Группа ведущих российских университетов объявила о запуске совместных образовательных программ, ориентированных на подготовку специалистов, способных разрабатывать и внедрять системы искусственного интеллекта.
В числе участников —
НИУ ВШЭ,
ИТМО,
МФТИ
и ряд индустриальных партнеров из ИТ-сектора.
Речь идет о формировании бакалавриата нового типа, в котором акцент смещается с прикладного использования ИИ на подготовку разработчиков инфраструктурных решений.
Программы строятся на междисциплинарной основе и включают:
— углубленную математику (линейная алгебра, теория вероятностей, оптимизация)
— машинное обучение и нейронные сети
— программную инженерию и работу с распределенными системами
— обработку больших данных
— архитектуру ИИ-систем и работу с вычислительными ресурсами
— прикладные индустриальные проекты
Отдельное внимание уделяется интеграции студентов в реальные разработки: обучение предполагает участие в проектах совместно с технологическими компаниями уже в процессе получения образования.
Как отмечают участники программ,
задача состоит в том, чтобы готовить не пользователей ИИ-инструментов, а специалистов, способных создавать и масштабировать сами системы.
Запуск подобных программ отражает изменение подхода к подготовке кадров: университеты начинают ориентироваться не на текущие запросы рынка, а на формирование компетенций, которые будут определять экономику в ближайшие годы.
КОММЕНТАРИЙ РЕДАКЦИИ ОЛИВА ПРЕСС
Было бы ошибкой воспринимать запуск этих программ как «очередную модернизацию образования».
На самом деле это попытка догнать уже произошедший сдвиг.
Проблема в другом.
Срок подготовки специалиста — 4–5 лет.
А срок изменения технологий ИИ — 6–12 месяцев.
В этой логике попытка «подготовить к ИИ» внутри классического бакалавриата выглядит примерно так же,
как на курсах водителей учить управлять телегой в момент появления автомобилей.
Потому что за время обучения:
— меняются модели
— меняются инструменты
— меняется сама архитектура ИИ
И студент, идеально обученный на первом курсе, к выпуску оказывается в другой технологической реальности.
Это означает, что вопрос не в том, чему учить, а в том, как учить.
Если образование не научится работать с быстро меняющейся средой —
оно будет неизбежно отставать, даже создавая самые «современные» программы.
И в этом смысле запуск новых бакалавриатов — важный шаг, но не решение.
Потому что ИИ меняет не только содержание образования,
он меняет саму его природу.
В числе участников —
НИУ ВШЭ,
ИТМО,
МФТИ
и ряд индустриальных партнеров из ИТ-сектора.
Речь идет о формировании бакалавриата нового типа, в котором акцент смещается с прикладного использования ИИ на подготовку разработчиков инфраструктурных решений.
Программы строятся на междисциплинарной основе и включают:
— углубленную математику (линейная алгебра, теория вероятностей, оптимизация)
— машинное обучение и нейронные сети
— программную инженерию и работу с распределенными системами
— обработку больших данных
— архитектуру ИИ-систем и работу с вычислительными ресурсами
— прикладные индустриальные проекты
Отдельное внимание уделяется интеграции студентов в реальные разработки: обучение предполагает участие в проектах совместно с технологическими компаниями уже в процессе получения образования.
Как отмечают участники программ,
задача состоит в том, чтобы готовить не пользователей ИИ-инструментов, а специалистов, способных создавать и масштабировать сами системы.
Запуск подобных программ отражает изменение подхода к подготовке кадров: университеты начинают ориентироваться не на текущие запросы рынка, а на формирование компетенций, которые будут определять экономику в ближайшие годы.
КОММЕНТАРИЙ РЕДАКЦИИ ОЛИВА ПРЕСС
Было бы ошибкой воспринимать запуск этих программ как «очередную модернизацию образования».
На самом деле это попытка догнать уже произошедший сдвиг.
Проблема в другом.
Срок подготовки специалиста — 4–5 лет.
А срок изменения технологий ИИ — 6–12 месяцев.
В этой логике попытка «подготовить к ИИ» внутри классического бакалавриата выглядит примерно так же,
как на курсах водителей учить управлять телегой в момент появления автомобилей.
Потому что за время обучения:
— меняются модели
— меняются инструменты
— меняется сама архитектура ИИ
И студент, идеально обученный на первом курсе, к выпуску оказывается в другой технологической реальности.
Это означает, что вопрос не в том, чему учить, а в том, как учить.
Если образование не научится работать с быстро меняющейся средой —
оно будет неизбежно отставать, даже создавая самые «современные» программы.
И в этом смысле запуск новых бакалавриатов — важный шаг, но не решение.
Потому что ИИ меняет не только содержание образования,
он меняет саму его природу.