本課題旨在以語義分析為依托,對機器學習項目的整個生命周期,從數據獲取,數據清理,數據可視化,建立機器學習模型,到最后的優化模型進行深入淺出的理論介紹與實戰模擬。讓學生在最短的時間內,獲得密度最大的知識。本課題設計彈性大,可按照學生的學習能力和主要興趣進行課程安排。比如喜歡挑戰自我,學有余力的同學, 課題中可以加入更多最前沿最復雜的諸如注意力模型,capsule膠囊模型等技術。
自然語言處理是深度學習與人工智能領域中的一個重要方向。它涉及人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。 自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。因此,這一領域的研究將涉及自然語言,即人們日常使用的語言 。
在如今的網絡時代,每個人都可能成為網絡暴力的受害者。網絡暴力的肆無忌憚,正以其獨有的方式破壞著公共規則,破壞著道德底線。而網絡謾罵,更是網絡暴力最常見的表現形式,本課題所要著重探討的,就是如何利用大數據以及人工智能技術,實現計算機大規??焖俚淖R別這些網絡污穢語言 。
AI+X數據驅動型科研
AI+X數據驅動型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、處理、分析具體學科(X)的海量數據,并基于此進行預測,從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比,AI+X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力,高效地進行大數據分析,具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。
AI+X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域,利用AI算法研究基因數據,從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例?;蚪M與癌癥病患的數據千千萬萬,使用傳統的科研方式對其進行分析,工程量大、過程繁瑣,在客觀上難以實現。但借助AI算法這一便捷的工具,生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎,建立數據庫,與過往的研究成果進行對照,快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系,從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。
本課題適合: 9-12 年級學生,有較強的邏輯思維和抽象思維能力:
英文: 1、具備基本的學術英語閱讀能力; 2、接觸過英文寫作,能初步撰寫英文文章;
數學: 1、對數學感興趣、樂于積極學習數學新概念; 2、最好有一定微積分基礎;
計算機: 最好有一種或多種編程軟件使用經驗。
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