Закордонне наукове стажування
25 червня - 6 серпня 2025 року
Обсяг часу стажування– 180 год. (6 кредитів ECTS) Форма участі – дистанційна
Мета
набуття науково-педагогічними працівниками передових знань і компетентностей у сфері штучного інтелекту, включно з розробкою нейронних мереж, машинним навчанням, генерацією зображень і обробкою даних, а також освоєнням етичних принципів використання ШІ для автоматизації досліджень, створення академічних текстів і персоналізованого навчання, для підвищення інноваційного потенціалу і сприяння інтеграції сучасних технологій у наукову та освітню діяльність.
Програма наукового стажування
- Штучні нейронні мережі: теорія та практика
- Які типи нейронних мереж найкраще підходять для різних задач?
- Як функції активації та градієнтний спуск впливають на навчання моделі?
- Які методи регуляризації запобігають перенавчанню, і як уникнути упередженості моделей?
- Машинне навчання в системах штучного інтелекту: створення моделей та практичне застосування
- Як обрати між supervised, unsupervised та reinforcement learning для конкретної задачі?
- Які етапи обробки даних і оцінки моделей забезпечують високу точність?
- Як використовувати ML для прогнозування або рекомендаційних систем у реальних кейсах?
- Які хмарні платформи оптимізують обробку великих даних для ML?
- Генерація зображень на основі штучного інтелекту
- Які особливості GAN, VAE та дифузійних моделей у генерації зображень?
- Як налаштувати GAN для створення високоякісних зображень?
- Як синтетичні зображення використовуються в мистецтві чи реставрації?
- Які ризики пов’язані з авторським правом та дезінформацією при використанні ШІ-зображень?
- Використання інструментів ШІ в академічному письмі та межі академічної доброчесності
- Як інструменти типу ChatGPT або Grammarly допомагають у редагуванні наукових текстів?
- Які ШІ-інструменти оптимізують пошук літератури та створення чернеток?
- Як уникнути плагіату та надмірної залежності від ШІ?
- Які політики використання ШІ в академічній діяльності забезпечують прозорість?
- Особливості пошуку інформації та самоосвіти засобами нейронних мереж
- Як нейронні мережі покращують семантичний пошук?
- Як ШІ створює індивідуальні навчальні плани для самоосвіти?
- Які ШІ-асистенти оптимізують пошук наукових статей і бібліографій?
- Як перевіряти достовірність інформації, отриманої через ШІ-пошук?
- Основи обробки статистичних даних за допомогою ШІ
- Як ШІ автоматизує очищення та нормалізацію статистичних даних?
- Які моделі ШІ ефективні для регресії чи кластеризації даних?
- Як оцінювати значущість статистичних закономірностей і уникати помилок?
Очікувані результати
наукового стажування включають набуття учасниками глибоких теоретичних знань про штучні нейронні мережі, машинне навчання та генеративні моделі, практичних навичок розробки й оптимізації ШІ-моделей для вирішення задач класифікації, прогнозування, генерації зображень і обробки статистичних даних, уміння використовувати ШІ для автоматизації пошуку інформації, створення академічних текстів і персоналізованих навчальних планів, а також формування етичної компетентності щодо уникнення плагіату, упередженості моделей і ризиків дезінформації, що разом сприятиме професійному розвитку науково-педагогічних працівників.
Спікери
Ірина Дідич
Доктор філософії (PhD) з прикладної математики, доцент, постдок, OPOLE UNIVERSITY OF TECHNOLOGY (Польща).
Микола Білошкурський
доктор філософії (PhD) з економіки, доцент, завідувач редакційного відділу, EAST EUROPEAN ASSOCIATION OF SCIENTISTS (Польща)
За результатами стажування буде виданий Сертифікат про проходження науково-педагогічного стажування, який є документом, що підтверджує проходження стажування у науковій установі в країні, яка входить до ОЕСР, на здобуття звання доцента, професора і старшого дослідника відповідно до постанови Кабінету Міністрів України від 19 серпня 2015 р. № 656 «Деякі питання реалізації статті 54 Закону України «Про вищу освіту» (зі змінами, внесеними згідно з Постановами Кабінету Міністрів України № 173 від 02.03.2016 р., № 308 від 25.04.2018), наказу Міністерства освіти і науки України від 14.01.2016 № 13 «Про затвердження Порядку присвоєння вчених звань науковим і науково-педагогічним працівникам» (стажування, які підтверджують свій міжнародний досвід документами (сертифікатами, свідоцтвами, дипломами, іншими документами), зокрема про стажування у закладі вищої освіти, науковій або науково-технічній установі в країні, яка входить до ОЕСР).
