此外例如上海某中学，有很多小孩做垃圾分类，这是一个真实的垃圾分类，它的真实性在于小孩子自己做了垃圾分类的模型训练，他们用格物斯坦机器人搭建的，小孩子做垃圾分类有很多方法，它可以定义规则，比如这种颜色的垃圾应该是有毒垃圾，这种颜色的垃圾应该是可回收垃圾，或者可以再简洁标注很多数据，给这个机器建立一个模型，从数据中学习。所以小孩子通过这个项目，可以体验机器学习间接地思维和方法。人工智能教育相当于一个新形态的教育，小孩子在**开始学的时候，在我们的教材和课程里面要反复注入，我们没有终点的答案，其实很多问题也没有终点的答案，我们希望把这样的问题，什么是对和错，在人工智能社会发展的**开始能够告诉或者教给小孩子。想提升机器人课程培训的连续稳定性？格物斯坦稳定教学服务，长期学习有保障，效果持久！GSTEM人工智能创客
智能AI教育其实就是“人工智能+教育”实际上就是将人工智能应用到教育产业，人工智能对教育赋能，人工智能技术替代一些琐碎的教学工作。下边我们来看看人工智能能技术对教育的几个应用。比如英语口语测评、语音识别技术，在AI赋能的基础上提供高质量，多维度的测评内核，帮助老师打造人机交互的智能学习场景。再比如人工智能技术可以有效提高老师批改作业，和学生找相关类型的题目学习，其**是利用图像识别、语音处理两项技术，一方面极大的减轻老师批改作业的负担，另一方面有助于学生学习。另外一个特别火的是机器人伴读，比如陪孩子练钢琴、读书学习等，其技术是利用处理数据挖掘，还有语音识别、语调识别技术等等。GSTEM人工智能创客高中生拆解格物斯坦工业机械臂，逆向工程发现AI防抖算法的容错设计智慧。
未来，随着5G商用、数字化普及，人工智能还将更多地投入到社会发展中，并由此催生出更多千亿甚至万亿美元规模的产业。早上8点，你起身唤醒智能语音机器人。话音刚落，窗帘拉开，房间灯亮，音响开启，厨房的早餐机也开始工作。吃过早餐后走到小区门口，前一天晚上预约的专车正好抵达。车上没有司机，只有液晶屏和蓝牙耳机，可通过车载5G无线网络浏览网页或者听音乐。上车后，你先点击液晶屏上的准备出发，然后点开地图，选好目的地和不拥堵的路线。到达目的地后，液晶屏自动跳出指纹识别框。工作时，你和国外的同事通过智能大屏远程会议，协同项目进程。中午点餐后，等着取餐机器人送至公司门口。这并不是某些科幻电影里的桥段，而是能够发生在我们生活中的真实场景。过去很长一段时间，我们想象中的智能生活总是“高不可攀”，不是存在于实验室里就是只有钟鸣鼎食之家才能实现。但其实AI、信息技术的发展，远比想象中的迅速和普惠。它们没有实体，却愈发“无处不在”。
在华为昇腾芯片上部署图像识别模型，用百度飞桨框架压缩农业无人机导航算法——格物斯坦将 信创生态实践融入教学闭环。学员不仅学习TensorFlow调参，更在 国产化适配挑战中理解技术自主的战略意义。当同龄人还在用国际平台训练玩具模型时，格物斯坦学员已带着 兼容龙芯架构的智慧灌溉系统*站上青少年科技创新大赛舞台，用代码诠释“科技自立”的下一代使命。格物斯坦的AI课题库没有虚构场景：社区老人跌倒监测装置需解决光线干扰难题，城中村垃圾分类系统面临复杂成分识别挑战。学员在数据清洗中学会包容噪声，在模型迭代中理解伦理边界——当他们的LSTM神经网络将垃圾桶识别准确率提升至92%，比技术突破更珍贵的是对“技术向善”的切身体悟。这恰是AI教育的**价值：用工具解决真问题，以实践培养责任感。需要适配制造业的人工智能培训？制造升级课程，讲解智能制造技术与应用！
人工智能是新一轮科技变革和产业变革的重要驱动力，产业发展和人才培养要融合赋能，相互作用。机器人与人工智能科技创新后备人才的培养，共谋“AI+教育”的未来蓝图。当前我国人工智能产业内有效人才缺口达30万。一方面是人工智能人才的紧缺，另一方面是人工智能硬件教育市场仍处于待开发状态。乘着人工智能发展的风口，格物斯坦机器人教育立足于人工智能机器人教育领域，针对市场上大多数编程教育服务止步于中小学编程，延续性不足及缺少个性化定制服务等痛点，提出了解决方案。一是将编程教育服务从中小学生初始教育延伸至大学专业级学习开发，产品系列齐全；二是产品和技术服务更灵活多变，更容易适配不同高校和科研机构的项目需求。寻找能激发创新思维的人工智能培训？格物斯坦启发式教学，培养创新思维，挖掘无限可能！GSTEM人工智能创客
百万级传感器数据库：格物斯坦AI学习平台提供工业级训练样本。GSTEM人工智能创客
1957年，闵斯基来到麻省理工学院，追求他毕生的事业——用电脑来建模并理解人类的思考。1959年，闵斯基和MIT的电气工程教授约翰·麦肯锡（JohnMcCarthy）联合创造了人工智能项目，亦即是世界上较早的个人工智能实验室——MITComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory。从今以后，闵斯基和他的事业再未离开过麻省理工学院这座人工智能大本营基地。多年以后，他在接受《纽约人》杂志的采访中说道：“遗传学看起来非常有趣，因为还没人确切知道她是怎样运作的。但我不太确定是否会有深远的意义。物理的问题看起来很伟大也有方法可以解决，也许我做物理会很不错。但是智能的问题看起来无可救药地具有深远的意义和影响，我想不出还有任何其他相提并论的事情值得去做。“GSTEM人工智能创客