AI и наука о данных: использование ответственного ИИ, данных и статистики для практического воздействия
Сотрудничество между Astana IT University и MIT IDSS
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
Институт данных, систем и общества Массачусетского технологического института (MIT IDSS) объединяет экспертизу в области анализа данных, статистики, теории информации, социальных наук и системной инженерии для решения одних из самых сложных задач современности. Через свои исследовательские и образовательные программы MIT IDSS предоставляет профессионалам аналитические инструменты и междисциплинарные подходы, позволяющие глубже понимать взаимосвязанные системы. Являясь частью университета, занимающего 1-е место в мире (QS World University Rankings 2025) и 2-е место среди национальных университетов США (U.S. News & World Report 2025), MIT IDSS продолжает формировать подходы к принятию решений на основе данных в различных отраслях, опираясь на строгие и практико-ориентированные методы обучения.
Персональное менторство и поддержка
Менторство и сопровождение от практиков в области AI, Data Science и Machine Learning по выходным
Работа в малых группах — с индивидуальным подходом и возможностью совместного обучения
Для кого эта программа
- Лидеры и участники трансформаций, нацеленные на запуск и развитие инициатив в области AI и Data Science в своих организациях
- Руководители и специалисты, которым важно превращать сложные данные в управленческие решения и измеримую бизнес-ценность
- Профессионалы, стремящиеся углубить экспертизу в Data Science, Machine Learning и AI через практико-ориентированный подход и работу с реальными кейсами
- Профессионалы, ориентированные на применение передовых AI-технологий — включая Generative AI, Deep Learning и рекомендательные системы — для решения прикладных бизнес-задач
О программе
- Системы искусственного интеллекта сегодня генерируют инсайты из данных в масштабах, которых ранее не существовало. По мере того как индустрии всё активнее используют Data Science, AI и Machine Learning для повышения эффективности и внедрения инноваций, спрос на специалистов с продвинутыми аналитическими навыками продолжает расти.
По данным PwC, к 2030 году искусственный интеллект внесёт вклад в мировую экономику в размере $15,7 трлн, причём почти половина этого роста будет обеспечена за счёт улучшения продуктов с использованием AI.
12-недельная программа AI and Data Science: Leveraging Responsible AI, Data and Statistics for Practical Impact (ранее — Data Science and Machine Learning: Making Data Driven Decisions) от MIT IDSS даёт необходимые инструменты, методы и системное мышление, чтобы уверенно работать в data-driven среде и применять передовые решения для реальных задач.
В рамках программы вы изучите ключевые направления, включая Deep Learning, Computer Vision, рекомендательные системы, а также этику и принципы ответственного использования AI. - Ключевые темы: основы Data Science, включая качество данных, постановку задач, статистическое мышление и причинно-следственные связи; машинное обучение — регрессия, деревья решений, нейронные сети и обучение с подкреплением; генеративный AI и большие языковые модели с акцентом на применение в бизнесе и организациях; ответственный AI, включая вопросы предвзятости, этики, регулирования и управления данными; а также практическое применение AI-инструментов на кейсах собственной организации под менторством преподавателей Astana IT University.
Прокачайте навыки в AI и Data Science и применяйте их для решения бизнес-задач.
Fundamentals of AI for Leaders in Public and Private Sectors
3-day bootcamp Fundamentals of AI for Leaders in Public and Private Sectors
Этот трехдневный курс даёт целостное представление об искусственном интеллекте, рассматривая его преимущества и вызовы в контексте применения в различных секторах. Программа предлагает системный взгляд на полный жизненный цикл AI, показывая, как его компоненты взаимодействуют при создании решений для общественно значимых задач. Особое внимание уделяется вопросам регулирования — включая подходы к снижению рисков, связанных с отказами систем, предвзятостью, дискриминацией и этическими аспектами, при одновременной максимизации общественной ценности AI. Формат, основанный на дискуссиях, дает участникам пространство для проработки и развития собственных идей. Эффективная AI-стратегия включает четыре ключевых элемента: развитие и поддержание инфраструктуры, формирование квалифицированных кадров, развитие исследований и предпринимательства, а также выстраивание системы управления и регулирования. Реализация такой стратегии требует тесного взаимодействия всех заинтересованных сторон — бизнеса, государства и образовательных институтов. Несмотря на сложность разработки AI-стратегии как для государства, так и для бизнеса, курс предлагает структурированный подход, позволяющий системно анализировать технологии и принимать обоснованные решения.
Что отличает программу
• Объединяет технологии, политику и стратегию в единую систему
• Делает акцент на принятии решений, а не на технической глубине
• Рассматривает реальные риски: предвзятость, дезинформация, сбои систем, регулирование
• Ориентирована на руководителей, работающих в сложных и высокорисковых средах
6 модулей за 3 дня
- Полный жизненный цикл AI: от постановки задачи до внедрения
- Data Science, машинное обучение и AI для принятия решений
- Генеративный AI и агентный AI: возможности и ограничения
- Ответственный и этичный AI, управление данными
- Регулирование AI: подходы ЕС, США и Китая — и значение для региона
- Групповые сессии на кейсах Казахстана и стран Евразии
Программа для тех, кто определяет будущее
- • Топ-менеджеры (C-level)
• Представители государственных органов и разработчики политики
• Руководители направлений стратегии, инноваций и цифровой трансформации
Профессор Мунтер Дале
William A. Coolidge Professor, MIT EECS
Основатель и первый директор MIT IDSS
Член Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS)
Международно признанный исследователь в области сетевых систем, теории управления, принятия решений и системных рисков. Возглавлял MIT IDSS с момента основания института в 2015 году до 2023 года.
Research interests: networked systems, social networks and opinion dynamics, systemic risk, transportation systems and infrastructure resilience.
Профессор Мунтер Дале, основатель и первый директор MIT IDSS, лично проведёт 3-дневный интенсив в Astana IT University 17–19 июня в рамках AI Week.
Программа включает два трека для специалистов, руководителей и лиц, принимающих решения.