一周的国家一级教师发展计划(FDP)关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势(AI)和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能,从而促进了在学术界的创新,协作和负责任的技术文化。
教师因素涵盖了教师的认知和情感特征,这些特征可能会影响他们的教学功效。语言教师的免疫力是决定教师在其环境中的心理健康的情感因素之一。本研究努力列出新手中的因素,并经验丰富的EFL教师的教师免疫哲学。为此,首先,研究人员使用便利抽样选择了62位EFL教师,其中包括38名新手和24位经验丰富的老师在Tabriz(伊朗)的十个著名语言学院(伊朗)作为参与者。第二,他们对参与者进行了30分钟的访谈,以通过研究人员开发的半结构化访谈协议来确定影响其TI理念的因素。最后,他们使用主题分析来具体说明其教师免疫哲学中的主要因素。研究结果表明,尽管新手教师将外部支持视为其哲学的主要因素,但经验丰富的教师将其内部力量视为影响其教师免疫哲学的决定性因素。这些发现可能对外语环境中的教师教育课程具有实际影响。
化学工程部提供B.Tech。,M.Tech。andph.d程序。该部门拥有合格的教职员工,致力于在基本和高级领域进行教学和研究。部门设有各种实验室,满足课程需求。该部门具有良好的实验和基于模拟的研究设施。教师积极从事工业咨询和赞助研究项目。该部门已与印度和国外的一些主要产业和大学签署了莫斯。即将毕业的学生通过校园安置将著名的公司吸收,并且大量学生正在接受更高的学习。该部门旨在灌输学生的终身学习技能。该部门的校友在多大型组织中肩负着很高的立场。
chusnaapriyanti@gmail.com摘要此研究旨在了解教师教授英语,来源和方法的策略,以使学生保持对学习英语的兴趣。这是描述性定量研究。数据是从91名初中学生那里获取的,他们在学校接受了各种学习策略的英语课程和2名英语老师,他们向这些学生教英语。受访者是SMPN 2 Pacitan的英语老师和VIII级学生。数据是从6月9日至2023年6月13日收集的。研究人员通过执行以下步骤来收集数据:确定哪所学校将用作研究站点,决定使用数据收集的方式,制作观察工具,收集数据以及通过Google表格和访谈形式提交观察结果。结果表明,大多数学生(100%)认为自己学习英语意义重大,所有英语老师还使用各种策略来教授和激励学生学习英语。64%的学生发现使用词汇记忆策略很容易,而36%的学生发现使用词汇记忆策略具有挑战性。大多数老师(99%)激励和支持学生学习英语。根据学生,有趣且适合学习英语的媒体或方法使用媒体为40%,使用技术的31%,使用记忆词汇的17%和使用其他方法的12%。关键字:教师策略,方法,英语课简介在访谈中,英语老师提供了各种提供英语课程的方法,例如听英语音乐,看英语电影,记忆和使用PowerPoint来提供课程。
162 Dr.M.Sayeekumar csthod@vcew.ac.in 9842444084 Dr.N.Magendiran Vivekanandha 女子工程学院 Elayampalayam, Tiruchengode, Namakkal - 637205, TamilNadu, 印度.泰米尔纳德邦下一代人工智能的创新设计思维策略
关于 FDP:5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用,例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域,以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题,并提供强大的理论基础,并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师负责;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
课程描述:解锁Chatgpt的潜力本课程旨在帮助您解锁Chatgpt的全部潜力,Chatgpt是OpenAI最先进的自然语言处理工具之一。该课程专注于有效的及时工程,这是制作引人注目的提示的艺术,引起了Chatgpt的高质量反应。通过讲座和现实世界的示例,您将通过创建与特定用例清晰,简洁且相关的提示来更有效地学习Chatgpt。您还将对及时工程的潜在机制有很好的了解,包括如何选择正确的及时类型,如何平衡特异性和开放性以及如何评估Chatgpt响应的质量。在课程结束时,您将拥有解锁Chatgpt的全部潜力所需的技能和知识。
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人工智能 (AI) 是指计算机或机器执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力,例如学习、解决问题、决策等。构建 AI 系统有几种不同的方法,包括机器学习(系统在数据集上进行训练,可以随着时间的推移提高其性能)和基于规则的系统(系统遵循一组预定的规则来做出决策)。