人工智能技术在智慧教育中的应用与展望
人工智能技术在智慧教育中的应用与展望 随着人类社会的快速发展和科技的不断进步，人工智能技术已经逐渐成为了一个不可忽视的重要领域。在如今的时代中，人工智能技术已经渗透到了我们日常生活和各个行业之中，甚至在教育领域也是如此。正因如此，我们可以看到人工智能教育的各种应用和展望。 一、人工智能技术在智慧教育中的优势 1. 个性化教育 对于每个学生而言，他们的学习能力、学习需求和学习进度都是不同的，因此传统的教育方式很难满足学生的个性化需求。但是，人工智能技术却可以为每个学生量身定制一份适合自己的教育方案，从而帮助每个学生更好地学习。 2. 教学效果提升【叶培大】人工智能与科研写作
Week2导论/人工智能历史教学大纲授课团队Week3CNN/SVM/决策树/K-meansK-meansK-Means算法，也叫做K-均值，是机器学习中一种广泛使用的聚类算法，也可以成为其他聚类算法的基础
工作流程输入：样本集，聚类簇数K，算法步骤为随机选择K个簇中心对于每个样本判断归属计算每个样本与簇中心的欧几里得距离将样本标记为距离它最近的簇将样本划入相应的簇将各簇中心更新为隶属于该簇所有样本的均值重复上面两步输出：簇划分算法的优缺点优点：简单快速适合常规数据集缺点：K值难以确定，难以发现任意形状的簇应用图像压缩（图像矢量量化）
支持向量机支持向量机(SupportVectorMachine,SVM），是机器学习中一种广泛使用的有监督的分类及回归方法。
支持向量机寻找的最优分类直线应满足：该直线分开了两类该直线最大化间隔该直线处于间隔的中间决策树决策树原理信息增益表示得知特征A的信息而使得类X的信息不确定性减少的程度。
决策树构造的基本思路随着深度增加，节点熵迅速降低。（熵降低越快，完成越快）有望得到一棵高度最矮的决策树。叶子节点熵值为0，此时叶子节点为纯节点，即，每个叶子节点中的实例属于同一类。构造过程计算熵和信息增益，取最大的作为划分属性过程迭代，选取划分属性总结原理构造过程深度学习-CNNCNN:卷积神经网络（Convolutionalneuralnetwork）
卷积CNN特点之一：局部卷积
Week04图像语义分割语义分割的基本概念及原理定义：对图像每个像素进行分类，并划定物体的边界
任务特点图像分类：识别存在的内容物体识别和目标检测：识别图像中的内容和位置（通过边界框）语义分割：识别图像中存在的内容及位置（查找所有的像素）Week05虚拟现实（AI+三维模型）计算机视觉