AI және деректер ғылымы: жауапты AI, деректер мен статистиканы практикалық әсер үшін қолдану
Astana IT University және MIT IDSS арасындағы ынтымақтастық
Fundamentals of AI for Leaders in Public and Private Sectors
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.
3 күндік буткемп | Оқу басталуы: 2026 жылғы 17 маусым
Оқыту тілі: ағылшын
Бағдарлама туралы
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.
Бағдарлама кімдерге арналған? (Executive Audience)
- C-level басшылары — CEO, CTO, CFO, CDO
- Мемлекеттік қызметшілер және саясат әзірлеушілер
- Стратегия және инновациялар басшылары
- Реттелетін салалардағы команда көшбасшылары
- Цифрлық трансформация басшылары
- AI енгізу бойынша шешім қабылдайтын тұлғалар
Бағдарламаның ерекшелігі (Executive-Level Framework)
- Технология, саясат және стратегия біртұтас құрылым аясында қарастырылады. Көшбасшылар AI енгізу бойынша жекелеген құралдарды ғана емес, ортақ әрі жүйелі көзқарасты меңгереді.
- Шешім қабылдауға бағытталған тәсіл
Техникалық тереңдікке емес, шешім қабылдауға басымдық беріледі. Курс көшбасшыларды код жазуға емес, AI негізінде шешім қабылдауға дайындайды. - Нақты тәуекелдер
Bias, дезинформация, жүйе ақаулары және реттеу. Бағдарлама AI-дың негізгі тәуекелдерін тәжірибе жүзінде анықтауға және азайтуға үйретеді. - Жоғары жауапкершілікті орта
Қателіктің салдары жоғары болатын күрделі әрі жауапты ортада жұмыс істейтін көшбасшыларға арналған: топ-менеджмент, мемлекеттік органдар және реттелетін салалар.
Оқу бағдарламасы
1-модуль
• AI дегеніміз не; денсаулық сақтау саласы мысалында AI-дың толық өмірлік циклі
• Негізгі ұғымдарға шолу: AI, ML, LLMs, Gen AI, agentic AI
• AI-дың қысқаша тарихы (1950–2025): есептеу технологиялары мен AI саласындағы 4 революция
2-модуль
• Data Science дегеніміз не: әдіснама, деректер сапасы, мәселені тұжырымдау, себеп-салдарлық байланыстар
• ML-ге шолу: регрессия, шешім ағаштары, Random Forests, Deep NNT, reinforcement learning
3-модуль
• Matrix completion
Мысал: Recommendation Engines, саясатты бағалау
• Random Models
Мысал: инженерия мен қаржыдағы уақыттық қатарлар, пандемияларды модельдеу, гендердің бүктелуі
• Transformers және Large Language Models
Мысал: Large Language Models (LLM) және бизнес-қосымшалардағы prompt engineering
4-модуль
• Agentic AI: қалай жұмыс істейді
Мысал: чатботтарды көрсету және олардың қалай жобаланатынын түсіндіру
5-модуль
• Bias, causality және этикалық шешімдер мәселелері
• Data Governance:
- Digital Platforms, Electronic Health Records
• GDPR: деректерді реттеу және меншік құқықтары үшін қабылданған framework
Күтпеген салдар мысалы: инновациялар және кейбір сценарийлердегі сәтсіздіктер
• Құқықтық аспектілер: сыртқы әсерлер және сәтсіздік үшін жауапкершілік
Мысал: data bias салдарынан туындайтын дискриминация, sampling bias көзін түсіндіру
Мысал: сыртқы әсер — құқықтық аспект (Golden State Murderer)
6-модуль
• AI өмірлік цикліне қайта оралу және компоненттер арасындағы өзара тәуелділіктер
• Деректер мен алгоритмдердің тәуелділігі
Мысал: Digital Platforms-тағы bias және дискриминация
E-commerce платформаларындағы антимонополиялық реттеу
• Алгоритмдер мен адамдардың тәуелділігі
Мысал: дәрігерлерге ML көмегін қолдану нәтижесінде нәтижелердің нашарлауы
Мысал: CrowdStrike немесе AI Assessment tools сияқты монокультура
• Этикалық және құқықтық аспектілер
Мысал: не приватті болып саналады? Деректер қауіпсіздігі
Мысал: алгоритмдер subjective шешімдер қабылдай алмайды, мысалы self-driving cars
Профессор Мунтер Даллех туралы
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.