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AISG 课程“AI4I
从 2025/26 学年开始，NUS 无法继续提供“AI4I® ‒ 人工智能基础”和“AI4I® ‒ 人工智能素养”？这是因为 AISG 最近宣布，“AI4I® ‒ 人工智能基础”课程将不再提供免费的一年期 DataCamp 订阅。从 2024 年 9 月 1 日起，或免费优惠券用完时（以较早者为准），本课程的学习者必须自费订阅 DataCamp，并且 NUS 无法补贴 DataCamp 订阅费用。不过，您可以阅读适当的 NUS 课程，以掌握机器学习和人工智能的基本知识。2. 我提交 DYOC 申请的最后日期是什么时候，才有资格获得“AI4I® ‒ 人工智能基础”和“AI4I® ‒ 人工智能素养”的学分转移？任何学生提交 DYOC 申请的最后日期，即 2024/25 学年特别学期第 2 部分考试期的最后一天，即 2025 年 8 月 2 日星期六，2359 小时，才有资格完成两门 AI4I 课程。您必须在申请前成功完成两门 AI4I 课程并获得课程证书。请注意，您需要通过 AISG 的 AI 学生外展计划注册 AI4I 课程才有资格获得学分转移。有关注册详情，请参阅 AISG 的学生外展计划网页 https://learn.aisingapore.org/student-outreach-programme/ 请注意，已完成工业人工智能 (AI4I)® 的学生不能学习 CS2109S 人工智能和机器学习简介、CS3244 机器学习或 IT3011 机器学习和应用简介。有关如何提交 DYOC 申请的详细信息，请参阅 DYOC 主页 https://www.nus.edu.sg/registrar/academic-information-policies/undergraduate-students/design-your-own-course 。 3. 如果我打算使用 2 门 AI4I 课程来满足我的毕业要求，我该怎么办？您应该选择 NUS 提供的其他课程来满足您的毕业要求，或者完成两门 AI4I 课程并在 2025 年 8 月 2 日之前提交您的 DYOC 申请以进行学分转移。
空军地理空间信息管理系统 (AFGIMS)
计划描述：AISG 是 AFMC 的主要物流数据载体，通过 NIPRNET 在全球范围内传输 AFMC 供应系统数据。AISG 路线由业务规则设置，规定哪些信息需要从一个（多个）系统传输到另一个（多个）系统。AISG 将数据从一种格式转换为另一种格式，以便获取系统正确理解数据。如果需要新的接口，则必须完成新的编程才能进行转换。AISG 使用 DoD 和 AF 国防消息系统 (DMS) 标准通过 SFTP 传输数据。CDRS 是一种元数据管理工具，其中包含有关 AFMC 数据系统、这些数据系统支持的 AFMC 功能、系统之间的接口以及系统使用的标准化数据元素的信息。CDRS 为元素级别的接口控制文档 (ICD) 提供了存储库。它为 AFMC 提供有关数据系统指示器 (DSD) 的详细信息。JDRS 是一个基于 Web 的自动化应用程序，旨在启动、处理和跟踪缺陷报告 (DR)，从提交到调查过程。NAVAIR 为空军和其他军种的航空部门管理 JDRS。
HI4_2022 年春季 SMART 指南更新 - 空军 BES - AF.mil
计划描述：AISG 是 AFMC 的主要物流数据载体，通过 NIPRNET 在全球范围内传输 AFMC 供应系统数据。AISG 路线由业务规则设置，规定哪些信息需要从一个（多个）系统传输到另一个（多个）系统。AISG 将数据从一种格式转换为另一种格式，以便获取系统正确理解数据。如果需要新的接口，则必须完成新的编程才能进行转换。AISG 使用 DoD 和 AF 国防消息系统 (DMS) 标准通过 SFTP 传输数据。CDRS 是一种元数据管理工具，其中包含有关 AFMC 数据系统、这些数据系统支持的 AFMC 功能、系统之间的接口以及系统使用的标准化数据元素的信息。CDRS 为元素级别的接口控制文档 (ICD) 提供了存储库。它为 AFMC 提供有关数据系统指示器 (DSD) 的详细信息。JDRS 是一个基于 Web 的自动化应用程序，旨在启动、处理和跟踪缺陷报告 (DR)，从提交到调查过程。NAVAIR 为空军和其他军种的航空部门管理 JDRS。
利用AI进行健康衰老 - 授予电话简报
•aisg（https://aisingapore.org/technology/international-grant-calls/leveraging-ai-for- healthy-ageing/）创新/资金信息和企业 - 投资基金/Catalyst-Fund/New-新西兰 - 辛格拉语 - 式 - ai-ai-for Healthey-age-for Healthy-ageing-2025-call-call-call-call-call-tor-for-for-proposals
成为人工智能学徒
人工智能学徒计划 (AIAP)™ 是一个为期 9 个月的计划，由新加坡人工智能协会 (AISG) 与新加坡资讯通信媒体发展局 (IMDA) 合作运行，旨在为行业培养一批本地人工智能工程师。这是一个深度技能培训计划，选拔过程非常严格。申请人应已具备人工智能和机器学习 (ML) 领域扎实的基础技能和知识，尽管在实际数据和生产环境中的实际经验和接触有限。本指南可满足多种需求。它提供了一个结构化的 12 个月学习途径，以达到被 AIAP™ 录取所需的水平。新申请人可以在提交申请之前根据所列要求检查自己。不成功的申请人也可以评估自己的技能，并激励自己改进并再次尝试。最后，它定义了成为 AISG 人工智能认证途径中的人工智能助理工程师的最低标准。
巩固国家在人工智能领域的深厚能力
自 2017 年人工智能新加坡 (AISG) 成立以来，我们一直致力于打造一个充满活力且可持续的人工智能生态系统。通过汇集新加坡的研究机构和人工智能初创企业和公司，让他们可以共享知识并开发产品、人才和工具，我们可以发展推动数字经济向前发展的关键能力。
催化人工智能工具和人才。
Sakhavi 的团队最近在与一家大型跨国金融服务客户的企业可持续发展报告项目中遇到了挑战。客户很难从来自不同来源的不同报告和手册中提取 PDF 文档形式的文本。项目团队由几位 AI、数据和平台工程师以及 AISG 学徒组成，他们希望将提取的信息输入自然语言处理 (NLP) 分类管道。然而，项目团队注意到管道的性能不如预期，因为他们使用的 PDF 提取工具返回了大量非结构化的乱码文本。
NSCC 新加坡首席执行官致辞
HPCIC23 年度大赛由新加坡国家计算中心、新加坡信息通信媒体发展局 (IMDA) 和新加坡人工智能协会 (AISG) 联合举办，旨在为顶尖创新者提供独有的高性能计算能力，帮助他们实现愿景并加速解决方案的开发。经过 5 个月的激动人心的旅程，该挑战赛于 2024 年 7 月 5 日落下帷幕。从 110 份申请中，16 支优秀的决赛队伍被选中并参加了一系列研讨会。这些会议的重点是有效利用 HPC 来扩展 AI 解决方案，平衡 AI 与商业道德和诚信，以及提高他们的推销技巧。祝贺 HPCIC 获奖者：
面向工业（由 AI SINGAPORE 提供）课程名称
https://learn.aisingapore.org/courses/ai-for-industry-part-1/ https://learn.aisingapore.org/courses/ai-for-industry-part-2/ 学分值：5 个学分 概要 工业人工智能（AI4I）是由 AI Singapore 1 (AISG) 提供的完全在线、自定进度的课程。AI4I 是一项旨在帮助学生熟练掌握人工智能（AI）和数据应用程序编程的课程。 第一部分是 5 小时的人工智能素养课程。本部分介绍人工智能技术和应用，以便学生成为人工智能产品和服务的精明消费者。学生将学习如何在工作和日常生活中识别机会和潜在用例，并使用在线工具构建一个简单的人工智能模型。 第二部分是 140 小时的人工智能基础课程。本部分培训技术倾向的个人理解和正确使用人工智能，并能够使用 Python 编写基本的人工智能和数据应用程序。主题 AI4I 计划通过十二个主题领域提供对人工智能的基本了解。 1. 人工智能素养 2. Python 简介 3. 库和数据处理 4. 探索性数据分析 5. 统计思维 6. 监督学习 7. 无监督学习 8. 深度学习 9. 数据科学 10. 现实世界中的人工智能 11. 其他学习语言 12. 其他学习工具 课程材料： a) 该课程在 AI Makerspace 在线平台上举办。DataCamp 被用作支持完成该课程所需学习的资源。 b) 该课程分为两部分，为学习者提供自定进度的在线培训视频、培训幻灯片和实习： • 课程第 1 部分由 12 节人工智能素养课程组成。学习者将学习基本概念和术语，并能够使用在线工具复制简单的机器学习模型。 • 课程第 2 部分由 35 节人工智能基础知识课程组成。学习者将获得 Python 熟练程度并能够构建基本的 AI 应用程序。
研究人工智能（AI）在改变乌干达的印刷新闻中的作用。
本研究提供了对乌干达两个私人资助的印刷媒体房屋中人工智能采用的现状的分析：观察者和每日监视器。”将人工智能（AI）整合到新闻业中已被吹捧为具有多种优势和缺点的变革力量，包括提高工作流效率，内容准确性和受众参与度。尽管有潜力，但由于挑战有限的技术资源和记者中缺乏AI素养，因此在乌干达印刷新闻中采用AI的范围很慢。使用技术接受模型作为指导框架，该研究旨在对乌干达印刷新闻编辑室中AI采用状况进行全面分析。该研究的重点是研究AI采用状况的三个目标，确定了采用趋势和障碍的关键驱动因素，并评估了其对新闻室工作流程效率的影响。这项研究的重要性是多层的，不仅影响了新闻机构，还影响了记者，政策制定者，技术提供商，学术界和公众。这些发现提供了可行的见解，可以指导新闻机构现代化其生产过程。该研究有助于政策与AI相关的计划，协助科技公司定制为乌干达的AI解决方案，并为学术界提供了有关AI在新闻业中的作用的未来研究的参考。研究方法融合了一种混合方法方法，并融合了定性和定量研究技术。该研究发现，尽管AI的采用量在新闻编辑室中占25％，但对新闻记者中AI的目的有一个核心理解。但是，采用AI技术仍然有限，主要是由个人记者而不是统一的组织方法驱动的。这种情况与全球更高级的新闻机构形成鲜明对比，在该组织中，由AI支持的自动化新闻业更为普遍。这项研究强调了AI在事实检查，内容产生和转录等任务中的主要用途，由于财务限制，大多数记者都依赖于免费的AI工具订阅。尽管与受访者之间的AI工具定期互动，但对新闻质量的影响却有所不同，这强调了增加意识，培训和机构支持对新闻行业有效AI利用的需求。一个关键建议是两个新闻编辑室的领导，以主动推动AI集成过程。在这些新闻编辑室中实施AI的实施应由AI准备指数（AIRI）指导，这是AI新加坡（AISG）开发的框架。该框架（2022年）概述了该组织在四个支柱和九个方面采用AI的准备。