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自适应教育品牌乂学教育-松鼠AI,亮相全球最大规模AI峰会

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2019年6月12日至13日,世界上最大的AI活动,人工智能峰会,在英国伦敦举行。作为2019年伦敦科技周的焦点,人工智能峰会已经进入第四个年头。超过2,000人参加了会议,来自不同行业的500多名AI技术领导人轮流首次亮相。言语。在2019年,使用技术加速业务转型的公司将受到很多关注。作为此次峰会的主题展览之一,TechXLR8(欧洲最大的技术展览会)吸引了无数人,同时还有五个主题,如物联网,云计算和量子计算。今年主要的全球科技活动主题展仍然火爆。

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中国人工智能教育独角兽企业辍学教育 - 松鼠AI也应邀参加此次峰会,松鼠AI凭借其在“AI +教育”领域的国际领先地位和声誉,合作伙伴梁静在会上发表演讲,介绍Dropout教育 - 松鼠人工智能开发经验和品牌成功历史。作为峰会500名特邀发言人之一,梁静还与业内众多知名技术领导者分享了人工智能和企业情景的经验。例如,罗尔斯罗伊斯集团R2数据实验室主任Caroline Gorski,英特尔人工智能产品副总裁兼首席运营官Remi S. El-Ouazzane,着名的东北大学校长Joseph Aoun博士私立研究型大学,Google首席决策科学家Cassie Kozyrkov,Dyson全球数据服务总监Ryan Den Rooijen。

松鼠AI是国内智能适应教育的领导者。松鼠AI的智能自适应学习系统可以挖掘学生的学习数据,通过AI无限的计算能力和智能分析来规划学习路径,并使用学生的索引地图数据进行个性化的教育咨询。

松鼠AI通过纳米级知识点分离,通过AI准确分析和诊断,确定学生的学位,进行定位和有针对性的教学,通过错误重建知识地图并找到非相关知识点,并将教育转变为可定义,可量化和可教授的科学。

作为整个亚太地区第一个人工智能适应性教育品牌,松鼠AI在人工智能+教育的道路上取得了可喜的成绩。研发成果包括完全自主知识产权,以先进算法为核心的智能自适应学习引擎,松鼠。 AI智能学习系统模拟一名特殊教师,比传统教育效率高5到10倍。在中国进行的许多人机战中,松鼠AI教学组平均每个学生42个知识点8小时,实际教学组8个小时平均每个学生28个知识点。在技术优势方面,松鼠AI先后在AIED中具有MCM能力值训练,误差因子重建知识图,超纳米级知识点分裂,非关联知识点的关联概率,MIBA以及许多其他世界上第一个AI应用技术。 AERA,IJCAI,KDD,ICML等世界级人工智能或教育会议获奖或邀请演讲,他们将在国际舞台上大放异彩,向世界展示中国人工智能在教育领域的科技成果。

梁静在致辞中说,近年来,一些教育公司专注于语音识别,图像识别,自然语言处理,大数据分析,知识绘图和人工智能自适应学习。梁静认为:“人工智能颠覆传统教育的核心是从根本上改变教学的本质,从教学内容到教学知识的准确性,到学习过程的实时监控和评估,为学生提供个性化的素质教育。“

“人工智能技术,尤其是人工智能自适应技术,可以使新一代教师更有效地教学生,提高教育行业的效率。”

从儿童学习的痛点开始,辍学教育 - 松鼠AI创新地将人工智能技术应用于教育领域。梁静表示,利用人工智能赋予行业权力,为中国儿童带来一种新的学习模式,松鼠AI主要解决了行业中的两大难点。

首先是为学生提供准确和个性化的教育计划。

中国的教育系统管理和教育学生在课堂教学系统和班级教师的责任制度。这种模式允许教师考虑到班上大多数孩子的水平,从而产生“不够吃”和得分的特别好的孩子。儿童相对落后的问题“不能吃”,从长远来看,落后儿童的学习成绩会越来越差。然而,基于人工智能创建以个别学生为核心的学习系统,可以为每个孩子的学习速度定制学习计划。它可以通过知识地图和信息理论准确地对儿童进行成像,并对儿童进行综合判断。

其次,通过人工智能,学生可以进一步识别情绪变化,发展他们的能力,想法和方法。

对于学生来说,学习能力的发展极为重要。一方面,辍学教育 - 松鼠AI可以准确地勾勒出孩子的思想,能力和方法,并为他提供解决方案。另一方面,松鼠AI直接建立了可定义,可测量和可教授的学习能力模型。利用松鼠AI智能适应学习系统,研究生还可以学习优秀学生的学习方法和技能,包括直觉判断能力,三点理论方法等,从而真正掌握有利于整体的学习能力。生活。

四年来,松鼠人工智能已累计近200万学生数据,并在全国30多个省,市,自治市签署了近2000个学习中心。 2018年,松鼠AI总部加上全国学校的收入将近10亿元,复合年增长率为500%。在伦敦人工智能峰会上,松鼠AI作为中国AI +教育的代表,通过实践结果向世界展示了中国AI +教育的力量,也让更多人了解了AI赋权教育可带来的红利。

由英国数字,文化,媒体和体育部长杰里米赖特(Jeremy Wright)主持的人工智能峰会,欢迎历史上对当代技术的启示。他提到人工智能峰会是伦敦技术周的亮点之一,而Summit这个词实际上是由Winston Churchill在20世纪50年代创造的,尽管总理不知道人工智能现在可以被广泛使用但他于1941年成立的中央统计局一直是人工智能的先驱。 “确保部门之间统计信息的一致性”的想法精确地满足了更复杂和繁琐的数据,它带来的好处就越多。 Jeremy表示,英国的数字经济正受到新技术的推动,例如AI,这是欧洲领先的技术中心,在欧洲任何一个国家创建了数十亿的科技公司。 2018年,英国的人工智能投资额达到10亿英镑,超过了德国,法国,荷兰,瑞典和瑞士的总和。他专注于英国政府官员如何指导新兴技术的社会效益,以及如何防止人工智能在未来危害社会的不利应用。英国的工业战略将人工智能和数据确定为行业面临的四大挑战之一。凭借世界顶尖大学的学术实力,良好的融资渠道和NHS等值得信赖的公共机构,英国有信心在未来几年成为开发商。人工智能的领导者之一。与此同时,英国在生物医学,法律,金融,研究和网络安全领域拥有众多组织。通过将人工智能应用于其运营,产品和服务,Jeremy说这些组织也将变得更加强大。去年推出的人工智能行业计划也得到了政府,工业界和学术界共计10亿英镑的捐款支持。此外,人工智能职业相关技能也是英国政府关注的焦点。英国政府提供全方位的技能包,从终身数字技能培训到数字技能协作,再到计算机改进的计算机科学课程。英国在英国领先的技术专家的带领下,新的国家计算机教育中心还增加了8400万英镑,为教师提供教授下一代人才所需的学科知识和支持。今年6月,英国首相宣布他将投资1350万英镑用于新的转换计划,以开发专业的人工智能和数据技能。该计划将在英格兰各大学提供额外的2,500个名额,并将赞助多达1,000个名额,以改善未来AI工作人员的多样性和代表性。他总结说,人工智能是使经济更健康,更公平的动力,也是我们在这个数字时代必须追求的目标。

劳斯莱斯R2数据实验室主任Caroline Gorski发表了题为“建立数字优先级”的演讲。她向与会者介绍了罗尔斯罗伊斯在建立数字优先业务方面做出了很多努力:从最初开放的数字学习研究所到所有劳斯莱斯员工,19个独特的课程设计,然后发展成为数字化先锋网络,70名员工也成为最早的先驱成员,大学和课程也在R2数据实验室在线运行,数字培训也见证了5个以上,共有38,000小时的完整学习之旅,为500名全球员工。 Caroline继续说,这种教育和培训模式背后实际上是一个简单的技术框架,劳斯莱斯为各种不同类型的学生提供不同类型的知识,不同的技能和不同的专业经验。学习资源以满足他们的需求。劳斯莱斯不仅最大限度地利用市场上现有的学习资源,而且还为自己的员工提供“独家”量身定制的学习资料。在其数字元素中,学习群体呈现出从全部到多个的倒三角形递减趋势,并且学习完成度基于这样的正三角形增长趋势。根据学习完成程度划分,对于所有学习人口,基础和初级课程被称为“大使”;大多数研究人群都面向初级和高级课程,“先锋”;只有极少数学生最终会达到倒三角形的底部,完成专家级别,成为“从业者”并最终进入行业协会。通过学习和培训开发,Caroline分享了劳斯莱斯在工业AI方面取得突破的三个要素:首先,创造价值,例如EHM中的终止销售分析和自动发货;第二,提高生产力,如基于VR的培训,核电站锅炉的计算机视觉检测;第三,知识的增加,如制造吞吐量和服务。此外,罗尔斯罗伊斯通过三个渠道教授数字化:动力,学习和协作。到2020年,罗尔斯罗伊斯的每个人都能认可并参与数字学校,社区主导的自助。服务学习和内容开发是常态,数字思维和数据创新专业知识作为核心技能也将被嵌入。

英特尔人工智能产品部副总裁兼首席运营官Remi S. El-Ouazzane就“如何利用人工智能的潜力”发表演讲。他的建议简单明了:首先提高人工智能的成功率

要有思想并了解您的业务生态系统,而政策和计划需要安全透明。在自然语言处理的情况下,Remi使用Keda Xunfei作为客户的一个例子:随着客流量的增加和服务的加快,对科大的需求也在增加。但英特尔面临着开发基于云的环境的挑战,同时仍然确保它在进入新市场时保持智能。英特尔的解决方案是通过最先进的CPU升级加速并处理企业级应用程序。这种解决方案还可确保更好的客户体验和更好的总体拥有成本(TCO)。在安全性方面,英特尔和微软都在努力推动开源的同态加密。

Joseph Aoun博士,东北大学校长,“人工智能在高等教育中的作用”,约瑟夫博士在过去几年中看到了英国,美国,加拿大等地的人工智能的推广,但这些经济体背后的推动也是积极的。从政府的系统支持来看,如果没有政府作为支柱,那么底层将缺乏人工智能技术等信息来为决策者提供支持。高等教育是人工智能等新技术的有效试金石。如果通过教育,人工智能可以在保持人类社会尊严的同时实现社会进步,那么这就反映了高等教育中的人工智能。的价值。

作为谷歌首席决策科学家,Cassie Kozyrkov分享了谷歌“人性化背后的自动化”。她直截了当地说道:“人类的故事是关于自动化的故事。”她认为人类自动化设备的发明,包括今天的人工智能,都是从做得更好的角度出发的。例如,机器学习,这些自动化系统或人工智能,幕后劳动力开发始终是人。因此,无论谁做出主观选择,我们都应该意识到这一点,以便在我们考虑这些系统并生成它们时,我们可以做到这一点并逃避偏见。她强调,如今,不仅科幻小说的言论会分散人们的责任,从领导者设定的目标到分析师和决策者检查的目标以及工程师提供的数据集。这些测试和操作需要统计学家和可靠的。工程师按照安全规则建造。她的结论是,人类应该以历史为镜子,理性地从经验中学习,共同创造未来的人工智能,而不是冒昧地追求。

Dyson全球数据服务总监Ryan Den Rooijen就如何考虑客户的发展发表了演讲。 “顾客心中有,并且在使用人工智能方面有一些经验。”他认为戴森通过三个主要因素定义适当和适当的人工智能:在考虑人们需求的前提下,同时使用数据和算法补充以人为本的需求,这三个要素是不可或缺的。例如,着名的戴森吸尘器使用AI算法来检测真空表面,以实现更准确的产品效果。

2020年人工智能峰会将于6月10日至11日在英国伦敦举行。