Международный тренинг педагогов "Инновации и современные технологии в образовании и карьерном росте педагогов", организованном Швейцарской образовательной группой FEYDEY в рамках повышения квалификации педагогов организаций среднего образования по формированию предметных компетенций и функциональной грамотности, цифровых компетенций и коммуникативных навыков, а также дальнейшего сопровождения и возможностью интеграции международного опыта полученных знаний в школах города Алматы.

Получение необходимых навыков и знаний при использовании современных технологий и новых инструментов для профессионального роста и креативной работы с обучающимися.

- изучение роли инновационных технологий в формировании современных педагогических методов обучения;
- изучение современных трендов менеджмента и управления образовательным учреждением;
- знакомство с инновациями и современными технологиями в образовании и карьерном росте педагога;
- определение педагогами сфер использования школьниками Генеративного Искусственного Интеллекта;
- изучение современных концепций по личностному развитию и психологической поддержке педагога;
- изучение международных форм коммуникаций и диалога с родителями;
- тренинг по возрождению мотивации к личностному росту педагога и избавление от симптома профессиональной усталости; - получение международных методических рекомендаций.

В сентябре и октябре месяце 2023 года в Швейцарии по инциативе управления образования города Алматы прошли курсы повышения квалификации 50 руководителей общеобразовательных организаций по теме «Инновации и современные технологии в образовании и в карьерном росте».

Швейцария. Дистанционное обучение: вебинары, лекции.
в понедельник 20.11.2023 в 20:30 по Алма-атинскому времени состоится первая встреча педагогов второго потока обучения по программе FEYDEY Pedagogy (AI in Education)
Ссылка на ZOOM встречу будет отправлено вам на ваш емайл регистрации и также опубликована здесь на странице.

Обучение будет проходить на платформе MS TEAMS

- Педагоги организаций среднего образования города Алматы и Республики Казахстан.

Комплексное исследование и практическое применение искусственного интеллекта (далее ИИ)

Модуль 1. Фундаментальные аспекты искусственного интеллекта.

1.1. Введение в ИИ
• историческое развитие ИИ
• основные концепции и терминология ИИ
• текущее состояние ИИ
• перспективы развития ИИ
• влияние ИИ на общество

1.2. Основы машинного обучения
Различие обучений с учителем, без учителя с закрепленным консультантом.
Основные алгоритмы и методы оценки моделей:
• типы обучения
• оценка и валидация моделей
• выбор и настройка моделей
• регуляризация и устойчивость моделей
• практические аспекты машинного обучения
• понимание ошибок модели
• реальные кейсы применения машинного обучения

1.3. Детальное обучение нейронных сетей, сверточные и рекуррентные нейронные сети
• архитектуры нейронных сетей
• оптимизация и обучение моделей
• перенос обучения и аугментация данных
• генеративные модели

1.4. Инструментарий разработчика ИИ
Работа с Python, основные библиотеки для машинного обучения и глубокого обучения (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch):
• работа с Python
• библиотека машинного обучения
• глубокое обучение с TensorFlow и PyTorch
• разработка и деплой моделей

1.5. Анализ и обработка "больших данных"
Основы работы с "большими данными", инструменты и технологии для анализа данных:
• введение в "большие данные"
• обработка и хранение данных
• аналитика "больших данных"
• визуализация данных
• очистка и предварительная обработка данных
• практические примеры

Модуль 2: Практическое внедрение искусственного интеллекта

2.1. Отраслевые применения ИИ: Примеры успешного внедрения ИИ:
• здравоохранение
• финансирование
• автономные транспортные средства
• розничная торговля
• телекоммуникации
• энергетика

2.2. Проектная работа в области ИИ
Командная работа над реальными отраслевыми задачами, разработка и внедрение моделей ИИ в реальных сценариях:
• формирование команд проекта
• идентификация и формулировка задач
• сбор и подготовка данных
• разработка и оценка моделей
• интеграция и оптимизация
• деплоймент и мониторинг моделей
• получение обратной связи
• презентация результатов

2.3. Этические и социальные аспекты ИИ
Обсуждение этических вопросов, связанных с ИИ, влияние ИИ на общество и трудоустройство:
• этические принципы в ИИ
• социальное воздействие ИИ
• приватность данных и защита информации
• безопасность ИИ и устойчивость моделей
• доступность и эксклюзивность ИИ
• законодательные и нормативные рамки
• этический аудит и сертификация ИИ
• общественное участие и вовлечение стейкхолдеров

2.4. Инновационные разработки в ИИ
Обзор последних достижений и текущих исследовательских тенденций в области искусственного интеллекта:
• передовые исследования в ИИ
• новые архитектуры и алгоритмы
• ИИ и квантовые вычисления
• разработка надежных и интерпретируемых моделей ИИ
• ИИ в кибербезопасности
• перспективные технологии ИИ
• практические примеры инноваций в ИИ