論文の概要: AI-Fuzzy Markup Language with Computational Intelligence for High-School
Student Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01228v1
- Date: Sun, 7 Nov 2021 03:34:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 22:26:18.889084
- Title: AI-Fuzzy Markup Language with Computational Intelligence for High-School
Student Learning
- Title(参考訳): コンピュータ・インテリジェンスを用いた高校生向けAIファジィマークアップ言語
- Authors: Chang-Shing Lee, Mei-Hui Wang, Yusuke Nojima, Marek Reformat, and Leo
Guo
- Abstract要約: 2021年8月10日から12日にかけて、台湾のJanFuSun Resort HotelとZoomで、高校生のためのCIに関するIEEE CISサマースクールが物理的に開催された。
サマースクールの主な内容は、FL、NN、ECの基礎に焦点を当てた講義であった。
招待講演者は、CI現実のアプリケーション、FLの基礎、NNとECの導入など、9つのテーマについて講演した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.926220424173257
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computational Intelligence (CI), which includes fuzzy logic (FL), neural
network (NN), and evolutionary computation (EC), is an imperative branch of
artificial intelligence (AI). As a core technology of AI, it plays a vital role
in developing intelligent systems, such as games and game engines, neural-based
systems including a variety of deep network models, evolutionary-based
optimization methods, and advanced cognitive techniques. The 2021 IEEE CIS
Summer School on CI for High-School Student Learning was held physically at the
JanFuSun Resort Hotel, Taiwan, and virtually on Zoom, on August 10-12, 2021.
The main contents of the Summer School were lectures focused on the basics of
FL, NN, and EC and the workshop on AIoT (Artificial Intelligence of Things).
Invited speakers gave nine courses covering topics like CI real-world
applications, fundamentals of FL, and the introduction to NN and EC. The 2021
Summer School was supported by the 2021 IEEE CIS High School Outreach
Subcommittee. We also invited students and teachers of high and elementary
schools from Taiwan, Japan, and Indonesia. They attended the school and
participated in AIoT workshop, gaining experience in applications of AIoT-FML
learning tools. According to the short report and feedback from the involved
students and teachers, we find out that most participants have quickly
understood the principles of CI, FL, NN, and EC. In addition, one of the
teachers sent the following remark to the organizers: "This is a great event to
introduce students to computational intelligence at a young age, stimulate them
to be involved in rapidly evolving fields, and foster participation in future
research adventures."
- Abstract(参考訳): ファジィ論理(FL)、ニューラルネットワーク(NN)、進化計算(EC)を含む計算知能(CI)は、人工知能(AI)の命令的分野である。
AIのコア技術として、ゲームやゲームエンジン、様々なディープネットワークモデルを含むニューラルベースシステム、進化ベースの最適化方法、高度な認知技術など、インテリジェントなシステムの開発において重要な役割を果たす。
2021年8月10日から12日にかけて、台湾のJanFuSun Resort HotelとZoomで、高校生のためのCIに関するIEEE CISサマースクールが物理的に開催された。
サマースクールの主な内容は、FL、NN、ECの基本とAIoT(Artificial Intelligence of Things)に関するワークショップに焦点を当てた講義であった。
招待講演者は、CI現実のアプリケーション、FLの基礎、NNとECの導入など、9つのテーマについて講演した。
2021年夏学校は、2021年のIEEE CIS High School Outreach Subcommitteeによって支援された。
また,台湾,日本,インドネシアの高等学校・小学校の生徒と教員を招いた。
彼らはこの学校に通い、AIoTワークショップに参加し、AIoT-FML学習ツールの応用経験を得た。
学生や教師からの短い報告とフィードバックによると、ほとんどの参加者はCI、FL、NN、ECの原則をすぐに理解できた。
さらに、教師の1人が主催者に「これは学生を若いころに計算知性に紹介し、急速に発展する分野に関与するよう刺激し、将来の研究冒険への参加を促進する素晴らしい出来事である」と発言した。
関連論文リスト
- From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T13:22:51Z) - Teenagers and Artificial Intelligence: Bootcamp Experience and Lessons
Learned [0.7109982920595689]
私たちは2023年夏に60人の高校生のコホートに提供される3日間のブートキャンプを設計しました。
カリキュラムは、アニメーションビデオコンテンツ、簡単にフォローできるスライド、インタラクティブな遊び場、およびクイズを通じて、直接配信された。
ブートキャンプ後の調査の結果、全体の満足度は91.4%だった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T22:01:39Z) - MultiIoT: Benchmarking Machine Learning for the Internet of Things [70.74131118309967]
次世代の機械学習システムは、物理的世界に対する知覚と相互作用に長けなければならない。
運動、熱、位置情報、深度、無線信号、ビデオ、オーディオからの知覚データは、物理環境の状態をモデル化するためにますます使われています。
既存の取り組みは、しばしば単一の感覚的モダリティまたは予測タスクに特化している。
本稿は、12のモダリティと8つの現実世界タスクから115万以上のサンプルを含む、これまでで最も拡張的で統一されたIoTベンチマークであるMultiIoTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T18:13:08Z) - Transitioning To The Digital Generation Case Studies (Previous Digital
Point Studies In Japan Cases:1993-2023) [0.0]
The 8th International Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science, October 26-29, Italyで論じる。
GIGA(Global and Innovation Gateway for All)イニシアティブの実現に向けて,情報通信技術(ICT)を教育分野で活用する動きが出現している。
若者におけるスマートフォンベースの学習アプリケーションの利用動態と現状について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T16:23:40Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T05:43:36Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:49:50Z) - Towards Systems Education for Artificial Intelligence: A Course Practice
in Intelligent Computing Architectures [6.440694188229122]
このコースは、FPGAプラットフォーム上でAIアクセラレータを設計する学生に教えることを目的としている。
講座内容は講義ノート及び関連技術資料を含む。
いくつかの教育経験と効果が議論され、将来の可能性も議論されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T11:48:04Z) - An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence
Education in the United Arab Emirates [53.04281982845422]
アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。
理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T20:59:53Z) - Robotic Assistant Agent for Student and Machine Co-Learning on AI-FML
Practice with AIoT Application [0.487576911714538]
AI-FMLの構造にはファジィ論理、ニューラルネットワーク、進化計算が含まれる。
ロボットアシスタントエージェント(RAA)は、英語とAI-FMLの実践を共同学習する学生や機械を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-11T13:19:06Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T13:14:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。