Quantum AI

5 დეკემბერს საქართველოს უნივერსიტეტმა, კვნატური გამოთვლებისა და ხელოვნური ინტელექტის ცენტრმა უმასპინძლა MICRO-GEAR პროექტის ფარგლებში გამართულ ჰიბრიდულ ვორკშოპს, რომლის მთავარი მიზანი იყო მიკროკრედიტების დანერგვის პროცესის გაცნობა და მისი მნიშვნელობის პოპულარიზაცია ქართულ აკადემიურ სივრცეში.

ვორკშოპზე მონაწილეებმა მიიღეს ინფორმაცია პროექტის მიზნებსა და შედეგებზე, ასევე გაეცნენ სპეციალურად შექმნილ პრაქტიკულ მიკროკრედიტებს, რომლებიც მოიცავს Python/R პროგრამირებას სამედიცინო მონაცემებისთვის, GIS ტექნოლოგიებს ტურიზმისთვის, მიკროკონტროლერების პროგრამირებას დრონებისთვის და ქსელური ინფრასტრუქტურის კურსებს.

შეხვედრამ ხელი შეუწყო სხვადასხვა უნივერსიტეტებსა და საგანმანათლებლო ორგანიზაციებს შორის თანამშრომლობის გაღრმავებას. მონაწილეებმა შეძლეს იდეებისა და საჭიროებების გაზიარება, რაც მომავალში დაეხმარება მიკროკრედიტების ეფექტიანად შემუშავებასა და სატესტო რეჟიმში დანერგვას.

MICRO-GEAR პროექტი, რომელიც ევროკავშირის Erasmus+ პროგრამის მხარდაჭერით ხორციელდება, უკვე ქმნის მდგრად საფუძველს კომპეტენციებზე დაფუძნებული, მოქნილი განათლების განვითარებისთვის საქართველოში.

On December 5, the University of Georgia hosted a hybrid workshop within the MICRO-GEAR project, dedicated to raising awareness and strengthening institutional capacity for the implementation of micro-credentials across Georgian universities.

During the workshop, participants learned about the project’s goals, expected outcomes, and the importance of competence-based short learning programmes. The presenters introduced several newly developed micro-credential courses, including Python/R programming for medical data analysis, GIS applications for tourism, microcontroller programming for drones, and networking and systems administration modules.

The event created a valuable platform for cooperation among universities and educational organizations. Participants exchanged ideas, discussed institutional needs, and explored opportunities to integrate micro-credentials into their academic offerings. These discussions will contribute to the effective development and pilot implementation of flexible, skills-oriented learning pathways in Georgia.

MICRO-GEAR, funded by the European Union’s Erasmus+ programme, is laying the foundation for sustainable and modern approaches to micro-credential design, delivery, and recognition within the national higher education system.

💡 თუ გსურს შეიქმნა წარმატებული კარიერა საქართველოს უნივერსიტეტი გთავაზობთ ელექტრონიკის შემსწავლელ კურსებს!

⏰სასწავლო კურსი დაიწყება მარტიდან!

კურსი შედგება 3 მოდულისგან:
🔵 ანალოგური ელექტრონიკა
🔵 ციფრული ელექტრონიკა და მიკროსქემები
🔵 მიკროკონტროლერების პროგრამირება (Arduino)

🎓 კურსის დასრულების მერე გაიცემა სერტიფიკატი.

🪙ერთ მოდულზე რეგისტრაციის ღირებულება: თვეში 350 ლარი.

🏢 მეცადინეობები ჩატარდება საქართველოს უნივერსიტეტში სპეციალურად მოწყობილ ელექტრონიკის ლაბორატორიაში. კოსტავას 77ა, თბილისი (სააკაძის მოედანთან). მეცადინეობები ჩატარდება კვირაში ორჯერ (სამშაბათი და ხუთშაბათი 19:00 სთ-ზე).

👤კურსის ტრენერი: დავით ფერაძე

რეგისტრაციისთვის ეწვიეთ ბმულს
https://forms.gle/xwYn8oQL48tsx4K97

🔆 რა უნდა ვიცოდეთ ხელოვნური ინტელექტის (AI) ტექნოლოგიების მეცნიერულ საფუძვლებზე

➡️ ხელოვნური ინტელექტი, როგორც უკვე თანამედროვე ტექნოლოგია, მთლიანად გარდაქმნის ჯანდაცვის, კომუნიკაციების, ავტო და სხვა ინდუსტრიებს. ამ სფეროთი დაინტერესებულ მოსწავლეებსა და სტუდენტებს სჭირდებათ ღრმა მულტიდისციპლინური ცოდნა, მათ შორის პროგრამირების, მათემატიკის, ფიზიკის საგნებისა და ეთიკის საკითხების ცოდნაც კი.

➡️ მათემატიკა ხელოვნური ინტელექტისთვის ფუნდამენტური საგანია, რაც ალგორითმების გაგებისა და მონაცემთა დამუშავების მყარ საფუძველს ქმნის. ძირითადი საგნები, როგორიცაა წრფივი ალგებრა, კალკულუსი, ალბათობა და დისკრეტული მათემატიკა, აუცილებელია ნერვული ქსელების გაგებისა და მათ მოდელების ოპტიმიზაციისთვის, ხოლო სტატისტიკა გვეხმარება მონაცემთა თარგების ანალიზსა და მათ შეფასებაში. ამ საკითხების სიღრმისეულად ცოდნა და გააზრება საშუალებას იძლევა შემუშავდეს და დაზუსტდეს სხვადასხვა პრობლემის შესაბამისი AI მოდელები.

➡️ ცხადია, კომპიუტერული მეცნიერება და პროგრამირება ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ცენტრალური საკითხია. Python-ის მსგავსი ენების ცოდნა, მონაცემთა სტრუქტურებისა და ალგორითმების გაგებასთან ერთად, საშუალებას იძლევა შევქმნათ ეფექტური, მასშტაბირებადი AI აპლიკაციები. მანქანური სწავლებისა და სხვადასხვა ბიბლიოთეკების გამოყენებით შესაძლებელია პროგნოზირებადი მოდელებისა და პროცესების ავტომატიზაცია, ახალი და ინოვაციური იდეების რეალიზება.

➡️ რაც შეეხება ფიზიკას, ის აკავშირებს AI-ს რეალურ სამყაროსთან. ეს მნიშვნელოვანია ისეთ სფეროებში, როგორიცაა რობოტიკა და კომპიუტერული ხედვა. ფიზიკის ნაწილები, მექანიკა და ელექტრომაგნიტიზმი AI სისტემებს საშუალებას აძლევს უსაფრთხოდ და ეფექტურად იურთიერთონ რეალურ გარემოსთან. ოპტიკის ცოდნა კი გადამწყვეტია AI ხედვის სისტემებისთვის, ხოლო თერმოდინამიკის პრინციპების ცოდნა ხელს უწყობს ენერგოეფექტურ AI გადაწყვეტილებების შემუშავებას. ყოველივე ეს მიგვანიშნებს, რომ ფიზიკის ცოდნა შეუცვლელია AI ინჟინრებისთვის.

➡️ მონაცემთა მეცნიერება არის მანქანური სწავლების საფუძველი, რაც გადამწყვეტს როლს თამაშობს მონაცემთა ანალიზისა და ვიზუალიზაციის უნარების განვითარებაში. დიდ მონაცემებთან მუშაობა საშუალებას იძლევს ამოვიცნოთ ტენდენციები და შაბლონები, შევქმნათ ხელოვნური ინტელექტის ისეთი მოდელები, რომლებიც გააკეთებენ ზუსტ პროგნოზს. მონაცემთა დიდი ნაკრების მართვა ასევე ავითარებს იმ უნარ-ჩვევებს, რაც მნიშვნელოვანია რეალურ სამყაროში არსებულ AI გამოწვევების გამკლავებაში.

➡️ ამ საკითხების სიღრმისეული შესწავლა სტუდენტებს შესაძლებლობას მიცემს გახდნენ ხვალინდელი ნოვატორები, რომლებიც მზად იქნებიან განახორციელონ სხვადასხვა AI პროექტები, რომელიც არა მხოლოდ ინტელექტუალური, არამედ ეთიკური და მდგრადი სისტემები იქნება.

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 Nobel Prize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.”

This year’s two Nobel Prize laureates in physics have used tools from physics to develop methods that are the foundation of today’s powerful machine learning. John Hopfield created an associative memory that can store and reconstruct images and other types of patterns in data. Geoffrey Hinton invented a method that can autonomously find properties in data, and so perform tasks such as identifying specific elements in pictures.

Learn more
Press release: https://bit.ly/4diXSfz
Popular information: https://bit.ly/4gK57jl
Advanced information: https://bit.ly/4egLrly