ChatGPT爆火| 微软ATP推出教师AI素养提升秘籍

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最近全球爆火的ChatGPT,让我们领略AI技术的迅猛发展,尤其在自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)等方向与教育的结合日趋紧密,人工智能在教育领域中的应用呈现出快速增长的趋势。

几乎是在一夜之间

ChatGPT刷爆网络和朋友圈

“ChatGPT上线2个月活跃用户破亿”

“ChatGPT会不会使部分岗位失业”

等多个话题接连登上微博热搜

ChatGPT爆火| 微软ATP推出教师AI素养提升秘籍

ChatGPT爆火| 微软ATP推出教师AI素养提升秘籍

ChatGPT爆火| 微软ATP推出教师AI素养提升秘籍

微软作为全球领先的软件、服务、设备和解决方案供应商,是以创新为驱动的国际性科技公司。微软中国研发集团一直致力AI研究,多项AI技术保持全球第一,被誉为中国AI产业的黄埔军校。 

ChatGPT爆火| 微软ATP推出教师AI素养提升秘籍

微软ATP助力AI在教育领域的应用

AI如何助力提高教学队伍的组织与管理?AI如何大幅提高教师自我研修能力?AI如何大幅促进学习方式变革?

微软ATP致力于培养将AI技术思维融入教育核心业务的人才,促进关键业务流程的数字化与关键教育场景的智能化,从而大幅提高教育工作者和学习者的效率,创新教育教学生态。

ChatGPT爆火| 微软ATP推出教师AI素养提升秘籍

▍微软ATP·教师AI素养培养课程

目前,仍存在许多基础教育老师对AI缺乏了解,难以利用AI技术提高教学质量、教学效率。

因此,为了培养中小学等基础教育老师的AI素养,提高他们的教学能力,我们组织了这一系列教师AI素养培训课程。 

课程

主题

内容

1

开营仪式 

开营宣讲 

微软参观 

2

人工智能导论 

  • 人工智能概念

  • 历史发展 

  • 基础技术 

  • 应用领域   

_

AI对教育的影响 

  • 高质量教师队伍建设的意义 

  • 教师需要什么样的人工智能

  • 人工智能赋能教学展望  

3

数据分析基础 

  • 什么是数据分析,以及数据在AI领域的重要性 

_

AI的技术基础:AI 模型 

  • AI 模型是什么 

  • AI 模型的生命周期 

_

使用 AI 模型的几种方法 

  • 使用模型

  • 使用训练代码

  • 使用训练代码 + 预训练模型

  • 使用算法

4

智能语音  

  • 科普智能语音的基本原理,介绍世界主流的AI平台,并通过导师指导体验智能语音技术。

_

智能语音实战 

  • 实战任务: 
    A:构思设计基于Azure语音认知服务的小应用(PPT提交设计)

    难度系数:★ 


    B:《设计一款多语言AI同声传译机器人》。

    难度系数:★★★ 

5

自然语言处理 

  • 科普自然语言处理的基本原理,介绍世界主流的AI平台,并通过导师指导体验自然语言处理技术。 

_

自然语言处理应用实战 

  • 中小学课程文本分类,实现一个基于文本的分类模型,能够对中小学课程文本进行分类。 

6

计算机视觉  

  • 科普计算机视觉的基本原理,介绍世界主流的AI平台,并通过导师指导体验计算机视觉技术。

_

计算机视觉

实战 

  • 计算视觉在PPT制作中的应用,通过Officeplus提升教师PPT制作能力和效率。 

_

计算机视觉

应用实践 

  • 实现一个基于图像的分类模型,能够对不同类别的图像进行分类。训练数据是一个图像数据集,其中包含图像文件和图像类别两个特征。图像类别包括动物、植物、建筑物、交通工具等几类。 

7

AI新技术介绍之ChatGPT 

  • 科普当前最火的AI大模型-ChatGPT的基本原理,探索ChatGPT在教育行业中的应用场景。 

_

ChatGPT对教育的影响  

  • 学习和探索ChatGPT在教育工作中的应用,例如高效备课、资料整理、表格运算、范文撰写等。 

8

AI新技术介绍之提示学习  

  • Prompt Learning:用提示学习调教大模型 

_

AI新技术介绍之图像生成 

  • 介绍AIGC领域中的图像生成进化史,探索在教育行业中的应用场景。  

_

AI新技术介绍之3D动画

生成   

  • 在计算机中如何重建三维世界,探索在教育行业中的应用场景。 

9

机器学习基础 

  • 有监督 vs 无监督 

  • 回归、分类及序列预测 

  • 数据集的划分 

  • 模型的评价方法  

_

线性回归模型、梯度下降算法 

  • 一元线性回归的原理 

  • 多元线性回归的原理 

  • 梯度下降算法 

_

机器学习经典模型   

  • 分类模型(朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树和 SVM 原理)

  • 序列预测模型(CRF,HMM) 

  • 聚类等无监督模型  

10

模型训练全周期初体验I  

  • Python编程切分数据集,并进行数据处理集 

     训练并存储模型(回归及分类) 

_

深度学习基础 

  • 神经网络概念和历史 

11

神经网络与

深度学习 

  • 激活函数、前向传播和反向传播 

    各种类型的神经网络 

_

训练神经网络进行分类 

  • tensorflow的使用 

  • 训练神经网络 

12

AI道德与准则 

  • 了解对机器人AI进行道德约束的基本设定,特别是在基础教育中的应用AI技术的规范与约束。  

_

智能对话与

虚拟主播 

  • 智能对话系统的分类和介绍 

  • 其中的NLP模块 

  • 虚拟主播简介 

13

DE和VA

的使用 

  • Dialog Engine介绍和架构 

  • DE构建知识库和对话的案例 

  • Virtual Anchor的使用方法 

_

DE和VA实战

  • 用Dialog Engine构建知识库和对话流程 

  • 用Virtual Anchor制作动画视频   

14

知识图谱基础 

  • 知识图谱的概念、本体和构建过程 

_

知识图谱实战 

  • 使用SmartKG 构建一款知识图谱 

15

毕业测评

线上测评或线下答辩 

_

结营仪式 

闭营宣讲

证书颁发&专家交流 

▍4种授课方式可选

▍授课方式一微软工程院导师亲授。

▍授课方式二微软工程院导师以及微软认证讲师联合授课。

▍授课方式三微软认证讲师授课+线上测评考试认证。

▍授课方式四学员自行学习线上账号,导师提供答疑,最后以考试方式进行测评。

微软(亚洲)互联网

工程院

微软(亚洲)互联网工程院,成立于2011年,是微软全球产品研发的一支重要中坚力量。其下属的微软AI Vertical商用人工智能团队是专注于跨部门、多学科协作,实现内部转型的AI创新应用团队。

微软AI Vertical商用人工智能团队已为众多世界500强、行业头部企业提供了可靠的AI 解决方案,涵盖政府、医疗、教育、汽车、保险、电商等行业,提供的产品服务包括知识图谱引擎、智能问答系统、虚拟教师等。

▍扫码咨询| 课程详情文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-453486.html

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