Регистрация
О курсе обучения
Компетенции
Международные Проекты
Курсы для Руководителей
Проеткы
О программе обучения
"Искусственный интеллект в профессиональной жизни современного педагога"
Добро пожаловать на информационную страницу нашей образовательной программы, международного курса повышения профессиональных компетенции педагога, нацеленной на:
  • Новые компетенции
    - на развитие профессиональных знаний, новых навыков и компетенции с помощью использования современных технологий и инновационных инструментов в сфере образования во время подготовки уникального и эксплозивного контент для уроков, лекций и исследовательской деятельности обучающихся.
  • Новые возможности
    - на формирование уникальних возможностей для преподавателей разных дисциплин среднего, профессионального и высшего образования Центральной Азии с целью повышения , компетенции, квалификации и мастерство в креативной работе с обучающимися.
  • Высокое качество-PISA
    - на полноценное раскрытие профессионального потенциала педагога и внесения вклада в повышение качества образования на международном уровне для достижения передовых результатов в рамках международной системы оценки образовательных достижений - PISA.
Цель программы
Искусственный Интеллект в профессиональной жизни современного педагога
  • Инновации
    Подготовка профессорско-педагогического состава образовательных учреждений Центральной Азии для внедрения инноваций и современных технологий в учебном процессе школы колледжа и университета.
  • Экосистема
    Формирование уникальной в мире экосистемы для развития конкурентоспособной новаторской деятельности цифрового поколения Центральной Азии на региональной и международной арене.
  • Трансформация
    Трансформация Республики Казахстан в центр евроазиатских инновационных проектов и креативных разработок. Создание исследовательского центра мирового уровня по разработкам ИИ на базе республиканских Вузов.
Задачи программы:
Наша программа идеально подходит для педагогов, стремящихся к инновациям в образовании и желающих интегрировать передовые технологии в свою профессиональную деятельность.
Наша образовательная программа предлагает углубленное изучение роли инновационных технологий в формировании современных методик преподавания различных дисциплин. Участники курса получат знания о последних трендах в области менеджмент и управления образовательными учреждениями с применением элементов искусственного интеллекта (ИИ)
Программа также включает обзор инноваций и современных технологических решений, способствующих карьерному росту и развитию педагогических навыков. Особое внимание уделяется раскрытию новых возможностей и навыков, которые стали доступны благодаря применению ИИ в образовательной сфере.
Участники программы исследуют, как школьники могут использовать генеративный искусственный интеллект в учебном процессе, и как это влияет на обучение и развитие учащихся. Кроме того, программа включает тренинги, направленные на возрождение мотивации педагогов к личностному и профессиональному росту, а также на предотвращение и преодоление профессиональной усталости.
Ознакомительный модуль
Искусственный Интеллект в профессиональной жизни современного педагога
  • День 1:
    - Обзорная встреча и знакомства с участниками проекта.
    - Определение задач и целей курса повышения квалификации
    - Утверждение индивидуального проекта для каждего участника.

    На первом дне нашего обучения мы погрузимся в мир Генеративного Искусственного Интеллекта (Генеративного ИИ) и умных чатботов. Мы изучим основные принципы работы Генеративного ИИ и разберем, почему в последнее время этот направление достигло значительных успехов. Также мы рассмотрим богатую библиотеку сервисов ИИ, предназначенных специально для преподавателей.
  • День 2:
    Введение в Генеративный Искусственный Интеллект и Умные Чатботы

    Мы подробно разберем основные типы чатботов, их возможности, различия и области применения в образовательном процессе. Мы также представим вам примеры уроков и административных задач, с которыми чатботы успешно справляются. Важным аспектом будет понимание понятия "рабочего потока" и представление его практических примеров. Наконец, мы обсудим, как определить, использует ли ученик ИИ в учебном процессе.
  • День 3:
    Преодоление Ограничений Чат-ботов и Расширение Возможностей

    На втором дне мы поговорим о том, как преодолеть ограничения чат-ботов и расширить их функциональность. Мы углубимся в тему "промт-инжиниринга" и научимся программировать ответы чатботов в необходимом формате. Мы также рассмотрим методы работы с документами Google, веб-приложениями, которые увеличивают возможности чатботов, и переводом текста в формат кода для Microsoft Office. Будет особое внимание уделено быстрой работе с формулами в Excel и Google Sheets, а также созданию запросов для редактирования изображений.
  • День 4:
    Сервисы Генерации Изображений и Компьютерное Зрение

    На третий день мы погрузимся в мир сервисов генерации изображений и компьютерного зрения. Мы узнаем, как ИИ обучается анализировать изображения и распознавать машинный и рукописный текст. Повторно обсудим "промт-инжиниринг" и научимся программировать результаты генераторов изображений. Мы также научимся создавать презентации и рассмотрим рабочий процесс интеграции чатботов и сервисов генерации изображений. Важным аспектом станет обратный инжиниринг и создание промптов на основе изображений для создания единого стиля.
  • День 5:
    Сервисы Создания Видео и Аудио Контента

    На четвертом дне мы изучим, как ИИ моделирует аудио контент и как можно использовать чатботов и аудио-сервисы для создания голосовых отзывов. Мы рассмотрим технологии распознавания речи и преобразования речи в текст. Также мы изучим сервисы для создания видео-анимаций, создания видеороликов на основе изображений и их последующего объединения в слайдшоу. Мы также затронем тему генерации музыки и саундтреков, а также создания образовательных видеоуроков и лекций с использованием анимаций и голосовых комментариев.
  • День 6:
    Примеры Объединения Сервисов ИИ для Создания Интерактивных Уроков

    На пятый день мы рассмотрим практические примеры объединения сервисов ИИ для создания интерактивных уроков. Мы узнаем, как создавать тематические чат-боты, виртуальные экскурсии, адаптивные учебники, простые веб-игры и интерактивные тесты. Мы также обсудим процесс создания небольших сайтов и комиксов, демонстрируя, как Генеративный ИИ может быть использован в различных образовательных сценариях.
Программа углубленного обучения:
Комплексное исследование и практическое применение искусственного интеллекта (далее ИИ)
  • 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
  • 2.1. Практическое внедрение искусственного интеллекта Отраслевые применения ИИ-Примеры успешного внедрения
    • здравоохранение
    • финансирование
    • автономные транспортные средства
    • розничная торговля
    • телекоммуникации
    • энергетика


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
Образовательная Группа FEYDEY (Швейцария)
Мы предлагаем широкий спектр академических и каникулярных программ для наших международных студентов:
Школа-пансион в Швейцарии, зимние и летние лагеря, спортивные академии, дипломные программы и инновационные курсы онлайн,
посредством вебинаров и образовательных платформ.