Математична анатомія штучного інтелекту
Надати учасникам розуміння математичних принципів роботи сучасних моделей штучного інтелекту, зокрема процесів перетворення тексту на вектори, роботи з контекстом, формування внутрішніх представлень знань та генерації відповідей, а також сформувати навички критичного оцінювання можливостей і обмежень сучасних AI-моделей.
Суб’єкт підвищення кваліфікації:
ФОП Дудник Олена ВасилівнаІнформація про розробника (розробників):
Дудник Олена, кандидат економічних наук, доцент, координатор освітніх проєктів Громадської спілки «Харківський кластер інформаційних технологій», ФОП О.В. Дудник (КВЕД 85.59) Дігтяр Артем, координатор освітніх програм Харківського ІТ Кластера. Дмитро Бобілєв, кандидат педагогічних наук, доцент, завідувач кафедри математики та методики її навчання Криворізького державного педагогічного університету.Особа (особи), які виконують програму:
Напрями підвищення кваліфікації:
- цифрові технології педагогічної діяльності на рівні базової середньої освіти(ГХЗВ)
- розвиток професійних компетентностей (знання навчального предмета, фахових методик, технологій)
- цифрова компетентність
Форма (форми) підвищення кваліфікації:
- онлайн-навчання
Види підвищення кваліфікації:
- курси (навчання за програмами підвищення кваліфікації)
Цільова група:
- Усі
Перелік професійних стандартів:
- «Керівник (директор) закладу загальної середньої освіти» (2021)
Загальні компетентності педагогічних працівників за професійними стандартами:
- Керівник ЗДО. ЗК.04 Цифрова
Складники системи освіти та рівні освіти:
- повна загальна середня освіта
- позашкільна освіта
- професійна (професійно-технічна) освіта
- фахова передвища освіта
- вища освіта
- освіта дорослих, у тому числі післядипломна освіта
- базова середня освіта
- профільна середня освіта
- перший (початковий) рівень професійної (професійно-технічної) освіти
- другий (базовий) рівень професійної (професійно-технічної) освіти
- третій (вищий) рівень професійної (професійно-технічної) освіти
- фахова передвища освіта
- початковий рівень (короткий цикл) вищої освіти
- перший (бакалаврський) рівень вищої освіти
- другий (магістерський) рівень вищої освіти
- третій (освітньо-науковий/освітньо-творчий) рівень вищої освіти
Професійні компетентності за професійними стандартами педагогічних працівників:
- А3.1. Здатність орієнтуватися в Інформаційному просторі, здійснювати пошук і критично оцінювати інформацію, оперувати нею в професійній діяльності
- А3.2. Здатність ефективно використовувати наявні та створювати (за потреби) нові електронні (цифрові) ресурси
- АЗ.З. Здатність використовувати цифрові технології в освітньому процесі
Підтримка шляхом листування через пошту education2@it-kharkiv.com
Програма підвищення кваліфікації включає навчання за темами:
- Від тексту до векторів: математичне представлення текстових даних, токенізація, векторні простори та embeddings.
- Від векторів до контексту: архітектура Transformer, механізм уваги (Attention), позиційне кодування та формування контекстних представлень.
- Від контексту до знань: навчання великих мовних моделей, параметри моделей, представлення знань і статистичні закономірності.
Від знань до відповіді: механізми генерації тексту, прогнозування наступного токена, методи декодування, оцінювання якості відповідей і обмеження сучасних моделей штучного інтелекту.
Після проходження курсу учасники повинні:
Знати:
- математичні основи функціонування сучасних систем штучного інтелекту;
- принципи перетворення текстових даних у векторні представлення (токенізація, embeddings, векторні простори);
- архітектуру Transformer та роль механізму уваги (Attention) у формуванні контексту;
- принципи навчання великих мовних моделей (LLM) та формування внутрішніх представлень знань;
- механізми генерації відповідей, прогнозування наступного токена та основні методи декодування;
- можливості, обмеження та типові джерела помилок генеративного штучного інтелекту;
- основні напрями використання великих мовних моделей в освіті, науці та професійній діяльності.
Вміти:
- пояснювати принципи роботи сучасних систем штучного інтелекту на основі математичних моделей;
- аналізувати процес перетворення текстових даних у векторні представлення та їх подальшу обробку;
- інтерпретувати роботу механізму уваги та формування контексту в архітектурі Transformer;
- оцінювати якість відповідей генеративних моделей і визначати причини можливих помилок або галюцинацій;
- критично аналізувати результати роботи великих мовних моделей та обґрунтовувати доцільність їх використання в освітній і науковій діяльності;
- застосовувати отримані знання для пояснення принципів роботи генеративного штучного інтелекту під час навчальної, дослідницької та професійної діяльності.
Оцінювання результатів навчання здійснюється у формі проведення
комплексного підсумкового тестування.
Доступ до підсумкового тестування надається за умови відвідування не
менше 75% лекторію.
Підсумкове тестування проводиться в онлайн-форматі та охоплює ключові
теми курсу.
Підвищення кваліфікації вважається пройденим, якщо учасник
успішно склав фінальне тестування (не менше 75%)
Заняття проводяться онлайн : середа, четвер, п'ятниця, субота з 13:00 до 14:30 до 15.08.2026. Після цієї дати є можливість асинхронного проходження курсу на навчальній платформі.
Програму укладено згідно з п. 2 ст. 59 ЗУ «Про освіту» та відповідно постанови КМУ від 21 серпня 2019 року
No 800 (із змінами і доповненнями, внесеними постановою КМУ від 24 грудня 2025 року No 1726)