面向未来，大学需随势而动、应时而为，主动利用人工智能技术重塑高等教育格局，通过学习方式的进化、教学模式的革新以及治理结构的重构，增强高等教育综合实力，打造战略引领力量，为建设中国特色社会主义教育强国提供有力支撑。学习进化：从“知识积累”向“思维塑造”转变 诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼曾指出，判断学业...
机器学习是人工智能的核心领域之一，通过学习机器学习的基本概念和方法，可以打开人工智能的大门。基本概念：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念及其应用场景。常用算法：学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K近邻等常用机器学习算法。实践：使用Python和机器学习库（如Scikit-learn）来实现这些算法，并...
如今，在外语教学中，自适应学习系统、知识图谱、数字化资源等新的学习工具已逐步融入学生的日常学习中，改变着学生的学习方式。学习一门语言，需要沉浸在相应的语言环境中才能获得更好的学习效果，融合型智慧教学资源体系则创设了丰富的语言应用场景。据介绍，在教学改革试点工作推进过程中，共有8588名学生使用了国开大...
学习编程语言（如Python、Java）、数据结构、算法等，为后续的AI学习打下坚实的基础。推荐资源：《计算机科学导论》、在线编程课程（如LeetCode、Codecademy）。2. 数学与统计学 包括线性代数、概率论、微积分和优化理论，这些是理解和实现AI算法的关键。推荐资源：Khan Academy、MIT OpenCourseWare。3. 机器学习 学...
人工智能技术可辅助实现个性化学习。人工智能技术可根据学习目标和学习者情况提供个性化学习内容，还可根据学习者反馈和行为偏好调整学习进度、难度和风格。在学习呈现方式上，也可通过多种模式满足学习者在视听等方面的不同需求，提高学习效果。例如，人工智能技术可帮助视听障碍学生完成全纳教育。但需注意，人工智能辅助...
学习人工智能的第一步就是打好数学基础！📚 线性代数、微积分和概率统计是必不可少的知识点。🔍 我发现，掌握这些内容不仅能帮助我们理解算法背后的逻辑，还能在实际应用中游刃有余哦！💪✨ 1️⃣ 线性代数 ：线性代数是理解机器学习和深度学习的关键！📸我记得刚开始接触的时候，矩阵运算让我头疼不已，...
人工智能的核心是建立在数学和统计学的基础上的。在开始学习具体的人工智能技术之前，建议先打好数学基础。侧重掌握线性代数、微积分和概率统计等基础知识，这将为后续学习提供坚实的数学基础。2、学习编程语言和算法 掌握编程语言是学习人工智能的重要一步。Python是目前人工智能领域流行的编程语言，因其简洁易学、拥有...
一、数学基础学习人工智能需要具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论和统计学等。这些数学知识是理解和应用人工智能算法的重要前提。因此，在学习人工智能之前，你需要系统地学习这些数学知识，并掌握它们在实际问题中的应用。二、编程基础人工智能的实现离不开编程技能。你需要掌握至少一门编程语言，如Python、Java、...
一、明确学习目的，设定清晰目标在开始学习之前，我们需要明确自己的学习目标。是想成为一名数据科学家、机器学习工程师，还是仅仅想对这项技术有所了解？只有设定了清晰的目标，我们才能有针对性地学习，避免在学习过程中迷失方向。二、夯实基础，为深入学习打下基础 1.数学基础：人工智能和机器学习离不开数学的支撑。
学习地址1:https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone 学习地址2:https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction 2. 动手学深度学习 《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)是深度学习入门的书籍、教程和课程,由李沐、Aston Zhang、Zack Lipton和Alex J. Smola等人共同编写。该...