Цель образовательной программы

Подготовка высококвалифицированных специалистов, способных проводить фундаментальные и прикладные исследования в области искусственного интеллекта, разрабатывать инновационные решения, а также внедрять передовые технологии машинного обучения и аналитики данных для решения сложных задач в различных отраслях науки и промышленности.

Перечень должностей специалиста

• Исследователь в области искусственного интеллекта в институтах и лабораториях;
• Научный сотрудник в академической сфере;
• Исследователь в R&D; технологических компаний;
• Инженер по искусственному интеллекту;
• Специалист по машинному обучению и алгоритмах обработки данных в технологических компаниях;
• Архитектор искусственного интеллекта в задачах индустрии, здравоохранении, транспорта и финансов;
• Специалист по работе с большими данными и проектировщик программного обеспечения в области искусственного интеллекта;
• Инженер по разработке систем для автономных роботов и роботизированных систем с использованием искусственного интеллекта (в промышленности ил для создания беспилотных систем);
• Разработчик продуктов и стартапов на базе искусственного интеллекта;
• Специалист по компьютерному зрению и системам анализа изображений и видео;
• Специалист в области обработки естественного языка;
• Консультант по вопросам применения и разработки систем искусственного интеллекта и машинного обучения.

Результаты обучения

• Выбирать и (или) формулировать соответствующий подход к реализации научного исследования на стыке наук;
• Выбирать и использовать оптимальные методы обработки и интерпретации эмпирических или расчетных данных;
• Ставить и решать прикладные задачи в условиях неопределенности;
• Генерировать новые, сложные идеи и знания, доходчиво объяснять их широкой публике и ученым посредством письменных работ и риторики;
• Составлять и оформлять научные отчеты, научную и техническую документацию, писать статьи в рейтинговые издания;
• Взаимодействовать с руководителем научной работы, рецензентом и редактором журнала в процессе написания и опубликования статей;
• Владеть подходами и инструментами описания и анализа компьютерных систем, их компонентов и алгоритмов, доказательства свойств алгоритмов, протоколов и программ а также уметь организовывать и реализовать работу.
• Определить объем и задачи исследований с теоретической и практической составлять и ориентацией на программирование, кодирование и вычисления; составлять и оформлять научные отчеты, научную и техническую документацию в процессе написания диссертации и/или публикации статьи в рейтинговых изданиях.
• Синтезировать и (или) подбирать соответствующий подход к реализации научно-экспериментального исследования на стыке наук; выбирать и использовать методы обработки и интерпретации данных; ставить и решать прикладные задачи относительно соответствующих моделей, алгоритмов и архитектур.
• Применять проектный подход науке: распределять ресурсы И B организовывать труд в соответствие с Agile манифестом; анализировать риски и взаимодействовать с заинтересованными сторонами на основе принципов гибкого подхода.
• Объяснять сложные идеи создавать концептуальные диаграммы, И описывающие строение систем, явления и процессы.
• Формализовать алгоритмы, вычислительные модели и компьютерные программы, анализировать их свойства; использовать формальную модель для представления результатов.
• Критически анализировать свойства различных классов аналитических задач и аргументировано синтезировать метод их решения с учетом аспектов валидации и интерпретации результатов.