Назад
III уровень
Большие данные
Введение в технологии: Искуственный интеллект и большие данные. Основы использования цифровых технологий в МЧС: теория и практические кейсы
ООО "Центр образовательных компетенций НТИ"
72 часа
длительность
Онлайн
формат
Начальный
уровень
Описание
Цель междисциплинарной программы:
Цель программы - формирование у слушателей междисциплинарной общепрофессиональной компетенции использования технологий искусственного интеллекта, больших данных и робототехники в деятельности государственных органов.
Программа включает в себя знания в области современных технологий искусственного интеллекта, больших данных (Big Data) и робототехники, а также ключевые правовые аспекты вышеуказанных технологий, включая вопросы регулирования закупки и применения такой техники в системе МЧС России.
Программа носит практико-ориентированный характер, поскольку направлена на обучение слушателей способности ставить прикладные служебные (профессиональные) задачи и находить пути их решения с использованием методов искусственного интеллекта, технологий обработки больших данных и робототехники, а также современных программных / программно-аппаратных / аппаратных технических решений на базе таких методов.
Курс ориентирован на слушателей, не имеющих высшего технического (математического) или юридического образования.
Преимуществами программы являются:
1) целевой характер – курс ориентирован на государственных служащих системы МЧС России и работников, подведомственных министерству организаций;
2) оптимальный объем курса, сочетающего лекционные занятия и самостоятельную работу – курс рассчитан на 72 академических часа, включая изучение рекомендованной литературы и презентационных материалов, а также выполнение практических заданий;
3) курс составлен как междисциплинарный. Как показала практика ведения специальных учебных курсов по данной тематике в юридических вузах города Москвы, непродуктивно изложение вопросов правового регулирования передовых технологий в условиях, когда слушатель не владеет техническими основами данных технологий или, того хуже, представления слушателя сформированы дезинформирующими «хайповыми» публикациями СМИ;
4) курс не может заменить профильное техническое (математическое) или юридическое образование, однако курс действительно повышает квалификацию госслужащего (управленца), давая хотя и упрощенное, но верное представление о технологиях и правовых основах их использования в системе МЧС России.
Цель программы
Цель программы - формирование у слушателей междисциплинарной общепрофессиональной компетенции использования технологий искусственного интеллекта, больших данных и робототехники в деятельности государственных органов
Требования
Курс ориентирован на слушателей, не имеющих высшего технического (математического) или юридического образования. Предварительного освоения иных дисциплин/курсов /модулей не требуется.
Иные требования и рекомендации для обучения по программе
Курс ориентирован на слушателей, не имеющих высшего технического (математического) или юридического образования. Предварительного освоения иных дисциплин/курсов /модулей не требуется.
Модули
свернуть
Модуль 1
Модуль 1.
Введение в технологию искусственного интеллекта, больших данных и робототехники (34 часа).
Тема 1.1. Что такое искусственный интеллект? История и настоящее (лекций - 2 ч)
Изучение и освоение темы 1.1. предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с основными понятиями и историей развития искусственного интеллекта в мире (от зарождения до настоящего времени).
Тема 1.2. Введение в технологии искусственного интеллекта (лекций - 2 ч, самостоятельной работы - 1 ч, практической работы - 6 ч).
Изучение и освоение темы 1.2. предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; выполнения практико-ориентированных заданий, 6 ч.; самостоятельную работу - 1 ч.
6 часов практической работы по заданию 1 темы 1.2 - примеры заданий представлены в п.8.4 рабочей программы.
1 час самостоятельной работы предполагает самостоятельное изучение материала лекции. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы.
Тема 1.3. Введение в технологии больших данных (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 1.2. предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч.
Тема 1.4. Технологии интеллектуального анализа изображений и текстов (лекций - 2 ч, практическая работа - 6 ч)
Изучение и освоение темы 1.4 предполагает: изучение лекционного материала с участием слушателя в СДО, 2 ч;
выполнения практико-ориентированных заданий, 6 ч.
6 часов практической работы по заданию 2 темы 1.4 - примеры заданий представлены в п.8.4 рабочей программы.
Тема 1.5. Основы кибербезопасности и защиты данных (лекций - 2 ч, практической работы - 6 ч, самостоятельной работы - 1 ч). Изучение и освоение темы 1.5 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; выполнения практико-ориентированных заданий, 6 ч.; самостоятельную работу, 1 ч.
6 часов для практической работы (кейса) - примеры заданий представлены в п.8.4 рабочей программы.
Тема 1.6. Введение в технологию робототехники (лекций - 2 ч, самостоятельной работы - 1 ч).
Изучение и освоение темы 1.6 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; самостоятельной работы, 1 ч. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы.
Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы.
Межмодульное тестирование по модулю 1, 1 ч, состоит из 10 вопросов. (Примеры тестов в п.8.4).
Модуль 3
Итоговое тестирование
Усвоение программы слушателями контролируется путем автоматизированного формирования цифрового следа обучения на онлайн-платформе, аккумулирующей результаты прохождения тестов и направленные слушателями обучающие задачи.
К итоговому тестированию допускаются слушатели:
(а) по результатам межмодульного тестирования ответившие на 50% и более верно, при этом
(б) представили (загрузили на онлайн-платформу) все 4 самостоятельно выполненных практико-ориентированных задания (кейса).
Модуль 2
Модуль 2.
Основы юридических знаний о технологиях искусственного интеллекта, больших данных и робототехники (36 часов).
Тема 2.1. Основы правовой системы Российской Федерации (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 2.1 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч. Тема 2.2. Право и научно-технической прогресс. Правовые основы использования современных технологий в деятельности МЧС России (лекций - 2 ч, практической работы - 9 ч). Изучение и освоение темы 2.2 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; практической работы, 9 ч.
9 часов практической работы по заданию темы 2.2 подробно представлены в п.8.4 рабочей программы.
Тема 2.3. Правовое регулирование разработки и закупок высокотехнологичной техники для государственных нужд (лекций - 2 ч, практической работы - 9 ч, самостоятельной работы - 1 ч). Изучение и освоение темы 2.2 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; практической работы, 9 ч.; самостоятельной работы - 1 ч.
9 часов практической работы по заданию темы 2.3 подробно представлены в п.8.4 рабочей программы. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. рабочей программы. Тема 2.4. Общие правовые проблемы искусственного интеллекта и робототехники (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 2.4 предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с общими правовыми проблемами искусственного интеллекта и робототехники. Тема 2.5. Большие данные и право (лекций - 2 часа). Изучение и освоение темы 2.5 предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с общими правовыми проблемами, связанными с большими данными. Тема 2.6. Беспилотная техника в РФ: правовое регулирование в контексте функций МЧС России (лекций - 2 ч, самостоятельной работы - 1 ч). Изучение и освоение темы 2.6 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы. Тема 2.7. Юридическая ответственность (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 2.7 предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с различными видами юридической ответственности в связи с использованием технологий искусственного интеллекта и робототехники.
Межмодульное тестирование по модулю 2, 1 ч, состоит из 10 вопросов. (Примеры тестов в п.8.4).
Модуль 1
Модуль 1.
Введение в технологию искусственного интеллекта, больших данных и робототехники (34 часа).
Тема 1.1. Что такое искусственный интеллект? История и настоящее (лекций - 2 ч)
Изучение и освоение темы 1.1. предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с основными понятиями и историей развития искусственного интеллекта в мире (от зарождения до настоящего времени).
Тема 1.2. Введение в технологии искусственного интеллекта (лекций - 2 ч, самостоятельной работы - 1 ч, практической работы - 6 ч).
Изучение и освоение темы 1.2. предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; выполнения практико-ориентированных заданий, 6 ч.; самостоятельную работу - 1 ч.
6 часов практической работы по заданию 1 темы 1.2 - примеры заданий представлены в п.8.4 рабочей программы.
1 час самостоятельной работы предполагает самостоятельное изучение материала лекции. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы.
Тема 1.3. Введение в технологии больших данных (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 1.2. предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч.
Тема 1.4. Технологии интеллектуального анализа изображений и текстов (лекций - 2 ч, практическая работа - 6 ч)
Изучение и освоение темы 1.4 предполагает: изучение лекционного материала с участием слушателя в СДО, 2 ч;
выполнения практико-ориентированных заданий, 6 ч.
6 часов практической работы по заданию 2 темы 1.4 - примеры заданий представлены в п.8.4 рабочей программы.
Тема 1.5. Основы кибербезопасности и защиты данных (лекций - 2 ч, практической работы - 6 ч, самостоятельной работы - 1 ч). Изучение и освоение темы 1.5 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; выполнения практико-ориентированных заданий, 6 ч.; самостоятельную работу, 1 ч.
6 часов для практической работы (кейса) - примеры заданий представлены в п.8.4 рабочей программы.
Тема 1.6. Введение в технологию робототехники (лекций - 2 ч, самостоятельной работы - 1 ч).
Изучение и освоение темы 1.6 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; самостоятельной работы, 1 ч. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы.
Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы.
Межмодульное тестирование по модулю 1, 1 ч, состоит из 10 вопросов. (Примеры тестов в п.8.4).
Модуль 2
Модуль 2.
Основы юридических знаний о технологиях искусственного интеллекта, больших данных и робототехники (36 часов).
Тема 2.1. Основы правовой системы Российской Федерации (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 2.1 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч. Тема 2.2. Право и научно-технической прогресс. Правовые основы использования современных технологий в деятельности МЧС России (лекций - 2 ч, практической работы - 9 ч). Изучение и освоение темы 2.2 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; практической работы, 9 ч.
9 часов практической работы по заданию темы 2.2 подробно представлены в п.8.4 рабочей программы.
Тема 2.3. Правовое регулирование разработки и закупок высокотехнологичной техники для государственных нужд (лекций - 2 ч, практической работы - 9 ч, самостоятельной работы - 1 ч). Изучение и освоение темы 2.2 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч; практической работы, 9 ч.; самостоятельной работы - 1 ч.
9 часов практической работы по заданию темы 2.3 подробно представлены в п.8.4 рабочей программы. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. рабочей программы. Тема 2.4. Общие правовые проблемы искусственного интеллекта и робототехники (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 2.4 предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с общими правовыми проблемами искусственного интеллекта и робототехники. Тема 2.5. Большие данные и право (лекций - 2 часа). Изучение и освоение темы 2.5 предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с общими правовыми проблемами, связанными с большими данными. Тема 2.6. Беспилотная техника в РФ: правовое регулирование в контексте функций МЧС России (лекций - 2 ч, самостоятельной работы - 1 ч). Изучение и освоение темы 2.6 предполагает: изучение лекционного материала с присутствием слушателя в СДО, 2 ч. Для самостоятельной работы рекомендуем литературу и материалы, указанные п.9.2. настоящей программы. Тема 2.7. Юридическая ответственность (лекций - 2 ч). Изучение и освоение темы 2.7 предполагает ознакомление с лекционным материалом с присутствием слушателя в СДО, 2 ч., ознакомление с различными видами юридической ответственности в связи с использованием технологий искусственного интеллекта и робототехники.
Межмодульное тестирование по модулю 2, 1 ч, состоит из 10 вопросов. (Примеры тестов в п.8.4).
Модуль 3
Итоговое тестирование
Усвоение программы слушателями контролируется путем автоматизированного формирования цифрового следа обучения на онлайн-платформе, аккумулирующей результаты прохождения тестов и направленные слушателями обучающие задачи.
К итоговому тестированию допускаются слушатели:
(а) по результатам межмодульного тестирования ответившие на 50% и более верно, при этом
(б) представили (загрузили на онлайн-платформу) все 4 самостоятельно выполненных практико-ориентированных задания (кейса).
Преподаватели
Тростьянский
Сергей Сергеевич
ООО "Центр образовательных компетенций НТИ"
Шахраманьян
Михаил Андраникович
ООО "Центр образовательных компетенций НТИ"
Николаева
Инга Юрьевна
Центр компетенций НТИ по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных» на базе МГУ имени М.В. Ломоносова
Ведущий специалист
https://istina.msu.ru/profile/inikolaeva/
Шатов
Роман Александрович
ООО "Центр образовательных компетенций НТИ"
Алиев
Мехри Хикметович
ООО "Центр образовательных компетенций НТИ"
Руденко
Александра Алексеевна