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人工智能视阈下高校设计学科教学 改革的新路径研究

Answer

以下是为您整合的相关内容:

在高校设计学科教学改革方面,相关法案提到了对人工智能领域的支持,包括支持跨学科研究、教育和培训项目,以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习,并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时,在高等教育中,有人认为大型语言模型(LLMs)可能会对其产生显著的积极影响,特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性,与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外,还有法案涉及推动机器学习的发展,支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。

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References

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(9)MACHINELEARNING.—The(b)INITIATIVE ACTIVITIES.—In carrying out the Ini-(4)Support for interdisciplinary research,edu-8cation,and training programs for students and re-9searchers that promote learning in the methods and10systems used in artificial intelligence and foster11interdisciplinary perspectives and collaborations12among subject matter experts in relevant fields,in-13cluding computer science,mathematics,statistics,14engineering,social sciences,psychology,behavioral15science,ethics,security,legal scholarship,and other16disciplines that will be necessary to advance artificial17intelligence research and development responsibly.18

教育:一个历史老师用GPT给学生讲课

[title]教育:一个历史老师用GPT给学生讲课[heading3]Teaching will get weirder — and that’s probably aIn the long term,I suspect that LLMs will have a significant positive impact on higher education.Specifically,I believe they will elevate the importance of the humanities.If this happens,it will be a shocking twist.We’ve been hearing for over a decade now that the humanities are in crisis.When faced with raw data about declining enrollments and majors like[this](https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2018/08/the-humanities-face-a-crisisof-confidence/567565/)and[this](https://www.newyorker.com/magazine/2023/03/06/the-end-of-the-english-major),it is difficult not to agree.From the perspective of a few years ago,then,the advent of a new wave of powerful AI tools would be expected to tip the balance of power,funding,and enrollment in higher education even further toward STEM and away from the humanities.But the thing is:LLMs are deeply,inherently textual.And they are reliant on text in a way that is directly linked to the skills and methods that we emphasize in university humanities classes.What do I mean by that?One of the hallmarks of training in history is learning how to think about a given text at increasingly higher levels of abstraction.We teach students how to analyze the genre,cultural context,assumptions,and affordances of a primary source — the unspoken limits that shaped how,why,and for whom it was created,and what content it contains.

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(9)MACHINELEARNING.—The(B)describes how the agencies carrying(viii)in consultation with the Council(4)in carrying out this section,take into con-(b)FINANCIAL ASSISTANCE TO ESTABLISH(2)ARTIFICIALINTELLIGENCE INSTITUTES.—(D)supports interdisciplinary research and16development across multiple institutions and or-17ganizations involved in artificial intelligence re-18search and related disciplines,including phys-19ics,engineering,mathematical sciences,com-20puter and information science,robotics,biologi-21cal and cognitive sciences,material science,so-22cial and behavioral sciences,cybersecurity,and23technology ethics;24VerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00024 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216p amtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS25•HR 6216 IH

Others are asking
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一,以下是一些常见的定义: 从一般角度来看,人工智能是指通过分析环境并采取行动(具有一定程度的自主性)以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件,在虚拟世界中运行(例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统)或者也可以嵌入硬件设备中(例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序)。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为:“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件,该软件能生成影响交互环境的输出(如内容、预测、建议或决策),以实现人为指定的特定目标。”其中,附录 1 列举的技术方法主要包括:机器学习方法(包括监督、无监督、强化和深度学习);基于逻辑和知识的方法(包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统);统计方法,贝叶斯估计,以及搜索和优化方法。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,对于像从照片判断人的年龄这类任务,我们无法明确解法,无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是,“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》,2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。
2025-01-02
人工智能的历史
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,但这种方法因无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识、表现及保持知识库准确性复杂且成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 例如在创建国际象棋计算机对弈程序时,方法不断变化。 此外,人工智能和机器学习在金融服务行业应用已超十年,促成了诸多改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表重大飞跃,正改变多个领域。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机,遵循受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。如今金融、医学和艺术等领域正从人工智能中受益。
2025-01-02
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机执行。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,无法明确编程,这类任务正是人工智能感兴趣的。 AI 分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 能做任何人类可以做的事。 人工智能术语包括: 机械学习:学习输入输出,从 A 到 B 的映射。是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。 数据科学:分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习:有输入层、输出层、中间层(隐藏层)。
2025-01-02
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面: 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》,其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则: 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和个人自主权,其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变其使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类知晓交流或互动情况,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性,其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视,符合国际贸易承诺,并考虑相关准则。
2025-01-02
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
全球人工智能治理研究报告
以下是为您整合的关于全球人工智能治理研究报告的相关内容: 2024 AI 年度报告: 正确预测: 好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能来制作视觉特效。 美国联邦贸易委员会(FTC)或英国竞争与市场管理局(CMA)基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易。 在全球人工智能治理方面,进展非常有限,会超出高层次的主动承诺。 一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单。 随着推理工作负载和成本的显著增长,一家大型人工智能公司(例如 OpenAI)收购或建立了一个专注于推理的人工智能芯片公司。 错误预测: 有生成式人工智能媒体公司因其在 2024 年美国选举期间的滥用行为受到调查。 自我改进的人工智能智能体在复杂环境中(例如 AAA 级游戏、工具使用、科学探索)超越了现有技术的最高水平。 科技 IPO 市场解冻,至少看到一家以人工智能为重点的公司上市(例如 DBRX)。 2024 人工智能报告: 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所,美国迅速跟进。世界首个人工智能安全研究所 AISA 有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect,一个用于 LLM 安全评估的框架,涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,双方同意共同开发测试,并计划在美国旧金山设立办事处。 政府急于填补关键国家基础设施中的漏洞。英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费了 5900 万英镑来开发一个“守门员”——一种先进的系统,负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还报道称计划设立一个“AI 安全研究实验室”,旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。随着攻击面扩大,开发人员加大了对“越狱”的研究。 2024 年人工智能现状: 全球治理的尴尬局面:全球在 AI 治理上的合作就像一场尴尬的华丽晚宴,大家都不知道该说些什么——承诺满天飞,实际行动却寥寥无几。 国家和地区法规的角力:疫情之后,越发魔幻的世界让我产生了世界在玩一种很新的“闭关锁国”,美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法,科技公司在这场与监管巨头的博弈中,还需面对自身可持续性目标的挑战——发展 AI 的排放量简直就像是一场全国范围的 SUV 自驾游,环保得让人哭笑不得。
2025-01-02
我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例
以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例: 教学:帮助学生做好组会准备,使用了 Claude + Gamma.app,Claude 能节省绝大部分时间。 医疗:蛋白质结构预测和蛋白质合成,用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研:用特定 prompt ,2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研:用 ChatGPT 做调研。 医疗:健康生物制药的研究,AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外,为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像人类一样学习,例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践,AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ,有以下建议: 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具,探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。
2024-11-07
AI对高校学生的影响
AI 对高校学生的影响主要体现在以下几个方面: 教育方面: 技术与政策的脱节导致教师培训和招聘存在问题。多数教师未接受过相关培训,不仅要掌握 AI 工具操作,还需懂得将其与教学目标结合,但当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上都无法满足需求。 现有评估和认证机制可能阻碍教育体系的快速变革,创新教育实践难以得到认可,影响学生就业前景和生活质量,加剧社会经济不平等,也可能损害教育机构的声誉和经济状况,影响国家竞争力和社会创新能力。 思维方面: 若过度依赖 AI 进行思考,可能导致认知萎缩(Cognitive atrophy)。例如在导航时完全依赖精确指令,而不主动思考方向,会变得缺乏思考的主动性。 留学方面: 留学顾问可利用多种 AI 技术和工具,如虚拟导览和校园参观的虚拟现实(VR)技术,来提高服务质量、提供个性化规划和建议,以及提供更好的学生体验,帮助学生提高申请成功率和留学体验。但需注意内容可能由 AI 大模型生成,要仔细甄别。
2024-09-21
有哪些可供高校教师使用的AI助力教育的工具
以下是一些可供高校教师使用的 AI 助力教育的工具: 1. 写作辅助工具:如 Grammarly、,帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 2. 演示文稿创建工具:例如。 此外,还可以通过以下方式利用 AI 助力教育: 1. 要求人工智能解释概念,获取知识。例如,。但要注意,因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 将 AI 融入教育体系,如利用 AI 个性化学习计划、追踪学生学习进度并给出辅导建议。教师需要在教育工作中加入 AI 的使用,学生也要学会与 AI 互动,例如使用 AI 辅助工具探索复杂的学术概念。学校应与技术公司合作,定期更新硬件设施和软件平台,并加大对教师的 AI 培训力度。 同时,教育政策也应进行改革,重新审视教育目标,培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。政府应设立教育科技发展基金,鼓励和支持校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术,建立多学科交叉课程。
2024-08-12
我是一名一线教师,想要学习如何搭建智能体。请跟我一起制定合适的进阶路径和推荐资源链接。
以下是为您制定的学习搭建智能体的进阶路径和推荐资源链接: 进阶路径: 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 新注册用户可获得 2000 万 Tokens。 可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,如直接充值现金,所有模型可适用:https://open.bigmodel.cn/finance/pay ;免费 GLM4Flash 语言模型/ 。所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 共学营报名赠送资源包。 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建。 推荐资源链接: 1. 智谱 BigModel 共学营第二期:把您的微信变成超级 AI 助理 https://bigmodel.cn/ 2. 教师的 AI 减负指南 3. 提示词培训课——Part2 在搭建智能体的过程中,您需要像导演一样,编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代。提示语的核心是逻辑,要将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并且让前一步的结果都成为后一步的基础。同时,不要害怕犯错,每一次尝试都是向成功迈进的一步。
2024-12-30
在L1级大模型基础上开发L2级大模型的通常路径是怎样的
目前知识库中没有关于在 L1 级大模型基础上开发 L2 级大模型通常路径的相关内容。但一般来说,开发 L2 级大模型可能需要以下步骤:首先,对 L1 级大模型的性能和局限性进行全面评估,明确需要改进和扩展的方向。然后,收集更多的高质量数据,以丰富模型的训练素材。接着,可能需要调整模型的架构,例如增加层数、扩大神经元数量等,以提升模型的表达能力。在训练过程中,优化训练算法和参数,提高训练效率和效果。同时,不断进行测试和验证,根据结果进行调整和优化,以确保 L2 级大模型能够达到预期的性能和功能。
2024-12-28
comfyui的学习路径
以下是一些 ComfyUI 的学习路径和资源: 1. 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。网址:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 2. 优设网:有详细的入门教程,介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。网址:https://www.uisdc.com/comfyui3 3. 知乎:有用户分享的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 4. Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。网址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 此外,还有以下共学快闪相关的学习内容: 1. Stuart 风格迁移 2. 红泥小火炉基础课程 3. 大雨换背景图 4. Anna 娜娜°图生 3D 5. 柒小毓基础课程 6. Ting 基础课程 7. 郑个小目标针对某个插件的深入讲解 8. 波风若川报错解决 9. chen 工作流的研发 10. 朱敏🎈基础课程、工作流 11. 王卓圻基础课程 12. 南城基础课程 13. Zero one 工作流开发 14. 梓阳基础课程 15. 蓝牙耍手机工作流搭建思路 16. 皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑 17. Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理 18. K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用 19. Adai 基础课程 20. 镜生视频 21. x 基础教程 22. 梦飞基础教程 23. 各个节点讲解和参数含义 24. 戴志伟基础课程 25. 雪娴_CC 基础课程,从安装开始 26. Joey 实时转绘工作流 27. 倪星宇 28. 22 换脸换背景实践落地 29. 早点睡觉 30. CT 优秀案例 31. 三思基础教程 32. 晓珍 33. Mr.大狐🏝报错解决 34. Duo 多吉~基础课程 35. 陈旭常用节点讲解和简单的节点制作 36. 长风归庭基础教程+工作流创建 推荐的学习路径: 1. 入门视频教程: 第 1 课:ComfyUI 入门教程,网址:https://www.bilibili.com/video/BV1D7421N7xN 第 2 课:ComfyUI 自定义节点的秘密,网址:https://www.bilibili.com/video/BV1pZ421b7t7 第 3 课:拆解 ComfyUI 工作流,网址:https://www.bilibili.com/video/BV1ab42187er/ 2. 理论宝典教程:学 ZHO 出品的免费理论视频课程 3. 文生图实操:学习完上面的视频课程,就可以使用下面的文生图工作流实际出图实操。工作流网址:https://openart.ai/workflows/lailai/textgeneratesimagesmvpworkflow/ChYNJiXHkZrjyvg1yL9f 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
AI的系统学习路径应该是如何规划的
以下是为您规划的 AI 系统学习路径: 1. 编程语言基础 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,熟悉其应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,例如百度的“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。 掌握主要技术,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. 参与实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试运用 AI 技术解决生活中的实际问题,锻炼动手能力。 5. 关注前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,及时了解 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,您可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个维度全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 领域的发展做好充分准备。
2024-12-27
有关AI的学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径: 新手学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 AI 与宠物结合的学习路径: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 偏向技术研究方向的学习路径: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向的学习路径: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-24
AI 学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-23