Бюлетин на проекта GenAISA #2: Вътре в новия курс за висше образование на GenAISA

Европа навлиза в решителна фаза в своята дигитална трансформация. Тъй като генеративният изкуствен интелект (ИИ) се внедрява във всички индустрии, търсенето на нови компетенции, основани на ИИ – и нови работни места – нараства бързо. Консорциумът GenAISA отговаря на тази нужда, като разработва 2 всеобхватни учебни програми за висше образование (ВО) и професионално образование и обучение (ПОО) в областта на генеративния ИИ, предназначени да предоставят на учащите знанията и приложните умения, необходими на развиващия се пазар на труда. В този бюлетин ще представим накратко учебната програма за висше образование, която включва 5 курса, а в следващия бюлетин ще представим учебната програма за професионално образование и обучение.

Този бюлетин предоставя поглед отвътре върху учебните материали, които се разработват в момента, и показва как те са пряко свързани с две ключови нововъзникващи професии:

• Бърз инженер
• Разработчик на приложения за генеративен изкуствен интелект

И двата профила са официално идентифицирани и описани в работния пакет за картографиране на работните места по проекта, като подробните компетенции и отговорности са включени в подкрепящите материали.

Учебни материали за бъдещи специалисти по изкуствен интелект

Курсът GenAISA HE е изграден около пет обучителни модула, всеки от които е оформен така, че да поддържа реалните изисквания за работа, идентифицирани от консорциума. По-долу е даден общ преглед на модулите и как те съответстват на двете нововъзникващи професии в областта на изкуствения интелект.

1. Въведение в генеративния изкуствен интелект

Тази тема запознава студентите с основите на генеративния изкуствен интелект, проследявайки неговата еволюция от ранните GAN и VAE до днешните системи, базирани на трансформатори и дифузия. Тя обхваща и етичните, социалните и свързаните с прозрачността предизвикателства, свързани със съвременния изкуствен интелект (пристрастия, надеждност, произход на данните, обяснимост).

Връзка с профили на работа:

• Бързи инженери се нуждаят от солидна основа в поведението на модела, ограниченията и езиковите модели, за да проектират ефективни подкани.
• Разработчици на приложения за генеративен изкуствен интелект изискват разбиране на типовете модели, за да се избере правилната архитектура за всяка задача.

2. НЛП, генериране на изображения и видео в генеративния изкуствен интелект

Тази тема се фокусира върху мултимодалните възможности на съвременните GenAI системи – как те обработват език, как генерират изображения или видео и как хората взаимодействат с тези системи. Студентите изследват практически случаи на употреба, като например инструменти за преобразуване на текст в изображение, разговорни асистенти и мултимодално разсъждение.

Връзка с профили на работа:

• Бързи инженери Научете как езиковите и визуалните сигнали влияят върху изхода на модела, като подпомогнете уменията за бърза оптимизация и тестване.
• Разработчици на приложения за генеративен изкуствен интелект да получите представа за мултимодалните API и да научите как да ги интегрирате в приложения.

3. Генеративни модели на изкуствен интелект

По-технически модул, обхващащ GAN, VAE, дифузионни модели, латентна дифузия и хибридни архитектури. Той се основава на най-съвременни проучвания и забележителни публикации в областта на дълбокото генеративно моделиране, предоставяйки на студентите структурирано разбиране за това как се внедряват и подобряват генеративните системи.

Връзка с профили на работа:

• Бързи инженери полза чрез разбиране на ограниченията на модела, механизмите на отклонение и режимите на отказ.
• Разработчици на приложения за генеративен изкуствен интелект придобийте основни познания за работата с модели, фината настройка и оптимизацията на работните процеси.

4. Основи на дълбокото обучение за генеративен изкуствен интелект

Тази тема запознава студентите с градивните елементи на дълбокото обучение – от компонентите на невронната архитектура до вгражданията и техниките за оптимизация. Тя подготвя обучаемите да разбират или внедряват системи с изкуствен интелект, използвайки съвременни рамки.

Връзка с профили на работа:

• Бързи инженери изградете аналитичните умения, необходими за оценка на силните и слабите страни на резултатите от модела.
• Разработчици на приложения за генеративен изкуствен интелект придобийте техническата основа, необходима за работа с API, извършване на фина настройка и интегриране на модели в приложения.

5. Управление на генеративната трансформация на изкуствения интелект

Въвеждането на генеративния изкуствен интелект изисква организационна готовност, управленски умения, управление и етично вземане на решения. Този модул предоставя практически методи, процеси и рамки за отговорно проектиране и внедряване на изкуствен интелект. Той обхваща и трансформацията на изкуствения интелект в бизнеса и индустрията, както и лидерството в промяната. Съдържанието е базирано на скорошни изследвания и казуси от множество сектори.

Връзка с профили на работа:

• Бързи инженери трябва да разбира основите на процесите на проектиране на ИИ, съответствието, безопасността и управлението, за да проектира отговорни подкани.
• Разработчици на приложения за генеративен изкуствен интелект се нуждаят от познаване на процесите на проектиране и разработване на ИИ, както и на практиките за сигурност и управление на промените при интегрирането на модели в продукти.

Свързване на обучението с реални възможности за работа

Курсът за висше образование и професионално образование е целенасочено разработен така, че да е насочен към две бързо развиващи се професии, идентифицирани в доклада за профилите на длъжностите по проекта:

Бърз инженер

Специалист по изкуствен интелект на средно ниво, който проектира, тества и оптимизира подкани за LLM и други генеративни системи.
Основни умения: НЛП, бърза оптимизация, методологии за тестване, критично мислене, осъзнаване на пристрастията и безопасност.
Типични кариерни пътища: Екипи за продукти с изкуствен интелект, образователни технологии, автоматизация на клиентското изживяване, дизайн на правни/медицински подкани.

Разработчик на приложения за генеративен изкуствен интелект

Техническа роля, фокусирана върху интегрирането на генеративни модели с изкуствен интелект в реални приложения, осигурявайки сигурност, производителност и използваемост.
Основни умения: API интеграция, оркестрация на модели, backend/frontend разработка, AI-ready DevOps, програмиране, съобразено с нормативните изисквания.
Типични кариерни пътища: Разработка на софтуер с изкуствен интелект, SaaS, корпоративни научноизследователски и развойни дейности, дигитално здравеопазване, креативни индустрии.

Гледайки напред

Учебните материали за висше образование са в етап на усъвършенстване, като интегрират примери от реалния свят и задачи, базирани на казуси, разработени от партньорите по проекта. След завършване те ще бъдат достъпни като отворени образователни ресурси чрез Онлайн платформа за обучение GenAISA, осигурявайки достъпност в академичните и обучителни екосистеми на Европа.

В следващата фаза консорциумът ще тества пилотно тези материали в избрани висши учебни заведения, събирайки обратна връзка от преподаватели и учащи, за да гарантира качество, приобщаване и релевантност за реалния свят.