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CAO 研讨会：驾驭 2024 年人工智能浪潮
VI. 其他资源 以人为本的人工智能教育：https://ospi.k12.wa.us/sites/default/files/2024-06/comprehensive-ai-guidance.pdf（包含SHIFT框架—从好奇心开始，关注细节，识别背景，从新角度构建框架，谈论缺失的内容）人工智能提示库：https://www.moreusefulthings.com/prompts
过渡期人工智能研讨会计划
课程形式 AI in My Life 是一系列由教师通过包含课程内容和随附课堂活动的在线工具包主持的研讨会。教师将通过培训师研讨会和持续支持获得帮助。来自我们合作的第三级院校的本科生大使将为部分模块主持现场研讨会。
头脑风暴 SEEG 挑战赛 2024 - 黑客马拉松和研讨会
这一宝贵的数据集为多项关键挑战提供了机会。其中一项挑战是了解人们在编码新记忆（例如视频内容的记忆）时大脑如何对信息进行优先排序。动物研究的著名理论和发现表明，巩固此类记忆涉及在睡眠和休息期间重播神经模式（参见 Liu 等人，2019 年；van der Meer 等人，2020 年）；然而，几乎没有关于人类这些机制的直接证据。确认人类在睡眠期间的重播对于已知与睡眠障碍有关的精神健康障碍（例如焦虑和抑郁）具有重要意义。因此，这一挑战将使我们能够研究信息在睡眠期间存储和重新激活的基本机制。
“人工智能”一词起源于 1956 年，当时它在美国新罕布什尔州达特茅斯学院的一次研讨会上首次提出。“人工智能”
自 60 多年前 AI “诞生” 以来，我们已经取得了长足的进步。由于数据收集和聚合、计算机处理能力、存储容量和计算算法的不断改进，AI 取得了重大进展。AI 最有前途的应用之一是图像处理和图像分析。这些进步自然而然地应用于放射学，这是医学领域最依赖影像的分支学科之一。短短几年内，AI 在放射学中的应用“蓬勃发展”，放射学成为美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的 AI 算法的主要分支学科。FDA 批准的胸部影像 AI 模型数量仅次于神经放射学，还有更多的模型正在研究中。除了放射学，病理学是另一个依赖影像的分支学科，AI 也在该领域取得了进展。高通量全切片扫描技术和数字病理学为计算病理学的腾飞搭建了完美的发射台。尽管基于图像的人工智能正在取得令人兴奋的进展，但患者管理并不单单依赖于成像，因此人工智能已经扩展到其他专科，包括遗传学、外科、肺科、肿瘤学和放射肿瘤学。