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对分裂学习和联合学习的评论
分裂学习（SL）和联合学习（FL）的整合提供了一个令人信服的机会，可以解决两种方法的固有局限性，并创建更强大的，具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习，涉及将机器学习模型跨多个方分开，并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件，敏感数据保持本地化，从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外，SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率，2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型，而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是，FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力，该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如，通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起，可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外，SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如，探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外，开发有效的通信协议，用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之，分裂学习和联合学习的结合为开发更安全，高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势，研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
CS 4782：深度学习概论-Cornell CS
1。设计，训练和评估深神经网络2。应用深度学习技术来解决计算机视觉，自然语言处理和其他复杂领域中的现实世界问题3.批判性地评估不同模型体系结构的利弊4。阅读并理解深度学习的研究5。了解领先的深度学习系统之后的核心设计原理，例如GPT-4，DALL-E 2/3和稳定扩散
值得信赖的人工智能平台
摘要 - 人工智能系统（机器学习）在关键领域（航空电子、自主运动等）的开发和使用不可避免地引发了对所用软件可靠性的质疑。可信计算系统已经存在很长一段时间了。其目的是只允许执行某些应用程序，并保证此类应用程序的运行不受干扰。在这种情况下，信任是对分配的应用程序按测试时的方式运行的信心。但对于机器学习来说，这还不够。应用程序可能按预期工作，没有干扰，但由于数据发生了变化，结果不可信任。总的来说，这个问题是所有机器学习系统的一个基本点的结果：测试（操作）阶段的数据可能与系统训练时的数据不同。因此，机器学习系统可能会在没有任何针对性的操作的情况下被破坏，仅仅是因为我们在操作阶段遇到的数据在训练阶段实现的泛化不起作用。还有一些攻击被理解为对机器学习管道元素（训练数据、模型本身、测试数据）产生特殊影响，目的是实现系统的期望行为或阻止其正确运行。如今，这个普遍与机器学习系统稳定性有关的问题，是机器学习在关键应用中使用的主要障碍。
分析人工智能自适应学习的有效性
本研究探讨了人工智能自适应学习系统在数学教育中的有效性，目的是发现它们如何影响学生的参与度和学习结果。该研究使用定量研究技术评估了实验组和对照组学生的参与度指标以及前后评估分数。结果表明，使用人工智能平台的实验组的参与度指标（例如互动频率和长度）高于对照组。此外，实验组的后评估分数显著提高，显示出更好的数学能力。这些发现与之前的研究一致，强调了人工智能技术支持的个性化学习路线。通过与早期研究进行比较和对比，本研究强调了人工智能自适应学习系统修改现有教育模式的潜力。研究分析了这些发现对教育工作者、政治家和研究人员的影响，强调了智能技术集成在教育中的重要性，同时也解决了道德问题。虽然这项研究提供了有用的见解，但它也承认了局限性并提出了未来的研究方向。这些发现为利用人工智能的潜力加强数学教育提供了有用的信息，并为技术驱动教育时代更有效、更具包容性的学习环境铺平了道路。
NeuroAI：神经科学可以催化先进的人工智能......
大脑是我们迄今为止所知的最智能的系统。显然，现有的深度学习系统在效率、可解释性、记忆力和鲁棒性等许多重要方面仍远远落后于人脑。例如，要将大型语言模型训练到实用的程度，需要提供巨大的存储空间和相当大的功率。相比之下，人脑通过管理数十亿个神经元并以极低的功率协调数万亿个连接，实现了其令人难以置信的壮举（
在人类避免疼痛的学习过程中，不同的大脑系统支持从接受和避免的疼痛中学习
摘要 意外疼痛和意外疼痛缺失均可驱动回避学习，但它们是通过共享还是独立的神经和神经化学系统来实现这一目的在很大程度上仍不得而知。为了解决这个问题，我们将工具性疼痛回避学习任务与计算建模、功能性磁共振成像 (fMRI) 以及多巴胺能系统 (100 毫克左旋多巴) 和阿片能系统 (50 毫克纳曲酮) 的药理学操作相结合 (N = 83)。计算建模提供的证据表明，未经治疗的参与者从接受的疼痛中学到的东西比避免的疼痛中学到的更多。我们的多巴胺和阿片类药物操作通过选择性地提高避免疼痛的学习率来消除这种学习不对称。此外，我们的 fMRI 分析显示疼痛预测误差被编码在皮层下和边缘大脑区域，而无痛预测误差被编码在额叶和顶叶皮层区域。但是，我们发现药理学操作对预测误差的神经编码没有影响。总之，我们的结果表明，人类的疼痛回避学习由单独的威胁学习系统和安全学习系统支持，并且多巴胺和内源性阿片类药物专门调节从成功避免的疼痛中学习。
人工智能系统中的情感伦理
科幻小说叙事中。与人类情绪表达有关的心理和行为数据的计算分析历史悠久 [31]，方法的多样性未被充分重视 [16, 108]，并且在社交机器学习 (ML) 应用中发挥着越来越重要的作用 [28, 114]。社交媒体平台经常使用人工智能/机器学习技术来建模和预测人类的情绪表达，作为人际互动和个人偏好的信号 [22]。在心理健康护理 [20]、个人健康和保健 [28]、教育 [124]、招聘 [129]、汽车设计 [123] 和国家安全 [119] 等领域，情绪检测和分析是人工智能/机器学习系统快速增长的一个领域 [75]。虽然机器学习/人工智能系统的公平性、问责制以及伦理和社会影响已成为公众讨论和学术辩论的主要话题 [8, 13, 18, 35, 60, 81]，但在这些对话中，用于分析人类情感和情绪表达的人工智能/机器学习的伦理层面在很大程度上没有得到充分理论化 [3, 27, 44, 75, 114]。鉴于这些系统越来越普及，情感/情绪识别的伦理，以及更广泛的所谓“数字表型” [57] 必须在当前围绕人工智能/机器学习的政治、伦理和社会层面的辩论中发挥更大的作用。在这里，我们对人类情感和情感表达的代理数据的相关概念模型进行了分类；然后，我们概述了情感模型和根据这些模型收集的代理数据如何影响创建人工智能/机器学习系统的技术人员做出的设计决策，以及这些决策如何引发有关这些技术的社会影响的更广泛问题。我们不会轻信计算机科学家的言论，认为他们内部开发的以及从其他领域改编而来的人类情感范式应该天真地被视为基本事实：相反，我们会问，人类情感的不同概念化如何影响人类价值观融入人工智能/机器学习系统和通过人工智能/机器学习系统表达的方式。
2024-27 部委业务计划（全卷）
高等教育部负责成人学习系统，该系统提供方便、负担得起的高质量教育，帮助阿尔伯塔省人做好就业准备，支持繁荣和多样化的经济和社会。该部与公立高等教育机构、私人提供商和社区学习提供商密切合作，支持成人学习、提供教育机会并加强成人学习系统。为了支持可负担性，该部向正在获得高等教育机会的阿尔伯塔省人提供财政支持。它还提供计划和政策，使阿尔伯塔省仍然是技术专业人员的首选目的地，并在学徒教育和行业认证方面处于领先地位。在阿尔伯塔省 2030：培养就业技能战略的指导下，高等教育对人才、基础设施和研究能力的投资使高等教育部门能够推动创造就业机会、创新和经济多样化。该部还致力于消除受监管职业中加拿大认证的高技能专业人员和拥有外国资格的阿尔伯塔省人的就业障碍。该部与合作部委和利益相关者合作，采取举措鼓励经济多元化，并扩大该省的人才渠道，使其具备技能、知识和能力，以支持繁荣的社会。