2023年度全国青少年人工知能イノベーション実践活動「AIで未来を創る」開始のお知らせ
各省、自治区、中央直轄市科学技術協会の青少年科学技術教育活動部門および各部門、新疆生産建設兵団科学技術協会科学普及部、および中国科学教育労働者協会の管理単位:
国務院の「新世代人工知能発展計画」や教育部その他の部門の「新時代の小中学校の理科教育強化に関する意見」などの文書の精神を実践するために、私たちは教育の「二重削減」に科学教育を追加することにさらに良い仕事をし、人工知能に関する知識とスキルを大多数の若者に普及させ、科学的精神を促進し、知的アイデアと思考を育成し、改善します。インテリジェントイノベーションの意識と能力を高め、独自の革新的精神と応用実践能力を備えた人工知能の予備人材を育成する、中国青少年科学技術協会科学技術センター、中国青少年科学技術教育者協会、上海人工知能イノベーションセンターと上海科学技術協会は共同で「2023年全国青少年人工知能イノベーション実践活動」を開始する。当該事項を以下のとおりお知らせいたします。
1.活動テーマ
本イベントは、「AIで未来を創る」をテーマに、AI技術の発展による「人機知の時代」において、若者がどのような能力を学び身につけるべきかを考えるイベントです。人工知能技術を活用して社会と人類の将来の発展に貢献し、人類社会をより知的で、調整され、調和させるという目標を達成します。
2. 組織構造
主催者: 中国科学技術協会青少年科学技術センター、中国青少年科学技術教育者協会、上海人工知能イノベーションセンター、上海科学技術協会
支援団体: 中国公共科学リテラシー推進コンソーシアム
共催者: 省青少年科学技術教育活動部門および単位、上海科学技術協会科学教育センター
イベントの科学的性質を確保し、人工知能分野の著名な科学者、科学技術従事者、関連部門(機関)、テクノロジー企業の利点を最大限に発揮するために、以下のことが計画されています。イベント科学諮問グループ、科学技術専門家のボランティアグループ、有名な科学教育教師のグループを設立する。
科学諮問グループ: 人工知能の分野で著名な科学者で構成されています。
科学技術専門家ボランティア グループは、大学、科学研究機関、科学教育企業など、人工知能分野の技術専門家やエンジニアに参加を呼びかけています。私は主に生徒の年間活動作品の審査と、年間活動の内容企画・指導に参加しています。
科学教育教師グループ: 地方の青少年科学技術教育機関から推薦された主要な人工知能教師 (教育研究者) で構成され、主に年間活動テーマと具体的なルールの実証とレビューに参加し、実証と評価を行います。州内の小中学校に活動への参加を奨励しています。各省は実際の勤務状況に基づいて独自の省科学教育有名教師グループを設立することもできる。
3. 主な内容
(1) 青少年の人工知能学習体験と革新的な実践活動を実施します
上海人工知能イノベーションセンターと中国科学技術協会の青少年科学技術センターは共同で全国的な青少年人工知能イノベーションと実践活動学習体験プラットフォームを構築する(https://www.openinnolab.org. cn/pjlab/aievent/innovation) は、学校段階のすべてのティーンエイジャーを対象に、AI アートの生成、AI インタラクション デザイン、AI エンジニアリングの実践、AI アルゴリズムの課題など、さまざまな種類や困難の一連のテーマ学習体験と革新的な実践活動を実施します (活動ガイドについては添付資料 1 を参照)、青少年が関連知識を習得できるようにします。学習と実践を行い、青少年が計算的思考、革新性、創造性を活用して生活におけるテクノロジーの応用を実現することを奨励し、青少年が問題を発見して解決できるように導きます。教師と学生は、「科学技術で夢を築く - 全国青少年科学技術イノベーションサービスクラウドプラットフォーム」公式ウェブサイトの特別活動ページ(https://www.cyscc.org/#/resource/ai)にログインできます。 」の活動内容や関連情報をご覧いただけます。
(2) 全国青少年人工知能バックボーン教師の学習と交流活動を実施する
主催者は、教師の向上と青少年の指導を支援するために、深層学習モデルトレーニング、オープンソースハードウェアイノベーション、AIグラフィカルインタラクションデザイン、その他のコンテンツに焦点を当てた2つの国家主要教師学習および交流活動を開催します(具体的な内容は別途通知します)。人工知能を学ぶ科学知識を普及する専門的能力は、若者向けの人工知能科学教育活動の広範な発展を促進します。
(3)教師AI革新的指導事例収集活動の実施
人工知能の三大要素(データ、アルゴリズム、計算力)を理系・科学系のコアコンテンツとしたプロジェクト型学習活動事例、学際的なテーマ型学習活動事例、プロジェクト型学習活動事例を募集します。学校内外のテクノロジー教育者 学校ベースのカリキュラム。コースや活動に関わるプロジェクト設計、指導設計、実施プロセス、効果を示すことに重点を置きます(詳細については、付録 2 の活動ガイドを参照してください)。
(4) 全国青少年人工知能イノベーション実践交流展の開催
早期の学習経験や革新的な実践活動をもとに、AIインタラクションデザイン、AIエンジニアリング実践、AIアルゴリズム課題などの優れた青少年の作品や教師の指導事例成果を選出し、オフライン交流会や展示会(特定事項)を開催します。別途お知らせ致します)。イベント期間中は、人工知能教育フォーラムや教師の科学とイノベーションのワークショップなどの活動も開催され、青少年の人工知能教育の開発動向と実践的な道について共同で議論されます。
4.活動スケジュール
(1) 7月から青少年と教師がオンラインで体験・学習します。
(2) 9月1日から10月31日まで、青少年と教師が作品を提出します。
(3) 11月1日から12月15日まで、主催者は専門家を組織して作品を選定し、選ばれた優秀作品の一部はオフラインの全国青少年人工知能イノベーション実践交流展示会に参加します。
(4) 2024年1月中旬~下旬、展示・引換。全国青少年人工知能イノベーションおよび実践交流展示会を開催し、優れた青少年の作品と教師の事例結果の展示に焦点を当てることが計画されています。
5. 作業要件
(1) 広報を強化し、学校に積極的な参加を促す。省の青少年科学技術教育活動部門および単位は、省内の青少年と科学技術教員の参加を積極的に準備し、積極的に動員すべきである。特に、2018年から2021年までに選ばれた「全国青少年人工知能普及科学活動注目ユニット」は、さまざまな年間活動に参加するよう指導され、奨励されています。
(2) 教師の研修を増やす。すべての地方自治体は教育部門や他の部門と協力して、人工知能普及活動のための教師の研修を増やし、省内の大学や研究機関から人工知能の専門家を組織して動員して活動の指導と教師の研修に参加させ、高度な教育を促進することができます。州内のティーンエイジャー向けの人工知能教育の質の高い開発。主催者は、専門家、科学的および教育的リソース、および各州の教師の研修と活動に対するその他のサポートを提供できます。各州は、科学教育教師グループに参加するために 3 ~ 5 人の主要な人工知能教師または教育研究者を推薦するよう求められており (推薦リストについては添付資料 3 を参照)、推薦作業は 7 月 17 日までに完了する必要があります。
(3) 経験を要約し、活動のインセンティブメカニズムを確立します。すべての省青少年科学技術教育活動部門および単位は、各種活動の進捗状況を速やかに総括するよう要請される。主催者は、州レベルの教師の研修、年間活動への参加数と規模、宣伝と普及などをもとに、州機関の年間活動を評価し、堅実な活動、優れた業績、顕著な成果を上げた単元を表彰します。および一定数の「科学とテクノロジーによる夢の構築」リソース パッケージ。
6.連絡先情報
1.中国科学技術協会青少年科学技術センター(活動団体)
連絡担当者: Shu Jianlan
2.上海人工知能イノベーションセンター (プラットフォーム技術サポート)
連絡先: openinnolab@pjlab.org.cn
中国科学技術協会青少年科学技術センター
2023年6月28日
######付録:######1. 学習体験と革新的な実践活動ガイド.doc 2. Teacher AI 革新的な指導事例集活動ガイド.doc
3. 科学と教育の著名な教師への推薦フォーム.doc
(元のテキストを表示するには、添付ファイルをクリックして読んでください)
出典 | 中国青少年科学技術教育者協会
(声明: この公開アカウントのオリジナル記事を除き、この公開アカウントによって共有および転載された記事はすべて、我が国の青少年に対する科学技術教育の発展を促進することを目的としています。これらは学習、共有、交換のみを目的としています。と出典が表示されます。たとえば、記事と写真の元の著者です。異議がある場合は、削除するために間に合うようにご連絡ください。ご支援に感謝します。)
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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

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