教育领域的人工智能促进了适应性学习和以学生为中心的学习，促进了更有效、更丰富的学习环境。现在报名吧！" 

人工智能（IA）在教育领域的应用已成为一种宝贵的工具，彻底改变了学生获取知识的方式和教育工作者管理教学过程的方式。由于有了智能算法，个性化学习变得更加容易，可以根据个人需求调整教育内容。这不仅能最大限度地提高效率，还能解决学习进度和风格上的差异。 

为此，TECH 开发了教育中的人工智能校级硕士课程，该课程不仅涉及人工智能的技术层面，还涉及相关的伦理、法律和社会问题。此外，在课堂上开发人工智能项目的实践重点将使教师掌握在教育环境中有效实施的实际技能。  

毕业生还将利用生成式人工智能研究教学实践，强调关注学习的个性化和持续改进，这是教育过程中适应性的关键方面。最后，还将讨论教育中的人工智能的新趋势，确保与会者了解教育技术的最新创新。 

通过这种方式，该课程将提供技术知识、实践技能以及伦理和反思视角的均衡组合，将自己定位为培养能够应对教育领域人工智能挑战和机遇的专业人才的领导者。 

因此，TECH 设计了基于 Relearning方法的综合资格认证。这种教育模式侧重于重复基本概念，以确保最佳理解效果。可访问性也是关键所在，因为只需要一个连接互联网的电子设备就可以随时访问内容，从而无需亲自参加或遵守预先确定的时间表。

人工智能有助于即时反馈，使教师能够确定需要改进的地方，并提供个性化支持"   

这个教育中的人工智能校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由教育中的人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 课程的图形化、示意图和突出的实用性内容提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的理论和实践信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 其特别强调创新方法  
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文 
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容 

你将在课堂上管理人工智能项目，从机器学习编程到在视频游戏和机器人中的应用"   

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。  

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。  

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。  

通过这个 100% 在线的课程，你将把生成式人工智能工具整合到教育活动的规划、实施和评估中"

通过广泛的多媒体资源库，你将掌握最前沿的人工智能技术，如增强/虚拟现实技术"

这个课程的主要目标是让教师掌握引领未来教育变革所需的技能和知识。通过将强大的人工智能工具与现代教学法相结合，本硕士学位将使毕业生能够创建个性化的学习环境，促进课堂创新，并制定适应性教育战略。他们将通过综合方法掌握人工智能应用，优化教学过程，为应对当代挑战做好准备，为后代培养更加包容、高效和相关的教育。 

选择TECH吧！你将为自己的职业生涯注入新的动力，成为技术创新领域的专业人士"  

总体目标

• 了解人工智能的理论基础
• 研究不同类型的数据，了解数据的生命周期
• 评估数据在开发和实施人工智能解决方案中的关键作用
• 深化算法和复杂性，解决具体问题 
• 探索神经网络的理论基础，促进 深度学习的发展
• 分析生物启发计算及其与智能系统开发的相关性
• 分析当前各领域的人工智能战略，确定机遇和挑战
• 了解与在教育环境中应用人工智能有关的基本伦理原则
• 分析当前的立法框架以及在教育领域实施人工智能所面临的挑战
• 鼓励在教育领域负责任地设计和使用人工智能解决方案，同时考虑到文化多样性和性别平等
• 全面了解人工智能的理论基础，包括机器学习、神经网络和自然语言处理
• 了解人工智能在教学中的应用和影响，批判性地评估其当前和潜在用途 

具体目标

模块 1. 人工智能基础  

• 分析人工智能从开始到现在的历史演变，确定关键的里程碑和发展
• 了解神经网络的功能及其在人工智能学习模型中的应用
• 研究遗传算法的原理和应用，分析其在解决复杂问题中的作用
• 分析词库、词汇表和分类法在构建和处理人工智能系统数据方面的重要性
• 探索语义网的概念及其对数字环境中信息组织和理解的影响

模块 2. 数据类型和周期  

• 了解统计学的基本概念及其在数据分析中的应用
• 从定量数据到定性数据，识别和分类不同类型的统计数据 
• 分析数据从生成到处置的生命周期，确定关键阶段 
• 探索数据生命周期的初始阶段，强调数据规划和数据结构的重要性
• 研究数据收集过程，包括收集方法、工具和渠道 
• 探索 Datawarehouse 概念，重点是其构成要素和设计 
• 分析与数据管理、遵守隐私和安全法规以及最佳实践相关的监管问题 

模块 3. 人工智能中的数据  

• 掌握数据科学的基础知识，包括信息分析的工具、类型和来源
• 探索利用数据挖掘和可视化技术将数据转化为信息的过程
• 学习datasets的结构和特征，理解其在准备和利用数据用于人工智能模型时的重要性
• 分析监督和非监督模型，包括方法和分类 
• 在数据处理和加工中使用特定工具和最佳实践，确保人工智能实施的效率和质量

模块 4. 数据挖掘选择、预处理和转换 

• 掌握统计推理技术，理解并在数据挖掘中应用统计方法
• 对数据集进行详细的探索性分析，以确定相关模式、异常现象和趋势 
• 培养数据准备技能，包括数据清理、整合和格式化，以便用于数据挖掘
• 实施有效策略处理数据集中的缺失值，根据具体情况应用估算或消除方法 
• 利用过滤和平滑技术，识别并减少数据中的噪音，以提高数据集的质量
• 解决 大数据环境中的数据预处理问题 

模块 5. 人工智能中的算法与复杂性  

• 介绍算法设计策略，让学生扎实了解解决问题的基本方法
• 分析算法的效率和复杂性，应用分析技术评估时间和空间方面的性能
• 研究和应用排序算法，了解它们的工作原理，并比较它们在不同情况下的效率
• 探索基于树的算法，了解其结构和应用 
• 研究具有堆Heaps的算法，分析其实现以及在高效处理数据方面的实用性
• 分析基于图形的算法，探索其在表示和解决涉及复杂关系的问题中的应用
• 学习 Greedy算法，了解其逻辑和在解决优化问题中的应用
• 研究并应用 backtracking技术系统地解决问题，分析其在各种情况下的有效性

模块 6. 智能系统  

• 探索代理理论，了解其工作原理的基本概念及其在人工智能和软件工程中的应用
• 研究知识表示法，包括分析本体及其在组织结构化信息中的应用
• 分析语义网的概念及其对数字环境中信息组织和检索的影响
• 评估和比较不同的知识表示法，整合它们以提高智能系统的效率和准确性
• 研究语义推理器、基于知识的系统和专家系统，了解它们在智能决策中的功能和应用

模块 7. 机器学习和数据挖掘 

• 介绍知识发现过程和机器学习的基本概念
• 研究作为监督学习模型的决策树，了解其结构和应用
• 使用特定技术评估分类器，衡量其在数据分类方面的性能和准确性
• 研究神经网络，了解其运行和架构，以解决复杂的机器学习问题
• 探索贝叶斯方法及其在机器学习中的应用，包括贝叶斯网络和贝叶斯分类器
• 分析从数据中预测数值的回归和连续反应模型
• 研究 clustering 技术，以识别无标签数据集的模式和结构
• 探索文本挖掘和自然语言处理（NLP），了解如何应用机器学习技术来分析和理解文本

模块 8. 神经网络，Deep Learning的基础  

• 掌握深度学习的基本原理，了解其在 Deep Learning中的重要作用
• 探索神经网络的基本操作，了解其在模型构建中的应用
• 分析神经网络中使用的不同层，学习如何适当选择这些层
• 了解如何有效连接各层和操作，以设计复杂而高效的神经网络架构
• 使用训练器和优化器来调整和提高神经网络的性能
• 探索生物神经元与人工神经元之间的联系，加深对模型设计的理解
• Fine Tuning 神经网络的超参数，优化其在特定任务中的表现 

模块 9. 深度神经网络训练  

• 解决深度神经网络训练中的梯度相关问题 
• 探索和应用不同的优化器，以提高模型的效率和收敛性
• 设置学习率，动态调整模型的收敛速度
• 在培训期间通过具体策略了解和解决过度调整问题 
• 应用实用指南，确保高效和有效地训练深度神经网络
• 将 迁移学习 作为一种先进技术来提高模型在特定任务中的性能
• 探索和应用 数据增强 技术，丰富数据集，提高模型的泛化能力
• 利用 " 迁移学习 " 开发实际应用，解决现实世界中的问题
• 了解并应用正则化技术，以提高深度神经网络的泛化能力并避免过度拟合

模块 10. 使用 TensorFlow进行模型定制和训练  

• 掌握 TensorFlow 的基础知识及其与 NumPy 的集成，以实现高效的数据处理和计算
• 利用 TensorFlow的高级功能定制训练模型和算法 
• 探索 tfdata 应用程序接口，高效管理和操作数据集 
• 在 TensorFlow中实现用于存储和访问大型数据集的 TFRecord 格式 
• 使用 Keras 预处理层，方便构建自定义模型
• 探索 TensorFlow 数据集 项目，访问预定义数据集，提高开发效率
• 利用 TensorFlow开发 深度学习 应用程序，将本模块所学知识进行整合
• 在现实世界中实际应用所学的所有概念，使用 TensorFlow 建立和训练自定义模型

模块 11. 使用卷积神经网络的Deep Computer Vision  

• 了解视觉皮层的结构及其与 深度计算机视觉的相关性 
• 探索和应用卷积层从图像中提取关键特征 
• 使用 Keras 在 深度计算机视觉 模型中实施聚类层及其应用 
• 分析各种卷积神经网络（CNN）架构及其在不同情况下的适用性
• 使用 Keras 库开发并实施 CNN ResNet，以提高模型的效率和性能
• 使用预训练的 Keras 模型，利用迁移学习完成特定任务
• 在 深度计算机视觉环境中应用分类和定位技术
• 利用卷积神经网络探索物体检测和物体跟踪策略
• 采用语义分割技术，详细了解图像中的物体并对其进行分类

模块 12. 用自然递归网络(RNN)和注意力进行自然语言处理(NLP)  

• 培养使用递归神经网络（RNN）生成文本的技能
• 在文本情感分析中应用 RNN 进行观点分类
• 理解并在自然语言处理模型中应用注意力机制
• 在特定 NLP 任务中分析和使用 Transformer 模型 
• 探索 Transformers 模型在图像处理和计算机视觉中的应用
• 熟悉  拥抱面  变换器 "库，以便高效地实施高级模型
• 比较不同的 变形金刚 库，评估它们对特定任务的适用性
• 开发 NLP 的实际应用，整合 RNN 和注意力机制，以解决现实世界中的问题

模块 13. 自动编码器、GAN 和扩散模型  

• 使用 自动编码器、 GAN 和扩散模型开发高效的数据表示
• 使用不完全线性自动编码器执行 PCA，优化数据表示
• 执行并理解自动堆叠编码器的操作
• 探索和应用卷积自动编码器，实现视觉数据的高效表达
• 分析和应用稀疏自动编码器在数据表示中的有效性
• 使用 自动编码器从 MNIST 数据集生成时尚图像 
• 了解生成对抗网络（GAN）和扩散模型的概念
• 在数据生成中实施并比较扩散模型和 GAN 的性能

模块 14. 生物启发式计算   

• 介绍生物启发计算的基本概念
• 探索社会自适应算法作为生物启发计算的关键方法 
• 分析遗传算法中的空间探索-开发策略 
• 研究优化背景下的进化计算模型  
• 继续详细分析进化计算模型  
• 将进化编程应用于特定的学习问题 
• 在生物启发计算框架内解决多目标问题的复杂性 
• 探索神经网络在生物启发计算领域的应用  
• 深化神经网络在生物启发计算中的实施和应用 

模块 15. 人工智能：战略和应用 

• 制定在金融服务中实施人工智能的战略 
• 分析人工智能对提供医疗服务的影响
• 识别和评估在卫生领域使用人工智能的相关风险 
• 评估工业领域使用人工智能的潜在风险 
• 在工业中应用人工智能技术提高生产力 
• 设计人工智能解决方案，优化公共管理流程 
• 评估人工智能技术在教育领域的实施情况 
• 在林业和农业中应用人工智能技术提高生产力 
• 通过战略性使用人工智能优化人力资源流程 

模块 16. 数据分析和人工智能技术在教育个性化中的应用 

• 在分析和评估教育数据时应用人工智能，推动教育环境的持续改善
• 根据教育数据确定绩效指标，以衡量和提高学生成绩
• 采用人工智能技术和算法，对学习成绩数据进行预测分析
• 通过人工智能数据分析，对学习困难进行个性化诊断，确定特殊的教育需求并设计具体的干预措施
• 在应用人工智能工具时，解决教育数据处理中的安全和隐私问题，确保符合法规和道德要求

模块 17. 在课堂上开发人工智能项目 

• 规划和设计将人工智能有效融入教育环境的教育项目，掌握开发人工智能的具体工具
• 设计有效策略，在学习环境中实施人工智能项目，将其融入特定学科，以丰富和改进教育过程
• 开发应用机器学习改善学习体验的教育项目，将人工智能融入到游戏式学习的教育游戏设计中
• 创建 聊天机器人 在教育平台中加入智能代理，以改善互动和教学
• 对教育中的人工智能项目进行持续分析，以确定需要改进和优化的领域

模块 18. 生成式人工智能教学实践 

• 掌握生成式人工智能技术，以便在教育环境中有效应用和使用，规划有效的教育活动
• 利用生成式人工智能创建学习材料，提高学习资源的质量和种类，并以创新方式衡量学习者的进步
• 使用生成式人工智能纠正评估活动和测试，简化和优化这一过程
• 将人工智能生成工具纳入教学策略，以提高教育过程的有效性，并根据通用设计方法设计包容性学习环境
• 评估生成式人工智能在教育领域的有效性，分析其对教学过程的影响

模块 19. 教育中的人工智能的创新和新兴趋势 

• 掌握应用于教育领域的新兴人工智能工具和技术，以便在学习环境中有效使用
• 将增强现实和虚拟现实技术融入教育，丰富和提升学习体验 
• 应用会话式人工智能来促进教育支持，促进学生之间的互动学习 
• 采用面部和情绪识别技术，监测学生在课堂上的参与情况和健康状况 
• 探索 区块链 与人工智能在教育领域的融合，以改变教育管理和验证认证 

模块 20. 教育中的人工智能的伦理与立法 

• 在教育背景下，确定并应用处理敏感数据的道德规范，将责任和尊重放在首位
• 分析人工智能对教育的社会和文化影响，评估其对教育界的影响 
• 了解与在涉及人工智能的教育环境中使用数据有关的立法和政策 
• 界定教育领域人工智能、文化多样性和性别平等之间的交叉点 
• 评估人工智能对教育可及性的影响，确保公平获取知识   

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