Источник: Coursera, Тренды образования
Согласно докладу ВЭФ «Будущее рабочих мест», к 2027 году 61% работников будет нуждаться в переобучении. Хотя генеративный ИИ изменит практически все профессии и автоматизирует от 60% до 70% текущих задач, он обеспечит рост производительности труда на сумму от 2,6 трлн до 4,4 трлн $ для мировой экономики.
Роль директора по обучению (Chief Learning Officer, CLO) крайне важна, чтобы помочь командам и организациям справиться с переменами, рисками и перспективами ИИ-экономики.
Переосмысление и адаптация к переменам требуют не просто изменения мышления. Это совершенно новый набор навыков. CLO будут находиться в авангарде процесса обучения сотрудников всему, что необходимо для успешной работы в ИИ-экономике. Согласно исследованию Coursera, 75% руководителей учебных отделов отмечают, что для обеспечения успешного развития технологических амбиций высшее руководство уделяет приоритетное внимание инвестициям в L&D.
Вот рекомендуемые навыки генеративного ИИ, которые организации должны сделать приоритетными при обучении сотрудников:
🫶Разработка промптов: составление эффективных входных инструкций для генеративных моделей ИИ, которые они должны понимать и реагировать на них.
🫶Жизненный цикл проекта генеративного ИИ: этапы разработки и управления проектами генеративного ИИ.
🫶Обработка естественного языка (NLP): область ИИ, направленная на то, чтобы дать возможность компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
🫶Глубокое обучение: подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с несколькими слоями для представления сложных паттернов и особенностей в данных.
🫶Сети-трансформеры: тип архитектуры глубокого обучения, получивший широкое распространение в обработке естественного языка, компьютерном зрении, аудио и мультимодальной обработке.
🫶Трансформаторы зрения: особое применение трансформаторных сетей, разработанных для задач компьютерного зрения, позволяющих обрабатывать и анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео.
🫶Предварительное обучение и тонкая настройка: практика предварительного обучения моделей на больших наборах данных и последующей тонкой настройки на конкретных задачах для повышения их производительности и адаптивности.
🫶Диффузионные модели: класс генеративных моделей, используемых для генерации изображений.
🫶Обучение с подкреплением, включая RLHF: парадигма машинного обучения, в которой эффективность обучения повышается за счет применения вознаграждений или наказаний.
🫶Стратегия ИИ: достижение конкретных целей организации путем разработки комплексного плана по интеграции и использованию искусственного интеллекта.
🫶Ответственный ИИ: обеспечение того, чтобы системы ИИ разрабатывались и использовались этично, справедливо и прозрачно.
Роль директора по обучению (Chief Learning Officer, CLO) крайне важна, чтобы помочь командам и организациям справиться с переменами, рисками и перспективами ИИ-экономики.
Переосмысление и адаптация к переменам требуют не просто изменения мышления. Это совершенно новый набор навыков. CLO будут находиться в авангарде процесса обучения сотрудников всему, что необходимо для успешной работы в ИИ-экономике. Согласно исследованию Coursera, 75% руководителей учебных отделов отмечают, что для обеспечения успешного развития технологических амбиций высшее руководство уделяет приоритетное внимание инвестициям в L&D.
Вот рекомендуемые навыки генеративного ИИ, которые организации должны сделать приоритетными при обучении сотрудников:
🫶Разработка промптов: составление эффективных входных инструкций для генеративных моделей ИИ, которые они должны понимать и реагировать на них.
🫶Жизненный цикл проекта генеративного ИИ: этапы разработки и управления проектами генеративного ИИ.
🫶Обработка естественного языка (NLP): область ИИ, направленная на то, чтобы дать возможность компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
🫶Глубокое обучение: подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с несколькими слоями для представления сложных паттернов и особенностей в данных.
🫶Сети-трансформеры: тип архитектуры глубокого обучения, получивший широкое распространение в обработке естественного языка, компьютерном зрении, аудио и мультимодальной обработке.
🫶Трансформаторы зрения: особое применение трансформаторных сетей, разработанных для задач компьютерного зрения, позволяющих обрабатывать и анализировать визуальные данные, такие как изображения и видео.
🫶Предварительное обучение и тонкая настройка: практика предварительного обучения моделей на больших наборах данных и последующей тонкой настройки на конкретных задачах для повышения их производительности и адаптивности.
🫶Диффузионные модели: класс генеративных моделей, используемых для генерации изображений.
🫶Обучение с подкреплением, включая RLHF: парадигма машинного обучения, в которой эффективность обучения повышается за счет применения вознаграждений или наказаний.
🫶Стратегия ИИ: достижение конкретных целей организации путем разработки комплексного плана по интеграции и использованию искусственного интеллекта.
🫶Ответственный ИИ: обеспечение того, чтобы системы ИИ разрабатывались и использовались этично, справедливо и прозрачно.
Исследование
