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B.S.和B.A.生物学四年样本课程2024- ...
在爱达荷州农村促进茎管道。6月2日至2022年6月2日至4日，在线国际无人机联盟（IDRONE）在线。各州大约60名学生参加了IDRONE KSEA 2022。IDRONE AIS 7月18日至2022年7月18日至21日。该活动在犹他州的布兰丁举行，以使现有的美国印第安人受益。约有100名学生参加了IDRONE AIS。iDrone Asee，2022年6月26日。针对参加在明尼苏达州明尼阿波利斯举行的ASEE年度会议的K-12教育工作者，2022年6月26日至29日。6月2日至2022年6月2日至4日，在线国际无人机联盟（IDRONE）在线。各州大约60名学生参加了IDRONE KSEA 2022。爱达荷州无人机联盟（IDRONE）在线，3月31日至2022年4月2日。大约有85人参加了这项活动，UI总裁Green发表了开幕词。爱达荷州无人机联盟（IDRONE）在线，4月2-3日，2021年。请注意，有80多人参加了此次活动，UI主席Green发表了开幕词。国际无人机联盟（IDRONE）由KSEA赞助，以促进STEM劳动力，2020年11月14日（100名学生加入Zoom虚拟会议平台）。根据这一经验，我将继续与爱达荷州STEM行动中心和/或KSEA合作，在未来几年内与更多的美国青年一起工作。爱达荷州无人机联盟（IDRONE），用于STEM教育，在线营地，2020年10月10日（格林总统参加并开幕词）爱达荷州无人机联盟（IDRONE）进行STEM教育，2天讲习班，2017-19 Idrone-Pocatello（2019年3月19日至20日）（2019年3月19日至20日），IDRONE-MOSCOW（IDRONE-MOSCOW（2019年3月26日，2019年），2019年3月23日，29岁，29岁，IDROISE，IDRONE，IDRONE，IDRONE（IDRONE），IDRONE（IDRONE）莫斯科IDRONE-4H（2018年6月27日至28日）。iDrone夏季营地（2019年6月6日至7日）奖学金成就：
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
B.S.和B.A.生物学四年样本课程2024- ... 2024/2025四年制计划 Ryu，Jae H. Ph.D.，PE 是的sapozhnikov
•在威廉·F·巴尔昆虫学博物馆的U中获得超过100万个昆虫标本。•观察其本地栖息地中的昆虫，并在校园农场和温室中收集样品。•开发和开展自己的研究项目。•参与Aldrich昆虫学俱乐部，植物与土壤科学俱乐部或环境科学俱乐部，与同行和潜在雇主建立联系。
核心/基本课程列表 - MSC DFINTECH
课程描述（核心/基本课程）FT5001-针对消费者的金融科技创新（4个单位）本课程的目的是为消费者提供金融科技创新生态系统的技术概述。尤其是本课程将涵盖付款解决方案，众筹平台，投资和机器人顾问的重要业务模型和创新，以及其他重要的金融科技创新，这些创新会影响个人消费者的个人财务。FT5002-金融机构的数字化转型（4个单位）本课程的目的是提供现代银行，保险和投资部门的业务职能的技术概述。学生将学习金融科技如何改变这些金融公司的业务运营。尤其是本课程涵盖了大型金融机构的Smart Credit Analytics，Regtech，Insurtech，AI和Banking以及金融科技的其他新主题。本课程还有助于向学生传授银行和保险的基础知识。FT5003-区块链创新（4个单元）区块链技术可能是最具破坏性的金融科技技术。本课程涵盖了区块链创新的重要主题。学生将学习区块链的架构，区块链应用的历史和演变以及该行业最新区块链应用的案例研究。FT5004-区块链应用程序（4个单元）的编程本课程概述了区块链协议的基本概念。学生将学习开发区块链应用程序的编程技能。学生将学习在个人区块链上创建节点，创建帐户，解锁帐户，矿山，交易和检查余额所需的知识。学生还将学习分散的点对点网络。FT5005-金融机器学习（4个单元）本课程涵盖了用于解决实用分析问题或在Fintech公司建立AI应用程序的机器学习和数据挖掘方面的基础知识。涵盖的一些主题，包括监督学习模型，时间序列预测方法，情感分析和文本挖掘的基础知识以及强化学习。ft5009-当代财务数据分析（4个单位）本课程的目的是为学生提供有关财务数据分析最近进步的概述。此外，讲师可以对财务数据分析中选定的重要主题进行深入讨论，这是金融机构或初创企业面向行业研究的重点。在本课程中，学生将学习高级数据挖掘算法，财务统计模型，金融科技编程知识以及有关现代财务应用的商业案例或学术论文。ft5010-算法交易系统设计和部署（4个单元）课程教授学生金融市场的基本面和系统交易的最佳实践，涵盖了可酌情和系统方法之间的区别。它强调设计和开发基于规则的交易策略和系统，利用金融交易和应用程序开发概念。它重点介绍了从技术分析，基本分析和机器学习中得出的不同交易策略进行回测和假设测试的最佳实践。该课程还解决了通过数据驱动的决策和风险管理来克服这些投资者的偏见和方法。ft5011-财务深度学习（4个单元）本课程将介绍主要深度学习算法的基础概念和应用。本课程旨在弥合深度学习技术快速发展的世界与金融业带来的独特挑战之间的差距。通过理论课，实践案例研究，动手练习和讨论的结合，学生将探索在各种财务场景中采用深度学习解决方案的潜在，局限性和含义。在本课程结束时，参与者将在设计，培训和实施财务应用深度学习模型方面具有动手经验。
实用程序分析301：电源系统的机器学习和大数据分析以及有关此培训的智能电网，本课程提供
实用程序分析301：电源系统的机器学习和大数据分析以及有关此培训的智能电网，本课程提供了背景信息，现实世界的开发经验以及对大数据分析和电源系统中的大数据分析和机器学习的深入讨论。将讨论智能电网中的大数据的值，速度，音量和多样性。将涵盖机器学习算法的基础知识，例如无监督的学习，监督学习和强化学习算法。将介绍大数据分析和机器学习在传输系统，分配系统和电力市场中的重要现实应用。听众此培训旨在以下受众：
B.S.微生物学四年样本课程2024-2025 acharya，pramod 调解道德：管理法律，规则和... B.S.和B.A.生物学四年样本课程2024- ... 2024/2025四年制计划 Ryu，Jae H. Ph.D.，PE 是的sapozhnikov
*微生物学选择性：免疫学，致病性微生物学，病毒学，基因学，蛋白质结构和功能，病理生理学，原核生物分子生物学，疾病的细胞和分子基础，兽医和医学昆虫学，医学寄生虫学，食品微生物生物学和食品微生物学实验室，遗传学，遗传学研究，数学研究，数学研究，数学研究，生物学家，生物学家和人群生物学的计算机技能，葡萄酒微生物学与加工和实验室，先进的EVOL，微生物生理学，职业伦理学，科学伦理学其他课程可以在顾问和主席事先批准中替代。
CHBE 410 代谢工程与系统生物学 (3) 教学大纲 日历条目 本课程涵盖基础概念、实验方法
微生物细胞工厂。学生将能够设计和开展实验，使用最新的工具和技术来生成新型菌株，这些菌株既可以生产燃料、化学品和材料，也可以修复污染或作为食品消费，然后制定计划将其解决方案扩大到工业流程。鼓励学生创造性和创新性地思考气候变化和可持续性等重大挑战，然后设计新颖的生物系统和过程来应对这些挑战。该课程还旨在灌输强烈的道德责任感和对生物技术进步的社会影响的理解。包含基于团队的学期项目将让学生接触跨学科解决问题并促进协作思维。学习成果在课程结束时，学生将能够：
埃克塞特学院牛津夏季计划线性代数，优化和深度学习课程描述：本课程将
埃克塞特学院牛津夏季计划线性代数，优化和深度学习课程描述：本课程将通过三个相关任务探索现代数值算法：大规模线性代数，对数据科学的优化和深度学习。前六个讲座将讨论如何使用线性代数课程中未涵盖的技术近似求解大规模的线性代数任务。示例包括如何改善估计的解决方案，以及为何要为特征值解决比您可能相信的要容易得多。第二六个讲座将讨论优化算法，重点是大型数据科学任务。数值优化是最有用的技能之一，因为从科学到业务的许多任务都可以作为优化问题。六个研讨会将集中在深度学习上，这是推动机器学习和人工智能的最新进展的关键算法进步。深度学习用线性代数进行数学描述，学习是通过数值优化进行的，例如我们将要探索的学习。数字线性代数和优化的讲座将以知识良好的数值算法为基础，我们可以详细研究，而深度学习研讨会将使我们有机会探索促进AI革命的兴奋。教学大纲概述：讲座
标题（学分）：COMP7025 人工智能数字化转型 (3,2,1) 课程目标：通过讨论人工智能基础知识、应用和工具，以及企业各个领域（包括销售和营销、客户服务、运营、风险管理和其他支持功能）的用例，帮助学生了解人工智能 (AI) 作为数字化转型之旅的重要工具。虽然将探索不同行业的应用，但将重点介绍银行业的应用。除了人工智能技术的好处之外，学生还将研究采用人工智能技术的问题和挑战，并学习数字化转型的实施方面。本课程旨在让学生为以不同角色（例如业务用户、解决方案分析师、项目经理和人工智能解决方案提供商）参与涉及人工智能技术的数字化转型项目做好准备。先决条件：无 课程预期学习成果 (CILO)：成功完成本课程后，学生应能够：
标题（学分）：COMP7025 人工智能数字化转型 (3,2,1) 课程目标：通过讨论人工智能基础知识、应用和工具，以及企业各个领域（包括销售和营销、客户服务、运营、风险管理和其他支持功能）的用例，帮助学生了解人工智能 (AI) 作为数字化转型之旅的重要工具。虽然将探索不同行业的应用，但将重点介绍银行业的应用。除了人工智能技术的好处之外，学生还将研究采用人工智能技术的问题和挑战，并学习数字化转型的实施方面。本课程旨在让学生为以不同角色（例如业务用户、解决方案分析师、项目经理和人工智能解决方案提供商）参与涉及人工智能技术的数字化转型项目做好准备。先决条件：无 课程预期学习成果 (CILO)：成功完成本课程后，学生应能够：
