Инженерия искусственного интеллекта

Магистерская программа Уральского федерального университета

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 профессия
Кто 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 знания
В программе подробно рассматривается применение искусственного интеллекта для нескольких предметных областей: компьютерное зрение, обработка естественного языка, информационная безопасность, предиктивная аналитика.
Проектное обучение
Магистр принимает решение, каким проектом заниматься — может выбрать исследовательский проект или практическую задачу, поставленную индустриальным партнером программы.
Для кого
Программа ориентирована на выпускников бакалавриата ИТ, инженерных, математических, естественно-научных и экономических направлений.
Стартап как диплом
Разработчики собственных инновационных проектов в области искусственного интеллекта имеют возможность защитить выпускную работу в формате «Стартап как диплом».
Высокая зарплата
Специалист 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:

  • Инженер машинного обучения
  • Инженер искусственного интеллекта
  • Data Scientist
  • Инженер данных
  • Инженер MLOps
Учебный план
Первый семестр
  • 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
Второй семестр
  • 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
Третий семестр
  • 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)
Четвертый семестр
  • 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
+7 (343) 375-93-71
rtf.priem@urfu.ru
620002, г. Екатеринбург, ул. Мира, 32
Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных УрФУ