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World File Search System教授
incoming_courses用英语教授-Sapienza smfn
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Covid-19杰里米教授...
本演讲代表了杰里米·西格尔（Jeremy Siegel）的意见，并不旨在预测未来事件，保证未来结果或投资建议。它不应被视为任何投资产品的要约或出售，因此不应依靠。本演示文稿不应被其他使用或分发。杰里米·西格尔（Jeremy Siegel）教授是宾夕法尼亚大学沃顿商学院的金融教授，以及Wisdomtree Investments，Inc。和Wisdomtree Asset Management，Inc。此信息的用户承担着本文提供的信息的任何用途的全部风险。siegel，WisdomTree Investments，WisdomTree Asset Management或WisdomTree ETF，沃顿商学院，沃顿学校的智慧树，智慧树的投资，沃顿学校，或任何其他参与提供或汇编任何信息的当事方对本演讲中的信息提供明示或暗示的保证或代表性。
使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
从教授人工智能中得到的经验教训......
AI 4 GA 项目正在开发一门名为“生活和使用人工智能”的为期一周的选修课，并在几所佐治亚州的学校试行。由于我们的目标是让所有学生都了解人工智能，因此该课程涉及广泛的学生能力、学术准备水平和先前的计算经验，并为教师留出了空间，以便根据学生的需求和兴趣调整材料。课程内容主要侧重于不插电活动和在线演示程序。我们还提供使用人工智能的小型编程项目，这也是教师的一个选择。这张海报展示了五位教师从最初的试点中学到的课程，他们教授了 12 个课程部分，共有 299 名学生。我们有证据表明，中学生可以成功地充分参与有关人工智能的实质性技术内容。
彼得·布鲁克纳教授
我是一名专业运动和运动医生，墨尔本奥林匹克公园运动医学中心的创始合伙人，以及拉托贝大学运动医学教授。是澳大利亚体育医师学院的创始执行成员，我担任了两个任期，并在澳大利亚建立运动医学专业方面发挥了关键作用。 我是广泛使用的教科书临床运动医学的合着者，曾是职业足球俱乐部的团队医师以及国家田径，游泳，足球和男子曲棍球队，包括奥运会和英联邦运动会。 我是南非2010年世界杯足球赛的足球运动员，随后成为利物浦足球俱乐部运动医学和运动科学的负责人。 我最近的职位是2012 - 17年度的澳大利亚板球队医生。是澳大利亚体育医师学院的创始执行成员，我担任了两个任期，并在澳大利亚建立运动医学专业方面发挥了关键作用。我是广泛使用的教科书临床运动医学的合着者，曾是职业足球俱乐部的团队医师以及国家田径，游泳，足球和男子曲棍球队，包括奥运会和英联邦运动会。我是南非2010年世界杯足球赛的足球运动员，随后成为利物浦足球俱乐部运动医学和运动科学的负责人。我最近的职位是2012 - 17年度的澳大利亚板球队医生。
M. S. Sinha教授2025
标题：使用基因工程细胞构建计算机和AI摘要：用工程细菌执行细胞计算在微米尺度的生物计算机技术开发中非常重要，基于微处理器的计算机由于能源，成本，成本和技术约束而具有限制。在这里，我们设计并建立了具有分子工程细菌的人工神经网络，可以识别质数，元音，甚至确定可以从给定数量的直剪来获得的披萨或馅饼的最大数量。此外，“智能”细菌可以回答数学问题，例如一个数字n的阶乘是否可以由n×（n + 1）/2排除，或者是否可以将数字N的正方形表示为三个阶乘的总和。所有这些问题都是经典的抽象计算问题，并且通过在Python或C中编写代码来解决。在生物细胞中引入这种抽象的计算能力，将是生物计算机技术开发的一步，并可能有助于理解“智能”的生化性质。
教授关键的人工智能素养
2010 年代，人工智能研究重新回到公众讨论中，当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间，这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”（DL）时，它是一种“机器学习”（ML），所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测，同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层，因此学习是深度的。
各州计划在 K-12 阶段教授人工智能
为期两天的研讨会为各州代表团提供了协作构想、自我评估和目标设定的机会，方法是在州一级采用由 CSforALL 开发的 SCRIPT 战略规划工具，CSforALL 是一家致力于扩大 K-12 计算机教育的组织。研讨会由 AI4K12 的 Gardner-McCune 和 CSforALL 的执行董事 Leigh Ann DeLyser 共同主持。扩展计算教育途径 (ECEP) 联盟专注于扩大州一级的计算参与度，也通过就其州团队发展模式和州峰会工具包的调整提供咨询，为研讨会做出了贡献。
