人工知能キャリア啓発、「AIの夢」の種を蒔く
人工知能キャリア啓発、「AIの夢」の種を蒔く
職業教育の魅力を高め、初等中等教育における専門的認識と専門的意識を高め、人工知能などの新世代情報技術の魅力を実証するために、9月26日、河南高等教育教育部の教師らが改革研究実践プロジェクトチーム 彼らは南陽実験学校の南台路キャンパスに入り、ここの子供たちにユニークな人工知能の旅をもたらし、人工知能技術を理解し、職業教育の魅力を感じられるように導きました。
活動中、李江台教師は、人気の科学アニメーションや SF 映画クリップなどを使用して、人工知能技術の定義と開発を生徒たちに普及し、ロボットの開発プロセスを説明し、ロボット制御技術を実演しました。子どもたちの強い興味を呼び起こしました。
李喬君先生の指導で子供たちはロボットの操作を体験し、挨拶、歓迎のダンス、色のテスト、顔認識、倒れたり起きたりなどの一連の興味深い操作を通じて、ロボットは深く興味を惹かれました。子どもたちは、人工知能のすばらしさを感じたり、実際の操作を通じてテクノロジーの魅力や魅力を感じたり、キャンパス内は笑い声や感嘆の声が飛び交う活気あふれる雰囲気でした。
体験活動を終えた子どもたちは、「人工知能技術の応用に関する啓発活動に参加できてとてもうれしかった。人工知能についてたくさん学び、社会に役立つ技術人材になりたい」と感想を述べました。成長し、自分の力を国に貢献してください。
この人工知能の啓蒙イベントは素晴らしく、イノベーションと成長の火花が衝突するだけでなく、科学技術を説き、疑問を解決し、夢を築くという科学的かつ実践的な啓蒙でもありました。河南省高等教育教育改革研究・実践プロジェクト「技能本位社会構築を背景とした高等専門学校における職業啓発・職業体験教育モデルの研究・実践」チームメンバーが発展に適した労働・職業啓発教育プロジェクトコースを慎重に設計小中学生の職業認知と職業経験は、生徒が生涯学習の感覚を確立し、生涯にわたるスキル成長のための教育システムを構築する上で重要かつ基本的な役割を果たしています。職業教育は多くの熟練した人材を育成し、経済社会の発展の促進に貢献するとともに、雇用の促進にも重要な貢献をしてきました。
将来的には、河南省人工知能技術応用職業啓発およびキャリア体験基地は、小中学校向けのキャリア体験活動をさらに実施し、基礎教育、派遣などの活動を通じて小中学生との学習を統合する予定です。今後の仕事と生活の関係においては、初等中等教育段階において技能教育、労働教育、職業啓発教育を深く融合させ、模範的な労働者・精神を継承していく。ものづくりが促進されます。スキルベース社会の構築を背景に、高等専門学校における職業啓発・職業体験教育モデルを模索し、「モジュール型高度」カリキュラムシステムの最適化を継続し、専門的かつ複合的な教育チームを創設し、職業啓発・職業体験を改善する。さまざまなレベルの教育が垂直につながり、応用技術スキルの人材を育成し、職業教育の社会的影響力と放射効果を高め、南陽副中心都市の建設に力を与えます。 (リアン・ハン特派員)
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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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