為更好的聚合行業(yè)資源，多維度賦能人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，本場(chǎng)論壇將深入對(duì)人工智能與機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用的探究，誠(chéng)邀具有國(guó)際影響力的學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界嘉賓蒞臨現(xiàn)場(chǎng)，對(duì)人工智能與機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用前景、重大影響等，同與會(huì)嘉賓共話(huà)研討，通過(guò)深度交流與思想碰撞，為與會(huì)者開(kāi)拓新思路、新發(fā)展、新方向。同時(shí)，眾多行業(yè)頭部企業(yè)、專(zhuān)注人工智能領(lǐng)域的投融資機(jī)構(gòu)，將從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、資本等多維度，解讀人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)，淺析人工智能應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)，把握人工智能資本風(fēng)口方向，多角度開(kāi)啟“智能+”之路。格物斯坦AI教育主要理念：技術(shù)為善，創(chuàng)造為本。人工智能進(jìn)階

智能AI教育其實(shí)就是“人工智能+教育”實(shí)際上就是將人工智能應(yīng)用到教育產(chǎn)業(yè)，人工智能對(duì)教育賦能，人工智能技術(shù)替代一些瑣碎的教學(xué)工作。下邊我們來(lái)看看人工智能能技術(shù)對(duì)教育的幾個(gè)應(yīng)用。比如英語(yǔ)口語(yǔ)測(cè)評(píng)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，在AI賦能的基礎(chǔ)上提供高質(zhì)量，多維度的測(cè)評(píng)內(nèi)核，幫助老師打造人機(jī)交互的智能學(xué)習(xí)場(chǎng)景。再比如人工智能技術(shù)可以有效提高老師批改作業(yè)，和學(xué)生找相關(guān)類(lèi)型的題目學(xué)習(xí)，其**是利用圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理兩項(xiàng)技術(shù)，一方面極大的減輕老師批改作業(yè)的負(fù)擔(dān)，另一方面有助于學(xué)生學(xué)習(xí)。另外一個(gè)特別火的是機(jī)器人伴讀，比如陪孩子練鋼琴、讀書(shū)學(xué)習(xí)等，其技術(shù)是利用處理數(shù)據(jù)挖掘，還有語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)調(diào)識(shí)別技術(shù)等等。人工智能進(jìn)階想升級(jí)自身職業(yè)技能？專(zhuān)業(yè)人工智能編程培訓(xùn)，為你的職業(yè)發(fā)展增添強(qiáng)大助力！

馬文?閔斯基發(fā)明機(jī)械臂、機(jī)械手等機(jī)器人裝置，一身桂冠榮譽(yù)無(wú)數(shù)。他是美國(guó)國(guó)家工程院和美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院士、于1969年獲得圖靈獎(jiǎng)、1990年獲得日本獎(jiǎng)、2001年獲得本杰明·富蘭克林獎(jiǎng)?wù)?。作為人工智能的守望者先?qū)，他對(duì)于普通人需要去支配的“天才”特質(zhì)，或許給了我們未來(lái)人工智能領(lǐng)域探索的新生代一條明明白白的線(xiàn)索。如何在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)造自己的立足之地，這或者是每一位有志者需要去認(rèn)真思索的問(wèn)題。關(guān)注格物斯坦，讓孩子從機(jī)器人的崇拜者變成開(kāi)發(fā)者。

培訓(xùn)數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能具有巨大的機(jī)會(huì)，可以幫助機(jī)器人發(fā)揮其潛力，以釋放醫(yī)療和技術(shù)突破，減輕人類(lèi)的單調(diào)和艱巨的勞動(dòng)，甚至縮短40小時(shí)的工作時(shí)間周。采用復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃的技術(shù)公司有責(zé)任在公眾中進(jìn)行教育并建立信任，以便可以使這些進(jìn)步真正幫助提升人類(lèi)水平。但是人類(lèi)在這里也要承擔(dān)責(zé)任，因?yàn)樗麄冇胸?zé)任對(duì)這些新興的學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)行教育和熟悉。想要跟大家說(shuō)的是人工智能可以利用它來(lái)幫助塑造和構(gòu)筑我們?nèi)藱C(jī)教學(xué)與合作的未來(lái)，但這是一個(gè)長(zhǎng)期發(fā)展的過(guò)程，還有很長(zhǎng)的路要走。為培訓(xùn)后的知識(shí)鞏固發(fā)愁？格物斯坦有豐富的課后資源，持續(xù)學(xué)習(xí)，加深知識(shí)理解與應(yīng)用！

格物斯坦致力于讓技術(shù)+教育深度融合。工業(yè)級(jí)機(jī)械臂復(fù)刻汽車(chē)焊接流程、無(wú)人機(jī)集群實(shí)現(xiàn)救災(zāi)編隊(duì)演練——格物斯坦將智能制造、智慧城市的真實(shí)場(chǎng)景濃縮為教學(xué)模塊，讓抽象算法“可觸摸、可驗(yàn)證”。國(guó)產(chǎn)化技術(shù)適配課程兼容華為昇騰芯片、百度飛槳框架，在數(shù)據(jù)處理、模型壓縮等環(huán)節(jié)融入信創(chuàng)生態(tài)實(shí)踐，培養(yǎng)自主可控技術(shù)意識(shí)。我們不只教孩子使用AI工具，更教會(huì)他們像AI科學(xué)家一樣思考——從硬件拆解中理解感知技術(shù)，從數(shù)據(jù)清洗中訓(xùn)練邏輯思維，在創(chuàng)造屬于人類(lèi)的智能世界中，成為新一代造物主?！比斯ぶ悄?數(shù)字孿生：文本描述自動(dòng)生成3D工廠模型，降本增效利器。人工智能進(jìn)階

擔(dān)心培訓(xùn)課程難度不合適？格物斯坦多種難度層次課程，匹配你的知識(shí)水平與學(xué)習(xí)能力！人工智能進(jìn)階

在醫(yī)學(xué)上，未經(jīng)檢查的人工智能可能會(huì)制造出自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言，證實(shí)我們之前的偏見(jiàn)，尤其是在面對(duì)復(fù)雜的權(quán)衡和高度不確定性的情況時(shí)。例如，如果較窮的患者在一些移植或接受晚期疾病化療后病情惡化，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能會(huì)得出結(jié)論，認(rèn)為這些患者不太可能從進(jìn)一步從中獲益——并建議不要這樣做。如果人工智能的實(shí)施對(duì)某些群體產(chǎn)生了不成比例的影響，即便是表面上是公平、中立的人工智能也有可能加劇這種差距。這是考慮到一個(gè)幫助醫(yī)生決定患者在膝蓋手術(shù)后是回家還是去康復(fù)中心的項(xiàng)目得出的。這是一個(gè)充滿(mǎn)不確定性的決定，但卻會(huì)產(chǎn)生真實(shí)的后果：有證據(jù)表明，被送到一家康復(fù)機(jī)構(gòu)的費(fèi)用更高，再入院的風(fēng)險(xiǎn)也更高。如果一種算法將居住在低收入社區(qū)作為無(wú)法獲得良好康復(fù)支持的標(biāo)志，它可能會(huì)建議少數(shù)族裔患者去護(hù)理機(jī)構(gòu)。更糟糕的是，一項(xiàng)旨在提高效率或降低醫(yī)療成本的計(jì)劃可能會(huì)完全完全不支持上述操作。醫(yī)生只要輸入患者的年齡、性別、體重等基本情況和局部復(fù)發(fā)、化療方案、病理分期、疾病轉(zhuǎn)移等多項(xiàng)具體情況后，只要短短十多秒，人工智能“醫(yī)生”就會(huì)給出方案，這些方案包括：推薦使用方案、可考慮使用方案、不推薦使用方案。 人工智能進(jìn)階