增强学生对科技伦理和社会责任的理解在 AI
研学过程中，学生不仅要学习技术知识，还要关注科技伦理和社会责任问题，如人工智能对就业、隐私、社会公平等方面的影响。通过讨论和思考这些问题，培养学生的批判性思维和社会责任感，使他们能够在未来的科技发展中做出正确的决策和贡献
AI营研学温馨提示
请营员出发前检查好身份证件，集合时交由带队老师保管，便于出行使用;
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行前关注参营目的地天气，根据行前须知的提示和天气情况携带适量衣物;
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营期中我们会记录孩子们的精彩旅程，拍摄照片会于每日行程结束，素材整理完毕后统一上传家长群。如您介意，请告知带队老师。
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课程亮点
1
AI领域课堂，来自全球500强的AI业内大咖亲授专业知识
2
AI问题解决，了解语言模型建构和自然语言处理,亲身体验AIGC各类工具
3
AI大厂实践，实地参访“AI四小龙”之一的商汤科技,零距离探寻真实AI领域
4
文化艺术熏陶，探访白鹅潭大湾区艺术中心,领略岭南文化艺术宝盒的魅力
5
黑科技脑机交互，脑机交互游戏调动孩子的主动注意,脑波作画魅力无限
AI 研学基础理论知识讲解
在 AI
研学中，会有专业的导师深入浅出地讲解人工智能的基本概念。例如，什么是机器学习、深度学习与神经网络。以生活中的例子来解释，像手机的面部识别功能，就是机器学习中的一种应用。通过大量的人脸数据输入，系统不断学习人脸的特征，从而能够准确识别用户，这就是一个简单的机器学习模型在起作用。
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还会涉及到数据的收集与处理知识。让学生了解到数据是人工智能的 “燃料”，如在训练一个语音识别模型时，需要收集大量不同口音、语速、环境下的语音数据，并且要对这些数据进行清洗、标注等处理，才能用于模型的训练。
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AI 研学课程内容
编程实践课程
通常会教授学生一些适合初学者的编程语言，如 Python。学生将学习如何使用 Python 编写代码来构建简单的人工智能模型。例如，通过编写一个简单的线性回归模型来预测房价，根据房屋面积、房间数量等数据来训练模型，让学生理解模型的训练过程和预测原理。
也会涉及到利用编程来控制智能硬件设备。比如，通过编程让一个智能小车按照指定的路线行驶，这其中就涉及到传感器数据的读取、算法的应用和电机的控制等多方面知识。
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算法与模型探索
深入研究人工智能的经典算法，如决策树算法。以一个简单的植物分类案例来说明，根据植物的叶子形状、花朵颜色等特征，通过决策树算法构建一个分类模型，来判断植物所属的类别。
对于深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）也会有介绍。以图像识别为例，讲解 CNN
是如何通过卷积层、池化层等来提取图像的特征，从而实现对图像内容的识别。在自然语言处理方面，RNN 及其变体（如
LSTM）用于处理序列数据，像文本生成、机器翻译等任务。
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