通过以学生主动探索为中心的课程活动设计、拥有前端的软硬件平台、以及参与工程挑战竞赛活动，激发孩子们对科技的兴趣，帮助他们广泛地接触科技知识，掌握常用工程工具的使用方法，训练工程思维，培养其勇于接受工程挑战、主动学习、以及综合运用知识解决问题的能力。格物斯坦表示：近两年，各种你看得到看不到的渠道都在推荐学少儿编程。以至于周围的家长们都开始焦虑起来，好像孩子不会编程就要被时代抛弃了一样。

根据相关统计数据，我国人工智能相关人才缺口超过500万。很明显的信号，无论是“强基计划”、“高考热搜专业”、还是国家级白名单上的人工智能、机器人、编程领域的竞赛，智能机器人培训以及青少年机器人技术等级考试的不断成熟，都已明确地告诉家长，机器人与编程，已成了未来孩子的基本技能。少儿编程的近些年的发展趋势，那些对少儿编程还存在疑问的家长，或许可以从中的得到答案。

科技赋能想象力。把科技和想象力结合在一起，构建一个内容行业新的基础设施，能够极大的赋能生产效率，这通常来说，我们可以把创意分成两大类，表达性创意和功能性创意。机器人培训教学什么是表达性创意？表达性创意是感性的形式化表达。它是一种源自记忆、感情的自我表达，没有可度量的功利目标。什么是功能性创意？功能性创意是对需求的理性反应。外部条件会定义功能性创意的目标和意义。它具有明确的功能和性能度量。
功能性创意因为更理性，更有规律从而比较容易训练机器交由机器去完成；而表达性创意因为更强调自我表达，感性表达，也相对更难被机器去完成。无人机培训课程对于多数有兴趣使用人工智能(AI)的企业来说，不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。

因此，制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法：使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小，定制系统成本高昂，而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

然而，考虑到AI技术的进步，这些企业应该将重点从构建正确的模式——专注于软件的方法——转移到获取有用的数据上（这些数据可以说明我们需要AI学习的概念），以及使用新的机器学习操作工具。青少年科创培训尤其是，这些用来帮助生成高质量数据集的工具对于解决数据集小、定制成本高以及AI项目应用于生产的时间长等上述挑战至关重要。

业应该专注于收集高质量数据，将其工程团队的注意力从以模式为中心的方法转移，并让部署过程以及支持它所需的任何AI项目规划方案的核心部分。尽管AI的潜力巨大，但它尚未在大多数行业立足。当然，它已经改变了谷歌、百度和亚马逊等消费类互联网企业——所有这些公司规模都很庞大，拥有数亿用户的大量数据。培训机器人班不过，要实现AI每年创造13万亿美元价值这一预测，制造业、农业和医疗卫生等行业仍然需要找到办法让这项技术为它们服务。问题在于：这些消费类互联网企业用来构建其AI系统的行动手册——一个一体万用的AI系统可以为大量用户服务——对其他这些行业不起作用。

      

相反，这些传统产业将需要大量定制的解决方案，以适应其众多不同的用例。然而，这并不意味着AI不适于这些行业。而只意味着他们需要采取不同的方法。学习儿童机器人培训课程为了弥合这一差距并释放AI的全部潜力，所有行业的高管都应该采用新的、以数据为中心的方法来构建AI。

综上所述，在致力于构建AI系统目标时应该小心注意确保数据清楚地传达他们需要让AI学习的内容。这就需要专注于囊括重要案例、并进行了连贯标记的数据，以便AI能够从这些数据中学习它应该要做的事情。换言之，创建这些有价值的AI系统的关键是我们需要能够使用数据编程而不是代码编程的团队。