作者：IPA ESSCA 24 小時以前
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The importance of the curriculum is that it helps teachers to plan the education process for a certain period of time.
Usually, at the end of the term, there is a final assessment. This depends on you and on the school system you belong to. It can be:
Either way, you need to decide on the course of this assessment.
Choose one of the options below:
Gérer les biais: Comme tout modèle entraîné sur des données, GPT peut avoir des biais. Soyez conscient de cela et soyez prêt à interroger les réponses de manière critique. Un biais est plus communément appeler "une hallucination"en terme technique, ce qui veut dire que l'IA invente.
Adobe Accrobat
Autrice/Nolej/EdTake
Copilot
Mindomo
Gamma
ElevenLabs
Adobe Firefly
HeyGen
Mistral
Midjourney
Gemini
ChatGPT 4o
Text to video
Text to voice
Text/Music to music
Image to text
Text to text
HTML et CSS
Code Python
Tableau
Nombreuses langues et dialectes
Comprendre toutes les langues que ChatGPT peut traiter est un défi, car il peut reconnaître et comprendre un grand nombre de langues, bien qu'il soit principalement formé et optimisé pour l'anglais. Cependant, voici un tableau plus étendu qui couvre un plus grand nombre de langues. Notez qu'il ne s'agit toujours pas d'une liste exhaustive, mais cela donne une idée plus large des capacités linguistiques de ChatGPT :
| Nom de la langue | "Bonjour" dans la langue | Version phonétique |
|--------------------|--------------------------|-----------------------------------|
| Afrikaans | Goeie dag | ˈχuiə daχ |
| Albanais | Mirëdita | miˈɾədita |
| Amharique | ሰላም (Selam) | sɨlam |
| Arménien | Բարև (Barev) | bɑˈɾɛv |
| Azerbaïdjanais | Salam | sɑˈlɑm |
| Basque | Kaixo | kaiʃo |
| Biélorusse | Добры дзень (Dobry dzień) | ˈdobrɨ ˈd͡ʑeɲ |
| Bengali | নমস্কার (Namaskar) | nɔmɔʃkar |
| Bosniaque | Dobar dan | doˈbar dan |
| Bulgare | Здравей (Zdravey) | zdrɐˈvɛj |
| Catalan | Bon dia | bon ˈdi.ə |
| Cebuano | Maayong buntag | maːˈjoŋ buntaɡ |
| Chichewa | Moni | ˈmɔni |
| Corse | Bonghjornu | boŋˈdʒornu |
| Croate | Dobar dan | doˈbar dan |
| Danois | Goddag | ˈɡʌˌda |
| Estonien | Tere päevast | ˈtere ˈpæːvɑst |
| Finnois | Hyvää päivää | ˈhyvæː ˈpæivæː |
| Galicien | Bo día | bo ˈði.a |
| Géorgien | გამარჯობა (Gamardzhoba) | ɡɑmɑrˈdʒɔbɑ |
| Grec | Γειά σας (Geiá sas) | ʝɛˈa sas |
| Haïtien Créole | Bonjou | bɔ̃ʒu |
| Hausa | Sannu | sannu |
| Hawaïen | Aloha | əˈlo.hə |
| Hébreu | שלום (Shalom) | ʃaˈlom |
| Hindi | नमस्ते (Namaste) | nəməsˈteː |
| Hmong | Nyob zoo | ɲɔ˧ ʒo˧ |
| Hongrois | Jó napot | ˈjoː ˈnɒpot |
| Igbo | Ndewo | ndeˈwo |
| Indonésien | Selamat siang | səˈlamat ˈsiaŋ |
| Irlandais | Dia dhuit | ˈdʲiə ɣɪtʲ |
| Islandais | Góðan daginn | ˈkouːðan ˈtaɣɪn |
| Kazakh | Сәлеметсіз бе (Sälemetsiz be) | sælɪmɪtˈsɪz bɪ |
| Khmer
| ជំរាបសួរ (Chom Reap Sour) | ʈ͡ʂom riəp saʊər |
| Kirghize | Салам (Salam) | salam |
| Kurde | Slav | slɑv |
| Laotien | ສະບາຍດີ (Sabaidee) | saːˌbaːj ˈdiː |
| Letton | Labdien | ˈlab.diɛn |
| Lituanien | Labas | ˈla.bas |
| Luxembourgeois | Moien | mɔˈjɛn |
| Macédonien | Здраво (Zdravo) | ˈzdravɔ |
| Malais | Selamat pagi | səˈlamat ˈpa.ɡi |
| Malgache | Salama | salama |
| Maltais | Bongu | ˈbɔnɡu |
| Maori | Kia ora | ˈki.a ˈɔ.ra |
| Marathi | नमस्कार (Namaskar) | nəməsˈkɑːr |
| Mongol | Сайн уу (Sain uu) | saɪ̯n uu |
| Néerlandais | Goedendag | ˈɣudənˌdɑx |
| Népalais | नमस्ते (Namaste) | nəməsˈteː |
| Norvégien | God dag | ɡuː ˈdɑːɡ |
| Ouzbek | Salom | salom |
| Pachto | سلام (Salam) | salam |
| Persan | سلام (Salam) | salɑm |
| Polonais | Dzień dobry | ˈʥɛɲ ˈdɔ.brɨ |
| Roumain | Bună ziua | ˈbunə ˈzi.wa |
| Samoan | Talofa | taˈlo.fa |
| Serbe | Добар дан (Dobar dan) | ˈdobɑr ˈdɑn |
| Slovaque | Dobrý deň | ˈdobriː ˈɟeɲ |
| Slovène | Dober dan | ˈdoːbər ˈdan |
| Somalien | Subax wanaagsan | ˈsubax wɑːnɑːɡsan |
| Suédois | God dag | ɡuːd dɑːɡ |
| Swahili | Habari | hɑˈbɑri |
| Tadjik | Салом (Salam) | salɔm |
| Tamoul | வணக்கம் (Vanakkam) | ʋaˈɳakːam |
| Tchèque | Dobrý den | ˈdobrɪː ˈdɛn |
| Thaï | สวัสดี (Sawasdee) | sà.wàt.dii |
| Turc | Merhaba | mɛɾˈhaba |
| Ukrainien | Добрий день (Dobryi den) | ˈdobrɪj dɛn |
| Urdu | السلام علیکم (Assalamu alaikum) | ɑːsˈsɑːlɑːmu ˈɑːlɑɪkum |
| Vietnamien | Xin chào | sin ʧaːw |
| Xhosa | Molo | mɔˈlɔ |
| Yoruba |
Traduction
Deepl
Linguee
Le prompt : démo
Calculate the material you need to prepare all the subjects and pre-order certain helping material you can note link etc
Adhésion fulgurante
Le 30 novembre 2022, OpenAI modeste laboratoire d'intelligence artificielle, jadis à but non lucratif, dévoilait ChatGPT, son premier modèle entraîné pour l'interaction naturelle avec le langage. Basé sur GPT-3 le modèle avait pour ambition de démocratiser les LLM de la firme et d'obtenir des premiers retours utilisateur afin de perfectionner le système. "Nous avons formé un modèle appelé ChatGPT qui interagit de manière conversationnelle. Le format de dialogue permet à ChatGPT de répondre aux questions de suivi, d'admettre ses erreurs, de contester des prémisses incorrectes et de rejeter les demandes inappropriées. Nous espérons qu'en fournissant une interface accessible à ChatGPT, nous obtiendrons de précieux commentaires des utilisateurs sur des problèmes dont nous ne sommes pas encore conscients", écrivait alors l'entreprise.
JDN
https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1526641-chatgpt-a-1-an-comment-openai-a-fait-entrer-la-planete-entiere-dans-la-course-a-l-ia/
Conf Luc Julia FUN
1. **1956** : La naissance formelle de l'IA lors d'une conférence à l'Université de Dartmouth, où le terme "intelligence artificielle" est inventé et la modélisation mathématique d'un neurone est établie.
2. **1642** : Blaise Pascal invente la Pascaline, la première machine à calculer, permettant d'effectuer des additions et des soustractions.
3. **Années 60** : Après l'échec initial des approches basées sur les méthodes statistiques pour résoudre le langage naturel, l'IA entre dans son premier "hiver", une période marquée par un ralentissement significatif des progrès et des financements.
4. **Années 60-90** : Développement des systèmes experts et des intelligences artificielles logiques. Apothéose : 1997 - IBM Deep Blue bat Garry Kasparov aux échecs, démontrant la supériorité des machines dans des domaines spécifiques.
6. **Années 90** : Avec l'avènement d'Internet, l'émergence de grandes quantités de données relance l'intérêt pour les méthodes statistiques en IA, conduisant au développement du machine learning.
7. **Années 2000 et après** : Passage au deep learning, caractérisé par l'utilisation de réseaux de neurones profonds et de quantités massives de données.
8. **2016** : AlphaGo, développé par DeepMind (Google), bat le champion du monde de Go, un jeu considéré comme plus complexe que les échecs.
9. **2016** : Le chatbot Tay de Microsoft devient raciste et sexiste en moins de 24 heures en raison de données biaisées.
10. **Début des années 2000 jusqu'à aujourd'hui** : L'utilisation croissante d'IA dans divers domaines, allant de la reconnaissance d'images à la conduite autonome, tout en soulignant les limites actuelles de ces technologies par rapport à l'intelligence humaine.
Ces dates illustrent l'évolution de l'IA, passant de tentatives primitives de simuler l'intelligence humaine à des applications spécialisées et puissantes dans des domaines spécifiques, tout en reconnaissant les défis continus et les limites inhérentes à ces technologies.
à la sortie en 1998...
Apprentissage du code Html et CSS sur le site du zéro
Première visio-conf
Internet est "né"
Son sur Protools
Video num. Montage virtuel
Photoshop 3
à l'entrée en 1993...
Enregistrement musique sur magnéto à bande
Super-huit, vidéo analogique
Photographie argentique/chimique
Chalonnes-sur-Loire - Ecole Saint Joseph
La Pommeraye - Collège Saint Joseph
Cholet - Lycée Jeanne Delanoue
10 sites d’études (Angers, Aix-en-Provence, Bordeaux, Budapest, Luxembourg, Lyon, Malaga, Paris, Shanghai, Strasbourg)
Près de 7 000 étudiants en formation initiale et continue
200 professeurs permanents PhD sciences de gestion
300 collaborateurs administratifs
800 intervenants extérieurs
Un réseau d’universités partenaires du programme Grande École dans 56 pays
6 instituts de recherche et un Institut de Pédagogie Avancée
Près de 2 500 entreprises partenaires
20 000 diplômés
Depending on the timeframe you have and on the density of the teaching material, you can part your lesson in units.
Each unit will have a defined structure which you can follow in order to achieve your goals.
Laboratoires d'expérimentations
Abonnements à des services d'IA G.
Formations
Chartes d'usages
"En même temps que l’IA s’humanise avec une apparence, des avatars, des voix, des intonations, des expressions humanisées, nous nous mécanisons. Nous voilà devenus des presseurs de boutons de robots organiques. Pourquoi poursuivre cette prophétie auto-réalisatrice et accepter cette réduction? Incidemment, l’IA générative nous pousse à distinguer le savoir en tant que résultat d’apprentissage et apprendre en temps que cheminement. Tout se passe comme si la consultation de l’oracle algorithmique tenait lieu d'apprentissage alors qu’il n’est qu’une exposition de données qu’il ne comprend même pas." Denis Cristol
Engager chacun dans une attitude responsable
Imaginer détecter l'IA ?
Si rien n'est fait ?
des pratiques "sous le manteau"
Présentation de Khanmigo
https://support.khanacademy.org/hc/fr/articles/202483180-Quelle-est-l-histoire-de-Khan-Academy-
En août 2004, Sal Khan commence à aider à distance sa cousine, Nadia, qui a du mal à comprendre les unités de conversion. Les lacunes dans ses connaissances l'empêchaient d'avancer en maths. Puisque Nadia habitait à La Nouvelle-Orléans et que Sal était à Boston pour son travail d'analyste de l'époque, il a commencé à l'aider par téléphone et à l'aide de Yahoo Doodle, après ses heures de boulot.
Comme Nadia progressait en maths, le mot s'est passé et Sal a commencé à aider bon nombre de cousins et de membres de sa famille. Trouver du temps pour tout le monde est devenu compliqué, et il a donc décidé d'enregistrer ses explications sous forme de vidéos et de les poster sur YouTube en 2006 - afin que tout le monde puisse les regarder à son propre rythme. De plus en plus de personnes se sont mises à les regarder, et Sal continue de créer des vidéos depuis ce moment-là.
En 2008, l'organisation devient une entité sans but lucratif. Sal continue à travailler sur Khan Academy pendant son temps libre jusqu'à l'automne 2009, moment où il démissionne de son poste au fonds spéculatif et décide de continuer son aventure à temps plein. Pendant les neuf premiers mois, il vit de ses économies - jusqu'à ce qu'il reçoive un premier généreux don d'Ann Doerr. En septembre 2010, Khan Academy reçoit une bourse importante de la part de Google (2 millions de dollars) et de la Fondation Bill et Melinda Gates (1,5 million de dollars). Il commence alors à poser les bases de son organisation.
Les énergies scolaires CGPT cours d'histoire eco
Bot sur Moodle
Eco et trans.
ChatGPT pour étudiants Dys
Des illustrations personnalisées
ChatGPT pour imaginer les transformations métiers
Economistes vous parlent
Type in the title of the first unit of your lesson.
En parler avec les étudiants ?
Eductive
Thot Cursus
Louvain
Comment ?
Communautés de pratiques
Créer des communautés de proximité
Adhérer à des groupes existants
Pourquoi ?
L'intelligence collective est une hypothèse de solution
En face, ils sont nombreux avec de gros moyens !
Apprendre les techniques de prompt
Prompt engineering Guide
Les exemples dans OC
L'art du prompt 101
Prendre en main
Trouver sa voie
Découvrir des outils ?
Les personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation découvriront ici des ressources variées : de l’assistance textuelle avancée pour la création de contenu à des outils visuels révolutionnaires pour l’engagement des personnes apprenantes. Ces outils, basés sur des avancées récentes en IA, sont choisis pour leur capacité à transformer et à enrichir les processus pédagogiques. L’objectif est de fournir des ressources constamment mises à jour, reflétant l’avant-garde de la technologie éducative.
Atelier API évaluation
Un exemple Strasbourg 06 24
Objectif 1 : Identifier les caractéristiques
socioculturelles des populations des
territoires ruraux
1.1- repérer les différentes populations d’un territoire rural
et leurs représentations de la ruralité
1.2- identifier les attentes sociales liées aux activités
agricoles et aux services
1.3- analyser des représentations de la ruralité dans les
oeuvres de la création contemporaine
Un QCM
Un exercice
Une présentation de la séance détaillée
Une séance détaillée
Un plan de cours
BMI ESSCA
DR03-00A-B Introduction au droit Responsable de cours :
ECONOMICS, LAW AND SOCIETY
Semestre : 03 —
Campus d’enseignement : AIX-EN-PROVENCE, ANGERS, BORDEAUX, BOULOGNE-BILLANCOURT, BUDAPEST, LYON, STRASBOURG
Heures totales : 30,00 —
Crédits ECTS : 4,00
Langue d'enseignement : Soit français, soit anglais
Ouvert aux Étudiants d’Échange : Non
PRÉSENTATION GÉNÉRALE Ce cours porte sur les éléments fondamentaux du droit pour des futurs managers. La première partie de ce cours permet d'appréhender et de maîtriser les principaux mécanismes de droit indispensables à tout raisonnement juridique (i.e, la règle juridique, les sources du droit, la classification des droits subjectifs et les modes de preuves, l'organisation judiciaire et les modes de règlement alternatifs des conflits, entre autres). La deuxième partie porte sur une introduction au droit des sociétés. La troisième et dernière partie aborde les aspects juridiques des transactions internationales ainsi que le règlement des litiges commerciaux, dans un contexte de digitalisation et d'internationalisation des business.
La pédagogie novatrice repose sur plusieurs piliers
Une place majeure est accordée à une pédagogie innovante en mode projet centrée sur des cas concrets permettant un apprentissage par l’expérience. Les étudiants sont encadrés et guidés pour développer progressivement l’autonomie dont ils auront besoin dans leur futur contexte de travail.
Un semestre d’études à l’étranger permet également à chaque étudiant de bénéficier d’une expérience internationale.
La 3ème année du programme Bachelor peut se faire en alternance (par la voie du contrat d’apprentissage ou du contrat de professionnalisation)
Des exemples concrets en E/A
Here you should type in the timeframe of this class.
For example: 9 month course, Quarter or Trimester course, 'One School Year'
L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de transformer l'économie mondiale, en particulier dans le domaine des marchés du travail. Les économies avancées ressentiront les avantages et les inconvénients de l'IA plus tôt que les économies émergentes et en développement, principalement parce que leur structure de l'emploi est concentrée sur des rôles cognitivement intensifs. Il existe des tendances constantes concernant l'exposition à l'IA : les femmes et les personnes ayant fait des études universitaires sont plus exposées, mais aussi mieux placées pour tirer parti des avantages de l'IA, tandis que les travailleurs plus âgés pourraient avoir plus de difficultés à s'adapter à cette nouvelle technologie. L'inégalité des revenus du travail pourrait s'aggraver si la complémentarité entre l'IA et les travailleurs à revenu élevé est forte, et les rendements du capital augmenteront l'inégalité de la richesse. Cependant, si les gains de productivité sont suffisamment importants, les niveaux de revenus pourraient augmenter pour la majorité des travailleurs. Dans ce contexte en évolution, les économies avancées et les économies émergentes plus développées doivent se concentrer sur la modernisation des cadres réglementaires et soutenir la réallocation de la main-d'œuvre tout en protégeant ceux qui sont affectés négativement. Les économies émergentes et en développement devraient accorder la priorité au développement des infrastructures numériques et des compétences numériques.
Plusieurs études ont proposé des définitions de l'exposition à l'intelligence artificielle (IA) au niveau des métiers. La plus courante est l'indice d'Exposition à l'IA (AIOE) proposé par Felten, Raj et Seamans en 2021. Cet indice mesure la correspondance entre 10 applications d'IA et 52 compétences humaines. Il évalue dans quelle mesure les compétences humaines se recoupent avec les capacités de l'IA, puis pondère cette correspondance selon l'importance et la complexité de ces compétences pour chaque métier. Cet indice est exprimé en termes relatifs et est normalisé ou rééchelonné entre 0 et 1. Il ne prend pas en compte les conséquences de cette exposition pour le travail humain. En d'autres termes, il se concentre sur la probabilité relative que l'IA soit intégrée aux fonctions d'un métier donné, mais ne considère pas si l'IA sera utilisée comme un outil complémentaire ou comme un substitut au travail humain.
More and more teachers are using visual aids and other helping tools to exemplify lessons. Write down what materials you want to use.
Considérez-vous avoir triché
Aide à compréhension
Pourquoi utilisez-vous les IAG en apprent.
Contextes d'usage
Usages dans cadre des études
Des étudiants explorateurs/familiers
· Éloigné : je ne m’en suis jamais servi et je ne suis pas à l’aise avec le numérique
· Distant : je ne m’en suis jamais servi, même si je suis à l’aise avec le numérique au quotidien
· Curieux : j’ai déjà testé une IA (ex : ChatGPT) par curiosité, mais je ne l’utilise pas
· Explorateur : j’ai déjà testé une IA (ex : ChatGPT) pour une tâche spécifique. J’explore les possibilités.
· Familier : je suis un utilisateur régulier.
· Expert : je suis un utilisateur avancé et à l’affût des évolutions et de la réflexion.
Une enquête auprès d'étudiants angevins
"en 2023, la direction d’Alphabet, la maison-mère de Google, estimait qu’un « prompt » fait à une IA générative demandait l’équivalent de dix fois l’énergie consommée par une simple recherche sur Google." Impacts de l'intelligence artificielle : risques et opportunités pour l'environnement - CESE - 09/2024
le dirigeant (Sam Altman) s’est en revanche montré plus inquiet quant à la consommation énergétique nécessaire à la généralisation de l’IA. «Il est tout à fait juste de dire que l’IA va avoir besoin de beaucoup plus d’énergie», a-t-il indiqué, ajoutant qu’il «n’y a aucun moyen» de voir une massification future de la technologie «sans une percée» au niveau énergétique. « Cela nous obligera à investir davantage dans les technologies qui peuvent fournir cela, dont aucune n’est celle qui brûle du carbone», a-t-il encore expliqué
Le FIgaro - Sam Altman, le patron d’OpenAI, s’inquiète du gouffre énergétique de l’IA
Par Lucas Mediavilla
Publié le 18 janvier 2024 à 18h47, mis à jour à 18h47
Comment appréhender le monde qui nous entoure...
Here you should put the title of the manual you are using for your lesson.
Noam Chomsky
L'esprit humain n'est pas, à l'instar de ChatGPT et de ses semblables, un moteur statistique encombrant destiné à la recherche de modèles, se nourrissant de centaines de téraoctets de données et extrapolant la réponse conversationnelle la plus probable ou la réponse la plus vraisemblable à une question scientifique. Au contraire, l'esprit humain est un système étonnamment efficace et même élégant qui fonctionne avec de petites quantités d'informations ; il ne cherche pas à déduire des corrélations brutes entre les points de données, mais à créer des explications.
B Lahire
Il y a l’idée d’une intrication et d’une interaction entre ces deux domaines d’activité, « écrire » et « penser ». Par intrication, on entend une conception de l’écrit qui ne le réduit pas à un médium inerte mais qui le désigne comme porteur de développement d’un certain rapport au monde, d’une certaine organisation mentale, marqués par la rupture avec le régime de l’oral communicationnel/pratique. Par sa spatialisation, l’écrit suscite des remaniements et des reconfigurations dans les manières de penser et de faire avec la langue, dans le sens d’une capacité accrue à la décontextualisation, la généralisation, la conceptualisation et la réflexivité (B. Lahire [6][6]Cultures écrites et inégalités scolaires, Presses…).
Type in the title of your class.
For example: Intro to visual Arts
What grade will you teach this class to?
pour la construction du modèle - NY Times
