Категория: Новини

Публична лекция на Ariel Karayev, инженер в Cellebrite — Israel на тема „Forensic sharing the vision“

Публична лекция на Ariel Karayev, инженер в Cellebrite — Israel на тема „Forensic sharing the vision“

Днес в  сградата на УниБИТ – 2, намираща се на бул. „Шипченски проход“ 69, се проведе публична лекция на Ariel Karayev, инженер в Cellebrite — Israel на тема „Forensic sharing the vision“. Изнесеният материал бе свързан с политика 1.3.1 „Осигуряване на засилена практическа подготовка на студентите, чрез включване в преподаването на специалисти от практиката“ с цел повишаване на знанията в обсластта на цифровата криминалистика и киберпрестъпността.

Изследване 5: Въпросник за студенти, магистри и възпитаници на специалност „Информационни системи и технологии“: анализ на състоянието за WP2

Изследване 5: Въпросник за студенти, магистри и възпитаници на специалност „Информационни системи и технологии“: анализ на състоянието за WP2

Това проучване се основава на обширно проучване, проведено като част от
дейностите по реализацията на проекта „Бъдещето е в приложния изкуствен интелект“
по програма „Еразъм+“. Проучването имаше за цел да проучи нуждите и очакванията
на завършилите магистри и възпитаници на специалност „Информационни системи и
технологии“ по отношение на различни теми, свързани с приложния изкуствен
интелект, като целта беше да се изследват знанията и отношението на студентите към
съдържанието на изкуствения интелект, текущото състояние на образованието по
изкуствен интелект и бъдещите насоки на трансформацията на образователната
система към образование, основано на компетентности.

 

Повече информация може да намерите тук: Research 5 bg

4: Проучване за преподаватели в областта на приложния изкуствен интелект: анализ на състоянието за WP2

4: Проучване за преподаватели в областта на приложния изкуствен интелект: анализ на състоянието за WP2

Събрани са и са анализирани въпросници на 80 учители от 5 държави относно
преподаването на изкуствен интелект. Сред по-интересните резултати е констатацията,
че повечето от учителите се самообразоват по отношение на изкуствения интелект,
повечето от тях никога не са участвали в търговски проект, свързан с изкуствения
интелект, но повечето от учителите биха приветствали разширено участие на експерти
от индустрията в обучението на учениците. От техните препоръки могат да бъдат
избрани например съвети:
Съсредоточете се повече върху безплатните версии.
Изберете първо подходящ изчислителен език и библиотеки
Внимание към компютърното зрение, обясним изкуствен интелект,
взаимодействие между човека и изкуствения интелект
Добавяне на повече дейности за правене на примери
Решаване на реални казуси с ИИ в часовете
Повечето от отговорите бяха анализирани и визуализирани под формата на графики.

 

Повече информация може да намерите тук: Research 4 StateOfTheArt_teachers_Dirgova bg

Изследване 3: Проучване на научни проекти в областта на приложния изкуствен интелект: анализ на състоянието за WP2

Изследване 3: Проучване на научни проекти в областта на приложния изкуствен интелект: анализ на състоянието за WP2

Бяха събрани и анализирани въпросници за 63 проекта, събрани от партньорски
организации от петте държави, относно преподаването на изкуствен интелект.
Координаторите на проектите бяха от 19 държави. Сред по-интересните резултати е
констатацията, че повече от половината от проектите се отнасят до модули за обучение
на дълбоки невронни мрежи, а повечето задачи за машинно обучение, които са били
решени, са били обработка на изображения, класификация, регресия, клъстеризация и
обработка на естествен език. Сред използваните библиотеки за изкуствен интелект
преобладават TensorFlow, Keras, scikit-learn и CUDA. Езиците за програмиране бяха
Python и C++.
Повечето от отговорите бяха анализирани и визуализирани под формата на графики.

 

Повече информация може да намерите тук: Research 3 StateOfTheArt_scientificprojects_Dirgova_BG

Изследване 2: Проучване на пазара на труда в областта на приложния ИИ: the state-of-the-art analysis for WP2

Изследване 2: Проучване на пазара на труда в областта на приложния ИИ: the state-of-the-art analysis for WP2

Въпросник, който е предмет на този документ, е част от изследването във връзка
с целите на проект 2022-1-PL01-KA220-HED-000088359 „The Future is in Applied
Artificial Intelligence“ (FAAI) по програма Еразъм+. Проектът има за цел да обедини
университети и бизнеса и да предостави иновативни решения за развитието на AI
експерти. Въпросите в това проучване имат за цел да изследват нуждите и очакванията
на бизнес организациите да предложат обучение на специалисти в областта на
приложния ИИ. Тази статия представя кратък преглед на предлаганите курсове за
обучение по Приложен ИИ и ги описва. Въпреки съществуващите предлагани курсове за
обучение, съществува необходимост от обобщаване и извеждане на информация по
теми, изисквани и обхванати в рамките на курсовете за обучение в областта на ИИ. Сайт
на проекта: http://faai.ath.edu.pl/0.

Повече информация може да намерите тук: Research 2 SOA Labor market_BG

Изследване 1: Съществуващи курсове за обучение в областта на приложния ИИ: the state-of-the-art analysis for WP2

Изследване 1: Съществуващи курсове за обучение в областта на приложния ИИ: the state-of-the-art analysis for WP2

Въпросник, който е предмет на този документ, е част от изследването във връзка
с целите на проект 2022-1-PL01-KA220-HED-000088359 „The Future is in Applied
Artificial Intelligence“ (FAAI) по програма Еразъм+. Проекът има за цел да обедини
университети и бизнеса и да предостави иновативни решения за развитието на AI
експерти. Въпросите в това проучване имат за цел да изследват нуждите и очакванията
на бизнес организациите да предложат обучение на специалисти в областта на
приложния ИИ. Тази статия представя кратък преглед на предлаганите курсове за
обучение по Приложен ИИ и ги описва. Въпреки съществуващите предлагани курсове за
обучение, съществува необходимост от обобщаване и извеждане на информация по
теми, изисквани и обхванати в рамките на курсовете за обучение в областта на ИИ. Сайт
на проекта:
http://faai.ath.edu.pl/0.

Повече информация може да намерите тук: Research 1 UoM Prepare State-of-the-art analysis on Existing Training Courses in the Field of Applied AI-BG

Методология проучване на методи, инструменти и рамки за събиране на промишлени данни относно набирането на персонал, необходимите компетенции и нуждите от таланти в областта на ИИ: РП2

Методология проучване на методи, инструменти и рамки за събиране на промишлени данни относно набирането на персонал, необходимите компетенции и нуждите от таланти в областта на ИИ: РП2

Работата се извършва в рамките на проект „Бъдещето е в приложния изкуствен
интелект“ (FAAI) по програма Еразъм+ и е посветена на разработването на методология
за събиране и анализиране на добри практики в областта на приложния изкуствен
интелект (AAI) по отношение на компетенциите, обучението, съществуващите решения
и реални случаи, които могат да се използват за разработване на курсове за обучение в
областта на компетентностното образование. Тук предлагаме дефиниция на добрата
практика в областта на ААИ, заедно със съответните критерии и характеристики.
Предлаганата методология използва системни изследвания, основани на данни, събрани
от съществуващи курсове за обучение в областта на УОИ, пазара на труда, анкети,
попълнени от преподаватели, студенти и работодатели, случаи на използване на УОИ в
науката и индустрията.

Повече информация може да намерите тук: Methodology_collection_BGd

A3.3 Изисквания за обучение с изкуствен интелект: WP3

A3.3 Изисквания за обучение с изкуствен интелект: WP3

Консорциумът на проекта „Бъдещето е в приложния изкуствен интелект“
разработи първата учебна програма за приложен изкуствен интелект, базирана на
компетентности, на ниво висше учебно заведение. Разработката се основава на
разширено системно изследване на съществуващите ресурси, свързани с изкуствения
интелект, и проучване на целевите групи от преподаватели, студенти по
информационни технологии и работодатели, което следва да подобри резултатите от
прилагането на образованието по изкуствен интелект. Под формата на клъстериране на
ключови думи беше изготвен преглед на приложния изкуствен интелект.
Първоначалните данни бяха събрани с помощта на анкетиране, събиране на оферти за
работа, съществуващи курсове за обучение по изкуствен интелект, научни проекти и
реални случаи. Синтетичният анализ на текстовата информация от проучванията беше с
помощта на техниката на облаците от думи. За представянето на курса, базиран на
компетенции, беше използван тензорен подход. Конкретните числови изисквания към
курса под формата на приоритети следват от решаването на задачи за вземане на
решения с помощта на техниката на аналитичния йерархичен процес. Въз основа на
цялостното проучване на анкетите, образователния опит, научните проекти и
изискванията на бизнеса, мета-анализа на последните референции, ние уточнихме
критериите за курса за обучение под формата на тензорно базирано представяне на
компетенциите във връзка със съдържанието и образователните модули.

Повече информация може да намерите тук: A3_3_LearningRequirements bg

Рамка за компетентност: РП3

Рамка за компетентност: РП3

Този резултат очертава инициатива за обучение, насочена към разработване на рамка за компетентност в областта на УОИ. Подходът включва анализ и включване на различни стандарти за компетентност, като например ACM и IEEE. Съдържанието на рамката има за цел да обхване областите на знанието, като се определят обхватът, компетенциите и поддомените. Поддомените са допълнително детайлизирани чрез включването на съответните знания, умения и нагласи. Този всеобхватен подход има за цел да създаде стабилна основа за развитие на компетенциите в бързо развиващата се област на ААИ.

Повече информация може да намерите тук: A3_2 Competence_framework_BG