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人工智能与教育大数据峰会•2019 Workshop

活动时间: 2019年 07月27日 09:00-08月04日 17:00
报名截止:2019-07-20 23:00
地点:北京师范大学
主办方:北京师范大学、科大讯飞

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人工智能与教育大数据峰会•2019 Workshop

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活动时间: 2019年 07月27日 09:00-08月04日 17:00

活动地点:北京师范大学

主办单位:北京师范大学、科大讯飞

1)     深度学习与Python与R软件的实现 (7月27-29日)
培训内容:Python与R软件的应用,及深度学习中的神经网络算法的软件操作及实例
培训讲师:Andrew Kyngdon,新南威尔士州教育标准局(NESA)首席心理测量师和大数据分析师
培训对象:研究生、从事相关工作的人员
培训语言:英语,无翻译
培训提纲:
7月27日 
上午:
传统前馈神经网络理论
下午:
数学基础知识
7月28日
上午:
人工智能和计算机视觉
下午:卷积神经网络
7月29日
上午:
使用神经语言模型研究自然语言处理I
下午:
使用神经语言模型研究自然语言处理II

2)教育和心理学中的大数据挖掘方法 (7月29-31日)
培训内容:数据挖掘方法培训,包括对文本数据、影像数据等挖掘和数据可视化的方法
培训讲师:张志勇,圣母大学心理学系定量心理学副教授,圣母大学大数据方法实验室主任
培训对象:研究生(可根据自身需求,选择报名三天的课程,或者后两天的课程)
培训提纲:
7月29日
上午:
介绍R的基础知识
下午:
R编程
7月30日
上午:
字符串和文本数据、图像数据处理
下午:
音频数据、视频数据处理
7月31日
上午:
数据可视化
下午:
案例研究:文本挖掘和日志分析

3)教与学中的过程性数据挖掘  (7月30-31日)

培训内容:对教育过程中的时时动态数据如何进行挖掘,实现对学生进行更准确的评价,以及对教育影响因素的探讨等,倾向于方法+实践
培训讲师:迟旻博士 北卡罗来纳州立大学计算机科学系助理教授
培训对象:研究生,教育测评领域的科研人员(对Python与R语言不熟悉的学员可以先报名参加工作坊1)
培训提纲:
7月30日
上午:
9:00-10:15 教育大数据挖掘概述
10:30-11:30 数据来源与数据准备
11:40-12:30 隐马尔可夫模型
下午: 
14:00-14:50 基于贝叶斯知识追踪的学生建模
15:00-15:50 学生建模的实践任务
16:00-17:00 知识空间
7月31日
上午 : 
 9:00-10:00 无监督学习—聚类
10:10-11:10 推荐系统
11:20-12:30 关于聚类的实践任务
下午 :
14:00-15:20 教学归纳的强化学习
15:30-16:15 教育大数据挖掘:政策与道德
16:25-17:00 讨论、问题回答、结课

4)数据挖掘促进人员管理水平提升(7月29-31日)
培训内容:直接适用于组织中人力分析项目的理论知识和实践技能,从技术层面讲解如何分析组织数据,也包括战略和道德维度的广泛探讨,从而在组织中建立人力分析功能。
培训讲师:Peter Romero博士,剑桥心理测量学中心心理测量学家和人力分析主管。拥有广泛的管理咨询背景,负责监管顶级公司的多个全球人力分析项目,擅长使用深度学习和机器学习等技术,来挖掘企业中的大数据,提高人员管理水平。他已经培训了50多位高管,人力资源总监,数据科学家和顾问。
培训对象:研究生、企业领导和工程师
培训提纲:
7月29日
上午 :  人力分析简介
          战略,功能和专业成熟度
          识别人才挑战
          根本原因分析
下午:衡量成功
          项目管理
          成果交流
          道德方面
           其他应用
7月30日
上午:人力分析概述
         数据管理
下午:数据分析(结构化数据)
7月31日
上午:数据挖掘
下午:数据分析(非结构化数据)    
          自动化—值得吗?

5) 教育测评中的数据挖掘(8月3-4日)
培训内容:教育测评经常会获得日常学生数据、表现性测评获得的过程性数据,如何对这些数据进行建模和分析。
培训讲师:崔迎 阿尔伯塔大学教育学院教育心理学系副教授
培训对象:研究生、教育考试部门人员、教育质量监测部门人员,教育测评相关工作人员
培训提纲:
8月3日
上午:教育测评数据挖掘方法概括:监督学习
下午:教育测评数据挖掘方法概括:无监督学习
8月4日
上午:案例讨论:日常学生数据分析
下午:案例讨论:表现性测评过程性数据分析

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