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与美术教育有关的AI

Answer

AI在美术教育领域的应用正变得越来越多样化和深入,以下是一些利用AI进行美术教育的工具和方法:

  1. AI Art:AI Art帮助学生更清晰地理解艺术作品的目的和意义,通过分析艺术作品的社会背景、文化内涵和艺术家的创作意图等信息,更深入地理解艺术作品的价值和意义。

  2. 个性化学习路径:AI技术可以根据每个学生的需求和进度定制学习材料和教学,提供个性化的学习体验,使学生能够依据个人的兴趣和实际能力进行学习。

  3. 模拟真实艺术创作环境:AI技术可模拟真实的艺术工作环境,为学生开启一个自由探索与创作的空间,促进学生艺术技能的提升和创新思维的激发。

  4. 提高艺术作品制作效率与质量:AI辅助的图像和视频编辑工具,如自动修复、色彩调整、风格迁移等,提升了艺术作品的制作效率和质量。

  5. 分析艺术作品的风格与技巧:AI技术通过机器学习分析艺术史和艺术理论,帮助学生更深入地理解艺术作品的背后含义和艺术流派的发展。

  6. 探索艺术的新方式:AI生成艺术为学生和教师提供了探索艺术新形式和表达方式的新途径,促进了艺术与科技之间的融合。

  7. 美术加AI:这是一个专门为美术生设计的学习工具,提供定制模型、生成素材、科目改画等功能,帮助美术生提升绘画技能和创作能力。

  8. 教育工具:例如QuillBot、Owlift、Grammarly、Gradescope、Fireflies.ai、Otter.ai、Google Scholar、Copy.ai、Google Bard和Course Hero等,这些工具提供从写作辅助到学术研究的全方位支持。

通过这些工具和方法,AI技术不仅丰富了美术教育的内容,也为教师和学生提供了新的教学资源和方法,推动了艺术教育模式的创新和变革。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

By contrast,if you’re teaching a health class where a student develops an app,you might not care if they use generative AI to help write the code.Instead,your focus is on helping students design a health campaign based on healthy habits.You might not have time to teach students to code by hand.You might not care about coding by hand.The app is merely a way for students to demonstrate their understanding of a health standard.If you’re teaching an art class,you might not want AI-generated images but you might embrace AI-generated images in a history class where students work on making infographics to demonstrate their understanding of macroeconomics principles.It might feel like cheating for a student in a film class to use AI for video editing but the AI-generated jump cuts might save loads of time in a science class where students demonstrate their learning in a video.In a film class,it’s critical for students to learn how to edit by hand in order to tell a story.In science,AI-generated jump cuts allow students to create videos quickly so they can focus on the science content.I also want to recognize that some of what students learn can and will become obsolete.I’m pretty sure I didn’t actually need to memorize the state capitols,for example.Which leads me to the next question...But What If We Don’t Need That Skill Anymore?I grew up in an era where teachers were moving away from memorization.We still had to memorize math facts and,for some reason,state capitols.I’ve never visited a state and thought,“Man,I really need to see the capitol.” If I’m Nevada,I’m not like,“Screw Vegas,I’m going to Carson City!”

教育篇-5000+个AI项目详解

官网链接:Langley AI(https://www.heylangley.com/)Langley AI是一个个性化语言学习伴侣。这个平台由Franklin da Vinci所创建,旨在改变您学习新语言的方式。Langley AI提供了多种语言选择,根据您的偏好和目标提供量身定制的学习体验。

教育篇-5000+个AI项目详解

官网链接:https://esai.ai/ES.AI是一个创新的AI驱动写作工具,旨在为学生和年轻专业人士创造有影响力的论文和叙述。通过提供廉价、高质量的写作支持,ES.AI利用尖端技术增强申请材料的同时保持作者的声音的完整性。

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openai最近有什么新闻
以下是 OpenAI 最近的一些新闻: 1. 12 天连续直播相关结果,昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布,之前发布的是 o1 Preview 历史版本,正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多,OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini,拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限,可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度,可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格,如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展,o1(2024 年 9 月)排名全球第 9800 名,o3(2024 年 12 月)提升至第 175 名,现内部模型已达全球第 50 名,预计今年内登顶第一。
2025-02-17
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly:支持文生视频、图生视频、视频翻译,免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元:腾讯视频模型,目前只支持文生视频,图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息: AI 绘画在工业机械设计中的应用: Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片,如一个数据图标,蓝色渐变磨砂玻璃,磨砂玻璃建筑,白色透明科技感白色城市建筑场景,数据线链接,芯片等元素,具有高细节灰色背景与简单的线性细节,工作室照明,3d,c4d,纯白背景,8k 等特点。质感不错,可多尝试喂不同构图的图片,喂图玩法对图片影响最大的是参考图,建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用: NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法,设计的零件比人类设计的更强壮、更轻,且会提出人类想不到的想法,但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径: 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍:查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与专业人士交流学习,关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的相关项目,如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时,掌握相关基础知识和技术细节很重要,通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展,在 CAD 设计中的应用会更广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息: 在小红书博主方面,有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享,您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到,工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及,包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈,未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时,在 3D 生成方面,须解决空间几何难题,材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射,纹理生成方法多元化,核心技术不断突破,AI 赋能加速发展,应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式,其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力,可通过对话方式表达设计需求,利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求,并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议: 1. 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现,因“AI 工具”功能强大能做无数事情,反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式,不论是什么人群。 6. 最后,如果想交流并一起在 AI 路上探寻,欢迎戳 。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17