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人工智能 (AI) 和 ChatGPT
• 没有。• PM&C 过去曾进行过一些小规模的 AI 测试。• PM&C 目前尚未使用 ChatGPT，但如果存在业务需求，PM&C 会考虑使用它。• 尚未对 ChatGPT 进行网络安全审查。• ChatGPT 与 PM&C IT 网络上使用的所有系统一样，必须安全且稳定，才能兼容用于 PM&C 的机密网络。• 对 ChatGPT 或其他类似系统的任何评估都将按照 PM&C 的标准系统授权审查流程进行，并且由于该服务的独特性，通常会涉及澳大利亚网络安全中心。• 如果需要 - PM&C 内部对 AI 的主要用途是一个简单的聊天机器人，它为用户提供有关 PM&C 企业协议的基本信息。o 此次测试仅作为概念验证，目前已不再有效。• ACSC 尚未向 PM&C 提供任何关于使用 AI 或 ChatGPT 的指导。
如何制作防人工智能的作业
因此，不仅仅是文本，他们还可以突出显示一个单词并用 meme 进行回复，突出显示一个单词并链接到视频、音频剪辑、图像或链接。我以前很喜欢 Perusall，但在后 AI 时代我更喜欢 Perusall，因为它需要非常具体的阅读参与。它需要课堂上同学之间的大量互动。因此，这也使它成为一个相当不错的 ChatGPT 证明，因为它与阅读非常不同，现在想出一个段落来回应它。我觉得不是 AI 证明的部分，甚至没有真正实现我对课程的学习目标，是每个单元末尾的这些反思帖。所以我仍然保留了反思问题，但我重新考虑了它们，使它们更个性化、更相关、更适用、更具体，有时也允许非文本回复。
第 1 课：人工智能的定义和历史
人工智能的最终目标是创造能够复制或超越人类认知能力的智能机器，从而在医疗、交通、金融、教育等领域彻底改变行业、提高效率并改善人类生活质量。人工智能是一个快速发展的跨学科领域，与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和其他学科交叉。它在改变行业、革新技术和塑造社会未来方面具有巨大的潜力。随着该领域的研究和进步，人工智能的定义和范围也在不断发展。
了解生成人工智能及其与版权的关系
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词，LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示，然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词，而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色，因为模型认为它是低概率的延续，在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词，而不是输出“accomplished”：
人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
哈弗福德学校人工智能 (AI) 政策
我们学校使用人工智能技术符合我们的使命，即提供高质量的教育，为我们的男孩在 21 世纪取得成功做好准备。人工智能技术有潜力支持个性化学习，并帮助教师确定学生需要额外支持的领域。它们还可以支持研究和写作活动，并为学生提供发展与批判性思维、解决问题和数字素养相关的技能的机会。
人工智能通讯
1. 利用人工智能聊天机器人实现日常任务和客户服务的自动化：人工智能聊天机器人越来越多地被用于自动化日常任务，例如客户服务查询，从而使人类工作者能够专注于更复杂和更有价值的任务。这些聊天机器人正在接受训练，以便快速准确地响应客户查询，旨在提高客户满意度。 2. 提高搜索引擎结果的准确性和速度：Transformer 模型和 LLM 被用于提高搜索引擎结果的准确性和速度。通过更好地理解自然语言，这些模型可以实时向用户提供更相关的结果。 3. 提高机器翻译的准确性和速度：借助 LLM，机器翻译变得更准确、更快速。这有助于打破语言障碍，使人们更容易在全球范围内交流和开展业务。 4. 更高效、更准确的自然语言处理：LLM 和 Transformer 模型被用于提高自然语言处理的效率和准确性。这使得语音激活助手、改进的情绪分析和更准确的文本分类等新应用成为可能。 5. 改进广泛应用的预测分析：借助扩散模型，预测分析在股票市场预测、客户行为预测和欺诈检测等广泛应用中变得更加准确和有用。6. 改进图像和视频识别和分析：LLM 和变压器模型正用于改进图像和视频识别和分析。这使新的应用成为可能，例如改进监控、增强医学成像和更准确的内容推荐。7. 更复杂和准确的数据分析：借助 LLM，数据分析变得更加复杂和准确。这可以帮助组织根据从其数据中获得的见解做出更好的决策。8. 通过加密和身份验证提高数据隐私和安全性：借助 LLM 和其他技术，数据隐私和安全性正在通过加密和身份验证得到改善。这有助于确保敏感信息的安全和机密性。
国家人工智能计划（NPAI）...
NCVET、AICTE 和 UGC 等监管机构可以通过制定 AI 教育指南和标准来促进 AI 技能的培养。他们可以鼓励大学纳入符合 NHEQF/NSQF 的 AI 课程，制定教师培训计划，并提供基础设施和资源支持。AICTE 和 UGC 还可以促进学术界和产业界之间的合作，促进实习、联合研究项目和行业相关课程的开发。国家学分框架 (NCrF) 在确保各大学的 AI 技能统一方面发挥着至关重要的作用。通过将 AI 相关科目和学分纳入 NCrF，大学可以遵循标准化的课程和评估流程。这确保了学生无论在哪个机构都能接受一致水平的 AI 教育。
CS 256，人工智能主题，第 1 节，2023 年秋季
成功完成本课程的前提是，学生将在整个课程期间（通常每周每学分 3 小时）为每个学分花费至少 45 小时用于教学、准备/学习或课程相关活动，包括但不限于实习、实验室和临床实践。其他课程结构的工作量预期与教学大纲中所述相同。a.项目：将为您提供最终团队项目，以实践 AI 原则。由 3-4 人组成的自选团队将共同解决课程中讨论的一些选定问题。该团队项目将是一个协作小组项目。您可以自由选择自己的合作伙伴，但您不能在项目中途更改合作伙伴。作为学习目标的一部分，学期项目的逐步设计和实施将通过作业完成。b.考试：将有一次期中考试和一次期末考试。c. 测验：将有 1-2 次测验，每次测验都将算作家庭作业。d. 家庭作业：每项家庭作业通常以应用程序为中心，包括书面和编程部分。
通用人工智能方法：分析
本文分析了实现 AGI 的不同方法，包括人脑模拟、AIXI 和集成认知架构。首先，本文定义了 AGI，并说明了其要求。对于提到的每种提议方法，都总结了相关方法，并详细介绍了其关键流程，展示了其运作方式。然后，分析了列出的每种方法，并考虑了各种因素，例如技术要求、计算能力和对要求的充分性。结论是，虽然有多种方法可以实现 AGI，例如人脑模拟和集成认知架构，但实现 AGI 最有希望的方法是集成认知架构。这是因为发现人脑模拟需要扫描技术，而这些技术很可能要到 2030 年代才能实现，因此不太可能在那之前创建出来。此外，集成认知架构降低了计算要求，并具有适合通用智能的功能，使其成为实现 AGI 的最有可能的方法。