和可持续发展PO_08:对专业和道德责任有清晰的了解PO_09:具有作为成员或团队工作的跨文化能力po_10po_10:在英语中有很好的工作知识 -
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
(a)情感:定义和理论:詹姆斯·兰格,坎农·巴德,萨克特·辛格和拉撒路(b)动机:定义和类型(定义和类型(内在和外在),理论 - 驱动减少理论,
所有申请或正在申请助理商店官员,守望者(宿舍守望者),初级管理员(房屋饲养员),上师职员,助理工程师(民用),助理工程师(电气),助理工程师(空调和折射),初级工程师(电气)工程师(电气),高级机构和机械机制,机械和冰期机构,助理工程师(电气)助理工程师(电气),机械型机构,机械型机构,机械师和机构, (空调和制冷),商店守门员库,电工,机械师(E&M),巡线员(电气),操作员(E&M)/升降机操作员,水管工,电线和裁缝级IIIno's:2017/124,2017/138,2017/139,2017/147,2019/145,2019/151,2019/157,2019/158,2019/158,2019/159,2019,2019/160 2019/007、2019/008、2019/009、2019/010以及随后的重新打开通知,日期为2023年7月25日AIIMS RISHIKESH;特此通知: -
遵循研究伦理•了解当今世界受计算机,信息技术的控制,但明天世界将由思想,概念和创造力统治。•理解,当知识产权在个人和国家的增长中如此重要时,不必强调需要有关知识产权的信息,尤其是一般和工程学的学生。•了解IPR保护为发明人提供了进一步的研究工作和R&D投资的动力,这导致创造了新的和更好的产品,进而带来了经济增长和社会利益。
定位。4。基于细胞/细胞器的靶向:线粒体,核靶向,淋巴管/M细胞,肝实质细胞/巨噬细胞,肝细胞和骨髓细胞。5。靶向的物理化学方法:刺激反应:磁性,热和pH辅助药物输送系统,化学药物输送(前药),脂质 - 药物/聚合物药物缀合物。6。基于载体的靶向药物输送方法:功能化的脂质体,聚合物和脂质纳米颗粒,液晶纳米颗粒,聚合物胶束,功能化碳纳米管和无机纳米颗粒。7。基因输送:基因递送的障碍,基于病毒和非病毒载体的新方法,用于特定基因的基因递送,其优势和局限性,siRNA递送。8。纳米载体的高级表征技术:纳米级表征技术,纳米颗粒的生物物理表征和体内成像技术荧光伽玛闪烁图,X射线。9。杂物主题:乳液,转移体,齿状体,双胞胎体,病毒体等的新兴作用等。用于药物/大分子递送。10。纳米毒理学和调节问题:纳米载体的毒性和调节障碍,肺中的纳米毒性。
生成的AI代表了技术进步的最前沿的动态领域,其中算法充满了想象,创造和创新的能力。在本课程中,我们旨在为您提供对生成AI的原理,技术和应用的全面了解,同时为您提供一些有机会深入研究专门的主题和为您的利益量身定制的实践项目。计算机科学与工程系为民用,计算机工程,电子和电信和机械工程的学生提供了生成AI的多学科辅修课程,从第三学期本身开始。它跨越了五个学期,最终达到了一个顶峰项目,总计14个学分。课程始于对人工智能和机器学习的理解,并熟悉神经网络的概念,深度学习,这为更深入研究生成AI提供了必要的基础。学生还将学习生成AI中的各种模型,以及这些模型如何通过学习培训数据的基础分布来生成新的数据点。也将熟悉生成AI的各种工具,技术和应用。学生将使用流行的深度学习框架(如Tensorflow或Pytorch)以及不同的体系结构,损失功能和超参数来了解其对生成产量的质量的影响,从而获得动手体验。除了生成逼真的图像或文本之外,还可以探索生成AI的创造性应用。这可能包括音乐发电,风格转移,甚至包括整个故事或艺术品。学生还将学习生成AI的道德含义,例如深层和数据隐私问题。他们还将了解这些技术的社会影响以及如何负责任地使用它们。
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教学领导者必须培养和灌输工作人员所必需的文化,系统和结构,以做出持续的基于数据的决策,以将其MLS和ELL组成。使用此工具,教学领导者可以对范围内的团队,评估,核心教学和有针对性的支持进行分析和自我反思,并与所有学生一起服务其MLS/ELL。了解如何实施多层支持系统(MTSS)来满足文化和语言多样化的学生的需求,需要随着时间的流逝而持续的承诺,并且根据学习社区的不断发展的优势和需求而不断地完善。每个锚点下列出的功能将协助教学领导者制定战略行动计划,从而及时为员工,学生和家庭提供支持。
