简介:摘要:随着现代科学技术的进步,人工智能系统在音乐教育教学应用的地位也逐渐提升。人工智能系统在音乐教育教学的运用不仅打破了传统的音乐教育模式,同时对我国音乐教育教学事业的发展起到了促进作用。本文通过对当代人工智能系统在中小学音乐教育教学中的应用情况分析,总结人工智能系统在中小学音乐教育教学中出现的问题及解决策略,为以后人工智能系统在中小学音乐教育教学的运用提供借鉴。 关键词:人工智能系统 音乐教育教学 应用研究 一、人工智能系统在教育教学的重要性 中小学阶段的学生处于身体和智力的发展阶段。学生因为所学的知识有限、生活阅历欠缺、心理素质较低,因此学校在进行音乐教育教学的时候要考虑到中小学时期学生的心理和身体发展的特点。国家新课程标准明确提出:在全面提高学生的素质教育中,首先要以培养学生的审美教育为核心。著名教育家蔡元培也曾经说过:“美育以养成高尚之风,以成国民之道德”。 [1]因此,当代中小学音乐教育要着重培养学生的审美能力。 二、人工智能系统在中小学音乐教育教学的应用情况 人工智能系统在音乐教学中的运用最早是从 20世纪 60年代开始的。当时的运用方法是把智能技术运用到键盘乐器中,使得这种乐器具有多种乐器的音色也有利于音乐的演奏。因为当时并没有大量的推广运用,因此并没有在音乐教学中产生很大的作用。 (一)人工智能技术与电子乐器的结合运用于音乐教育 随着人工智能技术的发展,人工智能技术在电子乐器上的运用也得到提升。人工智能化的电子乐器具有传统乐器所没有的优势。首先人工智能化的电子乐器具有大量乐器音色的存储能力,还可以在此基础上进行乐器音色的编排,然后这种乐器就可以根据已经设定好的编程指令演奏出来。其次,这种人工智能的功能使得乐器具有更多演奏形式和音乐编排的可能性,同时也增加了教育教学的趣味性。例如许多电子乐器生产商都大量生产了各种各样的电子钢琴。随着科技的进步,电子钢琴的功能也日益丰富,而且电子钢琴与传统钢琴的差别也在逐渐减少。国家近几年大力推进艺术教育的开展,大量的孩子在小学甚至幼儿园时期就开始了音乐学习,而钢琴作为乐器之王成为了大部分家长的首选。很多家长考虑到学习的成本和学生的学习特点,电子钢琴就成为了很好的钢琴替代学习工具。由于电子钢琴具有节省空间、学习成本低,有利于小组授课和更好的音乐品质的特点,在很多中小学校也运用电子钢琴进行教学。 (二)人工智能技术与音乐软件结合运用于音乐教育 随着计算机技术的发展,音乐软件开始更加智能化的发展。現今有大量的音乐通过计算机进行剪辑、合成、制作和播放,并且开始出现直接使用电脑来完成音乐创作的作品。电脑作曲软件的发展使得音乐的创作更加的便利,也减轻了创作者的创作难度。这种智能化音乐软件在教学中同样可以对于音乐教育教学发挥巨大的作用,在音乐教育中运用这种智能化的音乐软件可以让教师和学生之间更好的进行音乐上的交流。 (三)人工智能系统与网络教育的结合运用于音乐教育 人工智能技术的发展同时也推进了网络的发展,网络教学也成为中小学音乐教育教学中的重要教学方法之一。在中小学音乐教育教学过程中,像音乐欣赏、作品分析、乐器学习等课程都开始运用人工智能化的乐器、音乐软件进行音乐教学。人工智能化的网络教学方式不仅增加了音乐教育教学的方式,同时让学生更加便捷和轻松的学习和欣赏音乐。学生可以通过网络系统更好的了解音乐知识、音乐元素的功能,使得学生在学习的同时进行音乐体验。这样做到了在课堂上就可以使学生结合音乐理论进行实践。通过网络,学生获取音乐信息和知识的方式更加的便捷,同时可以在此基础上进行拓展性的学习。但是网络上的信息复杂而且具有不完全准确性,使得学生在进行网络化音乐学习的时候接触到错误的信息,或者不能完全的达到教师要求的学习目标。因此教师在进行人工智能网络化音乐教育的时候要注意教材的选择,对于音乐学习的网址教师可以上网进行一些筛选。
简介:本篇文章主要针对近年来大为火热的人工智能展开相应的讨论。开头讲述了人工智能的提出以及发展史,接下来详细描述了人工智能的三大核心驱动力——大数据,机器学习算法,硬件,最后列举了各领域中(例如汽车领域和金融领域)的应用和重大影响。
简介:摘要气道黏液栓是支气管哮喘(简称哮喘)的重要临床特征,和疾病预后有关。临床上,胸部CT是评估气道黏液栓的首选工具。目前CT影像的解读依赖于人工阅片,但哮喘患者的气道黏液栓多分布于中小气道,肉眼难以识别,同时人工阅片过度依赖于医生的经验,效率低下。近年来,深度学习和大数据技术不断进展,将人工智能(AI)辅助阅片技术引入临床应用,显著提高了黏液栓识别的效率和准确性。当下AI辅助气道黏液栓识别在囊性纤维化、慢性阻塞性肺疾病和哮喘等呼吸道疾病中均有应用,在黏液栓识别方面的高准确性以及与人工阅片的高一致性也得到证实。因此将AI技术应用于哮喘患者黏液栓的识别十分有意义。
简介:计算机科学的理论基础是数学,人工智能的基础很大一部分是计算机,由此我们可以得出数学必然也是人工智能的重要理论基础。2011年诺贝尔经济学奖获得者ThomasJ.Sargent就在2018年8月世界科技创新论坛上表示,人工智能其实就是统计学。虽然他的表达可能有点偏颇,因为人工智能的理论里不仅仅是统计学,还有数学别的分支的内容,但确信无疑的是,这一次人工智能热潮的理论基础就是统计学。无论是深度学习模型识别图片还是自然语言处理,其中都用到了概率统计学理论里的基本定理。一个人工智能模型能够最终训练成功,首先需要在数学上证明其可以达到稳定状态。