以下是一些日常工作中的 AI 应用场景推荐:
定制内容场景:可根据学生认知和水平筛选和定制课程材料制作课件场景:用Markdown语法列出大纲,生成基础课件建议找个空闲日,将自己的日常工作列出来,寻找哪些工作,部分可以被AI加速。教学执行协助小组活动设计分层教学个性化教学提供实时反馈提供策略,知识支持哪些工作基本上是固定输入输出的。可以尝试把这些工作场景写成"智能体",学生评估设计评估-提供反馈--场景:可模仿各类考试题型,ZG考,托福雅思等国外考试场景:可生成各种主观反馈和报告,比如写作口语批改反馈,期末学生评价并尝试不断迭代优化深度学习场景:学习学生心理支持,可提供具体场景做案例分析专业成长(otee学历升级-场景:论文写作辅助撰写材料-场景:工作总结,活动简报,领导发言稿,工作邮件策划活动一场景:调查问卷,艺术节策划,教师活动策划行政工作其他工作场景:公众号排版,排校历,排课表OpenCat随便聊聊翻译AI工坊生成图片对话搜索内容摘要和亮点扩展再回答AI狗屁通微信群吵架文章润色苏格拉底导师语音输入微课内容总结和知识点提炼核心观点Cool teacher IVpenCat
弄共学做网页连接coze-大雨?(12.31)罗文那样想创意网页小程序App桌面应用浏览器插件第2天(1.2)浏览器插件-银海/大雨工作生活中用得上的场景啥的第3天(1.3)--很牛的那个人/或银海PC的应用,无服务器,本地跑的,计算器之类的第4天(1.4)--很牛的那个人硬件-garman其他分享嘉宾鼓励大家组队罗文那样想创意12.311.11.21.3队名:W开头,鼓励WaytoAGI开头。AI编程带大家非程序员可以做一个应用。社区logo,marscode-logo
分类问题:例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。回归问题:例如房价预测、股票价格预测等。异常检测:由于KNN可以识别与大多数邻居不同的点,它常用于识别异常值或离群点。推荐系统:在推荐系统中,KNN可以用来找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品,并基于这些相似性进行推荐。图像分割:在图像处理中,KNN可以用来识别图像中的区域,并进行图像分割。聚类分析:KNN也可以用于聚类任务,尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。