


'Raja Zha' muncul! Dalam era kecerdasan buatan, ibu bapa mesti tahu tentang pembelajaran Python yang mengganggu ini!
Dua hari lalu, TIOBE mengumumkan maklumat indeks pengaturcaraan terkini untuk bulan Oktober. Python sekali lagi mendahului senarai, dengan bahagian pasaran sebanyak 14.82%.
Malah, ia bukan hanya Oktober, Pengaturcaraan Python telah mendominasi kedudukan selama beberapa tahun, dan telah memenangi takhta bahasa pengaturcaraan tahunan TIOBE berkali-kali!
Maklumat Indeks Pengaturcaraan TIOBE ialah penunjuk yang mengukur kepopularan bahasa pengaturcaraan Ia dinilai berdasarkan jurutera, kursus dan enjin carian dari seluruh dunia.
▲Senarai TIOBE Oktober Top 10, Python sekali lagi mendahului senarai
Ini tidak menghairankan Dengan perkembangan pesat bidang sains data dan AI dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pengaturcaraan Python, yang dikenali sebagai "bahasa pertama kecerdasan buatan", telah menarik perhatian ramai ia panas!
Saya percaya ibu bapa telah merasai ini Terdapat semakin ramai kanak-kanak belajar pengaturcaraan Python di sekeliling kita, dan ramai kanak-kanak telah mula belajar Python sejak mereka berada di dalam darjah dua atau tiga.
Namun, pernahkah anda terfikir tentang soalan-soalan ini:"Adakah Python bahasa pengaturcaraan yang sangat mudah?"
"Adakah kelas Python semasa benar-benar sesuai untuk dipelajari oleh kanak-kanak?"
01 kelas Python semasa
Betul ke sesuai untuk anak belajar?
Pertama sekali, Python ialah bahasa pengaturcaraan berasaskan kod semata-mata. Kanak-kanak perlu mengenali aksara dan pernyataan, dan memahami logik berjalan bagi keseluruhan program, seperti tatabahasa, struktur data, fungsi, modul, dll., untuk memastikan. menyelesaikan penulisan program.Jadi,
Untuk mempelajari Python dengan baik, kanak-kanak perlu mempunyai asas matematik tertentu, kemahiran komputer dan pemikiran logik.
Biar saya berikan anda satu contoh Dalam bilik darjah Python tradisional,
cara mengajar mata pengetahuan tatabahasa [senarai] adalah sangat abstrak, yang sukar untuk kanak-kanak memahami apabila mereka menulis kod nanti, mereka merasakan bahawa mereka tidak mempunyai cara untuk memulakan dan tidak boleh menggunakannya.
▲Mengajar pembentangan mata pengetahuan [senarai] dalam kelas Python tradisional
Selepas menemui masalah ini, Stan Planet memutuskan:
Sediakan kelas pengaturcaraan yang lebih memahami kanak-kanak
Lakukan pembelajaran Python revolusioner
Kami menggabungkan corak perkembangan kanak-kanak dengan pengalaman mengajar barisan hadapan dan maklum balas untuk membangunkan kursus "Artificial Intelligence Python AI" yang baharu dan dipertingkatkan.Berbeza daripada kelas pengaturcaraan Python tradisional, dalam Kelas AI Stan Planet Python, kami mengajar pengaturcaraan Python dengan cara yang konsisten dengan tahap kognitif kanak-kanak, dan mempelajari penggunaan perkakasan pintar, perisian dan interaksi perkakasan, menjadikan kelas itu meriah dan menarik , merangsang minat kanak-kanak untuk belajar dan kreativiti tanpa had!
02 Betapa uniknya pembelajaran Python yang mengganggu?
Bercakap tentang pembelajaran Python subversif, saya percaya ibu bapa pasti tertanya-tanya:Betapa uniknya kursus Stan Planet Artificial Intelligence Python AI?
Kenapa dikatakan cara yang lebih sesuai untuk kanak-kanak belajar Python?
Ringkasnya, ia boleh disimpulkan dalam 4 perkara berikut:
1. Padankan kognisi pelajar dan jadikan prinsip abstrak konkrit
Untuk kanak-kanak, prinsip konkrit dan lihat secara intuitif kesan larian kod melalui maklum balas perkakasan, yang boleh membantu mereka memahami pengetahuan dan aplikasi Python dengan lebih baik.
Ambil titik pengetahuan [senarai] Python yang disebutkan di atas sebagai contoh Stan Planet meninggalkan kaedah pengajaran abstrak tradisional, padankan [senarai] dengan lampu piksel fizikal dan menyepadukan perkakasan (papan cahaya) untuk mempersembahkan mata pengetahuan.
Maksudnya, matriks dan matriks pengetahuan berkaitan senarai adalah sepadan dengan kedudukan lampu piksel Selepas kanak-kanak memasukkan kod, akan ada paparan sepadan pada lampu piksel serta-merta, yang sangat jelas, membolehkan kanak-kanak cepat memahami logik di sebaliknya dan membuat pelarasan dan pembetulan tepat pada masanya.
▲Kursus AI Python Kecerdasan Buatan-"Cahaya Piksel Kawalan Isyarat"
Satu lagi titik pengetahuan [Pemetaan]: Jika dijelaskan dengan cara tradisional, ia merujuk kepada hubungan "surat-menyurat" antara elemen dua set elemen. Dalam bidang matematik, ia sering disamakan dengan fungsi, pemetaan separa adalah bersamaan dengan fungsi separa, dan pemetaan lengkap adalah setara dengan fungsi lengkap.
Guru hanya boleh menggabungkan satu gambar sahaja apabila menerangkan, yang tidak dapat menunjukkan kesan dan selalunya sukar untuk difahami oleh kanak-kanak.
▲Mengajar pembentangan mata pengetahuan [pemetaan] dalam kelas Python tradisional
Dalam kelas Stan Planet Python AI, kami membantu kanak-kanak memahami secara mendalam konsep dan fungsi pemetaan dengan mencipta kesan lampu pelangi yang dikawal oleh kepala.
Seperti iniSusulan amplitud gegaran kepala, ia ditukar kepada menyalakan lampu pelangi satu demi satu Perubahan sudut tertentu sepadan dengan warna lampu, membolehkan pengekodan divisualisasikan.
▲Kursus AI Python Kecerdasan Buatan-"Cahaya Pelangi Terkawal Kepala"
Bukan sahaja kanak-kanak akan memahaminya sepintas lalu, tetapi kepuasan berjaya mengawal perkakasan akan meningkatkan minat dan keyakinan mereka, menjadikan kanak-kanak jatuh cinta dengan pembelajaran pengaturcaraan!
2. Kursus adalah relevan dengan kehidupan, dan projek PBL menyelesaikan masalah praktikal
Kami mendapati bahawa banyak gergasi pengaturcaraan, seperti Steve Jobs, dsb., pada peringkat awal pengaturcaraan adalah untuk membina permainan atau laman web untuk diri mereka sendiri atau keluarga dan rakan mereka Dalam proses membina, mereka cepat menguasai bahasa pengaturcaraan.
Jadi, Reka bentuk kandungan kursus AI Python Stan Planet adalah berkaitan dengan kehidupan sebenar Melalui bentuk kerja projek pengeluaran PBL, ia membantu pelajar mempelajari prinsip dan amalan, yang selaras dengan aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan moden. .
Lampu meja interaktif pengecaman ekspresi
Kanak-kanak mula-mula menguasai dan menggunakan teknologi pengecaman muka Mediapipe, lengkapkan reka bentuk perkakasan dan pengeluaran lampu meja pintar, dan kemudian tulis kod Python yang sepadan untuk mengawal pemadaman lampu, warna yang berbeza, muzik yang berbeza, kecerahan yang berbeza, dll. untuk mencipta suasana yang berbeza.
Tangan robot kawalan isyarat
Dalam kelas ini, kanak-kanak akan belajar dan menggunakan sintaks Python untuk membaca 6 postur tangan manusia, dan memetakan 6 postur tangan manusia pada tangan robot untuk mencapai fungsi susulan yang menarik.
Kereta simulasi pemanduan tanpa pemandu
Bukan mudah untuk membuat kereta simulasi tanpa pemandu! Kanak-kanak mesti memasang kereta pintar terlebih dahulu, dan kemudian menggunakan prinsip asas PID, prinsip roda Mecanum dan kod Python untuk menyediakan tugas laluan khas, sasaran mengikut, penjejakan muka dan fungsi interaksi manusia-komputer, dsb., dan akhirnya menyelesaikannya selepas satu siri operasi.
IOT Smart Home
Ingin memiliki rumah yang sangat pintar? Bilik Darjah AI Python membantu anda merealisasikannya! Dengan memacu perkakasan dengan bahasa Python dan membina litar perkakasan, anda boleh merealisasikan fungsi rumah pintar seperti pengesanan fotosensitiviti, pengesanan kelembapan, penyiraman bunga yang bijak dan kawalan kipas, yang sangat keren.
Dapat dilihat bahawa konsep, prinsip dan amalan aplikasi projek di atas berkait rapat dengan kehidupan kita, membantu kanak-kanak untuk mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang pengaturcaraan dalam proses operasi sebenar, dan meningkatkan pemikiran inovatif dalam proses penggunaan teknologi kecerdasan buatan!
3. Laluan pembelajaran yang lebih pelbagai, disambungkan kepada acara berkualiti tinggi
Kelas pengaturcaraan tradisional adalah pengaturcaraan lembut semata-mata, dan jalan keluar adalah trek pertandingan pengaturcaraan lembut, yang mungkin tidak sesuai untuk semua kanak-kanak, setiap kanak-kanak mempunyai minat yang berbeza.
Kursus Python AI Stan Planet menyepadukan pengaturcaraan Python, reka bentuk perkakasan sumber terbuka, prinsip teknologi kecerdasan buatan dan kandungan lain yang pelbagai untuk menyediakan kanak-kanak dengan lebih banyak laluan pembangunan.
Persimpangan pelbagai disiplin dalam bidang yang berbeza membolehkan kanak-kanak mewujudkan pautan pengetahuan yang pelbagai, mempelajari lebih banyak pengetahuan tiga dimensi dan menguasai kebolehan yang lebih komprehensif.
Satu lagi perkara yang sangat penting ialah kanak-kanak itu akan lebih berskala pada masa hadapan Sama ada dia mahu berkembang ke arah pengaturcaraan, sains dan teknologi atau kecerdasan buatan, dia boleh membuat peralihan "sutera".
Kanak-kanak boleh menyertai Pertandingan Kemahiran Buruh Belia Kebangsaan dan Reka Bentuk Pintar, Piala Blue Bridge, Cabaran Inovasi Kecerdasan Buatan Belia Kebangsaan, dan lain-lain untuk merealisasikan lebih banyak idea dan menemui lebih banyak kemungkinan!
4. Ikut trend pembangunan dan memupuk bakat kecerdasan buatan
Memandangkan potensi aplikasi dan nilai kecerdasan buatan kepada masyarakat semakin meningkat, teknologi pintar semakin berkembang pesat, dan permintaan negara untuk melatih bakat masa depan juga sentiasa meningkat mengikut peredaran zaman Ia telah menjadi tuntutan objektif untuk pendidikan.
Kursus AI Stan Planet Python menyepadukan pengaturcaraan Python dengan kecerdasan buatan Kanak-kanak akan mempelajari sintaks Python dan struktur data daripada asas kepada lanjutan, dan menggabungkannya dengan CodeCombat untuk memahami algoritma secara intuitif dan menggunakan keupayaan algoritma mereka.
Melalui banyak modul pintar, anda pada mulanya akan cuba menulis program kecerdasan buatan, memahami dan mengamalkan prinsip kecerdasan buatan, dan mencipta karya kecerdasan buatan yang menumpukan pada interaksi adegan dan integrasi manusia-mesin dalam "dunia nyata" untuk melepaskan kreativiti anda.
▲Mata Pengetahuan Kecerdasan Buatan
Stan Planet mengikuti trend pembangunan masa depan dan berharap dapat membantu kanak-kanak membangunkan penyelidikan dan pembangunan kecerdasan buatan serta keupayaan aplikasi melalui kelas AI Python dan menjadi bakat masa depan yang berdaya saing!
Kursus AI Python Kecerdasan Buatan kini dalam talian Adakah anda ingin merasai kursus Python revolusioner? Datang dan buat temujanji~
Atas ialah kandungan terperinci 'Raja Zha' muncul! Dalam era kecerdasan buatan, ibu bapa mesti tahu tentang pembelajaran Python yang mengganggu ini!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
