课堂，重构了教学结构。不远的将来，大学生在校园的时间会减少，他们可以在线完成课程学习及考试，甚至很多时间不必待在学校”程洪说。其实人工智能将会取代简单重复的脑力劳动，教师要发挥人类的创新、复杂决策、情感关怀激励等优势。

    在人工智能时代，教师教学必须抓住3个核心：一是教授学生有价值的知识，同时培养学生探寻知识的兴趣、欲望和方法；二是培养学生良好的品行；三是启发学生寻找人生的价值和意义。

    人工智能教育的应用成为了教师的得力助手。依靠深厚的大数据累积与人工智能技术，每次教学完成后，老师用户可在APP上获取人工智能推荐的与教学进度同步、与课堂所授知识点相关的海量丰富习题。大数据分析可以对学生的知识掌握程度、学习行为进行评测，根据这些精细化的反馈，老师便能调整教学进度和教学内容，并进行针对性的教学训练。

网课推广平台有哪些？

网课推广平台有必须满足流量大和转化率高两种情况，所以我们分享三个比较好的平台：

　　1、颤音。学习永无止境，学习永远不嫌晚。在线教育平台可不仅对学生有需求，对在职人员也有需求。因此，大多数80.90后进入职场的小牛需要掌握新的知识和技能来提高自己的职业生涯。

　　此外，颤音平台可以根据用户的历史搜索轨迹，通过AI数据分析用户对在线课程的兴趣方向，达到有针对性的投放，改善用户体验，提高转化率。

　　2、头条。是一个非常丰富的平台，汇集了科技、***、新闻等各种信息。截至目前，它拥有7亿多用户，数亿用户的数量覆盖了不同年龄段的人群，大大增加了对在线课程的需求。另外，头条有保障机制，可以保证教师在线课程推广资格的专业性和真实性，有利于增加消费者凝聚力。

　　3、Fastpress。是一款可以帮助朋友解压文件的软件，被大部分上班族广泛使用，所以平台上的用户大部分是职场上班族，用户群体相对匹配。此外，快压广告可以伴随用户的搜索轨迹，提高广告的曝光度，目前已有1亿多用户。

软件工程师如何转行做人工智能？

我亲身经历了从非AI软件开发到AI的转变。

我一直对AI感兴趣，也知道这是技术发展的一个大[_a***_]。所以在2016年以前，陆陆续续地关注一些AI博客，断断续续地学习，但一直没有系统学习过。

在2016年，因为工作的变动，就开始系统地学习了AI。买了一些AI的书来读，在coursera在线学习网站上，参加了业界有名的Andrew Ng（吴恩达）的《机器学习》课程。

这是我是在2016年5月份获得的《机器学习》结业证书。

《机器学习》结业，只是入门。而AI分成好几个领域，比如图像识别、NLP等等，每一门的水都挺深。我选择进入NLP，因为其它领域都被大公司吃完了，而NLP相对不太成熟，小公司更有机会。

我学习了NLP的实用技术，并用来做产品。后来还是因为AI更是大公司的菜，加上其它的一些事情，就转向聚焦在区块链上了。

所以，我觉得我有资格来回答这个问题。

对于软件工程师，这种转变，不叫转行，而叫学习新技能。

对于很多软件工程师，数学知识平时用得少，软件功能都是调用这个库、那个API来实现的。这在AI之前，在很多公司还算是合格的，毕竟能完成工作。

谢谢邀请！

首先人工智能肯定是未来的一个方向，无论是否想转行，都有必要去了解人工智能技术。

其次我认为学习人工智能主要有四种境界，你需要确定自己需要达到哪种境界，才好确定你的努力方向和策略。

科学家境界

科学家境界是很少很少一部分人能达到的境界，主要是那些从事人工智能研究的科学家，他们能原创出很多的算法和理论，解决一些最前沿的难题。比如深度学习的鼻祖Hinton,生成对抗网络发明人 Ian goodfellow,Xgboost发明人陈天奇等等。

谢谢邀请！

软件工程师转行做人工智能是一个不错的选择，但是要根据自身的知识结构进行相应的准备。对于研发级软件工程师（研发级程序员）来说，转行做人工智能是相对比较容易的，因为研发级工程师往往都有扎实的算法基础。对于应用级软件工程师（应用级程序员）来说，转行做人工智能需要一个系统的准备（学习）过程。

人工智能目前的研究方向比较多，比如自然语言处理、机器学习以及计算机视觉都是不错的研究方向，下面就以机器学习为例，说一下作为应用级软件工程师来说，都应该做好哪些准备。

首先，需要系统的学习一下算法知识。机器学习的研发是以算法为核心进行展开的，所以要有一个扎实的算法基础。这个过程需要了解一些比较经典的算法设计过程，逐步培养起解决问题的思路。这部分的学习内容包括随机算法、堆排序算法、快排、计数排序、贪心算法、核算法、势能法、图算法、多线程算法、数论算法和近似算法等，在学习算法的过程中也会连带着把数据结构一并学习一下，因为算法和数据结构本就不分家。

其次，了解机器学习的实现步骤。机器学习的流程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、验证算法和应用算法，数据收集是机器学习的第一步，目前可以用于机器学习的公共数据集并不少，对于实验来说已经够用了。接下来就是了解常见的机器学习算法，目前比较常见的机器学习算法包括NB、k-mean、kNN、SVM、Apriori、EM、PageRank、CART等算法，对于有算法基础的人来说，这些算法的学习并不困难。

最后，选择一门编程语言来实现这些算法并对其进行验证。对于软件工程师来说，这个步骤还是相对比较轻松的，目前使用Python做机器学习的算法实现是一个比较常见的做法。

人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于人工智能应用慕课的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用慕课的3点解答对大家有用。

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