“Python人工智能应用”课程的教学改革与实践

文中分析了“Python人工智能应用”课程的教学改革与实践。首先,介绍了“Python人工智能应用”课程,指出了传统教学模式存在的问题。其次,探讨了教学改革的重要性。接着,详细阐述了教学改革的具体实践措施。最后,结合教学改革实例,指出通过实践探索和具体项目,可以提升学生的学习积极性和能力,培养学生的创新思维和实践能力,为“Python人工智能应用”课程的教学改革提供了有益的经验和启示。

基于专业相关应用案例的Python人工智能编程能力培养研究

传统的教学模式已无法满足当前计算机应用型人才培养的需求。基于当前人工智能编程教学现状和互联网平台,通过翻转课堂,结合专业应用需求设计典型案例,编写新形态教材,优化成绩评价方式等手段,文章构建了Python人工智能编程能力培养体系,旨在全力提升不同专业学生的人工智能编程水平。

Python人工智能应用课程的教学改革与实践探析

随着信息技术科学的发展与广泛应用,在新工科建设的背景下高校教学模式发生了巨大的改变。为了改变理论教学形式单一以及理论公式难以理解的问题,文章以Python人工智能应用课程为例,从授课内容、方法和课程资源建设的角度探讨工科院校人工智能应用课程改革方案,强化了学生对人工智能的实践能力,提高了本课程的教学质量。

人工智能视域下的新质生产力生成路径

随着人类从信息时代进入数字时代,以科技创新为关键核心的新质生产力正在与人工智能形成“互嵌”。基于高深知识生产、技术元素整合以及产业技术突破,人工智能在新质生产力的劳动者层面催生智能生产力,在劳动资料层面提供高效数字化的劳动工具,在劳动对象层面促发以产业生态化为特征的新型生产体系。以人工智能加快推动新质生产力发展,需要从四个方面着力:一是形成政产学研一体的人工智能人才生态;二是建立协同开放的人工智能科技创新生态;三是培育协调互嵌的人工智能产业生态;四是构建规范高效的人工智能治理制度生态。

生成式人工智能与图像刺激式写作

2020年高考满分作文《生活在树上》惊动了学界、文坛,至今犹有余波。这位考生估计爱读汉译西方名著,知识视野真的超出很多文化人。有家传媒以“不说人话”评价此文,因其行文晦涩,多用西典及文言语汇,如嚆矢、祓魅、玉墀、婞直、一觇、滥觞、肯綮等。估计对这家传媒来说,只要不说大白话就是“不说人话”。他不知道人上一百,人外有人。《离骚》《野草》《摩罗诗力说》《查拉斯图拉如是说》在他眼里估计也是“不说人话”。

面向电气类专业的基于Python与人工智能的教学改革研究

针对当前面向电气类专业学生设置的Python与人工智能课程设计不合理和推广难度大的问题,探索了人工智能与Python语言课程改革的可行性,并基于人工智能与不同专业课之间的耦合,定制化分支课程,从人才培养机制、课程模式改革和专业课应用路径等方面提出面向电气类专业学生的基于Python语言的人工智能素质培养对策。

非计算机专业人工智能教育教学改革研究——以“Python程序设计”为例

以“Python程序设计”课程为例,探讨如何在非计算机专业的课程中嵌入人工智能相关的技能技术教育,从课程内容重构、作业评测方法改革、云化机房建设的角度讨论了Python程序设计课程教学改革方式。提出了Python程序设计课程结合人工智能教育改革的具体计划,并分析了相关改革成果。所提出的方案适用于可与人工智能形成交叉学科的非计算机专业。

人工智能时代大学非计算机专业项目引导式教学探索与实践——以Python程序设计为例

针对高校非计算机专业Python程序设计教学中存在的课时少、学生基础薄弱、教学效果不佳等问题,结合人工智能时代背景下对人才培养的新要求,文章详细阐述了构建模块化的项目引导式教学课程体系的具体方法。通过以项目为核心,将学习目标和任务紧密结合,激发学生的学习兴趣和积极性,提升其实践能力和解决问题的能力,以期为非计算机专业Python程序设计教学提供有益的探索和实践。

基于Citespace对人工智能在骨创伤研究的可视化分析

背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。

人工智能在岩土工程勘察领域的应用

分析了人工智能技术在岩土工程勘察领域的发展现状,总结了人工智能在岩土工程勘察中的研究进展及其应用情况,讨论了人工智能在岩土工程勘察中面临的挑战和问题,展望了人工智能在岩土工程勘察领域的未来发展方向,以期为从事岩土工程勘察智能化相关的研究人员提供一定借鉴,助力岩土工程勘察行业高质量发展。

人工智能文生视频大模型Sora对科技伦理的冲击及应对

Sora的推出是人类社会发展和人工智能进步的标志性事件,凸显出生成式人工智能的强大功能。Sora的爆火离不开规模化数据、先进算法和规模化算力,其内在运行机制紧扣文本输入、文本编码、视频生成和视频输出的基本逻辑,在人类社会具有广阔应用前景。但Sora在技术更迭和运用过程中可能给科技伦理带来诸如冲击人的主体性地位、导致人们认知的混乱性、冲击伦理规则的适用性、冲击数字隐私伦理并造成数字歧视等风险。因此,要坚持以人为本,运用技术手段增强Sora的数据筛选力度和敏捷治理效度,防止数据泄露和侵犯隐私,进行伦理设计实现科技伦理与时俱进,辅之必要的教育培训,以此提升全民运用人工智能技术的能力。

人工智能在脊髓神经损伤与修复领域研究热点的可视化分析

背景:近年来人工智能逐渐兴起,在多方面应用于脊髓神经损伤与修复领域,对临床治疗也有诸多积极影响。目的:研究人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的诊断、治疗和康复中的应用进展,明确该领域的研究热点和不足,为今后研究工作提供建议。方法:在Web of Science核心集数据库检索建库至2023年收录的人工智能在脊髓神经损伤与修复领域相关文献,使用CiteSpace 6.1.R6和VOSviewer 1.6.19软件对文献数据进行一般文献学分析、文献共被引、期刊共被引、期刊双图叠加及关键词聚类等可视化分析。结果与结论:①共筛选出1713篇文章,此领域年发文量呈波动上升趋势,其中美国占据主导地位,Kadone Hideki是发文量最多的作者,《ARCH PHYS MED REHAB》是被引用次数最多的期刊。②关键词共现和聚类分析显示,去除与检索词相近的关键词后,主要关键词被分为3个主要集群:外骨骼与运动康复(为最大核心热点)、机器学习和神经可塑性、机器人和康复训练。③关键词爆发分析显示,深度学习和人工智能在过去5年中已成为突发术语。④文献共被引和高被引文献分析结果显示,人工智能在脊髓神经损伤与修复领域热点集中于动力外骨骼(powered exoskeleton)、步态(gait)、神经电刺激(electrical nerve stimulation)、皮质内脑机接口(intracortical brain-computer interface,IBCI)、机器人(robot)、高分子生物材料(polymer biomaterials)及神经干细胞(neural stem cell)等内容。⑤人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究近年来呈现上升趋势,该领域的关注点从外骨骼、电刺激等单一的治疗手段,逐渐向智能化、精准化和个性化等方向转变。⑥该领域存在一些局限性,例如数据缺失或不平衡的后果、数据准确性和可重复性低以及伦理问题(如隐私、研究透明度和临床可靠性等),未来的研究应该解决数据收集的问题,需要大样本、高质量的临床数据集来建立有效的人工智能模型;同时该领域的基因组学等机制研究十分薄弱,未来可利用类脑芯片等多种机器学习技术,运用基因编辑治疗及单细胞空间转录组等方法,进行再生相关基因上调和轴突生长结构蛋白产生等基础机制研究。

科技论文中生成式人工智能的使用边际

2022年10月,美国OpenAI公司发布的大语言模型ChatGPT使得生成式人工智能技术达到一个新的发展阶段。该平台结合了大量的数据、强大的计算能力和新颖的处理技术,能够对各种各样的输入生成类似人类的反应,且可自由访问,已经吸引了数亿万次互动。在学术研究和写作中,也有越来越多的作者开始使用生成式人工智能工具辅助科研,甚至有人使用ChatGPT等大语言模型来撰写学术论文。如2023年9月,Physica Scripta(《物理写作》)刊登的一篇论文中出现了类似ChatGPT按钮上短语Regenerate Response(“重新生成回复”),作者也证实使用了ChatGPT来帮助起草手稿,最终文章被出版商撤回。

科技论文中生成式人工智能的使用边际

2022年10月,美国OpenAI公司发布的大语言模型ChatGPT使得生成式人工智能技术达到一个新的发展阶段。该平台结合了大量的数据、强大的计算能力和新颖的处理技术,能够对各种各样的输入生成类似人类的反应,且可自由访问,已经吸引了数亿万次互动。在学术研究和写作中,也有越来越多的作者开始使用生成式人工智能工具辅助科研,甚至有人使用ChatGPT等大语言模型来撰写学术论文。如2023年9月,Physica Scripta(《物理写作》)刊登的一篇论文中出现了类似ChatGPT按钮上短语Regenerate Response(“重新生成回复”),作者也证实使用了ChatGPT来帮助起草手稿,最终文章被出版商撤回。

生成式人工智能应用场景下个人信息保护的法律风险及应对

数据已成为新的产权要素和产业基础,而具备了一定理性能力的生成式人工智能ChatGPT在大数据喂养、人为数据标识处理和信息再输出三个层次对个人信息权益构成了新的侵权范式。尽管《个人信息保护法》《网络安全法》等法律规范已确立起一系列个人信息保护手段,但在生成式人工智能服务与应用端仍面临着解释和适用上的难题。为此,我国需要在保障个人信息权益的前提下鼓励发展人工智能技术——在总体上要树立起基于风险的个人信息保护原则,并尝试以“风险预知—解构—化解”为基本路径,在微观上优化“知情-同意”规则,以“设计保护”原则强化企业内部自治,并灵活调整侵权责任追究机制。

面向人工智能的Python程序设计课程教学改革探析

针对Python程序设计课程教学中存在的教学内容更新迟缓、缺乏跨学科的综合教育等问题,基于Python语言的语法特点,提出保持教学内容的前瞻性、构建跨学科的综合教育体系、创新教学方法、强化实践教学等教学改革措施。这些措施的实施可为学生提供一个更加实用、互动和跨学科的学习环境,有效提升他们的程序设计水平、创新能力和实际问题解决能力。

生成式人工智能赋能高职院校“Python”课程分层教学模式与实践

分层教学法强调以学生为中心,推动个性化教育的发展,但在高职院校的“Python”课程应用中存在诸多问题,如教师未精准把握学生的学习差异,教学方法不匹配学生实际需求等。基于此,生成式人工智能应运而生,具有便捷、全面的信息收集功能且支持线上即时互动,可推动分层教学在高职Python课堂中的高效实施。文章以高职“Python”课程为例,探讨了生成式人工智能在分层教学中的有效应用策略。

AI技术在“Python与人工智能”课程教学工作中的辅助应用

利用AI技术,教师能有效分辨学生的学习特征及独特的需求,并依照学生的学习进度与爱好,为学生提供定制的学习材料及课堂互动。此外,借助智能教育平台,人工智能有能力给出即时的引领与回应,协助学生深入理解并熟练应用所学知识。利用AI技术,不只能增强学生的积极性和学习成果,也有助于提高学生独立学习和思考的能力。文中以AI技术为研究对象,深入研讨了“Python与人工智能”的教育实践,希望能为相关研究提供参考。

人工智能技术在高职院校课程教学中的应用研究——以Python程序设计课程为例

随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域尤其是高职教育中的应用日益广泛。文章以Python程序设计课程为例,探讨人工智能技术在高职院校计算机编程课程教学中的具体应用与实践。结合智能编程助手教学实例,展示人工智能技术对提高教学互动性、教学效率和拓宽学生学习思路的影响,推进技术应用与课程教学的深度融合,培养具有创新能力和实践能力的复合型人才,为高等职业教育在人工智能技术时代的发展提供新思路。

基于Python人工智能模块的输变电工程造价预测研究

输变电工程造价预测是输变电工程建设中的一个重要问题。针对当前输变电工程造价预测中存在的问题,提出了一种基于Python人工智能模块的预测方法。首先,对输变电工程的历史数据进行了收集和分析,从中提取出了对造价预测有重要影响的相关特征。其次,采用了Python人工智能模块对输变电工程造价预测进行建模和预测。最后,对模型进行训练和优化,测试和验证模型的预测能力和准确性。实验结果表明,Python人工智能模块在预测输变电工程造价的准确性和精度上都优于传统方法。