人工智能技术刷题软件-人工智能技术刷题软件哪个好

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术刷题软件的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术刷题软件的解答，让我们一起看看吧。

1. 老师批改作业用的是什么app？怎么样？
2. 好用的考试出题软件有哪些？
3. 人工智能好学吗？
4. 人工智能在线学习平台有没有靠谱推荐的？

老师批改作业用的是什么***？怎么样？

现在有很多老师批改作业的*** 例如作业帮、爱作业、小猿搜题等。

1、作业帮

作业帮致力于为全国中小学生提供全学科的学习辅导服务，作业帮用户量突破8亿，月活用户约1.7亿，是中小学在线教育领军品牌。

作业帮自主研发多余项学习工具，包括拍照搜题、作业帮直播课、古文助手、作文搜索等。在作业帮，学生可以通过拍照、语音等方式得到难题的解析步骤、考点答案；

可以通过作业帮直播课与教师互动学习；可以迅速发现自己的知识薄弱点，精准练习补充；可以观看课程直播，手机互动学习；也可以连线老师在线一对一答疑解惑；学习之余还能与全国同龄学生一起交流，讨论学习生活中的趣事。

2、爱作业

爱作业是一款能帮助自己检查孩子作业的人工智能软件。该手机软件主要免费帮助小学一至六年级学生家长和老师批改数学作业。爱作业现支持应用题、选择题、判断题、填空题、解方程、竖式计算等小学阶段各类题型的识别和批改。识别准确率高达98% 。

“爱作业”识别引擎背后用了基于深度学习(Deep Learning)的人工智能技术，它的工作原理和阿尔法狗类似，它会通过不断学习小学生作业本来提高自己的识别能力。

好用的考试出题软件有哪些？

轻速云在线考试系统支持在线组卷出题，用户可以调用题库中的题目进行快速出题组卷。

系统支持人工选题、随机抽题或者两种模式混合出题，基本上1、2分钟就能弄好一张试卷，你可以去试试看。

可以用刷题神器呀！免费又好用的组卷系统，特别推荐企事业单位培训场景使用。

首先您可以通过刷题神器***上传您的试题，支持word/Excel文档录入以及试题智能录题，轻松制作您的题库。

其次我们支持在线组织考试，简单三步即可发起一场考试。用户可自主选择***/小程序/网页任意一端进行考试，考生答完成绩立出，组织者也可以在后台查看考生的答题正确率、错题详情等。

考试宝

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可以把知识点，题目，上传生成专属题库。

手机电脑小程序通用，随时随地都可以刷题，用碎片化时间加强巩固知识点。

而且····题库可以分享。如果愿意的话甚至可以售卖给其他有需要的人。

考试云在线考试系统中包括在线出题组卷功能，且不需要下载软件，网页登录即可立即使用。用其出题考试，既方便组卷，又方便考生随时随地参考；可以进行题库的合理管理、在线出题组卷、统计分析等功能。

出题组卷，系统支持在设计试卷的时候出题组卷，或者是事先在试题库中导入好试题进行组卷。支持三种导题方式。

单个新增

点击单个新增按钮，系统会自动弹出一个编辑框，将相应的试题[_a***_]、选项、正确答案填入编辑框，选择试题类型以及分类，就可以录入试题。这种试题导入方式适合试题量少的时候使用。

批量新增

按照给定的试题格式，直接批量导入试题。编辑好试题后，可以一键检查系统的格式，如果试题格式有问题，可以及时进行调整。

模板导入

支持三种模板格式，分别是Word模板、Excel模板和TXT模板，可根据自己需求自由下载模板，在模板中按照格式编辑好试题，保存即可一键导入试题。

人工智能好学吗？

学习人工智能数学一定要好，因为不论是学习机器学习、计算机视觉、大数据、自然语言处理还是机器人学等方向的研发都有一个共同的核心，这个核心就是算法设计，而算法设计需要数学。

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。

难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。一家之言，仅供参考！~

人工智能不难学，目前的人工智能还不能称的上真正意义的上的智能，因为目前都还是基于大数据驱动的机器学习，其实就是让计算机记住了大量的数据，还不具备最简单的推理、联想等能力。

所以学习人工智能的的突破点就比较明确了，就是学好机器学习就行了。

机器学习主要包括，神经网络计算、支持向量机、决策树、深度卷积神经网络、等。

学习这些可以看周志华的西瓜书入门，在此之前、你需要现有一定的高等数学和矩阵分析的数学基础，因为神经网络的训练过程就是梯度下降法，需要用到高等数学里的链式求导法则，还有一些矩阵运算的推导需要你有一些线性代数和矩阵分析的基础，比如机器学习里经常听到的hessian矩阵，就需要有矩阵求导的知识！ 此外你还需要有一定的概率论、随机过程基础，比如 HMM隐马尔可夫算法就需要随机过程理论。

当然如果你只是一个机器学习应用型从业人员，可以不必对数学过分的专研，只需要掌握基本的思想即可，然后学习一些机器学习深度学习的软件和开发包，比如在python语言下基于tensorflow的深度学习开发等，或者opencv、caffe等，当然完全不懂数学基础也不行，因为深度学习应用过程涉及到繁琐的参数调节过程，没有任何数学思维就会很盲目、很难构造出一个合适的模型。

最后说一下，目前人工智能人才缺口还是很大的，在自然语言处理、图像识别、用户推荐领域都需要大量的人工智能人才，当然这些用人企业对人才要求也是很高的，动则要求双985学历，给出的年薪市场价也在40-200万之间，人工智能是一个非常有前景的行业，也需要你付出比常人更多的努力。

人工智能不好学，而且非常不好学。

但是，如果你只是使用现有的一些AI算法的话，也没有那么难。

先说说基本要求吧：

1. 首先是数学。人工智能的基础是数学，特别是高等数学，需要掌握的知识包括但不限于线性代数、概率论、数理统计等等，这些仅仅是入门的必须数学知识，等入门以后，你会发现更多的其他数学知识。
2. 其次是计算机基础知识。比如算法、信息论等，还要掌握至少一门高级语言，目前这个领域python、java比较流行，相关的开源代码和库较多。入门后你会发现还需要大数据处理相关的基础技能，这样会对你的操作系统技能、数据库处理、集群部署等提出一定的要求，不过也不要怕，这时候一般会有一个团队和你一块做这些。
3. 第三就是英语。目前大部分最新的文献资料基本都是英语，中文的也有，但是比较少，而且比国外晚很长时间才有可能出现。
4. 最后就是获得基础的大量原始数据。这个在国外可能比较难获取，国内环境宽松，获得的难度好一点，如果不能获得真实的海量数据，你的训练也没有意义，获得的模型也是不准确的。

如果具备了上述4点，就可以比较顺畅的进行人工智能的研究学习了，如果一开始没有找到研究的方向，第四点不具备也没关系，可以先从算法学习等方向入手，以后找到方向了再想办法获得数据。

总的来说，人工智能虽然没有想象的那么神秘，但是真要研究起来也没那么简单，毕竟，这是个从海量数据里寻找规律，找出问题解决模型的一种方式，牵涉的方方面面很多，如果没有很大的毅力，想有大的发现还是比较困难的。

如果只是想将来找份人工智能相关的工作，也不用这么辛苦的研究，把工具学习好，把现有的算法学习好就可以了。

首先，你的基础怎么样。很多时候，事实证明，有人天生就是学理科的料，他们的数学计算能力很强，逻辑思维很严谨，别人抓破脑袋也想不明白的高数、线性积分，在他们眼里就是小菜一碟。如果你在数学、逻辑等方面的基础很好，那就说明你天生就是干这行的人，叫老天爷赏饭吃，入门真的很快，随便碾压别人。其次，你对人工智能是否真的感兴趣。兴趣是最好的老师，人工智能是比较深奥的领域，是一门极具挑战性的科学，要沉得下心来钻研，这时候能不能撑得下去，那就看你的兴趣和意志了。为什么兴趣这么重要？我给你说一个例子吧，大学的时候，我一个哥们，突然对滑冰感兴趣，可能是在某个时间在溜冰场遇到了喜欢的人吧。那一整个学期，他不仅自己拼命苦练，还看了各种教学视频，买了各种专业的设备，从一个菜鸡变成业余，再变成能花样滑冰。别人都在宿舍玩游戏的时候，他在滑冰；别人在睡觉的时候，他还在练。等我们在溜冰场看到他的时候，都震惊了，竟然能这么熟练，我们站都没站稳，还在反复摔到烂***，他已经在跟别人玩花样了。老实说，如果不是兴趣，我想不出有什么理由让他坚持了下来。如果你在以上两个方面都很好，那人工智能肯定是手到擒来。三天打鱼两天晒网的人，真的就比不上会学习、懂学习、能沉下心的人。

人工智能在线学习平台有没有靠谱推荐的？

人工智能迎来第三次发展浪潮，深度学习算法、语音识别、计算机视觉、自动驾驶等技术在行业应用落地上的循序渐进，无时不在提醒着我们必须抓住人工智能发展的重大历史机遇，加快健全人工智能产业[_a1***_]。

同时，***也在加大对人工智能产业的支持。早在今年7月份，***院就发布了首个针对人工智能的“国”字号文件——《新一代人工智能发展规划》，为人工智能行业下一步的发展规划提出了方向性的意见，包括“三步走”战略、市场规模的预期等。

在此背景下，讯飞开放平台发起并搭建了国内首个AI在线学习平台——AI大学，为所有AI群体提供学习分享和经验交流的机会。

AI大学的办学理念

AI 大学秉承“开放、学习、互动、共享”的平台理念，旨在为AI领域开发者、兴趣爱好者、专业学习群体等提供AI专业技术课程、平台运营***、学习互动支持等服务。致力于培养更多的AI专业人才并引领AI爱好者共同构建AI生态，赋能未来。

AI大学的教学内容

目前，AI大学设有覆盖语音合成、语音识别、AIUI、麦克风阵列等多个业务领域，包含技术能力、解决方案、行业剖析等多个维度，分享最新人工智能核心技术，提供最全的智能解决方案的AI专业课程；每月一期的线下AI沙龙活动；开发者互助的在线论坛；每周定期更新的AI领域最新黑科技、开发者关注的话题资讯等等。

此外，AI大学还与各地***及高校建立联系，共同合作。AI大学联合多方***，给学员提供技术、场地、高校培训等各类支持与帮扶，致力于给学员提供一站式教学内容，并助力孵化。

AI大学的师资力量

目前AI大学已有8位特聘荣誉教授，他们分别是：商汤科技联合创始人CEO徐立；Intel中国研究院院长 宋继强；华南理工大学教授/博导，IEEE Fellow 李远清；寒武纪科技刘少礼；AI研究院副院长陈志刚；AI研究院副院长高建清；小牛翻译创始人、东北大学教授/博导朱靖波；以及知名的全球战略与创新管理前沿华裔学者吴霁虹等等。

到此，以上就是小编对于人工智能技术刷题软件的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术刷题软件的4点解答对大家有用。

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