Конструювання ефективних запитів до засобів штучного інтелекту

Анотація навчальної дисципліни

Мета вивчення дисципліни: формування у здобувачів теоретичних знань і практичних навичок для розробки ефективних запитів до інструментів штучного інтелекту, що дозволить оптимізувати інформаційні пошуки, автоматизувати аналітичні завдання та сприяти науковим дослідженням.
Практичне значення та використання отриманих знань: засвоєні знання дозволять студентам використовувати штучний інтелект для оптимізації задач в різних галузях, таких як аналітика, автоматизація та дослідження. Це забезпечить їм конкурентну перевагу на ринку праці та сприятиме інноваціям у професійній діяльності.

Тематика та види навчальних занять

Для денної форми здобуття освіти

Лекційні заняття
Лекція 1. Введення в основні поняття штучного інтелекту.
Вступ, основні поняття, напрями ШІ, основні підходи, їх методи та компоненти. Поняття запиту.
Лекція 2. Введення в інструменти ШІ.
Огляд популярних платформ ШІ. Початковий експеримент із запитами.
Лекція 3. Моделі ШІ.
Основні типи моделей ШІ. Застосування моделей ШІ для обробки запитів.
Лекція 4. Основи обробки природної мови (NLP).
Ключові поняття в NLP, вплив на відповіді ШІ.
Лекція 5. Модель LLM  у засобах штучного інтелекту.
Вступ до великих мовних моделей. Основи архітектури трансформерів. Навчання та розгортання LLM.
Лекція 6. ШІ та робота з API.
Вступ до API. Використання API для роботи з ШІ Використання ШІ API для конкретних завдань Налаштування та параметри API-запитів.
Лекція 7. Робота з Playground для створення запитів до ШІ.
Інтерфейс та основні функції Playground.
Лекція 8. Складові ефективного запиту в обробці природної мови.
Вступ до ефективних запитів Основні складові ефективного запиту Оптимізація запитів для різних завдань.
Лекція 9. Методи створення запитів до засобів ШІ.
Основні методи створення запитів. Етапи створення ефективного запиту.
Лекція  10. Точкові та агреговані запити, робота з запитами.
Порівняння точкових та агрегованих запитів. Оптимізація запитів. Проблема неоднозначності в запитах до ШІ. Тестування та оцінка запитів до засобів штучного інтелекту.
Лекція  11. Робота із зображеннями та відео в запитах до засобів ШІ.
Основні завдання та можливості ШІ для роботи із зображеннями та відео. Технічні основи та підходи до обробки візуальних даних. Методи створення запитів для роботи з візуальними даними. Інструменти та платформи для роботи з візуальними запитами.
Лекція  12. Робота з аудіо та презентаціями в запитах до засобів ШІ.
Методи та інструменти для роботи з аудіо.
Лекція  13. Нові засоби ШІ.
Огляд новинок та змін у засобах ШІ.
Лекція 14. Етика інженерії запитів ШІ.
Етичні аспекти. Відповідальне використання ШІ та його вплив на суспільство.
Лекція 15. Майбутнє інженерії запитів.
Тенденції в ШІ та дизайні запитів. Підготовка до майбутнього ринку праці

Практичні заняття
Практичне заняття №1. Вивчення можливостей системи ШІ ChatGPT.
Мета заняття: навчитися формулювати запити з врахуванням етичних норм та збалансованого підходу, виявляти потенційні галюцинації у даних, перевіряючи їх точність через незалежні джерела.
Практичне заняття №2. Обробка медичних даних з використанням різних засобів ШІ та моделей машинного навчання
Мета заняття: навчитися використовувати моделі ШІ для обробки та аналізу медичних даних. Розглянути можливості різних архітектур ШІ у сфері медичної аналітики, зокрема для класифікації симптомів, прогнозування стану пацієнтів та аналізу медичних зображень.

Практичне заняття №3. Аналіз статей та відеоінформації за допомогою ШІ.
Мета заняття: навчитися аналізувати великі текстові статті за допомогою технологій штучного інтелекту. Освоїти роботу з платформою MagicSchool.
Практичне заняття № 4. Робота з Playground та програмування з використанням штучного інтелекту
Мета заняття: навчитися складати ефективні запити для генерації тексту, відповідей на питання та креативного контенту за допомогою штучного інтелекту, вивчити базові принципи роботи з параметрами штучного інтелекту для покращення результатів генерації, ознайомитися з концепціями програмування з використанням інструментів штучного інтелекту.
Практичне заняття № 5. Робота з зображеннями за допомогою штучного інтелекту 
Мета заняття: ознайомитися з інструментами для генерації, обробки та аналізу зображень за допомогою ШІ, навчитися складати ефективні запити для генерації зображень, а також обробки та аналізу візуальних даних, дослідити можливості штучного інтелекту для виконання завдань, пов'язаних з редагуванням і розпізнаванням зображень.
Практичне заняття № 6. Робота з аудіо та відео за допомогою штучного інтелекту
Мета заняття: ознайомитися з можливостями генерації та обробки аудіо і відео за допомогою штучного інтелекту, навчитися складати ефективні запити для створення та редагування відео і аудіо, дослідити технології синтезу голосу, обробки відео та генерації медіаконтенту за допомогою ШІ.
Практичне заняття № 7. Створення презентацій за допомогою штучного інтелекту 
Мета заняття: ознайомитися з інструментами штучного інтелекту для автоматизованого створення презентацій, навчитися складати ефективні запити для автоматичного створення слайдів, текстового вмісту та графічних елементів, дослідити можливості ШІ у візуалізації інформації та оптимізації структури презентацій.

Консультації здійснюються впродовж семестру згідно встановленого розкладу.

Для заочної форми здобуття освіти
Лекційні заняття
Лекція 1. Введення в основні поняття штучного інтелекту. Вступ, основні поняття, напрями ШІ, основні підходи, їх методи та компоненти. Поняття запиту.
Лекція 2. Модель LLM  у засобах штучного інтелекту.
Вступ до великих мовних моделей. Основи архітектури трансформерів. Навчання та розгортання LLM.

Практичні заняття
Практичне заняття № 1. Робота з Playground та програмування з використанням штучного інтелекту
Мета заняття: навчитися складати ефективні запити для генерації тексту, відповідей на питання та креативного контенту за допомогою штучного інтелекту, вивчити базові принципи роботи з параметрами штучного інтелекту для покращення результатів генерації, ознайомитися з концепціями програмування з використанням інструментів штучного інтелекту.

Форми контрольних заходів та оцінювання результатів навчання

Для денної форми здобуття освіти
Поточний контроль полягає у виконанні
1) 7-ми індивідуальних поточних завдань. Індивідуальні поточні завдання виконуються письмово і полягають в розв’язуванні типових задач відповідно до мети та завдань практичних занять. Виконання індивідуального поточного завдання №1-7 оцінюється у 10 балів;
2) двох модульних контрольних робіт. Модульні контрольні роботи складаються з теоретичної і практичної частин та проводяться у формі тестування.
Бездоганне виконання модульної контрольної роботи №1 становить 20 балів.
Бездоганне виконання модульної контрольної роботи №2 становить 10 балів.
Підсумковий контроль – залік. Залік виставляється за результатами роботи студента в семестрі.

Для заочної форми здобуття освіти
Захист контрольної роботи. Бездоганне виконання контрольної роботи оцінюється у 50 балів. Під час її захисту здобувач може отримати до 50 балів.
Підсумковий контроль – залік. Залік виставляється за підсумками виконаних робіт здобувача в семестрі.