网易K12教育创新:尊重规律的‘微创新’

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在2017年的中国产品经理大会上,网易K12教育事业部的教学运营总监于思邑发表了关于“智能时代的教育创新”的主题演讲。他深入探讨了教育在智能时代的重要性和变革趋势。教育作为人类文明的核心活动,其本质是发现、了解、培养和发展人的过程,以适应社会发展并推动进步。自古以来,孔子的“因材施教”理念体现了个性化教育的早期设想,但在实际操作中实现仍有挑战。 随着科技飞速发展,教育体系面临着巨大压力,如65%的小学生将从事未来尚未存在的工作,这表明职业发展周期正在快速变化。科技驱动的职业生涯发展模型可能要求教育体系灵活调整,以应对这种不确定性。于思邑强调,教育创新不应是盲目的,而是基于对教育基本规律的理解,既要尊重传统教育的积累,又要在现有基础上进行“微创新”。 网易在教育创新方面已经付出了努力,具体表现为对教育理念的重塑、价值重建以及技术与教学模式的融合。他们关注的是如何利用科技手段,如人工智能等,来个性化教学,实现因材施教的理想。国家层面,十九大的召开强调了办好人民满意的教育,为教育改革提供了政策支持,提倡对传统教育进行全面而深入的改造。 智能时代的教育创新要求教育者和决策者们不断试错,寻找最佳的教学策略,以适应快速变化的社会需求和技术环境,同时保持对教育核心价值的坚守。未来的教育将以更加个性化、科技化的方式,赋能每个学生的成长,助力他们成为适应新时代需求的人才。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行