Разработчик решений
на основе искусственного
на основе искусственного
Перспектива в профессии ML-инженер/Data Scientist:
интеллекта
записаться на курс
Системный и фундаментальный подход к обучению
Программа дополнительной профессиональной переподготовки
•
возможность войти в команду передовых компаний - лидеров
•
интересные задачи по обработке изображений, компьютерной лингвистике и предсказательному анализу
•
возможность удаленной работы и льготы для IT-должностей
•
достойная зарплата от 150 тыс. руб.
Влияние ИИ на отрасли экономики растет с ускорением
организаций
в 2024 году планируют инвестировать в ИИ
20
компаний
уже используют ИИ для снижения операционных расходов
40
сервисов
для обучения ИИ моделей будут использовать генеративный ИИ
К 2025 году
внедрение ИИ высвободит 85 млн рабочих мест в мире и создаст 97 млн новых
К 2030 году
70% компаний в мире для обучения ИИ моделей будут использовать генеративный ИИ
35
%
%
%
Получите востребованную профессию и перейдите на более высокий карьерный уровень!
Сделайте первый шаг в области искусственного интеллекта, чтобы быть готовым к задачам завтрашнего дня
Повысьте профессиональный статус разработчика, освоив методы создания production-ready решений для систем ИИ
Прокачайте экспертный статус в своей предметной области за счет использования инструментов искусственного интеллекта
Три этапа освоения программы
Базовые знания и инструменты с ИИ
математические методы ИИ
средства обработки и представления данных
инструменты разработки (языки программирования, библиотеки, фреймворки)
Прикладные задачи и сценарии для ИИ
анализ числовых данных
обработка естественного языка
анализ изображений
Специализация и итоговый проект
выбор предметной области (инженерия, безопасность, финансы, медицина, логистика и др.)
разработка модели
«Упаковка модели» в продукт, интеграция и развертывание
Ваша карьера
подготовка резюме
тестовое собеседование
консультация по поиску вакансий
выпускников Университета «МИСИС» находят работу сразу после окончания вуза
выпускников направлений информатика и вычислительная техника, электроника и наноэлектроника трудоустраиваются еще в процессе учебы
Поддержка для старта в карьере:
доступ ко всем карьерным мероприятиям университета — более 200 в год (кейс-чемпионаты, ярмарки вакансий, дни карьеры)
возможность включиться в хакатон-команды университета
возможность практики и стажировки на предприятиях бизнес-партнёров университета
%
%
94
100
Для успешного старта
в профессии вам предстоит
в профессии вам предстоит
Изучить:
математические методы искусственного интеллекта и машинного обучения
Научиться:
инструменты разработки алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения
Приобрести навыки:
создавать архитектуру модели нейросетей
готовить данные для обучения моделей
оптимизировать модели машинного обучения
интерпретировать результаты работы нейросетей
программирования на Python, R или Julia
обработки естественного языка (NLP), включая понимание семантики, синтаксиса и морфологии, создание модели обработки естественного языка
разработки систем искусственного интеллекта: создания и оптимизации моделей машинного обучения, проектирования и обучения искусственных нейронных сетей
анализа визуальных представлений данных для интерпретации результатов моделей искусственного интеллекта
Ваши решения на основе ИИ сумеют
Естественным языком общаться с людьми в виде чат-ботов и системы машинного перевода
Находить на изображениях нужные образы и визуализировать текст
Обнаруживать закономерности, для которых еще не открыты классические законы
Управлять техническими системами
Профессиональные задачи
Разработка, обучение, адаптация и применение систем искусственного интеллекта и машинного обучения
Создание интеллектуальных приложений для анализа данных и поддержки принятия решений
Создание приложений, способных «узнавать» объекты на изображениях и в тексте, распознавать критические состояния технических систем
Создание алгоритмов для решения задач, традиционно требующих человеческого интеллекта
Наша репутация среди работодателей и студентов
в российском рейтинге университетов Forbes
1 место
российских университетов в рейтинге SuperJob
в топ-5
российских университетов в рейтинге SuperJob
в топ-10
Индустриальные партнеры программы
Передовой инженерный вуз России в партнерстве с ведущими разработчиками в партнерстве лидерами в области ИИ
Содержание программы
- Математические методы машинного обучения
- Математические методы искусственных нейронных сетей
- Основы библиотек языков программирования и инструменты разработки
- Базы данных и инструменты анализа данных
- Инструменты развертывания и эксплуатации систем искусственного интеллекта
- Прикладные задачи (кейсы) машинного обучения различных предметных областей
- Извлечение информации из изображений (многомерных массивов данных) методами глубокого обучения (искусственных нейронных сетей)
- Задачи обработки естественного языка методами глубокого обучения (искусственных нейронных сетей)
- Рекомендательные системы на основе методов искусственного интеллекта
В фокусе - комфорт и продуктивность обучения!
Удобный формат обучения
Гибкий график, синхронный и асинхронный формат
Просто о сложном
Изучаем теорию в доступной форме: занятия с преподавателем в очном формате, качественные видеоматериалы для самостоятельного изучения, ответы на вопросы в чате
Практические занятия
Практика с первых дней обучения: разбор кейсов, выполнение практических заданий, в том числе на оборудовании компаний-партнеров, доступ к дополнительным материалам
Будь на связи!
Сопровождение менторов, консультации и обратная связь на протяжении всего обучения
Итоговый проект
Создайте продукт, который нужен именно вам! Разработать программный код для ИИ или адаптировать его для решения прикладных задач — выбор за вами!
Альянс в сфере ИИ
Освойте востребованную специальность по анализу данных в области искусственного интеллекта! Аналитик данных входит в семейство специальностей, разработанных Альянсом в сфере искусственного интеллекта
Преподаватели
Федоров Игорь Юрьевич
кандидат физико-математических наук, руководитель направления ПАО «Сбербанк»
Ширкин Сергей Владимирович
старший преподаватель кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС
Гаврилюк Владимир Андреевич
инженер-разработчик ООО "Гарпикс"
Садеков Ринат Наильевич
доктор технических наук, доцент, главный инженер-разработчик ООО “Когнитив Роботикс”, профессор кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС
Тагиев Эмин Рафаилович
руководитель направления ПАО «Сбербанк»
Отзывы наших учеников
Ваши навыки для резюме
от 170 000 руб.
Иван Иванов
Специалист по нейронным сетям
Использую основные алгоритмические конструкции и структуры данных Python для проектирования алгоритмов
Умею получать данные из веб-источников или по API
Умею визуализировать данные с помощью Pandas, Matplotlib
Умею создавать модели с помощью классического машинного и глубокого обучения для решения задач Data Science
Умею оценивать качество модели вне зависимости от задачи
Применяю методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных
Строю математические и ML-модели с использованием временных рядов
Применяю алгоритмы для рекомендательных систем (от ассоциативных правил до advanced-алгоритмов)
Специализируюсь на ML/CV/NLP инженерии, применяю современные модели для решения отдельных задач
Умею конвертировать бизнес-задачи в технические и наоборот
Умею выводить и поддерживать модели в Production с учетом специфики выбранной специализации
Диплом о профессиональной переподготовке
По окончании программы Вы получаете диплом о профессиональной переподготовке. Информация о дипломе вносится в единую государственную систему документов об образовании (ФИС ФРДО)
Стоимость обучения
Здесь могла бы быть скидка, но ее нет...
Потому что мы образовательная организация со сложившейся системой подготовки. Для нас обучение — это цель и смысл нашей деятельности. Практическая ценность курса не выражается в скидках и акциях. Она состоит из знаний и навыков, которые вы получите
Потому что мы образовательная организация со сложившейся системой подготовки. Для нас обучение — это цель и смысл нашей деятельности. Практическая ценность курса не выражается в скидках и акциях. Она состоит из знаний и навыков, которые вы получите
Полная стоимость обучения
197 600 руб
Рассрочка без переплат на 8 месяцев
24 700 руб/мес
или
Часто задаваемые вопросы
С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
- Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе анализа его поведения на сайте и предыдущих покупок. Благодаря этому можно увеличивать продажи и прибыль бизнеса. Этому вы научитесь в модулях по рекомендательным системам.
- Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем для примера страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развития болезни. Прогнозирование вы изучите в блоке «Введение в машинное обучение».
- Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара. Построению таких моделей посвящены разделы курса по анализу временных рядов.
- Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем для примера банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом. Решать такие задачи вы научитесь в блоке «Математика и углубленное машинное обучение».
- Области применения машинного обучения и Python практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере. Проекты нашей учебной программы не ограничены какой-то определенной индустрией — вы сможете понять весь спектр применения анализа данных.
- Основы библиотек языков программирования и инструменты разработки
- Базы данных и инструменты анализа данных
- Инструменты развертывания и эксплуатации систем искусственного интеллекта
- Да, знания в математике и других точных науках полезны, но программа составлена таким образом, что необходимые базовые знания будут даны в процессе обучения.
- Важно иметь интерес и готовность к изучению математики. Программа сформирована так, чтобы помочь студентам уверенно освоить все необходимые концепции и методы.
- Знания программирования будут полезны, но не обязательны для начала обучения в программе.
- Если у вас уже есть опыт программирования, это будет дополнительным преимуществом, но многие студенты начинают с нуля.
- В любом случае, программы образования в области данных часто ориентированы на разные уровни подготовки, поэтому вы сможете найти подходящий уровень, даже если не имеете опыта программирования.
Нет, вступительный экзамен сдавать не нужно. Однако у вас должно быть высшее образование. По итогам обучения вам предстоит защитить итоговый проект.
Занятия проходят в вечернее время, так что их вполне можно совмещать с работой.
Да, все лекции будут записываться, и вы сможете их просматривать в любое удобное время.
Обучение длится 10 месяцев и проходит в очно-заочной форме: часть материала студенты осваивают самостоятельно на основе записанных видеоуроков, часть занятий проходит в режиме реального времени с преподавателем, а некоторые задания выполняются самостоятельно.
По окончании программы вы получите диплом о профессиональной переподготовке и присвоении квалификации “Аналитик данных” с правом ведения профессиональной деятельности в сфере искусственного интеллекта.
© 2024 Университет науки и технологий МИСИС
Записаться на программу