名古屋和岐阜大学
在学术 - 产业 - 政府合作中培养医疗人工智能领导者
AI-MAILs 项目已经在使用 MATLAB® 用于数据分析。除了在课堂上使用 MATLAB 之外，该项目还使用 MathWorks 进行培训、研讨会和个人咨询。事实证明，此次合作特别有益，因为它允许参与者在研讨会后向讲师提供反馈，这反过来又帮助讲师能够根据收到的反馈调整后续课程。
该项目帮助那些有临床问题并有兴趣开展利用人工智能研究但不确定方法的参与者。其教育效益已经应用于研究项目并记录在期刊文章中。项目主管表达了强烈希望未来继续与 MathWorks 合作的愿望。
关键成果
没有工程背景的医学生正在学习人工智能技能以帮助推进他们的研究
MathWorks 提供的培训、研讨会和个人咨询可满足各种教师和学生的需求
AI-MAIL 项目的参与者已经利用他们学到的技能将人工智能应用于医学研究，正如已发表的期刊文章所证明的那样
“AI-MAILs 项目帮助那些有临床问题并有兴趣开展利用人工智能研究但不确定方法的参与者了解可用的方法，包括如何使用 MATLAB，并推进他们的研究目标。”
—— 尾崎则夫博士，名古屋大学医学研究院特聘教授
阿米里大学
通过交互式机器学习实验室课程增强工程课程
阿米里大学是印度一所经 NAAC 认证的 A++ 级、多校区、多学科教学和研究机构。过去几年，该校电子与通信工程系将实验课与机器学习等多项硕士课程相结合&算法设计。本课程要求学生为各种应用设计、实施和评估基于机器学习的解决方案。在进行实验课时，教师需要一个强有力的策略来客观评估学生的表现，并快速验证学生的实验课代码和输出。
作为解决方案，副教授 Binoy B. Nair 博士使用了MATLAB Grader™ 和实时脚本。实时脚本通过滑块、按钮和集成媒体等交互元素丰富了学习体验，简化了复杂的机器学习概念。这使得学生无需大量编码即可学习、开发和测试机器学习模型。
MATLAB Grader 还简化了作业流程，提供即时评分和反馈，并营造了透明、客观的评估环境。学生在每次练习后都可以立即查看自己的成绩，这为他们在下次考试之前提供充足的时间提高自己的技能。
为了进一步简化学习曲线，Nair 博士在课程工具中提供了分类学习器应用程序、回归学习器应用程序和深度网络设计器应用程序，让学生能够以最少的编码创建复杂的机器学习和深度学习系统。MATLAB® 的直观性和易用性使其成为了比 Python® 更受欢迎的环境。
学生对机器学习和算法设计课程的积极反馈鼓励 Nair 博士将 MATLAB Grader 和实时脚本整合到 B.Tech 本科课程（例如机器学习和人工智能以及信息物理系统）的教学和学习过程中。
关键成果
MATLAB Grader 通过免维护的基于浏览器的环境实现了更快、更客观的学生评估
学生通过互动平台获得有关编码任务和作业的即时反馈
MATLAB 帮助教师将基于机器学习的课程整合到 M.Tech 课程中
“MATLAB Grader 简化了学生评估并使评估过程变得透明。由于他们可以在评估后立即得到关于自己表现的反馈，因此这也有助于在课程进展过程中提高学生的表现。”
—— Binoy B. Nair 博士，阿米里大学副教授
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