Данная программа особенно актуальна в условиях современной образовательной среды, стремительно развивающейся благодаря технологиям искусственного интеллекта (ИИ). Вот ключевые причины её востребованности:

1. Цифровизация образования: Современные образовательные учреждения активно внедряют цифровые инструменты, автоматизируют рутинные процессы и используют аналитику больших данных для повышения качества обучения.
2. Повышение конкурентоспособности: Специалисты, обладающие знаниями и опытом в сфере ИИ, способны создавать инновационные решения, повышающие эффективность образовательного процесса и привлекательность учебного заведения на рынке образовательных услуг.
3. Дефицит квалифицированных кадров: Многие организации испытывают нехватку профессионалов, способных грамотно интегрировать современные технологии в учебный процесс, что тормозит развитие инновационных подходов.
4. Изменение требований рынка труда: Работодателям нужны специалисты, способные быстро адаптироваться к новым условиям и уверенно применять передовые технологические решения.

Цель программы

Развитие и совершенствование профессиональных компетенций по эффективному внедрению и использованию технологий искусственного интеллекта на всех этапах проектирования, разработки, тестирования и сопровождения образовательных проектов, а также развитию навыков интеграции AI-решений в образовательные процессы и платформы.

Содержание программы

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта и его роль в образовательных проектах
1.1. Искусственный интеллект и машинное обучение: общие понятия, история развития, основные типы задач и методов
1.2. Отличительные особенности AI-решений в образовательных системах (NLP, Deep Learning, Computer Vision)
1.3. Преимущества и ограничения использования ИИ в образовательных целях

Модуль 2. Сбор и подготовка данных для образовательных проектов с ИИ
2.1. Специфика работы с образовательными данными: большие объемы данных и их качество
2.2. Методы и средства обработки данных, необходимых для построения AI-моделей
2.4. Настройка ETL-конвейеров обработки данных

Модуль 3. Тестирование AI-моделей для образовательных проектов
3.1. Выбор правильной архитектуры и оптимальной техники тренировки моделей
3.2. Интерфейсы API для обмена данными между системами и моделями ИИ
3.3. Тестирование и оптимизация AI-модели на примерах образовательных задач

Модуль 4. Интеграция AI-решений в образовательную среду
4.1. Архитектурные принципы интеграции AI-компонентов в ИТ-инфраструктуру образовательных учреждений
4.2. Правила безопасной интеграции моделей ИИ в облачную инфраструктуру
4.3. Инфраструктура микросервисов и Kubernetes для запуска AI-сервисов
4.4. Практикум по созданию простого прототипа образовательной платформы с ИИ

Модуль 5. Оценка эффективности и дальнейшее развитие AI-внедрений
5.1. Методы мониторинга качества работы AI-решений в образовательных проектах
5.2. Подготовка планов дальнейшей модернизации и развития AI-комплекса
Итоговая аттестация – разработка проекта

После успешного завершения обучения слушатели получают

• Лицам, имеющим или получающим высшее или среднее профессиональное образование, выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца с занесением данных в ФИС ФРДО;
• Студентам вузов и ссузов выдается справка о прослушанном курсе, а удостоверение о повышении квалификации - после получения документа о высшем или среднем профессиональном образовании.

Требования к поступающим

Для получения удостоверения о повышении квалификации:

• наличие высшего или среднего профессионального образования;
• для студентов - подтверждение прохождения обучения по программе высшего или среднего профессионального образования в данный момент.