Come possono le scuole integrare l'intelligenza artificiale (AI) grazie a strumenti online e risorse interessanti?
L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) nelle scuole richiede un approccio olistico che includa insegnanti, studenti e gestione scolastica. Ecco alcuni passaggi che le scuole possono intraprendere per integrare con successo AI/AI:
Formare insegnanti e scuole
Avviare la formazione degli insegnanti per insegnare loro le basi dell'intelligenza artificiale.
Offrire workshop per dimostrare l'applicazione dell'intelligenza artificiale open source in varie discipline.
Consentire lo scambio di migliori pratiche ed esperienze tra gli insegnanti.
Sviluppo di materiali didattici
Crea materiali didattici studiati appositamente per e con l'intelligenza artificiale.
Integrare esempi pratici e progetti per offrire agli studenti un'esperienza pratica.
Consentire lo scambio di migliori pratiche ed esperienze tra gli insegnanti.
Fornitura di risorse
Fornire a insegnanti e studenti l'accesso a strumenti e risorse di intelligenza artificiale pertinenti.
Promuovere l’uso di piattaforme che supportano software libero e materiali didattici.
Integrare l'AI open source nel curriculum
Integrare l’intelligenza artificiale nel curriculum esistente per garantire che sia vista come parte integrante del processo di apprendimento.
Sviluppa corsi o moduli specifici incentrati su
concentrarsi sull'applicazione dell'intelligenza artificiale in varie materie.
Strumento di sviluppo delle lezioni basato sull'intelligenza artificiale con oltre 100 tipi di risorse. Consente la traduzione istantanea del contenuto generato in più di 15 lingue.
Generatore di testo in immagine basato sull'intelligenza artificiale per aumentare la creatività nella scrittura.
Piattaforma didattica basata sull'intelligenza artificiale per automatizzare attività come la pianificazione delle lezioni e la valutazione.
Offre modelli generati dall'intelligenza artificiale per piani di lezione, suggerimenti di scrittura e altro ancora.
Strumento basato sull'intelligenza artificiale per valutare esami cartacei e compiti online.
Tutor virtuale basato sull'intelligenza artificiale per esperienze di apprendimento personalizzate.
Piattaforma interattiva di presentazione e collaborazione che utilizza l'intelligenza artificiale per trattenere gli studenti.
Tutor virtuale che utilizza la tecnologia AI per personalizzare l'esperienza di apprendimento.
Si concentra sulla governance etica delle tecnologie di intelligenza artificiale nell’istruzione.
Una piattaforma completa per progetti di deep learning. Fornisce API di alta qualità come Keras per semplificare il processo di creazione del modello.
TensorFlow:
Framework popolari per il deep learning.PyTorch utilizza un modello grafico dinamico, mentre Keras offre un'API di alto livello per attività di deep learning.
Pytorch e Keras
Un framework di deep learning open source che supporta vari linguaggi di programmazione.Adatto sia per scopi di ricerca che per l'implementazione produttiva di modelli di machine learning.
Apache MXNet:
Libreria open source popolare per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Consente un utilizzo semplice ed efficiente di modelli di trasformazione come GPT, BERT e RoBERTa.
Transformers con volti abbracciati
Una nota libreria per la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini sviluppata da Intel.Include funzioni per attività di elaborazione delle immagini come rilevamento di caratteristiche, rilevamento di oggetti e calibrazione della fotocamera.
ApriCV:
Microsoft offre varie risorse e iniziative nel campo dell'intelligenza artificiale open source. Questi includono il programma open source GitHub, Microsoft Open Source e la serie web Open at Microsoft.
Iniziative Microsoft Open Source:
Framework popolari per il deep learning.PyTorch utilizza un modello grafico dinamico, mentre Keras offre un'API di alto livello per attività di deep learning.
Pytorch und Keras
gruppo target
Studenti, lavoratori
Vantaggi
Accesso gratuito, ampio supporto delle competenze di intelligenza artificiale, programma di borse di studio.
Contenuto | Obiettivi
Promozione delle competenze in materia di intelligenza artificiale, corsi online sulle nozioni di base dell'intelligenza artificiale e argomenti specifici.
gruppo target
Studenti, insegnanti
Vantaggi
Offerte formative interattive sull'intelligenza artificiale, comunicazione di sfide e opportunità .
Contenuto | Obiettivi
Workshop e corsi su AI e machine learning.
Zielgruppe
Lehrkräfte
Vorteile
Umfangreiche Ressourcen, datenschutzfreundliche Tools, kostenlose Nutzung.
Contenuto | Obiettivi
Promozione delle competenze digitali, strumenti e materiali per la didattica.