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2023年电工杯B题关于人工智能对大学生学习影响的评估.zip

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简介:
本资料为2023年电工杯数学建模竞赛B题资源,探讨了人工智能技术对当代大学生学习方式、效率及效果的影响评估问题。 2023年电工杯:B题人工智能对大学生学习影响的评价

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    本资料为2023年电工杯数学建模竞赛B题资源,探讨了人工智能技术对当代大学生学习方式、效率及效果的影响评估问题。 2023年电工杯:B题人工智能对大学生学习影响的评价
  • 2023B
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    本竞赛题目要求参赛者运用数据分析和建模方法,探讨人工智能技术在当代大学教育中的应用及其对学生学习行为、效果的影响。参与者需设计一套评估体系来量化分析这些变化,并提出基于研究成果的实际建议或改进方案。通过这次比赛,希望能促进对新兴科技与教育结合可能性的深入理解及创新思维的发展。 2023年电工杯B题探讨了人工智能对大学生学习的影响评价。
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    本研究探讨了人工智能技术在当代大学教育中的应用及其对学生学习效果的影响,通过数据分析和案例分析,旨在为高等教育机构提供改进建议。 人工智能(AI)是指通过机器与计算机系统模拟人类智能的技术领域,其发展历程可追溯至1956年达特茅斯会议。随着技术进步,AI对社会各层面产生了深远影响,并在教育中发挥了重要作用。 本研究设计了一份调查问卷,旨在探究大学生学习过程中受到的AI影响。该问卷涵盖了多个方面:如AI的应用、学习成绩的变化及学习体验等变化情况。通过对收集的数据进行分析和建模,可以评估人工智能对学生学业成绩的影响;同时也可以预测未来的发展趋势,并提供基于数据的支持结论。 在撰写关于“人工智能对大学生学习影响”的报告时,我们讨论了其积极作用与潜在问题。一方面,AI技术提高了教学效率、改善了教育方式并增强了学生的学习体验。另一方面,则可能引发过度依赖技术的问题以及批判性思维能力的削弱等负面影响。 综上所述,本研究致力于揭示AI在大学阶段的具体作用,并探讨它如何重塑未来的教育模式和提高教学质量等方面的作用机制。具体而言: 1. **学习成绩**:通过改进教学方法、提升效率等方式促进学业成绩的进步。 2. **学习体验**:增强学生的满意度及整体的学习环境质量。 3. **教学方式**:革新传统课堂形式,使教师能够更高效地传授知识并提高教学质量。 4. **学习环境**:优化物理或虚拟空间以支持更加积极主动的学习行为。 此外,研究还深入探讨了AI技术在教育领域的应用及其对未来发展方向的影响。例如,在智能化系统开发、资源管理及评估体系创新等方面的应用前景均被纳入考虑范围之内。
  • 建模——探究
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    本研究通过建立数学模型探讨了人工智能技术在大学教育中的应用及其对学生学习效果的影响,利用“电工杯”竞赛平台进行了实证分析。 自1956年人工智能概念提出以来,相关技术迅速发展。近年来,随着文心一言、New Bing 和 ChatGPT 等人工智能产品的推出,各行各业受到了不同程度的影响。据统计,在2023年3月时,美国已有90%的学生使用ChatGPT来帮助完成作业。因此,本段落将基于调查问卷及结果分析人工智能对大学生学习产生的影响。 首先,我们将针对研究重点修改调查问卷,并剔除那些对研究意义不大的问题。接下来会对数据集进行缺失值和异常值的判定并去除异常样本。然后我们会验证问卷的有效性和可靠性。为了便于数据分析,我们把问卷分为四个部分:调查者基本信息、调查者的学业状况、他们对于人工智能的态度以及对未来发展的看法。 在完成编码后,我们将根据不同的回答设置相应的数值变量以实现结果的数据化处理。接下来,基于问题一的分析成果,我们会设定包括上述四类一级指标及二级指标在内的评估体系,并检验这些指标之间的相关性和关联性来证明其合理性。最后会依据以上分析构建出最终的研究模型。
  • 2023更新版Python路径
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    本资源为2023年最新版本的Python人工智能学习指南,提供全面的学习路线和实战项目指导,助力初学者快速掌握AI开发技能。 在2023年的技术领域里,Python已经成为机器学习、深度学习以及数据分析等领域中最受欢迎的编程语言之一。由于其易学性、丰富的库支持及广泛的实用场景,它成为众多开发者入门人工智能领域的首选工具。 这篇指南旨在为初学者提供一个详尽的学习路线图,帮助他们快速掌握Python编程的基础知识,并进一步深入到机器学习和深度学习领域中去。通过实践项目来提升技能是这个过程中不可或缺的一部分。 1. Python 编程 首先,你需要安装并熟悉使用Python开发环境如Anaconda等工具包管理器及其预装的库(例如numpy、pandas、scikit-learn)。Jupyter Notebook也是一个非常实用的学习辅助软件,它支持交互式编程和文档编写功能。对于机器学习与深度学习项目而言,PyCharm专业版则是一个理想的集成开发环境选择。 Python基础语法包括但不限于以下内容: - 变量与数据类型:了解如何定义变量以及不同类型的数值(整型、浮点数等)。 - 数据结构:掌握列表、元组和字典这些基本的数据组织形式及其操作方法。 - 流程控制语句:学会使用if条件判断、for循环及while循环来实现程序流程的逻辑控制。 - 函数定义与调用:理解如何创建函数并传递参数给它,以及从函数中返回结果值。 - 文件读写:学习文件路径处理和基本的文件操作技巧。 - 面向对象编程基础:掌握类、实例化等面向对象概念,并能灵活运用封装性、继承性和多态性的特点来设计程序结构。 - 异常捕获与处理机制:能够识别常见的错误类型并采取适当措施进行修复或预防。 - 模块导入和包管理技术。 2. 机器学习 接下来,你将进入机器学习的学习阶段。这里你需要掌握以下知识点: - 监督式、非监督式及强化型三种主要的机器学习任务类别。 - 常见算法(如线性回归、逻辑回归等)及其应用场景介绍。 - 如何通过交叉验证和网格搜索来优化模型参数选择过程。 - 数据预处理技巧,包括特征缩放、独热编码以及缺失值填补策略。 - 模型评估标准与方法论简介。 3. 深度学习 最后是深度学习部分的学习。这涉及到: - 理解神经网络的基本构成单元及其工作原理; - 掌握各种优化算法(如SGD)和激活函数的使用方式; - 学会选择适合特定问题类型的损失函数形式; - 使用TensorFlow或PyTorch等框架构建深度学习模型,并进行训练与测试。 通过以上步骤,你将能够建立起扎实的基础知识体系,并且可以通过实际操作来加深理解。理论结合实践是提高技术水平的关键所在;同时也要注意不断探索新的研究方向和技术进展以保持竞争力和创新力。希望你在人工智能领域中取得成功!
  • 华南农业2018
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    本资料为华南农业大学2018年的人工智能课程复习题集,涵盖机器学习、自然语言处理和计算机视觉等多个领域的核心知识点与典型例题。 对于八数码问题,评价函数定义为:f(x) = d(x) + P(x),其中d(x)表示节点x在搜索树中的深度,P(x)表示节点x中不在目标状态位置的数字到达正确位置的距离之和。以这个评价函数作为标准进行启发式搜索时,该算法是否满足A*算法?为什么? 为了回答这个问题并提供更直观的理解,请画出相应的状态空间搜索图。 在具体分析过程中需要考虑以下几点: 1. A*算法要求f(x)是一个估计值(即从当前节点到目标的代价),且这个估计必须是准确或保守地低估实际路径成本。 2. 在八数码问题中,d(x)表示已经走过的步数,而P(x)作为启发信息代表了剩余步骤的一个下界估算。因此f(x)=d(x)+p(x)符合A*算法的条件。 综上所述,在满足上述条件下该搜索算法可以视为一种有效的A*应用实例。
  • 广东
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    《广东工业大学人工智能历年试题》汇集了该校多年来的考试题目和答案解析,涵盖机器学习、深度学习等核心领域,适合希望深入了解广工大人工智能课程设置及其考核方式的学生参考。 临近期末,希望广东工业大学人工智能往年的试题资料对你们有所帮助!
  • 2023-2024中国计算力报告.pdf
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    该报告全面分析了2023至2024年期间中国在人工智能领域的计算力发展状况、趋势及挑战,并提供深入见解和建议。 ### 2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告 #### 第一章 人工智能发展迈入新阶段 全球趋势:2023年被视为人工智能发展的转折点,特别是生成式人工智能(Generative AI)的兴起,为各行各业带来了巨大的变革潜力。这种技术的发展标志着人工智能从简单的任务自动化走向更为复杂的创意生成和决策支持领域。 中国视角:在中国,人工智能产业正经历快速创新期,尽管面临着诸多挑战,但整体上呈现出强劲的增长势头。中国企业的人工智能研发投入不断增加,力求抓住这一历史性的机遇。 #### 第二章 人工智能算力及应用 芯片技术:为了满足多样化应用场景的需求,芯片制造商正在不断改进产品性能,确保能够支持各种类型的人工智能任务,从边缘计算到云端处理。 服务器市场:高算力和能效比成为服务器市场的重要考量因素。随着生成式AI和大模型的发展,对高性能服务器的需求日益增长。 算法与模型:为了加速模型迭代并将其应用于实际场景,研究者和工程师们正致力于提高算法效率和模型的可移植性。 AI软件基础设施:随着大模型的广泛应用,软件基础设施的重要性愈发凸显。这不仅包括操作系统层面的支持,还包括专门针对AI模型训练和部署的软件工具和服务。 边缘智能:通过广泛部署边缘设备,可以更高效地处理本地数据,减少对中心化数据中心的依赖,从而提高响应速度和隐私保护。 绿色算力:采用液冷服务器构建的数据中心能够在保证高效计算的同时大幅降低能耗,促进可持续发展。 算力服务与云计算:随着企业对算力需求的多样化,服务商需要提供更加灵活的服务模式以适应不同规模企业的个性化需求。 应用领域:企业正积极投入资源利用大模型技术满足特定应用场景的需求,如自动驾驶、医疗诊断等领域。 #### 第三章 中国人工智能计算力发展评估 行业排名与地域分布:报告对中国各行业的AI计算力进行了评估,并对其地域分布进行了分析。这些数据可以帮助企业了解自身在行业中的位置,同时也有助于地方政府制定相关政策以促进区域发展。 #### 第四章 行动建议 对行业用户的建议: - 加强基础技术研发,尤其是在芯片设计和算法优化方面。 - 探索跨界合作,与其他行业的企业建立合作关系共同推动技术创新。 - 提升数据安全意识,在处理敏感信息时遵守相关法律法规。 对技术供应商的建议: - 深度参与产业链上下游的合作构建开放共赢的生态系统。 - 不断优化产品和服务以满足市场对于高算力、低能耗和易用性的需求。 - 关注行业发展趋势提前布局新兴技术领域如量子计算等。 #### IDC观点 重要性:2023年被视为人工智能发展的重要里程碑。企业正从传统的业务数字化转向业务智能化,借助生成式AI等技术实现产品和服务的革新。 市场规模预测:预计到2026年全球人工智能硬件市场规模将达到347亿美元五年复合增长率达17.3%;在中国,2023年人工智能服务器市场规模预计将达到91亿美元同比增长82.5%。 算力需求变化:智能算力规模预计将以更快的速度增长至2027年将达到1117.4 EFLOPS五年复合增长率达33.9%。 #### 总结 随着人工智能技术的不断发展中国在全球人工智能领域扮演着越来越重要的角色。通过持续的技术创新、合理的政策引导和支持,中国有望在人工智能计算力领域取得更大的成就。
  • 成都理-与机器-往期末试
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    本资料集包含了成都理工大学关于人工智能与机器学习课程的历年期末考试题目,涵盖算法、应用及理论知识,适合备考复习使用。 成都理工大学人工智能与机器学习往届期末试题