ИИ в образовании способствует адаптивному и ориентированному на ученика обучению, создавая более эффективную и насыщенную учебную среду. Поступайте сейчас!"

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в образовании стало бесценным инструментом, революционизирующим способы получения знаний учащимися и управления учебным процессом. Персонализация обучения стала более доступной благодаря интеллектуальным алгоритмам, адаптирующим образовательный контент в соответствии с индивидуальными потребностями. Это не только повышает эффективность, но и учитывает различия в темпе и стиле обучения.

По этой причине TECH разработал данную Специализированную магистратуру "Искусственный интеллект в образовании", в которой рассматриваются не только технические аспекты искусственного интеллекта, но и связанные с ним этические, правовые и социальные аспекты. Кроме того, практическая направленность на разработку проектов ИИ в классе позволит преподавателям получить практические навыки для их эффективного внедрения в образовательную среду.

Студенты также будут изучать практику преподавания с использованием генеративного ИИ, уделяя особое внимание персонализации обучения и непрерывному совершенствованию — ключевым аспектам адаптивности образовательного процесса. Наконец, будут обсуждаться новые тенденции в области ИИ для образования, что позволит студентам быть в курсе последних инноваций в сфере образовательных технологий.

Таким образом, программа обеспечит сбалансированное сочетание технических знаний, практических навыков и этических и рефлексивных взглядов, позиционируя себя в качестве лидера в подготовке специалистов, способных решать проблемы и использовать возможности ИИ в образовании.

Таким образом, TECH разработал комплексную программу квалификации, основанную на методологии Relearning. Эта форма обучения сосредоточена на повторении основных понятий для обеспечения их оптимального усвоения Доступность также является ключевым фактором, поскольку для доступа к материалам в любое время потребуется только электронное устройство с подключением к Интернету, что избавляет от необходимости лично присутствовать на занятиях или придерживаться заранее установленного расписания.

ИИ обеспечивает мгновенную обратную связь, позволяя учителям выявлять области, требующие улучшения, и оказывать индивидуальную поддержку"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в образовании содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Наиболее характерными 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

Вы будете руководить проектами по искусственному интеллекту в классе, начиная с программирования с помощью машинного обучения и заканчивая его использованием в видеоиграх и робототехнике"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из отрасли, 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.

В рамках этой 100% онлайн-программы вы сможете интегрировать инструменты генеративного ИИ в планирование, реализацию и оценку образовательных мероприятий"

Вы освоите передовые технологии искусственного интеллекта, такие как дополненная/виртуальная реальность благодаря обширной библиотеке мультимедийных ресурсов"

Главная цель этой программы — вооружить преподавателей навыками и знаниями, необходимыми для того, чтобы возглавить образовательные преобразования будущего. Сочетая мощный инструмент искусственного интеллекта с современной педагогикой, эта Специализированная магистратура позволит студентам создавать персонализированные среды обучения, способствовать инновациям в классе и разрабатывать адаптивные образовательные стратегии. Используя комплексный подход, они освоят приложения искусственного интеллекта для оптимизации процесса преподавания и обучения, что позволит им справиться с современными проблемами и создать более инклюзивное, эффективное и актуальное образование для будущих поколений.

Выбирайте TECH! Вы придадите своей карьере необходимый импульс и станете профессионалом, специализирующимся на технологических инновациях"

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 (NNN) 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 алгоритмы

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных вычислений
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным вычислениям
• 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 вычислений
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных вычислений
• 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

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"