Second GenAISA project newsletter: more about the higher education training course

Европа навлиза в решаваща фаза на своята цифрова трансформация. С навлизането на генеративната изкуствена интелигенция (AI) във всички сектори, търсенето на нови компетенции, свързани с AI, и на нови професионални роли бързо нараства. 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 генеративната ИИ, предназначени да предоставят на учащите знанията и приложните умения, необходими на развиващия се пазар на труда. В този бюлетин накратко представяме учебната програма за ВО, която включва 5 курса, а в следващия бюлетин ще представим учебната програма за ПОО.

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

• Промпт инженер
• Разработчик на приложения за генеративен ИИ

И двата профила са официално идентифицирани и описани в работния пакет за картиране на професиите на проекта, като подробните компетенции и отговорности са включени в подкрепящите материали.

Обучителни материали за бъдещи професионалисти в областта на изкуствения интелект

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

1. Въведение в генеративния ИИ

Тази тема запознава студентите с основите на генеративната ИИ, проследявайки нейната 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 съвременната ИИ (пристрастност, надеждност, произход на данните, обяснимост).

Връзка с професионалните профили:

• Инженерите се нуждаят от солидна основа в поведението на моделите, ограниченията и лингвистичните модели, за да проектират ефективни промптове.
• Разработчиците на приложения за генеративна ИИ трябва да разбират типовете модели, за да изберат подходящата архитектура за всяка задача.

2. NLP, генериране на изображения и видео в генеративната ИИ

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

Връзка с професионалните профили:

• Инженерите по промптове научават как езикът и визуалните сигнали влияят върху резултатите от модела, подпомагайки уменията за оптимизация и тестване на промптове.
• Разработчиците на приложения за генеративна ИИ придобиват познания за мултимодалните API и научават как да ги интегрират в приложенията.

3. Генеративни AI модели

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

Връзка с професионалните профили:

• Инженерите по промптове се възползват от разбирането на ограниченията на моделите, механизмите на пристрастие и режимите на отказ.
• Разработчиците на приложения за генеративна ИИ придобиват основни познания за работата на моделите, фината настройка и работните процеси по оптимизация.

4. Основи на дълбокото обучение за генеративна ИИ

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

Връзка с професионалните профили:

• Инженерите по промптове развиват аналитичните умения, необходими за оценка на силните и слабите страни на резултатите от моделите.
• Разработчиците на приложения за генеративна ИИ придобиват техническите основи, необходими за работа с API, фина настройка и интегриране на модели в приложения.

5. Управление на трансформацията на генеративната ИИ

Въвеждането на генеративния ИИ изисква организационна готовност, управленски умения, управление и етично вземане на решения. Този модул предоставя практически методи, модели на процеси и рамки за отговорно проектиране и внедряване на ИИ. Той обхваща също трансформацията на ИИ в бизнеса и индустрията, както и лидерството в промяната. Съдържанието се базира на последните изследвания и казуси от различни сектори.

Връзка с професионалните профили:

• Инженерите по промптове трябва да разбират основите на процесите на проектиране на ИИ, съответствието, безопасността и управлението, за да проектират отговорни промптове.
• Разработчиците на приложения за генеративна ИИ трябва да са запознати с процесите на проектиране и разработване на ИИ, както и с 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 обучение е специално разработен, за да съответства на две бързоразвиващи се професии, идентифицирани в доклада за професионалните профили на проекта:

Промпт инженер

Специалист по ИИ на средно ниво, който проектира, тества и оптимизира промптове за LLM и други генеративни системи.
 Основни умения: НЛП, оптимизация на промптове, методологии за тестване, критично мислене, осведоменост относно пристрастността и безопасността.
 Типични кариерни пътеки: екипи за продукти в областта на изкуствения интелект, EdTech, автоматизация на клиентското преживяване, проектиране на промптове в правната и медицинската сфера.

Разработчик на приложения за генеративна изкуствена интелигентност

Техническа длъжност, насочена към интегрирането на генеративни модели на изкуствен интелект в реални приложения, като се гарантира сигурност, производителност и удобство на ползване.
Необходими умения: интеграция на API, оркестриране на модели, разработка на бекенд/фронтенд, DevOps, подготвен за ИИ, програмиране, съобразено с изискванията за съответствие.
Типични кариерни пътеки: разработка на софтуер за изкуствен интелект, SaaS, корпоративни научноизследователски и развойни дейности, цифрово здравеопазване, творчески индустрии.

A look to the future

Учебните материали за висшето образование са в етап на усъвършенстване, като в тях се интегрират примери от реалния свят и задачи, базирани на конкретни случаи, разработени от партньорите по проекта. След като бъдат завършени, те ще бъдат предоставени като отворени образователни ресурси чрез онлайн платформата за обучение GenAISA, като по този начин се гарантира достъпност в академичните и обучителните екосистеми в цяла Европа.

В следващата фаза консорциумът ще проведе пилотно тестване на тези материали в избрани висши учебни заведения, като ще събира обратна връзка от преподаватели и учащи, за да гарантира качество, приобщаване и приложимост в реалния свят.

Останете с нас

Следете пътя на GenAISA, докато продължаваме да подкрепяме европейския образователен сектор с умения, подготвени за изкуствен интелект, и иновативни решения за обучение.

👉 Посетете нашия уебсайт: www.genaisa.eu
👉 Следете ни в LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/genaisa-project/
👉 Следете ни във Facebook: https://www.facebook.com/genaisa.project/