Инженерия искусственного интеллекта
Направление подготовки: 02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем
Образовательная программа: Инженерия искусственного интеллекта
Подпрофиль Математическое обеспечение искусственного интеллекта
Форма обучения: очная
Образовательная программа: Инженерия искусственного интеллекта
Подпрофиль Математическое обеспечение искусственного интеллекта
Форма обучения: очная
Ключевые особенности:
Цель:
Сочетание фундаментальной математической подготовки, изучения современных методов машинного обучения и глубокое освоение инструментов построения программных систем
подготовка специалистов, способных разрабатывать, внедрять и сопровождать интеллектуальные системы в реальных технологических и исследовательских задачах, а также осуществлять процессы сбора, обработки, анализа и интерпретации данных
Кого мы готовим
Аналитик данных
Задачи:
- Формулировка и уточнение аналитических задач на основе бизнес-требований и особенностей предметной области, включая выбор подходящих методов анализа данных и обоснование применимости ИИ-инструментов
- Проведение анализа и визуализации данных с использованием статистических и машинных методов, выявление закономерностей, трендов и аномалий для поддержки принятия решений
- Построение, интерпретация и верификация моделей машинного обучения, включая оценку метрик качества и выявление ограничений моделей в прикладном контексте
- Подготовка отчетности и аналитических материалов, обеспечивающих доступную интерпретацию результатов анализа данных.
- Сопровождение жизненного цикла аналитических решений, включая актуализацию моделей, анализ изменений в данных и взаимодействие с инженерами и разработчиками ИИ-систем
Инженер ИИ
Задачи:
- Выбор и обоснование подходящих методов и алгоритмов для решения конкретных прикладных задач в области ИИ, с учетом их сильных и слабых сторон.
- Адаптация, модификация и разработка новых решений, основанных на современных методах машинного обучения и искусственного интеллекта, в ответ на специфику задачи.
- Интеграция моделей ИИ в существующие программные и технические системы, с учетом архитектурных ограничений, производительности, объема доступных данных и вычислительных ресурсов.
- Разработка и внедрение метрик оценки эффективности ИИ-моделей и систем, обеспечивающих интерпретируемость и обоснованность полученных результатов при решении прикладных задач.
Партнеры программы
Ключевые преподаватели
- Александр Бухановскийд.т.н.
профессор - Сергей Николенкод.ф.-м.н.
с.н.с. ИСП РАН
доцент - Сергей Ивановк.т.н.
доцент - Мария Москаленкок.ф.-.м.н.
преподаватель - Анна Калюжнаяк.т.н.
доцент - Артём Бересневк.т.н.
старший преподаватель - Николай Бутаковк.т.н.
доцент - Виктор КотежековПАО «Газпром нефть», руководитель программы разработки систем
преподаватель практики - Николай МарковПАО «Газпром нефть», руководитель группы
преподаватель практики - Ксения БалабаеваАО «БИОКАД», старший специалист по машинному обучению
преподаватель практики
© Учебно-методический центр «Искусственный интеллект», 2025
Все материалы, размещённые на данном сайте, являются объектами авторского права. Запрещается их копирование, распространение или любое иное использование без указания первоисточника.
