埃默里大学AI学习中心的体验式学习项目

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埃默里大学（2024USNews美国大学排名：24）的人工智能学习中心（Emory University AI Learning Center）为学生提供了将人工智能（AI）应用于现实项目的体验式学习机会。这些项目不仅帮助学生们掌握了AI技术，还培养了他们的非技术技能，如项目管理和客户沟通。通过这些项目，学生们能够在伦理和公平的视角下解决实际问题，推动全面发展。本文将深入探讨埃默里大学AI学习中心的体验式学习机会，并详细介绍几个具体项目，包括使用机器学习分析乌干达儿童的绘画、为埃默里大学的Ombuds办公室开发聊天机器人，以及为Morran实验室创建深度学习模型以自动化蠕虫计数和分类。

埃默里大学AI学习中心的体验式学习机会

埃默里大学人工智能学习中心宣布将在全州范围内进行教育巡回活动。此次名为“AI + You”的教育巡回活动由埃默里大学人工智能学习中心与罗文基金会和乔治亚商会合作举办，旨在通过免费短期课程帮助乔治亚州居民掌握人工智能技能。活动将于6月13日在瓦尔多斯塔的Rainwater会议中心启动，随后将在乔治亚州的多个城市进行，包括奥尔巴尼、阿尔法利塔、雅典、奥古斯塔等。每站活动将向公众免费开放，参与者将学习人工智能的基础知识，并有机会与人工智能专家进行问答交流。

埃默里大学的AI.Humanity计划致力于通过跨学科研究和社区领导力推动人工智能的发展，以更好地服务人类健康、创造经济价值和促进社会正义。罗文基金会和乔治亚商会也将支持此次巡回活动，旨在通过教育和培训提升乔治亚州的劳动力发展。这一系列活动不仅为学生提供了宝贵的学习机会，也为社区居民提供了了解和掌握AI技术的途径。

使用机器学习分析乌干达儿童的绘画

《乌干达的故事在成长》是由埃默里大学的Valeda Dent和Geoff Goodman领导的一个研究项目，展示了图书馆为基础的社区参与和可及性是学习的强大工具。该项目使用心理分析的讲故事/故事表演干预来研究学前儿童的学校准备情况。研究表明，这种干预方法有助于乌干达农村儿童，特别是最脆弱的儿童，发展支持识字和学校准备的口头语言技能。

项目还展示了早期识字干预有潜力改善乌干达的识字率、学生成功率和未来经济前景。Dent和Goodman的研究还涉及图书馆对性别、家庭和社会角色、学习准备、儿童艺术作品和自我表现以及照顾者心理健康的影响。他们希望通过人工智能技术分析大量原始数据，并计划将研究扩展到包括本科生和研究生在内的学生群体。

通过使用机器学习技术，研究团队能够分析大量儿童绘画作品，从中提取出有价值的信息。这些信息不仅有助于了解儿童的心理状态和情感表达，还可以为教育工作者提供有针对性的教学建议。机器学习技术的应用，使得这一研究项目能够更高效地处理和分析数据，从而得出更为准确和全面的结论。

为埃默里大学的Ombuds办公室开发聊天机器人

埃默里大学的Ombuds办公室致力于为学生、教职员工和其他社区成员提供一个安全、保密的环境，以解决各种问题和冲突。为了提高服务效率和用户体验，埃默里大学AI学习中心的学生们参与了开发一个聊天机器人的项目。这个聊天机器人旨在为用户提供即时的帮助和指导，解答常见问题，并引导用户找到合适的资源和支持。

在开发过程中，学生们不仅需要掌握自然语言处理（NLP）和机器学习等技术，还需要了解Ombuds办公室的工作流程和用户需求。他们通过与Ombuds办公室的工作人员进行深入交流，了解用户的常见问题和需求，从而设计出一个高效、实用的聊天机器人。

这个项目不仅提高了Ombuds办公室的服务效率，还为学生们提供了宝贵的实践经验。他们在项目中学会了如何将技术应用于实际问题，如何与客户沟通和合作，以及如何在项目管理中协调各方资源和需求。这些非技术技能对于他们未来的职业发展同样重要。

为Morran实验室创建深度学习模型以自动化蠕虫计数和分类

Morran实验室专注于研究寄生虫和宿主之间的相互作用，特别是蠕虫的行为和分类。传统的蠕虫计数和分类工作需要大量的人工操作，不仅耗时费力，还容易出现人为错误。为了提高研究效率，埃默里大学AI学习中心的学生们参与了为Morran实验室创建深度学习模型的项目。

这个深度学习模型旨在自动化蠕虫的计数和分类工作，从而大大提高研究效率。学生们通过收集和标注大量蠕虫图像数据，训练深度学习模型，使其能够准确识别和分类不同种类的蠕虫。在这个过程中，他们不仅需要掌握深度学习和计算机视觉等技术，还需要了解蠕虫的生物学特征和分类标准。

通过这个项目，学生们不仅提高了自己的技术能力，还学会了如何将技术应用于生物学研究，如何与生物学家合作解决实际问题。这种跨学科的合作经验，对于他们未来的职业发展具有重要意义。

伦理和公平视角下的AI应用

埃默里大学AI学习中心的项目不仅注重技术的应用，还强调伦理和公平的重要性。在每一个项目中，学生们都需要考虑技术应用的伦理问题，如数据隐私、算法偏见和公平性等。他们通过学习和讨论相关的伦理问题，培养了对技术应用的责任感和社会责任感。

例如，在分析乌干达儿童绘画的项目中，研究团队需要确保数据的隐私和安全，避免对儿童造成任何负面影响。在开发Ombuds办公室的聊天机器人时，学生们需要考虑如何确保机器人的回答公正、准确，不会对用户造成误导或伤害。在为Morran实验室创建深度学习模型的项目中，学生们需要确保模型的准确性和可靠性，避免因算法偏见导致的错误分类。

通过这些项目，学生们不仅掌握了AI技术，还培养了对技术应用的伦理和公平的敏感性。这种全面的发展，使得他们在未来的职业生涯中，能够更好地应对技术应用中的各种挑战，为社会做出更大的贡献。