Нужно ли учить всех школьников работе с ИИ?

<<Для чего всем школьникам массово изучать алгоритмы машинного обучения? >>

Ключевыми моментами в подходе к ИИ хотим мы этого или нет являются:

1.Хорошо знание C++ или Python,чтобы уметь писать высокопроизводительный код.

2.Базовые алгоритмы и структуры данных тоже важны так как они помогают понять, как именно нужно писать более производительный код.

2.Необходимо разбираться в архитектуре «железа» , а именно понимать, как выполняются распределённые и параллельные вычисления и уметь оптимизировать обработку больших данных.

1. Очень важный момент есть знание математики, в первую очередь : линейной алгебры и теории вероятностей для понимания работы алгоритмов машинного обучения.
2. Хорошее знание основных методов Machine Learning и Deep Learning.

Эти области не ограничиваются нейросетями: сюда входят и компьютерное зрение, и базовые алгоритмы классификации/кластеризации/регрессии.

Эти требования предъявляют к <<студентам 2-3 курсов ИВТ специальностей технических университетов>>. В регионах они не реальны в силу недостаточной квалификации преподавательского состава во многих ВУЗах. В своем регионе Я могу назвать только Один Технический Университет ( причем не в областном центре ) , где преподавательский состав достачно профессионально может выполнить такого рода задачи. Это лидерство идет еще с Советских времен и специфики конкретного ВУЗа.

В контексте школы переход к формату КЕГЭ Информатика 2021 ( Python advanced code writing ) встречает более чем навязчивую тенденцию к работе на PascalABC.Net как со стороны учителей, так и родителей. В Москве и Питере этого эффекта нет. Но разрыв между мегаполисами с их ИТ-культурой и регионами на мой взгляд только углубляется. Почти всегда вслед за преодолением высоких планок ЕГЭ (90+) следует отъезд ребенка в Питер или Москву и это абсолютно здравое решение.