一、职业卫生验收所需资料？
职业卫生检测需提供的资料 1、委托企业的名称、地点、性质、规模、劳动定员、检测 目的等。 2、 工艺流程简图及简单文字说明；主要生产设备及布 局，生产设备自动化、密闭化程度；可能产生的职业危害因 素种类、部位、存在形态等。
3、 总平面布置如工作区、生活区、居住区、废弃物处 理、辅助用地的分布，尤其是存在职业病危害因素场所布置， 相互之间的影响情况。 4、 生产工艺过程中使用的原料、辅料、中间品、产品 名称，用量或产量。 5、 采用的职业病防护设备及应急救援措施；配置的个 人使用的职业病防护用品
二、人工智能职业素养？
一、人工智能时代教师的任务有何改变
教师的任务发生了剧烈的变化。正如迈克尔·富兰 ( Michael Fullan) 所言：“教育史现在处在一个极为重要的拐点”。一方面，世界上大多数学校的教师和学生都被规定的课程内容和评价体系所束缚;另一方面，“无处不在的数字工具和数字资源让任何人在任何时候都可以学习知识内容”。“这意味着两件事: 第一，教师不需要再去亲自传授广泛的知识内容;第二，学校也无须传授那些理论上学生以后生活所需的全部知识。”现代学校教育产生以来，教师的天职就是教授知识，如今这却变得好像不是十分重要了。
人工智能时代教师
二、人工智能时代教师会被取代吗?
人工智能在未来可能承担的十二个角色: 可自动出题和自动批阅作业的助教、学习障碍自动诊断与反馈的分析师、问题解决能力测评的素质提升教练、学生心理素质测评与改进的辅导员、体质健康监测与提升的保健医生、反馈综合素质评价报告的班主任、个性化智能教学的指导顾问、学生个性化问题解决的智能导师、学生成长发展的生涯规划师、精准教研中的互助同伴、个性化学习内容生成与汇聚的智能代理、数据驱动的教育决策助手。结论是：人工智能将在未来学校占有一席之地，未来教育将是教师与人工智能协同共存的时代。
人工智能时代
三、人工智能时代教师需要培养哪些素养?
人工智能是人的创造物，它是人类本质力量具象化的结果。人是万物之灵，人具有在道德、情感、审美、创造性等等方面的优势，这些都是人之所以为人、且人工智能难以超越人类的关键特质。因此，关键在于人类能否实现自我超越，在于能否将自身某些使人之为人的特质臻于完善。我们必须不断提高这些非对称优势，最终与人工智能教师优势形成互补的关系。
人工智能时代教师
未来的新一代教师必须是全面发展的，特别是必须在以下几方面具有很高的基本素养。
1、道德素养
道德是人类在认知能力之外一个使人之为人的首要关键特质。道德是智能发展到高级阶段的产物，是智能的高等表现形式之一，也是个体智能通过组织转化成可控制的群体乃至整个人类智能的关键因素。
2、情感素养
情感是使人类有别于智能机器的另一个关键特质。人工智能是科学的成果，科学是人类理性的成果，而人类除了理性之外，还有包括情感在内的非理性方面。人性的非理性方面极其丰富。我们的理性遵循同一的逻辑，而非理性却极具个人的独特性。人类在非理性方面表现出的这种个人独特性，是人工智能很难模拟和超越的。
3、哲学与审美素养
这也是人工智能难以超越人类的特殊精神领域。对真正的人来说，才会产生生存价值和生存意义的问题。“生存，还是毁灭，这是个问题”，智能机器不会在真正意义上提出这类“哈姆莱特式”的问题。这个修养使我们人类的生活更有意义和追求更加美好。
4、批判性思维和创新思维的素养
这也将是人类难以允许人工智能超越自身的关键领域之一。作为人类高阶思维的一部分，批判性思维是一种多层次的较为复杂的思维，它在一阶思维的基础之上再增加至少一层的思维，并通过对低阶的思维进行分析、评价和重建，将思维提升到意识反思的更高水平之上。这也是人类立于不败之地的根本。
培养人工智能时代教师，除了革新传统师范教育之外，先进的、科学的教师继续教育也是关键，这样，人工智能时代教师新格局就提上了日程。最后，再把重要的结论重复一次：新一代智慧师训对于教师素养的四项基本培养目标是：提高教师的道德素养、情感素养、基于批判性式思维的创新素养和哲学与审美素养。
三、人工智能所需要学习的技能有哪些？
这是一份来自5年调参侠的血泪史，讲一讲这几年我在人工智能领域都需要哪些知识。
老规矩， @TopGeeky 持续输出干货文章，建议收藏、点赞、关注后再看，并欢迎私信讨论，关注后私信将我这些年收藏的学习资源全部送到你的网盘吃灰。
人工智能需要的六大技能
先简述一下，人工智能需要数学基础技能、编程技能、数据工程能力、机器学习基础算法、深度学习算法、开发框架及项目等六大核心技能，聚集此六大技能多半就能站在人工智能最顶尖的一批人了。当然，千万不要对这六大技能感到畏惧，人工智能行业最应该具备的能力就是持续的终身学习的能力。
接下来将对以下技能一一拆解并附上学习资源，入门人工智能行业大概需要1-2年时间的学习，未来的道路很长千万别忘记初心，保持终身学习的能力。
上图详细的说明了人工智能所需要的知识点，但是千万别害怕，入门人工智能并不需要把所有知识点全部学会，只需要记住整体脉络即可，在真实场景遇到的时候再去补相关的知识点，切记保持终身学习的能力！切记！
认识人工智能
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。虽然人工智能是一门具有多种方法的跨学科科学，但尤其是机器学习和深度学习的进步正在为科技行业的几乎每个领域带来范式转变。
- 将人工智能称之为机器可以具有人类思维相关认知能力的愿景
- 目前解决的方式是通过机器学习的方法来逼近人工智能这一个愿景
- 其中深度学习是机器学习中目前效果较好且最火热的一个技术分支
数学基础技能
深度学习的第一步或技能是 数学技能。它可以帮助您了解深度学习和机器学习算法的工作原理。当你尝试着去理解一个像机器学习（ML）一样的交叉学科的时候，主要问题是理解这些技术所需要的数学知识的量以及必要的水平。
数学有多重要同学们肯定都十分清楚，尤其是在人工智能（数据科学）领域，不懂数学想必寸步难行。
简单来说，数学能力是决定未来人工智能从业长远的必备条件。但是并不建议从头到尾花大量时间去一步一个脚印学习，这样会让你持续走弯路。
对于数学学习的最佳方式，就是将所有的知识点+学习资源整合，当遇到相关知识点成为拦路虎的时候回过头，利用学习资源重新复习这个知识点
线性代数
线性代数是 21 世纪的数学。在机器学习领域，线性代数无处不在。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵、正交化和正交归一化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和范数（Norms），这些都是理解机器学习中所使用的优化方法所需要的。
- 由 MIT Courseware 提供的线性代数课程（Gilbert Strang 教授的讲授的课程），备受广大学生的喜欢，精品中的精品，首推、强推。这门课的精彩程度在于它能够让你从空间的角度去考虑问题，而不仅仅是方程。而且书中大量的讲到线性代数的应用
- 3Blue1Brown出品的这个线性代数的本质系列视频就是开胃菜，总共14个小视频，视频控制在9-18分钟之间，很适合短时间快速温习线性代数知识点，更适合基础不好同学入手。
- immersivemath这个是最容易理解线性代数和空间关系的一种交互式网站，通过可以活动的图像，你可以观察和理解难懂的数学理论，课程看不懂的时候过来看一看帮助理解
- 关于教学课程强推清华大学马辉老师出品的线性代数是目前当中最难、品质保证最高，适合对数学有极度兴趣或者准备考研的同学。
- 《线性代数的艺术》一共只有12页纸，而且一半都是图解，小白也不用担心看不懂，阅读完这本书其实就算是完成线性代数的入门，建议由此入手，在遇到其他问题学习其他课程即可。
PS: 这篇文章耗时一周整理全网最具有代表性的线性代数学习资源，如果觉得有所帮助收藏、点赞、关注三连是对我最大的支持。
概率论与统计学
机器学习需要的一些概率和统计理论分别是：组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布（伯努利、二项式、多项式、均匀和高斯）、 矩母函数 （Moment Generating Functions）、最大似然估计（MLE）、先验和后验、最大后验估计（MAP）和抽样方法。
微积分
当确立好一个算法模型之后，问题的最终求解往往都会涉及到优化问题。在探寻数据空间极值的过程中，如果没有微分理论和计算方法作为支撑，任何漂亮的模型都无法落地。当然如果不具备基础的微积分知识，在理解机器学习算法的优化上同样困难，
因此，夯实多元微分的基本概念，掌握最优化的实现方法，是通向最终解决方案的必经之路。
凸优化
机器学习中广泛使用的凸优化方法主要分为梯度下降法和拟牛顿法，学习凸优化在机器学习中具有重要的地位，能够帮助我们更有效地训练模型、提高模型的性能，并且提供了坚实的数学基础和工具，用于解决各种优化问题
编程技能
Python 是迄今为止最流行、最好的机器学习语言，超过 60% 的机器学习开发人员使用并优先使用它进行开发。 Python 如此有吸引力有几个关键方面。 一方面，它很容易学习，这对于那些想要开始机器学习的人来说至关重要。 它还具有可扩展性和开源性。入门机器学习需要学习一门编程语言，这门编程语言主推python，如果有编程学习经验的同学可以自行学习。
数据工程能力
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程很少在机器学习相关的书中阐述，包括很多网络课程当中，这个需要很多实际经验才能得出处理数据的知识。这里推荐几本特征工程的图书，可以自行阅读
数据工程包括数据获取，存储和处理。因此，工程师的主要任务是为数据提供可靠的基础架构。如果我们看一下需求的层次结构，数据工程将进入其中的前2-3个阶段：收集，移动和存储，数据准备。
还需要使用和了解绝大多数大数据存储工具，下面总结了大多数用于存储和处理大量数据的工具：
- Apache Kafka（Scala）
- Hadoop，HDFS（Java）
- Apache Spark（Scala）
- Apache Cassandra（Java）
- HBase（Java）
- Apache Hive（Java）
要了解这些工具的工作方式，您需要了解它们所使用的语言。Scala的函数式编程使您可以有效地解决并行数据处理的问题，在性能方面，python远远比不上Scala。还可以使用Java来对这些工具进行操作，不管怎么样你至少需要学会一种手段来操作这些工具。
机器学习基础算法
按照机器学习算法分类可以将机器学习划分为：
监督学习
非监督学习
按照难度划分，可以通过下面内容详细说明一下不同算法之间的难度和入行需要掌握的程度。
| 知识点 | 内容 | 概述 |
|---|---|---|
| 分类算法 | 逻辑回归，决策树，支持向量机，集成算法，贝叶斯算法 | 准备面试的同学们必须掌握 |
| 回归算法 | 线性回归，决策树，集成算法 | 有些算法既能做分类也能做回归 |
| 聚类算法 | k-means，dbscan等 | 无监督是实在没标签的时候才考虑的 |
| 降维算法 | 主成分分析，线性判别分析等 | 重在理解降维的思想 |
| 进阶算法 | GBDT提升算法，lightgbm，，EM算法，隐马尔科夫模型 | 进阶算法有时间精力的同学们可以挑战 |
监督学习
监督学习是指在给定的训练集中“学习”出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入和输出，即特征值和目标值（标签），训练集中数据的目标值（标签）是由人工事先进行标注的，下面给出监督学习算法的发展时间线。
监督学习再次划分下去也包括两个类别，分别是分类和回归
分类方法可预测离散响应 - 例如，电子邮件是真正邮件还是垃圾邮件，肿瘤是恶性还是良性的。分类模型将输入数据划分成不同类别。典型的应用包括医学成像、语音识别和信用评分。
如果您的数据能进行标记、分类或分为特定的组或类，则使用分类。例如，笔迹识别应用会使用分类来识别字母和数字。在图像处理和计算机视觉方面，无监督模式识别方法被用于目标检测和图像分割。
回归方法可用于预测连续响应，例如电池荷电状态等难以测量的物理量，电网的电力负荷或金融资产价格。典型的应用包括虚拟传感、电力负荷预测和算法交易。
2.无监督学习
无监督学习算法利用未标记的数据自行从数据中发现模式。该系统能够从提供的输入数据中识别隐藏的特征。一旦数据更具可读性，模式和相似性就会变得更加明显。
下面是一个使用未标记数据训练模型的无监督学习方法的示例。在这种情况下，数据由不同的车辆组成。该模型的目的是对每种车辆进行分类。
无监督学习的一些示例包括 k 均值聚类、层次聚类和异常检测，下面详细介绍了无监督学习的类别和应用
| 算法名称 | 类型 | 特点 | 应用 |
|---|---|---|---|
| K-means | 基于划分方法的聚类 | 将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心 | 客户分析与分类、图形分割 |
| Birch | 基于层次的聚类 | 通过扫描数据库，建立一个聚类特征树，对聚类特征树的叶节点进行聚类 | 图片检索、网页聚类 |
| Dbscan | 基于密度的聚类 | 将密度大的区域划分为族，在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，并将簇定义为密度相连的点的最大集合 | 社交网络聚类、电商用户聚类 |
| Sting | 基于网格的聚类 | 将空间区域划分为矩形单元，对于不同级别的分辨率，存在多个矩形单元，高层单元被划分为多个低层单元，计算和存储每个网格单元属性的统计信息 | 语音识别、字符识别 |
| 主成分分析(PCA) | 线性降维 | 通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据转换为组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分 | 数据挖掘、图像处理 |
| 线性判别分析(LDA) | 线性降维 | 将高维空间中的数据投影到低维空间中，投影后各个类别的类内方差小，而类间均值差别大 | 人脸识别、舰艇识别 |
| 局部线性嵌入(LLE) | 非线性降维 | 在保持原始数据性质不变的情况下，将高维空间的信号映射到低维空间，从而进行特征值的二次提取 | 图像识别、高维数据可视化 |
| 拉普拉斯映射(LE) | 非线性降维 | 从局部近似的角度构建数据之间的关系，对要降维的数据构建图，图中的每个节点和距离它最近的K个节点建立边关系 | 故障检测 |
深度学习算法
深度学习基础知识
| 算法名称 | 内容概述 |
|---|---|
| 神经网络 | 神经网络是最基础的，为后方网络的学习打下基础 |
| 本质神经网络 | 大家听起来很熟悉吧，深度学习中的大哥大！计算机视觉的核心网络 |
| 神经网络 | 北乔峰，南慕容，这就是自然语言处理中的大哥大了！ |
| 对抗生成网络 | 现在比较火的模型，玩起来很有趣，可以进行各种图像融合 |
| 序列网络模型 | NLP中常用架构，机器学习翻译模型，应用点比较多 |
| 两大经典网络架构 | 刚才说的CNN和RNN都是比较基础的网络模型，在其基础上还有很多拓展需要大家掌握 |
如果想要实战深度学习建议参考这本书 《动手学深度学习》， ⾯向希望了解深度学习，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。
深度学习论文
如果你是深度学习领域的新手，你可能会遇到的第一个问题是“我应该从哪篇论文开始阅读？”下面是一个深入学习论文的阅读路线图！
这份深度学习论文阅读路线分为三大块：
Deep Learning History and Basics
Deep Learning Method
Applications
当然如果想要理解今年最热最火的深度学习大模型知识的话，真心的建议你参加知学堂推出的《程序员的AI大模型进阶之旅》一共2天的课程，里面有业内技术大佬全面解读目前的机器学习技术以及应用，可以提升对于模型的认知和掌握，更快速的了解这门工具。更更更更重要的是，学习要跟对教程老师，这门课的老师来源于科研界和工业界大牛授课，帮助你展望AI未来发展趋势。
最重要的是这个课程是完全免费的，白嫖党的福利。不需要钱就可以和大牛对话，这种机会实属难得， 更能体验自主训练的机器学习模型，实践理论相结合。上面的链接就是公开课的链接！！另外，添加课程之后一定一定一定要添加助教小姐姐的微信，可以私聊助教领取今年最火最热的大模型学习资源！！
开发框架及项目
开发框架
Sklearn：
scikit-learn 库是日常机器学习和数据科学最受欢迎的平台之一。原因是它是基于 Python 构建的，这是一种功能齐全的编程语言。这边有一个经典的Sklearn学习资源
PyTorch：
PyTorch中文官方文档其中讲述了很多有用的知识点。阅读英文文档比较困难的同学也不要紧，PyTorch相关的中文文档也很丰富，中文文档非常详细的介绍了各个函数，可作为一份PyTorch的速查宝典。
TensorFlow：
这是 YouTube 视频的 TensorFlow 教程，非常生动有趣。有视频讲解，文字教程，还有代码供你学习和练习。
tensorflow_cookbook：GitHub 5200 + Star这是一本 TensorFlow 英文书的代码，你在网上可以搜到这本书来看看，也可以在这直接使用这些代码进行学习。一共十一章，讲解十分详细
tensorflow2_tutorials_chinese：GitHub 2900+ Star
中文课程，详解讲解了tensorflow的使用教程。
Hi，这里是 @TopGeeky，一位持续输出计算机相关精品文章的热爱流程序员，如果本文对你有很大的帮助的话，请点赞、收藏、关注三连。因知乎平台规范本文没有提供资源外链，如果想要完整资源外链的话，关注+私信，领取资源汇总
四、从事教师职业所需条件？
1、教师的职业内在要求为人师表，职业就是教导他人，不管对方的年龄如何，只要是学生，教师就应该担负起自己的责任。应聘在选择教师这个职业的时侯，思想就要一直放在教书育人的过程中。
2教师在爱自已的同时，爱进入学堂每一位学生。要不断提升自己知识面，在教的过程中，把自已的知识和思想全部给予到学生脑海中，对每一个学生各方面能力做出正确的引导。
3、教师职业内在要求是将自己所了解的知识、转为时间和精力，传递到学生思想中去。教师非常不容易，应该担起自己责任，成为他人师傅。
五、关于人工智能职业认知？
目前，我国人工智能就业需求少，学历要求基本上是研究生、博士生，同时学习其他专业的考生也可以和人工智能抢工作。例如，学习计算机一定能和人工智能的工作，人工智能不一定能去抢电脑的工作。目前，我国人工智能人才差距已超过500万人，从工资方面来看，人工智能和大数据也是两个收入最高的专业领域，但必须记住，高收入背后需要两个条件，名校毕业+研究生以上学历。
总之，由于人工智能是综合性的交叉学科，本科学习不充分的话，本科毕业后竞争力很弱。相反，本科学习计算机、自动化、数学等，对研究生深入研究智能有很大帮助。如果考生的分数能进入计算机名校的话，有学校名声的支持，至少找工作或者继续读研没什么问题。
六、人工智能的职业分析？
未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：第一，智能化是未来的重要趋势之一。第二，产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。第三，人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。
在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，因此不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。另外，由于相关人才的数量比较少（研究生培养为主），而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。
七、人工智能训练师入门所需要什么知识？
神经网络基础，教程基础，优化理论基础等。
八、人工智能与职业的关系？
具体来说，人工智能对人类职业的影响，可以分为六点。
第一，职业总是会变的。我们回望一下人类历史，就会发现随着技术的进步，总会有新的工作产生，也会有旧的职业消亡。从前欧洲有种职业是敲窗人，他们的工作内容，就是每天早上按时敲打窗户叫醒你。这个职业有点像行走的闹钟，但闹钟被发明之后，这个职业就消亡了。
第二，现今人类所从事的工作中，有很多是属于非常糟糕的职业。比如煤矿工人、钢铁工人的工作环境都特别恶劣，这类职业由机器去取代，其实代表着时代的进步。
人工智能时代会出现的21种新职业，你能猜到几种？
第三，机器是需要人的。无论硬件还是软件，机器的生产、推广、销售、维修、清理等等，都离不开人。
第四，不要低估人类的想象力和创造力，因好奇心的驱使而去探索和创造的职业，依然会吃香！
第五，技术使世界更美好。技术可以在方方面面带来社会的进步，让我们的工作也更加美好。
第六，技术也会给世界带来新麻烦。不可否认，技术在解决问题的同时，也在创造新的问题，这就催生了新的职位，并且必须要由人来担当。
九、人工智能职业目标定位？
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的智能才能完成的复杂工作，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
例如，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且还能够比人脑计算得更快、更准确。
十、人工智能 职业
人工智能和职业的未来发展
人工智能（AI）技术的快速发展正逐渐改变着我们的生活和职业景观。随着机器学习和大数据分析能力的提升，AI不仅在工作场所发挥作用，也在专业领域和日常生活中广泛应用。职业领域也面临着巨大变革，新兴的AI技术正重塑着人们的工作方式和职业选择。
人工智能对职业的影响
随着人工智能技术的不断进步，越来越多的传统工作岗位开始向自动化和智能化转变。一些重复性高、机械性强的工作可能会被自动化取代，而需要高度智力和创造力的职位则会更受欢迎。人们需要不断提升自己的技能，适应这一新的职业环境。
在AI时代，数据分析师、机器学习工程师、智能系统设计师等新兴职业将迎来更广阔的发展空间。同时，传统行业也需要与人工智能技术结合，提高生产效率和服务质量。
职业发展中的人工智能应用
人工智能技术正在渗透到各行各业。在医疗领域，AI可用于辅助诊断、个性化治疗和药物研发；在金融领域，AI可应用于风险控制、投资建议和智能支付等方面。未来，人们将更多地与人工智能技术交互，借助AI辅助决策和提升工作效率。
对职场人士而言，掌握人工智能技术成为一项重要的职业技能。了解基本的机器学习原理，熟练运用数据分析工具，将成为职业发展的关键。同时，要不断学习和更新知识，跟上人工智能技术的发展步伐。
人工智能的职业前景
作为未来职业发展的重要趋势，人工智能领域拥有巨大的发展潜力。AI行业的蓬勃发展将带来更多的就业机会和职业选择。了解人工智能技术，掌握相关技能的人才将更受市场欢迎。
随着AI技术的应用不断深入，职业发展也将更加多元化和个性化。传统职业与人工智能技术的结合将为不同行业带来更多创新和可能性。人们需要拥抱变化，积极适应新的职业模式，不断提升自己的专业能力。
结语
人工智能正深刻影响着我们的职业生涯和工作方式。随着AI技术的发展，人们需要不断学习和适应新的职业环境。把握人工智能技术的发展趋势，将有助于个人职业发展和未来就业机会的把握。
