AWS Machine Learning University
Die AWS Machine Learning University (MLU) bietet ein kostenloses Programm, das der Community hilft
Hochschulen, Einrichtungen zur Unterstützung von Minderheiten (MSIs) und historisch schwarze Hochschulen
und Universitäten (HBCUs) unterrichten künstliche Intelligenz (KI) und Machine-
Learning-Konzepte (ML). Unser Ziel ist es, Lehrende mit den Werkzeugen und
dem Wissen auszustatten, um verschiedenen Studentenpopulationen eine hochmoderne KI-/ML-Ausbildung zu bieten.
Das Programm basiert auf demselben Lehrplan, der für die Ausbildung der eigenen Entwickler von HAQM verwendet wurde.
Es kombiniert Ausbildungsmöglichkeiten für Lehrende und Ressourcen für Bildungsinhalte, um
Institutionen dabei zu helfen, Kurse zu Machine Learning und generativer KI anzubieten. MLU-
Programminhalte stehen allen Hochschulen und Universitäten zur Verfügung. Priorität erhalten
berufliche Weiterbildungsmaßnahmen (Schulungen und andere Veranstaltungen) für
Community Colleges, MSIs und HBCUs in den USA
Vorteile
Open-Source-Bildungsinhalte
Erstellen Sie Ihre KI-/ML-Unterrichtsressourcen mit regelmäßigen Inhaltsveröffentlichungen auf YouTube und GitHub, die verschiedene Themen der generativen KI, des Machine Learning und des Deep Learning umfassen. Verfügbar für alle Lehrenden.
Enablement-Bootcamps für Lehrkräfte
Nehmen Sie an intensiven, mehrtägigen KI-/ML-Schulungen teil, die von AWS-Experten geleitet werden und praktische Erfahrungen mit modernsten Tools und Techniken in den Bereichen Machine Learning und Generative KI bieten. Verfügbar für ausgewählte Lehrende.
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Eine Community der Praxis
Greifen Sie auf ein dynamisches Netzwerk von Lehrenden für KI-/ML-Wissensaustausch, institutionenübergreifende Zusammenarbeit und regelmäßige Fortbildungsveranstaltungen unter der Leitung von Experten aus Industrie und Wissenschaft zu. Verfügbar für ausgewählte Lehrende.
Lehrkräfte im Mittelpunkt
Das AWS Machine Learning University Enablement-Programm für Lehrkräfte wurde durch einen Brief von Dr. Raymond Brown, Professor am Houston Community College (HCC), an das Team der AWS Machine Learning University ins Leben gerufen. Zuvor hatte Dr. Brown frühere Versionen der Videos, Labore und Notebooks der Machine Learning University angepasst, um seinen Studenten die Welt der KI und ML näherzubringen. HCC erhielt auch direkten Input von verschiedenen führenden Unternehmen der KI-Technologiebranche, die zusammen mit der Machine Learning University von AWS dazu beitrugen, dass HCC den ersten AI Associate of Applied Science-Studiengang erstellen konnte, der an einem texanischen Community College angeboten wurde. Im Rahmen eines Pilot-Bootcamps hat AWS bereits 25 Lehrkräfte aus 22 Institutionen geschult, um KI und ML im Rahmen des MLU-Programms zu unterrichten.
„Die frühen Inhalte der Machine Learning University waren für mich sehr nützlich und haben uns wirklich geholfen, das KI-Programm am Houston Community College zu entwickeln. Ich bin begeistert, dass AWS die Inhalte weiterentwickelt und Lehrkräfte durch das neue Enablement-Programm für Lehrkräfte erheblich unterstützt. Wenn es um KI geht, sind die Studenten eifrig, alles zu lernen, was sie können. Mit KI gibt es immer etwas, das jeden interessieren wird, der sie berührt.“
Dr. Raymond Brown, Professor – Houston Community College
Erste Schritte
Schritt 1: Füllen Sie die Interessenbekundung aus
Um zu beginnen, reichen Sie einfach die Online-Interessenbekundung ein.
Schritt 2: Erhalten Sie Programmaktualisierungen
Qualifizierte Lehrende, die das Formular ausfüllen, erhalten Benachrichtigungen über Programmaktualisierungen, Veröffentlichungen von Open-Source-Inhalten und Bootcamp-Möglichkeiten für Lehrende.
Schritt 3: Antworten Sie auf das Programm „Aufruf zu Nominierungen“
Sobald es bekannt gegeben wird, können sich berechtigte Lehrende im Rahmen unserer regelmäßigen Aufrufe zu Nominierungen selbst nominieren. Ausgewählte Teilnehmer werden Teil von Programmkohorten und haben Zugang zu Bootcamps für Lehrende und unserer Praxisgemeinschaft. Diese Aufrufe werden das ganze Jahr über bekanntgegeben.
Häufig gestellte Fragen
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Allgemeine Informationen zum Programm
F: Was ist es?
Das AWS-Machine-Learning-University-Enablement-Programm für Lehrkräfte bietet Fakultäten an Community Colleges und Universitäten die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen, um künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) zu unterrichten. Das Programm priorisiert die Unterstützung von Lehrkräften an Community Colleges, Historisch afroamerikanischen Colleges und Hochschulen (HBCU) und Minority Serving Institutions (MSI), um den Weg zu KI/ML-Jobs für eine vielfältigere Bevölkerung von Studenten zugänglicher zu machen.
F: Wer kann mitmachen?
Während alle Lehrende auf unsere kostenlosen Bildungsinhalte zugreifen können, konzentriert sich das umfassende Programm (einschließlich Bootcamps für traditionelles ML und generative KI) auf Lehrende und institutionelle Führungskräfte von Community Colleges, HBCUs und MSIs. Die teilnehmenden Institutionen sollten akkreditierte Programme anbieten und planen, KI-/ML-Kurse zu entwickeln oder zu erweitern.
F: Was bietet das Programm an?
Wir bieten drei Hauptkomponenten an: (1) Open-Source-KI-/ML-Bildungsinhalte, die von der AWS Machine Learning University erstellt wurden und allen Lehrenden kostenlos zur Verfügung stehen. Für ausgewählte Institutionen bieten wir außerdem: (2) Bootcamps für Lehrende in den Bereichen Traditionelles Machine Learning und Generative KI (virtuell und persönlich) an, um Lehrkapazitäten aufzubauen; und (3) eine Praxisgemeinschaft, die von Experten geleitete Sitzungen und Möglichkeiten der institutionellen Zusammenarbeit anbietet.
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Teilnahmevoraussetzungen für das Programm
F: Wie kann ich an einem Bootcamp für Lehrkräfte teilnehmen?
Die Fakultät wird ermutigt, die Interessenbekundung auf dieser Seite auszufüllen, um Zugang zu Programmressourcen und Updates zu bevorstehenden Bootcamps zu erhalten.
F: Wie viel kostet die Teilnahme?
Es gibt keine direkten Kosten für die Teilnahme einer Institution/eines Fakultätsmitglieds. Das Programm bietet modulare KI-/ML-Inhalte, Schulungen für Lehrende und die Möglichkeit, an Veranstaltungen zur beruflichen Weiterentwicklung teilzunehmen.
F: Ich habe das Interessenformular ausgefüllt und wurde noch nicht für eine Kohort ausgewählt. Wie werden die Programmteilnehmer ausgewählt?
Die Auswahl der Programmkohorten erfolgt das ganze Jahr über regelmäßig, wobei Community Colleges, HBCUs und MSIs Vorrang haben. Jede Kohorte umfasst eine begrenzte Anzahl von Plätzen für Lehrende (Hochschulfakultät), institutionelle Führungskräfte und zurückkehrende Programm-Absolventen. Wir kündigen neue Kohortenmöglichkeiten über unsere Verteilerliste für Interessenformulare an.
F: Bin ich berechtigt, an einem Bootcamp teilzunehmen, wenn ich keine Informatikkurse unterrichte?
Fakultätsmitglieder, die einen KI-/ML-Kurs als Teil eines Zertifikats oder Abschlusses in den USA anbieten oder planen anzubieten, können am Bootcamp teilnehmen. Um sicherzustellen, dass Lehrende auf Erfolgskurs sind, empfehlen wir Lehrende, über grundlegende Kenntnisse im Lesen von Python und grundlegende Kenntnisse in Git zu verfügen. Wenn Sie zu einem unserer Bootcamps zugelassen werden, teilen wir Ihnen die erforderlichen Lernressourcen mit, damit Sie ausreichend auf den ersten Tag unserer Schulung vorbereitet sind.
F: Warum sollte ich/meine Institution an diesem Programm teilnehmen?
Die Ausbildung von Studenten für KI/ML-Karrieren ist eine Gelegenheit, Studenten zu helfen, für gefragte Jobs infrage zu kommen und sie auf einen Weg vorzubereiten, auf dem weiteres Wachstum eine echte Möglichkeit ist. Diejenigen, die aktiv in der KI arbeiten und technische Beiträge zu KI-Anwendungen liefern, verdienen Gehälter von 95.010 US-Dollar.
Der Zweck dieses Programms ist es, Lehrplan-, Zeit- und Ressourcenlücken in der Hochschulbildung zu überbrücken, indem die Macht der Wahl, was den Studenten an ihrem College oder ihrer Universität am besten dient, in die Hände der Lehrkräfte selbst zu legen. Durch das Angebot qualitativ hochwertiger, fertiger Inhalte und Tools sind die Lehrkräfte bereit, KI/ML mit minimalem Aufwand zu einem Teil ihrer Unterrichtsräume zu machen und die Studenten auf hochbezahlte, gefragte Karrieren vorzubereiten.