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Alper Kamil Bozkurt -UMD计算机科学
我的研究重点是通过神经符号表示，规范和验证来增强AI在机器人和自主系统中的可信度。我的目标是解决与现代RL相关的问题，例如缺乏逻辑理解，意外后果以及与安全，安全性和可靠性有关的问题。我目前的工作集中于通过对预训练（大型）模型的细胞调整和蒸馏来提取结构化知识或符号代表。
EEG SINYALLERINIPEMEKIEMEKIEMAKINEÖğenimininImininKullanıldığıKonular
糖尿病是一种终身疾病，对各种器官（例如长期器官损伤，功能障碍以及最终的器官失败）具有不良影响。糖尿病必须在医生的监督下进行治疗。糖尿病被称为当今许多人可以看到的疾病，并且由于生活条件而变得广泛。如果患有糖尿病患者在早期没有接受任何治疗，则患者的身体会因严重的并发症而反应。除了诊断糖尿病的医学方法外，该疾病还可以通过人工智能方法检测到。这项研究旨在在引起糖尿病的许多变量中建立最具影响力的变量，并设计一种模型，该模型将预测糖尿病，以帮助医生使用选定的机器学习方法分析该疾病。在这项研究中，将决策树，决策树包装，随机森林和额外的树算法用于拟议的模型，并使用99.2％的额外树算法获得了最高的精度值。
已发布版本的引用（APA）：Bozkurt, A., Junhong, X., Lambert, S., Pazurek, A., Crompton, H., Koseoglu, S., Farrow, R., Bond, M., Nerantzi,
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、Apostolos库特罗普洛斯、凯西·梅·托克罗、Lenandlar Singh、艾哈迈德·蒂利、Kyungmee Lee、马克·尼科尔斯、埃巴·奥西安尼尔森、马克·布朗、瓦莱丽·欧文、朱莉安娜·埃莉萨·拉法盖利、杰玛·桑托斯-赫莫萨、奥娜·法雷尔、塔斯金·亚当、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：当 ChatGPT 时最近变得非常流行，人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练变压器 (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了人工智能在教育中的应用 (AIEd) 和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机，因为人工智能可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能 (AI)、生成式预训练变压器 (GPT)、自然语言处理、教育中的人工智能 (AIEd)、未来教育观点、推测方法