Digital Bridge Қазақстанның технология секторы үшін әлемдік деңгейдегі AI мамандарының ұрпағын қалай тәрбиелеу керектігін талқылады

Технология алпауыттары қандай дағдыларды іздейді, неге ұшқышсыз таксилер құру персоналға түбегейлі басқаша көзқарасты талап етеді және Yandex Qazaqstan ұсынған жаңа ML School Kazakhstan бағдарламасы бұл мәселені қалай шешуді жоспарлап отыр? Демалыс күндері Digital Bridge-де Таланттар көпірі аясында «Олимпиадалардан әлемдік деңгейдегі ҒЗТКЖ-ға: ерекше таланттар үшін экожүйені қалай құруға болады» атты панель өтті. Қатысушылар AI көмекшілері көптеген негізгі міндеттерді шешіп жатқанына қарамастан, жаңадан IT және AI мамандарын оқытуға неліктен инвестиция салу қажет екенін, сондай-ақ дарындылықты қалай қолдау керектігін талқылады. Спикерлердің бірі Яндекс Қазақстан компаниясы Alem.ai қорымен және Astana Hub-пен бірлесіп осы жылы ашқан жасанды интеллект және машиналық оқыту саласындағы мамандарға арналған оқыту бағдарламасының ғылыми кеңесінің мүшесі және ML School Kazakhstan оқытушысы Яндекс AI зертханасының ML дамыту тобының жетекшісі Радослав Нейчев болды. Радослав сұраққа бағдарламалау тілдерінің эволюциясына ұқсастық арқылы жауап берді: бүгінгі күні төмен деңгейлі код жазудың қажеті жоқ дерлік, бірақ күрделі жүйелерді жобалау дағдыларының құндылығы осыған байланысты жойылған жоқ - ол жай ғана жаңа деңгейге өтті. Жаңа құралдар іргетастың орнын ауыстырмайды, бірақ күрделі жүйелерді құруға мүмкіндік береді. Пікірталасқа қатысушылар сонымен қатар елімізде AI-ны дамытудың алғышарты жаңа технологияларды енгізу ғана емес, сондай-ақ осындай шешімдерді жасауға және қолдануға қабілетті мамандар пайда болатын орта екенін атап өтті. Бұл ретте дайындықтың саланың қазіргі міндеттеріне сай болуы маңызды. Радославтың айтуынша, ML School Kazakhstan сияқты бағдарламалар дарынды балаларды тауып, дамытуға көмектеседі. ML мектебінде қатысушылар жоғары деңгейдегі инженерлерден білім алып, тек іргелі білім ғана емес, сонымен қатар практикалық тәжірибе де ала алады: Қазақстанда да, бүкіл әлемде де нақты ML жүйелерін құру үшін қолданылатын тәсілдерді талдайды, оқулықтардан алу қиын кәсіби нәзіктіктер туралы біледі. Мұндай жүйелердің мысалы ретінде машиналық оқытуға негізделген роботты жеткізу және ұшқышсыз Yandex Qazaqstan таксиін келтіруге болады. Бұл технологиялар Digital Bridge көрмесінде де көрсетілді.