دوره مربیگری هوش مصنوعی پیشرفته

سرفصل های دوره

1. آشنایی عملی با مفاهیم پایه و پیشرفته هوش مصنوعی

در این بخش، مفاهیم پایه هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی معرفی می‌شود. مربیان یاد می‌گیرند چگونه این مفاهیم را به صورت ساده و کاربردی برای کودکان توضیح دهند و از ابزارهایی مانند Scratch و Teachable Machine برای طراحی پروژه‌های ابتدایی استفاده کنند.

2. یادگیری ماشین و طراحی پروژه‌های عملی برای کودکان

در این بخش، مربیان با مفاهیم یادگیری ماشین آشنا می‌شوند و یاد می‌گیرند چگونه از ابزارهایی مثل Google Colab و TensorFlow برای ایجاد مدل‌های ساده یادگیری ماشین استفاده کنند. مربیان قادر خواهند بود پروژه‌هایی مانند شناسایی تصاویر یا تشخیص اعداد را طراحی کنند و آنها را به کودکان آموزش دهند.

3. آموزش شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

در این بخش، مفاهیم پیچیده‌تری مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق توضیح داده می‌شود. مربیان می‌آموزند که چگونه این مفاهیم را به کودکان معرفی کنند و از ابزارهای ساده مانند Teachable Machine برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق استفاده کنند. به عنوان مثال، مربیان می‌توانند پروژه‌ای برای تشخیص تصاویر دست‌نوشته طراحی کنند.

4. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای کودکان

این بخش به معرفی پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن در زندگی روزمره می‌پردازد. مربیان یاد می‌گیرند که چگونه ابزارهایی مانند Dialogflow و Chatbot را برای ساخت چت‌بات‌های ساده برای کودکان استفاده کنند. همچنین، پروژه‌هایی مانند تحلیل احساسات متن یا تحلیل نظرات کودکان طراحی می‌شود.

5. بازی‌های هوش مصنوعی و طراحی پروژه‌های تعاملی

در این بخش، مربیان با مفاهیم بازی‌سازی و استفاده از هوش مصنوعی در بازی‌ها آشنا می‌شوند. از پلتفرم‌هایی مانند Scratch و Unity برای طراحی بازی‌های تعاملی استفاده خواهد شد تا کودکان بتوانند مفاهیم هوش مصنوعی را از طریق بازی‌های جذاب یاد بگیرند.

6. ایجاد پروژه‌های عملی با استفاده از روبات‌ها

مربیان در این بخش با استفاده از روبات‌های آموزشی مانند LEGO Mindstorms یا Ozobot پروژه‌های عملی طراحی می‌کنند. این پروژه‌ها به کودکان این امکان را می‌دهند که با هوش مصنوعی در دنیای واقعی ارتباط برقرار کنند و از روبات‌ها برای یادگیری استفاده کنند.

7. آموزش و مربی‌گری عملی در کلاس‌های هوش مصنوعی

در این بخش، مربیان استراتژی‌های تدریس مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی به کودکان را می‌آموزند. علاوه بر تئوری، تمرکز بر روی طراحی کارگاه‌های عملی و پروژه‌های گروهی است که در آن کودکان به صورت تعاملی مفاهیم را یاد بگیرند.

8. ارزیابی و ارائه بازخورد در پروژه‌های هوش مصنوعی

در این بخش، مربیان یاد می‌گیرند چگونه پروژه‌های عملی هوش مصنوعی را ارزیابی کنند و بازخوردهای مؤثری به کودکان بدهند. این بخش شامل تحلیل عملکرد مدل‌ها، بررسی داده‌ها و کمک به کودکان برای بهبود پروژه‌هایشان خواهد بود.