STEM教育 AI是关键一环
上世纪80年代中，一句“普及电脑要从娃娃抓起”成为了历久弥新的金句。30多年过去了，融汇科学、技术、工程和数学四个学科的stem教育成为了近年来流行的新型教育模式，在此背景下ai也成为炙手可热又代表未来的计算机科技，而走近校园、走近师生，也是其汲取创新源动力的关键步伐。这一ai时代浪潮的引领者，正是nvidia。
jetson nano，为当代stem教育寻得突破口
7月10日，nvidia 联合人大附中教研基地合作开展了一场面向海淀区中小学信息技术教师的培训课程。二十余名教师在nvidia教育培训部门的导师指导下，了解到了人工智能的最近进展、jetson平台在各个行业的最新应用，以及相关职业资格证书的考试流程。
通过不同环节的学习和体验，参训教师也通过课堂实操任务实践了学习到的新理论知识。培训课程为老师们搭建一个拓展学习人工智能相关领域知识与技能的平台，促进创新型、开拓型优秀教师的培养。
jetson nano软硬件平台基本原理以及摄像头的安装方法
不管是 ai 深度学习或者 iot 应用中，视觉处理都占据非常大的使用比例，而摄像头更是使用率最高的数据源设备。针对此，nvidia导师向学员讲解了jetson nano软硬件平台基本原理、适合入门级选手的摄像头设备及安装方法。为下一步理论学习和完成实操任务打下基础。
deepstream框架基本原理和使用
deepstream是一套集nvidia最尖端技术精髓于一身的智能视频分析（intelligent video analytics）套件，从深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中，以实现对视频和其他传感器数据的接近实时分析工作。
在培训中学员们了解到了该套件的基本原理，以及套件目前的应用领域，包括访问控制、防止丢失、自动结帐、监视、安全、自动检查（qa）、包裹分类（智能物流）、交通控制/工程、工业自动化等。
deep learning图像分类和回归的学习与实操
在学习deep learning图像分类和图像回归的基本原理及观看导师实验后，学员们掌握了如何在jetson nano上构建一个图像识别应用来完成相应的任务。学员亲手挑战识别和分类汽车、在拥挤的场景中计算人数等实战项目，在实操中完全掌握深度学习核心技能。
nvidia 深度学习学院 （dli） 提供 ai 、加速计算和加速数据科学的应用开发实战培训。基于云端完全配置的 gpu 平台，开发者、数据科学家、研究人员和院校师生可以快速获取端到端应用开发经验和提升专业技能。
本次培训结束后，完成测试任务的学员获得了全球通行的 nvidia dli 培训证书，为他们在人工智能教育相关领域能力的进步提供有力证明，切实提升中小学教员们的stem教育实力。同时，学员们也通过课程了解到了认证考试的更多信息，提前为今后的职业发展做好更多的准备。
人大附中信息技术高级教师袁继平相信：“教育需要社会各方的通力协作。nvidia作为图形处理器和人工智能计算的顶级公司，举办的面向中小学教师的培训对提升教师的创新能力和增加知识储备有很大的帮助。我们的培训体验是真实而有深度的。” “非常感谢英伟达在中小学阶段提供的支持，也期待着能够进一步将中学教师与开发者链接起来，共同推动中小学创新创业能力的培养。”来自清华附中的谭洪政老师说。
stem教育，ai是关键一环
stem教育是指通过跨学科和应用的方法对四个特定学科（科学、技术、工程和数学）的学生进行教育。2016年我国教育部出台的《教育信息化“十三五”规划”》，明确提出要着重培养学生的创新力，积极探索stem教育模式。中国stem教育呈逐渐繁荣的态势，但同时也面临一定的挑战。
参与本次培训的人大附中信息技术高级教师袁继平表示：“stem教育师资力量缺乏，对教师的创新能力和知识储备提出了更高的要求。
stem课程是各学科的融合，我们的教育要培养国家需要的人才，落实立德树人根本任务，那么如何设计出适合各学段学生的综合课程是关键。”nvidia联合人大附中教研基地开展的ai培训课程，正是在此挑战下应运而生，助力在全学科领域里普及ai知识，推动stem 教育人才的培养。
jetson nano： 现实世界中学习ai的最佳“跳板”
jetson nano是一款功能强大的迷你ai计算机，专为支持入门级边缘 ai 应用程序和设备而设计能够同时并行运行多个神经网络应用，例如图像分类、目标检测、物体分割和自然语言处理等。使用jetson nano 探索ai和机器人的强大力量在实践中学习是任何人开始学习的关键，这些也是实践教学的理想选择。
使用者可配合jetson社区丰富的项目和课程，并实时查看在 jetson 中完成的作品如何感知外界和与其交互，可以高效地进行ai学习。可以说是新手入门ai计算的绝佳之选。
兼具高性价比、开放平台特性的jetson nano，支持目前通用的深度学习框架，可以让学生们实验各种不同的ai应用。
学生可以在上面实现深度学习应用、计算机视觉应用、gpu计算应用、多媒体应用、智能控制应用等实践项目，通过打造人工智能实验设备共享平台，打破旧有课程与教学框架，研发专业学习的流程与工具，帮助提升学生们人工智能知识的认知与实践，增强创新意识，进而激发学生跨科学习的能力和终生学习的素养。
凭借多年的教学专业积累， 清华附中的教师代表谭洪政表示：“接触jetson有一段时间，对于中小学嵌入式开发特别是算力具有非常大的帮助，我们学生团队一直坚持围绕着slam进行研究，通过本次培训，也进一步了解了行业的发展方向，也初步构建了中小学如何开展嵌入式及ai教育的思路。
建议项目式学习的理念应该贯穿于整体项目设计与学习中，在过程中尽可能融合更多的学科教师，将更多的科学基础知识融入到项目中，以大问题大项目的方式开展相关研究与开发。”
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7月10日，nvidia 联合人大附中教研基地合作开展了一场面向海淀区中小学信息技术教师的培训课程。二十余名教师在nvidia教育培训部门的导师指导下，了解到了人工智能的最近进展、jetson平台在各个行业的最新应用，以及相关职业资格证书的考试流程。
通过不同环节的学习和体验，参训教师也通过课堂实操任务实践了学习到的新理论知识。培训课程为老师们搭建一个拓展学习人工智能相关领域知识与技能的平台，促进创新型、开拓型优秀教师的培养。
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不管是 ai 深度学习或者 iot 应用中，视觉处理都占据非常大的使用比例，而摄像头更是使用率最高的数据源设备。针对此，nvidia导师向学员讲解了jetson nano软硬件平台基本原理、适合入门级选手的摄像头设备及安装方法。为下一步理论学习和完成实操任务打下基础。
deepstream框架基本原理和使用
deepstream是一套集nvidia最尖端技术精髓于一身的智能视频分析（intelligent video analytics）套件，从深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中，以实现对视频和其他传感器数据的接近实时分析工作。
在培训中学员们了解到了该套件的基本原理，以及套件目前的应用领域，包括访问控制、防止丢失、自动结帐、监视、安全、自动检查（qa）、包裹分类（智能物流）、交通控制/工程、工业自动化等。
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nvidia 深度学习学院 （dli） 提供 ai 、加速计算和加速数据科学的应用开发实战培训。基于云端完全配置的 gpu 平台，开发者、数据科学家、研究人员和院校师生可以快速获取端到端应用开发经验和提升专业技能。
本次培训结束后，完成测试任务的学员获得了全球通行的 nvidia dli 培训证书，为他们在人工智能教育相关领域能力的进步提供有力证明，切实提升中小学教员们的stem教育实力。同时，学员们也通过课程了解到了认证考试的更多信息，提前为今后的职业发展做好更多的准备。
人大附中信息技术高级教师袁继平相信：“教育需要社会各方的通力协作。nvidia作为图形处理器和人工智能计算的顶级公司，举办的面向中小学教师的培训对提升教师的创新能力和增加知识储备有很大的帮助。我们的培训体验是真实而有深度的。” “非常感谢英伟达在中小学阶段提供的支持，也期待着能够进一步将中学教师与开发者链接起来，共同推动中小学创新创业能力的培养。”来自清华附中的谭洪政老师说。
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stem教育是指通过跨学科和应用的方法对四个特定学科（科学、技术、工程和数学）的学生进行教育。2016年我国教育部出台的《教育信息化“十三五”规划”》，明确提出要着重培养学生的创新力，积极探索stem教育模式。中国stem教育呈逐渐繁荣的态势，但同时也面临一定的挑战。
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