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学界 | AAAI 牵头示范如何正确地给中小学生教人工智能

这些挖苦主要可以归为两类。第一类挖苦在于,即便以深度学习为代表的现代「人工智能」相关技术和工作持续火热,读博读硕申请火爆,国内外高校也在陆续设立人工智能专业和学院,但是真的有必要把战线拉长到小学、幼儿园吗?想让家长「从小孩抓起」,实际上更像是在「贩卖焦虑」。另一类则是实际的担心:机器学习需要先有一定的高等数学和计算机科学知识,机器人技术也同样需要足够的数学、控制、机电等领域知识,其它「人工智能」相关技术也类似,那么早早地把高层次的、多领域交叉的知识呈现在基础知识都不完备(高中生、低年级本科生)、甚至可以说基础知识为零(初中生、小学生、幼儿园)的学生面前,这段学习经历是无法产生效果的。

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李飞飞ACM访谈:机器在辅助并增强人类的工作,而并非取代人类

斯坦福大学的教授李飞飞在距今最近的一次人工智能寒冬期间开始了她的职业生涯,但是她提供了一个帮助寒冬解冻的想法。通过创建包含一千五百万张图像的层级组织图像数据库 Image-Net,她证明了丰富的数据集在开发算法方面的重要性——并发布了一项竞赛,使得 Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever 和 Alex Krizhevsky 在深度卷积神经网络方面的工作得到了广泛关注。最近被评为 ACM fellow 的李飞飞如今主管着斯坦福人工智能实验室(Stanford Artificial Intelligence Lab)和斯坦福视觉与学习实验室(Stanford Vision and Learning Lab),致力于开发能够使计算机和机器人会看、会思考的智能算法。在本次采访中,她谈到了计算机视觉和神经科学,以及如何增加这一领域的多样性。

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