III уровень

Менеджер РМ: руководитель проектов в области искусственного интеллекта

Российский новый университет
144 часа длительность
Онлайн формат
Продвинутый уровень
1 поток 03.06-02.09.2024
2 поток 02.09-25.11.2024

Описание

Курс нацелен на получение компетенций, необходимых для профессиональной деятельности руководителя проектов для разработки и управления проектами в области искусственного интеллекта.

Курс включает изучение проектного и продуктового подхода, основ бизнес и системного анализа, оценки целесообразности проекта и управления рисками. Вы получите опыт составления дорожной карты проекта и управления задачами проекта. Также курс предполагает введение в искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные. Вы научитесь работать с инструментами, библиотеками и технологиями анализа данных и машинного обучения, а также изучите технологии анализа данных. Программа нацелена на получение практических навыков проектирования продукта, управления проектом в области искусственного интеллекта и приобретение гибких навыков менеджера проектов.

Программа построена по модульному принципу, предполагает изучение теоретического материала и практическую отработку полученных знаний в формате практико-ориентированных задач (кейсов).

Для оценки уровня знаний вы выполните практические кейсы и пройдете тестирование.

Часов в программе
34 часа
лекции
56 часов
практика
37 часов
самостоятельная
8 часов
промежуточная аттестация
1 час
входная диагностика
8 часов
итоговая аттестация
144 часа
всего
Цель программы
Получение слушателями компетенций, необходимых для профессиональной деятельности руководителя проектов в области искусственного интеллекта для разработки и управления проектами в области искусственного интеллекта
Актуальность
Современные организационно-экономические, технологические и институционально-политические преобразования в России происходят в контексте цифровой экономики. Стратегическими правительственными документами (Стратегия развития информационного общества РФ на 2017-2030 годы - далее Стратегия) зафиксирован курс на развитие цифрового общества, решаются задачи по обеспечению ускоренного внедрения цифровых технологий в экономику и социальную сферу. При этом цифровые взаимосвязи способствуют появлению инноваций посредством междисциплинарного обмена, когда стираются границы между отраслями.
Согласно Стратегии, искусственный интеллект относится к технологии, созданной на основе передовых знаний, и является направлением развития отечественной информатизации. Высокая активность российского рынка искусственного интеллекта отмечается с началом реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика», предполагающего, в том числе создание условий, направленных на развитие отечественных технологий на основе искусственного интеллекта, которые обеспечат качественно иной уровень эффективности деятельности. Успешно реализовать этот процесс могут только высококвалифицированные кадры, их подготовка является ключевым направлением повышения конкурентоспособности российских информационных и коммуникационных технологий.
Сегодня российским инновационным высокотехнологичным предприятиям требуются новые специалисты, умеющие работать в областях робототехники, искусственного интеллекта, машинном обучении, 3D-технологий и нанотехнологий, кибербезопасности, защите данных, а также квалифицированные топ-менеджеры, способные осуществлять развитие бизнеса на базе новых технологий. По данным служб по персоналу крупных компаний, потребность в специалистах в области искусственного интеллекта будет только расти, причем во всех отраслях экономики. Так, по данным кадровой службы компании «Ancor» «…специалисты в сфере искусственного интеллекта в наибольшей степени востребованы сейчас в сфере IT, в финансовых услугах, телекоме, ритейле. Есть большой потенциал по использованию новых инструментов в медицине и образовании, что тоже, скорее всего, в ближайшее время увеличит потребность этих отраслей в ИИ-специалистах. Кроме того, на рынке время от времени появляются большие проекты, куда привлекают сразу множество специалистов в сфере ИИ».
Современные ИТ-менеджеры – это в том числе руководители проектов в области искусственного интеллекта, способные с учётом специфики ИТ-проекта принимать решения на основе 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 профессиональной 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 требуются навыки руководства командой, умение мотивировать сотрудников и развивать их профессиональные качества; опыт ведения переговоров с заказчиками, умение достигать компромиссы 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.
Входная диагностика 1 час
Входная диагностика (вступительное испытание) проводится в тестовой форме.
Итоговая аттестация 8 часов
Решение практико-ориентированных задач (кейсов)

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

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 базисные способы обработки данных.

УПРАВЛЕНИЕ:

  • Знать основные характеристики проекта в области искусственного интеллекта.
  • 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.
Квалификация
К обучению на программе допускаются: предприниматели, работники и владельцы компаний ИТ-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)»
Владение необходимыми профессиональными компетенциями
Требования к компетенциям, которыми должен обладать гражданин при поступлении на Образовательную программу:
- способен анализировать задачи профессиональной деятельности на основе положений, законов и методов в области естественных наук и математики;
- способен использовать фундаментальные знания для решения базовых задач управления в технических системах с целью совершенствования в профессиональной деятельности;
- способен разрабатывать техническую документацию для регламентного обслуживания систем и средств контроля, автоматизации и управления;
- способен разрабатывать и использовать алгоритмы и программы, современные информационные технологии, методы и средства контроля, диагностики и управления, пригодные для практического применения в сфере своей профессиональной деятельности.
Иные требования и рекомендации для обучения по программе

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 базисные способы обработки данных.

УПРАВЛЕНИЕ:

  • Знать основные характеристики проекта в области искусственного интеллекта.
  • 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
71ч
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.
64ч
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.
71ч
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.
64ч
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

Золотарев

Олег Васильевич

Российский новый университет

Заведующий кафедрой «Информационные системы в экономике и управлении»

Кандидат технических наук

Доцент

http://professor.rosnou.ru/?q=taxonomy/term/114

Лабунец

Леонид Витальевич

Российский новый университет

Профессор кафедры «Информационные системы в экономике и управлении»

Доктор технических наук

Профессор

http://www.labnet.ru/

Палкин

Евгений Алексеевич

Российский новый университет

Проректор по научно-инновационной работе, почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, лауреат Государственной премии СССР

Кандидат физико-математических наук

Профессор

https://clck.ru/33uZcB

Растягаев

Дмитрий Владимирович

Российский новый университет

Проректор по информационным технологиям, доцент кафедры «Телекоммуникационные и информационные системы и средства связи»

Кандидат физико-математических наук

Доцент

http://professor.rosnou.ru/?q=node/71

Смолина

Светлана Георгиевна

Российский новый университет

Доцент кафедры «Информационные технологии и естественно-научные дисциплины»

Кандидат технических наук

Доцент

Хакимова

Аида Хатифовна

Российский новый университет

Ведущий научный сотрудник Института информационных систем и инженерно-компьютерных технологий

Кандидат биологических наук

Авторизуйтесь чтобы записаться

Профстандарт

Руководитель проектов в области информационных технологий

06.016

Специальность

Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)

Ответственный за программу

data@rosnou.ru

+78006003180