Системы прикладного искусственного интеллекта

кафедра технологий обработки и защиты информации

• 06.001 Программист
• 06.003 Архитектор программного обеспечения
• 06.015 Специалист по информационным системам
• 06.028 Системный программист
• 40.011 Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам

Письменный вступительный экзамен «Компьютерные и математические науки» (разделы: математика; информационные системы; информационные технологии).

• Компетенции в области технологий поверхностного и глубокого машинного обучения, нейронные сети, анализ больших данных.
• Компетенции в разработке алгоритмов и программного обеспечения для систем распознавания образов, обработки изображений, текста, речи, анализа данных, информационной безопасности.
• Опыт создания комплексных систем прикладного искусственного интеллекта, основанных на интеграции различных техник и алгоритмов машинного обучения.
• Опыт выполнения исследований и разработок в сфере высоких компьютерных технологий в рамках общего направления программы.
• Участие в НИОКР, выполняемых на кафедре по указанным направлениям с возможностью поступления в аспирантуру.

• АО «Концерн Созвездие»
• ООО «Техномаркет»
• ЗАО «Инлайн групп Центр»
• ООО «Неткрекер»
• ООО «СмартГрейд»
• ФАУ «ГНИИИ ПТЗИ»
• НПО «Инфобезопасность»
• ООО «Neoflex»

• Машинное обучение и глубокие нейронные сети
• Искусственный интеллект
• Нечеткие модели и алгоритмы принятия решений
• Компьютерная лингвистика
• Математические и компьютерные методы обработки изображений
• Системный анализ и моделирование сложных систем
• Анализ больших данных
• Стеганография и цифровые водяные знаки
• Системы поддержки принятия решений
• Инновационный менеджмент в сфере высоких технологий
• Разработка приложений для систем машинного обучения

В организациях и предприятиях, занимающихся разработкой информационных систем широкого профиля, в вузах, в научно-исследовательских организациях занимающихся созданием и развитием систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Возможно дальнейшее обучение в аспирантуре.

Бережнов Никита Игоревич, выпускник 2022 года, код-ревьюер Data Science / Data Analyst Яндекс Практикум:

Программа дала обширные знания в сфере машинного обучения, в области обработки изображений и нейронный сетей. Познакомился с BigData и обработкой естественного языка с использованием современных библиотек языка Python. Считаю, что данная программа отвечает всем заявленным требованиям и будет полезна для всех, кто хочет связать себя с IT.

Господарикова Ирина Сергеевна, выпускница 2021 года, cтарший аудитор и специалист Data Science, ЦЧБ, Сбер:

Программа даёт твёрдую теоретическую базу и значительное количество практических навыков, необходимых для работы в области Data Science. Со мной осталось качественное представление о горизонтах и возможностях технологий в области ИИ и машинного обучения, которое здорово помогает в работе, направляет мои исследования. Такое цельное понимание было получено благодаря данной программе и научной работе под руководством опытных и компетентных преподавателей.