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童程童美秦曾昌教授受邀出席第32届IJCAI国际人工智能联合会议
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童程童美秦曾昌教授受邀出席第32届IJCAI国际人工智能联合会议
8月19-25日,第32届国际人工智能联合会议(IJCAI-2023)在澳门特别行政区举行。童程童美首席人工智能教育专家秦曾昌博士受邀参加了“大语言模型下的多模态信息推理”分论坛并做报告,针对多模态信息的理解的发展趋势和应用实践带来了深度分享。
(资料图片)
据悉,本次会议邀请到来自全球50多个国家和地区的2500多名AI领域的专家学者出席。牛津大学经济系的Alex Teytelboym教授、北卡罗莱纳大学计算机和信息学学院的Mary Lou Maher教授、Google DeepMind的Noam Brown(被MIT Tech Review评为35位35岁以下的创新者之一)、港科大计算机工程系的Pascale Fung教授等国际AI领域顶级大咖亲临现场,共同探讨人工智能领域内各个方面的最新研究成果和进展。
IJCAl大会是人工智能领域最具权威、最高水平、最具影响力的国际学术盛会之一。它始于1969年,每两年举办一次,旨在促进人工智能领域各个方面的研究、发展和应用,并促进国际间的交流与合作。IJCAl大会涵盖了人工智能领域所有主题,并设置了多种奖项来表彰杰出贡献者。
基于视觉问答和视觉对话的跨模态知识推理
近年来,自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)两大领域不断碰撞和融合,衍生出很多跨模态研究课题。随着计算机视觉和自然语言处理技术的飞速发展,跨模态任务已经受到了多领域的广泛关注,例如图像描述(Image Captioning)、图像检索(Image Retrieval)、视觉问答(Visual Question Answering)等任务。其中,视觉问答任务是给定一张图片和一个与图片相关的问题,视觉问答模型来预测答案,其有着非常广泛的应用场景,例如早期教育、帮助盲人获取外部信息等。
在演讲中,秦曾昌博士分享了基于视觉问答和视觉对话的跨模态知识推理,探讨了现阶段多模态任务的几个重点研究方向。
秦曾昌博士是英国布里斯托大学机器学习与人工智能方向博士,美国加州大学伯克利分校博士后、牛津大学与卡内基梅隆大学访问学者,主要研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘、跨媒体检索与自然语言理解等方向。
AI+科技素质教育
除了机器学习与人工智能方向的研究,秦曾昌博士同样致力于将AI前沿领域的技术与青少年科技素质教育相结合,帮助中国青少年培养面向未来的科技素养。
秦曾昌认为,传递科学知识不仅要以青少年喜闻乐见的形式来保证趣味性,更要融合前沿的科学技术。他指出,在人工智能等科技产物不断颠覆世界的当下,青少年在未来需要的不只是单纯知识的积累,而更需要广泛的科技视野、灵活的思维、基本的科技素养来应对智能时代的诸多可能。
在进行科学教育时,要充分尊重孩子的认知发展规律。作为童程童美首席人工智能教育专家,秦曾昌表示,童程童美始终在探索如何设计出更适合青少年学习和理解的编程、机器人课程。
秦曾昌介绍,童程童美对于青少年AI课程的研发秉持“将科学知识生动呈现,做每个孩子都学得会、看得懂的AI课”这一原则,从当前AI领域最火爆的技术方向出发,将其转化为孩子能够接受和理解的知识体系,在课程设置上采用螺旋式知识讲解设计。
螺旋式知识讲解由美国教育心理学家杰罗姆·布鲁纳提出,他强调,一个社会所认可的有价值的学习内容应该在任何阶段能够教给任何学生。通俗来讲,即使是看上去很深奥的知识,也能以合理的方式教给幼小的儿童。
童程童美的课程知识讲解设计就是参照螺旋式知识讲解,在不同的年龄阶段,让孩子接触他在这个年龄阶段能够接受的知识。通过科学的设计,即使是对于成年人来说都非常复杂的AI理论知识,也能轻松让不同年龄阶段的孩子消化理解。
关于童程童美
童程童美是国内知名的少儿编程和机器人教育品牌,成立于2015年,经过 7 年的实践和探索,打造出适合 3-18 岁中国孩子的少儿编程和机器人教育解决方案,形成以创意编程启蒙、人工智能编程、机器人创新工程教育等课程为核心的课程体系,结合丰富的科创挑战活动和研学营地活动,帮助中国青少年打造迎接未来世界的能力和思维视野。童程童美通过OMO线上线下融合的方式,透过 200 多家线下直营中心与线上的童程在线学习平台,合计 2000 多名真人讲师,正在为 20 万中国家庭提供前沿的少儿编程和机器人教育产品服务。
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