диплом ГИИ Генеративный искусственный интеллект

ВКР: «Генеративный искусственный интеллект в современных приложениях»

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы ВКР по генеративному ИИ

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) представляет собой класс моделей, способных создавать новые данные, подобные обучающим примерам, будь то текст, изображения, аудио или видео. В последние годы этот сегмент ИИ переживает бурный рост благодаря таким прорывным моделям, как GPT-4, DALL-E 3, Stable Diffusion и другие. Согласно отчету MarketsandMarkets, мировой рынок генеративного ИИ к 2027 году достигнет $109,3 млрд при ежегодном темпе роста 35,6%, что свидетельствует о высокой востребованности этих технологий.

Актуальность темы обусловлена трансформационным влиянием генеративного ИИ на различные отрасли экономики. В сфере маркетинга и рекламы генеративные модели позволяют создавать персонализированный контент в масштабах, ранее невозможных. В образовании они открывают новые возможности для адаптивного обучения и создания учебных материалов. В здравоохранении генеративные модели используются для проектирования новых лекарств и симуляции биологических процессов. Согласно исследованию McKinsey, внедрение генеративного ИИ может добавить до $4,4 трлн годовой стоимости по всему миру в различных бизнес-функциях.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Одной из ключевых проблем при применении генеративного ИИ является обеспечение качества и соответствия создаваемого контента этическим нормам и правилам. Существуют также вопросы авторского права, безопасности и возможного злоупотребления технологиями. Полное руководство по написанию ВКР по генеративному ИИ поможет вам разобраться в этих аспектах и создать качественную работу.

Цель и задачи исследования

Объект и предмет исследования

Примерный план работы

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Пример введения ВКР

В условиях цифровой трансформации образования возрастает потребность в персонализированных подходах к обучению, учитывающих индивидуальные особенности и уровень подготовки каждого студента. Генеративный искусственный интеллект, как один из ключевых трендов современного ИИ, открывает новые возможности для создания адаптивного образовательного контента, способного удовлетворить эту потребность. Согласно исследованию Stanford HAI (2024), применение генеративного ИИ в образовании позволяет повысить эффективность обучения на 25-30% за счет персонализации учебного процесса. Однако, несмотря на значительные успехи в этой области, остаются существенные проблемы, связанные с обеспечением педагогической ценности генерируемого контента, адаптацией к специфике учебных дисциплин и учетом индивидуальных особенностей студентов.

Целью настоящей магистерской диссертации является разработка и исследование генеративной модели на основе архитектуры диффузионных процессов для создания персонализированного образовательного контента, обеспечивающей повышение вовлеченности студентов на 30-35% и улучшение результатов обучения на 20-25%. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ современных архитектур генеративных моделей, исследование методов персонализации, разработка архитектуры модели, создание набора данных, реализация модуля генерации, разработка методики оценки качества и проведение экспериментальной проверки.

Объектом исследования выступает образовательный процесс в университете "ИнноЭд", специализирующемся на подготовке специалистов в области информационных технологий, предметом — методы и технологии разработки генеративной модели на основе диффузионных процессов для создания персонализированного образовательного контента. В работе используются такие методы исследования, как анализ научной литературы, методы машинного обучения, методы проектирования генеративных моделей и методы педагогической оценки.

Научная новизна исследования заключается в предложении архитектуры генеративной модели, специально адаптированной для создания образовательного контента с учетом уровня подготовки студента и его индивидуальных особенностей. Практическая значимость работы состоит в создании готового к внедрению решения для персонализации образовательного процесса, которое позволит значительно повысить качество обучения и удовлетворенность студентов.

Заключение ВКР Генеративный искусственный интеллект

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана и исследована генеративная модель на основе архитектуры диффузионных процессов для создания персонализированного образовательного контента. Проведенный анализ современных архитектур генеративного ИИ позволил выявить ключевые преимущества и ограничения существующих подходов и сформулировать требования к новой модели, учитывающей специфику образовательного процесса.

Разработанная генеративная модель включает модуль анализа профиля студента, модуль генерации учебных материалов и модуль оценки качества контента. При реализации были учтены требования к педагогической ценности генерируемого контента, адаптивности к уровню подготовки студента и интеграции с существующей образовательной платформой. Экспериментальная проверка модели на выборке студентов университета "ИнноЭд" показала, что внедрение разработанного решения позволяет повысить вовлеченность студентов на 32%, улучшить результаты обучения на 23% и сократить время преподавателя на подготовку материалов на 40%.

Практическая значимость работы подтверждается готовностью модели к интеграции в образовательную платформу университета "ИнноЭд" и потенциальной возможностью ее адаптации для других дисциплин и образовательных учреждений. Полученные результаты могут стать основой для дальнейших исследований в области применения генеративного ИИ в образовании и разработки специализированных решений для персонализации учебного процесса в различных сферах. Внедрение разработанной генеративной модели позволит университету "ИнноЭд" повысить качество образования и удовлетворенность студентов, что имеет существенное значение в условиях растущей конкуренции среди образовательных учреждений.

Требования к списку источников

Список использованных источников в ВКР по генеративному ИИ должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 30% должны быть опубликованы за последние 2 года. Источники следует разделить на категории: фундаментальные работы по генеративному ИИ, современные исследования в области диффузионных моделей и трансформеров, прикладные работы по применению генеративного ИИ в образовании, методические материалы по оценке качества генерируемого контента.

Примеры корректного оформления источников:

• Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 33, pp. 6840-6851).
• Попов, С. В. (2024). Генеративный искусственный интеллект в образовательных технологиях: новые возможности и вызовы // Искусственный интеллект в образовании. — 2024. — № 1. — С. 56-72.
• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 33, pp. 1877-1901).

Особое внимание следует уделить источникам по современным архитектурам генеративного ИИ (диффузионные модели, трансформеры, GAN), исследованиям в области персонализации и работам по применению генеративного ИИ в образовании. Все источники должны быть непосредственно связаны с темой исследования и использованы в тексте работы для подтверждения аргументов и выводов.