인공 지능과 교육의 통합의 주요 징후는 무엇입니까?
인공 지능과 교육의 통합의 주요 표현은 다음과 같습니다. 1. 질문 답변 아이디어 및 수정 방법 제공 2. 교실 수업 행동 식별 능력 향상 3. 학생들이 학습 콘텐츠를 받아들일 의향이 있는지 판단. 교육에 인공지능을 적용하는 방법에는 개인화 학습, 가상 교사, 교육용 로봇, 시나리오 기반 교육 등이 있습니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.
인공지능과 교육의 융합은 주로 ()에서 나타난다.
A. 답변 아이디어 및 수정 방법 제공
B. 교실 수업 행동 식별 능력 향상
C. 학생들이 학습 내용을 수용할 의향이 있는지 판단
정답입니다. : DArtificial Artificial Intelligence, 영어 약자는 AI입니다. 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학입니다.
인공지능은 지능의 본질을 이해하고 인간의 지능과 유사한 방식으로 반응할 수 있는 새로운 지능형 기계를 제작하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 연구에는 로봇, 언어 인식, 이미지 인식, 자연어가 포함됩니다. 처리 및 전문가 시스템 등 인공지능이 탄생한 이후 이론과 기술은 점점 성숙해졌고, 응용 분야도 계속해서 확장되어 왔다. 미래에 인공지능이 가져오는 기술 제품은 인간의 지혜를 담은 '컨테이너'가 될 것이라고 상상해 볼 수 있다. . 인공지능은 인간의 의식과 사고의 정보 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 지능은 아니지만 인간처럼 생각할 수 있고 인간의 지능을 뛰어넘을 수도 있다.
인공지능의 발전 방향
1. 지능형 의료스마트 의료는 건강 기록을 위한 지역 의료 정보 플랫폼을 만들고 최첨단 사물인터넷 기술을 활용하여 통합을 구현하는 것입니다. 환자와 의료진, 의료기관, 의료기기 간의 상호작용은 점차 정보화에 이르렀습니다.
2. 스마트 농업스마트 농업은 과학 연구, 생산, 가공 및 판매를 통합하여 연간, 전천후, 비수기 기업 규모 생산을 달성하며 현대 생명공학, 농업 공학, 새로운 농업 재료 등을 통합합니다. 현대 농업 시설을 기반으로 하는 이 분야는 높은 과학 기술 함량, 높은 제품 부가가치, 높은 토지 생산량 및 높은 노동 생산성을 갖추고 있으며 우리나라 농업의 새로운 기술 혁명을 위한 세기를 초월한 프로젝트입니다.
3. 스마트 물류스마트 물류는 정보 처리 및 네트워크 통신 기술 플랫폼을 통해 바코드, 무선 주파수 식별 기술, 센서, GPS 및 기타 고급 사물 인터넷 기술을 사용하는 것입니다. 물류 산업, 운송, 창고, 유통, 포장, 하역 및 기타 기본 활동은 화물 운송 프로세스의 자동화된 운영과 고효율 최적화 관리를 실현하고 물류 산업의 서비스 수준을 향상시키며 비용을 절감하고 소비를 줄일 수 있습니다. 천연자원과 사회자원.
4. 스마트 금융스마트 금융은 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 등 첨단 기술을 핵심 요소로 활용하여 금융을 전면적으로 강화하는 금융입니다. 서비스 효율성을 향상시키고, 금융 서비스의 폭과 깊이를 확대하며, 사회 전체가 평등하고 효율적이며 전문적인 금융 서비스를 얻을 수 있도록 하며, 지능적이고 개인화된 맞춤형 금융 서비스를 실현합니다.
5.지능형 교통지능형 교통시스템은 미래 교통시스템의 발전 방향으로 첨단 정보기술, 데이터 통신 전송 기술, 전자 센싱 기술, 제어 기술, 컴퓨터 기술을 효과적으로 통합, 적용하는 것입니다. 육상교통관리시스템 전체를 기반으로 폭넓고 전방위적으로 기능하는 실시간, 정확하고 효율적인 종합교통관리시스템입니다.
6. 스마트 홈스마트 홈은 사물 인터넷 기술을 사용하여 가정의 다양한 장치(오디오 및 비디오 장비, 조명 시스템, 커튼 제어, 에어컨 제어, 보안 시스템, 디지털 시네마 시스템, 오디오 등)를 통합합니다. 및 비디오 서버, 영화 캐비닛 시스템, 네트워크 가전 제품 등)이 함께 연결되어 가전 제품 제어, 조명 제어, 전화 원격 제어, 실내 및 실외 원격 제어, 도난 방지 경보, 환경 모니터링과 같은 다양한 기능과 수단을 제공합니다. , HVAC 제어, 적외선 전달 및 프로그래밍 가능한 타이밍 제어.
7. 최근 인공 지능 및 교육에 관한 국제 회의가 베이징에서 열렸습니다. 의장은 회의에 축하 편지를 보내 중국이 교육에 미치는 인공 지능의 중대한 영향을 강조했습니다. , 인공 지능과 교육의 심층적 통합을 적극적으로 추진하고 교육의 개혁과 혁신을 촉진하며 인공 지능의 장점을 최대한 활용하고 모든 사람과 평생 동행하는 교육, 모든 사람을 평등하게 지향하는 교육의 발전을 가속화합니다. , 모두에게 적합한 교육, 보다 개방적이고 유연한 교육입니다.교육에 인공 지능 적용:
맞춤형 학습어른이든 아이든 사람마다 사고방식과 학습방법이 다르지만, 선생님은 한 분뿐입니다. 개인화 학습은 학생의 학습 데이터를 수집, 분석하고, 인공지능을 활용해 각 학생의 학습 스타일과 특성을 파악한 후, 교수 내용, 방법, 리듬을 자동으로 조정해 각 학생이 자신에게 가장 적합한 교육을 받을 수 있도록 하는 것입니다. 시간이 지날수록 데이터의 축적은 점차 늘어나고 인공지능은 '더 똑똑해지며' 학생들의 학습에 더 정확하게 적응하게 되며, 이는 선순환을 형성하고 그 효과는 점점 더 좋아지고 있습니다.
Virtual Tutor
Virtual Tutor는 실제로 적응형 학습 시스템이지만 교실 수업보다는 학생들의 자율 학습과 수업 후 Q&A에 중점을 두고 있습니다. 이 분야는 아직 개발 초기 단계에 있으며, 추가적인 발전은 음성 의미 인식, 추가 데이터 수집 및 분석과 같은 일부 핵심 기술의 개발에 달려 있습니다. 가상 교사는 몇 년 내에 실제 개인 교사를 대체할 수 없을 수도 있지만 방과 후 교사 산업에서 점차적으로 자리를 차지하게 될 것입니다.
교육용 로봇
로봇을 사용하여 교육자 역할을 하고 아이들과 직접 소통하는 것은 더 이상 공상과학 소설이 아닙니다. 현재 수많은 신흥 혁신 기업들이 아이들의 교사이자 친구가 될 수 있는 로봇을 개발하고 있습니다. 아이의 질문을 들은 로봇은 자동으로 인터넷에 접속해 답을 찾고, 아이와의 소통을 통해 점차 아이의 감정과 성격을 배우고 이해하게 된다. 로봇이 아이와 더 많이 소통할수록 아이를 더 잘 이해하게 됩니다. 현재 로봇이 유창하게 의사소통할 수 있는 주제는 여전히 상대적으로 제한적이며 지속적인 개발과 연구가 필요합니다.
시나리오 기반 교육
가상현실(VR)과 증강현실(AR)을 교육에 활용하면 상상의 공간은 헤아릴 수 없을 만큼 넓어지고, 그 혜택은 확연해집니다. 교실은 더 이상 소규모 교실, 화이트보드, PPT에만 국한되지 않고 우주 전체입니다. 몰입형 VR 교육(Immersive VR Education)이라는 VR/AR 회사입니다. 대표 제품 중 하나가 '아폴로 11 VR(Apollo 11 VR)'입니다. 사용자는 VR 안경을 착용하는 한 아폴로 11호의 달 착륙 과정 전체를 '직접' 경험할 수 있습니다. 너무 많이 설명할 필요는 없습니다. 이런 경험은 선생님이 수업 중에 몇 시간 동안 진지하게 이야기하는 것보다 훨씬 더 효과적일 것입니다.
8. 지능형 로봇
지능형 로봇에는 시각, 청각, 촉각, 후각 등 다양한 내부 및 외부 정보 센서가 있습니다. 수용체를 갖는 것 외에도, 주변 환경에 작용하는 수단으로 작용하는 이펙터도 가지고 있습니다. 손, 발, 긴 코, 더듬이 등을 움직이는 근육 또는 자동 스테핑 모터입니다. 또한 지능형 로봇에는 감정 요소, 반응 요소, 사고 요소라는 세 가지 요소가 있어야 함을 알 수 있습니다.
9. 지능형 보안
지능형 보안기술은 21세기 과학기술의 발전과 발전, 정보기술의 도약과 함께 서비스의 정보화, 영상전송 및 저장기술을 의미합니다. 새로운 단계에 진입하다 새로운 분야가 등장하고 지능형 보안 기술과 컴퓨터의 경계가 점차 사라지고 있습니다.
10. AR 및 VR
가상현실(VR) 기술은 컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션된 환경을 생성하고 상호작용할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 시스템입니다. 고유한 3차원 동적 장면과 개체 동작의 시스템 시뮬레이션은 사용자를 환경에 몰입시킵니다.
증강현실 기술(AR)은 카메라 영상의 위치와 각도를 실시간으로 계산하고 그에 상응하는 이미지, 영상, 3D 모델을 추가하는 기술로, 현실 세계에 가상 세계를 설정하는 것이 이 기술의 목표입니다. 화면을 통해 상호작용할 수 있습니다.
오늘날의 사회에서 인공지능은 국제 경쟁의 새로운 화두가 되었습니다. 인공지능은 미래를 선도할 전략 기술입니다. 우리나라는 인공지능 발전을 국가 전략 계획으로 삼았습니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품