Подпишись на рассылку и первым узнавай о новых проектах
Будем присылать полезную информацию по новым мероприятиям и программам
Нажимая на кнопку, вы принимаете положение и согласие на обработку персональных данных
Новейшие открытия в информатике
Опытные исследователи данных дают введение в машинное обучение и нейронные сети, разбирая как необходимые основы, так и современные работы. Курс содержит 7 уроков-сценариев для учителей с советами по внедрению ИИ на уроках информатики.
Что будет в этом курсе?
Молекулярная генетика — стремительно развивающаяся сфера, в которой каждый год ученые совершают открытия, поражающие мир.
«CRISPR-Cas9» перестал быть набором букв даже для школьников, которые не увлекаются биологией. На уроках ученики часто задают вопросы о генетике, которые не всегда успевает детально изучить школьный педагог.
Авторы курса расскажут о новейших открытиях в сфере молекулярной генетики и помогут применить полученные знания и методические материалы на школьных уроках. Слушатели изучат необходимый теоретический материал,
а также потренируются в решении задач по теме.
«CRISPR-Cas9» перестал быть набором букв даже для школьников, которые не увлекаются биологией. На уроках ученики часто задают вопросы о генетике, которые не всегда успевает детально изучить школьный педагог.
Авторы курса расскажут о новейших открытиях в сфере молекулярной генетики и помогут применить полученные знания и методические материалы на школьных уроках. Слушатели изучат необходимый теоретический материал,
а также потренируются в решении задач по теме.
22
Академических часа
В курсе рассматриваются современные достижения
в области искусственного интеллекта и их применение в образовательных процессах.
в области искусственного интеллекта и их применение в образовательных процессах.
- Использование библиотек для работы с данными
- Парсинг данных из различных источников
- Визуальный анализ данных с помощью современных инструментов
- Основы машинного обучения
- Введение в нейронные сети и их оптимизацию
- Методы компьютерного зрения
- Обработка естественного языка
Курс охватывает следующие темы:
Уроки включают в себя не только материалы для учителей, но и готовые обучающие видеоролики для школьников, которые можно демонстрировать на уроках. В каждом уроке подробно объясняется, как рассказать учащимся о современных достижениях в области искусственного интеллекта и как интегрировать эти знания в учебный процесс.
Занятия содержат примеры домашних заданий, список вспомогательных источников по теме и чёткие указания, где в учебно-календарном плане можно применить данный материал. Каждую тему разбирает настоящий исследователь, специализирующийся в конкретной области ИИ.
Занятия содержат примеры домашних заданий, список вспомогательных источников по теме и чёткие указания, где в учебно-календарном плане можно применить данный материал. Каждую тему разбирает настоящий исследователь, специализирующийся в конкретной области ИИ.
36 академических часов (информация будет уточняться)
Курс состоит из 7 уроков-сценариев
Материал курса подходит для занятий информатикой в 9−11 классах, а также может быть полезен на дополнительных занятиях и в профильных классах.
Темы курса помогут глубже разобраться в основах и применении искусственного интеллекта, что позволит заинтересовать школьников и развить у них любовь к информатике и науке.
Уроки охватывают ключевые области ИИ, такие как машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и обработка естественного языка, что обеспечивает всестороннее понимание предмета.
Темы курса помогут глубже разобраться в основах и применении искусственного интеллекта, что позволит заинтересовать школьников и развить у них любовь к информатике и науке.
Уроки охватывают ключевые области ИИ, такие как машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и обработка естественного языка, что обеспечивает всестороннее понимание предмета.
Как помогает данный курс?
Материал курса можно использовать для углублённого изучения информатики, например, на занятиях в научных и олимпиадных кружках, в предпрофильных классах и на классных часах, посвящённых современным научным достижениям. Кроме того, курс предоставляет учителям готовые сценарии и учебные материалы, которые помогут эффективно и интересно преподавать сложные темы, делая уроки более интерактивными и увлекательными.
Как начать обучение?
Курс предоставляется бесплатно для учителей московских образовательных организаций, подведомственных Департаменту образования и науки города Москвы, в рамках проекта «В центре науки»
Оставьте заявку на сайте, с вами свяжется наша служба поддержки
Расписание потоков
Чтобы присоединиться к следующему потоку, оставьте заявку на сайте.
Для получения удостоверения о повышении квалификации необходимо успешно пройти итоговую аттестацию до окончания потока и прикрепить в личном кабинете на образовательной платформе справку с места работы, подтверждающую статус работника московской образовательной организации
Для получения удостоверения о повышении квалификации необходимо успешно пройти итоговую аттестацию до окончания потока и прикрепить в личном кабинете на образовательной платформе справку с места работы, подтверждающую статус работника московской образовательной организации
24 сентября — 21 ноября
29 октября — 9 января 2025
26 ноября — 6 февраля 2025
24 декабря — 27 февраля 2025
Лекторы курса
Сулеев Дамир Ранилевич
- Data Scientist в телекоме
- Преподаватель ФКН ВШЭ
Калашников Александр Юрьевич
- Магистр наук о данных -
- Руководитель группы машинного обучения
- Преподаватель машинного обучения и нейронных сетей на ФКН ВШЭ, ЦПМ, DLS
- Член государственной экзаменационной комиссии ВШЭ
- Kaggle Competitions Expert
Васильев Никита Александрович
- Deep Learning Engineer в Samsung Research Russia
Дорогие коллеги и друзья!
Я рад приветствовать вас на нашем курсе, посвящённом внедрению искусственного интеллекта в обучение информатике. С юных лет я увлечённо решал задачи по физике и математике, участвовал в олимпиадах и с каждым новым открытием все больше погружался в мир точных наук. Это привело меня на факультет компьютерных наук ВШЭ, который я успешно окончил и где сейчас преподаю.
Наука в школе — это фундамент, на котором строится наше будущее. Важно, чтобы школьники не просто осваивали учебные предметы, но и влюблялись в науку, видя в ней больше, чем просто учебный материал. Я твёрдо убеждён, что для создания чего‑то великого, нужно сильное и активное сообщество. Именно такие группы работают над идеями, привлекая новых людей, стремящихся создавать ещё более крутые вещи. Если мы начнём строить такие сильные сообщества со школьного уровня, мы можем ожидать сильный поток молодых учёных и предпринимателей в будущем.
Этот курс поможет вам донести до учеников современные аспекты информатики и искусственного интеллекта. В каждом уроке я старался передать ту искру любопытства и энтузиазма, которая когда‑то зажгла во мне любовь к науке. Пусть этот курс станет для вас и ваших учеников отправной точкой на пути к великим открытиям и достижениям.
Я рад приветствовать вас на нашем курсе, посвящённом внедрению искусственного интеллекта в обучение информатике. С юных лет я увлечённо решал задачи по физике и математике, участвовал в олимпиадах и с каждым новым открытием все больше погружался в мир точных наук. Это привело меня на факультет компьютерных наук ВШЭ, который я успешно окончил и где сейчас преподаю.
Наука в школе — это фундамент, на котором строится наше будущее. Важно, чтобы школьники не просто осваивали учебные предметы, но и влюблялись в науку, видя в ней больше, чем просто учебный материал. Я твёрдо убеждён, что для создания чего‑то великого, нужно сильное и активное сообщество. Именно такие группы работают над идеями, привлекая новых людей, стремящихся создавать ещё более крутые вещи. Если мы начнём строить такие сильные сообщества со школьного уровня, мы можем ожидать сильный поток молодых учёных и предпринимателей в будущем.
Этот курс поможет вам донести до учеников современные аспекты информатики и искусственного интеллекта. В каждом уроке я старался передать ту искру любопытства и энтузиазма, которая когда‑то зажгла во мне любовь к науке. Пусть этот курс станет для вас и ваших учеников отправной точкой на пути к великим открытиям и достижениям.
Слово от методиста:
Калашников Александр Юрьевич
- Магистр наук о данных
- Руководитель группы машинного обучения
- Преподаватель машинного обучения и нейронных сетей на ФКН ВШЭ, ЦПМ, DLS
- Член государственной экзаменационной комиссии ВШЭ
- Kaggle Competitions Expert
Другие курсы научно-исследовательского мастерства
реализуемые бесплатно для учителей московских образовательных организаций в рамках программы "В центре науки"
Записаться на курс
Нажимая на кнопку, вы принимаете положение и согласие на обработку персональных данных.