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我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例

回答

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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|教学：帮助学生做好组会准备|我只使用了Claude + Gamma.app。其中Claude已经足够好用，帮我节省绝大部分时间||教育|[教学：帮助学生做好组会准备](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/NevewTW8diwSBik8AWAcH8iknQg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|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也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质||教育|[医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VjNbwghn2ioQQsk2IuZcKuIMn3e?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告|先确定整个调研报告的大纲目录。这个因为我们老师发了示例报告，所以我直接把目录截图下来用手机识别。搞定。||教育|[做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MzAawmzfwiD25wkoUsacTa6PnOd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：用ChatGPT做调研|随着最近的OpenAI聊天机器人ChatGPT热潮仍在继续，我们决定研究几种方法，这个著名的聊天机器人如何帮助您创建用户体验调查——或任何其他调查||教育|[做调研：用ChatGPT做调研](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VBvMw8T0tiRHCkkskyKcbkW9nVc?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|医疗：健康生物制药的研究|AI在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用||教育|[医疗：健康生物制药的研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/C2R1wLWQhizJAykI7bKcKLljn3d?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|

为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习

毫无疑问，AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员；初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊；几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而，为了真正改变这些领域，我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说，“专家” AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始，通常是通过正规的学校教育，然后是某种形式的学徒实践；数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习，大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程：例如，医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息，是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验，获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此，但对于AI来说，这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点（“正确”和“错误”的例子）——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI，而不是仅仅依靠大量的数据，并期望一个生成模型解决所有问题。例如，我们首先应该训练生物学的模型，然后是化学的模型，在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生，但他们的课程从化学和生物学的基础开始，而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程，他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样，设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习，然后是博士研究，再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉，特别是在分子层面，这些差别真的很重要。例如，雌激素和睾酮只有细微的差别，但它们对人类健康的影响截然不同。

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

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2024-11-21
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以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。相关部门将制定标准、工具和测试以确保 AI 系统安全可靠，还将通过制定新标准来防范利用 AI 制造危险生物材料的风险，以及通过建立标准和最佳实践来保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗，如商务部将为内容认证和水印制定指导，以明确标记 AI 生成的内容。 关于 AI 相关的监管协调，将支持企业对 AI 创新进行有信心的投资并减少不确定性。行业要求进一步的系统协调以明确谁负责解决跨领域的 AI 风险并避免多个监管机构的重复要求。例如“AI 公平保险有限公司”设计新的 AI 驱动算法来设定保险费价格，其使用 AI 设定价格可能受到包括数据保护、平等和一般消费者保护法等一系列法律框架以及部门规则的约束。
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2024-10-28
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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
ai诈骗直接案例
以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外，在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到，AIGC 可能被用于深度伪造，不仅涉及个人诈骗，还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。
2024-11-20
ai案例
以下是一些 AI 的应用案例： 在汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手：作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理，营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询，法律文书起草、案例分析、法律条文梳理，人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局，出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。
2024-11-20
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
利用Ai诈骗的多个具体案例
以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例： 在网络诈骗案件中，犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果，包括认罪协商和无罪辩护的可能性，以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格，可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险，如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗，例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。
2024-11-20
利用Ai诈骗的具体案例
以下是一起利用 AI 诈骗的具体案例： 2019 年 3 月，某国际能源公司首席执行官接到一个未知来电，电话那头是其德国母公司的 CEO（通过“AI 换脸”技术伪装）。对方称公司出现运营危机，要求其向一个匈牙利银行账户紧急提供 220000 欧元或 243000 美元资金支援，并表示资金将在周转后报销。尽管指令不合规且涉及大额资金流转，但因声音与老板无异，被害人最终转账。资金从匈牙利流向墨西哥后分散，截至 2023 年 5 月仍未追回。
2024-11-20