Top.Mail.Ru
Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений | Владивостокский государственный университет (ВВГУ)

Владивостокский государственный университет

Поиск

Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений
Магистратура
очная ФО

09.04.03 Прикладная информатика

Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений

Описание образовательной программы

Программа магистратуры направлена на формирование комплексных компетенций в области интеллектуального анализа данных, разработки прогностических и диагностических моделей, а также создания интеллектуальных систем, основанных на знаниях и данных.


Выпускники обладают навыками сбора, обработки и анализа данных различной природы, такими как таблицы, тексты, сигналы, изображения и видео. Они также умеют разрабатывать дизайн исследования, строить pipelines, проводить исследования от сбора данных до представления и интерпретации результатов анализа. Кроме того, выпускники умеют разрабатывать базы знаний и сервисы их обработки, что позволяет применять знания к решению различных задач.

 
В современном мире искусственный интеллект является одной из самых востребованных профессий. Специалисты в области искусственного интеллекта, такие как Data Scientists, Data Analytics, Data Engineers и разработчики интеллектуальных систем и сервисов, востребованы в различных отраслях экономики, включая банки, медицину, ритейл, телекоммуникации, промышленность, образование, медиа, ИТ, безопасность и другие.

Основные дисциплины

  • статистический анализ данных;
  • машинное обучение;
  • нейронные сети;
  • методология интеллектуального анализа данных;
  • компьютерная лингвистика;
  • обработка сигналов и изображений;
  • инженерия знаний;
  • системы поддержки принятия решений;
  • коллективная разработка интеллектуальных систем.

Знания и навыки

Обработка и анализ данных методами статистического анализа и машинного обучения; построение прогностических моделей, классификация объектов из различных областей, выявление скрытых закономерностей; обработка текста и его формализация; формирование датасетов; правление данными предприятия, в том числе разработка баз данных и знаний, создание онтологий предметной области; принятие решений, основанных на интеллектуальном анализе данных; разработки на языках R и Python; использования технологий Big Data.

О программе

Учебный план

Дисциплина Зач. единиц Часов Недель Форма аттестации
Методы машинного обучения 5 180 0 0
Проектирование пользовательского интерфейса 4 144 0 0
Методы статистического анализа и прогнозирования 5 180 0 0
Реляционные и нереляционные базы данных (SQL и NOSQL) 4 144 0 0
Учебная ознакомительная практика 3 0 2 0
Технологии сбора и предварительной обработки данных 4 144 0 0
Инженерия знаний 3 108 0 0
Семинар НИР 2 72 0 0
Дисциплина Зач. единиц Часов Недель Форма аттестации
Производственная научно-исследовательская практика (НИР) 9 0 6 0
Деловое общение на иностранном языке 2 72 0 0
Основы Data Engineering 4 144 0 0
Анализ экологических данных 5 180 0 0
Компьютерная лингвистика 4 144 0 0
Семинар НИР 2 72 0 0
Системы, основанные на знаниях 4 144 0 0
Искусственный интеллект и глубокое обучение 5 180 0 0
Методы оптимизации 4 144 0 0
Дисциплина Зач. единиц Часов Недель Форма аттестации
Коллективная разработка интеллектуальных систем 4 144 0 0
Методология интеллектуального анализа данных 4 144 0 0
Продуктовая аналитика 4 144 0 0
Производственная научно-исследовательская практика (НИР) 9 0 6 0
Семинар НИР 3 108 0 0
Анализ сигналов и изображений 4 144 0 0
Дисциплина Зач. единиц Часов Недель Форма аттестации
Прикладные большие языковые модели 4 144 0 0
Управление ИТ-проектами 3 108 0 0
Имитационное моделирование 3 108 0 0
Количественные и качественные методы психологии 5 180 0 0
Выполнение и защита выпускной квалификационной работы 15 0 10 0
Технологии представления данных (BI) 4 144 0 0
Системы поддержки принятия решений 3 108 0 0
Биоинформатика 3 108 0 0
Количественные и качественные методы психологии 5 180 0 0

Карьера и трудоустройство

Примеры профессий:

  • Аналитик данных (Data Analyst). Сбор, анализ и интерпретация данных для поддержки управленческих решений с применением методов искусственного интеллекта и машинного обучения.
  • Разработчик интеллектуальных систем (Intelligent Systems Developer). Создание программных продуктов, способных анализировать данные, выполнять задачи и принимать обоснованные решения.

  • Специалист в области машинного обучения (ML Engineer). Научные исследования, разработка новых алгоритмов и методов машинного обучения для улучшения процессов управления и принятия решений.

  • Руководитель IT-проектов в области искусственного интеллекта. Выпускник может занимать руководящие позиции, ответственные за внедрение новых технологий и методов работы, основанных на искусственном интеллекте/машинном обучении.

__________

Экономика. Прогнозирование тенденций рынка и управление рисками;

Медицина. Прогнозирование развития заболеваний;

Банки. Прогнозирование возврата кредита;

Маркетинг. Прогнозирование спроса, поведения потребителей и ценообразования; 

Телекоммуникации. Улучшение сетевых операций, качества обслуживания, предсказание оттокаклиентов и разработка новых продуктов и услуг.

 

Практика и проекты

Партнеры программы магистратуры – лидирующие IT-компании Дальнего Востока, ведущие научные и образовательные организации России: Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской Академии Наук (ИАПУ ДВО РАН); Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ); Российской ассоциации искусственного интеллекта, Тихоокеанский океанологический институт (ТОИ) ДВО РАН; FarPost; DNS.

Дополнительно

Тесное сотрудничество с партнерами предоставляет студентам доступ к новейшим технологиям, актуальным знаниям и передовым практикам, что позволяет им обучаться на реальных кейсах и применять полученные навыки в реальных условиях. Благодаря участию представителей IT–компаний, учебные планы формируются и обновляются, а система преемственности развивается. Выпускники, работающие в IT–компаниях, тесно сотрудничают со студентами и способствуют высокому уровню трудоустройства. Всё это становится возможным благодаря тому, что партнеры начинают работать со студентами, начиная с первого курса.

Особенности реализации образовательного процесса в ВВГУ:

  • программа объединяет два трека искусственного интеллекта: системы, основанные на данных и на знаниях;

  • высококвалифицированный профессорско–преподавательский состав, в который входят доктора, кандидаты наук и заслуженные деятели науки. Многие из них имеют почетные звания и награды, патенты на изобретения, являются обладателями премий и грантов.

  • участие Data Scientists в образовательном процессе;

  • разработка и реализация диссертационных исследовательских работ студентов под руководством ведущих ученых;

  • участие в реальных IT-проектах вуза и в исследованиях научных коллективов партнеров;

  • практикоориентированность обучения с акцентом на исследовательскую деятельность;

  • применение современных информационных технологий в обучении;

  • использование технологий электронного обучения включающих очные занятия и самостоятельную работу с электронными учебными курсами и образовательными ресурсами в электронной образовательной среде ВВГУ.

Преимущества образования в магистратуре «Прикладная информатика» 

Вы сможете:

  • перейти на новый этап работы с информацией с использованием технологий искусственного интеллекта;

  • освоить новые направления бизнеса, где умение работать с технологиями искусственного интеллекта даст компании преимущество перед конкурентами;

  • формировать собственное мнение об искусственном интеллекте и машинном обучении, получив знания и навыки работы с новейшими технологиями;  

  • продолжить образование в аспирантуре.