Продвинутые технологии искусственного интеллекта: от базовых принципов к инженерным решениям

Основные определения искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта, история развития науки об искусственном интеллекте, эволюция и главные тренды систем искусственного интеллекта; классы решаемых задач с помощью систем искусственного интеллекта; основные параметры идентификации задач искусственного интеллекта: назначение, сфера применения, виды используемых знаний, временные аспекты решения задач.
Основные методы и подходы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, нейронные сети, эволюционные алгоритмы, логическое программирование и т. д.
Характеристики различных инструментальных средств для решения задач искусственного интеллекта, включая библиотеки программного обеспечения, фреймворки и платформы.
Основные принципы классификации и идентификации задач искусственного интеллекта, включая способы определения типа задачи и подходящих для её решения методов.
Основные типы задач искусственного интеллекта и их характеристики, а также принципы сбора исходной информации для формирования требований к решению задач.

Определять принадлежность проблемной области к классу решаемых задач с помощью систем искусственного интеллекта и основные параметры идентификации задач систем искусственного интеллекта;
Анализировать особенности проблемной области для выбора наиболее подходящих методов и инструментальных средств искусственного интеллекта;
Применять выбранные методы и инструментальные средства для решения конкретных задач искусственного интеллекта, учитывая их особенности и требования;
Оценивать эффективность применяемых методов и инструментальных средств в контексте конкретной проблемной области и задачи искусственного интеллекта;
Анализировать предметную область и выявлять основные аспекты, требующие применения методов искусственного интеллекта, с целью формирования соответствующих требований к решению задач;
Определять критерии эффективности и успешности решения задач с использованием методов искусственного интеллекта и включать их в требования к решению.

− культурой постановки и планирования последовательности решения задач анализа данных и классификации;
− навыками анализа реальных задач из различных предметных областей на уровне отдельных подходов и коллективами алгоритмов;
-навыками выбора оптимальных комбинаций методов и инструментальных средств для решения сложных задач искусственного интеллекта;
умением адаптировать и модифицировать существующие методы и инструментальные средства в соответствии с потребностями конкретной проблемной области;
-способностью применять передовые методы и инструментальные средства искусственного интеллекта для решения новых и нетривиальных задач, а также внедрять их в производственную и научную деятельность;
- навыками сбора, анализа и систематизации информации для создания комплексных требований к решению задач с применением методов искусственного интеллекта;
-умением взаимодействовать с заказчиками и специалистами предметной области для определения исходных данных и формулирования конкретных требований к решению задач.

− методы и программные средства автоматизированного логического вывода и автоматизированной проверки гипотез;
− основы методов оптимизации;
− технологии распределенной обработки данных;
− основные методы автоматизированного логического вывода и проверки гипотез, включая пропозициональное и предикатное логическое программирование, а также принципы их работы;

− применять методы и программные средства автоматизированного логического вывода и автоматизированной проверки гипотез;
− строить модель для прогнозирования временного ряда;
− использовать цифровые платформы анализа данных для решения профессиональных задач;
-настраивать и конфигурировать программные средства для автоматизированного логического вывода с учетом требований конкретной исследовательской задачи;
-применять методы автоматизированного логического вывода для формулирования и проверки гипотез в рамках научных исследований.

− навыками применения алгоритма проблемных ситуаций (алгоритма фаззинга);
− навыками адаптации программных средств автоматизированного логического вывода для решения разнообразных и нетривиальных задач в исследовательской деятельности;
− умением интегрировать различные методы и подходы автоматизированного логического вывода для создания эффективных инструментальных средств в области научных исследований.

- функции, задачи, навыки, содержание работы архитектора в области искусственного интеллекта;
− архитектуру, принципы, процесс, стадии и методологии разработки решений на основе ИИ.

− строить модель для рекомендательных систем;
− использовать контейнеризацию и развертывать модель в производство;
− решать проблемы переобучения и недообучения алгоритма.

− навыками анализа реальных задач из различных предметных областей на уровне отдельных подходов и коллективами алгоритмов.

− основные типы, источники больших данных, проблемы безопасности;
− методы и программный инструментарий технологий больших данных;
− технологии, методы и инструменты машинного обучения для решения профессиональных задач;
− основные метрики оценки результатов моделирования в машинном обучении, такие как точность, полнота, F1-мера, ROC-AUC и другие, а также понимание их применимости в различных типах задач.
− различные методы машинного обучения, их принципы работы, преимущества и недостатки, а также контексты их применения в зависимости от типа задачи и доступных данных.

− применять методы машинного обучения для работы с большими данными.
− определять подходящие метрики оценки и критерии качества для конкретных задач машинного обучения, учитывая их особенности и требования заказчика или предметной области;
− применять выбранные метрики для оценки качества построенных моделей, а также адаптировать их при необходимости в процессе моделирования.
− оценивать эффективность и пригодность различных методов машинного обучения для конкретных задач, а также проводить сравнительный анализ между ними на основе критериев качества и требований к решению задачи.

− навыками работы с библиотеками, программными платформами (фреймворками) и программными комплексами машинного обучения.
− навыками разработки собственных метрик оценки и критериев качества в случае отсутствия стандартных метрик или необходимости адаптации под конкретные условия задачи;
− умением использовать результаты оценки моделей для принятия решений о необходимости доработки моделей, выборе алгоритмов или техник обучения, а также оптимизации процесса моделирования.
− навыками принятия информированных решений при выборе оптимальных методов машинного обучения, учитывая специфику задачи, доступные ресурсы и ограничения, а также способностью адаптировать выбранные методы под конкретные условия и требования.

-нейронные сети: полносвязные, свёрточные и рекуррентные нейронные сети, методы обучения нейронных сетей, нейросетевые методы понижения размерности.

-применять методы машинного обучения и нейронных сетей.

-навыком построения полносвязной нейронной сети для задачи классификации; − основными принципами, возможностями и порядком применения методов обучения с учителем и без учителя для решения задач классификации данных.

− синтаксис и семантику основных языков искусственного интеллекта (Python, R) и основные приемы программирования на них;
− основные алгоритмы, используемые в языках программирования;
− принципы, содержание и области применения массово-параллельной обработки и анализа данных для ускорения машинного обучения;
− технологии распределенной обработки данных;
− принципы и содержание работы с распределенными кластерными системами;
− технологии и методы потоковой обработки данных.

− применять системы обработки и анализа больших массивов данных;
− применять системы контроля версий Git для разработки решений на основе языков программирования;
− применять язык SQL для прикладных решений;
− применять язык программирования Python и библиотеки при разработке решений на основе ИИ;
− визуализировать анализируемые данные;
− использовать шины данных (kafka) при обработке больших данных.

− языками программирования (Python, R) для реализации методов анализа и структурирования данных;
− основными инструментами для работы с данными (Git, Docker, CI/CD, RestAPI, Jupyter notebook, kaggle, Nvidia Cuda, VS, IntelliJIdea);
− навыками работы с основными библиотеками Python для визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly);
− математическими методами анализа данных.

− архитектуры современных нейронных сетей и их использование для решения профессиональных задач.

− поддерживать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов.

− способами улучшить качество модели с помощью методов Feature engineering;
− навыком использования библиотеки PyTorch, применения GPU в PyTorch;
− навыком построения полносвязной нейронной сети для задачи классификации;
− основными принципами, возможностями и порядком применения методов обучения с учителем и без учителя для решения задач классификации данных;
− методами машинного обучения и нейронных сетей.

− методы, инструментальные средства и стандарты статистического и описательного анализа данных;
− основные платформы данных (облачные и внутрикорпоративные), применяемые при разработке решений на основе ИИ.
− основные методы сбора и подготовки данных для систем искусственного интеллекта, включая различные техники обработки и разметки как структурированных, так и неструктурированных данных.

− использовать основные статистические методы анализа данных;
− проводить EDA - разведочный анализ данных.
− применять методы подготовки и разметки данных для машинного обучения, включая очистку, преобразование, выделение признаков и масштабирование, с целью создания качественного набора данных для обучения моделей.

− навыком BI-аналитики;
− языками запросов для обращения к СУБД.
− навыками эффективной подготовки и разметки как структурированных, так и неструктурированных данных, а также способностью проводить качественный анализ данных и выявлять ключевые особенности, необходимые для успешного применения машинного обучения.

-принципы и методы компьютерного зрения, включая алгоритмы обработки изображений, детектирования объектов, сегментации и классификации;
-основные принципы и методы обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), включая токенизацию, лемматизацию, синтаксический анализ, а также модели машинного обучения для работы с текстовыми данными;
-основные принципы и методы разработки рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений, включая алгоритмы коллаборативной фильтрации, контентной фильтрации, а также методы анализа данных и принятия решений;
-основные принципы и методы распознавания и синтеза речи, включая алгоритмы обработки аудиосигналов, модели глубокого обучения для распознавания речи и генерации речи;
-современные тенденции и направления развития в области искусственного интеллекта, включая перспективные сквозные цифровые субтехнологии.

-применять методы компьютерного зрения для решения прикладных задач, включая анализ и обработку изображений, распознавание объектов, а также создание компьютерного зрения в цифровых проектах.
-применять методы обработки естественного языка для решения прикладных задач, включая анализ текстов, выделение ключевой информации, классификацию и кластеризацию текстов, а также создание NLP-решений в цифровых проектах.
-применять методы рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений для решения прикладных задач, включая анализ пользовательского поведения, прогнозирование предпочтений пользователей, исследование данных и принятие решений на их основе.
-применять методы распознавания и синтеза речи для решения прикладных задач, включая распознавание речи, генерацию речи, а также создание и интеграцию речевых интерфейсов в цифровые проекты.
-применять новейшие методы и технологии в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий для решения прикладных задач и участия в проектах, включая адаптацию их под конкретные сценарии использования.

-навыками участия в реализации проектов по компьютерному зрению, включая разработку и настройку алгоритмов обработки изображений, выбор и настройку моделей машинного обучения, а также интеграцию полученных решений в цифровые системы.
-навыками участия в реализации проектов по обработке естественного языка, включая разработку и настройку алгоритмов обработки текстов, выбор и настройку моделей машинного обучения, а также интеграцию полученных решений в цифровые системы.
-навыками участия в реализации проектов по рекомендательным системам и системам поддержки принятия решений, включая разработку и настройку алгоритмов, выбор и настройку моделей машинного обучения, а также интеграцию полученных решений в цифровые системы.
-навыками участия в реализации проектов по распознаванию и синтезу речи, включая разработку и настройку алгоритмов обработки аудиосигналов, выбор и настройку моделей машинного обучения, а также интеграцию полученных решений в цифровые системы.
-навыками участия в реализации проектов по перспективным сквозным цифровым субтехнологиям искусственного интеллекта, включая способность к инновационному мышлению, экспериментированию и адаптации к изменяющимся требованиям рынка.

-основные принципы и методы компьютерного зрения, включая алгоритмы обработки изображений, детектирования объектов, сегментации и классификации.
-основные методы и технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), такие как токенизация, лемматизация, синтаксический анализ, а также модели машинного обучения для работы с текстовыми данными.
-основные принципы и методы разработки рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений, включая алгоритмы коллаборативной фильтрации, контентной фильтрации, а также методы анализа данных и принятия решений.
-основные принципы и методы распознавания и синтеза речи, включая алгоритмы обработки аудиосигналов, модели глубокого обучения для распознавания речи и генерации речи.
-современные тенденции и направления развития в области искусственного интеллекта, включая перспективные сквозные цифровые субтехнологии.

-участвовать в реализации проектов по компьютерному зрению, включая разработку алгоритмов обработки и анализа изображений, выбор и настройку моделей машинного обучения, а также интеграцию с другими компонентами системы.
-участвовать в реализации проектов в области обработки естественного языка, включая предобработку текстов, разработку и настройку моделей для анализа текста, а также интеграцию полученных решений в цифровые системы.
-участвовать в реализации проектов в области рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений, включая сбор и анализ данных, разработку и настройку моделей, а также оценку и оптимизацию качества рекомендаций и принимаемых решений.
-участвовать в реализации проектов в области распознавания и синтеза речи, включая обработку и анализ аудиоданных, разработку и настройку моделей распознавания и синтеза речи, а также интеграцию полученных решений в цифровые системы.
-участвовать в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта, включая осуществление исследовательской работы, разработку новых методов и подходов, а также адаптацию существующих технологий под новые задачи.

-навыками создания и внедрения комплексных решений на основе компьютерного зрения, включая умение адаптировать и оптимизировать алгоритмы и модели для конкретных задач, а также проведение тестирования и оптимизации полученных результатов.
-навыками создания и внедрения комплексных решений на основе обработки естественного языка, включая способность к адаптации методов и моделей под конкретные задачи и контексты использования, а также оптимизацию и тестирование полученных результатов.
-навыками создания и внедрения комплексных решений на основе рекомендательных систем и систем поддержки принятия решений, включая способность адаптировать и оптимизировать модели под конкретные задачи и контексты использования, а также проведение тестирования и оценки эффективности полученных решений.
-навыками создания и внедрения комплексных решений на основе распознавания и синтеза речи, включая способность адаптировать и оптимизировать модели под конкретные задачи и контексты использования, а также проведение тестирования и оптимизации полученных результатов.
-навыками создания и внедрения инновационных решений на основе перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта, включая способность к инновационному мышлению, экспериментированию и быстрой адаптации к изменяющимся требованиям и условиям рынка.