Практические аспекты применения нейронных сетей и генеративных моделей в обучении студентов химико-технологического профиля (на примере Microsoft Copilot)

Abstract

В связи с расширением использования нейронных сетей в различных отраслях промышленности возникают проблемы по подготовке студентов к использованию искусственного интеллекта в учебном процессе. В статье рассматриваются перспективы и практические аспекты применения искусственных нейронных сетей и больших языковых моделей (на примере Microsoft Copilot) в процессе обучения студентов химико-технологического профиля. Приведены конкретные примеры решения задач по курсам «Процессы и аппараты химических производств», «Общая химическая технология» и кинетике химических реакций. Продемонстрировано, как использование искусственного интеллекта позволяет автоматизировать рутинные вычисления, визуализировать результаты (материальные балансы, кинетические кривые) и моделировать работу химических реакторов. Показано, что внедрение нейросетевых технологий в учебный процесс существенно сокращает время расчетов и позволяет сместить фокус внимания студентов с математических выкладок на физико-химический анализ процессов.