Как разные страны воспитывают новое поколение ML-инженеров

J'son & Partners выпустили исследование: спрос на специалистов по ИИ растёт быстрее, чем университеты успевают перестраивать учебные планы. Что делает мир, чтобы не остаться без кадров?

Три модели подготовки

Китай

- Централизованная система

- Государство формирует единые стандарты и масштабирует их на все вузы

- Результат - быстрый эффект, но мало пространства для академической свободы

США

- Университеты автономны и сильны в исследованиях

- Каждый вуз гибко адаптирует курсы под рынок

- Обратная сторона - высокая стоимость обучения и разнородные компетенции выпускников

Россия

- Образование формируется на стыке вузов и крупных IT-компаний

- Пример: ШАД от Яндекса с 2007 года, его курсы интегрированы в программы МФТИ, ИТМО, ВШЭ

- Практикующие инженеры читают лекции и ведут семинары - скорее вклад в будущее, чем подработка

Почему это важно

Глобальная экономика уже сегодня требует всё больше ML-экспертов
Страны выбирают разные пути, но цель одна - сократить разрыв между спросом и предложением
Российская модель, по мнению аналитиков, показывает устойчивость за счёт плотной связи с индустрией

Изучаем тут

Подписывайтесь на Telegram AI Adepts.