AI және деректер ғылымы: жауапты AI, деректер мен статистиканы практикалық әсер үшін қолдану
Astana IT University және MIT IDSS арасындағы ынтымақтастық
AI and Data Science: Leveraging Responsible AI, Data and Statistics for Practical Impact
AI and Data Science: Leveraging Responsible AI, Data and Statistics for Practical Impact
Массачусетс технологиялық институтының Деректер, жүйелер және қоғам институты (MIT IDSS) деректер ғылымы, статистика, ақпарат теориясы, әлеуметтік ғылымдар және жүйелік инженерия салаларындағы сараптаманы біріктіре отырып, әлемдегі ең күрделі мәселелердің шешімін табуға бағытталған. MIT IDSS өзінің зерттеу және білім беру бағдарламалары арқылы мамандарды аналитикалық құралдармен және өзара байланысқан жүйелерді терең түсінуге мүмкіндік беретін пәнаралық тәсілдермен қамтамасыз етеді. Әлемдегі №1 университеттің (QS World University Rankings 2025) және АҚШ-тағы №2 ұлттық университеттің (U.S. News & World Report 2025) құрамында бола отырып, MIT IDSS қолданбалы және қатаң академиялық оқыту арқылы түрлі салаларда деректерге негізделген шешім қабылдау тәсілдерін қалыптастыруды жалғастыруда.
Жеке менторлық және қолдау
Демалыс күндері AI, Data Science және Machine Learning саласындағы практиктерден тікелей менторлық және бағыт-бағдар Шағын топтарда бірлескен әрі жеке тәсілге негізделген оқу форматы
Бағдарлама кімдерге арналған
- Трансформацияға жетекшілік ететін немесе қатысатын мамандар үшін, егер сіз ұйымыңызда AI және Data Science бастамаларын іске қосып, дамытуға ұмтылсаңыз
- Басшылар мен сарапшылар үшін, егер сізге күрделі деректерді басқарушылық шешімдерге және нақты бизнес-құндылыққа айналдыру маңызды болса
- Мамандар үшін, егер сіз Data Science, Machine Learning және AI салаларындағы сараптамаңызды практикалық тәсіл арқылы тереңдеткіңіз келсе
- Кәсіби мамандар үшін, егер сіз Generative AI, Deep Learning және ұсыныс жүйелері сияқты озық технологияларды бизнес міндеттерінде қолдануға бағытталсаңыз
Бағдарлама туралы
- Бүгінде жасанды интеллект жүйелері деректерден бұрын-соңды болмаған ауқымда инсайттар қалыптастырады. Индустриялар тиімділікті арттыру және инновацияларды дамыту үшін Data Science, AI және Machine Learning технологияларын белсенді қолданған сайын, жоғары деңгейлі аналитикалық дағдылары бар мамандарға сұраныс артып келеді.
PwC деректеріне сәйкес, 2030 жылға қарай жасанды интеллект жаһандық экономикаға $15,7 трлн үлес қосады, оның жартысына жуығы AI негізіндегі өнімдерді жетілдіру есебінен қалыптасады.
MIT IDSS ұсынатын 12 апталық AI and Data Science: Leveraging Responsible AI, Data and Statistics for Practical Impact бағдарламасы (бұрын — Data Science and Machine Learning: Making Data Driven Decisions) деректерге негізделген заманда табысты жұмыс істеу үшін қажетті құралдар, әдістер және жүйелік ойлау қабілетін қалыптастырады.
Бағдарлама аясында сіз Deep Learning, Computer Vision, ұсыныс жүйелері, сондай-ақ этикалық және жауапты AI қағидаттары сияқты негізгі тақырыптарды меңгересіз. - Негізгі тақырыптар: Data Science негіздері — деректер сапасы, міндеттерді қою, статистикалық ойлау және себеп-салдар байланыстары; машиналық оқыту — регрессия, шешім ағаштары, нейрондық желілер және күшейту арқылы оқыту; генеративті AI және үлкен тілдік модельдер — бизнес пен ұйымдардағы қолдану мүмкіндіктері; жауапты AI — қисықтық, этика, реттеу және деректерді басқару; сондай-ақ Astana IT University оқытушыларының менторлығымен өз ұйымыңыздың кейстері негізінде AI құралдарын практикалық қолдану.
AI және Data Science дағдыларыңызды күшейтіп, оларды бизнес міндеттерін шешуге тиімді пайдаланыңыз.
Fundamentals of AI for Leaders in Public and Private Sectors
3-Day bootcamp: Fundamentals of AI for Leaders in Public and Private Sectors
Бұл үш күндік курс жасанды интеллектке тұтас көзқарас қалыптастырып, оның әртүрлі салаларда қолданылуындағы артықшылықтары мен сын-қатерлерін қарастырады. Бағдарлама AI-дың толық өмірлік циклін жүйелі түрде түсіндіріп, оның құрамдас бөліктерінің қоғамдық маңызы бар мәселелерді шешуде қалай өзара әрекеттесетінін көрсетеді. Сонымен қатар, реттеу мәселелеріне ерекше назар аударылады: жүйелік ақаулар, қисықтық (bias), кемсітушілік және этикалық тәуекелдер сияқты күтпеген салдарларды азайту стратегиялары, сондай-ақ AI-дың қоғамға тигізетін оң әсерін барынша арттыру жолдары қарастырылады. Талқылауға негізделген формат қатысушыларға өз идеяларын дамытуға және жетілдіруге мүмкіндік береді. Тиімді AI-стратегия төрт негізгі құрамдас бөліктен тұрады: инфрақұрылымды дамыту және қолдау, білікті кадрларды даярлау, зерттеулер мен кәсіпкерлікті ілгерілету, сондай-ақ басқару және реттеу жүйесін қалыптастыру. Мұндай стратегияны іске асыру бизнес, мемлекет және білім беру ұйымдары арасындағы тығыз ынтымақтастықты талап етеді. AI-стратегияны әзірлеу күрделі процесс болғанымен, бұл курс технологияларды жүйелі талдауға және негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік беретін құрылымдалған тәсілді ұсынады.
Бағдарламаның ерекшелігі
• Технологияларды, саясатты және стратегияны біртұтас жүйеге біріктіреді
• Техникалық тереңдіктен гөрі шешім қабылдауға басымдық береді
• Нақты тәуекелдерді қамтиды: қисықтық (bias), жалған ақпарат, жүйелік ақаулар, реттеу
• Күрделі әрі жоғары жауапкершілік талап ететін ортада жұмыс істейтін басшыларға арналған
3 күнде 6 модуль
- AI толық өмірлік циклі: міндетті қоюдан бастап енгізуге дейін
- Шешім қабылдауға арналған Data Science, машиналық оқыту және AI
- Генеративті AI және агенттік AI: мүмкіндіктері мен шектеулері
- Жауапты әрі этикалық AI, деректерді басқару
- AI реттеуі: ЕО, АҚШ және Қытай тәсілдері — және олардың өңір үшін мәні
- Қазақстан және Еуразия елдерінің кейстері негізіндегі топтық сессиялар
Болашақты қалыптастыратын көшбасшылар үшін
- • C-level деңгейіндегі басшылар
• Мемлекеттік қызметкерлер және саясатты қалыптастырушылар
• Стратегия, инновация және цифрлық трансформация бағыттарының жетекшілері
Профессор Мунтер Дале
Уильям А. Кулидж атындағы профессор, MIT EECS
MIT IDSS негізін қалаушы және алғашқы директоры
Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) мүшесі
Желілік жүйелер, басқару теориясы, шешім қабылдау және жүйелік тәуекелдер саласында халықаралық деңгейде танылған зерттеуші. Ол MIT IDSS институтын 2015 жылы құрылған сәтінен бастап 2023 жылға дейін басқарды.
Зерттеу қызығушылықтары: желілік жүйелер, әлеуметтік желілер және пікір динамикасы, жүйелік тәуекел, көлік жүйелері және инфрақұрылымның тұрақтылығы.
MIT IDSS негізін қалаушы және алғашқы директоры профессор Munther Dahleh AI Week аясында 17–19 маусым күндері Astana IT University-де 3 күндік интенсивті жеке өзі өткізеді.
Бағдарлама мамандарға, басшыларға және шешім қабылдаушы тұлғаларға арналған екі тректі қамтиды.