挖掘大学和大学的“财富” |当教育遇到人工智能

编者注：在广东港大湾大湾地区，这一变化的温暖土地，广东大学不仅是知识宫殿，而且还是存储“宝藏”的地方。不仅具有良好大脑的硬核学科，人工智能的“黑色技术”，而且“童话洞”不会走进人们……现在（6月14日），将推出第二期的“挖掘“财富”的财富”的“挖掘”财富|当教育遇到人工智能时，它会碰撞什么样的“火花”？ 》，记者改为“财富的创始人”，并加深了校园的前线，以释放AI-NAI-Spaine Education的创新技能。在仲夏林奇森林中，一架无人驾驶飞机在树枝上行走，用相机扫描果树的叶子 - 辛斯不是普通的“航空摄影”，而是由广东大学的一支团队开发的“ Orchard Ai Smart Butler”，进行了果园的体格检查。数据表明使用这项技术生产Lychee果园的平均增长了20％。从实验室到农场，从教室到行业的前线，“ AI+教育”的深刻融合在广东大学中悄然发生，在传统行业中注入智能演奏，并为新时代的才华写下了生动的“脚注”。孙子森大学：大型智能纪律体系，破坏了培养“通才”的障碍，“我们的技术可以帮助前线工人，这是最大数量的AI。” Li Haoyang, a member of the flying bird team of sun yAt-Sen University (Hereinfter referred to as "China University of China"), a new doctoral farmer, stood by the lychee forest, looking at the introduction of data returned in real time on the screen-the team's self-developed AI algorithm accurately recognizes the high-definition imagination status and pest conditions of each fruit tree, and automatically generates农业建议；为每棵果树建立一张独家的身份证，以帮助预售和采用刑事，以便果实农民可以正确种植和销售。中国Feibird团队的成员在印度尼西亚分享了“宗达智慧”。该小组由地理科学和CUHK计划的Shi Qian教授主持，其中包括遥感技术，人工智能和农艺知识，为“ AI+农业”提供了主要的基础技术。自2023年飞行员以来，它已经开发的“ Orbor AI智能管家”已被列为一种新技术和新模型，用于推进广东省农业和农村事务部Litchi制造的主要领域。传统农业对智慧产业的转变正在加速。这项正在慢慢进入数千个家庭的新技术是将新的动力注射到宪章的深入行业进步“数十万个项目”中农业和乡村的兴趣。这种跨境的变化源于“打破Cuhk的障碍并以全面的方式培养它们”的大型智能系统。 GAO Song是中国科学院的学者，也是CUHK的校长，介绍了近20个大学资料，并提供了“认识人工智能”的一般课程，以便所有贵族的学生在自由艺术，科学，工程学和医学中都可以“与AI一起玩”；在2024年，他们增加了双人学士学位，例如“金融 +人工智能”，以促进复合人才的种植。更适当的关注是Cuhk在建立广东省人工智能一般教学和研究办公室的负责r。中学生学习“认识人工智能”的一般课程。在行业方面，智能工程学院和小米，GAC和其他Pang Companies建立了联合实验，例如“ AI+机器人”和“ AI+自动驾驶”。共同开发教学材料并培养教师。 “ Cuhk建立了一个大规模的学科教育系统，以打破部门，学科和贵族之间的障碍，并探索包括学士学位教育在内的知识智能训练系统的发展。” GAO歌曲说，目前，有近6,300名与CUHK有关的人工智能的学生，其中30％以上参加了联合学校项目。在Litchi花园发生的明智革命是该行业的新范式。当无人机通过装满红色水果的树枝时，实时回报不仅是光谱数据，而且反映了传统AGR的跨越智能产业中的浮雕也反映了传统农业的跨越。 “随着DeepSeek的普及，每个人对人工智能 +的发展的信任变得更加自信。”李·高阳（Li Haoyang）说，他们的团队希望发展自力更生和自力更生人工智能技术，并希望越来越多的年轻学生致力于这一“浪潮”。广东技术大学：实践教育，使用“自制”形成基础和“惊人的双手”以打破僵局。 “我经常告诉学生，大学的学习由四个'1/4'-前两个'1/4'是课堂和课外学习的'自学成才'，最后两个'1/4'是独立学习和研究团队的“自学意识”。”广东技术大学计算机科学技术学院副校长Liu Dongning（因此，从称为“广东工程”），使用了“自我tuody”和“惊人的双手”简直是“手的目的”和“惊人的手”，以培养广东人工智能中的才能。他认为，在课堂上学习和课外实践时，为团队的独立科学研究与合作提供了创建“惊人的手”的关键。 “原始手”是基础，而“惊人的手”是基本的竞争，而后者需要被实用的平台震撼。 Guanghui学生讨论实验室的技术问题。在广发中，每天都会发生这样的“实际战斗”。 Ye Kai是广告大学（Guangk University）的21级人造学生NG智能，回忆起他的学年的暑假，并说：“要克服光伏模块身份的问题，我和我的队友一直呆在实验室里，直到深夜，在深夜，在早期的阶段和早期的阶段进行了良好的阶段。光伏模块。无论是安装光伏面板还是检查屋顶可以产生多少电力以及为计算节省多少钱，它都具有稳定且可靠的数据基础。光伏模块使整个过程变得更好，决策更科学。 Ye Kai告诉记者，认识到团队的光伏模块使用的问题是使用强大的技能来识别人工智能的形象，并伴随着传统的边缘细化技术，成功地实现了屋顶形状的快速而准确的身份，解决了屋顶的大型构建的主要问题，而不是屋顶photov photovolta的大型范围。围绕“ Kunpeng/setten”生态系统培养国内独立和受控人才的“实验室”；“学术学者”的e。“实践之战是最好的教室。”王·金乔（Wang Jingchao）是21级人工智能专业的专业，对此感到非常感动。他参加了广东省级关键的信息物理融合系统，参加ICPC等的许多科学项目。我们今年一直在加热，我们正在北京大学进行直接研究和研究科学技术领域的直接研究和研究。与传统模型相比，社会老师和研究研究研究研究研究研究研究以及研究研究的技能得分大大提高。 “大型模型和计算机视觉已成为红海。将来，我们将在边界方向进行安排，例如深入研究和神经网络。”刘东宁（Liu dongning）说，广场正在以“工业要求”为锚点，以培养可以解决真正问题的更多人工智能人才。南中国农业大学：“两者脚跟驱动器“允许“ AI+农业”扎根在土壤中。关于田野的农业状况，开发运营的运营，然后通过植物保护无人机实现准确而聪明的操作。国际农业航空航空制药应用程序的主任Lan Yubin教授已经确定了农业农业应用技术。该团队现在已经实现了农业戏剧的全部自主运营，使无人机的团队变得更加简单和更好。。 P团队的学生解释了Ropesor lan Yubin。智能，机器学习工程和作物生长周期，另一方面，在大学的研究平台上，学生可以在实际情况下“工作”。但是，毕业培训强调了研究的深度科学和算法变化，积累了更多的项目开发经验，并且可以扮演特定的领导角色。 “ Lan Yubin介绍了。Lan Yubin教授的团队在棉花领域。该模型培训取得了成果。学生不仅可以完成实验室设备，项目。与机器学习，计算机和其他技术的主要开发有关的“农业专业”和Magin -Familiarity。 “ Lan Yubin建议决心致力于“ AI +农业”的年轻学生应该知道对农业的基本知识，例如作物的出生等。“农业会产生“技术 +情景”的综合知识结构，并依靠大学 - 非企业研究平台参与实际发展情况和应用程序。从“果园AI聪明的管家”到Lizhi森林到实验室算法的倒塌，再到农场的无人机遥感监控……广东大学的实践表明，人工智能不是孤立的技术，而是“加速器” NA促进了促进交叉融合的交叉连接。线索。只有破坏学科的界限，加强实际应用和连接工业需求，才能真正赋予数千个行业的能力。南方网络和广东学习记者刘·沙南（Liu Shanyan）