საწყისი მოდული განმარტავს გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის ფარგლებს, ძირითად გამოყენებებს და მის ადგილს ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. მსმენელი ადგენს კურსის მიზნებს, წინაპირობებს, სასწავლო გეგმასა და წარმატების კრიტერიუმებს. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: განსაზღვრეთ პირადი სასწავლო მიზანი, შეაფასეთ არსებული ცოდნა და შექმენით სამუშაო/მტკიცებულებების ფაილი კურსისთვის.

შეფასება და დასრულება: მოდულის ბოლოს მსმენელმა უნდა შეძლოს კურსის ფარგლების, შეზღუდვებისა და საკუთარი მიზნის მკაფიო აღწერა.

მოდული ასწავლის გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის ძირითად ცნებებს, პროფესიულ ტერმინებს და მათ განსხვავებებს. ტერმინები აიხსნება ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ის რეალური გამოყენების მაგალითებით. მოდელი სწავლობს ან იყენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს; ინფერენსი არის ეტაპი, როდესაც გაწვრთნილი მოდელი ქმნის შედეგს. ხარისხი უნდა შეფასდეს სიზუსტით, რელევანტურობით, თანმიმდევრულობით, დაყოვნებითა და ღირებულებით.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით მინიმუმ ათი ძირითადი ტერმინის მცირე ლექსიკონი, განმარტეთ თითოეული საკუთარი სიტყვებით და დაამატეთ გამოყენების მაგალითი.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ტერმინების სწორად განსაზღვრა, ერთმანეთისგან გარჩევა და შესაბამის კონტექსტში გამოყენება.

მოდული აკავშირებს გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის ძირითად პრინციპებს, მოდელებსა და ჩარჩოებს. მსმენელი აფასებს მათ ვარაუდებს, გამოყენების პირობებსა და შეზღუდვებს ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. გენერაციულ AI-ში პრომპტი განსაზღვრავს ინსტრუქციას, კონტექსტს, შეზღუდვებსა და სასურველი პასუხის ფორმატს. ჰალუცინაცია, მიკერძოება, კონფიდენციალურობის გაჟონვა, prompt injection და ზედმეტი ავტომატიზაცია რეალური რისკებია; მნიშვნელოვანი შედეგები უნდა გადამოწმდეს ადამიანის მიერ.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შეადარეთ ორი მიდგომა ან მოდელი ძლიერი მხარეების, შეზღუდვების, საჭირო მონაცემებისა და მოსალოდნელი შედეგების მიხედვით.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს მოდელის არჩევის დასაბუთება და მისი შეზღუდვების ახსნა.

მოდული წარმოგიდგენთ გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის ინსტრუმენტებს, რესურსებსა და პროფესიულ სამუშაო პროცესებს. განიხილება როგორ გროვდება მონაცემები, როგორ ფიქსირდება ნაბიჯები და როგორ მზადდება შედეგი ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით სამუშაო პროცესი: მიუთითეთ შესავალი მონაცემი, ინსტრუმენტი, მოქმედება, შედეგი, კონტროლის წერტილი და მტკიცებულება.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს შესაბამისი ინსტრუმენტის არჩევა და სრულად მიკვლევადი სამუშაო პროცესის აგება.

მოდული გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ს გარდაქმნის ეტაპობრივ პრაქტიკულ მეთოდად. მსმენელი სწავლობს მეთოდის არჩევას, მოქმედებების თანმიმდევრობას, გადაწყვეტილების წერტილებსა და შედეგის შემოწმებას ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. ხარისხი უნდა შეფასდეს სიზუსტით, რელევანტურობით, თანმიმდევრულობით, დაყოვნებითა და ღირებულებით. მოდელი სწავლობს ან იყენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს; ინფერენსი არის ეტაპი, როდესაც გაწვრთნილი მოდელი ქმნის შედეგს.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: აირჩიეთ რეალური დავალება და დაყავით მომზადების, შესრულების, შემოწმებისა და გაუმჯობესების ეტაპებად; თითოეულს დაუწერეთ წარმატების კრიტერიუმი. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს არა მხოლოდ მეთოდის შესრულება, არამედ მისი თანმიმდევრობისა და შედეგის გადამოწმების ახსნა.

მოდული ავითარებს გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის უნარს კონტროლირებული პრაქტიკით. ყურადღება ექცევა ადაპტაციას, უკუკავშირს, შეცდომების დიაგნოსტიკასა და გაუმჯობესებას ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. ჰალუცინაცია, მიკერძოება, კონფიდენციალურობის გაჟონვა, prompt injection და ზედმეტი ავტომატიზაცია რეალური რისკებია; მნიშვნელოვანი შედეგები უნდა გადამოწმდეს ადამიანის მიერ. გენერაციულ AI-ში პრომპტი განსაზღვრავს ინსტრუქციას, კონტექსტს, შეზღუდვებსა და სასურველი პასუხის ფორმატს.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შეასრულეთ ერთი და იგივე დავალება ორ განსხვავებულ სცენარში და შეადარეთ რა შეიცვალა და რატომ. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს უკუკავშირის გამოყენება, შეცდომის აღმოჩენა და გაუმჯობესებული მეორე ვერსიის შექმნა.

მოდული რეალური შემთხვევებით გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ს პრობლემის გადაჭრისა და გადაწყვეტილების მიღების დონეზე ავითარებს. განიხილება არასრული ინფორმაცია, დროის წნეხი და კონკურენტული მიზნები ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: მოამზადეთ ქეისის ანალიზი: პრობლემა, დადასტურებული ფაქტები, ვარაუდები, ვარიანტები, არჩეული გადაწყვეტა და დასაბუთება. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ვარიანტების შედარება გაურკვევლობის პირობებში და გადაწყვეტილების მტკიცებულებით დასაბუთება.

მოდული განიხილავს ხარისხს, ეთიკას, რისკს, უსაფრთხოებასა და პროფესიულ სტანდარტებს გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ში. ყურადღება ექცევა სიზუსტეს, კონფიდენციალურობას, პასუხისმგებლობასა და დოკუმენტირებას ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ის კონტექსტში. მოდელი სწავლობს ან იყენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს; ინფერენსი არის ეტაპი, როდესაც გაწვრთნილი მოდელი ქმნის შედეგს. ხარისხი უნდა შეფასდეს სიზუსტით, რელევანტურობით, თანმიმდევრულობით, დაყოვნებითა და ღირებულებით.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით რისკისა და ხარისხის სია მინიმუმ ხუთი რისკით, კონტროლით, გადამოწმების მეთოდითა და საჭირო ესკალაციით.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ხარისხიანი და ეთიკური შედეგის კრიტერიუმების განსაზღვრა და მნიშვნელოვანი რისკების კონტროლი.

მოწინავე მოდული აერთიანებს გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის ცოდნას ერთ პროექტში. მსმენელი აყალიბებს მიზანს, ფარგლებს, სამუშაო პაკეტებს, რესურსებს, ხარისხის მაჩვენებლებსა და შედეგებს ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ისთვის. გენერაციულ AI-ში პრომპტი განსაზღვრავს ინსტრუქციას, კონტექსტს, შეზღუდვებსა და სასურველი პასუხის ფორმატს. ჰალუცინაცია, მიკერძოება, კონფიდენციალურობის გაჟონვა, prompt injection და ზედმეტი ავტომატიზაცია რეალური რისკებია; მნიშვნელოვანი შედეგები უნდა გადამოწმდეს ადამიანის მიერ.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით მცირე შემაჯამებელი პროექტი: მიზანი, ფარგლები, ხუთი ამოცანა, ორი რისკი, ორი ხარისხის მაჩვენებელი და საბოლოო შედეგი. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს რამდენიმე უნარის ერთ პროექტში გაერთიანება და გეგმის შედეგთან დაკავშირება.

საბოლოო მოდული აერთიანებს გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით-ის კურსში მიღებულ ცოდნას და გარდაქმნის მას პორტფოლიოსა და კარიერულ გამოყენებად ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით.

1. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. გამოსახულებისა და ვიდეოს გენერირება ხელოვნური ინტელექტით — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: აირჩიეთ სამი საუკეთესო ნამუშევარი და თითოეულისთვის აღწერეთ პრობლემა, მეთოდი, შედეგი, მტკიცებულება და შემდეგი გაუმჯობესება. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ცნებების, მეთოდების, ქეისების და ხარისხის კონტროლის ერთობლივად გამოყენება საბოლოო შეფასებაში.