Искусственный интеллект - это явление, которое все ждут, многие боятся, некоторые где-то как-то пользуются, и мало кто представляет, как все это работает.
Как искусственный интеллект может помочь врачу - мы рассказывали здесь. Что думает сам ИИ о будущем программистов - здесь. Как работают большие языковые модели - кратко, здесь. Но профессий много, информационных систем много, искусственный интеллект так или иначе войдет в нашу профессиональную жизнь, и об этом пора подумать.
Мы разработали программу магистратуры по разработке цифровых систем на основе искусственного интеллекта, с сильным теоретическим фундаментом в предметной области, включая углубленные знания математики, статистики и алгоритмов машинного обучения, но об этом в другой раз. Сейчас хочется поговорить о краткосрочных форматах обучения ИИ-инжинирингу.
Российский рынок дополнительного профессионального образования (ДПО) по искусственному интеллекту представлен в основном двумя типами программ:
- массовые вводные курсы - это онлайн-школы и короткие программы, ориентированные на быстрый вход в профессию (Python, основы ML). Низкий порог входа, минимальная инженерная составляющая;
- практико-ориентированные курсы среднего уровня - это Bootcamp-форматы и профессиональные программы (ML/MLOps), решающие бизнес-задачи, но не охватывающие полный инженерный цикл.
Существенным пробелом является отсутствие комплексного подхода к подготовке инженеров, способных проектировать и реализовывать крупные проекты в области искусственного интеллекта. На сегодняшний день отсутствуют широко доступные программы, объединяющие теорию и практику в рамках единой образовательной траектории. К примеру, крайне востребованы специалисты, способные эффективно работать с технологиями цифровых двойников, методами сквозной цифровой инженерии, архитектурами сложных технических систем и применением больших языковых моделей (LLM) в инженерных задачах. Именно такая комплексная программа смогла бы закрыть существующие пробелы рынка труда и обеспечить полноценную подготовку высококвалифицированных кадров для промышленного сектора и научно-исследовательских организаций.
Чем отличаются "короткие" курсы от образовательных университетских программ:
Цель обучения
Практико-ориентированные курсы: направлены на развитие прикладных навыков и получение компетенций, необходимых для непосредственной профессиональной деятельности. Основная задача — подготовить специалиста, способного сразу приступить к решению рабочих задач.
Содержание обучения
Практико-ориентированные курсы: фокусируются на освоении технологий, инструментов и методик, применяемых в конкретной отрасли или профессии. Включают большое количество практических заданий, кейсов и проектов, направленных на отработку профессиональных навыков.
Методология обучения
Практико-ориентированные курсы: используют интерактивные методы обучения, включающие групповые задания, работу над проектами и активное взаимодействие преподавателя и учащихся. Акцент делается на приобретение опыта и закрепление полученных знаний на практике. Впрочем, в этом месте курсы ДПО схожи с современными образовательными программами.
Результат обучения
Практико-ориентированные курсы: приводят к приобретению конкретных навыков и квалификации, позволяющих трудоустроиться или повысить свою конкурентоспособность на рынке труда. Конкретных для абстрактного обучающегося, который пришел на них по собственному желанию, и еще или еще более конкретных для сотрудников предприятия, если предприятие отправит их на обучение и они будут выполнять учебно-практические задачи, максимально приближенные или соответствующие специфике предприятия.
В таблице приведены основные отличия краткосрочных и долгосрочных программ обучения.
Понимание различий позволяет выбрать наиболее подходящий вариант обучения исходя из целей и потребностей каждого конкретного человека.
Какие курсы мы планируем в сфере ИИ-инжиниринга мы планируем запускать:
1. Искусственный интеллект и большие лингвистические модели: инженерия подсказок и контекста
Курс будет охватывать теоретические аспекты работы с искусственным интеллектом и практические подходы к разработке эффективных решений с использованием передовых NLP-технологий (Natural Language Processing).
2. Тестирование и валидация ИИ-систем
Программа курса будет направлена на изучение основных понятий и методов, используемых для тестирования и проверки работоспособности и надёжности систем искусственного интеллекта. Она включает и теоретические блоки, посвящённые принципам функционирования систем ИИ, особенностям их тестирования и оценке результатов, а также практические занятия, позволяющие приобрести необходимые навыки для работы в проектах по тестированию и валидации ИИ-продуктов.
3. Технологии автоматизированного управления процессами с применением ИИ
Курс будет представлять собой специализированную программу, направленную на изучение принципов и методов внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в процессы автоматического управления различными техническими и технологическими системами. Такой курс объединяет классические концепции управления автоматизацией с современными возможностями интеллектуального анализа данных и принятия решений.
4. А также курсы, направленные на:
- работу с цифровыми двойниками, инженерными симуляциями, системным проектированием;
- комплексные треки (ИИ, Big Data, DevOps, IIoT, архитектура цифровых систем);
- end-to-end инженерный цикл: от проблематизации и требований до эксплуатации и версионности;
- глубокую интеграцию ИИ-инструментов и LLM как естественной части инженерной деятельности.
Список будет дополняться. Будем признательны, если вы поделитесь, каких знаний в области разработки или использования систем искусственного интеллекта вам не хватает в вашей профессиональной области.
Магистратура ВИШ МИФИ готовит специалистов в области цифровой трансформации жизни, цифровой трансформации экономики, цифровой трансформации технологии и индустрии