Targeted Infusion Project: Infusing deep learning into the undergraduate computer science and engineering curricula
有针对性的注入项目:将深度学习注入本科计算机科学与工程课程
基本信息
- 批准号:2306141
- 负责人:
- 金额:$ 40万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2023
- 资助国家:美国
- 起止时间:2023-09-01 至 2026-08-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The Historically Black Colleges and Universities Undergraduate Program (HBCU-UP) through Targeted Infusion Projects supports the development, implementation, and study of evidence-based, innovative models and approaches for improving the preparation and success of HBCU undergraduate students so that they may pursue science, technology, engineering, or mathematics (STEM) graduate programs and/or careers. The goal of this project is to infuse self-contained deep learning modules into existing undergraduate computer science and engineering classes at Tuskegee University (TU).This project aims to prepare undergraduate students for deep learning/AI workforce and advanced graduate programs by developing deep learning curriculum modules composed of lecture slides, demos, hands-on labs, homework assignments, and quizzes. The curriculum modules will be incorporated into a deep learning/machine learning focused course, and three elective computer science and engineering courses. In addition, introductory deep learning workshops will be developed and open to all students at TU. The project will also support academic year and summer research experiences, and facilitate faculty professional development through consultation, annual onsite faculty summer workshops, and webinars. The open-source educational materials and videos will be made available on GitHub and YouTube for dissemination, and seminars offered to K-12 students to raise awareness of deep learning and AI. This project will contribute to the national need for artificial intelligence research and workforce development to strategically foster an AI-ready workforce in America.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
历史上黑人学院和大学本科项目 (HBCU-UP) 通过定向注入项目支持开发、实施和研究基于证据的创新模型和方法,以改善 HBCU 本科生的准备和成功,以便他们能够追求科学、技术、工程或数学 (STEM) 研究生课程和/或职业。该项目的目标是将独立的深度学习模块融入塔斯基吉大学 (TU) 现有的本科计算机科学和工程课程中。该项目旨在通过开发深度学习,为本科生做好深度学习/人工智能劳动力和高级研究生课程的准备课程模块由讲座幻灯片、演示、动手实验、家庭作业和测验组成。这些课程模块将纳入深度学习/机器学习重点课程和三门选修计算机科学与工程课程。此外,还将开发介绍性深度学习研讨会并向 TU 的所有学生开放。该项目还将支持学年和夏季研究经验,并通过咨询、年度现场教师夏季研讨会和网络研讨会促进教师专业发展。开源教育材料和视频将在 GitHub 和 YouTube 上提供以供传播,并向 K-12 学生举办研讨会,以提高对深度学习和人工智能的认识。该项目将有助于满足国家对人工智能研究和劳动力发展的需求,以战略性地培养美国人工智能劳动力。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查进行评估,被认为值得支持标准。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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