Русскоязычная магистерская программа для тех, кто хочет получить опыт решения задач по прикладному искусственному интеллекту «Практические аспекты использования платформы российского прикладного искусственного интеллекта RAZUM AI» в ПИШ ДВФУ и в научно-образовательном центре «Технологии искусственного интеллекта» МГТУ им. Н.Э. Баумана (заключено соглашение) и усилить навыки промышленной разработки высоконагруженных систем.

ПРОГРАММА РАССЧИТАНА НА ПОДГОТОВКУ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО СЛЕДУЮЩИМ НАПРАВЛЕНИЯМ

1. Построение модели обучения — обучение и валидация моделей (графы, гиперграфы, сети, деревья и их композиции: XGBoost, CatBoost и другие, модели кластеризации, рекомендаций, ранжирования, искусственные нейронные сети, классические модели регрессии и классификации), ведение в глубинное обучение, оптимизация программного кода. Создание пайплайнов графовых и сетевых моделей, валидация моделей, оптимизация заданных метрик и интерпретация результата. Профессия по направлению: Chief Data Officer, Data Analyst, Data Scientist, Researcher in Data Science

2. Внедрение алгоритмов в промышленную эксплуатацию — написание алгоритмов, не требующих прямого кодирования, внедрение модели в бизнес-процессы и промышленную эксплуатацию. Профессия по направлению: DevOps / MLOps, Data Engineer, ML Engineer

3. Сбор и обработка данных — создание пайплайнов работы с данными: настройка процессов регулярного сбора данных (скрапинг и парсинг, результаты соц. опросов и т.д.), настройка процессов обработки, очистки, верификации и хранения данных.

ДЛЯ КОГО ПОДХОДИТ ПРОГРАММА

1. Выпускнику ВУЗа, поступающему сразу после окончания бакалавриата (непрерывное образование)

2. IT-специалисту или Бизнес-аналитику, поступающему для повышения своего уровня знаний в области прикладного искусственного интеллекта

3. Специалисту из другой сферы, поступающему для успешного старта в карьере ML-специалиста

СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ
3-4 обязательных курса в семестр
дисциплины по технологии искусственного интеллекта, разработке пайплайнов, теории графов и сетей, аналитическим, социальным и экономическим сетям, машинному обучению

В течение обучения
8 курсов по выбору во время обучения

Проекты
В течение 1-го года обучения:
годовой проект по прикладному искусственному интеллекту RAZUM AI 
В течение 2-го года обучения:
проект по big data и магистерская диссертация

КЛЮЧЕВЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА:

Удобное время занятий. Занятия проходят вечером в режиме реального времени, затем записи занятий можно пересматривать.
Дополнительные курсы. В процессе обучения выбор дополнительных курсов для более углубленного изучения программы. 
Отсрочка от армии. Отсрочка от призыва граждан на военную службу предоставляется обучающимся, в соответствии с Законодательством РФ.
Индивидуальный подход. Преподаватели доступны для общения в чатах, видеоконференциях и на занятиях в режиме реального времени.
Студенческие привилегии. Полный доступ ко всем информационным ресурсам университета, размещение в кампусе на о. Русский, свободное посещение кампуса, льготы для студентов. 

ВЫПУСКНИКИ:

Старт карьеры по направлению бизнес-аналитика, прикладной искусственный интеллект, анализа данных и машинного об учения.
Возможность претендовать на позиции:  Chief Data Officer, Data Analyst, Data Scientist, Researcher in Data Science, DevOps / MLOps, Data Engineer, ML Engineer, Business analyst
Начать академическую карьеру. Заняться исследованиями в области Data Science или Machine Learning в аспирантуре в России или за рубежом