Zero coding и генеративный искусственный интеллект
в образовании
в образовании
Создано при помощи нейросети Kandinsky
Программа дополнительной профессиональной переподготовки «Zero coding и генеративный искусственный интеллект в образовании» предназначена для подготовки руководителей служб и подразделений в сфере информационно-коммуникационных технологий.
Срок обучения – 9 месяцев
Форма обучения – очный или очно-заочный с применением дистанционных образовательных технологий (онлайн-обучение)
Присваиваемая квалификация – Менеджер по информационным технологиям
Стоимость - бесплатно
В ходе обучения Вы научитесь:
Срок обучения – 9 месяцев
Форма обучения – очный или очно-заочный с применением дистанционных образовательных технологий (онлайн-обучение)
Присваиваемая квалификация – Менеджер по информационным технологиям
Стоимость - бесплатно
В ходе обучения Вы научитесь:
- применять алгоритмы и функции на языке Python, практически работать с библиотеками для языка программирования;
- применять конкретные конструкторы для создания цифровых решений – приложения, сайты, информационные ресурсы;
- использовать нейросети для создания контента, визуализации, видео и аудио материалов, а также грамотно писать промты (запросы) для работы с нейросетями (на примере GPT и аналогов).
Содержание программы
Модуль 1. Современные тенденции цифровой трансформации образования
1.1 Современные тренды образования
Мультимодальная педагогика. Интеграция учебных сред. Проблемно-ориентированный подход в образовательном процессе. Метавселенная образования.
4
1.2 Сквозные цифровые технологии в образовании
Обзор актуальных сквозных цифровых технологий, используемых в образовании, и применимых в образовательном процессе
Обзор актуальных сквозных цифровых технологий, используемых в образовании, и применимых в образовательном процессе
4
1.3 Искусственный интеллект и машинное обучение
Современное понятие машинного обучения и искусственного интеллекта. Определение. Основные термины. Классификация алгоритмов
Современное понятие машинного обучения и искусственного интеллекта. Определение. Основные термины. Классификация алгоритмов
6
1.4 Искусственные нейронные сети (НС)
Понятие НС. Модель нейрона, функция активации. Полносвязанные НС, сверточные и рекуррентные НС и их применение в различных отраслях.
Понятие НС. Модель нейрона, функция активации. Полносвязанные НС, сверточные и рекуррентные НС и их применение в различных отраслях.
8
1.5 Генеративный искусственный интеллект (GPT)
Понятие генеративного искусственного интеллекта. Виды генеративного ИИ. Возможности применения в различных отраслях. Возможности применения генеративного ИИ в отрасли «Образование». Автоматизация процессов. Генерация контента. Персонализация и создание индивидуальных образовательных треков.
Понятие генеративного искусственного интеллекта. Виды генеративного ИИ. Возможности применения в различных отраслях. Возможности применения генеративного ИИ в отрасли «Образование». Автоматизация процессов. Генерация контента. Персонализация и создание индивидуальных образовательных треков.
8
1.6 Этика искусственного интеллекта
Этические принципы в основе ИИ решений. Предвзятость алгоритмов. Недоверие к искусственному интеллекту. Приватность данных. Этические кодексы в сфере ИИ.
Этические принципы в основе ИИ решений. Предвзятость алгоритмов. Недоверие к искусственному интеллекту. Приватность данных. Этические кодексы в сфере ИИ.
8
ВСЕГО
38
1.15 Промежуточная аттестация. Тестирование
2
Модуль 2. Введение в программирование на языке Python
2.1 Введение в Python
Основные принципы и понятия языка Python. Основные встроенные типы данных. Основные операции языка Python. Консольный ввод и вывод.
Основные принципы и понятия языка Python. Основные встроенные типы данных. Основные операции языка Python. Консольный ввод и вывод.
6
2.2 Алгоритмы
Понятие алгоритма, формы записи и свойства алгоритма. Вычислительная сложность алгоритма и методы ее оценки.
Понятие алгоритма, формы записи и свойства алгоритма. Вычислительная сложность алгоритма и методы ее оценки.
6
2.3 Алгоритмы общего назначения
Алгоритмы сортировки, поиска максимума, минимума и заданного значения в списке. Быстрые и небыстрые алгоритмы. Реализация их на языке Python.
Алгоритмы сортировки, поиска максимума, минимума и заданного значения в списке. Быстрые и небыстрые алгоритмы. Реализация их на языке Python.
6
2.4 Управляющие конструкции
Алгоритмы. Программные блоки. Логические операторы. Циклы. Условные операторы.
Алгоритмы. Программные блоки. Логические операторы. Циклы. Условные операторы.
6
2.5 Функции
Определение функции. Аргументы функции: обязательные, необязательные. Передача аргументов: по значению, по ссылке. Области видимости переменных. Рекурсия.
Определение функции. Аргументы функции: обязательные, необязательные. Передача аргументов: по значению, по ссылке. Области видимости переменных. Рекурсия.
6
2.6 Работа с коллекциями
Коллекция. Индексация. tuple. list. Срезы. Списковые включения. Операции над списками.
Коллекция. Индексация. tuple. list. Срезы. Списковые включения. Операции над списками.
6
2.7 Организация кода. Работа с файловой системой
Модули. Пакеты, файл __init__.py. Зависимости: ключевое слово import, конструкция from ... import … PYTHONPATH. Точка входа в приложение. Работа с файлами.
Модули. Пакеты, файл __init__.py. Зависимости: ключевое слово import, конструкция from ... import … PYTHONPATH. Точка входа в приложение. Работа с файлами.
6
2.8 Основы объектно- ориентированного программирования (ООП)
ООП. Наследование. Полиморфизм. Инкапсуляция. ООП в Python. Метод __init__. Ключевое слово self. Свойства/атрибуты класса. Методы/функции. Наследование в Python. Статические методы, атрибуты класса.
ООП. Наследование. Полиморфизм. Инкапсуляция. ООП в Python. Метод __init__. Ключевое слово self. Свойства/атрибуты класса. Методы/функции. Наследование в Python. Статические методы, атрибуты класса.
6
2.9 Исключения
Инкапсуляция/сокрытие реализации в Python. Обработка исключительных ситуаций. Конструкция: try … catch … Пользовательские классы исключений.
Инкапсуляция/сокрытие реализации в Python. Обработка исключительных ситуаций. Конструкция: try … catch … Пользовательские классы исключений.
8
2.10 Внешние библиотеки
Загрузка и подключение (импорт) внешних библиотек Python. Библиотеки Numpy, Matplotlib, skimage. Их назначение.
Загрузка и подключение (импорт) внешних библиотек Python. Библиотеки Numpy, Matplotlib, skimage. Их назначение.
8
ВСЕГО
64
2.11 Промежуточная аттестация. Тестирование
2
Модуль 3. Low code/no code программирование: альтернатива разработке
3.1 Low code/no code программирование
Основные понятия. Примеры применения. Обзор готовых решений
Основные понятия. Примеры применения. Обзор готовых решений
8
3.2 Web – дизайн
Основные понятия веб-дизайна. Планирование пользовательского интерфейса, создание дизайна (цветовые решения, раскладки и графики страниц). Основные принципы и правила веб-дизайна Шрифты и типографика в веб-дизайне.
Основные понятия веб-дизайна. Планирование пользовательского интерфейса, создание дизайна (цветовые решения, раскладки и графики страниц). Основные принципы и правила веб-дизайна Шрифты и типографика в веб-дизайне.
10
3.3 Low code платформы и сервисы с поддержкой языка Python: разработка решений с минимумом кода
Развертывание продукта
Развертывание продукта
10
3.4 No code платформы и сервисы: разработка решений из готовых элементов без программирования
Разработка сайтов
Разработка сайтов
12
3.5 No code платформы и сервисы: разработка решений из готовых элементов без программирования
Разработка веб-приложений
Разработка веб-приложений
12
ВСЕГО
52
3.6 Промежуточная аттестация. Тестирование
2
Модуль 4. Цифровые решения на основе нейросетей
4.1 Применение нейросетей для создания контента для образования. Обзор готовых решений
Возможности использования НС в образовании: примеры. Обзор готовых решений на рынке (бесплатных, платных) для создания аудио, видео, визуального контента, текстовой информации.
Возможности использования НС в образовании: примеры. Обзор готовых решений на рынке (бесплатных, платных) для создания аудио, видео, визуального контента, текстовой информации.
8
4.2 Работа с текстом (файлы, контент план)
10
4.3 Работа с визуалом (презентации, фотографии, стиль)
10
4.4 Создание видеоконтента
Создание и монтаж видеоконтента. Обработка аудио.
Создание и монтаж видеоконтента. Обработка аудио.
12
4.5 Промптинг в работе GPT (на примере ChatGPT)
Понятие промта. Правила составления промта для получения качественного ответа. Правильные приемы при общении с нейросетью. Шаблоны написания промтов.
Понятие промта. Правила составления промта для получения качественного ответа. Правильные приемы при общении с нейросетью. Шаблоны написания промтов.
12
ВСЕГО
52
4.5 Промежуточная аттестация. Тестирование
2
Практика: защита проектной работы
5.1 Определение тематического поля и темы проекта. Поиск и анализ проблемы. Постановка цели проекта
6
5.2 Анализ имеющейся информации. Поиск оптимального способа достижения цели проекта (анализ альтернативных решений), построение алгоритма деятельности. Анализ ресурсов.
12
5.3 Составление плана реализации проекта: пошаговое планирование работ.
6
5.4 Изучение возможностей использования результатов проекта (выставка, продажа, включение в банк проектов, публикация).
6
5.5 Анализ результатов выполнения проекта
6
ВСЕГО
36
