인공지능 진로계몽, 'AI 꿈'의 씨앗 심다
인공지능 진로 계몽, 'AI 꿈'의 씨앗 심기
직업 교육의 매력을 높이고, 초중등 교육에 대한 전문적 인식과 인식을 강화하고, 인공 지능과 같은 차세대 정보 기술의 매력을 보여주기 위해 허난 고등 교육 교육 개혁 연구 및 실천 프로젝트 팀의 교사들이 걸어왔습니다. 난양실험학교 난타이로 캠퍼스에 들어서면서 이곳 아이들은 독특한 인공지능 여행을 경험하게 되었고, 인공지능 기술을 이해하고 직업교육의 매력을 느낄 수 있게 되었습니다.
활동 중에 Li Jiangdai 선생님은 대중 과학 애니메이션, 공상 과학 영화 클립 등을 사용하여 학생들에게 인공 지능 기술의 정의와 개발을 대중화하고, 로봇 개발 과정을 설명하고, 로봇 제어 기술을 시연하여 강한 흥미를 불러일으켰습니다. 아이들 사이의 관심.
Li Qiaojun 선생님은 서로 인사하기, 환영하기 위해 춤추기, 색상 테스트하기, 얼굴 인식하기, 넘어지고 일어서기 등 일련의 흥미로운 동작을 통해 아이들이 로봇 작동을 체험하도록 지도했습니다. 아이들이 주목하고 느끼게 만들었습니다... 인공지능의 경이로움, 실습을 통해 기술의 마법과 매력을 느꼈습니다. 분위기는 활기가 넘쳤고, 캠퍼스는 웃음과 탄성으로 가득 찼습니다.
체험 활동을 마친 후 아이들은 이번 인공지능 기술 응용 계몽 활동에 참여하게 되어 매우 기쁘다고 밝혔으며, 나중에 커서 인공지능에 유용한 기술 인재가 되기를 바랐습니다. 사회에 기여하고 국가에 기여하십시오.
이 인공지능 계몽 행사는 혁신과 성장의 불꽃의 충돌일 뿐만 아니라 과학과 기술을 통해 설교하고, 의문을 해결하고, 꿈을 이루는 과학적이고 실천적인 계몽입니다. 허난성 고등 교육 교육 개혁 연구 및 실습 프로젝트 "기술 기반 사회 건설을 배경으로 한 고등 직업 대학의 직업 계몽 및 직업 체험 교육 모델에 관한 연구 및 실습" 팀원들은 개발에 적합한 노동 및 직업 계몽 교육 프로젝트 과정을 세심하게 설계했습니다. 초·중등학생의 직업인식과 직업경험은 학생들의 평생학습의식을 확립하고 평생기술성장을 위한 교육체계를 구축하는데 중요하고 근본적인 역할을 한다. 직업교육은 수많은 숙련된 인재를 양성하여 경제사회 발전을 촉진하고 취업촉진에 중요한 공헌을 해왔습니다.
향후 작업에서 허난성 인공지능 기술 응용 직업 계몽 및 직업 체험 기지는 기본 교육, 중퇴 수업, 직업 체험 주간 등의 활동을 통해 초중등 학교를 위한 직업 체험 활동을 더욱 실시할 예정입니다. 초·중등교육 단계에서 기술교육과 노동교육, 직업계몽교육을 깊이 융합하고 모범적인 노동자 정신과 장인 정신을 함양하는 것이 일과 삶의 연결이다. 기술 기반 사회 구축을 배경으로 고등 직업 대학의 직업 계몽 및 직업 체험 교육 모델을 탐색하고, "모듈식 + 고급" 커리큘럼 시스템을 지속적으로 최적화하고, 전문적이고 복합적인 교육 팀을 구성하고, 품질 보증 메커니즘을 개선합니다. 다양한 수준의 교육의 수직적 통합을 촉진하고 응용 기술 인재를 육성하며 직업 교육의 사회적 영향력과 방사선 효과를 강화하고 난양 부중심 도시 건설에 힘을 실어줍니다. (리안한 기자)
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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
