Руководитель проектов в области искусственного интеллекта

 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

 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

 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

 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

 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»

 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

 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

 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

 навыками руководства проектом по созданию и использованию систем искусственного интеллекта