Утверждено членом правления О. Тетерез 20.11.2024, Таллинн

1. Название учебной программы
:Использование программного обеспечения для обработки данных (Дополнительное обучение инструментам искусственного интеллекта).

2. Направление обучения и учебная группа
Направление обучения:
Междисциплинарное направление информационных и коммуникационных технологий
Основы содержания учебной программы:
Искусственный интеллект, наука о данных, большие данные

3. Цели и результаты обучения
Цель:
Курс направлен на развитие современных навыков студентов в области искусственного интеллекта и нейронных сетей, что позволит им получить высокооплачиваемые должности и уверенно развивать свою карьеру. Студенты смогут применять знания по искусственному интеллекту и нейронным сетям в профессиональной деятельности, использовать навыки для автоматизации процессов и повышения эффективности, а также применять искусственный интеллект в рабочих процессах для достижения наилучших результатов.

Результаты обучения:
По окончании обучения студент будет уметь:
  • Работать с искусственным интеллектом и нейронными сетями для решения реальных бизнес-задач.
  • Быстро адаптироваться к рабочей среде, используя инструменты искусственного интеллекта.
  • Создавать контент, проводить анализ данных, разрабатывать маркетинговые стратегии.
  • Подготавливать портфолио, демонстрирующее готовность к профессиональной деятельности.
4. Целевая группа и условия начала обучения
Целевая группа:
Люди, планирующие трудоустройство на высокооплачиваемые должности с использованием инструментов искусственного интеллекта и навыков, востребованных на современном рынке труда.
Условия начала обучения:
Среднее образование.

5. Объем обучения, структура, учебная среда и учебные материалы
Объем и структура обучения:
Общий объем обучения составляет 120 академических часов, из которых:
  • 68 академических часов – аудиторные занятия,
  • 40 академических часов – практика в учебной среде,
  • 12 академических часов – самостоятельная работа.
Учебная среда:
Обучение проводится по адресу Vabaduse väljak 2, Таллинн, а также в ZOOM и MS Teams.
Учебные классы соответствуют требованиям департамента охраны труда и техники безопасности. Для каждого участника будет организована кофе-пауза. Доступно стабильное подключение к интернету. Классы оснащены современным учебным оборудованием, включая мультимедийный проектор, ноутбук, доску и другие вспомогательные средства.
Все необходимые учебные материалы и оборудование предоставляются учебным центром.

6. Описание учебного процесса, содержание, методы и материалы обучения


Содержание обучения и учебные материалы

Методы обучения

Аудиторные занятия – 20 ак. часов

Практические занятия – 16 ак. часов

Введение в искусственный интеллект и нейросети, формирование базовых знаний и навыков работы с технологией.

Введение в ИИ, основные понятия и типы ИИ, принцип работы генеративных моделей.

Работа с популярными моделями - ChatGPT и аналоги

Основы написания промптов, принципы эффективных запросов и работа с контекстом

Создание текстов и контента для социальных сетей, применение ИИ в деловой переписке и рекламе

Создание изображений с помощью искусственного интеллекта, использование генеративных моделей для визуального контента

Разработка профессионального резюме и деловых писем

Поиск информации и работа с большими объемами данных

Лекции, наглядные учебные пособия

Аудиторные занятия

24 ак. часа

Практические занятия

12 ак. часов

Углубленное изучение технологий искусственного интеллекта и практическое применение инструментов для решения сложных задач.

Углубленный разбор технологий искусственного интеллекта и практическое применение инструментов для решения сложных задач

Анализ данных и создание визуализаций

Генерация изображений для рекламных материалов и создания логотипов (Midjourney, Ideogram)

Создание и использование специализированных GPT-агентов

Использование ChatGPT для самообучения

Проведение интервью и совершенствование навыков поиска работы

Улучшение навыков общения с клиентами и отработка сценариев

Лекции, наглядные учебные пособия

Аудиторные занятия

24 ак. часа

Практические занятия

12 ак. часов

Применение полученных знаний для создания портфолио, демонстрирующего навыки работы с ии.

Создание компании и продукта

Разработка бизнес-идеи и написание бизнес-плана

Анализ целевой аудитории

План маркетинга и создание контента

Разработка карточек товаров на нескольких языках

SEO-оптимизация и написание текстов для веб-сайтов

Подготовка презентационных материалов и коммерческих предложений

Лекции, наглядные учебные пособия


7. Оценивание и условия завершения обучения

Метод оценки

Критерии оценки

Теоретические тесты


В ходе курса проводятся теоретические тесты для проверки понимания студентами основ ИИ, функциональности инструментов и их применения в различных сферах. Тесты включают следущие темы:

Основные теории и понятия ИИ

Принципы работы генеративных моделей

Методы анализа данных и визуализации

Основы написания промптов

Принципы SEO и создания веб-контента

Теоретические знания


Студент знает и понимает основы ИИ, его принципы работы и возможности использования инструментов.

Проверка знаний осуществляется через тесты и домашние задания, оценивается выбор инструментов ИИ и их применение в различных областях.

Практические задания и ролевые игры


Студенты выполняют практические задания, в которых применяют изученные знания и инструменты в реальных ситуациях. Примеры:

Создание контента с помощью генеративных моделей и промптов (тексты, изображения, маркетинговые материалы и т. д.)

Задачи по анализу данных и визуализации Разработка собственного проекта с применением ИИ-инструментов для бизнеса или маркетинговых стратегий

Применение практических навыков


Студент способен применять изученные инструменты в реальной рабочей среде, решая практические задачи например: Создание контента

Анализ данных

Разработка маркетинговых стратегий

Оценивается способность использовать инструменты ИИ в задачах, требующих креативности и решения проблем.

Портфолио


По завершении курса студенты составляют портфолио, включающее выполненные ими задания и проекты.

Портфолио должно демонстрировать понимание и навыки работы с инструментами ИИ и включать:

Разработанные и выполненные задания

Созданный контент и анализ данных

Обоснование и анализ полученных результатов

Креативность и решение проблем


Портфолио демонстрирует креативность студента и его способность применять инструменты ИИ в новых и сложных ситуациях.

Студент может находить инновационные и эффективные решения сложных задач.

Работы отражают оригинальность и самовыражение через использование инструментов ИИ для решения проблем.

Оценка вовлеченности и общения


В ходе курса оценивается участие студентов в дискуссиях и групповых занятиях, так как навыки работы в команде и сотрудничества важны в сфере искусственного интеллекта.

Навыки командной работы и сотрудничества


Студент показывает способность работать в команде, делиться идеями, анализировать данные и находить решения.

Оценка основывается на участии в групповых проектах, сотрудничестве с другими участниками, а также способности учитывать разные мнения и находить общие решения.

Презентация итогового проекта или выпускной работы


В конце курса студенты представляют свой итоговый проект или выпускную работу, которая должна продемонстрировать все изученные навыки применения инструментов искусственного интеллекта.

Презентация итогового проекта и самоанализ


Студент представляет свой итоговый проект, который демонстрирует все изученные навыки и знания по применению инструментов ИИ.

Оцениваются следующие аспекты: Инициирование проекта и постановка целей

Выбор и обоснование используемых инструментов и технологий

Презентация и анализ результатов- Практическая применимость и реализация проекта


8. Условия завершения курса и выдача документов
Диплом выдается, если учащийся:
Посетил не менее 75% занятий.
  • Выполнил все задания и тесты.
  • Успешно выполнил практические задания и получил положительную оценку.
Сертификат о прослушивании курса выдается, если учащийся:
  • Посетил менее 75% занятий.
  • Не достиг всех необходимых результатов обучения.
Сертификат указывает фактическое количество посещенных часов и изученные темы.

9. Квалификация преподавателя
Илья Потапов – бакалавр социальных наук, International University Audentes.
Прошел курс "Prompt Engineering" в Vanderbilt University.
Активно занимается педагогической практикой по теме "Искусственный интеллект и нейросети в работе и повседневной жизни".


Kinnitatud direktori O. Teterez poolt 20.11.2024, Tallinn

1.Õppekava nimetus:
Andmetöötlustarkvara kasutamine (Tehisintellekti tööriistade täiendkoolitus).

2.Õppesuund ja õppekavarühm

Õppekavasuund:
Informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogia interdistsiplinaarne õppekavarühm

Õppekava põhisisu alused:
Tehisintellekt, andmeteadus, suurandmed

3.Eesmärk ja õpiväljundid

Eesmärk:
Kursus on suunatud tudengite kaasaegsete oskuste arendamisele tehisintellekti ja närvivõrkude valdkonnas, mis võimaldavad neil saada kõrgepalgalisi ametikohti ja kindlalt arendada oma karjääri. Tudengid saavad rakendada tehisintellekti ja närvivõrkude teadmisi oma professionaalsetes ülesannetes, kasutada oskusi protsesside automatiseerimiseks ja efektiivsuse suurendamiseks, samuti rakendada tehisintellekti tööprotsessides parimate tulemuste saavutamiseks.

Õpiväljundid:
koolituse lõpuks õppija oskab:

 töötada koos tehisintellekti ja närvivõrkudega, et lahendada reaalsete äriülesannete probleeme;

 kiirelt kohaneda töökeskkonnaga, kasutades tehisintellekti tööriistu;

 luua sisu, teostada andmeanalüüse, arendada turundusstrateegiaid;

 valmistada ette portfoolio, mis demonstreerib valmisolekut professionaalseks tegevuseks.

4.Sihtgrupp ja õppe alustamise tingimused

Sihtgrupp:
Inimesed, kes plaanivad tööle asumist kõrgepalgalistel ametikohtadel, kasutades tehisintellekti tööriistu ja oskusi, mis on nõutavad kaasaegsel tööturul.

Õppe alustamise tingimused:
Keskharidus.

5. Õppe maht, õppe ülesehitus, õppekeskkond ja õppevahendid

Õppe maht ja ülesehitus:
Koolituse kogumaht on 120 ak. tundi, millest 68 ak. tundi auditoorset tööd, 40 ak. tundi praktikat koolikeskkonnas, 12 ak. tundi iseseisvat tööd.

Õppekeskkond:
Koolitus toimub aadressil Vabaduse väljak 2, Tallinn ja ZOOMIS, MS Teamis. Koolitusklassid vastavad tervisekaitse nõuetele. Igale koolitusel osalejale tagatakse kohvipaus. Koolitusel on võimalik kasutada toimivat internetiühendust. Osalejatele on koolituskeskuse poolt tagatud töövahendid.

6. Õppeprotsessi kirjeldus, sh õppe sisu, õppemeetodid ja -materjalid

7. Hindamine ehk õppe lõpetamise tingimused
8. Väljastatavad dokumendid
Õpiväljundid omandanud ning hindamiseläbinud õppijale väljastatakse tunnistus. Hindamisel mitteosalenud või hindamist mitteläbinud õppijaleväljastatakse tõend koolitusel osalemise ja läbitudteemade kohta.

9. Koolitaja kvalifikatsioon
Ilja Potapov. Sotsiaalteaduste bakalaureus, International University Audentes. „Prompt Engineering“, Vanderbilt University. Aktiivselt tegeleb pedagoogilise praktikaga teemal „Tehisintellekt ja närvivõrgud töös ja igapäevaelus“

Made on
Tilda