Решение прикладных задач нейронаук и робототехники средствами Python
Дополнительная профессиональная программа профессиональной переподготовки
«Решение прикладных задач нейронаук и робототехники средствами Python»
(252 часа, продолжительность – 10 месяцев)
Дополнительная профессиональная программа профессиональной переподготовки ИТ-профиля «Решение прикладных задач нейронаук и робототехники средствами Python» (далее – Программа) предназначена для обучающихся по специальностям и направлениям подготовки, не отнесенным к ИТ-сфере, в части формирования цифровых компетенций в области создания алгоритмов и компьютерных программ, пригодных для практического применения в отрасли «Образование и наука».
Целью профессиональной переподготовки является приобретение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области программирования, информационных технологий и применения современных цифровых платформ, сервисов и инструментов анализа данных для решения задач в области нейронаук и робототехники. применения моделей образовательных роботов; получение актуальной для отрасли «Образование и наука» дополнительной ИТ-квалификации «Программист» в области образования.
Выпускникам Программы присваивается дополнительная ИТ-квалификация в области создания алгоритмов и компьютерных программ, пригодных для практического применения в области психологии, нейронаук, образовательной робототехники, наук об образовании, а также формирования навыков использования технических средств регистрации физиологических показателей организма (ЭКГ, ЭЭГ, ЭМГ и др.) для сбора данных, их анализа и применения в психофизиологических задачах; применения моделей образовательных роботов. Выпускники Программы получают новую квалификацию «Программист» в области образования.
Структура и основное содержание программы. Программа профессиональной переподготовки состоит из 2-х модулей и рассчитана на 252 часа, из которых объем Модуля 1 составляет 72 часа, Модуля 2 – 144 часа, практика – 20 часов и итоговая аттестация – 16 часов. Длительность обучения по программе – 10 месяцев. Форма обучения – очная с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий (ЭО и ДОТ).
Программа включает:
- изучение основ языка Python, его экосистемы и стандартных библиотек, методов разработки и отладки программ; изучение методов визуализации данных;
- изучение библиотек анализа табличных данных; знакомство с методами статистического моделирования: кластерный и регрессионный анализ, классификация, построение прогнозирующих моделей, корреляционный анализ;
- обучение использованию приборов и устройств регистрации физиологических показателей организма (ЭКГ, ЭЭГ, ЭМГ и др.), визуализацией и анализом полученных данных и построением предиктивных моделей;
- применение средств языка Python для решения задач в области нейронаук и робототехники, в том числе программирования образовательных робототехнических комплексов и приложений к ним;
- навыки работы с мобильным приложением DJI для программирования и управления моделями образовательных роботов.
Программа включает также практические занятия, позволяющие отрабатывать навыки работы с изученными программными инструментами. Предусмотрен обязательный входной, промежуточный и выходной ассесмент – независимая оценка компетенций на платформе АНО ВО «Университет Иннополис».
Предусмотрена итоговая аттестация в форме демонстрационного экзамена (защита проектов), что позволяет оценивать уровень сформированных компетенций. Практика будет проходить в онлайн-формате на базе нескольких организаций – партнеров МГППУ, в том числе Центра тестирования и развития «Гуманитарные технологии», г. Москва.
Обучение проводится с использованием единой цифровой информационно-образовательной среды МГППУ. Возможно проведение всех занятий в онлайн-формате.
Календарный учебный график
программы профессиональной переподготовки
«Решение прикладных задач нейронаук и робототехники средствами Python»
|
№ п/п |
Наименование раздела(модуля) |
Учебные недели |
||
|---|---|---|---|---|
|
1-12 |
13-24 |
25-36 |
||
|
Входная оценка цифровых компетенций (ассесмент на платформе АНО ВО Университет Иннополис) – на 1-й неделе |
||||
|
1. |
Технологии разработки программного обеспечения |
|||
|
1.1 |
Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных |
|||
|
1.2 |
Программирование на современных алгоритмических языках |
|||
|
Промежуточная оценка цифровых компетенций (ассесмент на платформе АНО ВО Университет Иннополис) – на 13-24-й неделе |
||||
|
2. |
Прикладное ПО для решения задач нейронаук и робототехники |
|||
|
2.1 |
Практикум по программированию |
|||
|
2.2 |
Прикладная психофизиология |
|||
|
2.3 |
Основы робототехники |
|||
|
2.4 |
Практикум по прикладному программированию на Python в психофизиологии и робототехнике |
|||
|
3. |
Практика |
|||
|
Итоговая оценка цифровых компетенций (ассесмент на платформе АНО ВО Университет Иннополис) – на 33-й неделе |
||||
|
4. |
Итоговая аттестация |
|||
Итоговая аттестация по Программе. После завершения обучения по Программе и прохождения итоговой оценки сформированности цифровых компетенций (ассесмента) обучающиеся допускаются к итоговой аттестации. Итоговая аттестация по Программе проводится в форме Демонстрационного экзамена. На демонстрационном экзамене слушатели должны представить результаты групповых или индивидуальных проектов, включающих кейс-задания из областей нейронаук, образовательной робототехники и интеллектуального анализа данных методами машинного обучения в контексте задач психологии, образования, психолого-педагогических исследований.