Искусственный интеллект: разработка и обучение интеллектуальных систем - программа бакалавриата факультета искусственного интеллекта РУДН

Почему стоит поступить в магистратуру на факультете искусственного интеллекта

Степень магистра в самой перспективной сфере = гарантированное трудоустройство.

95%

отраслей российской экономики будут применять искусственный интеллект к 2030 году

1 000 000

человек — дефицит кадров в российской IT-отрасли

Прохождение практик и стажировок в ведущих IT-компаниях: «Альфа-банк», «Сбербанк России», «Яндекс», «В Контакте», «Х5 Групп».

Учебный процесс

Удобное время занятий

лекции и семинары проходят в вечернее время для комфортного сочетания учебы и работы

Практикоориентированность

семинарские занятия с экспертами-практиками из ведущих компаний индустрии и решение реальных кейсов, а также разработка собственных проектов

Оптимизированный учебный план

только необходимые профильные дисциплины

Вас ждет

Обучение в аудиториях, оснащенных высокотехнологичным оборудованием, дающим возможность за короткое время обучить разные модели нейронных сетей.

Суперкомпьютер способный выполнять сложные вычисления и обрабатывать большие объемы данных с высокой скоростью.

Выполнение проектов под заказ компаний-партнеров и воплощение собственных идей в лаборатории искусственного интеллекта под руководством квалифицированных наставников.

Получение актуальных знаний от преподавателей — практикующих специалистов из крупнейших IT-компаний.

Прохождение практик и стажировок компаниях — лидерах рынка: «Альфа-банк», «Сбербанк России», «Яндекс», «В Контакте» и др.

Успех = теория + практика!

Учебная

на 1 курсе, в ходе которой вы углубитесь в мир IT и познакомитесь с особенностями работы в сфере высоких технологий в Лаборатории ИИ и компаниях-партнерах

Производственная

на 2 курсе, которая позволит применить полученные знания в работе в Лаборатории ИИ и компаниях-партнерах — «Альфа-банк», «Сбер», «Яндекс», «ВКонтакте»

Преддипломная

на 2 курсе, направленная на сбор материалов для написания выпускной квалификационной работы

Дисциплины программы

«Методы машинного обучения»
методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам автоматически обучаться на основе данных и делать предсказания или принимать решения без явного программного задания

«Глубинное обучение»
вид машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей, которые самообучаются на большом наборе данных

«Методы отптимизации»
методы построения алгоритмов нахождения оптимального (минимального или максимального) значения некоторой функции

«Компьютерное зрение»
область искусственного интеллекта, которая занимается созданием программ и систем, позволяющих компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео

«Управление проектами и Agile»
цель Agile, как подхода к управлению проектами, увеличить скорость создания качественных продуктов, минимизируя при этом возможные риски ошибок в ходе выполнения задач

А также ряд других важных и взаимодополняющих дисциплин.

Карьера

В каких отраслях работают специалисты в области искусственного интеллекта:

IT-корпорации и банки
Консалтинговые и аудиторские компании
Розничная торговля и e-com
Органы государственной власти и государственные корпорации
Научно-исследовательские центры и институты
Медицина, игровая индустрия, промышленность, транспорт и др.

Работодатели ищут специалистов

JUNIOR
от 170 000₽: опыт работы до года

MIDDLE
от 250 000₽: опыт работы 1-3 года

SENIOR
от 300 000₽: опыт работы более 3 лет

Перед выпускниками факультета откроется широкий спектр профессий для дальнейшей работы

Data Engineer — специалист, который занимается построением и обслуживанием инфраструктуры для работы с данными, а также их предварительной обработкой

Machine Learning Engineer — специалист, который создает и обучает алгоритмы работы с большими данными

DevOps-инженер — универсальный IT-специалист, который работает над запуском программного обеспечения. Профессия DevOps-инженера совмещает множество профессий: системного администратора, разработчика, тестировщика и менеджера

MLOps-инженер — занимается операционными аспектами развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения

Data Scientist — специалист, который создаёт инструменты для решения задач бизнеса. Для этого он использует навыки анализа данных и построения моделей машинного обучения. Data Scientist работает на стыке трёх областей знания: статистики, машинного обучения и программирования

Техноэтик — занимается решением этических проблем, возникающих в процессе развития технологий; исследует вопросы определения ответственности за последствия внедрения прорывных технологических решений и разрабатывает нормативно-правовые основы практик применения технологий

Prompt-инженер — специалист, который формирует запросы для больших языковых моделей, таких как ChatGPT

и множество других актуальных и перспективных профессий

Поступление

Вступительное испытание в виде конкурса портфолио — отличная возможность сменить сферу деятельности и открыть новые горизонты!

Учебный план Портфолио

Способы подачи документов

Через Суперсервис «Поступление в вуз онлайн» федеральной государственной информационной системы «Единый портал государственных и муниципальных услуг (функций)» (ЕПГУ)

Лично ( г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6)

Контактная информация

ТЕЛЕФОН: +7 903 203-52-42 ЭЛ. ПОЧТА: ai-priem@rudn.ru

Управление данными и искусственный интеллект