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针对中学生探究心理强的特点,中学的人工智能课堂设置了更多动手实践环节。在北大附中的开源硬件基础课上,陈清伟老师引导学生通过观察、思考、设计、制作等活动获得丰富的学习体验。学生们取得了一批令人惊喜的人工智能项目成果:以智能摄像头为主要模块设计的号贩子预警器,利用颜色识别模块和MP3播放模块,为全色盲患者制作的色彩音乐转换手表……

学生们也在不断成长。2017年,在准备“登峰杯”数据挖掘竞赛期间,人大附中学生朱星宇和队友使用深度学习算法,得到了一种预测奥运会奖牌榜的算法,准确率甚至超过了以使用传统方法进行分析预测见长的高盛集团,顺利进入了总决赛。随后,他们依然使用深度学习算法,对电视剧在线播放与电视端收视率进行预测,获得了总决赛一等奖。

教育信息化是教育现代化的重要内容,是实现教育现代化的重要步骤。人工智能、大数据等各种新兴技术的迅猛发展和不断突破,使得包括教育在内的很多行业发生了翻天覆地的变化,为教育信息化、标准化带来新机遇与新挑战。

参与的学校越来越多,开设的人工智能课越来越丰富,但各个学校在课程内容上尚未形成一致的思路。“目前,学界对人工智能的概念还没有清晰准确的定义,中小学人工智能相关课程内容如何构建、与已有的信息技术课程如何衔接,仍然是一个亟待解决的问题。”北京教育科学研究院教研员王振强说:“目前学校使用的大多是校本教材。”

早在2003年,人大附中就开始开发机器人相关课程。经过不断探索,学校已构建起由基础类课程、发展类课程和高端类课程组成的“人工智能+X”课程体系,包括机器人、数据挖掘、计算机视觉、无人驾驶等20多门课,让学生实现从感知到认知、再到创新的提升,全面增强学生的素养。2018年,人大附中成立了全国基础教育阶段首个人工智能实验班。北大附中开设的人工智能课程,则涉及科学、工程、艺术、数学等多个领域,比如开源硬件基础、python程序设计、简易机器人制作以及智能小车挑战赛等,满足学生的多种需求,挖掘他们的兴趣和潜力。

除了讲授前沿知识、培养学生的人工智能思维,关注人工智能时代的伦理问题也是教学的重要内容。人大附中教师袁中果在“人工智能应用规则与伦理”课上,接连向学生发问:机器人公民涉及哪些伦理问题、无人驾驶汽车上路会带来哪些法律问题、人工智能在新闻领域的应用可能带来哪些社会问题……引发学生热烈讨论和深入思考。

原标题:科大讯飞吴晓如:建设新型智能化校园,为教育提供智能化服务

丰富的课程和领域离不开师资力量的支撑。13位专职教师,其中7位是博士,多数毕业于计算机、自动控制、机器人等专业。这支实力雄厚的团队,挑起了人大附中人工智能教学的大梁。但授课教师远不止这些,数学、语文、生物、化学等多个学科的教师都参与课程的开发和实践。一些学有所长的学生也走上讲台,担当课程助教。学长学姐们手把手地指导学弟学妹们实践,带领他们感受人工智能之美。

教育信息化是教育现代化的重要内容,是实现教育现代化的重要步骤。人工智能、大数据等各种新兴技术的迅猛发展和不断突破,使得包括教育在内的很多行业发生了翻天覆地的变化,为教育信息化、标准化带来新机遇与新挑战。

“概率学习能否对现有神经网络框架不能很好解决的、含有隐含状态的问题进行一个好的补充?”在清华大学举行的计算机视觉与深度学习讲座中,人大附中一名高中生举手提问。这让香港中文大学—商汤科技联合实验室的林达华教授惊叹:“这是我读研究生时才思考的问题。”

学生们也在不断成长。2017年,在准备“登峰杯”数据挖掘竞赛期间,人大附中学生朱星宇和队友使用深度学习算法,得到了一种预测奥运会奖牌榜的算法,准确率甚至超过了以使用传统方法进行分析预测见长的高盛集团,顺利进入了总决赛。随后,他们依然使用深度学习算法,对电视剧在线播放与电视端收视率进行预测,获得了总决赛一等奖。

除了讲授前沿知识、培养学生的人工智能思维,关注人工智能时代的伦理问题也是教学的重要内容。人大附中教师袁中果在“人工智能应用规则与伦理”课上,接连向学生发问:机器人公民涉及哪些伦理问题、无人驾驶汽车上路会带来哪些法律问题、人工智能在新闻领域的应用可能带来哪些社会问题……引发学生热烈讨论和深入思考。

学生们也在不断成长。2017年,在准备“登峰杯”数据挖掘竞赛期间,人大附中学生朱星宇和队友使用深度学习算法,得到了一种预测奥运会奖牌榜的算法,准确率甚至超过了以使用传统方法进行分析预测见长的高盛集团,顺利进入了总决赛。随后,他们依然使用深度学习算法,对电视剧在线播放与电视端收视率进行预测,获得了总决赛一等奖。

为了对该系统的性能进行深入的验证,由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究,采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析,证实该人工智能系统对上消化道癌的总体诊断准确率可达90%以上。

据文章通讯作者徐瑞华介绍,针对上消化道癌内镜早诊这一临床难点问题,数十位专家组成的团队开展了多学科联合攻关,成功自主研发出上消化道癌内镜人工智能辅助诊断系统(GRAIDS)。根据《柳叶刀·肿瘤》上发表的这项研究成果,通过前期完成的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图像数据的识别和深度学习,该系统对癌变的诊断准确率可以达到96%。