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约翰·比斯特林
斯坦福大学工程学院奖学金 2010-2011 斯坦福大学 William K. Bowes, Jr. 研究员 2008-2011 卡内基梅隆大学贝内特学术成就奖 2008 Tau Beta Pi 研究员 2008-2009 美国国家科学基金会研究奖学金荣誉奖 2009 卡内基梅隆大学 CIT 院长名单 2004-2008 卡内基梅隆大学本科教学研究员 2008 卡内基梅隆大学 Thomas H. Johnson 工程与公共政策研究员 2007 莫里斯 K. 尤达尔奖学金机构提名人 2007 英特尔第一年研究经验补助金 2005 约翰·纳吉 (John Nagy, Sr.) 纪念奖学金 2004 约翰·S. 莫里森奖学金 2004
评估策略 | 斯特林
1. 这一战略为评估提供了明确的方向，评估以同事的创新、教学和学习方面的学术研究以及我们在最近社会和技术快速变革时期的学习为基础。学生的学习行为和偏好正在发生变化，我们的学生群体也变得越来越多样化。包括生成人工智能 (AI) 在内的技术正在快速发展。 2. 在这种变化的背景下，我们的学生仍然需要一致的评估体验，这种体验在他们多年的学习过程中逐渐建立起来，以支持他们的学习和成就。这需要在不断变化的环境中建立一种共享的、学术的评估设计方法，并建立在坚实的基础上。 3. 明确的评估原则将帮助我们支持更广泛的教育战略的目标。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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