Тпу электронное обучение: Институт электронного обучения — Новости

Институт электронного обучения — Новости

Сегодня:
11 ноября 2022
суббота / Неделя нечетная

Афоризм:
«Никто не может судить о других, пока не научится судить о себе самом»
(И. Гете)


Новости

НОВОСТИ


Учебный процесс 4 курса

Уважаемые студенты 4 курса!

Обращаем Ваше внимание!

Учебный процесс 7-8 семестров будет проходить в другой электронной среде http://eor. lms.tpu.ru/. Для входа в систему обучения, используйте Ваши учетные данные (логин и пароль). ЛАЗ будет проходить с 27.08.2018-по 23.09.2018г. на сайте ЦЦОТ https://portal.tpu.ru/ido-tpu. Просим Вас по всем вопросам, касающихся учебного процесса и технических проблем, обращаться на сайт https://help.tpu.ru/. В заявках выбрать — «новая заявка», в категории –«Электронное обучение (ЦЦОТ)» и в подкатегории — интересующий Вас вопрос.


Вернуться к списку новостей

Новости за 2020 год

Новости за 2019 год

Новости за 2018 год

Новости за 2017 год

Новости за 2016 год

Новости за 2015 год

Новости за 2014 год

Новости за 2013 год

Новости за 2012 год

Новости за 2011 год

Новости за 2010 год

Новости по категориям

Новости по ключевым словам

    Учётная запись, Сроки сессии, Журнал успеваемости, Оплата за обучение, Форум, Разделение групп, Поддержка пользователей, Опрос, Вручение дипломов, Справка-вызов, Плагиат, Экзамены и зачёты, Новая система тестирования, каникулы, Расписание сессии, Ликвидация задолженностей, Учебные материалы, Пересдача экзамена / зачёта, Обучение для преподавателей, Учебная практика, Отправка отчетов, Индивидуальное домашнее задание, Уведомление, выпускная квалификационная работа, Расписание консультаций, учебный семестр, руководитель ВКР, ВКР, Итоговая аттестация, Рецензирование работ, Билеты по дисциплине, Вебинары, Авторизация на сайте, Экзамены и зачеты, Технические работы, Учебный процесс 4 курса, Логин и пароль, Документы, Организационное собрание, Допуск к сессии, Технические неполадки, Виртуальный Лабораторный Комплекс, Курсы повышения квалификации, Курсовая работа, Учебный процесс, День открытых дверей, Иностранный язык, Отчисление, Расселение в общежития, Защита курсовых работ, Практика, Начало учебного года, Сверка оценок, Студенту-выпускнику, Дисциплина, Первокурсникам, Переименование группы, Работа в Moodle, Второе высшее образование, электронная среда обучения, ликивидация академических задолженностей, ГЭК, деканат, Отправка работ, Переаттестация, Рубежный контроль, Билеты по экзамену, Обновление ПО, FAQ, Зачисление, 1 курс, Курсовой проект, График ликвидации, Лабораторные работы, Выдача дипломов, Итоговые оценки, Выбор профиля, Сессия, Поступление в университет, Начало весеннего семестра, Зачетная книжка, Междисциплинарный экзамен, учебный год, Новость, Расписание занятий, График сессии, Зачётная работа, Темы ВКР, Перевод на бюджет, Абитуриент, Служба поддержки пользователей, Тестирование, Иностранный студент, Восстановление, текущий контроль

Дополнительно


При полном или частичном использовании
текстовых и графических материалов с сайта
ссылка на сайт ИнЭО ТПУ обязательна
Контакты:
г.
Томск, пр. Ленина 30, стр. 1 (Корпус 5)

Как проехать:
От аэропорта: автобус № 119 до остановки «Университет»
От ж/д вокзала Томск-I: автобус № 2, 4, 12, 442, троллейбус № 4, трамвай № 2 до остановки «Политехнический университет»
автобус № 23, 26, 30 ,53 до остановки «ТЭМЗ»

ТПУ запустил новый ресурс лучших практик электронного обучения

2544

Добавить в закладки

В Томском политехническом университете запущен информационный ресурс, где собран лучший опыт применения технологий электронного обучения преподавателями вуза.

Проект «Электронное обучение: лучшие практики» разработан сотрудниками Института электронного обучения (ИнЭО) в 2016 году.

Инфографика, ролевые игры, викторины, интерактивные веб-сервисы для совместной работы, геймификация — вот далеко не полный перечень «изюминок», которые преподаватели ТПУ используют в своих электронных курсах. Они не только делают курсы ярче, интереснее, но и, по словам самих преподавателей, помогают увлечь студентов, мотивировать их к учебе.

Своими находками уже поделились с коллегами педагоги ТПУ Александр Томилин, Сергей Лавриненко, Анастасия Жаворонок, Елена Вершкова, Юлия Шульгина и Виталий Гребенников. Лучший опыт представлен в формате видеороликов, каждый из которых снабжен методическими рекомендациями, где понятно и по шагам описана технология реализации практики — так, чтобы любой желающий, ознакомившись, смог применить ее в своем учебном процессе. Политеховский банк лучших практик сотрудники отдела педагогического дизайна ИнЭО начали формировать с 2014 года, проводя экспертизу электронных курсов.

Они собирали наиболее удачные примеры отдельных элементов электронных курсов: презентации, лекции, задания, инструкции и многое другое. Это были лучшие образцы для тех преподавателей, которые только приступили к разработке собственных курсов. Но со временем стало понятно, просто собирать элементы электронных курсов — недостаточно. Ведь в электронном обучении важно еще и то, как эти элементы эффективно использовать.

«Мы надеемся, что новый ресурс будет не только представлять лучший опыт преподавания на основе технологий электронного обучения, но и будет мотивировать других преподавателей использовать эти технологии,

— рассказывает замдиректора ИнЭО Светлана Велединская. — «Лучшие практики» — один из элементов поддержки преподавателей со стороны института. Формы такой поддержки разные: мы проводим мастер-классы, курсы повышения квалификации, индивидуальные консультации с преподавателями, оказываем помощь по разработке высокотехнологичных электронных образовательных ресурсов. Но мы считаем, что один из наиболее действенных механизмов — это распространение уже имеющегося успешного опыта. Это поможет преподавателям развиваться в сфере технологий электронного обучения, делать процесс обучения современным и эффективным».

Работа над ресурсом продолжается. Разработчики поясняют, что открыты для предложений и приглашают всех преподавателей поделиться опытом и принять участие в создании базы лучших практик в области электронного обучения.

ТПУ института электронного обучения электронное обучение

Источник: news.tpu.ru

Информация предоставлена Информационным агентством «Научная Россия». Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.

НАУКА ДЕТЯМ

Ученые выяснили, какие качества личности увеличивают заработок

18:20 / Психология

Нервная система головоногих развивается почти так же, как у позвоночных

18:00 / Биология, Нейронауки

Микропузырьки улучшат альтернативную терапию против рака

17:30 / Медицина

Телеинтервью Президента РАН Геннадия Красникова телекомпании Совета Федерации «Вместе-РФ»

16:58 / Наука и общество, Персона

Структура белка из шелкопряда подсказала ученым, как защитить зрение человека

16:30 / Биология

Скомканный графен и частицы металла помогли создать новый сверхпрочный материал

15:30 / Физика

Датчик ученых Пермского Политеха повысит чувствительность роботов и бионических протезов

14:30 / Физика

Ученые МГУ с коллегами создали новую модель геологического строения Северного Ледовитого океана

13:30 / Науки о земле, Геология

Ученые засняли на видео, как осьминоги бросаются илом и ракушками друг в друга

13:00 / Биология

Глава Минобрнауки Валерий Фальков принял участие в заседании Национального координационного совета по поддержке молодых талантов

12:55 / Наука и общество

Памяти великого ученого.

Наука в глобальном мире. «Очевиднное — невероятное» эфир 10.05.2008

04.03.2019

Памяти великого ученого. Нанотехнологии. «Очевидное — невероятное» эфир 3.08.2002

04.03.2019

Вспоминая Сергея Петровича Капицу

14.02.2017

Смотреть все

продуктов | Coral

Наши продукты для прототипирования позволяют легко превратить вашу идею из эскиза в доказательство концепции.

Наши производственные продукты легко интегрируются в процессы любого масштаба, помогая создавать индивидуальные решения для вашей отрасли.

Наши датчики помогают доставлять реальные данные, которые вам нужны, в вашу систему машинного обучения.

Продукция для прототипирования

Одноплатный компьютер со съемной системой на модуле (SoM) с Edge TPU.

  • Поддерживаемые ОС: Mendel Linux (производная от Debian)
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Языки: Python и C++
  • Технический паспорт
Учить больше

129,99 долларов США

USB-аксессуар с Edge TPU, который позволяет делать логические выводы на основе машинного обучения в существующих системах.

  • Поддерживаемая хост-ОС: Debian Linux, macOS, Windows 10
  • Совместимость с платами Raspberry Pi
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Технический паспорт
Учить больше

59,99 долларов США

Одноплатный компьютер с Edge TPU.

  • Поддерживаемые ОС: Mendel Linux (производная от Debian)
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Языки: Python и C++
  • Технический паспорт
Учить больше

99,99 долларов США

Плата микроконтроллера с камерой, микрофоном и Coral Edge TPU.

  • Микроконтроллер NXP i.MX RT1176 (Cortex-M7 и Cortex-M4)
  • Цветная камера Himax (324 x 324 пикселей)
  • Мономикрофон PDM
  • поддерживает TensorFlow Lite для микроконтроллеров
Учить больше

79,99 долларов США

Продукция производства

Устройство PCIe, позволяющее легко интегрировать Edge TPU в существующие системы.

  • Поддерживаемая хост-ОС: Debian Linux
  • Форм-фактор Mini PCIe половинного размера
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Технический паспорт
Учить больше

$24,99

Устройство PCIe, позволяющее легко интегрировать Edge TPU в существующие системы.

  • Поддерживаемая хост-ОС: Debian Linux
  • Форм-фактор M.2 (клавиша A+E)
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Технический паспорт
Учить больше

$24,99

Устройство PCIe, позволяющее легко интегрировать Edge TPU в существующие системы.

  • Поддерживаемая хост-ОС: Debian Linux
  • Форм-фактор M.2 (клавиша B+M)
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Технический паспорт
Учить больше

$24,99

Устройство PCIe, позволяющее легко интегрировать два Edge TPU в существующие системы.

  • Поддерживаемые хост-ОС: Debian Linux и Windows 10
  • Форм-фактор M.2 (клавиша E)
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Технический паспорт
Учить больше

$39,99

Полностью интегрированная система для ускоренных приложений машинного обучения в сменном модуле 40 x 48 мм.

  • Поддерживаемые ОС: Mendel Linux (производная от Debian)
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Языки: Python и C++
  • Технический паспорт
Учить больше

99,99 долларов США

Многокристальный модуль с возможностью пайки, включая Edge TPU

  • Накладной модуль
  • Поддерживаемый последовательный интерфейс: PCIe Gen 2 x1 и USB 2.0
  • Поддерживаемая платформа: TensorFlow Lite
  • Технический паспорт
Учить больше

19,99 долларов США

Аксессуары

5-мегапиксельный модуль камеры, совместимый с Dev Board и Dev Board Mini.

  • Датчик кругового обзора
  • Автофокус
  • Автоматический контроль экспозиции
  • 25 мм x 25 мм
  • Технический паспорт
Учить больше

19,99 долларов США

Обеспечивает беспроводное подключение Coral Dev Board Micro.

  • Wi-Fi 2,4 ГГц и 5 ГГц
  • Bluetooth 5.0
Учить больше

19,99 долларов США

Обеспечивает подключение и питание на базе Ethernet для Coral Dev Board Micro.

  • 10 и 100 Мбит/с
  • IEEE 802.3af PoE
Учить больше

$24,99

Дополнительная плата с датчиками температуры, света и влажности для приложений IoT.

  • Совместимость с платами Coral и Raspberry Pi
  • Создан для работы с Cloud IOT Core
  • Технический паспорт
Учить больше

$14,99

Обеспечивает защиту и простоту использования дополнительных плат Coral Dev Board Micro и Coral.

Учить больше

$90,99

Coral предоставляет полную платформу для ускорения нейронных сетей на встроенных устройствах. В основе наших ускорителей лежит сопроцессор Edge TPU. Это небольшая, но мощная ASIC с низким энергопотреблением, обеспечивающая высокопроизводительный вывод нейронных сетей.

Узнайте больше о технологии Coral

Плата PCIe Gen3 AI Accelerator полной высоты и половинной длины, поддерживающая до 8 карт Coral M.2 Accelerator.

Одноплатный компьютер (SBC), специально разработанный для приложений ИИ с использованием системы Coral System-on-Module.

Продукты, предлагаемые Google, не связаны с продуктами, предлагаемыми под товарными знаками CORAL, принадлежащими Orient Development Enterprises Ltd. на Тайване.

ЗакрытьСоздано с помощью Sketch.

TPU Research Cloud — около

Ускорьте свои передовые исследования в области машинного обучения с помощью бесплатных облачных TPU.

Применить сейчас

Узнайте больше о программе TRC

TRC позволяет исследователям подавать заявки на доступ к кластеру из более чем 1000 облачных устройства ТПУ. Исследователи, принятые в программу TRC, будут иметь доступ к облаку TPU бесплатно и могут использовать различные фреймворки, включая TensorFlow, PyTorch, Julia и JAX, чтобы ускорить следующую волну прорывов в области открытых исследований.

Ожидается, что участники программы TRC поделятся своими исследованиями, поддерживаемыми TRC. с миром через рецензируемые публикации, открытый исходный код, сообщения в блогах или другие средства. Они также должны быть готовы поделиться подробным отзывом с Google, чтобы помогите нам улучшить программу TRC и базовую платформу Cloud TPU с течением времени. В Кроме того, участники принимают Положения и условия, признают, что их информация будет использоваться в в соответствии с нашими Политику конфиденциальности и соглашаемся проводить свои исследования в соответствии с Принципы искусственного интеллекта Google.

Исследователи машинного обучения по всему миру добились удивительных результатов с помощью ограниченные вычислительные ресурсы, которыми они в настоящее время располагают.

Мы хотели бы дать возможность исследователям из самых разных областей мыслить даже больше и решать захватывающие новые задачи, которые иначе были бы недоступны.

Применить сейчас

Используйте облачные TPU бесплатно прямо в браузере

Если вы хотите сразу приступить к работе с облачными TPU, вы можете получить к ним бесплатный доступ. в вашем браузере с помощью Гугл Колаб. Colab — это среда для ноутбуков Jupyter, которая не требует настройки для использовать.

Мы рады помочь исследователям и студентам во всем мире расширить возможности машинного обучения границы, сделав облачные TPU бесплатными.

Узнайте больше об облачных TPU

Для начала попробуйте один из следующих примеров ноутбуков, совместимых с TPU:

  • Привет, ТПУ в Colab
  • Модный MNIST с Keras и TPU
  • Предсказывайте Шекспира с помощью облачных TPU и Keras
  • BERT на облачных TPU (современное НЛП: бумага, код)

Облачные TPU: созданы для обучения и запуска моделей ML

Аппаратные ускорители Cloud TPU разработаны с нуля для ускорения обучение и запуск моделей машинного обучения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *