摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法,用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题,开发复杂的解决方案,并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧:团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力,包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课,并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能,因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验,并为教师留出了空间,以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目,这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程,他们教授了 12 个课程部分,共有 299 名学生。我们有证据表明,中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
为期两天的研讨会为各州代表团提供了协作构想、自我评估和目标设定的机会,方法是在州一级采用由 CSforALL 开发的 SCRIPT 战略规划工具,CSforALL 是一家致力于扩大 K-12 计算机教育的组织。研讨会由 AI4K12 的 Gardner-McCune 和 CSforALL 的执行董事 Leigh Ann DeLyser 共同主持。扩展计算教育途径 (ECEP) 联盟专注于扩大州一级的计算参与度,也通过就其州团队发展模式和州峰会工具包的调整提供咨询,为研讨会做出了贡献。
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年,最先进的模型是 GPT-2,该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后,同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI):在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者(Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我)将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中,我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险,并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
结构稳定性是航空航天、土木工程和机械工程等多个工程专业课程的基础硕士课程。该学科的目标是开发在不同载荷作用下结构稳定性的分析方法,以用于结构元件的设计[1]。在航空航天工程的背景下,结构稳定性硕士课程介绍了常见航空航天结构元件(如梁、板和壳)的屈曲现象[2]。在正常授课中,学生将学习控制每个结构元件屈曲的方程的解析推导。这些数学表示总结和组织了有关现象的定量信息,例如变量之间的关键关系。然而,解析推导表现出高度的数学形式主义、抽象性和复杂性[3]。因此,授课往往侧重于数学程序,而不是它们所代表的物理现象。此外,这些方程式无法为从未经历过屈曲的学生提供完整的物理现象图景[4]。因此,学生往往难以将数学表达式与真实世界场景联系起来,也难以理解结构元件的屈曲行为[3]。为了克服这些限制,可以将屈曲试验演示作为常规教学的补充活动。事实上,实验室试验重现了物理现象[5],因此为学生提供了一个环境,让他们直接体验结构的屈曲,并与不同于分析模型的表达式进行互动。因此,本研究的目的是提供一个原理证明
2016 出版物共同作者荣获德国疼痛学会(DGSS)疼痛研究奖 2015 德语医学脊髓损伤学会(DMGP)Friedrich-Wilhelm-Meinecke 奖 2013 国际脊髓学会(ISCoS)最佳平台展示 2010 德国神经康复学会(DGNR)海报奖 2008 德国骨科和骨科外科学会(DGOOC)Konrad-Biesalski 奖 2008 德国脊髓损伤基金会(DSQ)创新奖 2005 出版物共同作者荣获德语医学脊髓损伤学会 Ludwig-Guttmann 奖 2005 德国联邦教育与研究部(BMBF)医疗技术推广创新奖 小组和协调职能:自 2022 年起 成员美国脊髓损伤协会 (ASIA) 董事会成员 自 2021 年起 海德堡大学伦理委员会成员 自 2018 年起 德国脊髓损伤基金会 (Deutsche Stiftung Querschnittlähmung, DSQ) 董事会 自 2017 年起 美国脊髓损伤协会 (ASIA) 国际标准委员会主席 自 2016 年起 德语医学脊髓损伤协会 (DMGP) 路德维希-古特曼奖提名委员会主席 自 2011 年起 德语医学脊髓损伤协会 (Deutschsprachige Medizinische Gesellschaft für Paraplegiologie, DMGP) 扩大董事会和科学顾问委员会 自 2011 年起 德语医学脊髓损伤协会 (DMGP) EMSCI 工作组主席 审查委员会:若干德国研究联合会 (DFG)、德国联邦教育与研究部 (BMBF)、欧洲研究理事会 (ERC)、亚历山大·冯·洪堡基金会 (AvHS)、荷兰技术基金会 (STW)、瑞士国家科学基金会 (SNSF)、德国学术交流中心 (DAAD)、国际脊髓研究信托 (ISRT) 的临时审查委员会 编辑委员会:自 2020 年起 《脊髓》副主编 2016 - 2020 《脊髓》编辑委员会自 2013 年起 医学工程和物理学编辑委员会自 2013 年起 骨科技术科学委员会
微证书是对传统资格认证的补充。它们是短期课程,学分为 1 到 15 个 ECTS(欧洲学分转换与累积系统)学分,如 ECTS 指南 [1] 中所述。这些课程使学习者能够获得符合社会和劳动力市场需求的特定能力和技能,如欧盟委员会的 2024 年战略 [2] 中所述。欧盟委员会的这一倡议旨在建立一个欧洲层面的标准,使这些教育经历的学习成果得到雇主、学习者和教育培训机构的认可和理解。这是欧洲教育区的一个关键组成部分。以此方式,2023 年 6 月,高校部提出了微证书计划(Microcreds),并在 2024-2026 年期间为其发展提供了 5600 万欧元的经济资助 [3]。在西班牙,一群大学创建了西班牙开放硬件联盟 (SOHA),该联盟以教育、研究和创新为范式。SOHA 的目标是扩大开放硬件的使用,其成功策略基于 RISC-V 架构和 Linux 的使用。RISC-V 代表了处理器架构的发展机会,因为其指令集 (ISA) 不需要支付许可费或版税。这为我们提供了确保协作和高效发展的机制,无论是在国家还是欧洲层面。此外,SOHA 还推动与其活动领域相关的联合国可持续发展目标 (SDG),例如提高能源效率、减少碳足迹、提高经济生产力、平等机会、增加信息和通信技术 (ICT) 的使用,以及基于上述三个基本支柱的协同作用的协作演进 [4]。
2024 年 6 月 27 日——全国先进材料会议 (NCAM 2024) 由组织。物理科学学院 (物理、化学和纳米科学系...
2010 年代,人工智能研究重新回到公众讨论中,当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间,这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”(DL)时,它是一种“机器学习”(ML),所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测,同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层,因此学习是深度的。
