III уровень Искусственный интеллект

Руководитель проектов в области искусственного интеллекта

Мобильное Электронное Образование
144 часа длительность
Онлайн формат
Базовый уровень
1 поток (закрыт) 13.06-20.09.2023
2 поток (закрыт) 28.08-30.11.2023
5 поток (закрыт) 16.10-03.12.2023

Описание

Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта» направлена на формирование компетенций, необходимых для профессиональной деятельности в области руководства проектами по созданию и использованию цифровых систем, основанных на технологии искусственного интеллекта.

Программа формирует как технические компетенции, необходимые для работы с технологиями искусственного интеллекта, так и управленческие. В связи с этим программа может быть интересна линейным ИТ-специалистам, которые хотят стать руководителями, а также управленцам, желающим повысить свою квалификацию в области руководства проектами по созданию и использованию цифровых систем, основанных на технологии искусственного интеллекта.

Программа направлена на формирование следующих профессиональных компетенций:

  • способен участвовать в процессе создания систем искусственного интеллекта, на различных этапах жизненного цикла в качестве эксперта и ключевого пользователя
  • способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач
  • способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

В результате успешного освоения программы слушатели научатся:

  • проводить анализ требований и определять необходимые классы задач машинного обучения
  • определять метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей
  • принимать участие в оценке и выборе используемых методов машинного обучения
  • решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Компьютерное зрение»
  • решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка»
  • решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений»
  • решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Распознавание и синтез речи»
  • принимать участие в коллективной работе по созданию систем искусственного интеллекта в качестве эксперта
  • проводить тестирование и опытную эксплуатацию систем искусственного интеллекта
  • определять проблему, которую призван решить проект в области создания и использования систем искусственного интеллекта
  • формулировать цели и задачи проекта
  • разрабатывать дорожную карту, сетевой план-график и стратегию реализации проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта
  • проводить оценку и контроль реализации проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта

Слушатели овладеют:

  • навыками работы с библиотеками Scikit-learn, TensorFlow и Keras
  • навыками написания собственных программ с использованием нейросетей, реализующих алгоритмы классификации и регрессии
  • навыками разработки моделей машинного обучения
  • навыками написания собственных программ по тематике предобработки изображений и глубоких нейросетей в компьютерном зрении
  • навыками написания собственных программ по тематике машинной обработки текстов и глубоких нейросетей для задач NLP.
  • навыками написание собственных программ по тематике создания рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений
  • навыками разработки собственных средств распознавания и синтеза речи
  • навыками руководства проектом по созданию и использованию систем искусственного интеллекта

Программа реализуется в очно-заочной форме с использованием электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.

Количество часов, отведённое на выполнение практических заданий, в т.ч. в режиме самостоятельной работы составляет 102 часа (71%).

Часов в программе
42 часа
лекции
48 часов
практика
22 часа
самостоятельная
20 часов
промежуточная аттестация
2 часа
входная диагностика
10 часов
итоговая аттестация
144 часа
всего
Цель программы
Формирование у слушателей профессиональных компетенций, необходимых для профессиональной деятельности в области руководства проектами по созданию и использованию цифровых систем, основанных на технологии искусственного интеллекта.
Актуальность
Искусственный интеллект является ведущей технологий Четвертой промышленной революции и активно проникает в жизнь людей. Для создания эффективных решений по использованию цифровых систем, основанных на технологии искусственного интеллекта, нужны не только технические специалисты, но и грамотные управленцы. Такой менеджер должен хорошо разбираться в технической части работы с данными и обладать развитыми управленческими компетенциями. Вместе с тем руководство проектами в области искусственного интеллекта отличается от классического менеджмента и имеет свои особенности. Это делает дополнительную профессиональную программу повышения квалификации «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта» актуальной.
Входная диагностика 2 часа
Входное тестирование - определение степени владения необходимыми (базовыми) знаниями и умениями, необходимыми для изучения курса, то есть позволяет выявить готовность к усвоению новых знаний слушателями. С помощью входного тестирования определяются степень владения новым материалом до начала его изучения.
Итоговая аттестация 10 часов
Защита итоговой аттестационной работы. Защита сопровождается презентацией и показом выполненного аттестационного задания.

Компетенции

Профессиональные


ПК-4 Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач
Знать:

 технологии искусственного интеллекта
 специфику машинного обучения как компонента искусственного интеллекта.
 особенности регрессионных моделей
 особенности моделей классификации
 определение и классификацию нейросетей
 принцип работы и основные понятия нейросетей
 методы оценка моделей регрессии
 методы оценка моделей классификации

Уметь:

 проводить анализ требований и определять необходимые классы задач машинного обучения
 определять метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей
 принимать участие в оценке и выборе используемых методов машинного обучения

Владеть:

 навыками работы с библиотеками Scikit-learn, TensorFlow и Keras.
 навыками написания собственных программ с использованием нейросетей, реализующих алгоритмы классификации и регрессии
 навыками разработки моделей машинного обучения

ПК-8п. Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта
Знать:

 основные понятия компьютерного зрения (CV)
 прикладные задачи CV
 примеры использования CV
 особенности предобработки изображений
 специфику глубокого обучения в компьютерном зрении.
 особенности сверточных нейронных сетей
 специфику Transfer learning и fine-tuning
 основные понятия обработки естественного языка (NLP)
 прикладные задачи NLP
 примеры использования NLP
 способы токенизации и нормализации текста
 особенности создание корпуса текста и представления документов.
 особенности работы рекуррентных нейронных сетей (RNN) и долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM).
 механизмы внимания и трансформеры
 основы работы с предобученными моделями (BERT, GPT).
 системы поддержки принятия решений (СППР).
 методы СППР
 перспективные задачи СППР
 примеры СППР
 механизмы работы технологий распознавания и синтеза речи
 методы распознавания и синтеза речи
 примеры технологий распознавания и синтеза речи

Уметь:

 решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Компьютерное зрение»
 решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка»
 решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений»
 решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Распознавание и синтез речи»

Владеть:

 навыками написания собственных программ по тематике предобработки изображений и глубоких нейросетей в компьютерном зрении
 навыками написания собственных программ по тематике машинной обработки текстов и глубоких нейросетей для задач NLP.
 навыками написание собственных программ по тематике создания рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений
 навыками разработка собственных средств распознавания и синтеза речи

ПК-2п Способен участвовать в процессе создания систем искусственного интеллекта, на различных этапах жизненного цикла в качестве эксперта и ключевого пользователя
Знать:

 особенности управления на основе данных
 основные понятия при работе с данными
 методология исследования данных CRISP-DM
 фазы цикла исследования данных
 особенности проектного подхода при создании и использовании систем искусственного интеллекта
 примеры проектов в области искусственного интеллекта
 специфику планирования проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта.
 особенности руководства проектной деятельностью в области искусственного интеллекта
 особенности реализация проекта по созданию систем искусственного интеллекта
 специфику руководства командой, реализующей проект
 особенности руководства тестированием и опытной эксплуатацией систем искусственного интеллекта

Уметь:

 принимать участие в коллективной работе по созданию систем искусственного интеллекта в качестве эксперта
 проводить тестирование и опытную эксплуатацию систем искусственного интеллекта
 определять проблему, которую призван решить проект в области создания и использования систем искусственного интеллекта
 формулировать цели и задачи проекта
 разрабатывать дорожную карту, сетевой план-график и стратегию реализации проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта
 проводить оценку и контроль реализации проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта

Владеть:

 навыками руководства проектом по созданию и использованию систем искусственного интеллекта

Требования

Нет

Образование
  • Высшее образование
Владение необходимыми профессиональными компетенциями
Уверенный пользователь ПК

Модули

свернуть
38ч
Модуль 1 Разработка и применение методов машинного обучения
Модуль совершенствует профессиональную компетенцию ПК-4 "Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач" Модуль включает в себя следующие темы: Тема 1.1. Машинное обучение как ключевой компонент технологии искусственного интеллекта. Проекты в области искусственного интеллекта и их роль в экономике. Анализ требований и определение необходимых классов задач машинного обучения Тема 1.2. Определение метрик оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей машинного обучения Тема 1.3. Оценка и выбор используемых методов машинного обучения. Модели машинного обучения как часть проекта в области искусственного интеллекта Промежуточная аттестация по модулю 1
48ч
Модуль 3 Руководство проектом по созданию и использованию систем искусственного интеллекта
Модуль совершенствует профессиональную компетенцию ПК-2п "Способен участвовать в процессе создания систем искусственного интеллекта, на различных этапах жизненного цикла в качестве эксперта и ключевого пользователя" Модуль включает в себя следующие темы: Тема 3.1. Управление на основе данных Тема 3.2. Особенности проектного подхода при создании и использовании систем искусственного интеллекта Тема 3.3. Планирование проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта. Руководство проектной деятельностью в области искусственного интеллекта Тема 3.4. Реализация проекта по созданию систем искусственного интеллекта Тема 3.5. Руководство тестированием и опытной эксплуатацией систем искусственного интеллекта
46ч
Модуль 2 Сквозные цифровые субтехнологии искусственного интеллекта
Модуль формирует ПК-8п "Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта" Модуль включает в себя следующие темы: Тема 2.1. Компьютерное зрение как субтехнология искусственного интеллекта Тема 2.2. Обработка естественного языка в рамках создания средств искусственного интеллекта Тема 2.3. Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений Тема 2.4. Подсистемы распознавания и синтеза речи как компонент средств искусственного интеллекта
38ч
Модуль 1 Разработка и применение методов машинного обучения
Модуль совершенствует профессиональную компетенцию ПК-4 "Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач" Модуль включает в себя следующие темы: Тема 1.1. Машинное обучение как ключевой компонент технологии искусственного интеллекта. Проекты в области искусственного интеллекта и их роль в экономике. Анализ требований и определение необходимых классов задач машинного обучения Тема 1.2. Определение метрик оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей машинного обучения Тема 1.3. Оценка и выбор используемых методов машинного обучения. Модели машинного обучения как часть проекта в области искусственного интеллекта Промежуточная аттестация по модулю 1
46ч
Модуль 2 Сквозные цифровые субтехнологии искусственного интеллекта
Модуль формирует ПК-8п "Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта" Модуль включает в себя следующие темы: Тема 2.1. Компьютерное зрение как субтехнология искусственного интеллекта Тема 2.2. Обработка естественного языка в рамках создания средств искусственного интеллекта Тема 2.3. Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений Тема 2.4. Подсистемы распознавания и синтеза речи как компонент средств искусственного интеллекта
48ч
Модуль 3 Руководство проектом по созданию и использованию систем искусственного интеллекта
Модуль совершенствует профессиональную компетенцию ПК-2п "Способен участвовать в процессе создания систем искусственного интеллекта, на различных этапах жизненного цикла в качестве эксперта и ключевого пользователя" Модуль включает в себя следующие темы: Тема 3.1. Управление на основе данных Тема 3.2. Особенности проектного подхода при создании и использовании систем искусственного интеллекта Тема 3.3. Планирование проекта в области создания и использования систем искусственного интеллекта. Руководство проектной деятельностью в области искусственного интеллекта Тема 3.4. Реализация проекта по созданию систем искусственного интеллекта Тема 3.5. Руководство тестированием и опытной эксплуатацией систем искусственного интеллекта

Преподаватели

Абрамов

Владимир Иванович

Мобильное Электронное Образование

Директор научно-методического центра управления образованием

к.э.н.

Тращенков

Сергей Викторович

Мобильное Электронное Образование

Заведующий кафедрой программирования и вычислительных технологий

https://www.researchgate.net/profile/Sergei-Trashchenkov

Ермаков

Алексей Валерьевич

Общество с ограниченной ответственностью "Мобильное Электронное Образование"

Дата-аналитик

к.п.н.

доцент

Гриншкун

Вадим Валерьевич

ГАОУ ВО МГПУ

Профессор Департамента информатизации образования

доктор педагогических наук

профессор

Авторизуйтесь чтобы записаться

Профстандарт

Руководитель проектов в области информационных технологий

06.016

Специальность

Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)

Ответственный за программу

to@mob-edu.ru

8(800)7707508