III уровень

Менеджер РМ: руководитель проектов в области искусственного интеллекта

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
260 часов длительность
Онлайн формат
1 поток 01.06-01.09.2024
2 поток 01.09-20.11.2024

Описание

Современные ИТ-менеджеры – это в том числе руководители проектов в области искусственного интеллекта, способные с учётом специфики ИТ-проекта, принимать решения на основе здравого смысла и рационального опыта, глубоких специальных знаний и системного мышления. Руководитель проектов в области искусственного интеллекта способен организовать применение методов и инструментов искусственного интеллекта для решения задач бизнеса, государства и общества. В область профессионального деятельности данного специалиста входит проведение анализа требований и определение необходимых классов задач машинного обучения, определение метрик оценки результатов моделирования и критериев качества построенных моделей, проведение тестирования и опытной эксплуатации систем искусственного интеллекта, определение проблем, которые решает конкретный проект, разработка его целевого блока, дорожной карты и стратегии реализации. От специалиста требуется навыки руководства командой, умение мотивировать сотрудников и развивать их профессиональные качества; опыт ведения переговоров с заказчиками, умение достигать компромиссов и защищать интересы проекта; иметь глубокие знания в области разработки программного обеспечения и понимания технических аспектов работы проектной команды; сильные аналитические способности, умение работать с большими объемами информации, принимать обоснованные решения в условиях неопределенности и стресса.

Заместитель министра науки и высшего образования Андрей Омельчук на пресс-конференции на AIJ отмечает, что «…чтобы покрыть кадровый дефицит, вузам придется увеличить ежегодный выпуск к 2030 г. до 15 500 специалистов в год. Для этого важно не просто умножить число обучающих программ в сфере ИИ, надо подумать об их качестве». В связи с этим, требуется уделить внимание уровню образовательных программ, предлагаемым сегодня для подготовки специалистов в области искусственного интеллекта. Настоящая образовательная программа по специальности «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)» направлена на формирование целостного управленческого видения и практики реализации и применения систем искусственного интеллекта в реальных условиях, с акцентом на приобретение следующих профессиональных компетенций:

  • способность классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта;
  • способность участвовать в процессе создания систем искусственного интеллекта, на различных этапах жизненного цикла в качестве эксперта и ключевого пользователя;
  • способность разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач;
  • способность использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения;
  • способность использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта.
Часов в программе
66 часов
лекции
114 часов
практика
64 часа
самостоятельная
8 часов
промежуточная аттестация
1 час
входная диагностика
8 часов
итоговая аттестация
261 час
всего
Актуальность
Современные ИТ-менеджеры – это в том числе руководители проектов в области искусственного интеллекта, способные с учётом специфики ИТ-проекта, принимать решения на основе здравого смысла и рационального опыта, глубоких специальных знаний и системного мышления. Руководитель проектов в области искусственного интеллекта способен организовать применение методов и инструментов искусственного интеллекта для решения задач бизнеса, государства и общества. В область профессионального деятельности данного специалиста входит проведение анализа требований и определение необходимых классов задач машинного обучения, определение метрик оценки результатов моделирования и критериев качества построенных моделей, проведение тестирования и опытной эксплуатации систем искусственного интеллекта, определение проблем, которые решает конкретный проект, разработка его целевого блока, дорожной карты и стратегии реализации. От специалиста требуется навыки руководства командой, умение мотивировать сотрудников и развивать их профессиональные качества; опыт ведения переговоров с заказчиками, умение достигать компромиссов и защищать интересы проекта; иметь глубокие знания в области разработки программного обеспечения и понимания технических аспектов работы проектной команды; сильные аналитические способности, умение работать с большими объемами информации, принимать обоснованные решения в условиях неопределенности и стресса.
Настоящая образовательная программа по специальности «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)» направлена на формирование целостного управленческого видения и практики реализации и применения систем искусственного интеллекта в реальных условиях
Входная диагностика 1 час
Входная диагностика состоит из решения тестового задания из 20 вопросов. Слушатель выбирает утверждения, которые он считает верными.
Итоговая аттестация 8 часов

Компетенции

Профессиональные


Способен классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта
Знать:

- определение искусственного интеллекта и больших данных;
- области применения искусственного интеллекта;
- основные понятия, виды представления данных (табличные, графовые, временные ряды), особенности накопления, хранения и передача данных, осуществление предобработки данных;
- главные тренды развития технологии искусственного интеллекта;
- понятие «генеративных нейросетей» и их практическое применение при создании цифровых продуктов;
- понятие цифровой трансформации;
- метрики качества данных;
- понятие витрины данных.

Уметь:

- осуществлять предобработку данных;
- осуществлять анализ данных

Владеть:

- инструментами внешних API .

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

- роли специалистов в проектной команде;
- правовые аспекты разработки ИТ-проектов и работы с данными;
- ГОСТ Р 54896-2011;
- бизнес-процессы;
- основы информационной безопасности;
- основы юнит-экономики цифровых продуктов;
- критерии приемки (AC).

Уметь:

- применять проектный подход;
- выстраивать видение и концепцию проекта, определять границы проекта и описывать жизненный цикл проекта;
- применять продуктовый подход.

Владеть:

- навыком использования CRM-системы;
- навыком разработки спецификации и технического задания;
- навыком оценки целесообразности проектов;
- навыком разработки дорожной карты, календарного плана и диаграммы Ганта;
- навыком использования таск-трекера;
- навыком составления матрицы RACI;
- навыком исследования потребностей

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

- инструменты и технологии обработки больших данных и машинного обучения;
- инфраструктуру обработки больших данных и машинного обучения.

Уметь:

- применять распределенный анализ данных и осуществлять анализ данных в реальном времени;
- проводить системный анализ;
- управлять требованиями.

Владеть:

- навыками статистического и семантического анализа;
- методами опорных векторов, решающих деревьев, случайного леса;
- методом наименьших квадратов;

Способен использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения
Знать:

- определение глубокого обучения и нейронных сетей (сверточных, рекуррентных);
- понятие обучения с учителем и задачи классификации;
- понятие обучения без учителя.

Уметь:

- использовать среду разработки Jupyter Notebook;
- работать с библиотеками Python, Numpy, Pandas, SciPy, SKlearn;
- работать с внешними API и осуществлять парсинг данных;
- уметь применять системы обработки и анализы больших массивов данных (SQL, NoSQL, Hadoop, ETL).

Владеть:

- языком программирования Python, языком R;
- навыками работы с системами обработки и анализа больших массивов данных (SQL, NoSQL, Hadoop, ETL);
- навыками работы с библиотеками Python, Numpy, Pandas, SciPy, SKlearn

Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта
Знать:

- понятие биометрии, включая аспекты распознавания отпечатков пальцев, голоса и лица, синтеза речи;
- особенности распознавания образов, аудиосигналов и изображений;
- особенности цифрового продукта с применением ИИ.

Уметь:

- осуществлять анализ текстов и ставить задачи обработки естественного языка (NLP);
- осуществлять восстановление регрессии данных;
- применять линейную и логистическую регрессии.

Владеть:

- методами оценки моделей (оценка качества построенной модели по тестовой выборке и анализ обобщающих способностей алгоритма);
- навыками использования фреймворка Scrum, бэклога спринта

Требования

предприниматели, работники и владельцы компаний IT-сектора, имеющие высшее образование или среднее профессиональное (либо получающие высшее или среднее профессиональное образование), а также мотивированные специалисты из других профессиональных сфер и студенты, обучающиеся в области информационных технологий, а также по иным специальностям, которые заинтересованы в получении новых компетенций по специальности «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)».

Наличие опыта профессиональной деятельности: без опыта.

Требования к уровню подготовленности, определяемому контрольно-измерительными материалами.

Слушатели должны обладать следующими знаниями, умениями и владеть навыками:

ТЕХНОЛОГИИ

Знать основные характеристики искусственного интеллекта и его преимущества перед естественным интеллектом для повышения качества деятельности и её результатов.

Знать область профессиональной деятельности менеджера и её ключевые особенности.

Знать общеизвестные способы обработки данных.

Иметь базовое представление о работе с Python, Numpy, Pandas, SciPy, SKlearn.

Умение писать программы на Python.

Уметь применять методы линейной регрессии, логической регрессии.

УПРАВЛЕНИЕ

Знать основные характеристики проекта.

Знать основы проведения бизнес-анализа.

Иметь базовое представление о планировании и управлении рисками.

Иметь базовые навыки самопрезентации и разработки резюме.

Иметь базовые навыки проведения переговоров и решения конфликтов.

 

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

предприниматели, работники и владельцы компаний IT-сектора, имеющие высшее образование или среднее профессиональное (либо получающие высшее или среднее профессиональное образование), а также мотивированные специалисты из других профессиональных сфер и студенты, обучающиеся в области информационных технологий, а также по иным специальностям, которые заинтересованы в получении новых компетенций по специальности «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)».

Наличие опыта профессиональной деятельности: без опыта.

Требования к уровню подготовленности, определяемому контрольно-измерительными материалами.

Слушатели должны обладать следующими знаниями, умениями и владеть навыками:

ТЕХНОЛОГИИ

Знать основные характеристики искусственного интеллекта и его преимущества перед естественным интеллектом для повышения качества деятельности и её результатов.

Знать область профессиональной деятельности менеджера и её ключевые особенности.

Знать общеизвестные способы обработки данных.

Иметь базовое представление о работе с Python, Numpy, Pandas, SciPy, SKlearn.

Умение писать программы на Python.

Уметь применять методы линейной регрессии, логической регрессии.

УПРАВЛЕНИЕ

Знать основные характеристики проекта.

Знать основы проведения бизнес-анализа.

Иметь базовое представление о планировании и управлении рисками.

Иметь базовые навыки самопрезентации и разработки резюме.

Иметь базовые навыки проведения переговоров и решения конфликтов.

 

Модули

свернуть
146ч
Модуль 1 Модуль 1. Технологии
Цель освоения модуля 1 – приобретение слушателями знаний по основным вопросам, связанным с понятием искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных; освоение слушателями умений использования инструментов, библиотек и технологии анализа данных и машинного обучения; освоение слушателями технологии анализа данных и искусственного интеллекта.
106ч
Модуль 2 Модуль 2. Управление
Цель освоения модуля 2 – приобретение слушателями знаний и практического опыта по разработке и управлению проектами в области искусственного интеллекта, включая применение различных подходов к управлению проектами, проведение бизнес-аналитики, планирование и управление рисками, презентацию проектов, проведение переговоров и управление конфликтами, организацию и сопровождение продаж цифрового продукта.
146ч
Модуль 1 Модуль 1. Технологии
Цель освоения модуля 1 – приобретение слушателями знаний по основным вопросам, связанным с понятием искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных; освоение слушателями умений использования инструментов, библиотек и технологии анализа данных и машинного обучения; освоение слушателями технологии анализа данных и искусственного интеллекта.
106ч
Модуль 2 Модуль 2. Управление
Цель освоения модуля 2 – приобретение слушателями знаний и практического опыта по разработке и управлению проектами в области искусственного интеллекта, включая применение различных подходов к управлению проектами, проведение бизнес-аналитики, планирование и управление рисками, презентацию проектов, проведение переговоров и управление конфликтами, организацию и сопровождение продаж цифрового продукта.

Преподаватели

Петросов

Давид Арегович

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

профессор

доктор техническимх наук

профессор

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\DAPetrosov&ReturnUrl=/org/dep/bi/Pages/Home.aspx

Андриянов

Никита Андреевич

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Доцент кафедры анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета

Кандидат технических наук

доцент

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\NAAndriyanov&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/dep/findata/Pages/PersonList.aspx

Кублик

Евгений Ильич

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

доцент

кандидат технических наук

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\EKublik&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/chair/findata/Pages/PersonList.aspx

Макрушин

Сергей Вячеславович

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

доцент

кандидат экономических наук

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\SVMakrushin&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/chair/findata/Pages/PersonList.aspx

Соловьев

Владимир Игоревич

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

доцент

доктор экономических наук

профессор

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\VSoloviev&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/chair/findata/Pages/PersonList.aspx

Никитин

Петр Владимирович

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Преподаватель Департамент анализа данных и машинного обучения

кандидат педагогических наук

доцент

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN%5cPVNikitin&ReturnUrl=http%3a//www.fa.ru/org/dep/findata/Pages/PersonList.aspx

Абашин

Валерий Геннадьевич

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

доцент кафедры анализа данных и машинного обучения

кандидат технических наук

доцент

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\VGAbashin&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/chair/findata/Pages/PersonList.aspx

Пальчевский

Евгений Владимирович

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

старший преподаватель кафедры анализа данных и машинного обучения

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\EVPalchevskij&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/chair/findata/Pages/PersonList.aspx

Черняков

Алексей Николаевич

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

доцент Департамента анализа данных и машинного обучения

кандидат тех наук

доцент

http://www.fa.ru/_layouts/15/ViewProfile.aspx?accountname=FADOMAIN\ANChernyakov&ReturnUrl=http://www.fa.ru/org/dep/findata/Pages/PersonList.aspx

Осипов

Алексей Викторович

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Преподаватель Департамент анализа данных и машинного обучения

кандидат физико-математических наук

доцент

http://wiki.fa100.ru/index.php?title=%D0%9E%D1%81%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D0%B2,_%D0%90%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B5%D0%B9_%D0%92%D0%B8%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87
Авторизуйтесь чтобы записаться

Профстандарт

«Руководитель проектов в области информационных технологий», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 18 ноября 2014 г. N 893н

Специальность

Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)

Ответственный за программу

defu@fa.ru

+79374213990