慕课机电一体化教程答案

1. 如何培养新型农民？
2. 重庆大学机械工程在读硕士，想转去学机器学习，应该怎么规划自己的学习？

如何培养新型农民？

首先谢谢小悟空邀请。

什么是新型职业农民？从属性来说，新型职业农民首先是农民，既然为新型，其又不同于咱们所说的农民。农民是不得不以农为生，而新型职业农民则是一批高素质有科学素养、具备现代农业经营管理及生产技能，以农业为职业、具有相应的专业技能、收入主要来自农业生产经营并达到相当水平的现代农业从业者。

早在2017年1月22日，农业部科技教育司就已经引发了《“十三五”全国新型职业农民培育发展规划》的通知，可见国家对于这一工作也是相当重视，毕竟这是一个事关我国13亿人民口粮以及将来谁来种地的根本性问题。据农业部数据：

关于这一问题，个人认为新型职业农民培育可以从以下几个方面着手。

打造新型职业农民队伍，培育对象要有针对性，对于那么就备高素质、思想开放容易接受新生事物的对象予以侧重发展，重点以种植大户、合作社带头人、农业企业骨干和返乡创业者为对象。

目前我国已经将新型职业农民配以上升到国家战略，***引导带动，各地市***完善相关扶持政策，从金融、税费、土地流转方面予以政策性扶持。这些问题都不是农民个体能够解决的，国家在这些方面也有必要完善政策，同时鼓励新型职业农民培育政策方面给予可行性措施保障，切实保障农民利益，消除隐患。自2012年以来，新型职业农民连续6年出现在中央一号文件，但是，需要做的工作还有很多。

新型职业农民培育是复杂的系统工程，涉及多部门、多学科，涵盖面广，交叉度比较大，对于培训工作需要有系统而理论的指导而纲。同时有序推进各种农业职业培训机构以及***带头示范性义务培训机构。加大投入，改善培训设施，并需要有足够的专业技能培训老师，能够满足不同类型新型职业农民的知识需求。

***要在新型职业农民方面持续加大财政投入支持力度，鼓励职业农民创业，对其提供小额信贷、财政贴补、保险等方面予以支持，给予保障，消除职业农民的创业后顾之忧。同时对于职业农民培育方面***加大财政贴补力度。

谢邀！如何培养新型农民？

未来农业的发展方向是农业现代化，农业现代化标志是农业科技化和集约化，农业科技化和集约化，需要转变传统农业理念，培养一大批爱“三农”、有文化、懂技术、善经营的现代化新型职业农民。

根据***院《乡村振兴战略规划》“实行更加积极、更加开放、更加有效的人才政策，推动乡村人才振兴，让各类人才在乡村大施所能、大展才华、大显身手”，强化乡村振兴人才支撑，如何培养新型职业农民，成为首当其冲的历史使命。

首先，建立健全职业农民制度。现有的农业大学、农业职业技术学院要面向乡村，扩大招生，新建一大批农业职业技术院校，培育农村科技人才。开展职业农民职称评定，支持大专院校与农业合作社，农业龙头企业合作，建立农业科技开发机构，解决农业开发中公关课题，解决农业生产短板。

其次，发挥农村专业人才积极性，保障他们生活***待遇，医保和社保制度，解决他们的后顾之忧，使他们有理，有利，安心农业科技开发。

三是鼓励社会人才从事农业建设。目前农业现代化发展最缺的是人才、资金和技术，应该支持鼓励各类人才到农村，到农业生产第一线，开展人才培训，技术指导。逐步提高农村素质。

这种***还是别搞了好吗？在我们这里举办新型农民培训班，只是搞了个开学仪式在没有见过一个人来，过了半月直接考试，考卷，答案一起发，就算合格过关了，到现在半年了什么也没有见到过

农民作为科技创新成果的接受者，其素质的高低在很大程度上影响科技推广的成败。高新农业技术不仅能够带来高产出和低成本的好处，也会带来因技术使用过程中的信息不完全或不对称所引发的风险。加强对新型职业农民的教育培训，不仅有利于增强其辨别和应用新技术的能力，也有利于提高农民获取和接受新技术的能力，从而促进农业科技的推广。只有科技工作者和农民素质提高了，两者才能互动地开展工作，新型职业农民可以将在实践中发现的新问题，以及在使用农业科技产品过程中遇到的新情况及时准确地表达出来，与农业科技工作者协商讨论和共同解决，互相学习和进步，不断推动科技创新工作的顺利进行。

要重视对已有农业研发和推广工作者的培训和再教育，尤其是要加强对基层工作者的培训教育，以提高其掌握和应用新技术的能力。农业科技人才队伍的建设是一项系统工程。要调整收入分配机制，建立和健全激励机制，吸引高素质人才。高素质科研工作队伍是农业科技创新和推广的人才保障。

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重庆大学机械工程在读硕士，想转去学机器学习，应该怎么规划自己的学习？

谢谢邀请。

学术是大部分大学理工科学生的必修课，微积分、线性代数、概率论与数理统计，我想作为一个机械工程的硕士，这些课程应该都学过，所以数学知识我认为不应该成为障碍和问题。

机器学习里面目前用的比较广发的编程语言是Python，工欲善其事必先利其器，要想做机器学习，编程不应该成为障碍，而Python语言是各个编程语言里面入门较为简单的一种，社区健全、***丰富，如果本科期间学过基本的编程语言例如C\C++，入门Python都比较容易，想成为Python高手可能需要一些日子，但是后期可以慢慢来学。

现在网上充斥着各种机器学习的学习资料，视频或书籍，我觉得大多数都是坑，有不少人是利用人工智能的火热想趁机获得一些好处，如果不懂得很可能被这些内容耽误了时间和精力，所以我认为好好把个别几个好好学一下就行了，推荐如下：

***课程

吴恩达《机器学习》

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吴恩达《深度学习工程师》

莫烦Python

教材

周志华《机器学习》

先试试在网上找一些相关教程看看，可以考虑先看吴恩达的机器学习教程，然后结合着看周志华的西瓜书，之后应该就算是入门了。机器学习牵涉大量的数学知识，学习过程也相当枯燥，想要转的话要有心理准备。

谢谢邀请！

要想从机械工程[_a***_]机器学习是可以的，但是存在一定的难度，需要一个系统的学习规划。通常情况下机械工程专业的学生往往都有一个扎实的数学基础，数学基础（包括高数、线性代数、概率论、离散数学）是学习机器学习方向的前提，但是机器学习作为人工智能领域的主要研究内容之一，还需要掌握算法设计、算法实现、计算机基础等内容，关键是如何建立机器学习的研发思路，这个往往是自学者最大的瓶颈之一。

要想入门机器学习需要遵循以下的学习路线：

第一：了解机器学习的概念。在学习机器学习之前首先要知道机器学习要解决什么问题，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律（Machine Learning in Action），这个定义感觉和数据分析有异曲同工之处，所以在大数据领域里***用机器学习的方式进行数据分析也是一个比较常见的做法。

第二：了解机器学习的步骤。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用，通过这个步骤可以发现，数据是机器学习的前提，算法是机器学习的核心。要想实现这个步骤需要做三件事，第一件事情是找数据，第二件事情是学习算法，第三件事情是学习编程语言。目前网络上有不少数据集是可以使用的，从学习的角度来说是可以满足要求的，当然也可以编写爬虫获取一些数据，算法的学习是重点，需要掌握一些常见的机器学习算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k-mean、kNN、Apriori等算法，最后需要掌握一门编程语言来实现这些算法，Python是一个不错的选择，看两个Python实现算法的小实验：

第三：建立机器学习的思路。机器学习的思路建立是一个漫长的过程，只有掌握了大量的基础知识之后，才能建立起解决问题的思路。把实际问题抽象成算法，然后通过算法建立起动态模型，再通过动态模型解决类似的问题是一个基本的机器学习思路。看一个算法的描述过程：

深度学习是机器学习领域一个重要的突破，需要重点关注一下。

机器学习方向的研究生通常情况下在研二的时候会进驻课题组，然后在老师的指导下进行课题研发，这个过程会让学生建立起一个比较系统的知识结构，重点就是如何建立机器学习的解决思路和实现方法。所以，在学习的过程中如果有专业人士（导师、师哥师姐）指导一下，会节省大量的学习时间。

大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在指导相关方向的研究生，如果对这些方面感兴趣的同学可以关注我。

如果有大数据、人工智能、物联网、云计算等方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

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