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人工智能与教育相关的

回答

以下是关于人工智能与教育相关的内容:

  • 可以使用人工智能帮助教育,包括辅助自学、让教师生活更轻松及课程更有效。例如,可以要求人工智能解释概念,获取良好结果。同时要注意因人工智能可能产生幻觉,关键数据需依据其他来源仔细检查。相关提示如“一个很好的自动导师”,可通过“https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb”找到直接链接激活 ChatGPT 中的导师。
  • 有一些 AI+教育的案例和投稿,如“书籍推荐:三本神经科学书籍”“AI 赋能教师全场景”“未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI”“化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”。
  • 推荐阅读可汗学院创始人的新书《Brave New Words:How AI Will Revolutionize Education》(中文翻译为《勇敢的新词:人工智能如何彻底改变教育》),书中提到人工智能在教育领域的未来将与科技合作,让教育变得更好,并非为了抢走老师的风头,而是帮助老师抢风头。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

但更令人兴奋的是,使用人工智能来帮助教育的可能性,包括帮助我们学习。[我写过关于人工智能如何用于教学](https://www.oneusefulthing.org/p/assigning-ai-seven-ways-of-using),并[帮助教师的生活更轻松,课程更有效](https://oneusefulthing.substack.com/p/using-ai-to-make-teaching-easier),但它也可以用于自学学习。你可以要求人工智能解释概念并获得非常好的结果。这个[提示是一个很好的自动导师](https://twitter.com/emollick/status/1669434927761313807?s=20),可以[在这里](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)找到一个[直接链接来激活ChatGPT中的导师](https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb)。因为我们知道人工智能可能会产生幻觉,所以明智的做法是(小心!)根据其他来源仔细检查任何关键数据。

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||-|-|-|-|-|-|-||书籍推荐:三本神经科学书籍|AI是多学科交叉的产物,在学习和运用具体的能力时,比如学习他人的prompt模板或设计prompt,与AI协作(对话沟通)等等,有一些基础学科作为基底,或许能打开AI的新天地||教育|[书籍推荐:三本神经科学书籍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CKwHwwRvxi7LxTkpKsmc7s2PnFe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12||AI赋能教师全场景|来自MQ老师的投稿贡献,图中有老师的微信,欢迎交流沟通|MQ老师|教育|[AI赋能教师全场景](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MDxEwtzIfivcZ6kM8nEcHFPAnqe?table=tblZPbdb7NgLbxew&view=vewJuuzsne)||2023/11/29||未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI|人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用,为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中,具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。|赛博禅心|教育|[未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZqmpwkZA3iB5GNklO4mcirhhnKd)||2023/11/30||化学:使用大型语言模型进行自主化学研究|文章地址:[https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0](https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0)<br>nature前几天发来王炸,论文标题《Autonomous chemical research with large language models》,趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。|[乐谷说](http://javascript:void(0);)|教育|[化学:使用大型语言模型进行自主化学研究](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JW9UwFYaEi2JhckNflecygdRnne)||2023/12/24|

AI 时代的教育 The Intelligence Age's Education - 知乎

最后,我推荐各位有时间可以去读一读可汗学院创始人的新书《Brave New Words:How AI Will Revolutionize Education》中文翻译为《勇敢的新词:人工智能如何彻底改变教育》,Khan在2022年夏天就用上了GPT-4,比公众早了整整1年,用书里面的话说「如果你在大多数人仍然认为它是玩具或者噪音的时候进行投资和测试,你就能在它准备好迎接主流时真正获得它的好处」同时书中还有一句话也送给所有的教师和教育工作者们:「人工智能在教育领域的未来将与科技合作,让教育变得更好。在广阔的语言世界中,没有比教学更安全的职业了。人工智能并不是为了抢走老师的风头而存在的,而是为了帮助老师抢风头。」勇敢的新词:人工智能如何彻底改变教育书中节选发布于2024-09-25 17:38 ・IP属地福建

其他人在问
人工智能技术在材料设计的应用
以下是人工智能技术在材料设计方面的应用: 1. 存在一些可辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件,如 CADtools 12(Adobe Illustrator 插件)、Autodesk Fusion 360(集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件)、nTopology(基于 AI 的设计软件)、ParaMatters CogniCAD(基于 AI 的 CAD 软件),一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等也提供了基于 AI 的生成设计工具。这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用,对于初学者建议先学习基本的 3D 建模技巧。 2. DeepMind 利用其深度学习工具 GNoME 发现了超过 220 万种新的晶体材料,其中约 38 万种被认为是稳定的。这展示了 AI 在新材料方面前所未有的预测规模和准确性,推动了材料发现革命,并且公开了发现的新材料数据供其他科学家研究和实验。 3. 在新工业革命中,AI 正在工业化生物制药和医疗保健,被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。
2024-11-25
人工智能
以下是关于人工智能的全面介绍: AGI 的 5 个等级: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 人工智能简介和历史: 人工智能是研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长的事情。最初由查尔斯·巴贝奇发明计算机,用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为不知大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程。 个性化医疗:提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价:根据市场需求调整价格。 聊天机器人:回答客户问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链。 机器人自动化:提高生产效率。 5. 交通运输:(未具体说明应用场景)
2024-11-25
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
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
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
AI教育
以下是关于 AI 教育的相关内容: Sam Altman 在 X 上发表的《The Intelligence Age》一文中提到,我们的孩子将拥有虚拟导师,能够以任何语言和适合他们的节奏提供个性化的教学,类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域。 人们对 AI 时代的教育怀有期待,是因为当前的应试教育体系存在诸多弊端,如题海战术、考试制度等。虽然教育资源比过去充裕,但学生的学习能力并未明显跃升,且在这套体系下培养出来的学生,创造性能力和创新性思维相对较差,还会让孩子对学习本身丧失兴趣。对于三四五六线城市的“小镇做题家”来说,选择有限,只能内卷。 此外,在“AI 摊主速成脑暴会”中,AI 教育与咨询方面包括 AI 应用培训、课程设计、商业化咨询、AI+行业应用咨询等,例如 AI 培训策划、商业化建议、产品思路分享、应用场景分析等。
2024-11-24
AI 在教育领域的落地场景
以下是 AI 在教育领域的落地场景: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生的行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 AI 教师能够引导学生通过对话学习,解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作,并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。
2024-11-23
教育行业的,个性化推荐系统是怎么做的?
在教育行业中,个性化推荐系统的实现通常涉及以下几个方面: 1. 数据收集与分析:收集学生的学习行为、兴趣偏好、学习成绩等多方面数据,并进行深入分析。 2. 模型选择与训练:可以采用如大型语言模型等,并通过合适的算法和数据进行训练。 3. 提示策略应用:例如像 LLMRec 方法中提到的基本提示、推荐驱动提示、参与引导提示和推荐驱动+参与引导提示等策略,以提高推荐性能。 4. 考虑伦理和道德问题:要注意避免模型中的偏见,防止学生利用推荐系统作弊等问题。 例如,在“LLMRec:通过提示大语言模型进行个性化推荐”的研究中,提出了多种有效的提示策略,实验证明将原始内容描述与大语言模型生成的增强输入文本结合,并使用这些策略可以提升推荐效果。同时,像“沃顿商学院:面向教师和学生的人工智能简介”中也提到,人工智能在教育中的应用能预测学生行为和提供个性化教学内容,但也存在一些问题需要关注和解决。
2024-11-22
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题,有什么ai工具,可以帮助我
目前在市场上,还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导,包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求: 1. 智能学习管理系统:这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题,但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具:帮助分析学生的学习情况和问题,为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是,AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段,不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。
2024-11-18
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题
目前的情况来看,使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导,包括出题、监督和整理错题等工作,虽然具有一定的可行性,但也面临一些挑战。 从出题方面,AI 可以根据学生当天学习的课程内容,利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性,能够准确覆盖重点知识点,并适应学生的学习水平。 在监督方面,AI 可以通过设定时间提醒等方式,督促学生按时完成任务。然而,它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化,及时给予鼓励和支持。 对于整理错题,AI 能够快速分类和分析错题,但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上,可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之,虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作,但完全替代家教老师团队可能还不太成熟,或许可以将 AI 与人类教师相结合,以达到更好的辅导效果。
2024-11-18
ai+教育相关
以下是一些与“AI + 教育”相关的案例和内容: 学习:用 AI 做播客笔记,干货为主的播客可用此方式做笔记,还能顺便学英语。 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:用这条 prompt,2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告,先确定调研报告大纲目录。 做调研:用 ChatGPT 做调研,研究其如何帮助创建用户体验调查或其他调查。 书籍推荐:三本神经科学书籍,AI 是多学科交叉产物,基础学科知识能为运用 AI 打开新天地。 AI 赋能教师全场景,来自 MQ 老师的投稿贡献。 未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI,人工智能融入教育领域为教学模式带来颠覆性改变。 化学:使用大型语言模型进行自主化学研究。 医疗:健康生物制药的研究,AI 加速医疗健康生物制药研究,在抗癌等方面有重要作用。 AI 洞察:一线医生如何实际使用 ChatGPT,再现 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 笔记:与 AI + 教育前辈聊天,让某人主动学习 AI 的有效方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。 数学:OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性。
2024-11-18
有没有suno相关的学习资料
以下是关于 Suno 的学习资料: 音乐生成使用了 Suno,相关教程可参考 Keen 和陈浚嘉的这两篇: Suno 网址: 优点:回答问题更准确、上下文的衔接更好。 限制:需要🪜,需要邮箱注册。 时间:10 min。 价格:每日有免费额度 10 首歌。 Custom Mode:开启为自己有歌词,关闭则给你随机生成歌词,你只要填描述。 Lyrics:直接填歌词即可,可以用熟悉的、喜欢的歌曲原词先感受一下产品功能,会有对比性。 Instrumental:不要歌词、直接出纯音乐的曲子。 Style of Music:写 Prompt 的地方,1 句简短的自然语言描述即可,注意最多 100 字符。 此外,还有可供参考。在自定义模式(Custom Mode)下,有两个主要的输入窗口:音乐风格(Style of Music)与歌词(Lyrics)。音乐风格(Style of Music)需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉,多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试,可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。
2024-11-24
如何画热力图,帮助我们分析数据相关系数
以下是关于如何画热力图来分析数据相关系数的步骤: 1. 完成前面的 MMM 运行步骤。 2. 进行关联性分析,可绘制热力图(颜色可自行调整)。 3. 计算相关性,注意在真实场景中,若出现负相关性,需考虑是否缩减投入或进行其他决策。 4. 模型流程主要在前几步,后面的可视化和其他分析自由度较高。 您可以在 Colab 上的部署地址(https://colab.research.google.com/drive/1vzMbUuGsaFHlnl9CKFXgxXn8aqWaw60I?usp=sharing)直接进行测试,并欢迎提出新的优化意见。
2024-11-22
coze相关资源在哪里
以下是关于 Coze 的相关资源: 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(访问需要突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html) 学习资源: 此外,字节对 Coze 的官方解释为:Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了国内版和海外版两个站点。 AI Agent 的开发流程中,Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块:提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。
2024-11-21
你现在是一个学习AI 方面的小白,你下定决心要去学习AI的相关知识。你应该从哪入手
对于决心学习 AI 相关知识的新手,建议从以下方面入手: 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,可以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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于不会代码的新手,若希望继续精进 AI 学习,可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 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。 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: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 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: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 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。 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: 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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: 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。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-19
哪个AI比较擅长医学相关领域?
以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI: 1. AlphaFold:由 DeepMind 开发,在蛋白质结构预测方面表现出色,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold(Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型):截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统:利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion:基于 DALLE 的人工智能系统,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo:基于神经网络的新工具,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统:用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外,ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用,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(如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等)、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如: 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作,发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因,这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物,专家们发现了三种高效的药物候选物,其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考: 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html
2024-11-17