Искусственный интеллект в государственном и муниципальном управлении

Слушатель, освоивший программу, должен обладать следующими универсальными

компетенциями:

-способен осуществлять критический анализ проблемных ситуаций на основе системного подхода, вырабатывать стратегию действий;

-способен управлять проектом на всех этапах его жизненного цикла;-способен определить и реализовать приоритеты собственной деятельности и способы ее совершенствования на основе самооценки.

Слушатель, освоивший программу, должен обладать следующими общепрофессиональными компетенциями:

- способность анализировать и выявлять естественно-научную сущность проблем управления в информационных и технических системах на основе приобретенных знаний;

- способность формулировать, формировать и применять критерии оценки эффективности полученных результатов разработки систем управления и их внедрения в производственной и непроизводственной сферах;

- способность аргументировано выбирать и обосновывать структурные, алгоритмические, технологические и программные решения для управления инновационными процессами и проектами, реализовывать их на практике применительно к инновационным системам предприятия, отрасли, региона.

В результате изучения курса слушатели будут:

Знать:

- законодательное и нормативное регулирование и развитие искусственного интеллекта в

Российской Федерации;

- определение, принципы работы систем искусственного интеллекта;

- тенденции развития систем искусственного интеллекта;

- основы теории экспертных систем;

- основы машинного обучения и нейронных сетей;

- потенциальные угрозы применения искусственного интеллекта;

- классификацию и перспективы развития интеллектуальных средств управления;

- стандарты безопасности и этические нормы применения искусственного интеллекта;

- основные угрозы применения искусственного интеллекта;

- особенности создания инновационного высокотехнологичного бизнеса;

- преимущества и риски использования технологий искусственного интеллекта;

- виды государственной поддержки инновационного высокотехнологичного бизнеса.

Уметь:

- применять требования законодательного регулирования искусственного интеллекта;

- применять теоретические знания при решении практических задач использования

искусственного интеллекта;

- применять машинное обучение и нейротехнологии;

- идентифицировать основные угрозы при взаимодействии с системами искусственного

 интеллекта и обеспечивать безопасность жизни и здоровья;

- создавать инновационный высокотехнологичный бизнес.

Владеть навыками / выполнять следующие трудовые действия:

   - основами создания искусственного интеллекта;

   - основами теории экспертных систем;

   - основами использования инструментов нейросетей для автоматизации рутинных задач:

составления документов, обработки данных, моделирования ситуаций, подготовки ответов на

 запросы граждан и бизнеса;

   - навыками применения машинного обучения и нейротехнологии в технических системах;

   - основами распознавания речи и образов с помощью искусственного интеллекта;

   - навыками нейросетевого синтеза речи и моделирования образов с помощью искусственного

интеллекта;

   - навыками работы с информацией, полученной от искусственных нейронных Сетей;

   - навыками создания инновационного высокотехнологичного бизнеса.

Категории обучающихся:

-Федеральные служащие, государственные гражданские и муниципальные служащие

-Работники министерств, ведомств, департаментов

-Сотрудники муниципальных образований и служб

Требования к уровню подготовки поступающего на обучение, необходимому для освоения программы: высокий уровень подготовки в математике и умение программировать не требуются.

Модуль 1. Введение в искусственный интеллект

1. Что такое ИИ?
2. История ИИ
3. Где используется ИИ сегодня
4. Возможности ИИ
5. Ограничения ИИ
6. Будущее ИИ

Модуль 2. Основы анализа данных и машинное обучение

1.    Данные и большие данные
2. Введение в анализ данных
3. Основы машинного обучения
4. Типы задач машинного обучения

Модуль 3. Основы компьютерного зрения и обработки естественного языка

1. Введение в компьютерное (техническое) зрение
2. Основные задачи компьютерного зрения
3. Примеры использования компьютерного зрения
4. В Введение в обработку естественного языка
5. Задачи распознавания и синтеза речи
6. Особенности диалоговых систем и чат-ботов

Модуль 4. Генеративные системы ИИ

1. Принципы работы генеративных систем
2. Технологии генерации изображений и видео
3. Проблемы в сгенерированных изображениях
4. Модели машинного перевода и генерации текстов
5. Галлюцинации при генерации текстов
6. Генерация аудио
7. Области применения генеративных моделей ИИ
8. Перспективы и ограничения генеративных систем

Модуль 5. Промпт-инжиниринг в государственном и муниципальном управлении

1. Генеративные технологии в государственном и муниципальном управлении
2. Примеры эффективных запросов для решения типовых государственных задач
3. Пошаговое использование генеративного ИИ для подготовки документов и аналитики
4. Ответы на запросы граждан и бизнеса с использованием генеративных моделей
5. Автоматизация рутинных задач госслужащих с помощью инструментов ИИ

Модуль 6. Проблемы и этические вопросы ИИ на государственной и муниципальной службе

1. Влияние автоматизации на навыки и компетенции государственных гражданских и муниципальных служащих
2. Нарушения и злоупотребления при использовании генеративного ИИ
3. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных граждан и организаций
4. Ответственность за решения и действия на основе рекомендаций ИИ

Модуль 7. Решение кейсов по генерации контента на государственной и муниципальной службе

1. Генерация типовых документов и шаблонов на государственной и муниципальной службе
2. Использование генеративных алгоритмов для подготовки ответов на запросы граждан
3. Автоматическое формирование отчётной документации по заданным параметрам
4. Применение ИИ для анализа статистических данных в деятельности государственных и муниципальных органов