AllbetGmaing下载:国际人工智能教诲大会AIED2020开幕 爱进修受邀做技能分享

新2备用网址/2020-07-09/ 分类:科技/阅读:

7月6日,国际人工智能教诲大会2020(AIED)在线上乐成开幕,作为教诲应用规模的国际顶级集会会议,大会约请了计较机科学、教诲、生理学等规模的环球顶尖专家学者参加,环绕人工智能规模最前沿的研究成就、AI技能落地应用的履历与挑衅等举办为期5天的学术接头。

在本届大会上,爱进修教诲整体AI Lab的学术论文被大会收录,论文作者受邀在会上做技能分享,展示爱进修在常识诊断规模的前沿研究成就,并和来自环球的专家学者举办学术切磋和技能交换。

爱进修AI Lab论文被AIED2020收录并应邀做技能分享

数十位环球顶尖专家汇聚 2020AIED线上开幕

AIED由国际人工智能教诲协会(IAIED)构造召开,为包罗计较机科学、认知与进修科学、教诲、游戏计划、说话科学规模的新要领、新技能和新头脑提供深入交换的机遇,因提供高质量研究的智能体系和认知科学要领而有名。

本届大会的主题是Augmented Intelligence to Empower Education(加强智能赋能教诲),约请了Eduwork公司连系首创人兼首席实行官Robby Robson博士,IEEE进修技能尺度委员会副主席Jim Goodell,智能导学体系ASSISTments的首要孝顺者Neil Heffernan传授,美国孟菲斯大门生理学系、电子计较机工程系、计较机科学系传授、华中师范大门生理学学院传授兼院长胡祥恩传授,IEEE工业毗连行业进修工程同盟(ICICLE)主席Michael Jay等环球顶尖专家颁发主题演讲,尚稀有十位着名学者通过学术陈诉、前沿对话、直播间分享等情势,切磋人工智能怎样与教诲举办深度融合。

分享前沿研究成就 爱进修AI Lab在国际顶级集会会议彰显领先气力

在本届大会上,爱进修AI Lab团队基于常识诊断研究成就的论文——《Exercise Hierarchical Feature Enhanced Knowledge Tracing》(标题条理化特性增强常识追踪)被收录。该论文针对传统常识诊断要领面对的标题表征不敷和诊断维度单一等题目,提出了一种通用性的框架——EHFKT(Exercise Hierarchical Feature Enhanced Knowledge Tracing)。

该框架可以或许通过发掘标题中的条理化信息和语义特性来富厚标题标隐层暗示,并通过说明标题标常识点漫衍、难度特性等追踪门生对差异题型的把握水平,为诊断功效提供差异维度的信息参考,

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,从而晋升常识诊断的准确性。

论文的三位作者受邀在大会长举办了该项研究成就的陈诉,通过在爱进修数据集上的大量尝试数据,展示了新的通用模子的有用性,并与匹兹堡大学信息科学和智能体系传授Peter Brusilovsky等学者就常识诊断、自顺应进修等话题举办了深入的切磋和交换。三位作者向Peter Brusilovsky传授先容了通过EHFKT举办常识追踪的要领,报告了常识诊断以及自顺应进修体系在爱进修教诲整体测评端将来的应用场景。Peter Brusilovsky传授分享了其在常识追踪偏向的研究成就,暗示其团队在从BKT(贝叶斯认知追踪)可能IRT(项目回响理论)的角度出发深入发掘标题标条理化信息,爱进修AI Lab基于深度进修条理化诊断研究给以了他许多开导,他向几位作者表达了感激,并暗示会和他的门生和团队分享爱进修AI Lab在此方面的创新研究成就。

爱进修AI Lab的论文作者与匹兹堡大学Peter Brusilovsky传授举办学术交换

僵持科技创新 爱进修将一连试探AI与教诲场景的深度融合

在方才竣事的2020北京智源大会上,爱进修AI Lab的自顺应进修体系和智能化教研两项产物受邀举办了企业成就展示,此次又受邀在国际顶级集会会议AIED长举办技能分享和交换,再一次彰显了爱进修AI技能的领先程度。岂论是前沿的技能成就照旧在教诲场景的现实应用,爱进批改在用气力赢得业界越来越多的承认。

这些成就都源于爱进修对科技创新的器重。连年来,爱进修不绝加大在AI等技能研发上的投入,并于2018年创立AI Lab,今朝已环绕计较机视觉、语音辨认、天然说话领略、智能决定四个偏向,延续打造出AI好课、AI智能化教研、AI自顺应进修、AI英语景象对话、AI作文评价、AI学科常识图谱、AI试卷还原、AI教管等十多款创新产物和应用,包围了“教、学、练、评、测”全解说场景,已在旗下高思教诲及相助机构中获得普及落地应用。

除此之外,爱进修还与华为、腾讯、百度、商汤、暗物智能等企业和研究机构告竣相助,起劲试探人工智能等前沿技能在教诲场景的落地。将来,爱进修将继承僵持对科技创新的投入,联袂行业搭档建设教诲AI创新平台,配合敦促更多的研究成就在教诲场景落地,助力教诲产业的智能化进级。

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