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Umfassende Interpretation der Amazon Cloud-Technologie: Wie man Schülern einen niederschwelligen Zugang zu KI-Bildung ermöglicht
Umfassende Interpretation der Amazon Cloud-Technologie: Wie man Schülern einen niederschwelligen Zugang zu KI-Bildung ermöglicht
„Bieten Sie in den nächsten drei Jahren relevante Schulungen für 100.000 chinesische Teenager an, um die Entwicklung der Ausbildung junger Menschen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu fördern.“
Dies ist das Kernziel der Amazon DeepRacer China-Aktivitätenreihe 2023 von Amazon Cloud Technology. Zu diesem Zweck kündigte Amazon Cloud Technology eine strategische Zusammenarbeit mit der Science and Technology Innovation Education Collaboration der China Education Society und der Shanghai Artificial Intelligence Industry Association an. Mit dem Lerntool für künstliche Intelligenz Amazon DeepRacer als Kernstück werden Ressourcen in vier Aspekte investiert: Kursentwicklung, Lehrerausbildung, Plattformunterstützung und Wettbewerbsförderung.
Es versteht sich, dass Amazon DeepRacer ein vollständig autonomer Rennwagen im Maßstab 1:18 ist, der 2018 von Amazon Cloud Technology auf den Markt gebracht wurde und durch Reinforcement Learning und 3D-Rennsimulator angetrieben wird.
Gu Fan, General Manager der Abteilung für strategische Geschäftsentwicklung von Amazon Cloud Technology Greater China, sagte: „Obwohl Amazon DeepRacer wie ein Spielzeugauto aussieht, ist es tatsächlich ein sehr effektives Lehrmittel für künstliche Intelligenz.“ Nein . Jugendliche, die gut im Programmieren oder mathematischen Modellieren sind, können leicht damit beginnen, und die Lernschwelle ist sehr niedrig. Der Bediener muss nur bestimmte Parameter konfigurieren, um das Modell zu trainieren und es dann auf dem Amazon DeepRacer-Auto bereitzustellen Das Auto beurteilt die tatsächliche Situation der Strecke und passt das Modell an. „
Es ist möglich, innerhalb von drei Jahren 100.000 Jugendliche zu erreichen #
Es wird berichtet, dass Amazon Cloud Technology im Jahr 2023 plant. Die Organisation umfasst die Amazon DeepRacer China League für Entwickler und Enthusiasten des maschinellen Lernens, verschiedene DeepRacer-Branchenligen, Unternehmenswettbewerbe und Schulungen für verschiedene Branchen und Unternehmen sowie eine Reihe von Gemeinsam mit Partnern organisierte Aktivitäten für Jugendliche. Gu Fan, General Manager der Abteilung für strategische Geschäftsentwicklung von Amazon Cloud Technology Greater China, sagte: „Der Kern unserer strategischen Zusammenarbeit mit der China Education Society Science and Technology Innovation Education Collaboration und der Shanghai Artificial.“ Die Intelligence Industry Association hofft, dass wir innerhalb von drei Jahren 100.000 Jugendliche erreichen und sie mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen vertraut machen können. Wir hoffen, dass die drei Parteien zur Lehrplangestaltung, zur Lehrerausbildung, zur digitalen Bildungsplattform von Amazon DeepRacer und zu Wettbewerben beitragen werden Das Lernen zu fördern und mehr Möglichkeiten zu organisieren, wird zusammenwirken, um es größer zu machen, mehr Schüler zu erreichen und allen den Zugang zu künstlicher Intelligenz zu einem niedrigeren Preis zu ermöglichen.“#🎜🎜 #Nur diejenigen mit KI können sich an die intelligente Gesellschaft anpassen.
In Bezug auf die Förderung der Entwicklung der Bildung von künstlicher Intelligenz für Jugendliche durch das Lerntool für künstliche Intelligenz von Amazon DeepRacer, Zhong Junhao, Generalsekretär von der Shanghai Artificial Intelligence Industry Association, sagte: „Im Hinblick auf die aktuelle Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz reichen die Iterationsgeschwindigkeit von Lehrmaterialien und die Aktualisierungsgeschwindigkeit von Lehrerfähigkeiten nicht mehr aus, um den Bedürfnissen der Erziehung von Kindern gerecht zu werden, die sich an zukünftigen Hochtechnologien orientieren.“ . Künstliche Intelligenz stärkt heute die Ordnung der menschlichen Gesellschaft, die Arbeitsmethoden und das Paradigma der wissenschaftlichen Forschung. Nur wenn junge Menschen stark sind . Wir müssen bereits im Jugendstadium damit beginnen, ihre Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz zu fördern, das Denken mit künstlicher Intelligenz zu nutzen, um die zukünftige Entwicklung der gesamten Gesellschaft zu erkennen und ihnen bei der Anpassung an die zukünftige intelligente Gesellschaft zu helfen „DeepRacer gibt mir die Motivation, weiterhin mehr über künstliche Intelligenz und verwandte Hauptfächer zu lernen“, sagte Zheng Haoyue, ein Schüler der Beijing Haidian Foreign Language Experimental School.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmfassende Interpretation der Amazon Cloud-Technologie: Wie man Schülern einen niederschwelligen Zugang zu KI-Bildung ermöglicht. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
