Архитектор в области искусственного интеллекта

Курс направлен на получение компетенций для работы над проектами на основе машинного обучения в области промышленности. Образовательная программа позволит научиться определять требования к системам на основе машинного обучения и контролировать процесс разработки на всех этапах жизненного цикла проекта. В конце курса участники разработают проект на основе машинного обучения.

Образовательная программа состоит из трех блоков: введение в специальность архитектора в области ИИ, архитектура баз данных и работа над проектами на основе машинного обучения.

Курс проходит в дистанционном формате. Слушатели получают обратную связь к выполненным домашним заданиям. В конце участники выполняют учебный проект.

Кому подойдет программа:

— начинающим разработчикам;

— студентам ИТ-направлений;

— специалистам, желающим сменить сферу деятельности.

Чему вы научитесь:

— пониманию методов машинного обучения;

— работать с Python, Matplotlib, Sklearn, Pandas, NumPy, SQL для обработки, анализа и моделирования больших данных;

— проектировать базы данных и развертывать системы на основе машинного обучения;

— применять статистические методы для проверки гипотез.

Целью подготовки слушателей по Программе является совершенствование компетенций в области искусственного интеллекта и машинного обучения, необходимых для профессиональной деятельности по специальности архитектор в области искусственного интеллекта.

Проекты в области искусственного интеллекта становятся все востребованнее. Многие компании уже работают с системами ИИ в виде чат-ботов и голосовых помощников. В связи с этим все более актуальной становится профессия архитектора в области ИИ, который способен определить архитектурную стратегию, работать с особым набором ИИ-инструментов, организовать рабочие процессы и масштабировать операции с ИИ. Компетенции ИИ-архитектора лежат на стыке технологий и коммуникаций, связанных с дата-менеджментом, управлением, построением моделей, развертыванием и организацией процессов ИИ.

защита проектной работы

Профессиональные

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

Знать:

Классифицировать и идентифицировать задачи систем искусственного интеллекта в зависимости от особенностей проблемной и предметной областей

Уметь:

Выбирать методы и инструментальные средства искусственного интеллекта для решения задач в зависимости от особенностей проблемной области

Владеть:

Собирать исходную информацию и формировать требования к решению задач с использованием методов искусственного интеллекта

Способен применять методы и программные средства автоматизированного логического вывода и автоматизированной проверки гипотез

Знать:

Использовать методы автоматизированной генерации и проверки гипотез в сфере исследовательской деятельности

Уметь:

Настраивать, конфигурировать и адаптировать программные средства автоматизированного логического вывода в сфере исследовательской деятельности

Владеть:

Настраивать, конфигурировать и адаптировать программные средства автоматизированного логического вывода в сфере исследовательской деятельности

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

Знать:

Участвовать в коллективной работе по созданию систем искусственного интеллекта в качестве эксперта

Уметь:

Участвовать в коллективной работе по созданию систем искусственного интеллекта в качестве эксперта

Владеть:

Участвовать в коллективной работе по созданию систем искусственного интеллекта в качестве эксперта

Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач

Знать:

Проводить анализ требований и определять необходимые классы задач машинного обучения

Уметь:

Определять метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей

Владеть:

Принимать участие в оценке и выборе используемых методов машинного обучения

Способен использовать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов

Знать:

Осуществлять оценку и выбор моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи

Уметь:

Осуществлять оценку и выбор моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи

Владеть:

Осуществлять оценку и выбор моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи

Способен использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения

Знать:

Осуществлять оценку и выбор инструментальных средств для решения поставленной задачи

Уметь:

Осуществлять оценку и выбор инструментальных средств для решения поставленной задачи

Владеть:

Осуществлять оценку и выбор инструментальных средств для решения поставленной задачи

Способен создавать и поддерживать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов

Знать:

Осуществлять оценку и выбор моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи

Уметь:

Осуществлять оценку и выбор моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи

Владеть:

Осуществлять оценку и выбор моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи

Способен осуществлять сбор и подготовку данных для систем искусственного интеллекта

Знать:

Осуществлять поиск данных в открытых источниках, специализированных библиотеках и репозиториях

Уметь:

Выполнять подготовку и разметку структурированных и неструктурированных данных для машинного обучения

Владеть:

Выполнять подготовку и разметку структурированных и неструктурированных данных для машинного обучения

Способен создавать и внедрять одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

Знать:

Участвовать в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

Уметь:

Участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Компьютерное зрение»

Участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка»

Участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений»

Участвовать в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Распознавание и синтез речи»

Владеть:

Участвовать в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

Знать:

Решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

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:

Решать прикладные задачи и участвовать в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

При поступлении на Программу слушатель должен обладать:

- пониманием основ научного метода. Научный метод включает в себя анализ и проверку гипотезы путем сбора и анализа данных. Понимание этого процесса помогает выбрать подходящие методы автоматизированной генерации и проверки гипотез для решения конкретной задачи;

- знанием информатики и программирования. Знание информатики позволяет понимать различные алгоритмы и структуры данных, которые используются в методах искусственного интеллекта. Это помогает при выборе наиболее подходящих методов для решения задачи и настройке соответствующих программных средств. Понимание основ программирования позволяет разрабатывать и адаптировать алгоритмы для конкретных задач искусственного интеллекта. Это включает в себя работу с языками программирования, библиотеками и инструментами, необходимыми для реализации и настройки программных решений.

- знанием математики и логики. Знание математики, включая алгебру, анализ и теорию вероятностей, необходимо для анализа и обработки данных, что является ключевым компонентом исследовательской работы в области искусственного интеллекта. Понимание математической логики важно для формализации проблем и построения моделей искусственного интеллекта. Логическое мышление помогает структурировать задачи и разрабатывать эффективные алгоритмы для их решения.

При поступлении на Программу слушатель должен обладать:

- пониманием основ научного метода. Научный метод включает в себя анализ и проверку гипотезы путем сбора и анализа данных. Понимание этого процесса помогает выбрать подходящие методы автоматизированной генерации и проверки гипотез для решения конкретной задачи;

- знанием информатики и программирования. Знание информатики позволяет понимать различные алгоритмы и структуры данных, которые используются в методах искусственного интеллекта. Это помогает при выборе наиболее подходящих методов для решения задачи и настройке соответствующих программных средств. Понимание основ программирования позволяет разрабатывать и адаптировать алгоритмы для конкретных задач искусственного интеллекта. Это включает в себя работу с языками программирования, библиотеками и инструментами, необходимыми для реализации и настройки программных решений.

- знанием математики и логики. Знание математики, включая алгебру, анализ и теорию вероятностей, необходимо для анализа и обработки данных, что является ключевым компонентом исследовательской работы в области искусственного интеллекта. Понимание математической логики важно для формализации проблем и построения моделей искусственного интеллекта. Логическое мышление помогает структурировать задачи и разрабатывать эффективные алгоритмы для их решения.

Архитектор в области искусственного интеллекта

Описание

Часов в программе

Цель программы

Актуальность

Итоговая аттестация 14 часов

Компетенции

Способен применять методы и программные средства автоматизированного логического вывода и автоматизированной проверки гипотез

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 системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов

Способен использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения

Способен создавать и поддерживать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов

Способен осуществлять сбор и подготовку данных для систем искусственного интеллекта

Способен создавать и внедрять одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

Требования

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

Модули

Преподаватели

Якупов

Университет Иннополис

Астахов

Университет Иннополис

Корчагин

Университет Иннополис

Корнеева

Университет Иннополис

Андрющенко

Университет Иннополис

Профстандарт

Специальность

Отрасль

Ответственный за программу