


„König Zha' erscheint! Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz müssen Eltern über dieses bahnbrechende Python-Lernen Bescheid wissen!
Vor zwei Tagen gab TIOBE die neuesten Programmindexinformationen für Oktober bekannt. Mit einem Marktanteil von 14,82 % lag Python erneut an der Spitze der Liste.
Tatsächlich ist es nicht erst Oktober, Python-Programmierung dominiert seit mehreren Jahren die Rangliste und hat den jährlichen Programmiersprachenthron von TIOBE viele Male gewonnen!
Die Informationen desTIOBE Programming Index sind ein Indikator, der die Beliebtheit von Programmiersprachen misst. Er wird anhand von Ingenieuren, Kursen und Suchmaschinen aus der ganzen Welt beurteilt.
▲TIOBE-Oktoberliste Top 10, Python steht erneut ganz oben auf der Liste
Das ist nicht überraschend. Angesichts der rasanten Entwicklung der Datenwissenschaft und der KI-Bereiche hat die Python-Programmierung, bekannt als die „erste Sprache der künstlichen Intelligenz“, viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Das ist keine Übertreibung es ist so heiß!
Aber haben Sie jemals über diese Fragen nachgedacht:
„Ist Python eine sehr einfache Programmiersprache?“
„Sind aktuelle Python-Kurse wirklich für Kinder zum Lernen geeignet?“
01. Aktuelle Python-KlasseIst es wirklich für Kinder zum Lernen geeignet?
Zuallererst ist Python eine rein codebasierte Programmiersprache und muss dazu Zeichen und Anweisungen erkennen und die Ablauflogik des gesamten Programms wie Grammatik, Datenstrukturen, Funktionen, Module usw. verstehen das Schreiben eines Programms abschließen.
Also,
Um Python gut zu lernen, müssen Kinder über bestimmte mathematische Grundlagen, Computerkenntnisse und logisches Denken verfügen.
Allerdings sind die derzeit auf dem Markt befindlichen Python-Kurse im Allgemeinen für Erwachsene mit hohem Mathematikniveau und ausgereiftem logischem Denken geeignet. Bei den meisten Kindern liegen sie über dem kognitiven Niveau und entsprechen nicht den Entwicklungsmerkmalen ihrer Altersgruppe.
Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben:
Die Art und Weise, Grammatik-Wissenspunkte [Liste] zu vermitteln, ist für Kinder schwer zu verstehen Art zu beginnen und kann es nicht anwenden.▲Unterrichten der Präsentation von Wissenspunkten [Liste] in traditionellen Python-Klassen
Viele Kinder interessierten sich also zunächst für das Programmieren, aber aufgrund der abstrakten Lehrmethode und der Schwierigkeit, sich Programmierkenntnisse anzueignen, verloren sie langsam das Selbstvertrauen, was wirklich schade ist!
Bieten Sie Programmierkurse an, die Kinder besser verstehen
Führen Sie revolutionäres Python-Lernen durch
Wir kombinieren die Entwicklungsmuster von Kindern mit Unterrichtserfahrung und Feedback an vorderster Front, um sorgfältig einen neuen und verbesserten Kurs „Künstliche Intelligenz Python KI“ zu entwickeln.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Python-Programmierkursen unterrichten wir in der Stan Planet Python AI-Klasse Python-Programmierung auf eine Weise, die dem kognitiven Niveau der Kinder entspricht, und lernen den Einsatz intelligenter Hardware, Software und Hardware-Interaktion, wodurch der Unterricht lebendig und interessant wird. Wecken Sie das Interesse der Kinder am Lernen und grenzenlose Kreativität!
02. Wie einzigartig ist disruptives Python-Lernen?
Apropos subversives Python-Lernen: Ich glaube, Eltern kommen nicht umhin, sich zu fragen:
Wie einzigartig ist der Python-KI-Kurs von Stan Planet Artificial Intelligence?Warum soll es eine geeignetere Möglichkeit für Kinder sein, Python zu lernen?
Einfach ausgedrückt lässt es sich in den folgenden 4 Punkten zusammenfassen:
1. Passen Sie die Erkenntnisse der Schüler an und machen Sie abstrakte Prinzipien konkret
Für Kinder konkrete Prinzipien und intuitives Erkennen der laufenden Wirkung des Codes durch Hardware-Feedback, was ihnen helfen kann, Python-Kenntnisse und -Anwendungen besser zu verstehen.
Nehmen Sie den oben erwähnten Python-[Listen]-Wissenspunkt als Beispiel. Stan Planet gibt die traditionelle abstrakte Lehrmethode auf, ordnet die [Liste] den physischen Pixellichtern zu und integriert die Hardware (Lichttafel), um die Wissenspunkte darzustellen.
Das heißt, die Matrix und die listenbezogene Wissensmatrix entsprechen den Positionen der Pixellichter. Nachdem die Kinder den Code eingegeben haben, wird auf den Pixellichtern sofort eine entsprechende Anzeige angezeigt, was sehr deutlich ist. So können die Kinder schnell die Logik dahinter verstehen und rechtzeitig Anpassungen und Korrekturen vornehmen.
▲Künstliche Intelligenz Python AI-Kurs – „Gestensteuerung Pixel Light“
Lehrer können beim Erklären höchstens ein Bild kombinieren, was
die Wirkung nicht zeigen kann und für Kinder oft schwer zu verstehen ist.
▲Lehren der Präsentation von Wissenspunkten [Mapping] in traditionellen Python-Klassen
So
Der Schwingungsamplitude des Kopfes folgend, wird es in das Aufleuchten der Regenbogenlichter nacheinander umgewandelt. Ein bestimmter Bereich von Winkeländerungen entspricht einer Lichtfarbe, wodurch die Codierung visualisiert werden kann.
▲Python-KI-Kurs für künstliche Intelligenz – „Kopfgesteuertes Regenbogenlicht“
2. Die Kurse sind lebensrelevant und das PBL-Projekt löst praktische Probleme
Wir haben festgestellt, dass viele Programmiergiganten wie Steve Jobs in den frühen Phasen der Programmierung ein Spiel oder eine Website für sich selbst oder ihre Familie und Freunde erstellen mussten. Dabei beherrschten sie die Programmiersprache schnell.Daher
Das Inhaltsdesign des Python-KI-Kurses von Stan Planet bezieht sich auf das wirkliche Leben. Durch die Form der PBL-Produktionsprojektarbeiten hilft es den Schülern, Prinzipien und Praktiken zu erlernen, was im Einklang mit der Anwendung künstlicher Intelligenz im modernen Leben steht .
Werfen wir einen Blick auf einige der coolen Arbeiten aus dem Python-KI-Kurs:
Kinder beherrschen und wenden zunächst die Gesichtserkennungstechnologie von Mediapipe an, schließen das Hardware-Design und die Produktion intelligenter Schreibtischlampen ab und schreiben dann den entsprechenden Python-Code, um das Ausschalten des Lichts, verschiedene Farben, verschiedene Musik, verschiedene Helligkeiten usw. zu erstellen verschiedene Atmosphären.
In diesem Kurs lernen und wenden Kinder die Python-Syntax an, um die 6 Haltungen der menschlichen Hand zu lesen und die 6 Haltungen der menschlichen Hand auf die Roboterhand abzubilden, um eine coole Folgefunktion zu erreichen. Unbemanntes Fahrsimulationsauto Es ist nicht einfach, ein fahrerloses Simulationsauto zu bauen! Kinder müssen zuerst das intelligente Auto zusammenbauen und dann die Grundprinzipien von PID, das Mecanum-Radprinzip und den Python-Code verwenden, um spezielle Pfadaufgaben, Zielverfolgung, Gesichtsverfolgung und Mensch-Computer-Interaktionsfunktionen usw. einzurichten und es anschließend abzuschließen eine Reihe von Operationen. IOT Smart Home Möchten Sie ein superintelligentes Zuhause haben? Python AI Classroom hilft Ihnen dabei, es zu erkennen! Durch die Ansteuerung der Hardware mit der Python-Sprache und den Aufbau der Hardwareschaltung können Sie Smart-Home-Funktionen wie Lichtempfindlichkeitserkennung, Feuchtigkeitserkennung, intelligente Blumenbewässerung und Lüftersteuerung realisieren, was so cool ist. Es ist ersichtlich, dass die Konzepte, Prinzipien und Anwendungspraktiken der oben genannten Projekte eng mit unserem Leben verbunden sind und Kindern dabei helfen, ein tieferes Verständnis der Programmierung im tatsächlichen Betriebsprozess zu erlangen und innovatives Denken im Nutzungsprozess zu verbessern Künstliche Intelligenz-Technologie! 3. Vielfältigere Lernwege, verbunden mit hochwertigen Veranstaltungen Traditionelle Programmierkurse sind reine Soft-Programming-Kurse, und der Ausstieg ist der Soft-Programming-Wettbewerbskurs, der möglicherweise nicht für alle Kinder geeignet ist. Schließlich hat jedes Kind unterschiedliche Interessen. Der Python-KI-Kurs von Stan Planet integriert Python-Programmierung, Open-Source-Hardwaredesign, Prinzipien der Technologie der künstlichen Intelligenz und andere vielfältige Inhalte, um Kindern mehr Entwicklungswege zu bieten. Die Schnittstelle mehrerer Disziplinen in verschiedenen Bereichen ermöglicht es Kindern, vielfältige Wissensverbindungen herzustellen, mehr dreidimensionales Wissen zu erlernen und umfassendere Fähigkeiten zu erlernen. Ein weiterer sehr wichtiger Punkt ist, dass das Kind in Zukunft skalierbarer sein wird Ob es sich in Richtung Programmierung, Wissenschaft und Technologie oder künstliche Intelligenz entwickeln möchte, es kann einen „seidenen“ Übergang schaffen. Kinder können am National Youth Labour Skills and Intelligent Design Competition, am Blue Bridge Cup, am National Youth Artificial Intelligence Innovation Challenge usw. teilnehmen, um mehr Ideen zu verwirklichen und mehr Möglichkeiten zu entdecken! 4. Folgen Sie dem Entwicklungstrend und fördern Sie Talente für künstliche Intelligenz Da das Anwendungspotenzial und der Wert künstlicher Intelligenz für die Gesellschaft zunehmen, entwickelt sich die intelligente Technologie immer schneller, und auch die Nachfrage des Landes nach der Ausbildung zukünftiger Talente steigt mit der Zeit. Das Bewusstsein und die Fähigkeiten, die zukünftige Bürger für künstliche Intelligenz benötigen ist zu einem objektiven Bildungsbedürfnis geworden. Der Stan Planet Python AI-Kurs integriert Python-Programmierung mit künstlicher Intelligenz. Kinder lernen die Python-Syntax und Datenstruktur von Grund auf bis hin zu Fortgeschrittenen und kombinieren sie mit CodeCombat, um Algorithmen intuitiv zu verstehen und ihre algorithmischen Fähigkeiten zu trainieren. Durch viele intelligente Module werden Sie zunächst versuchen, Programme für künstliche Intelligenz zu schreiben, die Prinzipien der künstlichen Intelligenz zu verstehen und zu üben und Arbeiten mit künstlicher Intelligenz zu erstellen, die sich auf die Szeneninteraktion und die Mensch-Maschine-Integration in der „realen Welt“ konzentrieren, um sie zu entfesseln Deine Kreativität. Stan Planet folgt dem zukünftigen Entwicklungstrend und hofft, Kindern durch Python-KI-Kurse dabei zu helfen, Forschungs-, Entwicklungs- und Anwendungsmöglichkeiten für künstliche Intelligenz zu entwickeln und wettbewerbsfähige zukünftige Talente zu werden! Der Python-KI-Kurs für künstliche Intelligenz ist jetzt online. Möchten Sie den revolutionären Python-Kurs erleben? Kommen Sie und vereinbaren Sie einen Termin~
▲Wissenspunkte über künstliche Intelligenz
Das obige ist der detaillierte Inhalt von„König Zha' erscheint! Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz müssen Eltern über dieses bahnbrechende Python-Lernen Bescheid wissen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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

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 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

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

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
