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AI-First 成为活跃企业
目前基于深度学习的人工智能被称为系统 1 深度学习，最好的例子是，一个人在已知区域驾驶汽车，同时打电话或与乘客交谈，并且能够自动驾驶通过，而无需有意识地专注于驾驶。但是，同一个人在未知区域驾驶时需要更加集中注意力，并且需要使用各种逻辑推理和联系才能到达目的地。这些类型的问题需要推理和即时决策意识的结合，目前人工智能学科的成熟度仍然无法解决，因此被认为是系统 2 深度学习。
1 SLBT 3031英语能力和能力建筑 - 5 5
16 SLBB2002 Presentation Skills 4 17 SLMB5005 Personal Branding 2 18 SLBB1011 Basics of Communication 1 19 SLBB1001 Basics of English I 1 20 SLBB2001 Skills of Presentation 3 21 SLBB1002 Basics of English II 2 22 BLLUCT1003 Campus to Corporate 4 23 MLLUCT1003 Campus to Corporate 3 24 F010303TA/SLMB5002 Business Communication 1 -MAR 25 K1UC120B工程师的沟通技巧1 26 Blluct2002知识建筑和逻辑推理 - 6 27 K1UC420B校园到公司 - I 4 28 K1UC2221B专业交流-II 5 29 BSCH3016 BODNOPANT
定量能力
定量能力期每周：2个总期限：30课程代码：LSC T14课程目标：旨在灌输定量分析技能和推理作为学生固有的能力。课程成果：成功完成本课程后，学生将能够；了解算术能力，定量能力，逻辑推理，业务计算和数据解释的基本概念，并获得相关的技能。获得使用言语推理的能力。应用在相关领域获得的技能和能力解决了与校园内外的定量能力，逻辑推理和口头能力有关的问题。单位 - 1：（10个时期）算术能力：代数操作BODMAS，方形根和立方根，分数，分数规则，单位数字，单位数字，因子总数，LCM和GCD（HCF）。单位 - 2：（10个时期）定量才能：平均值，比率和比例和比例，年龄，时间，距离和速度，火车上的问题。业务计算：百分比，利润与损失，合作伙伴关系，简单和复杂的利益，时间和工作，指控或混合物。单位 - 3：（10个时期）数据解释：制表，条形图，饼图，线图。教科书：1。R.S.Agrawal，S.Chand出版物。参考书：1。Showick Thorpe的分析技巧，由S Chand and Company Limited出版，新德里110055 2。R v Praveen的定量才能，Phi Publishers。3。链接：tata Mc Graw Hill出版物Abhijit Guha的竞争性考试的定量才能。
人工智能
简史 • 1943 McCulloch & Pitts：大脑的布尔电路模型 • 1950 Turing 的“计算机器与智能” • 1956 Dartmouth 会议：通过“人工智能” • 1950 年代早期的人工智能程序，包括 Samuel 的跳棋程序、Newell & Simon 的逻辑理论家、Gelernter 的几何引擎 • 1965 Robinson 的逻辑推理完整算法 • 1966—73 人工智能发现计算复杂性，神经网络研究几乎消失 • 1969—79 知识型系统的早期发展 • 1980-- 人工智能成为一个产业 • 1986-- 神经网络重新流行 • 1987-- 人工智能成为一门科学 • 1995-- 智能代理的出现
INFS 3003 人工智能
1. 阐明人工智能和知识系统的主要概念及其历史背景。 2. 有效地开发用于解决经典和复杂人工智能问题的基本和高级搜索算法。 3. 解释和开发用于特定游戏任务的经典和非经典游戏程序。 4. 构建合理有效的一阶推理程序，并使其适应解决各个领域的复杂推理问题。 5. 分析和评估关键人工智能技术，包括智能代理规划系统和决策树学习算法。 6. 集成人工智能搜索算法和逻辑推理机制来解决智能代理领域的复杂问题。
超越人工智能政策的黑箱方法
（如人脸识别）、决策（如医疗诊断系统）、预测（如天气预报）、从数据中自动提取知识和模式识别（如发现社交媒体中的虚假新闻圈）、交互式通信（如社交机器人或聊天机器人）和逻辑推理（如从前提中发展理论）。”ii 我建议采用这份清单作为讨论可持续发展目标影响的工作基础。然而，我意识到，这种对人工智能的“黑箱方法”没有具体说明底层技巧和技术，不足以充分理解所有可持续发展目标的影响。人工智能概念、技巧和技术的细节非常重要，特别是在可持续性以及人工智能的未来方向及其物理、经济和社会政治局限性方面。
对高等教育学生的研究理念的简要讨论
尽管存在这种分歧，但学术界已经接受了混合方法方法，因为在定量研究中采用了后依赖性，因此促进了质量和定量分析。后态度主义也假定一个客观的现实，可以通过逻辑推理理论化。然而，在这种范式中，由于经验技术本身是主观的，因此无法完全识别出这种现实，并且从它们开发的分析取决于研究人员所采用的感知和经验方法（Sale，Lohfeld和Brazil 2002; Brazil 2002; Panhwar，Ansari和Ali 2017）。这是促进定量和定性研究的混合：两种方法都提供了相同现象的不同不完整但互补的观点。
儿童AI设计思维教育对创造力发展
背景人工智能（AI）的发展将改变人类对问题的看法。设计教育的最新进展在AI和相关生成的AI的技术和应用中都很重要。通常，针对儿童的AI教育集中在技术教育上，例如机器人技术或编程。但是，很少有程序结合了AI，技术，创造力，哲学和逻辑推理来利用设计专业知识。我们探索了这种组合，以使学生能够创造性地使用AI来设计和思考。本文报告了我们的愿景，课程框架和学习活动，重点是提出一个与儿童AI，Kai Thinking Model（Kait）（KAIT）的新框架，并探索其对学生创造力的影响。