教育における人工知能の主な応用は何ですか?
教育分野における人工知能の応用には、主に個別学習、仮想家庭教師、教育ロボット、シナリオベースの教育などが含まれます。教育における人工知能の応用はまだ研究の初期段階にありますが、可能性は非常に大きいです。
教育における人工知能の主な応用は何ですか?
パーソナライズされた学習子供でも大人でも、誰もが独自の思考特性と学習方法を持っていますが、教師は 1 人だけです。パーソナライズ学習とは、生徒の学習データを収集・分析し、人工知能を活用して各生徒の学習スタイルや特性を把握し、指導内容や方法、リズムを自動的に調整することで、各生徒に最適な教育が受けられるようにすることです。時間が経つにつれて、徐々にデータの蓄積が増え、人工知能がより「賢く」なり、生徒の学習に正確に適応するという好循環が形成され、その効果はますます高まっています。 バーチャル チューターバーチャル チューターは実際には適応学習システムですが、教室での指導ではなく、生徒の自習と授業後の質問に重点を置いています。この分野はまだ開発の初期段階にあり、さらなる進歩は、音声意味認識などのいくつかの主要テクノロジーの開発と、さらなるデータの収集と分析にかかっています。バーチャル家庭教師は数年以内に実際の家庭教師に取って代わることはできないかもしれませんが、放課後の家庭教師業界で徐々に地位を占めるようになるのは間違いありません。 教育ロボット教育者としてロボットを使用して子供たちと直接コミュニケーションをとることは、もはや単なる SF の話ではありません。現在、多くの革新的な新興企業が、子どもたちの教師や友達になれるロボットを開発しています。子どもの質問を聞いた後、ロボットは自動的にインターネットに接続して答えを見つけ、子どもとのコミュニケーションを通じて子どもの感情や性格を徐々に学習して理解します。ロボットは子どもとコミュニケーションをとればとるほど、子どものことをよりよく理解できるようになります。現時点では、ロボットが流暢にコミュニケーションできるトピックはまだ比較的限られており、継続的な開発と研究が必要です。 シナリオベースの教育仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR) を教育に使用すると、想像力の空間は計り知れず、その利点は明らかです。教室はもはや小さな教室、ホワイトボード、PPT に限定されるものではなく、宇宙全体を指します。 「Immersive VR Education」という VR/AR 会社。同社の主力製品の 1 つである「アポロ 11 VR」は、ユーザーが VR メガネを着用している限り、アポロ 11 号の月面着陸の全プロセスを「個人的に」体験することができます。説明するまでもありませんが、このような体験は、先生が授業中に数時間真剣に話すよりもはるかに効果があるはずです。 展望:教育テクノロジー分野における人工知能の応用はまだ探求の初期段階にありますが、可能性は非常に大きいです。起業家の努力と教育者のサポートを通じて、人工知能は間違いなく教育に大きな変化をもたらし、私たちの教育をよりスマートにし、子供たちが将来に備えるのに役立つと私は信じています。 (学習ビデオ共有:プログラミングビデオ)
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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G