


Le domaine de l'éducation ouvre la voie à des changements : l'essor de l'intelligence artificielle éliminera les enseignants et les méthodes d'apprentissage traditionnels
Le développement rapide de l’intelligence artificielle est inquiétant. Bien que l'intelligence artificielle nous offre une vie pratique, elle a créé de nombreux nouveaux emplois et constitue également une menace pour de nombreux emplois.
L'éducation est un maillon qui ne peut jamais être évité et qui ne peut manquer. Le développement de l’intelligence artificielle a également impacté le domaine de l’éducation. À l’avenir, l’intelligence artificielle modifiera tant l’existence des enseignants que les modèles d’apprentissage des étudiants.
Le développement de la société est étroitement lié à l'éducation. La première chose à éliminer est l'ancienne méthode d'apprentissage
.Chaque génération a sa propre méthode d'apprentissage. Il s'avère qu'il y a peu de connaissances qui peuvent être apprises. Les enseignants peuvent aider les élèves à apprendre Ils peuvent facilement faire leurs devoirs, faire des corrections, etc.
Plus tard, il y avait de plus en plus de points de connaissances, et l'enseignant ne pouvait pas les terminer pendant le temps d'enseignement normal, et les élèves ont commencé à ne pas faire leurs devoirs à l'école. Plus tard, une fois rentré chez moi, j'ai dû prévisualiser le cours du lendemain afin de suivre les progrès de l'enseignement.
De nos jours, les points de connaissances sont constamment mis à jour et la pression d'apprentissage augmente. L'apprentissage doit être plus personnalisé et disposer de méthodes plus pratiques pour mieux accomplir les tâches d'apprentissage.
Un porte-parole du ministère de l'Éducation a déclaré que les élèves doivent désormais apprendre un apprentissage adaptatif personnalisé. En d’autres termes, vous ne pouvez pas apprendre à l’ancienne. Vous devez avoir votre propre rythme et trouver une méthode et une direction qui vous conviennent.
Par exemple, il y a des étudiants qui obtiennent toujours 95 ou 93 aux examens. Il semble que j'étudie très bien, mais je n'arrive pas toujours à obtenir la note maximale à l'examen. Cela prouve que dans l'étude précédente, il y avait des points très subtils que je n'ai pas bien appris, ou que l'étude n'était pas assez solide. .
Comment trouver ce point ? C’est difficile pour les étudiants de les trouver, c’est difficile de trouver des professeurs, et les parents ne le savent même pas. Mais l’intelligence artificielle peut, et l’intelligence artificielle la plus avancée de notre pays qui aide à l’apprentissage, devenir plus grande.
Les calculs informatiques du Big Data sont très énormes et des erreurs peuvent être trouvées grâce aux exercices des élèves. Grâce à l'analyse des mégadonnées, nous pouvons découvrir quels points de connaissance de quel niveau n'ont pas été mémorisés, puis procéder à un apprentissage et à une formation ciblés.
Si vous ne parlez pas bien anglais, il existe un grand modèle associé à l'IA, afin que vous puissiez vous entraîner à parler face à face. Les assistants d'apprentissage de l'intelligence artificielle, etc., sont tous de nouveaux outils d'apprentissage pour les étudiants.
Ces choses qui semblent lointaines de nous sont en réalité développées depuis plusieurs années et sont désormais très matures. En seulement six mois après l’épidémie, elle a l’élan nécessaire pour renverser le rythme de l’éducation qui dure depuis 200 ans.
Dans ce nouveau modèle, si les parents peuvent prendre l'initiative d'apprendre à utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer régulièrement les notes de leurs enfants et leur enseigner leurs devoirs, cela deviendra une tâche facile.
Ce ne sont pas des rumeurs sans fondement, Ce sont des données pertinentes qui peuvent être consultées dans le rapport de Google sur les futures tendances en matière d'éducation. L'intelligence artificielle change progressivement l'éducation. Ce n'est qu'en suivant le rythme que nous pourrons avancer plus régulièrement et ne pas être abandonnés.
=Le développement de la société est étroitement lié à l'éducation, et le statut des enseignants n'est pas garanti
Au salon de l'intelligence artificielle, nous avons vu sa capacité d'apprentissage. Rédiger des plans de cours ne pose aucun problème. Même s’il est un peu tôt pour affirmer que l’intelligence artificielle peut complètement remplacer les enseignants, ce n’est qu’une question de temps.
Certaines des tâches pédagogiques les plus élémentaires du futur seront inévitablement remplacées par l’intelligence artificielle. Les enseignants qui ne savent qu'enseigner sont en danger Par rapport à l'intelligence artificielle, le plus grand avantage des enseignants est qu'ils peuvent mieux communiquer avec les élèves.
La capacité d'apprentissage et l'efficacité du travail des machines ne peuvent être comparées aux nôtres. Mais les émotions et les interactions humaines ne peuvent pas être remplacées par des machines. Si les enseignants veulent mieux travailler à l'avenir, il est essentiel d'apprendre à lire dans les pensées des élèves.
Éducation intellectuelle et accompagnement sur le chemin de la croissance, telle est l'orientation générale du développement des futurs enseignants. Vous devez avoir un sentiment de crise. L'intelligence artificielle se développe très rapidement et se met à jour très rapidement. Des changements dans l'éducation sont impératifs.
Dans un modèle éducatif actualisé, suivre le rythme et accepter le changement et l'innovation est la clé
Pour l’instant, il ne s’agit pas seulement d’intelligence artificielle. Le développement de nombreuses technologies a un impact sur le secteur de l'éducation. Il n’est pas conseillé de nous reposer sur nos lauriers. Ce que nous devons faire, c’est accueillir activement ces changements sur le principe de l’éducation.
Ce n'est qu'avec des changements dans le développement social que l'éducation pourra prendre plus de sens. Qu'il s'agisse du modèle d'enseignement de l'enseignant ou du modèle d'apprentissage de l'élève, il est urgent de changer l'orientation future du développement doit également intégrer les changements sociaux et élaborer des plans plus complets.
Grâce aux changements technologiques, nous pouvons aider les élèves à apprendre plus vite et mieux. À une époque de changements si rapides, on peut utiliser d'anciennes méthodes et apprendre petit à petit, et on peut rapidement détecter les lacunes et les combler le plus rapidement possible. Bientôt, l'écart apparaîtra.
Choix des étudiants en matière d'industrie et de spécialisation dans le futur. Vous devez également apprendre à filtrer. Certaines spécialisations sont vouées à être éliminées au milieu des changements constants dans l'éducation. Choisir des spécialisations émergentes avec un plus grand potentiel offrira un avenir plus sûr.
N’ayez pas peur des changements technologiques. Ce n'est pas un fléau, ceux qui sont remplacés sont ceux qui ne veulent pas changer. Ceux qui savent s’adapter se placent à l’avant-garde et deviennent les maîtres de la nouvelle ère.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
