Üritused ja õppemärkmed
Märkmed AI üritustelt, mis jõuavad praktilistesse koolitustesse.
See ei ole esinemiste nimekiri. Siin on lühikesed märkmed seminaridest, konverentsidest ja aruteludest, kus olen osalenud kuulajana või õppijana ning mille mõtteid kasutan AI koolituste ja toe paremaks tegemisel.
Miks see leht olemas on?
AI muutub kiiresti. Koolitaja peab õppima kiiremini kui slaidid vananevad.
Ettevõtetele pole kasu koolitusest, mis kordab internetist leitud üldist juttu. Sellepärast hoian silma peal ülikoolide, teaduse, ettevõtete ja praktikute aruteludel ning tõlgin kasuliku osa lihtsaks töökeeleks.
Märkmed
Üritused, mille mõtteid olen oma töösse toonud.
Iga kirje vastab kolmele küsimusele: mis see oli, mida kaasa võtsin ja kuidas see jõuab koolitustesse või AI kasutuselevõtu nõustamisse.
Data Science Seminar: Agentic AI – who does what?
Tartu Ülikooli Data Science Seminar Delta õppehoones, kus fookus oli agentic AI-l ehk sellel, kuidas töö jaguneb inimese, AI-agentide, tiimide ja organisatsiooni vahel.
Kõige huvitavam oli näha teaduse ja ettevõtete vaadet kõrvuti. Teadlaste poolelt tuli välja süsteemide täpsuse, kontrolli ja töövoogudesse sobitamise keerukus. Ettevõtete poolelt oli kasulik näha, kuidas AI-d juba päriselt kasutatakse, mitte ainult ei testita.
Kasutan seda koolitustes siis, kui räägin AI kasutuselevõtust organisatsiooni tasandil. Üksikud tööriistad annavad väikese võidu, aga suurem mõju tekib siis, kui AI jõuab süsteemselt eri osakondadesse, tööprotsessidesse ning vastutuse jaotusse.
Workshop on Uncertainty in Machine Learning (WUML2026), Tartu
Kolmepäevane rahvusvaheline seminar Tartus, kus fookus oli määramatusel AI-süsteemides ja masinõppes.
Hallutsinatsioonid ja ebakindlus ei ole lihtsalt juhuslik müra. Neid saab paremini mõista, mõõta ja töövoogudes kontrolliga arvestada.
Kasutan seda koolitustes siis, kui räägin, millal AI väljundit usaldada, millal kontrollida ja miks kindel vastus ei tähenda alati õiget vastust.
Data Science Seminar: AI for SE, Do you have the right vibe?
Tartu Ülikooli seminar, kus ettevõtted ja ülikool jagasid vaadet AI kasutusele tarkvaraarenduses ja organisatsioonides.
AI kasutuselevõtt ei ole lüliti vajutamine. Vastutus jääb inimesele ja eksperditeadmise väärtus ei kao, vaid muutub veel olulisemaks.
Aitan selle põhjal ettevõtetel aru saada, millises AI kasutuse faasis nad päriselt on ja millised reeglid peavad enne suuremat kasutust paigas olema.
Tallinn Data Week: Data Science & AI
AI ja andmeteaduse teemaline arutelu, kus kohtusid teaduse, praktika ja hariduse vaated.
Kõige kasulikum AI-jutt toetub meetodile, mõõtmisele ja ausale arusaamisele piiridest, mitte loosungitele.
See hoiab koolituste fookuse praktilisel kontrollitavusel: mida saab mõõta, mida peab inimene üle vaatama ja kus on lihtsalt ilus demo.
TI-kirjaoskuse päev, TalTech
TalTechis toimunud päev, kus räägiti AI mõtestatud kasutamisest, pädevustest, riskidest ja vastutusest.
Baasteadmiste vajadus on väga suur. Inimesed ei vaja ainult tööriistade nimekirja, vaid selget arusaama, kust alustada ja mida vältida.
Kasutan seda baaskoolituste ülesehituses: enne keerukamaid töövõtteid tuleb ühtlustada keel, ootused, piirid ja vastutus.
Mida see muudab?
Need märkmed aitavad hoida koolitused praktilised, aga mitte pealiskaudsed.
Üritustelt kogutud mõtted ei lähe eraldi teooriaplokiks. Need jõuavad näidetesse, riskiraamidesse, kontrollküsimustesse ja töövõtetesse.
Millal AI-d usaldada?
Hallutsinatsioonid, kontroll, vastutus ja andmete piirid tuleb ettevõttes rääkida selgeks enne suurt kasutust.
Kuidas AI päriselt tööle saada?
Kasutuselevõtt ei ole tööriista valik. See on tööviisi, reeglite ja inimeste oskuste muutmine.
Mida tiim kohe proovida saab?
Hea koolitus ühendab värske mõtte praktilise harjutusega, mida inimene saab oma tööpäevas kasutada.
KKK
Korduma kippuvad küsimused
Selgeks, mis lehe roll on ja mida siit oodata.
Kas need on Anti Soosaare esinemised?
Ei. See leht koondab eelkõige üritusi ja seminare, kus olen osalenud kuulajana, õppijana või valdkonna jälgijana. Kui tulevikus lisandub minu enda esinemisi, märgin need eraldi selgelt ära.
Miks sellised märkmed on koolituste lehel?
Sest AI koolitused peavad toetuma ajakohasele infole. Märkmed aitavad näidata, millistest allikatest ja aruteludest praktilised töövõtted mõjutatud on.
Kas siit saab ürituse kokkuvõtteid detailsemalt lugeda?
Praegu on fookus lühikestel märkmetel. Pikemad kokkuvõtted sobivad blogisse, kui teema väärib eraldi artiklit.
Kuidas see seostub ettevõtte AI koolitusega?
Need mõtted aitavad koolituses paremini rääkida riskidest, kasutuselevõtust, vastutusest ja sellest, kuidas AI-d päris töövoogudes kontrollitavalt kasutada.
Kui tahad AI-st rääkida ilma tühja vaimustuseta, alustame päris tööolukorrast.
Kirjuta, milline tiim ja tööprotsess vajab selgust. Paneme paika, kas sobib koolitus, töötuba või AI tugi.