В «Точке кипения – Томск» обсудили реализацию образовательных программ по искусственному интеллекту в российских университетах
С 14 по 18 ноября в региональной «Точке кипения» состоялась серия круглых столов, посвященных обсуждению образовательных программ по искусственному интеллекту в российских университетах и подготовке преподавателей для обучения команд, создающих решения в области ИИ.
Работа прошла по тематическим направлениям: искусственный интеллект и сквозные цифровые технологии, машинное обучение, большие данные и компьютерное зрение, инженерия знаний, а также применение искусственного интеллекта для решения прикладных задач. Участники круглых столов представили 27 образовательных программ уровня бакалавриата и магистратуры.
Согласно национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации» по направлению «Кадры для цифровой экономики», к 2024 году число принятых на программы высшего образования в сфере информационных технологий и по математическим специальностям должно достичь 120 тыс. человек в год. Уже сегодня, по данным Интернет-сервиса hh.ru, количество вакансий для исследователей данных ежегодно удваивается. За последние два года на 234% вырос спрос на специалистов в сфере Data Science Востребованность специалистов по Big Data увеличилась на 89%, Machine Learning – на 55%, Blockchain – на 16%.
Участники круглых столов обсудили возможности по увеличению числа контрольных цифр приема на программы по ИИ, подготовку педагогических кадров и необходимые условия для выстраивания эффективного образовательного процесса.
Андрей Созыкин, проректор по развитию образовательной деятельности Уральского федерального университета, обозначил три вида специалистов, на подготовку которых университет ориентируется сейчас, а также разрабатывает новые программы: «Первый – исследователи машинного обучения, для разработки новых подходов и алгоритмов машинного обучения, новых подходов для создания систем ИИ. Таких специалистов необходимы сотни в масштабах всей страны. Второй – Data Scientist, их область – это решение задач бизнеса с помощью машинного обучения. Потребность в таких специалистах гораздо больше: это сотни на регион, тысячи для страны. Следующий шаг – инженеры машинного обучения, для создания прикладных систем в различных областях», - говорит эксперт.
Большинство программ на текущем этапе развития имеют партнеров по реализации среди местных ИТ-компаний, промышленных холдингов, госкорпораций, а также зарубежных университетов. В части вузов программы ориентированы на решение прикладных задач и реальных кейсов от компаний и социального сектора.
Анна Абрамова, научный руководитель программы AI МГИМО, которая реализуется совместно МГИМО и МФТИ, рассказала о том, почему при необходимости увеличения выпуска специалистов в области искусственного интеллекта некоторые вузы вводят дополнительные условия для приема: «Мы пошли от более легкого входа на программу, по ужесточению правил приема – ввели обязательный экзамен по английскому языку, чтобы была возможность приглашать зарубежных коллег для проведения занятий», - рассказывает Анна. По ее словам, на предыдущих наборах недостаточное владение студентами английским языком было ограничением для них самих. «Повышение уровня подготовки студентов позволяет выйти на международные партнёрства с зарубежными вузами, предложения от которых мы имеем, в том числе для прохождения бизнес-треков студентами в Израиле и Великобритании», - уверена эксперт.
В рамках круглых столов были представлены программы, которые реализуются на английском языке и ориентированы на экспорт образования. О том, что дает международный фокус таких программ рассказал Евгений Павловский, доцент Математического центра Академгородка, научный руководитель англоязычной магистерской программы «Big Data Anlayitcs and Artificial Intelligence» (Новосибирский государственный университет). «Сегодня в международном масштабе идет жесткая конкуренция за таланты. Если ребята талантливые, имеют публикации, подтверждённый опыт программирования, то их мгновенно разбирают иностранные вузы, дают скидки до 100%, в то время как мы можем дать лишь 25%», - говорит Евгений. Реализация таких программ позволяет выйти из бюджетных и содержательных ограничений по российскому образовательному стандарту, за счет чего нет внутренней конкуренции преподавателей за рабочие часы. «Самое важное – это расширение международной научной повестки. Мы получаем верификацию уровня науки за счет того, что иностранные студенты приносят свои постановки и свое понимание, ориентируются на международную рамку в написании диссертаций и научных публикаций. В дальнейшем поступают на Ph.D. программы и успешно трудоустраиваются», – рассказывает Павловский.
Также обсуждение коснулось подготовки «штучных» специалистов, в том числе выпускников программы «Управление проектами в сфере технологий искусственного интеллекта» Факультета инноваций и высоких технологий Московского физико-технического института. «Программа небольшая, принимаем каждый год 6-10 студентов. Мы гонимся не за массовостью, а за очень высоким качеством студентов. Наши студенты не будут развивать науку, а будут решать задачи в корпоративном и государственном секторе или же развивать свои стартапы» - отмечает Юрий Аммосов, руководитель магистерской программы на кафедре Управления технологическими проектами АО «РВК» в МФТИ. По словам эксперта, качество достигается тщательным отбором студентов (конкурс доходит до 10 человек на место). Программа подготовки состоит из курсов по технологической и математической части, а также предметам по деловому циклу. На выпуске возможен стартап или разработка для крупной компании. «Ежегодно мы встречаемся с выпускниками, мониторим их успехи и получаем обратную связь о том, что они считают наиболее ценным в подготовке. Программа постоянно меняется относительно запросов рынка. Это хорошо видно по тому, насколько востребованы наши выпускники» - комментирует Юрий Аммосов.
Запуск прикладных образовательных программ в области искусственного интеллекта также актуален на базе исследовательских лабораторий университетов. Имея уже готовый научный задел, а также партнеров в реализации исследовательских задач, появляется возможность запускать новые направления, как например в Санкт-Петербургском государственном университете аэрокосмического приборостроения. Как комментирует Георгий Король, заведующий лаборатории Искусственного интеллекта Инженерной школы ГУАП: «У нас планируются к реализации междисциплинарные образовательные программы для диагностики ранних стадий рака и других патологий слизистых оболочек с применением искусственного интеллекта и технологий виртуальной реальности. Совместные программы будут преподаваться на нашей базе и в медицинских вузах». По его словам, будет три направления для разных специалистов. Для медиков – получение навыков работы с эндоскопами, диагностика патологии по объемному изображению, чтение снимков, сделанных на разных аппаратах. Для программистов – работа с большими данными, подготовка дата-сетов, написание алгоритмов для искусственного интеллекта, разработка рекомендательных экспертных систем, интеграция искусственного интеллекта в виртуальную реальность. Для специалистов по VR – навыки клонирования оборудования в виртуальную среду, разработка реалистичной модели среды, и интеграция ИИ в виртуальную реальность».
Участники и эксперты отметили ценность и необходимость такого формата коммуникации друг с другом. Участники отметили, что руководители каждой образовательной программы решают примерно один и тот же пул проблем в одиночку, а такой формат позволяет обменяться лучшими практиками как в содержательной, так и организационной части. По их словам, есть очевидно родственные программы, перед которыми стоит одинаковый ряд вызовов, таких как доступ к медицинским данным, набор иностранных студентов или разработка курсов для массовых онлайн-платформ.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал «Томский Обзор».