{"product_id":"ai-foundations-technologies-applications-practice-grade-10-12","title":"Основи штучного інтелекту: технології, застосування, практики 10-12 класи","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eДосліджуйте технології, що лежать в основі сучасного штучного інтелекту!\u003c\/strong\u003e Наш курс \u003cstrong\u003e«AI Foundations: Технології, застосування та практика»\u003c\/strong\u003e знайомить учнів із ключовими технологіями, на яких базуються сучасні системи AI. Дізнайтеся, як машинне навчання, глибинне навчання, генеративний AI, великі мовні моделі (LLM), обробка природної мови (NLP), наука про дані, хмарні технології, кібербезпека та MLOps взаємодіють під час створення, розгортання й підтримки AI-рішень.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eЗавдяки практичним кейсам і перевіркам знань учні пов’язують технічні поняття з реальними ситуаціями, досліджують процес розробки та використання AI-систем і формують цілісне розуміння сучасної екосистеми штучного інтелекту.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eЧому варто обрати наш курс:\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eДосліджуйте світ AI-технологій:\u003c\/strong\u003e зрозумійте, що таке штучний інтелект, ознайомтеся з основними сімействами AI-моделей і з’ясуйте, які технології використовуються для розв’язання різних завдань.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eЗрозумійте основи машинного та глибинного навчання:\u003c\/strong\u003e досліджуйте ключові поняття, принципи навчання нейронних мереж на даних і основні етапи тренування AI-моделі.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eВідкрийте для себе генеративний AI, LLM і NLP:\u003c\/strong\u003e дізнайтеся, як генеративний AI створює контент, як мовні моделі працюють із текстом і як промпти та генерація з доповненням пошуку (RAG) допомагають створювати AI-застосунки.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eПоєднайте науку про дані з хмарними технологіями:\u003c\/strong\u003e досліджуйте конвеєри обробки даних, роль даних в AI-проєктах і можливості хмарних платформ для обробки даних та виконання AI-завдань.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eОзнайомтеся з кібербезпекою та MLOps:\u003c\/strong\u003e розгляньте ключові питання безпеки й дізнайтеся, як розгортати, контролювати та підтримувати AI-системи й моделі машинного навчання.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eЗастосовуйте знання на практиці:\u003c\/strong\u003e аналізуйте реалістичні сценарії, оцінюйте технічні рішення, виконуйте практичні кейси та розвивайте навички ефективної роботи із сучасними AI-інструментами й технологіями.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eПрограма курсу\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 1: Вступ і ландшафт AI-технологій\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: Вступ і ландшафт AI-технологій\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео: Вступ і ландшафт AI-технологій — що таке AI та основні сімейства моделей\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eКейс 1: Вибір AI-технологій для конкретного завдання\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПеревірка знань\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 2: Основи машинного та глибинного навчання\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: Основи машинного та глибинного навчання\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео: Основи машинного та глибинного навчання — ключові поняття\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eКейс 2: Навчання простої нейронної мережі\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПеревірка знань\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 3: Генеративний AI, LLM і NLP\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: Генеративний AI, LLM і NLP\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео: Генеративний AI, LLM і NLP — промпти та RAG\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eКейс 3: Використання промпту для виконання простого завдання\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПеревірка знань\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 4: Наука про дані та хмарні технології\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: Наука про дані та хмарні технології\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео: Наука про дані та хмарні технології — конвеєри обробки даних і вибір хмарних рішень\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eКейс 4: Конвеєр обробки даних із використанням хмарних технологій\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПеревірка знань\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eМодуль 5: Кібербезпека та MLOps\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eЧитання: Кібербезпека та MLOps\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВідео: Кібербезпека та MLOps — безпечне розгортання систем\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eКейс 5: Забезпечення безпеки розгорнутої моделі машинного навчання\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПеревірка знань\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eПідсумковий іспит\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eПрактичні кейси\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПідсумкова перевірка знань\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eЗагальна інформація\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eКурс поєднує навчальні тексти, відео, практичні кейси та перевірки знань. Кожен модуль знайомить учнів із ключовими технологіями й поняттями AI та дає можливість застосувати їх у практичних ситуаціях.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eНавчальна послідовність охоплює огляд сучасних AI-технологій, основи машинного та глибинного навчання, генеративний AI і мовні технології, науку про дані, хмарну інфраструктуру, кібербезпеку та MLOps. Така структура допомагає зрозуміти, як ці технології пов’язані між собою та як вони забезпечують розробку й розгортання сучасних AI-систем.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eПрактичні кейси допомагають пов’язати теорію з реальними застосуваннями, аналізувати технічні сценарії, оцінювати можливі рішення та краще розуміти особливості використання AI-технологій на практиці.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eНаприкінці курсу учні складають підсумковий іспит, який містить практичні кейси та завдання для перевірки знань і закріплення основних понять, вивчених протягом курсу.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eОрієнтовна тривалість:\u003c\/strong\u003e близько 12 годин.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eРекомендований темп навчання:\u003c\/strong\u003e 3–5 годин на тиждень.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eУчні можуть проходити курс у власному темпі.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eОчікувані результати навчання\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eПісля завершення курсу учні зможуть:\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eОписувати сучасний ландшафт AI-технологій, визначати основні сімейства AI-моделей і називати типові сфери їх застосування.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати основні принципи машинного та глибинного навчання й описувати, як нейронні мережі навчаються на даних.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eОписувати роль генеративного AI, великих мовних моделей (LLM) та обробки природної мови (NLP) у сучасних AI-застосунках.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати основні принципи роботи з промптами та описувати, як генерація з доповненням пошуку (RAG) дає змогу поєднувати мовні моделі із зовнішніми джерелами інформації.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eВизначати роль науки про дані та конвеєрів обробки даних у підготовці й опрацюванні інформації для AI-систем.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eПояснювати, як хмарні технології підтримують обробку даних, виконання AI-завдань і розгортання AI-застосунків.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eРозпізнавати ключові питання кібербезпеки під час розробки, використання та розгортання систем штучного інтелекту й машинного навчання.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eОписувати призначення MLOps і пояснювати, як ця практика допомагає розгортати, контролювати та підтримувати системи машинного навчання.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eАналізувати практичні сценарії використання AI, порівнювати можливі технічні підходи та визначати відповідні технології для конкретного завдання.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eЗастосовувати поняття з курсу під час роботи з практичними кейсами й демонструвати цілісне розуміння взаємодії сучасних AI-технологій.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eПісля завершення курсу учні матимуть базове уявлення про сучасні AI-технології та краще розумітимуть, як створюють, використовують, розгортають і підтримують AI-системи. Вони здобудуть практичний досвід аналізу сценаріїв застосування AI та сформують технічну базу для подальшого вивчення штучного інтелекту, машинного навчання, науки про дані, хмарних технологій, кібербезпеки та суміжних галузей.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eРекомендовані знання перед початком курсу\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eУчням бажано мати:\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eБазові навички роботи з комп’ютером і цифровими інструментами.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eДосвід використання веббраузерів і платформ для онлайн-навчання.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eУміння читати й виконувати технічні інструкції.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eБазове розуміння даних, діаграм і таблиць.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eГотовність вивчати технічні поняття AI та досліджувати принципи роботи сучасних технологій.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp\u003eБазові знання програмування або Python будуть корисними, але не є обов’язковими.\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eРекомендовані технічні вимоги\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eДля доступу до навчальних матеріалів, відео, практичних кейсів і перевірок знань рекомендується використовувати комп’ютер або ноутбук зі стабільним підключенням до інтернету та актуальною версією браузера Chrome, Edge, Firefox або Safari.\u003c\/p\u003e","brand":"United University","offers":[{"title":"Англійська","offer_id":62578456658060,"sku":"course-v1:UUU+AI_Foundations__Gr.10-12+v2","price":0.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"Українська","offer_id":62578456690828,"sku":"course-v1:UUU+AI_Foundations_Gr.10-12+v1","price":0.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0637\/8831\/8860\/files\/AIT2026_AIIntensiveSummerSchoolGrade10-12.jpg?v=1791810165","url":"https:\/\/uni-books.store\/uk\/products\/ai-foundations-technologies-applications-practice-grade-10-12","provider":"UNITED University Online Store","version":"1.0","type":"link"}