В рамках этой 100% онлайн-программы вы будете интегрировать генеративные инструменты искусственного интеллекта в планирование, реализацию и оценку образовательной деятельности"

Чтобы оптимизировать образовательные проекты, преподаватели используют инструменты искусственного интеллекта для обогащения опыта студентов. Однако для достижения ожидаемых результатов специалистам необходимо обладать обширными знаниями о стратегиях применения ИИ в учебном процессе. Таким образом, они смогут разрабатывать такие ресурсы, как чат-боты, динамические обучающие игры и даже инструменты для оценки успеваемости учащихся.

В связи с этим TECH представляет программу «Искусственный интеллект в образовании", где также рассматриваются этические, правовые и социальные аспекты. Благодаря исключительно практическому подходу преподаватели получат ощутимые навыки внедрения процедур искусственного интеллекта в образовательную среду. Студенты углубят свою педагогическую практику, сосредоточившись на таких аспектах, как персонализация обучения и постоянное совершенствование, которые необходимы для адаптивности образовательного процесса. Наконец,  в программе будут подробно проанализированы возникающие тенденции в области искусственного интеллекта в образовании, что позволит студентам быть в курсе последних инноваций в сфере образовательных технологий.

Следует отметить, что данная университетская программа основана на 100% онлайн-методологии, что позволяет студентам обучаться в своем собственном темпе. Для этого им необходимо лишь иметь устройство с доступом в Интернет. 

В основе академического плана лежит инновационный метод Relearning. Это модель обучения, поддерживаемая повторением наиболее важных материалов, чтобы знания надолго закрепились в памяти студентов. Для повышения эффективности обучения материалы дополняются широким спектром мультимедийных ресурсов (таких как интерактивные конспекты, дополнительное чтение или инфографика) для закрепления знаний и навыков. Таким образом, студенты учатся постепенно и естественно, не прибегая к дополнительным усилиям, таким как заучивание. 

Хотите наладить мгновенную обратную связь? Пройдите эту университетскую программу, вы будете выявлять области, требующие улучшения, и предлагать индивидуальную поддержку" 

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в образовании содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в образовании 
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет теоретическую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям  
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Благодаря революционной методологии Relearning вы оптимально интегрируете все знания, чтобы успешно достичь результатов, к которым вы стремитесь"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.  

Вы будете способствовать инновациям и постоянному совершенствованию образования за счет ответственного использования технологий"

У вас будет передовая и уникальная программа, и вы сможете справиться с трудностями образовательного процесса, основанного на машинном обучении"

Данная Специализированная магистратура обеспечит преподавателей навыками и знаниями, необходимыми для революции в сфере образования. Сочетая искусственный интеллект с современной педагогикой, студенты смогут разрабатывать персонализированные среды обучения. Кроме того, они будут способствовать инновациям в классе и разрабатывать образовательные стратегии с учетом потребностей учащихся. Специалисты получат комплексную призму для освоения приложений ИИ, что позволит оптимизировать процесс преподавания и обучения. Таким образом, специалисты смогут преодолевать трудности и создавать более эффективное образование.

Всего за год вы придадите своей карьере необходимый импульс и овладеете самыми современными технологиями для обогащения своей преподавательской практики"

Общие цели

• Понять теоретические основы искусственного интеллекта 
• Изучить различные типы данных и понять их жизненный цикл 
• Оценить решающую роль данных в разработке и внедрении решений в области искусственного интеллекта 
• Углубиться в алгоритмы и сложность для решения конкретных задач 
• Изучить теоретические основы нейронных сетей для разработки глубокого обучения 
• Проанализировать биоинспирированные вычисления и их значение для разработки интеллектуальных систем 
• Проанализировать текущие стратегии искусственного интеллекта в различных областях, определить возможности и проблемы 
• Понимать фундаментальные этические принципы, связанные с применением ИИ в образовательных целях 
• Проанализировать текущую законодательную базу и проблемы, связанные с внедрением ИИ в образовательный контекст 
• Поощрять ответственный подход к разработке и использованию решений ИИ в образовательных контекстах с учетом культурного разнообразия и гендерного равенства 
• Обеспечивать глубокое понимание теоретических основ ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети и обработку естественного языка 
• Понимать применение и влияние искусственного интеллекта в преподавании и обучении, критически оценивая его текущее и потенциальное использование 

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта  

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определить основные вехи                           и события 
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте 
• Изучить принципы и применение генетических алгоритмов, проанализировать их полезность для решения сложных задач 
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта 
• Изучить концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и понимание информации в цифровой среде 

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных  

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных 
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных 
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы 
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры 
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора 
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну 
• Анализировать нормативные аспекты, связанные с управлением данными, соблюдением норм конфиденциальности и безопасности, а также передовым опытом 

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте  

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации 
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации 
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта 
• Проанализировать контролируемые и неконтролируемые модели, включая методы и классификацию 
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта 

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование 

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных 
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций 
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных 
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста 
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных 
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных 

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте  

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем 
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства 
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах 
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения 
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными 
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями 
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач 
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях 

Модуль 6. Интеллектуальные системы  

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии 
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации 
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде 
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем 
• Изучать семантические рассуждения, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы, понимая их функциональность и применение в интеллектуальном принятии решений 

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных 

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения 
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения 
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных 
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения 
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы 
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным 
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных 
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста 

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения  

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении 
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей 
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом 
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей 
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей 
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей 
• Выполнять настройку гиперпараметров для тонкой настройки нейронных сетей, оптимизируя их работу на конкретных задачах 

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей  

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей 
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей 
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели 
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения 
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей 
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах 
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей 
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач 
• Понимать и применять методы регуляризации для улучшения обобщения и предотвращения перегрузки в глубоких нейронных сетях 

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow  

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений 
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow 
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных 
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow 
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей 
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки 
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле 
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей  

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения 
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений 
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras 
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах 
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели 
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач 
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения 
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей 
• Реализовывать методы семантической сегментации для детального понимания и классификации объектов на изображениях 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания  

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) 
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах 
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка 
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP 
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения 
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей 
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач 
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели  

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей 
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных 
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки 
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных 
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных 
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров 
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей 
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных 

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления   

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов 
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным алгоритмов 
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах 
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации  
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений  
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения 
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов 
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов  
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных вычислениях 

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение 

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги 
• Проанализировать последствия применения искусственного интеллекта для оказания медицинских услуг 
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения 
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности 
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности 
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления 
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе 
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности 
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта 

Модуль 16. Анализ данных и применение методов ИИ для персонализации образования 

• Применять ИИ для анализа и оценки образовательных данных с целью непрерывного совершенствования образовательных учреждений 
• Определять показатели эффективности на основе образовательных данных              для измерения и улучшения успеваемости учащихся 
• Внедрять технологии и алгоритмы ИИ для проведения предиктивной аналитики данных об успеваемости 
• Проводить индивидуальную диагностику трудностей в обучении с помощью анализа данных ИИ, выявлять особые образовательные потребности и разрабатывать специальные мероприятия 
• Решать вопросы безопасности и конфиденциальности при обработке образовательных данных с применением инструментов ИИ, обеспечивая соблюдение нормативных и этических требований 

Модуль 17. Разработка проектов по искусственному интеллекту в классе 

• Планировать и разрабатывать образовательные проекты, эффективно интегрирующие ИИ в образовательную среду, осваивать специальные инструменты для его разработки 
• Разрабатывать эффективные стратегии внедрения проектов ИИ в учебную среду, интегрируя их в конкретные предметы для обогащения и улучшения образовательного процесса 
• Разрабатывать образовательные проекты, применяя машинное обучение для улучшения качества обучения, интегрировать ИИ в дизайн образовательных игр для игрового обучения 
• Создавать образовательные чат-боты для помощи студентам в процессе обучения и решения вопросов, включать интеллектуальных агентов в образовательные платформы для улучшения взаимодействия и обучения 
• Проводить постоянный анализ проектов ИИ в образовании для выявления областей, требующих улучшения и оптимизации 

Модуль 18. Практика преподавания с использованием генеративного искусственного интеллекта 

• Осваивать технологии генеративного ИИ для их эффективного применения и использования в образовательной среде, планировать эффективные образовательные мероприятия 
• Создавать учебные материалы с помощью генеративного ИИ для повышения качества и разнообразия учебных ресурсов, а также для измерения прогресса учащихся инновационными способами 
• Использовать генеративный ИИ для корректировки оценочной деятельности и тестов, оптимизируя этот процесс 
• Интегрировать инструменты генеративного ИИ в педагогические стратегии для повышения эффективности образовательного процесса и проектирования инклюзивной среды обучения в рамках подхода универсального дизайна 
• Оценивать эффективность генеративного ИИ в образовании, проанализировав его влияние на процессы преподавания и обучения 

Модуль 19. Инновации и новые тенденции в области ИИ для образования 

• Освоить новые инструменты и технологии искусственного интеллекта, применяемые в образовании, для их эффективного использования в учебной среде 
• Интегрировать дополненную и виртуальную реальность в образование, чтобы обогатить и расширить возможности обучения 
• Применять разговорный ИИ для поддержки образования и интерактивного обучения студентов 
• Внедрить технологии распознавания лиц и эмоций для контроля участия и самочувствия учеников в классе 
• Изучать интеграции блокчейна и искусственного интеллекта в образовании для преобразования управления образованием и подтверждения сертификатов

Модуль 20. Этика и законодательство в области искусственного интеллекта в образовании 

• Определять и применять этические нормы при работе с конфиденциальными данными в образовательном контексте, уделяя первостепенное внимание ответственности и уважению 
• Проанализировать социальное и культурное воздействие ИИ в образовании, оценить его влияние на образовательные сообщества 
• Понимать законодательство и политику, связанные с использованием данных в образовательных учреждениях с применением ИИ 
• Определять взаимосвязь между ИИ, культурным разнообразием и гендерным равенством в образовательном контексте 
• Оценивать влияние ИИ на доступность образования, обеспечивая равенство в доступе к знаниям 

Данная Специализированная магистратура сочетает в себе технические аспекты искусственного интеллекта с практической направленностью на разработку образовательных проектов"