III уровень

Руководитель проектов в области искусственного интеллекта

Университет Иннополис
156 часов длительность
Онлайн формат
Базовый уровень
1 поток 03.06-07.10.2024
2 поток 10.06-07.10.2024

Описание

Курс направлен на получение компетенций руководителя проектов в области информационных технологий. Образовательная программа позволит погрузиться в сферу управления ИТ-проектами, включая управление ресурсами, моделирование бизнес-процессов и применение технологий ИИ в профессиональной деятельности.

Образовательная программа состоит из двух блоков — введение в базовые технологии ИИ и управление проектами в сфере ИТ. Курс включает в себя темы по основам профессии проджект-менеджера, цифровой экономики и ИИ, планированию проекта, финансовому менеджменту и др. В конце — защита проектной работы по обработке данных.

Курс проходит в дистанционном формате, поэтому присоединиться к занятиям можно из любого города или региона. Слушатели получают обратную связь к выполненным домашним заданиям. Это позволит лучше разобраться в материалах курса и быстрее усвоить новую информацию. В конце участники выполняют учебный проект.

Кому подойдет программа:

— разработчикам;

— руководителям, желающим перейти в ИТ-проекты;

— студентам ИТ-направлений;

— специалистам, желающим сменить сферу деятельности.

Чему вы научитесь:

— узнаете об особенностях управления ИТ-проектами;

— выстраивать бизнес-процессы;

— распределять ресурсы проекта;

— овладеете на базовом уровне понятийным аппаратом и сквозными технологиями в области ИИ.

Часов в программе
57 часов
лекции
26 часов
практика
61 час
самостоятельная
4 часа
промежуточная аттестация
8 часов
итоговая аттестация
156 часов
всего
Цель программы
Целью подготовки слушателей по Программе является совершенствование компетенций в области искусственного интеллекта и машинного обучения, необходимых для профессиональной деятельности по специальности руководитель проектов в области искусственного интеллекта.
Актуальность
Технологии искусственного интеллекта все шире применяются на практике. Проекты в области искусственного интеллекта применяются для решения бизнес-задач и распространяются среди массовой аудитории. Успешная реализация инновационных проектов возможна не только при наличии команды. Для разработки востребованных проектов в области искусственного интеллекта требуются такие навыки, как понимание технологических трендов и преимуществ ИИ, выстраивание рабочих процессов, управление жизненным циклом ИТ-проектов.

Руководитель проектов должен знать, как проводится тестирование и опытная эксплуатация систем ИИ.
Итоговая аттестация 8 часов
защита проектной работы

Компетенции

Профессиональные


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

Классифицирует и идентифицирует задачи систем искусственного интеллекта в зависимости от особенностей проблемной и предметной областей

Уметь:

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

Владеть:

Собирает исходную информацию и формирует требования к решению задач с использованием методов искусственного интеллекта

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

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

Уметь:

Проводит тестирование и опытную эксплуатацию систем искусственного интеллекта

Владеть:

Проводит тестирование и опытную эксплуатацию систем искусственного интеллекта

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

Проводит анализ требований и определяет необходимые классы задач машинного обучения

Уметь:

Определяет метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей

Владеть:

Принимает участие в оценке и выборе используемых методов машинного обучения

Способен использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения
Знать:

Осуществляет оценку и выбор инструментальных средств для решения поставленной задачи

Уметь:

Разрабатывает модели машинного обучения для решения задач

Владеть:

Создает, поддерживает и использует системы искусственного интеллекта, включающие разработанные модели и методы, с применением выбранных инструментов машинного обучения

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

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

Уметь:

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

Владеть:

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

Требования

Требования к компетенциям, которыми должен обладать гражданин при поступлении на Образовательную программу:

- знание принципов работы современных информационных технологий и программных средств, базовое знание терминологии в области Управления ИТ проектами, разработки программных систем;

- знание основ системного анализа, понимание проектирования бизнес-процессов и работа с инструментами визуализации данных;

- желательным будет базовое знание языка sql и опыт работы с реляционными или нереляционными базами данных;

- базовое владение MS Power Point или российских аналогов.

Иные требования и рекомендации для обучения по программе

Требования к компетенциям, которыми должен обладать гражданин при поступлении на Образовательную программу:

- знание принципов работы современных информационных технологий и программных средств, базовое знание терминологии в области Управления ИТ проектами, разработки программных систем;

- знание основ системного анализа, понимание проектирования бизнес-процессов и работа с инструментами визуализации данных;

- желательным будет базовое знание языка sql и опыт работы с реляционными или нереляционными базами данных;

- базовое владение MS Power Point или российских аналогов.

Модули

свернуть
50ч
Модуль 1 Искусственный интеллект в ИТ-индустрии
Введение в Цифровую трансформацию бизнес-процессов Профессия менеджер проектов, основанных на цифровых данных. Современные роли инженеров в работе с данными Сквозные технологии и цифровая экономика. Экономика данных Виды данных (Реляционные, Большие Данные, потоковые). SQL как стандарт формализованного языка работы с данными Аналитика данных и сбор требований для цифрового продукта Введение в Архитектуру Данных. Основные компоненты Введение в Архитектуру Машинного Обучения. Основные компоненты Стандарты в рамках регулирования данных (Data Governance) Введение в искусственный интеллект и машинное обучение (сильный ИИ). Задачи ИИ. Примеры самых популярных алгоритмов. Разметка данных и проверка гипотез Введение в безопасность данных. Чувствительные и персональные данные Введение в системы распределенного реестра. Пример использования Введение в квантовые технологии Этика в сфере Искусственного интеллекта
98ч
Модуль 2 Управление проектами в ИТ-индустрии в области искусственного интеллекта
Жизненный цикл проекта и цифрового продукта Стандарт работы с данными CRISP-DM Стандарт работы с данными ASUM-DM Метрики качества цифрового продукта ИИ и машинного обучения. Риски и предположения реализации цифрового продукта Введение в CI / CD процессы. Команды поддержки продукта и проведения непрерывных релизов Формирование команды инженеров для реализации проекта. Коммуникация и управление Финансовый менеджмент цифрового продукта. Управление бюджетом Основы моделирования бизнес- процессов. Введение в бизнес- модель Стандарты Waterfall, Kanban, Agile, Scrum для разработки ИИ и машинного обучения Финансовый менеджмент. Как защитить проект перед заказчиками?
50ч
Модуль 1 Искусственный интеллект в ИТ-индустрии
Введение в Цифровую трансформацию бизнес-процессов Профессия менеджер проектов, основанных на цифровых данных. Современные роли инженеров в работе с данными Сквозные технологии и цифровая экономика. Экономика данных Виды данных (Реляционные, Большие Данные, потоковые). SQL как стандарт формализованного языка работы с данными Аналитика данных и сбор требований для цифрового продукта Введение в Архитектуру Данных. Основные компоненты Введение в Архитектуру Машинного Обучения. Основные компоненты Стандарты в рамках регулирования данных (Data Governance) Введение в искусственный интеллект и машинное обучение (сильный ИИ). Задачи ИИ. Примеры самых популярных алгоритмов. Разметка данных и проверка гипотез Введение в безопасность данных. Чувствительные и персональные данные Введение в системы распределенного реестра. Пример использования Введение в квантовые технологии Этика в сфере Искусственного интеллекта
98ч
Модуль 2 Управление проектами в ИТ-индустрии в области искусственного интеллекта
Жизненный цикл проекта и цифрового продукта Стандарт работы с данными CRISP-DM Стандарт работы с данными ASUM-DM Метрики качества цифрового продукта ИИ и машинного обучения. Риски и предположения реализации цифрового продукта Введение в CI / CD процессы. Команды поддержки продукта и проведения непрерывных релизов Формирование команды инженеров для реализации проекта. Коммуникация и управление Финансовый менеджмент цифрового продукта. Управление бюджетом Основы моделирования бизнес- процессов. Введение в бизнес- модель Стандарты Waterfall, Kanban, Agile, Scrum для разработки ИИ и машинного обучения Финансовый менеджмент. Как защитить проект перед заказчиками?

Преподаватели

Якупов

Азат Шавкатович

Университет Иннополис

Преподаватель

Астахов

Алексей Евгеньевич

Университет Иннополис

ассистент ИТ-тренера Центра специализированной ИТ-подготовки Института дополнительного образования

Корчагин

Илья Павлович

Университет Иннополис

преподаватель курсов повышения квалификации

Корнеева

Елена Игоревна

Университет Иннополис

Преподаватель

Андрющенко

Георгий Дмитриевич

Университет Иннополис

ассистент ИТ-тренера Центра специализированной ИТ-подготовки Института дополнительного образования

Авторизуйтесь чтобы записаться

Профстандарт

Специалист по большим данным

06.042

Специальность

Руководитель проектов в области искусственного интеллекта (AI PM)

Отрасль

Промышленность

Ответственный за программу