人工智能在教育教学中的应用论文

人工智能（师范） 四年制本科 授工学学士学位 专业简介：培养具备人工智能专业素养和交叉创新能力的高科技人才及高水平师资的重要基地。本专业在计算机科学和智能科学方向的研究及人才培养基础上，建设了自然语言处理、智能机器人、计算机视觉、智能信息处理等专业实验室；由博士生导师、北京市教学名师等教授学者组建优秀师资团队；侧重培养学生掌握人工智能领域基本理论、方法和技术，具备运用人工智能核心技术解决实际问题的应用能力、在人工智能领域进行科学研究的创新能力、服务于中小学普及人工智能教育的教学能力。 核心课程：⑴人工智能专业知识及实践：人工智能原理、人工智能程序设计、机器学习、自然语言处理、深度学习、数据挖掘、模式识别与图像理解、计算机视觉、智能信息获取技术、智能教学系统、智能机器人、大数据处理等；⑵计算机系统基础及程序设计；⑶教师教育：教育心理学、现代教育技术、中小学人工智能教育、创新教育和实验教学实践等。 专业特色：秉承“立德树人”、“创新思辨”的先进教育理念，制定了完善的课程教学体系和人才培养计划，侧重于人工智能专业知识、教育理论知识、科研创新和教学实践能力等方面的培养；充分利用本院“计算机应用技术”北京市重点建设学科、“轻型机器人”北京市重点实验室、国际科技合作示范基地、实验教学示范中心、高精尖项目等资源，为学生提供高层次培养平台和多元化培养途径。 就业方向：我国人工智能领域科技人才和人工智能+ 教师教育国际研讨会师资队伍严重不足，尤其中小学人工智能师资需求量巨大，但国内人工智能本科（师范）专业却非常稀少，所以人工智能师范毕业生就业具有宽口径优势。在基础教育系统从事教育教学或管理工作，或报考本市全日制教育硕士。 人工智能 四年制本科 授工学学士学位 专业简介：面向国家战略和首都经济发展，承担培养人工智能领域创新复合型人才的重要使命。本专业建设了自然语言处理、智能机器人、计算机视觉、智能信息处理等专业实验室；组建了由博士生导师、北京市教学名师、拔尖创新人才等教授学者组成的优秀师资团队；侧重培养学生掌握人工智能领域基本理论、方法和技术，具备运用人工智能核心技术解决实际问题、以及在人工智能领域进行科学研究的创新实践能力。 核心课程：由人工智能理论方法及专业技术、计算机系统基础及程序设计和智能系统实践类课程组成。包括：人工智能原理、人工智能程序设计、机器学习、自然语言处理、深度学习、数据挖掘、模式识别与图像理解、计算机视觉、智能信息获取技术、优化理论与算法设计、智能机器人、智能游戏、知识工程、智能应用建模、大数据处理与信息检索、人工智能实训等。 专业特色：在计算机科学和智能科学方向的研究及人才培养基础上，在人工智能领域积累了扎实的学科基础；秉承“厚基础，重专业，强实践，求创新”教学理念，制定了加强数理基础学习、拓宽专业方向复合知识、增强社会实践和创新研究的完善的教学体系；充分利用本院“计算机应用技术”北京市重点建设学科、“轻型机器人”北京市重点实验室、国际科技合作示范基地、实验教学示范中心、高精尖项目等资源，为学生提供高层次培养平台和多元化培养途径；面向社会经济发展建立了分层次培养学生的研究思维、应用能力和创新精神的立体化培养方案。 就业方向：当前各行业各领域对人工智能人才的需求十分迫切，人工智能本科专业毕业生就业前景广阔。⑴既可攻读本校“智能应用技术”或计算机学科硕士学位，也可攻读国内外其他高校相关专业博硕士学位。⑵在政府机构、教育单位、大数据研究中心、IT 公司及企业技术部门从事科学研究、教学、技术管理、智能应用系统及计算机软件研发。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条 

未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一。

对于现在的学生来说，是一件好事，通过人工智能的数据分析来检查自己对学习的知识点的总结和预习，也提高了学生们的学习效率。让学生们在更短的时间内轻松掌握更多的知识。这是一个非常好的学习工具。并且学生们也会更愿意接受。大家会看到现在市面有许多学习类的人工智能机器人，家长们给孩子购买后，一些小朋友自己就能简单的进行人机沟通，并在与这种人工智能机器人沟通时学到知识。

当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素。实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案。大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。Tempo Talents核心特点1、DT-CMPA人才能力地图，让学习目标清晰明确基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析，定义岗位素质模型，从岗位胜任力出发，规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图，高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向，进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标，规划学习路径，让学生学习更具目标感，清楚学什么、为什么学。2、专业课程实践资源，满足不同类型教学、实验需求1）系统课程体系设计，名师专业课程打造与多位高校老师沟通合作，围绕大数据学习路线的两个基础一个链条，打造9大方向、数百个分类，开发设计1000多个原子课，为高校实践教学提供丰富的课程资源。2）创新原子课设计，知行合一Q:何为“原子课”？A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进，用闯关的模式引导学生学习和实践，目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。基于原子课实现“个性化定制课堂”，老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子，灵活组合，实现“个性化定制课堂”。3）个性化定制课堂，因材施教定制化“教学课堂”，自定义教学计划，学生学习行为与评测结果记录，洞察和解析学生学习路径与成果，过程与结果并重，探索教学目标达成的最佳方案。3、千余个项目应用实践经验，培养学生数据思维及解决问题的能力基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌6大行业，100+项目实训，让学生了解行业最新实践与应用场景，通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。对于大数据学习而言，最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握，而是在具体业务场景中，将业务问题数据化，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。针对每一个实训项目，我们都将项目落地全过程进行深度剖析，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。4、一体化实践运行平台，提供丰富实验实训环境1）技术创新，实验环境管理智能高效基于容器与虚拟化技术，提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境，通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理，让实验管理智能高效。2）编码式加拖拽式双环境，应用型与开发型兼顾既有以原理、技术教学为目标的编码环境，也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台，以应用为目标，与编码环境充分融合，满足大数据分析应用实践，为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。