Curs de Inteligență Artificială pentru Profesori

Curs de InteligentaArtificiala pentru Profesori

                
# AI pentru Profesori
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
print("Predăm AI prin exemple practice!")

Stăpânește fluxul complet de lucru în AI: Python, date, modele, evaluare și proiecte aplicate.

Transformă conceptele avansate de AI în explicații riguroase și accesibile elevilor.

Înscrie-te acum!

De ce să alegi un curs de Inteligență Artificială pentru profesori la ITLevel?

Formare avansată pentru educație de performanță. Acest curs de inteligență artificială, oferit gratuit profesorilor de informatică, construiește un parcurs riguros și aplicat în Inteligență Artificială, analiză de date și Machine Learning, de la fundamente până la construirea și evaluarea modelelor.

De la competență tehnică la metodică. Participanții lucrează practic cu date și modele, învață să interpreteze rezultatele și să transpună conceptele într-o formă clară pentru elevi, inclusiv în pregătirea pentru concursuri și olimpiade. Programul se încheie cu un proiect integrator și o sesiune dedicată metodicii predării.

La ITLevel aventura programării a început în 2018!

Despre cursul de Inteligenta Artificiala pentru Profesori

Curs de Inteligență Artificială pentru profesori - structură și durată

Structura

20 ore, 10 ședințe desfășurate în perioada 7 - 28 iulie 2026

Curs gratuit de Inteligență Artificială pentru profesori de informatică

Tarife

GRATUIT pentru profesorii de informatică

Trainer

Alexandru Mitu

Programa cursului de Inteligenta Artificiala pentru Profesori

Ședința 1: Fundamente Python și Operații Vectoriale

Recapitulare Python: tipuri de date, structuri de control (if, for, while), funcții, liste, dicționare și comprehensions.
Lucrul cu fișiere: citirea, prelucrarea și afișarea datelor din fișiere text și CSV.
Introducere în NumPy: crearea array-urilor, indexare, slicing și operații vectoriale esențiale pentru performanță.

Ședința 2: Manipularea și Curățarea Datelor cu Pandas

Structuri de date Pandas: Series și DataFrames; crearea și modificarea tabelelor.
Prelucrare avansată: agregări (groupby), filtrări și sortări.
Curățarea datelor: gestionarea valorilor lipsă, imputarea cu media sau mediana și transformarea datelor brute.

Ședința 3: Explorarea și Vizualizarea Datelor

Matplotlib: crearea graficelor liniare, cu bare și a histogramelor.
Seaborn: vizualizări statistice avansate: scatter plots, box plots și heatmap-uri de corelație.
Interpretare: analiza distribuțiilor și înțelegerea relațiilor dintre variabile prin corelațiile Pearson și Spearman.

Ședința 4: Fundamente Machine Learning și Preprocesare

Introducere în scikit-learn: arhitectura bibliotecii și fluxul de lucru standard.
Pregătirea datelor: împărțirea în seturi de antrenare și testare cu train_test_split.
Feature Engineering de bază: normalizare cu MinMaxScaler, standardizare cu StandardScaler și One-Hot Encoding.

Ședința 5: Evaluarea Modelelor și Diagnosticul Erorilor

Concepte teoretice: bias versus varianță, underfitting și overfitting.
Metrici pentru clasificare: acuratețe, precizie, recall, scor F1, matricea de confuzie și curbele ROC/AUC.
Metrici pentru regresie: MSE, MAE, RMSE și R².

Ședința 6: Învățare Supervizată – Regresia

Regresia liniară: modelul de bază, funcția de cost și interpretarea coeficienților.
Regresia logistică: adaptarea pentru clasificare binară, funcția sigmoid și probabilități.
Regularizare: scurtă prezentare a metodelor L1 (Lasso) și L2 (Ridge) pentru prevenirea supraînvățării.

Ședința 7: Clasificatori Neparametrici și Arbori

K-Nearest Neighbors (K-NN): principiul vecinătății, alegerea parametrului k și a metricii de distanță.
Arbori de decizie: construirea arborilor, criterii de separare Gini și Entropie, controlul adâncimii și pruning.

Ședința 8: Modele Ansamblu și Optimizare

Concepte de ensembling: Bagging versus Boosting, cu avantaje și limitări.
Random Forest: implementare și interpretarea importanței caracteristicilor.
Optimizarea hiperparametrilor: Grid Search și conceptul de Cross-Validation.

Ședința 9: Învățare Nesupervizată

Clustering cu K-Means: inițializarea centroizilor, procesul iterativ, criterii de convergență și alegerea numărului optim de clustere prin Metoda Cotului.
Reducerea dimensionalității: introducere conceptuală în PCA pentru vizualizarea datelor complexe.

Ședința 10: Proiect Capstone și Metodologia Predării

Proiect integrator: rezolvarea unei probleme complete: încărcare date → curățare → antrenare → evaluare.
Sesiune de Q&A și metodica predării: transpunerea conceptelor pe înțelesul elevilor și utilizarea lor în pregătirea pentru olimpiadă.

Înscriere la cursul de Inteligenta Artificiala pentru Profesori

Locuri limitate! Înscrierile sunt deschise până pe 30 iunie 2026, în limita locurilor disponibile.

Formular de înscriere – profesori de informatica

Nume și prenume*
Telefon corespondență*
E-mail corespondență*
Instituția/Colegiul/Liceul*
Adresa școlii (oraș, județ, stradă, număr)*
Instituția este parteneră ITLevel?*
Lista instituțiilor partenere poate fi consultată aici.

Mesaj

De unde ați aflat despre ITLevel

*Câmpuri obligatorii

Prin completarea formularului, îmi exprim acordul pentru prelucrarea datelor mele, în scopul participării la cursuri și evenimente ITLevel, precum și pentru comunicări prin e-mail și telefon. Sunt de acord cu realizarea și utilizarea materialelor foto-video în scop educațional și de promovare a standardelor ITLevel, conform Politicii de Confidențialitate. Consimțământul pentru comunicări poate fi retras în orice moment.

Notă: Prelucrarea datelor personale este necesară pentru înscrierea și participarea la cursurile ITLevel.

Transformă Inteligența Artificială într-un instrument riguros de predare și pregătire pentru performanță.

+5.000	98%	100%
De absolvenți ai cursurilor ITLevel \|	Grad de absolvire a cursurilor ITLevel \|	Banii înapoi dacă cursul nu se potrivește

De ce ITLevel?

Traineri de top

Profesori universitari, olimpici internaționali și experți cu cele mai înalte certificări

Suport premium

Feedback și resurse exclusive

Metodica

Strategii pentru explicarea conceptelor de AI pe înțelesul elevilor

Competențe și rezultate

Competențe practice în Python, NumPy, Pandas și vizualizarea datelor

Capacitatea de a construi, evalua și explica modele de Machine Learning

Metode și exemple pentru predarea AI elevilor și pregătirea pentru olimpiadă

Cerinte pentru participare

PC/Laptop, webcam și microfon

Internet stabil

Python
Visual Studio Code

Experiența participanților ⭐⭐⭐⭐⭐

„Cursul de inteligență artificială de la ITLevel mi-a depășit așteptările! Explicații clare, aplicații practice și informații actualizate – exact ce aveam nevoie pentru a face un pas real înainte în carieră. Îl consider una dintre cele mai bune investiții în dezvoltarea mea profesională.” – Dorin

AI pentru Profesori | ITLevel