{"id":3985,"date":"2025-12-15T14:09:04","date_gmt":"2025-12-15T12:09:04","guid":{"rendered":"https:\/\/genaisa.eu\/?p=3985"},"modified":"2025-12-15T14:09:04","modified_gmt":"2025-12-15T12:09:04","slug":"genaisa-projekto-naujienlaiskis-nr-2-naujojo-genaisa-aukstojo-mokslo-kurso-apzvalga","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/genaisa-project-newsletter-2-inside-the-new-genaisa-higher-education-course\/","title":{"rendered":"\u201eGenAISA\u201c projekto naujienlai\u0161kis #2: Naujojo \u201eGenAISA\u201c auk\u0161tojo mokslo kurso ap\u017evalga"},"content":{"rendered":"<p>Europa \u017eengia \u012f lemiam\u0105 skaitmenin\u0117s transformacijos etap\u0105. Generatyviam dirbtiniam intelektui (DI) vis labiau \u012fsitvirtinant \u012fvairiose pramon\u0117s \u0161akose, spar\u010diai auga nauj\u0173 DI pagr\u012fst\u0173 kompetencij\u0173 ir nauj\u0173 darbo viet\u0173 paklausa. \u201eGenAISA\u201c konsorciumas reaguoja \u012f \u0161\u012f poreik\u012f kurdamas 2 i\u0161samias generatyvinio DI auk\u0161tojo mokslo (AM) ir profesinio mokymo (VET) programas, skirtas suteikti besimokantiesiems \u017eini\u0173 ir praktini\u0173 \u012fg\u016bd\u017ei\u0173, reikaling\u0173 besikei\u010dian\u010dioje darbo rinkoje. \u0160iame naujienlai\u0161kyje trumpai pristatysime auk\u0161tojo mokslo program\u0105, kuri\u0105 sudaro 5 kursai, o kitame naujienlai\u0161kyje \u2013 profesinio mokymo program\u0105.<\/p>\n\n\n\n<p>\u0160iame naujienlai\u0161kyje pateikiama i\u0161sami informacija apie \u0161iuo metu kuriam\u0105 mokymo med\u017eiag\u0105 ir parodoma, kaip ji tiesiogiai dera su dviem pagrindin\u0117mis kylan\u010diomis profesijomis:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Greitasis in\u017einierius<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generatyvaus dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jas<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Abu profiliai buvo oficialiai identifikuoti ir apra\u0161yti projekto pareigybi\u0173 planavimo darbo pakete, o i\u0161samios kompetencijos ir pareigos pateiktos papildomoje med\u017eiagoje.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Mokymo med\u017eiaga b\u016bsimiems dirbtinio intelekto specialistams<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>\u201eGenAISA HE\u201c kursas yra sukurtas remiantis <strong>penki mokymo moduliai<\/strong>, kiekvienas i\u0161 j\u0173 pritaikytas konsorciumo nustatytiems realiems darbo reikalavimams. Toliau pateikiama moduli\u0173 ap\u017evalga ir kaip jie atitinka dvi kylan\u010dias dirbtinio intelekto profesijas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>1. \u012evadas \u012f generatyvin\u012f dirbtin\u012f intelekt\u0105<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>\u0160i tema supa\u017eindina studentus su generatyviojo dirbtinio intelekto pagrindais, atsekdama jo evoliucij\u0105 nuo ankstyv\u0173j\u0173 GAN ir VAE iki \u0161iandienini\u0173 transformatori\u0173 ir difuzijos pagrindu veikian\u010di\u0173 sistem\u0173. Joje taip pat aptariami etiniai, socialiniai ir skaidrumo i\u0161\u0161\u016bkiai, susij\u0119 su \u0161iuolaikiniu dirbtiniu intelektu (\u0161ali\u0161kumas, patikimumas, duomen\u0173 kilm\u0117, paai\u0161kinamumas).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ry\u0161ys su darbo profiliais:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Greitieji in\u017einieriai<\/strong> Norint sukurti veiksmingas u\u017eduotis, reikia tvirto pavyzdinio elgesio, apribojim\u0173 ir kalbini\u0173 modeli\u0173 pagrind\u0173.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generatyvi\u0173j\u0173 dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jai<\/strong> Norint pasirinkti tinkam\u0105 architekt\u016br\u0105 kiekvienai u\u017eduo\u010diai, reikia suprasti modeli\u0173 tipus.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>2. NLP, vaizd\u0173 ir vaizdo \u012fra\u0161\u0173 generavimas generatyviojoje dirbtin\u0117je intelektin\u0117je technologijoje<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>\u0160ioje temoje daugiausia d\u0117mesio skiriama \u0161iuolaikini\u0173 \u201eGenAI\u201c sistem\u0173 multimodalin\u0117ms galimyb\u0117ms \u2013 kaip jos apdoroja kalb\u0105, kaip generuoja vaizdus ar vaizdo \u012fra\u0161us ir kaip \u017emon\u0117s s\u0105veikauja su \u0161iomis sistemomis. Studentai nagrin\u0117ja praktinio naudojimo atvejus, tokius kaip teksto konvertavimo \u012f vaizdus \u012frankiai, pokalbi\u0173 asistentai ir multimodalinis samprotavimas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ry\u0161ys su darbo profiliais:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Greitieji in\u017einieriai<\/strong> Su\u017einokite, kaip kalba ir vaizdiniai \u017eenklai veikia modelio i\u0161vest\u012f, ugdydami \u012fg\u016bd\u017eius greitam optimizavimui ir testavimui.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generatyvi\u0173j\u0173 dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jai<\/strong> \u012egykite \u012f\u017evalg\u0173 apie multimodalinius API ir su\u017einokite, kaip juos integruoti \u012f programas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>3. Generatyviniai dirbtinio intelekto modeliai<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Techni\u0161kesnis modulis, apimantis GAN, VAE, difuzijos modelius, latentin\u0119 difuzij\u0105 ir hibridines architekt\u016bras. Jis remiasi pa\u017eangiausiomis ap\u017evalgomis ir svarbiais leidiniais apie gil\u0173j\u012f generatyvin\u012f modeliavim\u0105, suteikdamas studentams strukt\u016brizuot\u0105 supratim\u0105 apie tai, kaip generatyvin\u0117s sistemos yra diegiamos ir tobulinamos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ry\u0161ys su darbo profiliais:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Greitieji in\u017einieriai<\/strong> nauda suprantant modelio apribojimus, \u0161ali\u0161kumo mechanizmus ir gedim\u0173 re\u017eimus.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generatyvi\u0173j\u0173 dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jai<\/strong> \u012fgyti esmini\u0173 \u017eini\u0173 apie modelio veikim\u0105, tikslinim\u0105 ir optimizavimo darbo eig\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>4. Giluminio mokymosi pagrindai generatyviniam dirbtiniam intelektui<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>\u0160i tema supa\u017eindina studentus su gilaus mokymosi pagrindais \u2013 nuo neuronin\u0117s architekt\u016bros komponent\u0173 iki \u012fterpimo ir optimizavimo metod\u0173. Ji parengia besimokan\u010diuosius suprasti arba \u012fdiegti dirbtinio intelekto sistemas naudojant \u0161iuolaikines sistemas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ry\u0161ys su darbo profiliais:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Greitieji in\u017einieriai<\/strong> ugdyti analitinius \u012fg\u016bd\u017eius, reikalingus modelio rezultat\u0173 stipriosioms ir silpnosioms pus\u0117ms \u012fvertinti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generatyvi\u0173j\u0173 dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jai <\/strong>\u012fgyti techninius pagrindus, reikalingus darbui su API, atlikti tiksl\u0173 derinim\u0105 ir integruoti modelius \u012f programas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>5. Generatyviosios dirbtinio intelekto transformacijos valdymas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Generatyviam dirbtinio intelekto diegimui reikalingas organizacijos pasirengimas, vadovavimo \u012fg\u016bd\u017eiai, valdymas ir eti\u0161kas sprendim\u0173 pri\u0117mimas. \u0160iame modulyje pateikiami praktiniai metodai, proces\u0173 modeliai ir atsakingo dirbtinio intelekto projektavimo ir diegimo sistemos. Jame taip pat aptariama dirbtinio intelekto transformacija versle ir pramon\u0117je, taip pat poky\u010di\u0173 lyderyst\u0117. Turinys pagr\u012fstas naujausiais tyrimais ir atvej\u0173 analiz\u0117mis i\u0161 \u012fvairi\u0173 sektori\u0173.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Ry\u0161ys su darbo profiliais:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Greitieji in\u017einieriai<\/strong> turi suprasti DI projektavimo proces\u0173, atitikties, saugos ir valdymo pagrindus, kad gal\u0117t\u0173 kurti atsakingas u\u017eduotis.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generatyvi\u0173j\u0173 dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jai<\/strong> integruojant modelius \u012f produktus, reikia i\u0161manyti dirbtinio intelekto projektavimo ir k\u016brimo procesus, saugum\u0105 ir poky\u010di\u0173 valdymo praktik\u0105.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Mokymo susiejimas su realiomis darbo galimyb\u0117mis<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Auk\u0161tojo mokslo ir profesinio mokymo kursas buvo s\u0105moningai sukurtas atsi\u017evelgiant \u012f dvi spar\u010diai augan\u010dias profesijas, nustatytas projekto darbo profili\u0173 ataskaitoje:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Greitasis in\u017einierius<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Vidutinio lygio dirbtinio intelekto specialistas, kuris kuria, testuoja ir optimizuoja LLM ir kit\u0173 generatyvini\u0173 sistem\u0173 u\u017eduotis.<br><strong>Svarbiausi \u012fg\u016bd\u017eiai:<\/strong> NLP, greitas optimizavimas, testavimo metodologijos, kritinis m\u0105stymas, \u0161ali\u0161kumo ir saugumo suvokimas.<br><strong>Tipiniai karjeros keliai:<\/strong> Dirbtinio intelekto produkt\u0173 komandos, \u0161vietimo technologijos, klient\u0173 patirties automatizavimas, teisini\u0173\/medicinini\u0173 u\u017eklaus\u0173 dizainas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Generatyvaus dirbtinio intelekto program\u0173 k\u016br\u0117jas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Techninis vaidmuo, orientuotas \u012f generatyvini\u0173 dirbtinio intelekto modeli\u0173 integravim\u0105 \u012f realias programas, u\u017etikrinant saugum\u0105, na\u0161um\u0105 ir patogum\u0105 naudoti.<br><strong>Svarbiausi \u012fg\u016bd\u017eiai:<\/strong> API integracija, modeli\u0173 orkestravimas, serverio\/prie\u0161sistemi\u0173 k\u016brimas, dirbtiniam intelektui pritaikytas \u201eDevOps\u201c, atitikties reikalavimus atitinkantis programavimas.<br><strong>Tipiniai karjeros keliai:<\/strong> Dirbtinio intelekto programin\u0117s \u012frangos k\u016brimas, SaaS, \u012fmoni\u0173 moksliniai tyrimai ir pl\u0117tra, skaitmenin\u0117 sveikata, k\u016brybin\u0117s industrijos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u017dvilgsnis \u012f priek\u012f<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Auk\u0161tojo mokslo mokymosi med\u017eiaga \u0161iuo metu yra tobulinimo etape, integruojant realaus pasaulio pavyzd\u017eius ir projekto partneri\u0173 parengtas atvejais pagr\u012fstas u\u017eduotis. Kai ji bus baigta, ji bus prieinama kaip atviri \u0161vietimo i\u0161tekliai per <strong>GenAISA internetin\u0117 mokymosi platforma<\/strong>, u\u017etikrinant prieinamum\u0105 visose Europos akademin\u0117se ir mokymo ekosistemose.<\/p>\n\n\n\n<p>Kitame etape konsorciumas atliks bandomuosius \u0161i\u0173 med\u017eiag\u0173 testavimus pasirinktose auk\u0161tosiose mokyklose, rinkdamas pedagog\u0173 ir besimokan\u010di\u0173j\u0173 atsiliepimus, kad u\u017etikrint\u0173 kokyb\u0119, \u012ftraukum\u0105 ir realaus pasaulio aktualum\u0105.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Europa \u017eengia \u012f lemiam\u0105 skaitmenin\u0117s transformacijos etap\u0105. Generatyviam dirbtiniam intelektui (DI) vis labiau \u012fsitvirtinant \u012fvairiose pramon\u0117s \u0161akose, spar\u010diai auga nauj\u0173 DI pagr\u012fst\u0173 kompetencij\u0173 ir nauj\u0173 darbo viet\u0173 paklausa. \u201eGenAISA\u201c konsorciumas reaguoja \u012f \u0161\u012f poreik\u012f kurdamas 2 i\u0161samias auk\u0161tojo mokslo (AM) ir profesinio mokymo (VET) mokymo programas\u2026<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":3987,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[31],"tags":[],"class_list":["post-3985","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-project-newsletters"],"acf":[],"taxonomy_info":{"category":[{"value":31,"label":"Project Newsletters"}]},"featured_image_src_large":["https:\/\/genaisa.eu\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/Shared-GenAISA-Newsletter-2-724x1024.png",724,1024,true],"author_info":{"display_name":"Nikolay Tsolev (RCCI)","author_link":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/author\/ntsolev\/"},"comment_info":2,"category_info":[{"term_id":31,"name":"Project Newsletters","slug":"project-newsletters","term_group":0,"term_taxonomy_id":31,"taxonomy":"category","description":"Periodic newsletters from the GenAISA project with highlights, results, upcoming events, and opportunities.","parent":0,"count":2,"filter":"raw","cat_ID":31,"category_count":2,"category_description":"Periodic newsletters from the GenAISA project with highlights, results, upcoming events, and opportunities.","cat_name":"Project Newsletters","category_nicename":"project-newsletters","category_parent":0}],"tag_info":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3985","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3985"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3985\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3987"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3985"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3985"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/genaisa.eu\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3985"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}