如何在人工智能时代进行培训?博客文章

作者:管蚌

“二十一世纪的文盲不会是那些谁不能读取或写入,但那些谁不能学习,忘却和重新学习”在70年代预言未来学家托夫勒,但我们应该在一个已经主宰的世界学习通过新技术和明天的人工智能?怎么样?杰里米·里夫金(Jeremy Rifkin)在1995年的同名书中预言,这个“工作结束”世界的今天毕业生会变成什么样?因此,许多上周出现在卡塔尔,他们参加了世界创新教育(WISE)来自世界各地的NEOMA BS学生带来了自2009年一起重大教育利益相关者的活动高峰,问题在虚拟现实中访问公司人工智能的兴起在数字时代之后,培训师现在必须面对即将爆料的人工智能(AI)的崛起明天,对数字专业人士的需求,包括人工智能和用例的全球概念,将成为支持商业项目或技术创新的迫切需要,“Pasc @ line协会在一项全新研究中表示因此,它建议在所有数字工程专业的学生课程中整合“人工智能”科目,以增加规格循环的结束,但也教导人工智能在工程课程中的主要概念和用途,这些课程不是专门的数字化,而是在管理学校“20年前我们在培训毕业生谁去在市场营销和金融我们已经明显地向学生传授进军股市的知识工作,2020 - 2030年将是十年“伯纳德Belletante,EMLYON BS的董事,该公司指出,说”人工智能这意味着我们的责任是培养必须在复杂和学习系统中工作的个人技能»对劳动力市场有何影响?一些研究,如弗雷和奥斯本(弗雷和奥斯本,2013)估计,以“风险替代”通过硬件或软件在美国就业人数的47%用机器人更近的经合组织分析(ARNTZ,格雷戈里和Zierahn,2016)估计的假设较低的风险,即在就业9%“给定作业中自动化的任务将由其他​​自动化程度较低的任务改为”经合组织将面临超过70%的自动化风险并且不仅在自动驾驶时代将被RN取代的卡车司机即使是今天最受认可的专业人士,也是首先医生,他们的业务发生重大转变可能会受到威胁面对将由医疗公司处理的大量数据,他们可能很快就会成为中介之间的中间人这些和他们的病人护士今天和他们在一起? “当机器允许更准确的诊断,医生人类应该注重倾听他们的病人和接受培训了,”正美国的政治学家和书在自由教育的保卫乏善可陈的作者明智的开幕式研讨会医学生在数字平板电脑上进行“分类”考试(这里是波尔多大学)哪个人工智能教育? “人工智能和虚拟现实:教育的下一个巨大飞跃?过两次 - “智者会议的一个专门讨论了人工智能和教育虚拟现实中的潜在作用,如果他不得不动用参与者为主体这足以看到满屋子的利益小的,以容纳所有参与者 - 从拼命寻找信息的观众,不要错过下一次教育革命“AI老师可以帮助那些不能成为一切专家的人类老师学生更多他们从童年开始就更习惯于通过游戏来学习人工智能,“中国公司WePlan和作家创始人郝景芳说。“通过使用技术教师可以教单独而不是类,”詹姆斯·克拉布特里,教授新加坡国立大学还什么捍卫约尔格德尔格为贝塔斯曼基金会估计,“这之间的区别说根据中央黑板的教育,我们终于通过了,和一个以前给在单独用自己的知识的书形成的同一类混到所有年龄段的孩子“这些问题来记得第一个挑战是满足教育世界“与类的异质性,需要心理学家,硬件等每个学生的需求巨大成本的2.5倍,以教育美国比三十年前,“JörgDräger说道,他没有看到一个人如何”有效地满足这些要求大量使用的新技术,“但应该创造自己的技术或使用其中的主要参与者,如谷歌,这对提高随着越来越多的用户采用?在之前由詹姆斯·克拉布特里提出“新技术的成本过高,”不求回报,往往由主要的网络播放器出现在欧洲数据的所有权问题的一个问题,培养其他技能要面对的现象教育系统看起来非常心烦意乱,“我们是在我们所知道的系统不再,我们渴望将定期要移动的曲目,并与那些在同一条船上,学校和研究机构的IT企业灵活可以通过逐次逼近远离由国家机构决定国家工作方案”,分析洛朗卡拉罗,谁刚刚提交到更高的教育,研究和创新的报告教育部关于教育的未来在工程学当每个人都相信大多数人的快速过时时,他的学生应该教什么在训练期间灌输的观念是什么? “我们必须发展其他技能,而不仅仅是回忆,读,写的时候机器是我们有最好的对工作的意义,同情,技能,教育系统不发展时精神批评比以往任何时候都更加有用“分析了举世公认的法国新教学法的骨干中心的跨学科研究的弗朗索瓦·塔代伊导演”的数字效果之一是更加发展需要掌握软技能没有工具,我们不再是以前的经济需要,但配置文件会扰乱企业需要专业的格式进行拆解,补充说:“艺术和工艺品,洛朗卡拉罗室原主任ESITC在卡昂的数字模型但这些技能中的第一项不应该是自治吗? “我们必须着眼于倒类和我们的学生谁是即使他们相信他们的手少自治,因为他们知道如何使用维基百科的责任......”遗憾的法比耶纳布莱斯,大学校长里尔3,其中规定:“当他们进入大学必须首先开始他们学会用自己的知识”中学教育的不足对高等教育的需求也痛惜亚弗主席(经济和商业预科班的教授协会),阿兰·梅利:“预备班是在教育系统的一端是一个社会契约内广泛金字塔,在我看来,超出,教师是知识的唯一持有者,有一个程序要完成,并评估他有能力以有代价的价格完成他的课程严重临时抱佛脚会有一场革命,但我们整个学校系统,远远超过CPGE的“学习不同......随着需要形成整个生命,与崛起学习在互联网上,高等教育机构必须提供尽可能多的知识“学会学习”,“这不是容易使一个管理课程的感觉,当我还从来没有做过我们必须把我们的scénariser和不同格式的学生,学生不自然者,铭记高中的经典模式“,“瓦莱丽克洛德 - Gaudillat,Audencia创新总监谁注意到,上面写着”在一定的不信任这海伦米歇尔,谁控制在格勒诺布尔EM的“严肃游戏”,也提出了意见:“如果我们想激励学生,让不告诉他们,他们会只是打,以了解更多,这这意味着我们否认他们的技能,但学得更好»从他们的培训中,IMT Atlantic致力于通过开发积极的教学法来培养他们的创新学生在布雷斯特校区的第二年学生可以关注一个创新项目“他们将在200名学生面前领导一门课程他们例如必须考虑如何”创造无人机s表示自动跟随潜水员没有GPS路线,并与必要想以低廉的价格生产开始的潜艇“我们要在他们的课程对培养我们的学生与项目阶段的创新学习“连续试错”一些学生说,他们没有创造力的,我们是来告诉他们可以学习到工作,“Gwendal西门,在雷恩实验室大西洋LMI通过一种方法研究教授说:迭代搜索,发进与退,吸引了越来越多的企业不断寻求创新的商业模式从而经济学的巴黎学院将开始执行教育培训管理人员及其研究方法如其导演Pierre-Yves Geoffard解释说:“我们已经看到我们硕士生的很大一部分学生都没有然后在世界上获得的学术研究,但广泛使用的研究技术的,我们必须知道学习学习严谨的研究方法了解的现象,给他们的意思是“举报此内容不合适专业记者的问题教育和咨询30年来,奥利维尔Rollot是在班次咨询,咨询和培训,致力于高等教育和培训每个星期的球员,他出版了专门的专业高等教育通讯执行董事“在Essentials SUP”并运行了“世界”的博客“方向”一直是“学生世界”主编2009年至2010年,学生的编辑二零零零年至2008年是很多书的作者“Y一代”PUF这一切都很好,但仍然有必要把它放在那里法国ESup“只有其手段的政策;但不是他的政策手段»我的大学是最好的财政捐赠,idex等...但教室甚至没有视频投影仪可用,所以把AI!我们必须为该presidentes,使大学的COM和地(COM的现实津贴:签署“冠冕堂皇”与国外大学换羽协议显示开放的国际现实:类L2中的英语被抑制,因为没有预算支付给教师... ...此外,可能有学科或“知识”快速移动(管理,财务等... ...你的文章似乎基本上是这种类型的虽然牛顿定律和量子力学不再发展......所以我们可以用这种或那种软件训练学生,让我们在不了解牛顿的情况下获得结果,但反过来却不是更好吗?牛顿能够使用任何软件吗? “学会学习”......表达一百次排练和深不可测天真如何不学习的东西如何“学会学习”?什么,我们学到的内容会被人遗忘,然后可以/相对化/面等方面的知识,但过程仍将“学会学习”通过“方法”的教导完全中空和强人摘要自他们应该适用于任何内容 - 这是要避免的陷阱抽象可以是非常有创意的 - 我是一名数学家,所以我想我知道一些事情! - 但也有一个“坏”的抽象:通过声称“管理”悲伤的当代乌托邦作为他自己生活的经理来支付文字并放弃知识的那个......继续我的最后一条信息,知道,考虑这种语言的开销是一种时髦,但具有运作效率:因此,掌握差分微积分/量子力学/动力学的形式主义......是一种真正的“能力” (虽然这个词让我有点恼火......)其实施将成为许多应用的关键 - 不仅在学术界,而且在商业世界中“学会学习”意味着什么什么样的事情(除了一些非常模糊的一般性)?另外,在一个稍微不同的轴上,为什么我们会在互联网上搜索我们甚至不怀疑存在的东西?你的评论与文章之间没有太大关联没有必要把注意力集中在一个不可避免地变得毫无意义的语境中我认为这篇文章是我读过的在对角线上,强调它不再是在学习期间用知识汲取自己的问题,而是整合一定数量的练习“学习学习”这个词对我来说意味着(而且我不相信)一个人不仅仅是通过学习来学习,而是通过与微积分做同样的事情,我们今天用理论微积分解决了什么问题?很少,现代技术都处理复杂的现象,混合多物理场模拟,信息处理,过程,人为因素我不太明白“学习学习”和“边做边学”之间的区别:它这不是一个知道如何背诵课程的问题,也是知道如何实施课程的问题(例如,通过精心挑选的练习)至于微积分,我不确定你想要什么说:如果通过“理论计算”表示偏微分方程的精确分辨率,在绝大多数情况下显然是不可能的,但模拟中使用的方法包含了强大的理论内容我们当然可以使用这些工具作为一个黑盒子,但知道(至少一点点)它的作用增加了价值(如果只是为了了解它们的限制) >通过精心挑选的练习,例如是的,数学,纸和铅笔都很方便,特别是对于分析等老人来说,对于科学来说,练习是TP,操作,一个经验,一个你想要的原型它是凌乱的,时间和金钱昂贵和令人沮丧,因为很少结果立即与我们花了5分钟的计算一致无论如何忘记这一点,无论是在初始培训或连续暴露在更高的成本和挫折中所以有很多方法可以学习,因此学习学习的冲动在那之后,你将不得不学习学习学习?你在哪里停止元级别的逃脱?在特定的时刻你必须学习一些东西(有真实的内容)......理论背景的实际实现并不那么容易,我不否认它,但我不知道技术诀窍是怎样的反对知识 - 相反,它完成了它!然后我们最终会忘记一些内容,但是它采取的方法可以吸收它们,这就是真正“学会学习”的东西。不需要方法论教学方法......完全空洞!否则,当你声称分析是“老式的”时,我喜欢你的小空气......即使在SHS中,这些课程也包含对人工智能的法律和远见。例如,Master Security Defense和Strategic Intelligence集成了方法将人工智能与网络安全联系起来的期待和远见公众学习分享知识的律师和工程师它的工作原理!!!与卓越的极点密切联系雷恩的网络对于我们来说,长辈的困难未来这篇文章是一个美丽的沙拉混合,通过使用数字工具,教育学和认知科学学习,并完成缺乏在indénieurs的课程中学习AI ...想要谈论一个迷失的东西和读者!....