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如何教小朋友学人工智能

Answer

以下是关于教小朋友学人工智能的一些建议:

对于低年级小学生: 首先,要让他们理解创造人工智能模型就像给它一个会思考的“大脑”。科学家通过“机器学习”的方法,让计算机观察大量东西并找出规律来学会解决问题,这和小朋友在学校通过练习变得越来越好是类似的。Genie 模型通过看很多网络视频来学习,尽管没有特别标签,但它能自己理解和记住。Genie 模型有很大的数字网络即“模型参数”,就像巨大的钢琴,每个琴键代表一种知识。科学家还利用“生成模型”技术让 Genie 模型不仅能复制看到的东西,还能想象创造新的东西,比如根据要求创造出草原的图片,甚至创造出可以互动的虚拟世界。

对于中学生:

  1. 从编程语言入手学习,例如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。
  2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等体验应用场景,也可以探索面向中学生的教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。
  3. 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。
  4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。
  5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。

使用 AI 做事获取信息和学习东西: 最佳免费选项是必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx),付费选项通常也是必应较好。对于儿童,可汗学院的 Khanmigo(https://www.khanacademy.org/khan-labs)提供由 GPT-4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。但使用人工智能作为搜索引擎要谨慎,因为存在幻觉风险,不过在某些特定情况下,如技术支持、决定吃饭地点或获取建议,必应可能比谷歌更好。这是一个迅速发展的领域,使用时要小心。

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

References

面向低年级小学生的Genie模型 科普文章

[title]面向低年级小学生的Genie模型科普文章首先,要创造出Genie模型,科学家们需要给它一个大脑,这个大脑就是我们常说的“人工智能”。你们知道人工智能吗?它就像是一个机器人的思考方式,能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法,叫做“机器学习”,来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东⻄,然后从中找出规律,慢慢学会自己解决问题。你们上学的时候,老师会给你们很多问题,让你们练习,最后你们就会做得越来越好,对吗?Genie模型学习的方式也差不多,只不过它学习的东⻄是视频。科学家们给Genie模型看了很多网络上的视频,尽管这些视频没有特别的标签告诉Genie模型里面有什么,但Genie模型通过自己的学习,能够慢慢理解视频中发生的事情,并且记住了。Genie模型有一个非常大的数字网络,我们可以叫它“模型参数”。想象一下,就像是一个巨大的钢琴,每个琴键都代表一种知识。Genie模型有大约110亿个这样的琴键,所以它知道的东⻄非常非常多。接下来,科学家们需要让Genie模型更加聪明,让它不仅能看懂视频,还能创造出新的东⻄。所以,他们利用了一种叫做“生成模型”的技术。这种技术可以让Genie模型不仅仅复制它所看到的东⻄,还可以自己想象出新的东⻄来。就好比给了它一个画笔,它可以根据你告诉它的话题来画出全新的画面。比如说,如果你对Genie模型说:“我想看看一个大草原。”即使Genie模型以前没有看过真正的大草原,它也可以想象出一个草原的样子,并且创造出一个草原的图片给你看。这就是它的创造能力。而且,Genie模型还可以做到更神奇的事情:它能创造出可以互动的虚拟世界。这意味着,它不仅仅给你展示一个图片,还可以让你在这个虚拟世界

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

[title]问:中学生如何开始学习AI,有哪些好用的工具或者平台?我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具,体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI教育平台,如百度的"文心智能体平台"、Coze智能体平台等。3.学习AI基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以参加学校或社区组织的AI编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用AI技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。5.关注AI发展的前沿动态关注AI领域的权威媒体和学者,了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响,培养对AI的思考和判断能力。总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习AI知识和技能,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

[title]如何使用AI来做事:一份带有观点的指南[heading1]获取信息和学习东西最佳免费选项:[必应](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)付费选项:通常必应是最好的。对于儿童,来自可汗学院的[Khanmigo](https://www.khanacademy.org/khan-labs)提供由GPT-4驱动的良好的人工智能驱动辅导。如果您打算使用人工智能作为搜索引擎,可能不要这样做。幻觉的风险很高,无论如何,大多数人工智能都没有连接到互联网(这就是为什么我建议你使用必应。Bard,谷歌的人工智能,产生了更多的幻觉)。然而,[根据最近的一项试点研究](https://arxiv.org/abs/2307.01135),有一些证据表明,如果仔细使用,人工智能通常可以提供比搜索更有用的答案。特别是在搜索引擎不是很好的情况下,[如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议](https://twitter.com/emollick/status/1643718474668097538?s=20),必应通常比谷歌更好。这是一个正在迅速发展的领域,但您现在应该小心这些用途。[你不想惹麻烦。](https://www.nytimes.com/2023/06/08/nyregion/lawyer-chatgpt-sanctions.html)

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我如何给小朋友介绍AIGC
小朋友们,今天我们来了解一下很有趣的 AIGC 哦! AIGC 就是利用特别厉害的人工智能技术来生成各种各样内容的一种方式。它能通过学习很多很多的数据,按照我们给的要求生成内容。 AIGC 可以生成好多东西呢,比如文字,像故事、文章、对话;还能生成好看的图片、有趣的视频。 AIGC 跟其他生成内容的方式不太一样,比如 UGC 是由像你们这样的用户自己生成的内容,像在社交媒体上发的照片、文章。PGC 呢,则是由专业的叔叔阿姨们生成的高质量内容,像新闻报道、影视作品。 AIGC 里面还有很多相关的技术名词哦。AI 就是人工智能,它能像我们的大脑一样思考。机器学习是电脑自己找规律学习,有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是有标签的训练数据,无监督学习是自己发现规律,强化学习就像训练小狗一样从反馈里学习。深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等。 2017 年 6 月,谷歌团队发表了一篇很重要的论文,提出了 Transformer 模型,它处理数据可厉害了,比其他的模型更能处理长距离的文本。 小朋友们,现在是不是对 AIGC 有一点了解啦?
2024-11-15
小朋友应该如何开展学习编程和AI
对于小朋友开展学习编程和 AI,以下是一些建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向小朋友的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 如果希望在编程方面继续精进,至少熟悉以下 Python 相关内容: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们在 Python 中是如何工作的。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2024-10-19
有一个小朋友的私人教练微信群,个人手机中存储的微信聊天历史,如何提取成ai可以使用的知识库包含时间线,语音,图片视频。
目前要将个人手机中存储的包含时间线、语音、图片、视频的小朋友私人教练微信群聊天历史提取成 AI 可以使用的知识库,存在一定的技术难度。 对于文字聊天记录,可通过手动整理或使用一些第三方工具进行导出和整理。但对于语音、图片和视频,AI 直接处理和理解这些内容的能力有限。 语音需要先进行语音转文字的处理,这可能需要借助专门的语音转文字软件,且转换的准确性可能受到语音质量、口音等因素的影响。 图片和视频的内容提取则更为复杂,需要使用图像识别和视频分析技术,将其中的关键信息提取出来并转化为文字描述,但这种转化的准确性和完整性难以保证。 总的来说,要实现您的需求,需要综合运用多种技术和工具,并且可能无法达到完美的效果。
2024-08-08
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未具体阐述)
2024-12-25
人工智能主播的发展现状
目前,人工智能主播的发展呈现出以下现状: 1. 聊天机器人作为人工智能伴侣已存在数十年,如今在一对一对话中有了跃进式改进,并融入到人们的社交生活中。 2. 像 CarynAI 这样由网络红人创建的语音聊天机器人,用户需付费与其交流,且能带来可观收益。 3. 拥有人工智能伴侣虽看似小众,但已成为生成式人工智能的主要应用案例,成千上万甚至数百万人已建立并培养了与聊天机器人的关系,且这一趋势有望使 AI 伴侣变得普遍。 4. 许多受欢迎的应用场景与浪漫相关,精明的生成模型消费者通过一些平台打造虚拟伴侣,并寻找规避审查的工具,甚至存在拥有数万用户的地下伴侣托管服务。 5. 除了与浪漫相关的应用,还出现了更广泛的应用领域,如 Snapchat 中的聊天机器人,人们会就宠物、流行文化新闻和足球等热门话题进行交流。
2024-12-25
人工智能历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 在创建国际象棋计算机对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,搜索策略在对局结束时效果好,开始时因搜索空间大需通过学习人类对局改进,后续采用基于案例的推理,现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则将输入句子重新表述为问题,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来期待完整基于神经网络的模型独立处理对话,最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机虽先进但仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程,因不知大脑完成任务的具体步骤,这种类型任务是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2024-12-25
人工智能历史图谱
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 起初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因提取知识复杂、成本高等问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,学习速度快于人类。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 等是混合系统,使用神经网络转换语音、识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得成功。 近期神经网络研究在 2010 年左右有巨大发展,大型公共数据集出现,如 ImageNet 催生了相关挑战赛。2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率,此后神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 在过去几年,大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据,可先预训练再针对具体任务专门化。
2024-12-25
有没有关于健身的人工智能,可以提供适合自己的锻炼计划
以下是一些关于健身的人工智能产品和案例,可为您提供适合自己的锻炼计划: 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具: Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案。网址:https://keep.com/ Fiture:由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 3. 案例: 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划,例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外,还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具,如可提升沟通能力。
2024-12-24
有没有这些生成式人工智能的url
以下是一些与生成式人工智能相关的 URL: 生成式人工智能简介的视频学习地址: https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐: 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架:NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接: 英文解读链接:
2024-12-24