Зареєструйтеся безкоштовно: https://may2024meetup.eventbrite.com
Ця зустріч Open edX висвітлить три презентації, які охоплюють аналітику даних, розширення платформи та методи використання ШІ для спрощення процесу створення контенту.
Першу презентацію проведе Індійський інститут менеджменту в Бангалорі, який представить глибокий огляд свого досвіду аналізу даних за допомогою Panorama Analytics у своїх професійних програмах на платформі Open edX. Ця презентація проведе відвідувачів подорожжю установи, від початкового впровадження інструментів аналітики до вилучення цінних, дієвих ідей, які значно розширили їхні процеси вдосконалення на основі даних. Ділячись своїми комплексними висновками, команда прагне висвітлити вплив детального аналізу даних на підвищення якості онлайн-освіти, демонструючи способи, за допомогою яких дані можуть інформувати про стратегічні рішення та сприяти безперервному навчанню та розвитку.
Другу презентацію проведе Шахід К. Мухаммад, співзасновник Blend-ed і один із інженерів-засновників Hasura, який поділиться думками про інтеграцію движка GraphQL з відкритим кодом Hasura з платформою Open edX, підкреслюючи його універсальність і переваги для Micro Frontends (MFE) та інших зусиль розвитку. Шахід продемонструє, як Hasura може створювати та надсилати API та програми дуже швидко. Учасники можуть передбачити глибоке занурення в те, як можна використовувати можливості Hasura для розширення набору функцій платформи Open edX, відкриваючи базу даних через захищений API GraphQL або REST через конфігурацію.
Третю презентацію представить Амір Тадрісі, засновник Cubite Technologies. Вони працюють над проектом штучного інтелекту для розробки програми RAG для її інтеграції з платформою Open edX для створення контенту. POC побудований на вершині, ollama, https://www.gradio.app/ та https://www.trychroma.com/ і Лангчейн. Ідея цієї роботи полягає в тому, щоб покращити створення контенту для викладачів, які використовують LLM. Як це працює? Ви можете використовувати будь-який онлайн- або офлайн-контент, передати його в модель і вказати, який тип навчального контенту ви хочете створити з нього, і модель надасть результати. Різниця між цією реалізацією та такими інструментами, як ChatGPT, полягає в тому, що ця модель використовує лише вміст, наданий для створення вмісту. Кілька моделей можна використовувати для різних цілей, наприклад Llama для кодування вмісту та Mistral для іншого вмісту.
Сподіваюся побачити вас там!