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通过实用的软件驱动方法教授量子计算
量子计算利用自然界的量子定律来实现传统计算机无法有效实现的新型算法，这些算法可能在材料科学和化学等关键领域取得突破。对量子计算基础知识（尤其是量子编程）的量子劳动力的需求正在迅速增长。然而，面向非专业人士的课程很少，关于培训计算机科学和工程专业学生的最佳实践的信息也很少。在本报告中，我们描述了使用实用的软件驱动方法教授本科量子计算课程的经验。我们的课程以通过动手编程教授量子算法为中心，减少了传统书面作业的重要性，转而依靠自定进度的编程练习（“Quantum Katas”）、各种编程作业和最终项目。我们观察到，课程的编程部分帮助学生内化讲座中呈现的理论材料。在调查结果中，学生表示编程练习和最终项目对他们的学习过程贡献最大。我们描述了以量子编程为中心开设这门课程的动机，讨论了这门课程中使用的主要工具，并介绍了我们学到的经验教训和最佳实践，以便将来更好地提供课程。我们希望我们的经验能够帮助指导那些想要采用实用方法教授量子计算的教师，并使更多的本科课程能够提供量子编程作为选修课。
CSE 571：人工智能
星期四下午 1:45 – 2:45 概述 本课程涵盖 AI 系统设计的入门和高级主题。学生将学习知情和不知情搜索、概率推理、马尔可夫决策过程、强化学习、机器学习以及 AI 代理和问题的整体公式、建模和表示。如果您的目标是轻松获得成绩，请避免参加这门课程！AI 是一个数学密集型领域，本课程涵盖的主题需要数学（离散数学、概率论）和计算机科学（算法、数据结构和 Python 编程）的坚实基础。本课程在这些基础上开发高级主题，因此您很可能会发现这门课程很有挑战性，但您会学到很多东西。课程形式 所有课程均为面对面授课。除非另有说明，否则将在周二和周四举行定期会议。学生将根据课堂动手活动（35%）、家庭作业和理论/编程项目（25%）和考试（40%）的表现进行评估。在适用的情况下，学生还需要提交编程项目的源代码。所有活动、作业和考试都分配给个人（而不是小组）；每个学生都必须提交自己的原创作品。因此，在完成分配的工作时不允许使用生成式人工智能。详细的时间表可在画布上找到。
OPM 7300 T23 G05 Parsons Winter 2024.pdf
领土承认 曼尼托巴大学的校园和设施位于阿尼希那贝格人、克里人、奥吉克里人、达科他人和德内人的原始土地上，也是梅蒂斯民族的故土。我们尊重在这些领土上签订的条约，我们承认过去的伤害和错误，我们致力于本着和解与合作的精神，与土著社区合作前进。 曼尼托巴大学要求对领土进行普遍承认，但在许多课程中，比如这门课程，讨论与课程的直接联系更为重要。 曼尼托巴省的一个重要特点是其土著公民比例在加拿大所有省份中最高，接近五分之一的曼尼托巴人。因此，土著公民对整个曼尼托巴省的经济未来至关重要。具体来说，关于这门课程，在过去大约 350 年的时间里，原住民和梅蒂斯人构成了世界上最重要的供应链之一的核心部分，这个供应链对于后来的马尼托巴省也具有重要意义。这个供应链也导致了各种重大的不利影响。所有学生都应该提前考虑的问题是，这个供应链是什么，它涉及什么？我们将在课堂上讨论这些有趣的观点。
计算技术的比较评估...
我要向所有帮助我完成这篇论文的人表示最深切的谢意。我特别要感谢我的导师 Gebre 教授和 Garrard 教授。Gebre 教授教了我大学里的第一门控制课程，这门课程的呈现方式让我非常兴奋，想要学习更多。Garrard 教授教了我很多关于领导力和性格的知识，谁能想到在我们第一次演讲之后我会来到这里。感谢你们两位在我大学期间抽出时间、发表评论和鼓励我。本系很幸运能有你们这样的教师。
家庭中心战略（草案）2023-25
重点关注支持过渡和儿童的自助技能，共有 457 人参加了专门支持这一发展领域的课程。开发了一门新课程“Ready to Go”，旨在支持以前没有接受过托儿服务的父母和孩子顺利过渡到托儿所。这让孩子们能够培养自助技能、注意力和倾听能力、探索新食物并养成良好的习惯。这门课程在三个地方都开办，家长们得到了支持，以鼓励孩子的独立性。
课程大纲 人工智能、人工智能素养和医学
本学期课程将理论知识与实践经验相结合，为高年级医学生提供对医疗保健领域人工智能 (AI) 的深入探索。从基础人工智能原理到其在诊断、治疗和患者护理中的应用，学生将深入了解人工智能在现代医学中的变革性作用。这门选修课的总体目标是让高年级医学生全面、切实地了解人工智能在医疗保健领域的原理、应用、挑战和伦理考虑，并帮助他们从实习第一天开始就将人工智能工具和方法应用到自己未来的医疗实践中。最大招生人数：(20) 讲师和联系信息
IS 597：负责任的数据科学和人工智能 - Jana Diesner
IS 597：负责任的数据科学和人工智能 学期：2022 年春季 时间：星期五上午 9 点至 10.55 点 地点：zoom 课程单位：2 或 4 个 GR 小时 讲师：Jana Diesner 联系方式：电子邮件：jdiesner@illinois.edu 办公时间：在线，需预约 助教：杨平菁 联系方式：电子邮件：py2@illinois.edu 办公时间：在线，需预约 此教学大纲可根据要求提供其他格式。请联系讲师。 课程描述 本课程让学生更深入地参与“负责任的数据科学和人工智能”演讲系列 (https://jdiesnerlab.ischool.illinois.edu/responsible_ds_ai.html) 中提出的演讲和主题。我们关注公平、公正、偏见、道德和隐私。选修这门课的学生既参加讲座，也参加课堂讨论。在课堂上，我们将介绍有关该系列主题的其他材料。学生还将深入讨论这些主题的最新研究，在更广泛的理论、方法和领域发现背景下分析论文，引导或领导讨论，并在自己的研究或兴趣背景下反思所讨论的论文。我们不会讨论我们涵盖的主题的历史和基础。学生应在每节课之前掌握这些背景知识或根据每个主题掌握这些背景知识。本课程直接进入当前的辩论和社会技术细节。这门课对全校的博士生开放。对于高度重视研究并获得导师批准的高级硕士生，可以例外。每周时间表时间表可能会更改。我们计划日期谈话课程主题可交付成果