Инженерия искусственного интеллекта
Магистерская программа Уральского федерального университета
Научись внедрять искусственный интеллект в жизнь
Научись внедрять искусственный интеллект в жизнь
09.04.01
направление подготовки «Информатика и вычислительная техника»
Очная
форма обучения
2 года
срок обучения
75 мест
на бюджетной основе
О программе
Современная профессияКто такой инженер искусственного интеллекта? Это специалист, который знает и машинное обучение, и методы/инструменты программной инженерии. Все это необходимо для создания масштабных комплексных программных систем.
Актуальные знанияВ программе подробно рассматривается применение искусственного интеллекта для нескольких предметных областей: компьютерное зрение, обработка естественного языка, информационная безопасность, предиктивная аналитика.
Проектное обучениеМагистр принимает решение, каким проектом заниматься — может выбрать исследовательский проект или практическую задачу, поставленную индустриальным партнером программы.
Для когоПрограмма ориентирована на выпускников бакалавриата ИТ, инженерных, математических, естественно-научных и экономических направлений.
Стартап как дипломРазработчики собственных инновационных проектов в области искусственного интеллекта имеют возможность защитить выпускную работу в формате «Стартап как диплом».
Высокая зарплатаСпециалист на позиции Machine Learning Engineer зарабатывает от 170 000 рублей в месяц (по данным hh.ru)
“
«К 2025 году 10% предприятий, внедряющих передовые методы разработки ИИ, будут приносить как минимум в три раза больше прибыли от своих усилий в области ИИ, чем 90% предприятий, которые этого не делают».
Профессия будущего
Научитесь создавать крупные прикладные программные системы, использующие искусственный интеллект.
После выпуска вы сможете работать на таких позициях, как:
После выпуска вы сможете работать на таких позициях, как:
- Инженер машинного обучения
- Инженер искусственного интеллекта
- Data Scientist
- Инженер данных
- Инженер MLOps
Учебный план
- Операционная система Linux
- Программирование на Python
- Математические основы искусственного интеллекта
- Машинное обучение
- Иностранный язык в сфере делового и профессионального общения
- Программная инженерия
- Инжиниринг данных
- Философия и методология науки
- Проектный практикум
- Математические основы искусственного интеллекта
- Машинное обучение
- Программная инженерия
- Глубокие нейронные сети на Python
- Автоматизация машинного обучения
- Иностранный язык в сфере делового и профессионального общения
- Методы доступа к данным (по выбору)
- Основы SQL (по выбору)
- Спортивный анализ данных (по выбору)
- Анализ временных рядов (по выбору)
- Проектный практикум
- Математические основы искусственного интеллекта
- Машинное обучение
- Компьютерное зрение
- Обработка естественного языка
- Иностранный язык в сфере делового и профессионального общения
- Проектный практикум Управление проектами ИИ (по выбору)
- Технические коммуникации (по выбору)
- Искусственный интеллект для информационной безопасности (по выбору)
- Спортивный анализ данных (по выбору)
- Производственная практика, научно-исследовательская работа
- Учебная практика, технологическая (проектно-технологическая)
- Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
Руководитель программы
Созыкин Андрей Владимирович
Кандидат технических наук, директор школы магистратуры ИРИТ-РТФ УрФУ. Организовал в УрФУ магистерские программы совместно со Сбером, Skill Factory, Школой анализа данных компании Яндекс. Занимался строительством суперкомпьютеров в Институте математики и механики УрО РАН и поиском сомнительных клиентов в Банке Точка. Область научных интересов: машинное обучение и анализ данных.
Команда преподавателей
Партнеры программы
Как стать студентом программы
Иметь диплом о высшем образовании
Предпочтительно в области ИТ, математики, физики, экономики или по инженерным направлениям подготовки
Зарегистрироваться в личном кабинете абитуриента УрФУ
Первый шаг к поступлению — регистрация в личном кабинете УрФУ
Пройти вступительные испытания
Задать вопрос
Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных УрФУ