多くの興味深く重要な問題は、コンピューティングの助けを借りて効率的に解決できます。従来の「問題解決のためのプログラミング」コースでは、ソリューションを自然言語からプログラムに手動で変換してコンピューターで実行できるようにする能力を養います。ジェネレーティブ AI の進歩により、この変換の多くは、ChatGPT、Codeium、GitHub Copilot などの簡単にアクセスできるツールを介して自動的に実行できます。したがって、このコースでは、次の 2 つの主な能力を養うことを目指しています。
（１）自然言語でソリューションを明確に表現し、生成AIツールがそれをプログラムに変換できるようにする
（２）翻訳が正しいことを確認するために、プログラムを理解、テスト、デバッグする（手動およびAIのサポートによる）。
プログラミングに関する事前の知識は必要ありません。このコースでは主に Python プログラミング言語を使用しますが、高度な概念について説明するために C プログラミングも少し紹介します。
Viraj Kumar 博士は、バンガロールの IISc にある Kotak-IISc AI-ML センターの客員教授です。彼の研究は、コンピューティング教育のための Generative AI を含むコンピューターサイエンス教育に焦点を当てています。彼は ACM インド評議会の選出メンバーを務め、その教育イニシアチブ委員会の議長を務めています。彼は Generative AI に対応してエンジニアリング教育カリキュラムを再考する教育省委員会のメンバーを務め、このコースはその委員会の推奨事項の 1 つです。Viraj 博士は以前、CSE (2022) の AICTE モデルカリキュラムの開発に貢献し、国家教育政策 (NEP 2020) の起草のための Kasturirangan 委員会のコンサルタントを務めていました。
「AI を使って」プログラミングする理由、基礎: データ型、変数、代入、詳細: 文字列
Python 関数、関数設計、関数テスト、条件文、再帰、詳細: リスト
反復、詳細分析：辞書、アルゴリズム改善のケーススタディ：裁定取引
外部ライブラリ、削減、データ中心の改善のケーススタディ：単語ゲーム
毎週の課題と最終テストを提出した受験者に認定証が授与されます。
このコースは誰でも受講できます。ただし、主な対象は、すべての分野の B.Tech/BE 学生、および非コンピューティング分野の M.Tech/ME/PhD 学生と工学部教員です。
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元記事: https://elearn.nptel.ac.in/shop/iit-workshops/ongoing/programming-with-ai-for-problem-solving/