Технологии инженерии данных в области искусственного интеллекта

Программа "Технологии инженерии данных в области искусственного интеллекта" направлена на получение слушателями компетенций, необходимых для разработки и применения технологических решений в области искусственного интеллекта, работы с инструментами подготовки и анализа больших данных, решения задач машинного обучения.

Курс открывает двери в захватывающий мир данных, где каждый нюанс превращается в возможность для развития и инноваций. Курс не ограничивается изучением отдельных аспектов инженерии данных, а предлагает комплексный подход к формированию ключевых компетенций, необходимых для успешной работы в этой области: от основных концепций машинного обучения до разработки систем анализа больших данных.  Вы научитесь не просто обрабатывать информацию, но делать это с применением передовых методов и технологий инженерии данных, классифицировать и идентифицировать разнообразные задачи искусственного интеллекта, выбирать наиболее подходящие методы и инструментальные средства для их решения, разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения самых разнообразных задач, начиная от простых классификаций и до сложных прогнозов.

У вас сложится полное представление о том, как работать с данными в современном мире!

Вы научитесь создавать и поддерживать системы искусственного интеллекта на основе передовых нейросетевых моделей и методов, а также системы анализа больших данных, которые помогут извлекать ценную информацию из огромных массивов. Вы сможете создать и внедрить одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта и на практике применить свои новые навыки.

В основе программы - актуальные практические задания и кейсы, связанные с большими данными и обработкой неструктурированной информации на естественном языке. Реальные кейсы и датасеты предоставлены индустриальными партнёрами ТУСУР - российскими ИТ-компаниями, применяющими технологии интеллектуальной обработки данных для решения своих производственных задач.

Программа предназначена для широкой аудитории слушателей с базовыми навыками в области информационных технологий и программирования на высокоуровневом языке.

По окончании курса Вы будете знать:

• особенности проблемной и предметной областей, в которых применяются системы искусственного интеллекта;
• методы и инструментальные средства искусственного интеллекта, их характеристики и возможности;
• типы задач машинного обучения и их применимость к различным ситуациям;
• методы машинного обучения и их характеристики;
• принципы работы и возможности систем искусственного интеллекта;
• различные типы искусственных нейронных сетей и их характеристики;
• принципы работы и возможности искусственных нейронных сетей;
• принципы работы и архитектуры систем обработки больших данных, включая хранение, подготовку и извлечение информации;
• принципы и методы обработки больших данных, включая удаленную, распределенную и объединенную аналитику;
• основы перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта и их применение.

 По окончании курса Вы будете уметь:

• классифицировать задачи систем искусственного интеллекта в соответствии с особенностями проблемной и предметной областей;
• анализировать особенности проблемной области и выбирать соответствующие методы и инструментальные средства искусственного интеллекта для решения задач;
• оценивать эффективность методов машинного обучения и выбирать наиболее подходящие для конкретной задачи.
• оценивать и выбирать инструментальные средства, которые наилучшим образом соответствуют поставленной задаче и требованиям проекта;
• разрабатывать модели машинного обучения, учитывая специфику задачи и доступные данные;
• создавать системы искусственного интеллекта, включая разработку и интеграцию моделей и методов машинного обучения;
• анализировать требования и определять, какие классы задач машинного обучения необходимы для достижения поставленных целей;
• разрабатывать системы искусственного интеллекта на основе моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств;
• разрабатывать программные компоненты для обработки, анализа и управления большими данными, учитывая их варианты использования, определения и словари;
• разрабатывать программные компоненты.

 По окончании курса Вы будете владеть навыками:

• идентификации задач систем искусственного интеллекта в различных областях применения;
• практического применения методов и инструментальных средств искусственного интеллекта для решения задач в различных проблемных областях;
• проведения анализа требований и определения необходимых классов задач машинного обучения для эффективного решения поставленной задачи.
• проведения сравнительного анализа методов машинного обучения и принятия обоснованных решений о выборе оптимального метода
• использования инструментальных средств для решения задач машинного обучения и опытом оценки их эффективности;
• использования моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи;
• реализации и настройки моделей искусственных нейронных сетей и инструментальных средств для решения поставленной задачи;
• использования результатов анализа больших данных, описания и управления качеством и достоверностью этих данных.

Профессиональные

Нет