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AI Nachrichten Universität Xiamen: 120-seitige PPT „DeepSeek – Large Models für Lehre und Forschung an Hochschulen“ kostenlos herunterladen
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Universität Xiamen: 120-seitige PPT „DeepSeek – Large Models für Lehre und Forschung an Hochschulen“ kostenlos herunterladen
《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》ist ein populärwissenschaftlicher Bericht über den Einsatz des DeepSeek-Großmodells in Lehre und Forschung an Hochschulen, erstellt vom Big-Data-Lehrteam der Universität Xiamen, gehalten von Dozent Lin Ziyu und veröffentlicht am 25. Februar 2025. 《DeepSeek大模型赋能高校教学和科研》beschreibt ausführlich die Entwicklungsgeschichte der künstlichen Intelligenz, die technischen Prinzipien von Großmodellen, die Eigenschaften des DeepSeek-Großmodells sowie die Praxis der lokalen Bereitstellung an Hochschulen und erörtert zugleich die Anwendung von AI-generierten Inhalten (AIGC), auf Großmodellen basierende intelligente Agenten sowie die Frage, wie KI Lehre und Forschung an Hochschulen stärken kann.
Baidu Netdisk Download-Link:https://pan.baidu.com/s/1i0P1mYxBYpgl23OGC5EDxQ?pwd=6aer Zugangscode: 6aer
1. Kurze Geschichte der Entwicklung der künstlichen Intelligenz
Turing-Test: Im Jahr 1950 schlug Alan Turing eine Testmethode für maschinelle Intelligenz vor und legte damit das Grundkonzept der künstlichen Intelligenz.
Geburt der künstlichen Intelligenz: Im Jahr 1956 markierte die Dartmouth-Konferenz die offizielle Geburt der Disziplin der künstlichen Intelligenz.
Entwicklungsphasen: Die künstliche Intelligenz hat seit ihrer Entstehung mehrere Phasen durchlaufen, darunter eine Keimphase, eine Konsolidierungsphase und eine explosionsartige Wachstumsphase.
Zukunftsausblick: Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft fünf Phasen durchlaufen und sich schrittweise zur allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) entwickeln.
2. KI-Denken
Verstehen und Unterscheiden: Jeder Mensch sollte die grundlegenden Funktionsweisen der künstlichen Intelligenz verstehen und die Denkfähigkeit besitzen, zwischen menschlichen und maschinellen Fähigkeiten zu unterscheiden.
Zusammenarbeitsfähigkeit: Lernen Sie, mit künstlicher Intelligenz zusammenzuarbeiten, und verstehen Sie, wie man KI-Werkzeuge einsetzt.
3. Großmodelle: Die Avantgarde der künstlichen Intelligenz
Konzept des Großmodells: Großmodelle basieren auf Deep-Learning-Technologie und verfügen über eine riesige Anzahl an Parametern, starke Lernfähigkeit und Generalisierungsfähigkeit.
Entwicklungsverlauf: Großmodelle haben drei Phasen durchlaufen – Keim-, Konsolidierungs- und Explosionsphase –, wobei sich auch die Anforderungen an die Rechenleistung ständig weiterentwickelt haben.
Klassifizierung: Großmodelle lassen sich in Sprach-, Bild- und multimodale Großmodelle einteilen sowie nach Anwendungsbereich in allgemeine Großmodelle (L0), branchenspezifische Großmodelle (L1) und vertikale Großmodelle (L2).
Schlussfolgerungs-Großmodelle: Beispielsweise kann OpenAIs o3 komplexe logische Schlussfolgerungen ziehen und eignet sich zur Lösung mehrstufiger Probleme.
Technische Prinzipien: Basierend auf der Transformer-Architektur, realisiert durch Encoder-Decoder und Self-Attention-Mechanismen, werden starke Sprachverstehens- und Generierungsfähigkeiten erreicht.
4. Lokale Bereitstellung des DeepSeek-Großmodells an Hochschulen
Einführung in DeepSeek: DeepSeek ist ein leistungsstarkes Großmodell, das sich besonders bei mathematischen Schlussfolgerungen auszeichnet und geringe Trainingskosten aufweist.
Hochschulpraxis: Mehrere Hochschulen wie die Zhejiang-Universität und die Beijing Normal University haben begonnen, die lokale Bereitstellung von DeepSeek für Lehre und Forschung zu erkunden.
Vorteile der Bereitstellung: Die lokale Bereitstellung ermöglicht effiziente Offline-Nutzung, Anpassung, Schutz der Datenschutzes und Kostenoptimierung.
Bereitstellungslösungen: Umfasst die Kombination aus Modell-Feintuning und lokaler Wissensdatenbank (RAG), um die Leistung des Modells in bestimmten Bereichen zu verbessern.
Technische Herausforderungen: Hochschulen stehen vor Problemen wie unzureichender Rechenleistung und komplexer Technologiestacks, doch das KTransformers-Projekt der Tsinghua-Universität hat bereits Durchbrüche bei der kostengünstigen Bereitstellung erzielt.
5. AIGC-Anwendungen und Praxis
AIGC-Überblick: AIGC steht für AI-generated Content, also KI-generierte Inhalte, bei denen KI-Technologie zur Erzeugung von Text, Bildern, Audio und Videos eingesetzt wird.
Anwendungsszenarien: Umfasst zahlreiche Bereiche wie E-Commerce, Büroarbeit, Spiele, Unterhaltung, Film und Fernsehen, Kunst, Bildung, Design und Medien.
pener">Prompts: Stellt verschiedene AIGC-Tools (wie ChatGPT, DeepSeek, Tongyi Qianwen usw.) und Techniken zur Verwendung von Prompts vor.
Praktische Anwendungsfälle: einschließlich Textgenerierung, Bildgenerierung, Spracherzeugung, Videogenerierung, Programmierunterstützung, KI-Suche und intelligentem Büro.
VI. Intelligente Agenten auf Basis von Großmodellen
Konzept des intelligenten Agenten: Ein intelligenter Agent ist ein System, das menschliches Intelligenzverhalten nachahmt, in der Lage ist, seine Umgebung wahrzunehmen und autonom Entscheidungen zu treffen.
Auf Großmodellen basierende intelligente Agenten: Sie werden mithilfe großer Sprachmodelle aufgebaut und verfügen über Autonomie, Interaktivität und Anpassungsfähigkeit.
Anwendungsszenarien: Intelligente Agenten können in zahlreichen Hochschulbereichen wie Lehre, Verwaltung, Forschung und Dienstleistungen eingesetzt werden.
Anwendungsbeispiel: Beispielsweise der Super-Agent der Shanghai Maritime University, der Unterstützung beim Lernen, Lehren, Forschen, Verwalten und internationalen Austausch bietet.
VII. KI zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung an Hochschulen
Steigerung der Forschungseffizienz: DeepSeek unterstützt Forschende dabei, schnell Literaturrecherchen, Datenanalyse, Versuchsplanung und das Verfassen von wissenschaftlichen Arbeiten durchzuführen.
Interdisziplinäre Unterstützung: Überwindung disziplinärer Grenzen und Bereitstellung von Hilfestellung in vielen Fachbereichen.
Erfolgsbeispiel: Ein italienisches Forschungsteam veröffentlichte mithilfe von DeepSeek innerhalb eines Tages eine SCI-Arbeit.
Zu beachtende Hinweise: Vorsicht vor der Genauigkeit KI-generierter Inhalte; vermeiden Sie einen zu starken „KI-Geschmack“, der dazu führen kann, dass die Plagiatsprüfung nicht bestanden wird.
VIII. KI zur Förderung der Hochschullehre
Innovative Lehrmodelle: einschließlich adaptiver Lernsysteme, KI-Lehrassistenten, KI-Assistenten für Lehrkräfte, intelligenter Verwaltungssysteme und interdisziplinärer Ausbildung.
Steigerung der Lehrwirksamkeit: Durch intelligente Lernbegleiter, personalisierte Lernpfade und multimodale Lehrressourcen wird die Lerneffektivität der Studierenden deutlich verbessert.
Wandel der Rolle der Lehrkraft: vom „Vortragenden“ zum „Anleitenden“, „Zusammenarbeitenden“ und „emotionalen Verbindungsschaffenden“.
Zukunftsausblick: KI ist das „intelligente Gerüst“ der Bildung; Lehrkräfte sollten mit KI kooperieren und die Kombination aus menschlicher Wärme und technischer Präzision nutzen.
„DeepSeek-Großmodell zur Förderung von Lehre und Forschung an Hochschulen“ betont, dass Großmodelle ein wichtiges Forschungsgebiet im Bereich der künstlichen Intelligenz darstellen; ihre starken Fähigkeiten zum Sprachverständnis und zur Sprachgenerierung ermöglichen breite Anwendungen in Bereichen wie Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Übersetzen und intelligentem Kundenservice. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie erweitern sich auch die Einsatzszenarien der Großmodelle stetig, und sie werden in Zukunft in verschiedenen Bereichen der Hochschullehre und -forschung noch breiter eingesetzt werden.
