БЛОК 1 · HERO

Жасанды интеллектті меңгер. Шынайы әсер қалдыратын AI-жоба жаса

AI-SANA бағдарламасының 2-кезеңі Lumos Capital Group кеңесшісі, Қазақстан Республикасы Президентінің жанындағы ЖИ жөніндегі ұлттық кеңестің мүшесі, Stanford University Graduate School of Education мектебінің бұрынғы қауымдастырылған деканы және CTO-сы, PhD дәрежесінің иегері Paul Kim-нің академиялық жетекшілігімен әзірленген.

Әлем оқулықтар жаңарып үлгермейтін жылдамдықпен өзгеруде. Жасанды интеллект қазірдің өзінде тау-кен өндірісін, агроөнеркәсіпті, денсаулық сақтауды және қаржы саласын — дәл осы Қазақстанда — түбегейлі трансформациялауда.

Program 1 саған берік негіз қалыптастырады: технологияларды терең түсіну, кәсіпкерлік ойлау және бүгіннің өзінде болашақты қалыптастырып жатқан мамандармен тікелей байланыс.

8 апта. Аптасына 15 сағат. Тәжірибе — алғашқы күннен бастап.

Бағдарлама Қазақстан университеттерінің студенттеріне арналған · Тегін

---

БЛОК 2 · КІМДЕРГЕ АРНАЛҒАН

Бағдарлама әрекет еткісі келетіндер үшін әзірленген

Техникалық білімнің болуы міндетті емес. Ең бастысы — үйренуге деген ынта мен жүйелі жұмыс істеуге дайындық.

Program 1 саған сәйкес келеді, егер:

• Сен Қазақстан университетінің студентісің және жасанды интеллект сенің болашақ мамандығың мен салаңа қалай әсер ететінін түсінгің келеді.
• Сені кәсіпкерлік қызықтырады, бірақ неден бастау керектігін білмейсің.
• Сен тек теориямен шектелмей, нақты құралдармен — кодпен, платформалармен және практикалық кейстермен жұмыс істегің келеді.
• Сен үшін Қазақстан мен Орталық Азияның контексті маңызды: жергілікті нарықтар, нақты міндеттер және өңірлік мүмкіндіктер.
• Сен командалық жұмысқа және сыни ойлауға дайынсың.

Бағдарлама белсенді қатысуды талап етеді:
Бұл — жай ғана бейнесабақтарды қарап шығуға арналған курс емес. Әрбір модуль практикалық тапсырмаларды, командалық жобаларды және SMILE платформасында бағалауды қамтиды. Қорытынды кезең — команда әзірлейтін толыққанды венчурлік жоспар (капстоун-жоба).

---

БЛОК 3 · БАҒДАРЛАМА НӘТИЖЕЛЕРІ

Program 1 аяқталғаннан кейін сен неге қол жеткізесің

Жасанды интеллектті практик деңгейінде түсіну

Бастапқы ұғымдардан бастап Google Colab ортасында Python тілінде нақты код жазуға дейін үйренесің. Машиналық оқыту алгоритмдерінің, нейрондық желілердің және тілдік модельдердің қалай жұмыс істейтінін түсініп, оларды нақты міндеттерді шешуде қолдана аласың.

Мүмкіндіктерге кәсіпкерлік тұрғыдан қарау

Венчурлік инвесторлармен және стартап негізін қалаушылармен тікелей сұхбат арқылы венчурлік капитал нарығының қалай жұмыс істейтінін, идеяны іске асырмай тұрып қалай бағалау керектігін және инвестициялық шешімдердің қалай қабылданатынын түсінесің.

Мүмкіндіктер қалыптасатын салалар туралы білім

Бағдарлама Қазақстан мен Орталық Азиядағы 8 негізгі саланы қамтиды. Сала мамандарынан жасанды интеллект қазірдің өзінде қай жерде нақты құндылық жасап жатқанын және болашақ мүмкіндіктер қай бағытта екенін білесің.

Қорытынды нәтиже — дайын бизнес-жоспар

Капстоун-жоба — бұл толыққанды стартап тұжырымдамасы: 12 кезеңді қамтитын 240 негізгі сұраққа негізделген құрылымдалған венчурлік жоспар. Жоба AI жүйесі арқылы бағаланады. Үздік жобалар Peer Gallery платформасында жарияланады.

Alem.ai резиденттігі

---

БЛОК 4 · АКАДЕМИЯЛЫҚ ДИРЕКТОР

Paul Kim, PhD жетекшілігімен

Advisor at Lumos Capital Group · Қазақстан Республикасы Президентінің жанындағы ЖИ жөніндегі ұлттық кеңестің мүшесі · Ex-Associate Dean & CTO, Stanford University Graduate School of Education · Ex-Chair, International Expert Committee of the World Bank

AI-SANA бағдарламасының 2-кезеңінің архитектурасы Never Assume қағидатына негізделген — бұл Стэнфордтың дизайн-ойлау әдіснамасындағы негізгі тұжырымдамалардың бірі. Оның мәні қарапайым: қандай да бір нәрсені жасамас бұрын, ең алдымен шынайы жағдайды объективті түсіну қажет. Адамдармен сөйлесу. Дәл дұрыс мәселені шешіп жатқаныңа көз жеткізу. Стартаптардың табысты болуы немесе болмауы көбіне осы қағидатты ұстануына байланысты.

Бағдарлама аясында Paul Kim индустрияларға арналған модульді жеке жүргізеді: әр тақырыпты таныстырады, секторларды таңдаудың стратегиялық негізін түсіндіреді және студенттерге Қазақстан мен Орталық Азия контекстінде өздерінің бәсекелік артықшылықтарын анықтауға көмектеседі.

---

БЛОК 5 · ӘДІСНАМА

Бағдарлама қалай ұйымдастырылған

AI-SANA бағдарламасының құрылымындағы әрбір шешім Стэнфорд университетінде жиырма жылдан астам уақыт бойы жинақталған білім беру технологиялары саласындағы зерттеулердің нәтижелеріне негізделген.

Түсіну — жасаудың алғышарты

Код жазуға немесе стартап идеясын әзірлеуге кіріспес бұрын, студент алдымен контексті толық түсінеді. Модульдер жалпыдан жекеге қарай құрылған: алдымен — жалпы көрініс, содан кейін — нақты құралдар.

ИИ адамды алмастырмайды, оны күшейтеді

Бағдарлама жасанды интеллектті жеке ойлау қабілетін күшейтетін құрал ретінде пайдалануды үйретеді. Студенттер алғашқы сабақтардан бастап ChatGPT және Claude жүйелерін кодты түзету, гипотезаларды тексеру және кері байланыс алу үшін жұмыс серіктесі ретінде қолданады.

Бірлескен оқу жеке оқуға қарағанда тиімді

Зерттеулер көрсеткендей, бір тапсырмамен жұмыс істейтін үш адам жеке жұмыс істейтіндерге қарағанда әлдеқайда жоғары нәтижеге қол жеткізеді. Бағдарламадағы бағалау және жобалық жұмыстың барлық құрылымы осы қағидатқа негізделген.

L-E-L-E үлгісі

Әр тақырып Lecture → Experiment → Lecture → Experiment циклі бойынша өтеді. Теория бірден тәжірибе арқылы бекітіледі. Студент тек тыңдап қана қоймай, параметрлерді өзгертіп, нәтижелерді бақылап, талдау жүргізеді.

SMILE платформасы

Stanford Mobile Inquiry-based Learning Environment — білім беру сапасын сақтай отырып, ауқымды оқытуға арналған Стэнфордта әзірленген платформа. Барлық тапсырмалар, емтихандар және капстоун-жоба SMILE платформасында орындалады. ИИ жүйесі жұмыстарды Bloom таксономиясы негізінде бағалап, жеке кері байланыс ұсынады.

---

БЛОК 6 · ПРОГРАММА — МОДУЛИ И СПИКЕРЫ

Семь модулей. Десять недель.

От фундамента к применению: технологии и предпринимательство → отраслевые кейсы → собственный стартап-проект.

Модуль 1.1 Неделя 1 · ~6 часов

Введение и диагностика

Программа начинается с диагностики: ИИ-система оценивает текущий уровень знаний и помогает сформировать персональный учебный маршрут. Модуль закладывает культуру совместной работы, которая будет сопровождать студентов до финального капстоуна.

Основные темы

• AI-based диагностика стартового уровня и формирование персонального маршрута
• Ориентация в платформе SMILE: структура, навигация, правила работы
• Академическая честность: принципы и практика
• Формирование команд (3 человека) и правила командной работы
• Обзор всей программы: что будет в каждом модуле и зачем

Формат: видео-введение · диагностический тест на SMILE · знакомство с командой

---

Модуль 1.2Апталар 1–2 · ~30 сағат

Жасанды интеллектке кіріспе

Бұл — бағдарламаның техникалық және тұжырымдамалық негізін қалыптастыратын модуль. Оқыту абстрактілі теориядан емес, нақты контекстен басталады: жасанды интеллект қазірдің өзінде Қазақстанның ауыл шаруашылығында, денсаулық сақтау, қаржы және білім беру салаларында қолданылуда. Студент алдымен оның жеке өзіне не үшін маңызды екенін түсінеді, содан кейін ғана құралдармен жұмыс істеуге көшеді.

Барлық тәжірибелік тапсырмалар Қазақстанның нақты секторларымен байланысты: өсімдік ауруларын анықтау, төлем қосымшаларындағы алаяқтықты анықтау, орман өрттерін болжау, клиенттерді сегменттеу және оқу үлгерімін талдау.

Негізгі тақырыптар

• ИИ экожүйесі: Hugging Face, Kaggle, GitHub — модельдер мен деректер орналасқан орталар
• Google Colab-тағы алғашқы код: үш ережеге негізделген бөлшектер қозғалысы арқылы күрделі мінез-құлықты модельдеу
• Бақылаумен машиналық оқыту: классификация, k-NN, шешім ағаштары, кездейсоқ ормандар, регрессия
• Қолдану мысалы: Қазақстандағы ауыл шаруашылығында өсімдік ауруларын анықтау
• Бақылаусыз оқыту: k-Means кластерлеу, деректерді сегменттеу
• Hugging Face дайын модельдерімен жұмыс: NLP міндеттерін нөлден оқытусыз орындау
• ChatGPT API: тілдік модельді жеке кодқа енгізу
• RLHF: ChatGPT және Claude жүйелерінің адам кері байланысы арқылы оқытылуы
• Алгоритмдік бейтарапсыздық: техникалық тұрғыдан дұрыс модельдің этикалық мәселелері
• Алгоритмді таңдау қағидаты: міндет түріне сәйкес әдісті анықтау

Формат: видео + Google Colab тәжірибелері (L-E-L-E) + командалық талқылаулар + SMILE платформасындағы емтихандар

---

Модуль 1.3Апталар 2–4 · ~30 сағат

Кәсіпкерлікке кіріспе

Бұл модуль венчурлік инвесторлармен және стартап негізін қалаушылармен тікелей сұхбаттарға негізделген — кәсіпкерлік дәл осылай Stanford, MIT және Wharton университеттерінде оқытылады. Бұл стартап теориясы туралы дәрістер емес, осы жолдан өткен адамдардың нақты тәжірибесі.

Студенттер венчурлік экожүйенің екі жағын да көреді: инвесторлар шешім қабылдау үдерісімен бөліседі, ал негізін қалаушылар бұл үдерістің ішкі тәжірибесін түсіндіреді. Амбиция, жылдамдық және сәтсіздікке төзімділік сияқты қағидаттар екі түрлі көзқарас тұрғысынан қарастырылады.

Негізгі тақырыптар

• Венчурлік капитал механикасы: VC нарығы қалай жұмыс істейді, инвестициялар қайдан келеді, шешімдерді кім қабылдайды
• Инвестициялық критерийлер: ерте кезеңдегі стартаптарды бағалау параметрлері
• Нарықты бағалау және валидация: TAM / SAM / SOM, unit economics, speed
• Стартап пен дәстүрлі бизнес арасындағы айырмашылық инвестор көзқарасы тұрғысынан
• Негізін қалаушының жолы: pivot, сәтсіздік, қайта бастау — нақты тәжірибелер
• ИИ дәуіріндегі венчурлік кәсіпкерлік: ИИ компания құру жылдамдығы мен құнына қалай әсер етеді
• Кез келген салада AI мүмкіндігін анықтаудың 5 критерийі
• Байланыссыз және бастапқы капиталсыз венчурлік экожүйеге кіру жолдары

Формат: инвесторлар және негізін қалаушылармен видео-сұхбаттар + SMILE платформасында кейстерді талдау + командалық талқылаулар + емтихандар

Модуль 1.4 Апталар 4–6 · ~25 сағат

ИИ трендтері және дизайн-ойлау

Бұл модуль үш сарапшы-практиктің қатысуымен құрылған, олардың әрқайсысы ИИ-инновацияларына әртүрлі қырынан қарайды: техникалық терең түсінік, капитал мен нарықты түсіну, сондай-ақ кәсіпкерлік іске асыру тәжірибесі. Біріге отырып, олар табысты AI-венчур құру үшін қажетті толық көріністі ұсынады.

Модуль сондай-ақ стратегиялық талдау ретінде ИИ-дің әлемдегі екі жетекші моделі — америкалық және қытайлық модельдерді салыстыруды қамтиды. Бұл Қазақстанның осы кеңістіктегі бірегей орнын анықтауға мүмкіндік береді.

Негізгі тақырыптар

• Never Assume қағидаты: ең маңыздысы — болжам жасау емес, тексеру
• Жаһандық ИИ кеңістігі: Silicon Valley vs Қытай — әртүрлі модельдер мен стратегиялар
• Қазақстанның жаһандық ИИ жүйесіндегі орны: бәсекелік артықшылықтар және мүмкіндіктер терезесі
• VC тарапынан AI-стартаптарды бағалау: инвестор назар аударатын негізгі сұрақтар — дәлдік, қауіпсіздік, инференс құны
• Дизайн-ойлау кәсіпкерлік құралы ретінде: Stanford d.school әдіснамасы
• Empathize → Define → Ideate → Prototype → Test: нақты стартап мысалдары негізіндегі цикл
• ИИ дәуіріндегі кәсіпкерлік фреймворктер: pivot, сәтсіздік және unicorn деңгейіне шығу стратегиялары

Формат: видео-дәрістер + China vs Silicon Valley салыстырмалы талдауы + командалық жобалар + SMILE платформасындағы емтихандар

Модуль 1.5 Апталар 5–7 · ~35 сағат

Индустриялар бойынша кейстер және нақты мысалдар

Бұл модуль нақты индустрияларда жұмыс істейтін инвесторлармен және стартап негізін қалаушылармен тікелей сұхбаттарға толық негізделген. Салалық білім — яғни негізгі мәселелер қай жерде туындайды, шешімді кім қабылдайды, қандай деректер қолжетімді және қандай реттеуші шектеулер бар — бұл tacit knowledge, оны оқулық арқылы толық жеткізу мүмкін емес.

Модульдің құрылымы мен мазмұнын жүйелеуді Paul Kim қамтамасыз етеді: оның кіріспе және қорытынды сессиялары әртүрлі индустрияларды бірыңғай аналитикалық тұрғыдан қарастыруға және қолдануға болатын әмбебап қағидаттарды анықтауға үйретеді.

Негізгі тақырыптар — барлық индустриялар үшін ортақ

• Белгілі бір вертикальдағы венчурлік логика: инвестор не себепті инвестиция салады немесе бас тартады
• Стейкхолдерлер картасы: өнімді кім пайдаланады, сатып алу туралы шешімді кім қабылдайды, төлемді кім жүзеге асырады
• Саладағы деректердің ерекшелігі: қолжетімділігі, сапасы және реттеуші шектеулер
• Нарыққа кіру кедергілері және қорғаныс артықшылықтары (moat): AI-компанияны көшіруден қорғайтын факторлар
• Bridge founders: саланы ішінен білу — маңызды құрылымдық бәсекелік артықшылық
• Selling outcomes, not technology: технологияны емес, нәтижені қалай ұсыну қажет

Формат: видео-сессиялар + аналитикалық тапсырмалар + командалық талқылаулар + SMILE платформасындағы емтихандар

Модуль 1.6 Апта 7 · ~20 сағат

AI-инновациялар үшін дизайн-ойлау

Бұл — бағдарламаның практикалық тұрғыдан ең мазмұнды модулі. Студенттер өз стартап идеялары негізінде Stanford d.school толық циклынан өтеді — Empathize → Define → Ideate → Prototype → Test. Мұнда Never Assume қағидаты тек теория ретінде түсіндірілмейді, ол тәжірибе арқылы нақты қолданылады.

Модуль белгісіздік жағдайында жұмыс істеуді үйретеді: прототип оның визуалды тартымдылығына емес, мәселені түсіну деңгейіне сәйкес келуі тиіс. Белгісіздік жоғары кезеңде әдемі презентацияларға қарағанда қағаздағы эскиздер мен ауызша сипаттамалар әлдеқайда құнды болады.

Негізгі тақырыптар:

• Empathize: нақты пайдаланушыларды бақылау және олармен сұхбат жүргізу, инсайттарды тіркеу
• Define: пайдаланушы атынан мәселені тұжырымдау, Point of View Statement
• Ideate: идеяларды генерациялау әдістері — brainstorming, SCAMPER, worst possible idea
• Prototype: прототиптің мәселені түсіну деңгейіне сәйкестік қағидаты — paper prototype vs digital
• Test: гипотезаларды жылдам әрі аз шығынмен тексеру, failure budget
• Дизайн процесінде AI-ды серіктес ретінде пайдалану: идеяларды генерациялау, кері байланысты талдау, итерациялар жасау
• Инвестор прототипте нені бағалайды: команданың жетілу белгілері және тәуекел сигналдары (red flags)

Формат: воркшоп (дизайн-ойлаудың толық циклі) + прототип әзірлеу + командалық сессиялар + SMILE платформасындағы емтихан

Модуль 1.7 Апта 8 · ~20 сағат

Капстоун — Сенің стартапың

Қорытынды жоба — бағдарлама барысында меңгерілген барлық білім мен дағдылардың синтезі. Командалар SMILE платформасында екі кезеңнен тұратын толыққанды стартап тұжырымдамасын әзірлейді.

• «Swiss cheese» моделі: венчурдің әртүрлі аспектілеріндегі осал тұстар стартаптың сәтсіздікке ұшырауына қалай әкеледі
• Стартап дамуының 12 негізгі кезеңі: vision, нарық, пайдаланушы, бизнес-модель, команда, қаржы және басқа да аспектілер
• Күшті сұрақтарды қалыптастыру қағидаттары: талдау және қайта баяндау арасындағы айырмашылық
• Project Mode форматындағы Venture Plan: 12 кезең бойынша құрылымдалған жоспар

---

БЛОК 7 · ИНДУСТРИЯЛАР

Сегіз сала. Жаһандық масштабта өсу әлеуеті бар Қазақстанның нақты контексті

Бағдарлама Қазақстан мен Орталық Азия табиғи бәсекелік артықшылықтарға ие және AI әлеуеті әлі толық іске асырылмаған салаларды саналы түрде таңдаған.

Тау-кен өндірісі және табиғи ресурстар · Агроөнеркәсіп және азық-түлік · Денсаулық сақтау · Дата-орталықтар және AI-инфрақұрылымы · Құрылыс · Энергетика · Финтех · Білім беру

Сонымен қатар төрт кросс-индустриялық бағыт қамтылады: Роботтандыру және автоматтандыру · HR және таланттарды басқару · Медиа, маркетинг және сатылым · Қауіпсіздік

Қазақстан — тау-кен өндірісі бойынша әлемдік көшбасшылардың бірі, ірі энергетикалық өндіруші және техникалық білімі жоғары жас халқы бар қарқынды дамып келе жатқан нарық. Бағдарлама осы факторларды шектеу ретінде емес, жаһандық деңгейдегі компаниялар құруға мүмкіндік беретін бәсекелік артықшылық ретінде қарастыруға үйретеді.

---

БЛОК 8 · ӘРЕКЕТКЕ ШАҚЫРУ

Program 1-ді баста

Тіркелу Қазақстан университеттерінің студенттері үшін ашық.

ИИ сенің дайын болғаныңды күтпейді. Program 1 — бұл технологияны меңгеруге, оны жасап жатқан адамдармен танысуға және нәтижесінде нақты жобамен шығуға мүмкіндік.

Оқу нәтижелері бойынша үздік студенттер келесі, неғұрлым тереңдетілген бағдарламаға қабылданады