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人工智能（和大数据）在学习科学中的地位 - ERIC
学习科学本质上涉及跨学科研究，其总体目标是推进学习理论，并为有效的教学方法和学习技术的设计和实施提供信息。在这些努力中，学习科学涵盖了与学习、动机和社会互动相关的各种结构、措施、过程和结果。这些复杂的目标还受到来自学习环境、学习任务和个人学习者特征的大量因素的影响。学习发生在众多相互作用的背景因素中，这些因素涵盖学校、教师、课堂、同龄人和可用技术之间的差异。这些背景在各种因素方面也存在很大差异，例如学生获得的社会支持、教师参与度、人口和意识形态多样性，以及教育技术提供的教学设计策略和可供性（Anderson & Dron，2011）。学习者本身在年龄、年级、种族和文化背景等一系列固定因素以及参与度、兴趣、学习策略、阅读技巧和先前知识等可塑的个人差异上存在差异（Cantor 等人，2019 年；Jonassen 和 Grabowski，2012 年；Winne，1996 年）。
UTM 监管对机器学习和人工智能的担忧
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习将对无人机的应用和通用交通管理 (UTM) 的整合产生重大影响，这些整合涉及城市环境中低空空域的无人操作。人工智能将需要高水平的自动化，并作为无人驾驶和载人航空整合的推动者，人工智能最终将使大量无人机在同一空域的安全运行成为可能，更具体地说是检测和规避能力。在为 UAS（无人机系统）运营商提供服务时，获得 U 空间服务提供商 (USSP) 认证的组织将大量开发和使用人工智能。UAS 运营商使用的设备在某种程度上已经受益于人工智能，但自动化水平目前受到法规的限制。必须有一个法律框架，因为人工智能不仅会对现有法律产生重大影响，而且还将确保一个有利于公民和企业在人工智能方面的安全和基本权利的框架。欧盟根据《欧洲联盟运作条约》（TFEU）第 114 条的许可，公布了一项拟议法律，即《人工智能法》。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
机器学习和人工智能的成熟度评估
Contino 是一家专业服务公司，通过采用数据平台、数据科学企业 DevSecOps 和云原生计算，帮助组织实现可衡量的转型。我们帮助客户构建自己的创新引擎，使他们能够更快、更高效地提供更好的解决方案，作为其数字化转型目标的一部分，并减少对外部提供商的依赖。我们与所有客户采用双重交付和技能提升方法。这意味着，除了帮助您完成最具战略性的项目外，我们还将专注于技能转移和提高您自己的数据管理和利用、云、DevSecOps 和相关最佳实践（如 CI/CD、自动化和微服务的采用）的能力。
人工智能与机器学习的应用...
摘要 人工智能 (AI) 是一门科学，它涉及开发模仿人类智能的机器。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子域，其中机器可以自动从数据中学习，而无需明确编程。农业不断受到压力，以用更少的资源生产更多。AI 和 ML 技术能够通过分析农业数据来优化资源利用率。它通过预测各种输入参数和预测作物的收获后寿命改变了当今农业的面貌。本章讨论了可用的不同 AI 和 ML 技术以及它们如何在农业生命周期的不同阶段使用。本章涵盖了农业中需要 AI 和 ML 的广泛领域。它包括土壤、灌溉和疾病管理。本章还介绍了人工智能在植物表型组学领域的重要性。本章讨论了地理信息系统 (GIS) 和遥感与人工智能相结合的可能用途。
大数据：机器学习和人工智能进步的动力
大数据是一种变革性的力量，它重塑了我们收集、处理和从庞大而复杂的数据集中获取见解的方式 [1]。在我们日益数字化的世界中，信息以前所未有的速度生成，从社交媒体、传感器、电子商务交易等来源产生了海量数据 [2]。这种数据爆炸式增长催生了“大数据”一词，它指的是数据集非常庞大、多样且快速变化，以至于传统数据处理方法不足以有效处理它们。此外，大数据为新技术和工具的发展铺平了道路，例如数据湖、NoSQL 数据库以及 Hadoop 和 Spark 等分布式计算框架。这些创新使数据处理和分析的访问变得民主化，使更广泛的受众更容易获得它。大数据本身也带来了一系列挑战。隐私和安全问题至关重要，因为敏感信息的收集和存储引发了道德问题。此外，管理和处理大型数据集需要大量的计算资源，从而导致可扩展性和成本问题 [3]。大数据代表着一种变革力量，正在重塑企业、政府和研究人员的运作方式。它为洞察和创新提供了前所未有的机会，但它
Skip-Plan：通过精简动作空间学习在教学视频中进行程序规划
在本文中，我们提出了 Skip-Plan，一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉，但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中，我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边，我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先，我们跳过所有中间状态监督，只关注动作预测。其次，我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式，我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明，Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。