有哪些可以教幼儿园大班小朋友数学的网校或是APP
不建议过早让孩子接触电子设备！首先对眼睛不好，另外幼儿园阶段数学以动作-表象认知为主，应该多通过主动的数学活动，实物操作，来积累孩子日常数学认知经验，培养数学学习兴趣。小朋友的数概念系统是在不断的计数实践中发展起来的，能正确区分10以内实物的多少和比较10以内两个数字的大小；可以借助实物进行10以内数的组成和分解，能够掌握实物的数序，进行少量实物加减运算是小学入学的基础要求。数学并不是只有计算，思维启智需全面。汹涌之际，很多小朋友只能在家里玩，正好可以利用这个机会，多进行数学亲子互动，数学知识和概念不是通过说教，而是孩子通过理解内化，是一个主动建构的过程。① 数学认知经验数学是一种社会性活动，它的学习素材无时不有，无处不在。小朋友学习数学的起点并不是逻辑公理，而是生活中的一些实际事例，生活经验是儿童数学学习的重要资源。我们分析孩子数学学习基础时，往往忽略知识之外学生应该具有的生活经验，一年级很多内容都与生活密切相关，真正带入到实际场景中，通过“问题串”式的引导是最佳的学习方法。→ 通过实物+分成图，练习10以内数的组成与分拆→ 钟面数学认知经验积累钟面上都有什么数学知识呢？先收集生活中随处可见的时间，让孩子体会到数学与生活的联系，从日常生活的点点滴滴去体会时间的概念。要引导孩子自己去发现和描述出来。→ 认知小朋友都会收到爸爸、妈妈的红包，可以在家来一次模拟购物，让孩子去接触和认知各种面值的钱币及价格标签。在实践活动中去认知，才能激发孩子好奇心和学习兴趣，积极参与的过程中，小脑袋瓜一直在专注思考的。→ 空间图形及位置认知除了数概念系统，还有空间观念的启蒙和发展。家中各种几何形体的认知，上下、左右、前后的认识等等，小朋友的经验是学习几何知识的基础，这些只能通过多观察，多操作，多想象，多描述去真实感知和体验空间与图形的现实意义。等等，生活中到处都是数学，家长应该履行起自己的义务，引领孩子走进美妙的数学世界。② 培养数学学习兴趣这个阶段，只要家长引导正确，玩其实也是一种学。数学优秀的孩子都是小时候“玩”出来的。→ 火柴棒培养孩子数学发散思维用火柴棒摆一摆，看你能不能摆出10个学过的汉字？→ 七巧板启蒙图形的拼组七巧板是认识基本图形以及图形组合的最佳教具，给孩子专注的时刻，让他尽情去创作吧。→ 有挑战的数独游戏数独游戏不但能培养数字推理游戏，还能够强化数感，增强观察能力。一举多得，家长可以和孩子一起参与。结束语：孩子天生有好奇心，不应该被限制在线上课堂的说教内容上，从观察力，运算能力，空间想象力，逻辑推理能力，动手操作能力，表达能力等多方面去培养。首先你要引领孩子爱上数学，小朋友数学学习能力提升离不开家长的付出，加油！欢迎关注王老师头条号及悟空问答学习更多好玩有趣的数学学习方法
初学者应该如何从零开始学习人工智能
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。机器学习有关机器学习领域的最佳介绍，请观看 Coursera 的 Andrew Ng 机器学习课程。 它解释了基本概念，并让你很好地理解最重要的算法。有关ML算法的简要概述，查看这个 TutsPlus 课程“Machine Learning Distilled”。“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习 ML 算法在 Python 中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:Perer Norvig 的 Udacity Course on ML（ML Udacity 课程）Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML（另一门ML课程）YouTube上 的机器学习教程 mathematicalmonk深度学习关于深度学习的最佳介绍，我遇到最好的是 Deep Learning With Python。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。在Google上也有一个great introductory DL course，还有Sephen Welch的great explanation of neural networks。之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。MIT Deep Learning（深度学习）一书。UFLDL tutorial by Stanford （斯坦福的 UFLDL 教程）deeplearning.net教程 Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）一书Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines （神经网络和机器学习）一书人工智能“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。大脑如何工作如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的来解释最好的现代理论。Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有声读物）Gödel, Escher, Bach我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。其他资源：Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何创建一个头脑Ray Kurzweil） (有声读物)。Principles of Neural Science （神经科学原理）是我能找到的最好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 – 我还在读它。数学以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：微积分学Khan Academy Calculus videos（可汗学院微积分视频）MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT关于多变量微积分的讲座）线性代数Khan Academy Linear Algebra videos（可汗学院线性代数视频）MIT linear algebra videos by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）Coding the Matrix （编码矩阵） – 布朗大学线程代数CS课程概率和统计可汗学院 Probability（概率）与 Statistics（统计）视频edx probability course （edx概率课程）计算机科学要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 （深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course （MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。其他资源Metacademy – 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle – 机器学习平台以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！
一直在听朋友提起AI教育，靠谱吗
不靠谱！作为一个程序员，可以很负责任的告诉你，至少在目前阶段，所谓AI大部分都是营销手段，是噱头，是哗众取宠，AI教育就更别提了。在我看来，教育的教不仅仅是知识的单向传递，更是经验的传授；教育的育不仅仅是知识和科学体系培育，更是人生观、价值观和世界观的培育。近年来中学生大学生因受不了学业压力、社会压力而的越来越多，这是谁的过错？如果连老师家长都不能帮助孩子建立强大的心理，一个冷冰冰的机器能做什么？现在的人工智能仅仅是一个起步阶段，可以简单理解为大数据加一些推荐算法，用它来推推商品，推推娱乐新闻还行，用来教育，还是不要误人子弟了吧！当然，退一步说，人工智能用来辅助教育还是可行的。
人工智能的基础书籍有什么推荐
什么是人工智能？人工智能（artificial intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。1-learning opencvlearning opencv的作者是gary bradski和adrian kaehler，两位都是opencv库的发起人。其中，bradski是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授 kaehler在2014 2016年间做过magic leap副总裁。本书适合对计算机视觉和图像处理有基本了解的人群，通过本书能更好地了解opencv如何让编程任务更容易。两位作者将众所周知的算法编码成可调用的函数库，可以用来完成更复杂的任务。当然，这也作为一本用户手册，目录结构清晰，遇到问题时可进行查阅。这本书的中译本叫《学习opencv》2-artificial intelligence: a modern approachartificial intelligence: a modern approach是人工智能领域经典教材，作者是stuart jonathan russell和peter norvig。russell是加州大学伯克利分校的计算机科学教授，已发表超过100篇关于通用人工智能的论文 norvig是google research主管，aaai fellow acm fellow。本书提供了现代技术中关于人工智能理论与实践最全面和前沿的介绍，通过智能决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的人工智能技术，推荐给对人工智能感兴趣的专业研究人员。3-Algorithms of Intelligent Web作者是Haralambos Marmanis和Dmitry Babenko，前者是用机器学习解决工业问题的先驱，后者参与设计了用于银行 保险和供应链管理的应用程序本书会让你学会该如何捕获、存储和构建网络中的用户数据，并通过数理统计、神经网络和深度学习等方法实现数据分类，进而构建推荐系统。本书还提供了如在线广告的点击预测等案例分析，附有相关代码。市面上比较多的是第2版，第一版封面是蓝白配色，第二版变成了黑白。中译本名叫《智能web算法(第2版)》定价69元。这本书的作者是dan jurafsky和james h. martin，两人都是斯坦福大学语言学系和计算机科学系教授。本书涵盖了经典自然语言处理、统计自然语言处理、语音识别和计算语言学等方面。聊天机器人、智能问诊和对话系统等等让语音和语言处理成为21世纪最令人兴奋的一个研究内容。本文采用统计学方法和其他机器学习算法，通过实例来说明各种方法的相对优势和不足，分别涉及序列标注、信息提取、智能问答、语音识别和语音合成等多个前沿研究方向。对于语音学领域专业人员，这是一本重要的参考书籍。中译本的书名丢掉了“语音”，叫《自然语言处理综论》，邮电出版社有英文影印版《语音与语言处理》。好像都不太容易买到。4-Programming Game AI by Example作者Mat Buckland本书是游戏人工智能方面的经典之作，畅销多年，主要讲述如何使游戏中的角色具有智能，先介绍了游戏角色的基本属性及常用数学方法，接着深入探讨游戏智能体状态机的实现，提到了图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法，还以lua脚本语言为例来介绍了游戏脚本语言的优点。综上，本书适用于对游戏ai开发感兴趣的爱好者和游戏ai开发人员。有中译本，定价79元，容易买到。5-Foundations of Statistical Natural Language Processing作者是Christopher D. Manning和Hinrich Schütze，两人都是斯坦福大学教授这是国内外多所著名大学的计算语言学教材，全面系统地介绍了统计自然语言处理技术。本书涵盖的内容十分广泛，包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深，从数学基础到精确的理论算法，从简单的词法分析到复杂的语法分析，适合不同水平的读者群的需求。中译本《统计自然语言处理基础》由电子工业出版社出版，定价55元，易断货。6-Pattern classification作者是Richard O. Duda Peter E. Hart和David G. Stork，其中Duda是圣何塞州立大学名誉教授本书是模式识别和场景分析领域的经典著作，第1版出版于1973年，2000年的第2版保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，还新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。中译本《模式分类》定价59元，某东某宝某当等等都有售。7-Neural Networks for Pattern Recognition作者和我们前边提到的 模式识别与机器学习 一样，也是Christopher Bishop，爱丁堡大学计算机系教授从统计模式识别的角度来看，这本书完整地介绍了前馈神经网络。本书在介绍基本数学知识后，研究了概率密度函数的建模方法以及多层感知机和径向基函数网络模型的性质和优点，还提到了误差函数的主要算法、神经网络调参技巧及贝叶斯技术的应用。本书的目标人群为涉及神经计算和模式识别领域的相关研究人员。8-Design Patterns in Java作者是Steven John Metsker和William C. Wake，其中Metsker是Dominion Digital公司的管理顾问，擅长运用面向对象技术构建结构清晰 功能强大的软件系统本书通过一个完整的java项目对经典著作design patterns一书介绍的23种设计模式进行了深入分析与讲解，实践性强，却又不失对模式本质的探讨。本书创造性地将这些模式分为5大类别，以充分展现各个模式的重要特征，并结合uml类图与对应的java程序，便于读者更好地理解。同时本书给出了大量练习及参考答案，使读者印证比较，寻找不足。中译本《java设计模式》出版于2007年，定价49元，似乎同样严重断货。9-Natural Language Processing with Python作者是Steven Bird Ewan Klein和Edward Loper，三人分别是墨尔本大学软件工程系副教授 爱丁堡大学语言技术教授和宾夕法尼亚大学博士本书基于自然语言工具包nltk库，不要求读者有python编程的经验。内容按照难易程度顺序编排，先介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的python程序分析感兴趣的文本信息；接着讨论了结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点；然后介绍了语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等；进而再介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法和如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了nlp领域的过去和未来。综合评价，本书是自然语言处理领域的一本实用入门指南。国内有中译本和英文影印本，都叫《python自然语言处理》，中译本定价89元。10-Practical Common Lisp作者是Peter Seibel，加州大学伯克利分校教授本书是一本不同寻常的common lisp入门书，介绍了作者的学习经历，分别讲述了各种基础知识，主要包括：repl及common lisp的各种实现、s-表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏等，然后通过9个章节详细介绍了几个有代表性的实例，包含如何构建垃圾过滤器、解析二进制文件、构建id3解析器，以及如何编写一个完整的mp3 web应用程序等内容。本书适合common lisp初学者及对其感兴趣的相关人员。中译本《实用common lisp编程》定价89元，各大电商平台都有，偶尔断货。11-科普类科普类的书，应该看那些呢，这一类书实在是太多了。《浪潮之巅》 作者吴军博士李开复的书《人工智能：李开复谈ai如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》李彦宏的书《智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》周鸿祎的《智能主义：未来商业与社会的新生态》吴霁虹的《未来地图:创造人工智能万亿级产业的商业模式和路径》《AI：人工智能的本质与未来》，玛格丽特·博登老太太写的，她是英国萨塞克斯大学认知和计算机科学学院第一任院长，从1997年起，她就是该系认知科学研究教授。“她拥有医学科学、心理学、哲学等学科背景，并能够将这些学科的理论融会贯通，与自己对人工智能的研究相结合。她被誉为是“人工智能领域的女性牛人”。12-《世界著名计算机教材精选·人工智能:一种现代的方法(第3版)》这是一本教材，也可以说是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。900多页的大部头，很耐看，关于人工智能技术的都囊括在里面了，想往这块发展的一定要看这本13-《深度学习》这是由全球知名的三位专家Ian Goodfellow Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写的书，是深度学习领域奠基性的经典教材，全书500多页14-自己动手写神经网络机器学习与人工智能参考书 基于java语言撰写。15-Information Theory：Inference and Learning Algorithms 比较深首先你得有语言基础，其次有数学基础，人工智能的基础语言是python16-Preparing for the Future of Artificial Intelligence 为人工智能未来做好准备这份发表于 2016 年 10 月。它介绍了人工智能目前在社会中所处的状态以及其在经济中所发挥的作用。它也提出了关于人工智能的短期和长期愿景的问题。这份绝对值得一读，因为它不仅时间非常近，而且其信息源非常权威。美国国家科学技术委员会旗下的机器学习和人工智能小组委员会是该的主要作者。17-Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk 作为全球风险中积极因素和消极因素的人工智能该的作者是 eliezer yudkowsky，其得到了 machine intelligence research institute 的赞助。这份研究了人工智能如果像现在这样继续高速发展可能在未来造成的多种后果。因为我们还不知道人工智能将向哪个方向发展，所以我们也不清楚其所带来的影响哪些是积极的、哪些是消极的；因此 yudkowsky 同时研究了这两个方面。18-Learning to Trust Artificial Intelligence Systems 学习信任人工智能系统在这份中，我们可以看到我们总是会不得不面对新的先进技术，而且最终我们会认识到这些技术将能够以这样或那样的使我们的生活更好。这份认为人工智能（ibm 喜欢称其为「增强智能（augmented intelligence」）也是这样。人工智能将会越来越多地出现在我们的生活之中，我们会适应它，我们的生活也将因为它而变得更加美好。这份人工智能的作者是 guruduth banavar 博士，他是 ibm 研究院的副院长以及认知计算部门的首席科学官。19-Disruption Ahead德勤联合 ibm 专门投入资源做了此份报告，让各种商业与个人能用到这一技术。在此中，你会学到他们如何做人工智能，期待的收获是什么，以及期待什么时候发生文中提到的里程碑。在读此报告时，你会学到大量 watson 的工作机制以及目前是如何部署机器的。里面也有如今的使用案例。20-Artificial Intelligence, Robotics, Privacy and Data Protection 人工智能 机器人 隐私和数据保护这个主题是欧盟在马拉喀什的一场会议上讨论的，此于今年 10 月发布，主题集中在随着人工智能和机器人的崛起，为什么开始讨论数据保护和隐私问题如此重要。因为这些计算机像超级计算机一样有着前所未有的能力，也因为随着技术进一步发展我们需要现在就开始考虑如何保护地球上每个人的数据与隐私。21-The New Wave of Artificial Intelligence 人工智能新浪潮由 evry 发布的此份是来教育读者为什么新的人工智能公司要通过升级旧的人工智能概念来进行变革？为什么它们要在众多产业使用人工智能技术创造全新的未来？观测为什么、什么时候来创造人工智能商业非常的重要，即使最后结果与旧商业一样，你也需要从头开始做人工智能。在你使用一项完全不同的技术时，整个流程是独一无二的。22-Think Stats 关于概率与统计学的初阶介绍类书籍这本书主要是介绍一些可以用来处理实际数据和讨论相关问题的基本方法。这本书讨论了一个基于美国国家卫生研究院（national institutes of health）数据的实际案例，来开展相关话题和知识点的讨论。这本书鼓励读者们去做一些基于真实数据集的project。23-Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》这本书相比于数学更注重与对贝叶斯方（bayesian method）和概率性编程的理解。
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有录音的，是会录音的。考试前，系统通过AI核验对考生身份进行验证，规避找人等问题；考试过程中，电脑和手机采集桌面操作、考生正面音视频、手机副摄像头音视频等音视频画面，系统自动记录考生切屏等违规行为，在线实时发出警告；此外，系统还会持续抓拍考生正脸比对，及时发现中途换人替考的作弊行为；考试后，系统智能判卷提高效率，还可以使用匿名流水判卷等设置，规避判卷舞弊行为的发生。