Архитектор систем искусственного интеллекта

• Получение востребованных компетенций в области ИТ, позволяющих повысить свою конкурентоспособность на рынке труда.

• Междисциплинарность.

• Занятия проводятся ведущими преподавателями Университета НИТУ МИСИС, а также специалистами из реального сектора экономики.

• Наличие практической подготовки.

• Участие в реализации программы компаний-лидеров в области разработки программного обеспечения.

К освоению программы допускаются лица, обучающиеся по специальностям и направлениям подготовки, не отнесенным к ИТ-сфере:

• бакалавры не ранее 2 курса;
• специалисты не ранее 2 курса;
• магистры 1, 2 курса.

Диплом о профессиональной переподготовке с присвоением квалификации «Архитектор производственных систем искусственного интеллекта».

Срок освоения программы составляет 250 академических часов, длительность — 9 месяцев.

Программа реализуется в соответствии с учебным планом в очно-заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий.

Учебный план программы

• Введение в машинное обучение. Линейная регрессия.
• Логистическая регрессия.
• Применение деревьев решений для задач регрессии и классификации.
• Случайный лес и градиентный бустинг.
• Методы кластеризации.
• Понижение размерности.

• Основы SQL. Работа с таблицами в ClickHouse.
• Объединение данных из разных таблиц с помощью JOIN. Агрегирующие запросы.
• Использование ClickHouse для аналитических задач.
• Использование библиотек Python для работы с данными.
• Методы конструирования признаков для моделей машинного обучения.

• Основы нейронных сетей.
• Сверточные нейронные сети.
• Продвинутые архитектуры сверточных нейронных сетей.
• Рекуррентные нейронные сети.
• Генеративные модели.

Проектирование архитектуры приложения с использованием искусственного интеллекта.

В ходе освоения программы слушатели приобретают профессиональные компетенции

• Дорабатывают конфигурации и модули информационных систем предприятий.
• Применяют принципы и основы алгоритмизации
• Оценивают возможности применения ИИ и машинного обучения.

Перечень областей профессиональной деятельности обучающихся, в которых будут использоваться развиваемые цифровые компетенции

• Анализ данных и визуализация (сбор, обработка и анализ данных с использованием инструментов; визуализация данных и создание аналитических отчетов; прогнозирование на основе данных с использованием алгоритмов машинного обучения).
• Искусственный интеллект и машинное обучение (разработка и внедрение моделей машинного обучения и ИИ, оценка и применение возможностей ИИ в различных бизнес-процессах, использование платформ для машинного обучения).
• Автоматизация и программирование (использование no-code и low-code платформ для автоматизации рабочих процессов; разработка алгоритмов и программных модулей для ИС предприятий; применение инструментов для работы с данными и разработки приложений).
• Информационная безопасность и управление данными (управление безопасностью данных и конфиденциальностью информации, использование облачных платформ для хранения и обработки данных, оценка и управление рисками, связанными с обработкой данных).
• Применение ИИ в профессиональной деятельности для решения специфических задач в различных отраслях (например, здравоохранение, экономика, медиа); разработка и реализация кейсов с использованием технологий ИИ; оценка возможностей и ограничений применения ИИ в профессиональной деятельности.