AI pentru Profesori

AI pentru Profesori

Inteligenta Artificiala pentru Profesori

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

Înțelege întregul flux de lucru: date, modele, evaluare și proiecte practice.

Transformă noțiunile de AI în explicații accesibile elevilor.

Înscrie-te acum!


De ce AI pentru Profesori?

Inteligența Artificială redefinește educația de performanță. La ITLevel, cursul intensiv de AI, oferit gratuit profesorilor de informatică, propune un parcurs practic și riguros, de la fundamentele Python și analiza datelor până la antrenarea, evaluarea și explicarea modelelor de Machine Learning.

Programul se adresează cadrelor didactice care doresc să aprofundeze conceptele de AI și să le transpună într-o formă clară, accesibilă și relevantă pentru elevi, contribuind astfel la pregătirea acestora pentru concursuri, olimpiade și profesiile viitorului. Fiecare ședință îmbină teoria cu aplicațiile practice, iar cursul se încheie cu un proiect integrator și o sesiune dedicată metodicii predării.

La ITLevel aventura programării a început în 2018!

Despre curs

Durată

Structura

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

Preț

Tarife

GRATUIT

Traineri

Trainer

Alexandru Mitu

Structura cursului de AI 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.

Hai la ITLevel!

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

Formular de înscriere la cursul de AI pentru Profesori






    Lista instituțiilor partenere poate fi consultată aici.

    *Câmpuri obligatorii

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

    Transformă Inteligența Artificială într-o experiență de învățare relevantă pentru elevii tăi!


    +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

    Traineri de top

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

    Suport

    Suport premium

    Feedback și resurse exclusive

    Certificări

    Metodica

    Strategii pentru explicarea conceptelor de AI pe înțelesul elevilor

    Ce câștigi?

    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

    Ce ai nevoie?

    PC/Laptop, webcam și microfon

    Internet stabil

    Povești de succes⭐⭐⭐⭐⭐

    „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