Xem trước Giới thiệu Khóa học

1.1 Tổng quan về Trí tuệ Nhân tạo
1.2 Vai trò của AI trong Giáo dục và Đào tạo
1.3 Tác động của AI đến Việc tạo Nội dung Giáo dục
1.4 AI trong Đánh giá và Phản hồi
1.5 Các Cân nhắc và Thách thức về Đạo đức

2.1 Giới thiệu về Máy học
2.2 Học có Giám sát
2.3 Học không Giám sát
2.4 Học Tăng cường
2.5 Máy học trong Thực tế

3.1 Các Nguyên tắc Cơ bản của NLP trong Giáo dục
3.2 Phân tích và Nâng cao Nội dung
3.3 Học tập Cá nhân hóa và Nội dung Thích ứng
3.4 Tự động hóa Đánh giá và Phản hồi

4.1 AI trong Tạo Nội dung Giáo dục
4.2 Tạo Tài liệu Học tập Thích ứng
4.3 Tạo Mục Đánh giá Động
4.4 Sắp xếp Tài nguyên Giáo dục
4.5 Các Thách thức và Cân nhắc về Đạo đức trong Nội dung do AI điều khiển

5.1 Nền tảng của Học tập Thích ứng
5.2 Thiết kế Hệ thống Học tập Thích ứng
5.3 Các Chiến lược Triển khai
5.4 Đánh giá và Đánh giá trong Hệ thống Thích ứng
5.5 Các Cân nhắc về Đạo đức và Quyền riêng tư

6.1 Hiểu về Đạo đức AI trong L&D
6.2 Các Mối quan tâm về Quyền riêng tư trong L&D do AI điều khiển
6.3 Thành kiến ​​và Công bằng trong Đánh giá AI
6.4 Sử dụng AI Đạo đức và Tương tác của Người học
6.5 Các Thách thức và Cơ hội trong Tương lai

7.1 Thực tế Tăng cường (AR) trong Giáo dục
7.2 Thực tế Ảo (VR) trong Môi trường Học tập
7.3 Học tập Cá nhân hóa do AI điều khiển
7.4 Blockchain trong Giáo dục
7.5 Các Công nghệ AI Mới nổi trong Nghiên cứu và Phát triển Giáo dục

8.1 Lập Kế Hoạch Chiến Lược cho Tích Hợp AI
8.2 Lựa Chọn Các Công Cụ AI Phù Hợp
8.3 Triển Khai Các Giải Pháp AI
8.4 Giám Sát và Đánh Giá Tác Động
8.5 Sử Dụng Đạo Đức và Quản Trị Dữ Liệu

1. Tìm Hiểu về AI Agents
2. Các Nghiên Cứu Trường Hợp
3. Thực Hành Trực Tiếp với AI Agents