张 岩 张立臣

哈尔滨信息工程学院

摘要(Abstract)：

近年来，人工智能技术以其突破性的进展成为推动社会进步的重要力量。在算法层面，深度学习作为人工智能的核心技术之一，已从传统的神经网络结构发展为包含卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）在内的复杂模型体系。这些模型不仅能够处理大规模数据集，还在图像识别、自然语言处理和语音分析等领域展现了卓越的性能。与此同时，机器视觉技术的快速发展也得益于深度学习算法的优化，其在目标检测、场景分割和三维重建等任务中表现出色，为智能监控、自动驾驶等应用场景提供了坚实的技术支撑。在算力方面，图形处理器（GPU）、张量处理单元（TPU）等专用硬件的出现显著提升了人工智能模型的训练效率，使得大规模并行计算成为可能。此外，云计算和边缘计算的普及进一步拓展了人工智能技术的应用范围，使其能够在分布式环境中高效运行。数据作为人工智能技术的另一重要支柱，其获取与处理能力的提升同样不可忽视。随着互联网和物联网设备的普及，海量数据的积累为人工智能模型的训练提供了充足的素材，而大数据分析技术的进步则使得数据清洗、特征提取和模型优化变得更加高效。综上所述，人工智能技术在算法、算力及数据方面的全面突破为其在教育领域的广泛应用奠定了坚实基础。

关键词(KeyWords)：

人工智能；计算机；高等教育

参考文献(References)：

［1］张兴莉，高明亮，金劲，等.探索人工智能技术在高等教育改革中的应用［J］.科技资讯，2024，22（14）：203-206. 

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