Генеративные нейросети поменяли подходы в обучении программированию |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-05-07 12:01 Журналисты издания IEEE Spectrum рассказали, что преподаватели программирования в вузах начинают меньше обучать синтаксису языков программирования. Больше внимания уделяется высокоуровневым навыкам, например, проверке готовых фрагментов кода и их последующему встраиванию в проект. Отмечается, что студенты активно применяют нейросети в задачах обучения. С помощью чат-ботов они анализируют научные статьи, ищут идеи, разбираются в сложных концепциях, генерируют темы для исследований и учатся программировать. Преподаватели не отстают от этого тренда и тоже начинают экспериментировать с генеративными моделями машинного обучения. Это меняет сам процесс обучения программирования. К примеру, студентов начинают учить разбивать большую задачу на более маленькие законченные по смыслу части. В будущем это должно помочь составлять правильные запросы к нейросетям. Модель машинного обучения не может написать полноценное приложение после первого же запроса, но может сделать это пошагово. Кроме того, студентов учат проверять уже готовые фрагменты кода и правильно встраивать их в проект. Это поможет быстро анализировать сгенерированный код и понимать, как его можно применить. Преподаватели согласны с тем, что нельзя запретить студентам использовать нейросети в обучении. Вместо этого можно научить их правильно пользоваться моделями машинного обучения и больше внимания уделять высокоуровневым навыкам. Кроме того, студентов учат скептически относиться к сгенерированному коду, чтобы не перетаскивать в проект галлюцинации чат-ботов. Источник: vk.com Комментарии: |
|