1 phút sửa chữa tranh tường, vài phút thiết kế máy bay...... N cách để các trường cao đẳng và đại học mở AI

Cập nhật vào: 16-0-0 0:0:0

Làn sóng trí tuệ nhân tạo đang đến

Các trường đại học lớn đang phát triển và đổi mới các mô hình AI

Những thay đổi nào đã xảy ra trong việc giảng dạy?

Hãy cùng xem khuôn viên trường

Đại học Tứ Xuyên: Thực hành chỉnh nha trong môi trường ảo

Trong phòng thí nghiệm thông minh của Trường Răng Hàm Mặt Tây Trung Quốc, Đại học Tứ Xuyên, sinh viên tiến hành đào tạo chỉnh nha có độ chính xác cao trong môi trường ảo thông qua nền tảng giảng dạy tương tác AI.

Han Xianglong, Hiệu trưởng Trường Răng Hàm Mặt Tây Trung Quốc, Đại học Tứ Xuyên: Chúng tôi đã ra mắt "Mô hình Zhilian Nha khoa Tây Trung Quốc" và tích hợp các khả năng cơ sở của DeepSeek để chuyển đổi các trường hợp lâm sàng khổng lồ của bệnh viện và các dự án thực tế của các doanh nghiệp thành tài nguyên giảng dạy răng hàm mặt đa dạng.
Duan Peipei, phó giáo sư chỉnh nha, Trường Hàm Mặt Tây Trung Quốc, Đại học Tứ Xuyên: Lý thuyết chỉnh nha rất phức tạp, cần phải đối phó với những bệnh nhân luôn thay đổi trong thực hành lâm sàng. Bây giờ chúng tôi đã giải quyết vấn đề này bằng các phương pháp được hỗ trợ bởi AI.
Abbas, một sinh viên quốc tế đến từ Yemen: AI giúp chúng ta nhanh chóng làm quen với công việc lâm sàng và chuẩn bị cho thực hành lâm sàng. Ngoài ra, tôi cũng sẽ sử dụng công nghệ AI để giúp nước ta thực hiện đào tạo, đào tạo dự án AI.

Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh: Sử dụng các mô hình lớn AI để thiết kế máy bay lớn
Tại Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh, giáo viên và sinh viên đã trình bày cách sử dụng các mô hình AI để thiết kế một chiếc máy bay lớn.

Bằng cách nhập các yêu cầu thiết kế như loại, tải trọng và tốc độ của máy bay vào hệ thống thiết kế, mô hình AI sẽ tự động tạo kế hoạch thiết kế theo yêu cầu chỉ trong vài phút.
Luo Mingqiang, Phó Trưởng khoa Khoa học và Kỹ thuật Hàng không, Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh: Mô hình lớn này kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn của chúng tôi với phần mềm công nghiệp, có thể hoàn thành thiết kế sơ đồ khái niệm của máy bay và sinh viên có thể tinh chỉnh hơn nữa theo sơ đồ này.

Sinh viên cũng có thể sử dụng công nghệ thực tế ảo để xem xét thiết kế máy bay, đồng thời có thể sử dụng các hệ thống mô phỏng để kiểm tra trực quan hiệu suất của thiết kế trong các điều kiện bay khác nhau, đồng thời tối ưu hóa thiết kế hơn nữa để đảm bảo rằng mỗi liên kết đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng thực tế.
Shi Bin, sinh viên Đại học Beihang: Quy trình thiết kế cụ thể cần được thực hiện bởi chính mình. Sau khi thiết kế, chúng tôi cung cấp giải pháp cho AI, có thể xác định một số vấn đề tiềm ẩn mà chúng tôi có thể chưa phát hiện, đồng thời giúp chúng tôi giải quyết và tránh một số nguy hiểm tiềm ẩn.

Đại học Tongji: Khoác lên mình "áo giáp động đất" cho các tòa nhà đô thị
Thông qua việc tích hợp sâu các mô hình AI và công nghệ kỹ thuật, nhóm nghiên cứu của Đại học Tongji đã độc lập phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo để phòng chống thiên tai kỹ thuật động đất, khoác lên mình "áo giáp địa chấn" cho các tòa nhà đô thị.
Trong một lớp học có tên "Phòng chống thiên tai thông minh kết cấu", giáo viên đã trình bày cách sử dụng AI để nhanh chóng thiết kế bản vẽ kiến trúc và thu thập thông tin kết cấu tòa nhà, sau đó sử dụng mô hình AI phòng chống thiên tai kỹ thuật động đất để loại bỏ các điểm rủi ro có thể xảy ra.

Bằng cách tích hợp dữ liệu khổng lồ, kinh nghiệm kỹ thuật và các thuật toán cốt lõi được tích lũy bởi Phòng thí nghiệm Trọng điểm Quốc gia về Phòng chống và Giảm nhẹ Thiên tai Kỹ thuật Dân dụng, các nhà nghiên cứu của trường đại học đã phát triển một mô hình AI động đất, có thể nhận ra dự đoán cấp hai về phản ứng động đất của khu phức hợp tòa nhà. Bước đột phá công nghệ này đã cho phép phòng chống thiên tai đô thị chuyển từ "đếm trong ngày" sang "ứng phó trong vài giây".
Zhou Ying, Trưởng khoa Kỹ thuật Xây dựng, Đại học Tongji: Lấy Tháp Thượng Hải làm ví dụ, mô hình phân tích đàn hồi của nó mất một tuần để có kết quả. Hiện tại, sau thuật toán cốt lõi của mô hình động đất lớn, việc tính toán có thể được hoàn thành trong 88,0 giây.

Trong quá trình giảng dạy, sinh viên trở thành bác sĩ kỹ thuật, điều khiển robot leo tường và chó robot tiến hành kiểm tra an toàn kết cấu tòa nhà trong nhiều tình huống, nhanh chóng xác định hư hỏng cấu trúc như vết nứt và lỗ rỗng thông qua thuật toán AI nghe nhìn và tạo báo cáo đánh giá an toàn, để hoàn thành các nhiệm vụ chẩn đoán và xử lý kỹ thuật với độ chính xác cao và hiệu quả cao.
Zhou Ying, Trưởng khoa Kỹ thuật Xây dựng, Đại học Tongji: Trước đây, trở thành một bác sĩ kỹ thuật không chỉ mạo hiểm mà còn đòi hỏi hàng giờ làm mô hình, và thông qua AI, việc đào tạo mô hình đã được hoàn thành rất nhanh chóng. Các bác sĩ kỹ thuật chẩn đoán "bệnh mãn tính" và "bệnh cấp tính" trong các tòa nhà.

目前，同濟大學正將地震AI大模型應用於校園建築安全評估，未來還將逐步覆蓋上海220萬幢建築和其中的3000多幢優秀歷史建築，真正為建築的全生命週期保駕護航。

復旦大學：壁畫修復效率提升數百倍
Trong lớp học "Khảo cổ học AI" mới của Đại học Fudan, giáo viên và sinh viên chuyên ngành khảo cổ học và khoa học máy tính đã thành lập một nhóm liên ngành để giải quyết các vấn đề khác nhau trong việc bảo vệ di tích văn hóa.
Khóa học sáng tạo này bao gồm các nguyên tắc của công nghệ AI, tái tạo hình ảnh, cơ sở dữ liệu di tích văn hóa và các mô-đun khác, đặc biệt là mô hình trí tuệ nhân tạo được phát triển và ra mắt đặc biệt có tên là "Ma Liang", giống như một "cây bút thần" được trao cho các chuyên gia phục hồi, giải quyết các vấn đề về hiệu quả thấp và sơ đồ phục hồi đơn lẻ của phục hồi tranh tường truyền thống, và chỉ 1 phút có thể hoàn thành việc khôi phục kỹ thuật số của tranh tường, và có thể xác định một cách thông minh bảy loại di tích văn hóa như màu rụng và trầy xước, và độ chính xác của việc phục hồi đã đạt đến trình độ của các nghệ sĩ chuyên nghiệp. Mô hình AI này cũng cho phép phục hồi tranh tường không còn bị giới hạn bởi kinh nghiệm cá nhân, truyền cảm hứng cho các chuyên gia phục hồi.
Jin Cheng, giáo sư tại Trường Khoa học Máy tính, Đại học Phúc Đán: Giống như trong bức tranh tường này, khuôn mặt của đứa trẻ rơi ra ở một khu vực rộng lớn, và các chuyên gia bị giới hạn bởi suy nghĩ của chúng, vì vậy chúng có khả năng trong tiềm thức chỉ đưa ra một hoặc hai giải pháp.
Huang Jinhui, Giám đốc Văn phòng Tài năng của Đại học Phúc Đán: Kỷ nguyên AI thực sự đã mang lại nhiều điều kiện thuận lợi mới cho giáo dục đại học, và miễn là sinh viên có kỹ năng tốt và tư duy đổi mới, họ chắc chắn sẽ thích nghi với các nghề nghiệp khác nhau trong tương lai.

Giáo viên đại học có thể làm việc với AI như thế nào?
Với một mô hình AI lớn trong lớp học của trường đại học, nó có thể thay thế bài giảng của giáo viên? Giáo viên đại học có thể làm việc với AI như thế nào?
Jin Tian, Phó Giám đốc Phòng Học thuật của Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh: AI sẽ không thay thế mỗi chúng ta, cũng sẽ không thay thế giáo viên, chúng ta cần để AI trao quyền cho việc giảng dạy trên lớp, giải phóng giáo viên khỏi công việc lặp đi lặp lại ở cấp độ thấp và cho phép giáo viên chú ý hơn đến việc trau dồi khả năng đổi mới và khả năng thứ tự cao.
Tong Yao, nghiên cứu sinh tiến sĩ, Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh: Trong việc học trên lớp của chúng tôi, AI chỉ có thể cung cấp kiến thức rời rạc và giáo viên thường dựa vào nhiều năm kinh nghiệm giảng dạy và nắm bắt kỹ lưỡng kiến thức giữa các ngành khác nhau.
Jiang Chen, nghiên cứu sinh tiến sĩ, Trường Răng hàm mặt Tây Trung Quốc, Đại học Tứ Xuyên: Ví dụ, dự án của tôi nghiên cứu cách tự động xác định vị trí chụp X-quang sọ não của bệnh nhân có chính xác hay không, đây là một công cụ chẩn đoán có sự hỗ trợ của AI, nhưng việc ra quyết định lâm sàng cuối cùng vẫn cần được cân nhắc và đánh giá toàn diện ở nhiều khía cạnh dựa trên sự khác biệt cá nhân của bệnh nhân và phàn nàn của bệnh nhân. Loại kiến thức "ấm áp" này, bao gồm trách nhiệm nghề nghiệp và khả năng ra quyết định năng động, vẫn cần được giảng dạy bởi một người cố vấn. Về nghiên cứu khoa học, chẳng hạn như phát triển tài liệu mới và nghiên cứu liên ngành khác, chúng tôi vẫn cần quan điểm học thuật độc đáo và tư duy đổi mới của các cố vấn để đặt ra những câu hỏi độc đáo và đột phá.

Trọng tâm đào tạo nhân tài trong các trường cao đẳng và đại học đã thay đổi
Việc sử dụng các mô hình lớn AI đã nâng cao hiệu quả giảng dạy của các trường cao đẳng, đại học và giải quyết một số điểm khó khăn, khó khăn trong giảng dạy. Theo một cách nào đó, AI có lợi thế hơn con người và phần công việc này phù hợp hơn với AI. Trong bối cảnh này, định hướng đào tạo nhân tài trong các trường cao đẳng, đại học sẽ được điều chỉnh như thế nào?
Luo Mingqiang, phó trưởng khoa Khoa học và Kỹ thuật Hàng không, Đại học Hàng không và Du hành vũ trụ Bắc Kinh: Từ trước đây tập trung vào học kiến thức, cần chuyển sang ý tưởng giảng dạy theo định hướng đào tạo kiến thức và khả năng. Trong khóa học thiết kế tổng thể máy bay của Đại học Beihang, chúng tôi áp dụng phương thức dự án thiết kế nhóm cạnh tranh để rèn luyện ý thức chủ động và đổi mới, khả năng tư duy hệ thống toàn cầu và khả năng làm việc nhóm của sinh viên.
Ye Ling, Phó Hiệu trưởng Đại học Tứ Xuyên kiêm Giám đốc Phòng thí nghiệm Trọng điểm Quốc gia về Phòng chống và Kiểm soát Bệnh răng miệng: Chúng tôi đã thiết lập ý tưởng "chuyển đổi kỹ thuật số và thông minh", tích cực thúc đẩy tích hợp sâu công nghệ AI và giáo dục y tế, đồng thời tập trung vào việc đào tạo độc lập hơn những tài năng sáng tạo y tế liên ngành hàng đầu, những người có thể thích ứng với sự phát triển của khoa học và công nghệ.
Zheng Qinghua, Giám đốc Phòng thí nghiệm Giảng dạy của Trường Răng hàm Mặt Tây Trung Quốc, Đại học Tứ Xuyên: Trong việc định hình giá trị của sinh viên, cũng như trau dồi tư duy phản biện, khả năng đổi mới, giao tiếp hợp tác và các khả năng khác, đặc biệt là việc trau dồi khả năng thực tế cho các tình huống phức tạp, đây là những điều mà giáo dục đại học của chúng ta nên chú ý nhiều hơn và những điều này không thể thay thế bởi AI.
(Phóng viên CCTV Li Jingjing, Yao Wenli, Wang Dianjia, Zheng Yi)
Nguồn: Người dùng tin tức truyền hình trung ương