港教大-法学-数码管治法2025-LAW6002-法律專業人員和行政人員的人工智能素養和數字能

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总介绍：

上课地址：D1-LP-02
上课时间：上午9:30-12:20（周六）

Dr Eugene Fu
浙大软件工程本科
香港城市大学硕士
香港理工大学博士

香港理工大学研究员
香港教育大学助理教授兼研究员

最新著作：Personalized e-learning resource recommendation using multimodal-enhanced collaborative filtering

介绍：
https://pappl.eduhk.hk/rich/web/ ... 16523&name=FU-Yujun

https://orcid.org/0000-0003-1048-1904

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9月6日：

内容：Lesson 1 Introduction to AI and Machine Learning (copy)

总结：深入探讨了有监督与无监督学习的区别，强调了标注数据在机器学习中的重要性以及无监督学习在成本上的优势。他指出，无论哪种学习方式，最终都需要人工参与理解数据的解释，突出了工具和方法在学习过程中的重要性。通过实例，他展示了机器学习在游戏、模拟环境、大模型优化及强化学习中的应用，并强调了模型训练与测试数据集同分布的重要性，以及特定数据集对于提高模型针对性和准确性的价值。他也简要概述了机器学习的核心，即从数据中提取特征并构建预测模型，同时指出深度学习减少了对人工特征设计的依赖，但需要更多数据和计算资源。此外，他讨论了AI在教育和法律领域的应用与影响，强调了AI技术推广和教育的重要性，提到了AI在自动驾驶、医疗诊断等领域的挑战，并强调了技术和法律的双重重要性。他还强调了AI在提高教育效率和质量方面的作用，以及AI技术在日常生活和专业领域的广泛应用，同时强调了在AI技术发展和应用中对数据隐私、算法公正性和道德责任的重视。

录音：

链接: https://pan.baidu.com/s/1A40x3SxIv-xDSEzHc40qWg 提取码: fdjd


课后作业：

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总结：

本次课程深入探讨了人工智能（AI）与深度学习的多个核心方面。首先，明确了AI和深度学习的基本概念，指出深度学习作为机器学习的一个分支，通过构建和训练神经网络实现对复杂数据模式的学习与识别。讨论强调了物联网设备在提供丰富训练数据方面的作用，以及深度学习在提高AI技术识别、决策能力中的关键地位。对话还触及了深度学习模型训练过程中的挑战，包括数据预处理、特征提取、模型复杂度调整等，并分析了这些因素对训练效果的影响。此外，展望了AI技术在视觉识别、自动驾驶、智慧医疗等领域的广阔应用前景，同时强调了数据质量和模型可解释性对于推动AI技术发展的重要性。整个对话体现了深度学习对现代AI技术进步的推动作用及其面临的挑战，以及其在解决实际问题中的巨大潜力。

通过网盘分享的文件：
链接: https://pan.baidu.com/s/1uyhRSKTuaXmsz8z8aLtAog 提取码: ni9j

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第四节课：

9月27日
主讲人：Dr. FU Yujun Eugene

录音有问题，未能保存，故第四节课无录音。

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第五节课

10月4日

猜ai：

https://www.youtube.com/watch?v=IkwWEEZXjPw

生成ai的由来：

https://www.youtube.com/watch?v=SVcsDDABEkM

重要的工具：变分自编码器


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