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什么是人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）？
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，能够执行需要人类智慧的任务。机器学习（Machine Learning）是AI的一种形式，它通过分析大量数据并自我调整，无需人为编程即可学习和改进。这些技术已经广泛应用于我们的日常生活，如面部识别解锁手机、虚拟助手和推荐系统等。
AI和机器学习在现实生活中的应用
AI和机器学习不仅在科技领域有着广泛应用，它们也在其他多个行业中产生了巨大影响。现实生活中十大机器学习示例：
保健与医学诊断
机器学习在医学和医疗保健中处理预后和诊断问题，如预测心脏骤停、患者监测和管理等。
示例：利用递归神经网络（RNN）结合顺序和静态特征来预测心脏骤停，通过AI预测生物年龄。
图像中的人脸检测
在建筑物、风景或其他人体部位中的人脸检测，增强监视技术。
示例：儿童生长监测器（CGM）应用，通过计算机视觉识别营养不良儿童。
通勤预测
通过机器学习算法计算出交通较少的最快路线、到达时间等，确保准时到达目的地。
示例：救护车等紧急车辆找到最短、最快的方式到达医院，挽救生命。
公共安全
通过预防、减少和应对犯罪来改善社区安全。
示例：预测性骚扰热点，合作预测性骚扰和性虐待热点地图。
农业
实现精确高效的农业生产，提供农作物的宝贵见解和建议。
示例：使用卫星图像预测作物产量，检测和评估农业害虫损害。
智能助手
Siri、Alexa 和 Google Assistants 通过执行设置提醒、查看天气等活动，帮助人们更好地生活。
示例：基于语音的智能助手，帮助视障人士或肢体残障人士更独立。
政府行业和政策制定
帮助当局跟踪和管理公共监控设备生成的数据，追踪罪犯和失踪儿童。
示例：通过增加政府合同机会的获取来提高公共部门透明度。
工作场所安全
提高工作场所安全，减少工作场所事故，管理自然灾害。
示例：发现生病的员工，帮助组织管理自然灾害。
保护环境
提高环境可持续性，生成污染预测，降低环境影响。
示例：IBM 的绿色地平线项目，利用环境统计数据生成污染预测。
网络安全
通过防止在线货币欺诈来最大限度地提高网络安全。
示例：PayPal 和 GPay 使用机器学习跟踪交易，区分非法和合法交易。
为什么学生应该了解AI和机器学习？
随着AI和机器学习在各行各业的应用日益广泛，了解这些技术对于未来的职业发展至关重要。掌握AI和机器学习技能可以帮助学生在未来的学术和职业道路上取得成功。
高中生学习AI的路径
为了帮助高中生更好地了解和掌握AI和机器学习的基本知识，对自学能力强的学生建议以下学习路径：
1. 学习Python编程
推荐原因：Python是机器学习和数据科学中最常用的编程语言，易学易用。
推荐课程：多伦多大学的Python编程课程（Coursera）
课程请搜索：Learn to Program: The Fundamentals
函数库：Numpy、Pandas、Matplotlib
Numpy教程：Numpy Tutorial
Pandas教程：Pandas 10分钟入门
2. 深入了解机器学习基础
推荐课程：Andrew Ng的机器学习课程（Coursera）
课程请搜索：Machine Learning by Andrew Ng
建议重点学习第3至5周的内容，以掌握基本概念和应用。
3. 学习和应用机器学习算法
推荐课程：SuperDataScience团队的机器学习课程（Udemy）
课程请搜索：Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science
该课程涵盖了从基本回归分析到深度卷积神经网络。
4. 实践和项目
平台：Kaggle、UCI机器学习库
Kaggle：Kaggle
UCI机器学习库：UCI Machine Learning Repository
5. 选择感兴趣的领域深入研究
5.1 计算机视觉
应用：使用神经网络使计算机观察并理解图像。
推荐课程：斯坦福大学的计算机视觉课程（CS231n）
课程请搜索：CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
OpenCV教程：（课程请搜索）OpenCV Tutorial
5.2 自然语言处理（NLP）
应用：计算机学习和理解人类语言。
推荐课程：斯坦福大学的自然语言处理课程（CS224n）
课程请搜索：CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
Udemy课程：（课程请搜索）Udemy NLP Course
Siraj Raval的视频：（课程请搜索Youtube）Siraj Raval NLP Video
5.3 强化学习
应用：机器如何通过反馈机制进行学习，常用于游戏和机器人领域。
Siraj Raval的视频：Siraj Raval Reinforcement Learning Video（课程请搜索Youtube）
David Silver的UCL课程：David Silver Reinforcement Learning Course
5.4 数据科学
应用：利用数据进行分析和预测，广泛应用于商业和研究领域。
SuperDataScience的付费课程：SuperDataScience Data Science Course（课程请搜索）
SQL学习：Khan Academy SQL Course（课程请搜索可汗学院）
Matplotlib教程：Matplotlib Tutorial（课程请搜索Youtube）
普通高中生未来希望学习AI相关专业的美国高中课程建议
在美国中学课程体系中，以下课程对于打好AI和机器学习的基础非常重要：
数学：代数、几何、微积分
计算机科学：AP计算机科学原理、AP计算机科学A
科学：物理、化学、生物
选修课：数据科学、机器人学
自学VS导师引导学习
在当今AI自学资源丰富的时代，虽然有许多免费的在线工具可以帮助学生学习，但并不是每一个学生都适合自学成才。自学不仅需要极高的自主性和自律能力，还需要学生能够自主规划时间并解决学习过程中遇到的问题。
然而，很多学生在课余时间自学时往往会遇到各种挑战，缺乏持续的动力和有效的学习策略，这使得自学的效果往往事倍功半。
“因为自学考察的并不是知识性的掌握，而是自主性，并没有那么容易。这也是为什么虽然线上工具这么多，补习机构也越开越多的原因。”
相反，有专业的老师带领学习，往往能事半功倍。专业教师不仅能够为学生提供系统的知识框架和学习路径，还能够在学生遇到困难时提供及时的指导和支持。
此外，老师还能通过互动和反馈激发学生的学习兴趣和内驱力，使学生在学习过程中更加专注和高效。因此，尽管自学是锻炼自主学习能力的重要途径，但在AI学习的初期，专业教师的指导仍然是不可或缺的。
机构学院为希望探索AI的学生提供的小学和初中阶段的相关课程
机构学院为希望探索AI的学生提供的高中阶段的相关课程
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
