导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能学习笔记怎么写的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
谁有人工智能的学习笔记？？如何自学？
要是先从理论开始学习就机器视觉，还有统计学习理论本质开始。如果是实践的，那么就要搞清楚高数、线代还有概率，在学BP神经网络还有opencv3，tensorflow编算法程序。黑马程序员里面有全套的笔记和课程，我只写了一部分，你可以去看完整版的。
怎么学习人工智能？
第一步：复习线性代数。（学渣的线代忘了好多-_-||）
懒得看书就直接用了著名的——麻省理工公开课：线性代数，深入浅出效果拔群，以后会用到的SVD、希尔伯特空间等都有介绍；
广告：边看边总结了一套笔记 GitHub - zlotus/notes-linear-algebra: 线性代数笔记。
第二步：入门机器学习算法。
还是因为比较懒，也就直接用了著名的——斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，吴恩达教授的老版cs229的视频，讲的非常细（算法的目标-数学推演-伪代码）。这套教程唯一的缺点在于没有介绍最近大火的神经网络，但其实这也算是优点，让我明白了算法都有各自的应用领域，并不是所有问题都需要用神经网络来解决；
多说一点，这个课程里详细介绍的内容有：一般线性模型、高斯系列模型、SVM理论及实现、聚类算法以及EM算法的各种相关应用、PCA/ICA、学习理论、马尔可夫系列模型。课堂笔记在：CS 229: Machine Learning (Course handouts)，同样非常详细。
广告：边看边总结了一套笔记 GitHub - zlotus/notes-LSJU-machine-learning: 机器学习笔记
第三步：尝试用代码实现算法。
依然因为比较懒，继续直接使用了著名的——机器学习 | Coursera ，还是吴恩达教授的课程，只不过这个是极简版的cs229，几乎就是教怎么在matlab里快速实现一个模型（这套教程里有神经网络基本概念及实现）。这套课程的缺点是难度比较低，推导过程非常简略，但是这也是它的优点——让我专注于把理论转化成代码。
广告：作业参考 GitHub - zlotus/Coursera_Machine_Learning_Exercises: Machine Learning by Andrew Ng from Coursera
第四步：自己实现功能完整的模型——进行中。
还是因为比较懒，搜到了cs231n的课程视频 CS231n Winter 2016 - YouTube ，李飞飞教授的课，主讲还有Andrej Karpathy和Justin Johnson，主要介绍卷积神经网络在图像识别/机器视觉领域的应用（前面神经网络的代码没写够？这门课包你嗨到爆~到处都是从零手写~）。这门课程的作业就更贴心了，直接用Jupyter Notebook布置的，可以本地运行并自己检查错误。主要使用Python以及Python系列的科学计算库（Scipy/Numpy/Matplotlib）。课堂笔记的翻译可以参考 智能单元 - 知乎专栏，主要由知友杜客翻译，写的非常好~
在多说一点，这门课对程序员来说比较走心，因为这个不像上一步中用matlab实现的作业那样偏向算法和模型，这门课用Python实现的模型同时注重软件工程，包括常见的封装layer的forward/backward、自定义组合layer、如何将layer组成网络、如何在网络中集成batch-normalization及dropout等功能、如何在复杂模型下做梯度检查等等；最后一个作业中还有手动实现RNN及其基友LSTM、编写有助于调试的CNN可视化功能、Google的DeepDream等等。（做完作业基本就可以看懂现在流行的各种图片风格变换程序了，如 cysmith/neural-style-tf）另外，这门课的作业实现非常推崇computational graph，不知道是不是我的幻觉??要注意的是讲师A.K的语速奇快无比，好在YouTube有自动生成解说词的功能，准确率还不错，可以当字幕看。
广告：作业参考 GitHub - zlotus/cs231n: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (winter 2016) （我的在作业的notebook上加了一些推导演算哦~可以用来参考:D）
《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。
个人如何避免被AI取代｜《人工智能》读书笔记
《人工智能》作者李开复和王咏刚，本书的价值在于告诉我们 人工智能时代成为必然时，个人应该做些什么，才能避免被AI取代？ 下面用八个问题来逐步展开。
AI就是与人类行为相似、会学习，能根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
从大众感知、AI界和教科书等不同方面可以有不同的定义，并且随着AI的发展，AI的定义可能会不断演化。给AI下定义便于理解，但是不必过于纠结。
目前我们身边常见的AI有：智能助理（聊天记事等如siri、度秘）、新闻推荐和新闻撰稿（今日头条等）、新一代搜索引擎、机器翻译、自动驾驶等。
AI只是人类的工具，今天的人工智能在以下七个领域还很「稚嫩」： 跨领域推理，抽象能力，知其然且知其所以然，常识，自我意识，审美，情感。
目前的AI是弱人工智能，总体上只是一种技术工具，只要严格控制，严密监控，人类完全可以像使用其他工具那样，放心的使用今天的所有AI技术。我们在科幻电影或小说中看到的，可能会威胁人类的强人工智能和超人工智能，以目前的技术发展情况来看，还很遥远。
如果把这里的「失业」定义为工作转变的话，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，特别是在一个适应人工智能时代的社会保障和教育体系建立之前，这阵痛在所难免。
但从长远来看，这种工作转变绝不是一种以大规模失业为标志的灾难性事件，而是人类社会结构、经济秩序的重新调整，在调整的基础上，人类的工作会大量转变为新的工作类型，从而为生产力的进一步解放，人类生活的进一步提升，打下更好的基础。
面对AI时代工作转变一定会发生的问题，急需解决的两大任务：
但总体来说， 失业问题未必会如某些人想象的那样严重，技术发展将造成一部分简单工作、底层工作的消失或转变，但由此也会催生更多吸引人，更需要人类判断力和创造力的工作类型。
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。
人工智能对人类工作的可能影响包括三种类型： 人类某种工作被人工智能全部取代、部分取代或者人类某种工作转变为新的工作形式。
AI时代，我们到底应该学什么才会不被机器取代？
人工智能时代， 程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能 将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成。
反之，那些 最能体现人的综合素质的技能 ，例如，人对复杂系统的综合分析、决策能力、对于艺术和文化 的审美能力和创造行思维能力，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值、最值得培养、学习的技能。而且，这些技能中，大多数都是因人而异，需要定制化教育或培养，不可能从传统的批量教育中获取。
人工智能时代最核心、最有效的学习方法包括以下几个方面：
1.主动挑战极限，在挑战中完善自我。 如果人类不在挑战自我中提高，也许真有可能全面落伍于智能机器。
2.从实践中学习。 面向实际问题和综合性复杂性问题，将基础学习和应用实践充分结合，而不是先学习再实践。
3.关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力 。被动接受命令的工作，大部分都可以由机器来替代。
4.面对面的课堂仍将存在，但互动式的在线学习将越来越重要。 只有充分利用在线学习的优势，教育资源才能被充分共享，教育质量和教育公平性才有切实保证。
5.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。
6.既学习人人协作，也学习人机协作。 未来的沟通能力将不仅仅限于人与人之间的沟通，人机之间的沟通将成为重要的学习方式和学习目标。
7.学习要追逐兴趣。 通常来说，兴趣就是那些比较有深度的东西，所以追逐兴趣，就更有可能找到一个不容易被机器替代的工作。
《AI 3.0人工智能落地的商业逻辑》读书笔记
你期待人工智能时代真正的来临，来改变我们的生活吗？ 关于人工智能，你所能想到什么呢？之前看电视的时候，有关人工智能的一些场景。就比如说，在医院，人工智能结合病人的各种检测数据，来判断病情，判断病人患各种疾病的一个概率，从而帮助医生更准确的能找到病灶部位，以及施展治病方案。
在现实生活中，目前我所看到的人工智能，无非就是某个餐厅减少几个服务人员，有一个机器人，端着菜盘转来转去，也能准确的找到就餐者的餐桌。
之前也了解到各种视频，通过各种文章，关于AI人工智能能给我们这个社会带来哪些变化？比如说自动驾驶，自动驾驶会发生车祸比例大大减少。还比说，人工智能的律师，这种律师可跟人不一样，它所记得的法律法规，比人厉害多了。再比方，人工智能的棋类高手，已经打败了世界冠军好几次。
还有些无人超市，商品就超市内，消费者直接拿走商品，商家会自动在消费者的账户中准确扣费。
现在，人工智能产业正迅速迎来全面发展，从芯片层、基础层、算法层、技术层到行业应用层，创新不断，在金融、安防、医疗、教育、传媒、企业服务等各领域全面开花。
未来呼啸而来，人工智能会给我们的生活带来翻天覆地的变化。本书就是告诉我们，人工智能是如何改变我们的生活，以及未来人工智能时代，我们该如何拥抱变化，面对第三次AI浪潮的机遇与挑战，我们该如何不被时代淘汰？在变革中抓住商机，实现蜕变。
一:当机器有了智慧
AI的核心是什么，人工智能的核心是机器进行理解、推理和学习。人工智能是拥有理解、推理、学习和互动能力的新一代信息系统。这个系统不断积累知识、学习和了解自然语言，与人类进行更加自然的互动。
人工智能距离我们越来越近。每一项科技的发展和进步都像硬币的两面，人类需要善用科技，让人工智能成为人类的朋友。而不是像电影《终结者》里面那样，机器已经失控，人无法掌控了。
要人工智能从行业场景落地上，从行业、技术、数据、人才、法规建设等多维度同步发展，围绕“行业+人工智能”建立自己的发展特色，真正让人工智能成为国家经济的驱动力和国际竞争砝码。
二，AI变革世界
世界在快速发生变化，新的技术变革对商业、社会的影响呈指数级增长，打破了人们过往的认知，也在颠覆企业的商业模式。一切坚固的传统，都烟消云散了。
第一，数据与人工智能具有强互动关系，人工智能革命的无名英雄是数据标注者。
第二，大数据和人工智能是同一价值链中的要素，无论大数据还是小数据，有价值的就是好数据。行业落地重要的是相关数据，而不是大而全的数据。
第三，人工智能的竞争，最终将是数据的竞争。
第四次工业革命已经拉开帷幕。这场革命以人工智能为核心驱动，将数字技术、物理技术、生物技术等学科融合在一起。其中迸发的强大力量，会更深刻地影响人类社会的基本运行方式。
人工智能革命，是思维力量的解放。
万物互联时代来临，物联网的核心同样是数据抓取，收集和传递数据，分析数据的价值，物联网的核心价值是通过大数据分析体现出来的。
物联网与人工智能的力量，不只是在一般意义上提高边际产出，其更大的意义在于数据真正成为一种生产要素，进入了生产函数，致使经济学上的“零边际成本”在更多场景下成为可能。
对未来的资本动向，风险投资注重财务回报，投资方向要聚焦在行业应用和落地上，特别是人工智能新开拓的场景；产业资本要着眼长远，主动拥抱人工智能，增强自身的技术与行业壁垒，适应智能时代的转型需求；国家资本和少数头部的人工智能公司，应多着力于人工智能基础层的构建，加大基础学科建设和人工智能人才培养力度，提升基础科研力量，建立产业集群，让中国的人工智能走得更远。
三:人工智能时代的全球行业变革
云计算改变了一切，它不仅改变了技术发展的频次和趋势，也触发了各行各业商业模式的变革。云计算把所有的技术以最低成本、最敏捷的方式，交付到每一个行业的使用者手上，根本性地撼动了人类社会的科技发展。
物联网和区块链属于体系化、架构型技术，物联网的核心是以遍布四周的传感器捕捉数据，获取数据资源，所谓万物互联，本质是万物的数据互联。区块链可以看成是一个共享的、不可变的分类账，用于记录交易、跟踪资产和建立信任、它的去中心化性质促进信息之间的信任和透明度。
人工智能的发展也正从“电动机”进入“生产线”利用的阶段。人工智能正在与行业应用深度融合，基于数据重新配置生产力和生产关系，找到颠覆性的商业模式，带来巨大的行业变革。
大数据分析和人工智能无疑是这个时代最主要的科技变革之一。数据作为21世纪新的自然资源，蕴藏着巨大的商业价值，企业可以通过数据分析、机器学习等洞察变化，帮助企业决策未来。
云计算、大数据分析、移动、社交、安全、物联网、区块链这些突破性的技术，为产业带来创新或颠覆。
四:企业如何抓紧AI红利
可以预见的是，未来每个企业都会变成数据公司。在人工智能时代，企业家必须重新认识数据的价值，建立清晰的数据战略。大数据时代，机会不局限在平台型的巨头企业，而属于每一个勇敢的革新者。
对于绝大部分企业而言，算法和算力不是壁垒，这些能力会由专业的基础设施运营商提供，企业只要自己拥有数据资源，就可以调用算法和算力服务便捷地使用人工智能，实现产业的智能化发展。
企业可以通过大范围利用自有数据、与外部交易数据、提供数据APl服务三大类方式来进行数据的价值创造。
产品、资产数字化的自有数据创新，企业自有数据往往可以不断积累，形成网络效应，是数据价值创造的首选。自有数据创新的一大方式是增强自有产品的数据生成能力，打造产品数据的创新能力。
整体来看，数据治理的实施有四个层次：第一个层次是从业务战略的高度来思考数据战略。第二个层次是在此基础上建立数据战略和数据安全原则。第三个层次是建立具体的治理原则、治理义务和治理方法。第四个层次是从技术、数据分类、组织管理等方面来保障数据治理的实施。
成功的数据战略应该包含数据资产、数据治理、数据价值创造、人才储备等在内的总体计划，为未来的业务增长奠定基础，提供持续不断的数据动力。
围绕着业务目标与流程，企业需要重构自身的组织架构。在重构时，企业要提出明确的组织目标、组织价值观及组织流程，最终搭建起准确、高效协同的组织结构。
人工智能的实践应该由业务与技术领导人共同评估、共同决策、共同领导。人工智能最终要落地产业，懂行业、了解行业是核心。
人工智能发展的过程中，企业还需要在审核、伦理、监督、风险等方面制定相应策略，建立安全方面的运营机制来保障公司人工智能战略安全落地。
人工智能技术就是未来全球化竞争的顺风车，不管你是否相信，人工智能技术的发展对企业变革速度的影响已经超过我们的估量。
五:下一个20年,AI走向何方？
未来人工智能如何发展，取决于当下我们如何行动。在这一波人工智能产业浪潮中，人工智能要想得到好的发展、友善的发展，就绕不开伦理和数据隐私的讨论。只有伦理和数据隐私做好了，人工智能才能发展得更好。好的伦理和隐私保护规则能够促进人工智能的发展，让人工智能成为人类能力的延伸，与人类更好地融合。
人工智能技术是人类能力的延伸，可以放大人的智能水平和行为边界，如果不套上“伦理项圈”，任由人工智能技术肆意发展，那么未来人类可能会遇到一个无法纠正的时刻。
人工智能是一项造福人类的技术，就潜力而言，其社会价值是无法估量的。但如果没有伦理的规范引导，其负面作用会无限放大。比如，造成大规模失业，扩大贫富差距，形成科技寡头统治等，甚至危及人类族群本身。
百度创始人李彦宏曾提出了人工智能伦理的四个原则，包括人工智能的最高原则是安全可控，人工智能的创新愿景是促进人类更平等地获取技术和能力，人工智能的存在价值是教人学习，让人成长，而非超越或替代人，人工智能的终极理想是为人类带来更多自由与可能。
人工智能的伦理原则，往往要事前预警，而非事后处理。凡事预则立，不预则废，伦理的制定需要政府、产业、学术、社会等多方深入讨论，共同提出有洞察力的原则。
个人数据价值时代，个人数据就是一种财产，未来会产生诸如“利息”“分红”这样的资产价值。
第一，创建个性化数据管理工具。
第二，建立数据隐私、数据传输的保护机制。
第三，厘清数据交易产业链中，数据所有者、数据管理者、数据处理者、数据运营者、数据使用者等各方角色与利益分配机制。
第四，打造数据交易的基础设施。其中至少应包括数据交易的实现机制设置、数据价格的发现识别平台及数据产品的快速生成工具。
第五，建立动态的数据定价机制。个人数据是有价值的，要把定价权交给市场。
最后作者告诉我们，我们人要保持清醒，保持自由意志和决策能力，不要产生过多的技术依赖。人工智能要安全、可控，人类自身也要独立、自控，人类的目标才能成为人工智能的目标，人工智能才会是真正的朋友。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能学习笔记怎么写的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。