09.04.03 Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений

Программа "Искусственный интеллект и машинное обучение в управлении и принятии решений”  направлена на формирование комплексных компетенций: интеллектуального анализа данных, разработки прогностических и диагностических моделей, интеллектуальных систем, основанных на знаниях и данных.

Выпускники магистратуры умеют собирать, обрабатывать и анализировать данные различной природы - табличные, текстовые, сигналы, изображения и видео, разрабатывать дизайн исследования, строить pipelines, выполнять исследования от сбора данных до представления и интерпретации результатов анализа. Выпускники умеют разрабатывать базы знаний, сервисы их обработки, позволяющие применять знания к решению различных задач. 

Актуальность образования.

Специалистам в области искусственного интеллекта - Data scientists, Data analytics, Data engineers, разработчикам интеллектуальных систем и сервисов предлагают работу компаниях всех отраслей экономики: банки, медицина, ритейл, телеком, промышленность, образование, медиа, ИТ, безопасность и др. В современной инновационной экономике с постоянным ростом уровня информатизации, искусственный интеллект – одна из самых востребованных профессий. Примеры задач выпускников программы:

• Экономика. Прогнозирование тенденций рынка и управление рисками;
• Медицина. Прогнозирование развития заболеваний;
• Банки. Прогнозирование возврата кредита;
• Розничная торговля. Оптимизация ассортимента, управление запасами, персонализация рекомендаций покупателям.
• Маркетинг. Прогнозирование спроса, поведения потребителей и ценообразования;
• Телекоммуникации. Улучшение сетевых операций,  качества обслуживания, предсказание оттока клиентов и разработка новых продуктов и услуг.

Практические навыки магистров:

• обработка и анализ данных методами статистического анализа и машинного обучения;
• построение прогностических моделей, классификация объектов из различных областей, выявление скрытых закономерностей;
• обработка текста и его формализация;
• формирование датасетов
• управление данными предприятия, в том числе разработка баз данных и знаний, создание онтологий предметной области;
• принятие решений, основанных на интеллектуальном анализе данных;
• разработки на языках R и Python;
• использования технологий Big Data.

Основные изучаемые дисциплины: статистический анализ данных, машинное обучение, нейронные сети, методология интеллектуального анализа данных, компьютерная лингвистика, обработка сигналов и изображений, инженерия знаний, системы поддержки принятия решений, коллективная разработка интеллектуальных систем.

Партнерами программы магистратуры являются лидирующие IT-компании Дальнего Востока, ведущие научные и образовательные организации России:

• Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской Академии Наук (ИАПУ ДВО РАН);
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ);
• Российской ассоциации искусственного интеллекта,
• Тихоокеанский океанологический институт (ТОИ) ДВО РАН;
• FarPost;
• DNS.

Тесное взаимодействие с партнерами обеспечивает студентам доступ к последним технологиям, актуальным знаниям и передовым практикам, что позволяет им учиться на реальных кейсах, применять полученные навыки в реальной среде. С участием представителей IT-компаний формируются и актуализируются учебные планы, развивается система преемственности. Выпускники-сотрудники IT-компаний тесно общаются со студентами и способствуют высокому проценту трудоустройства. Это достигается за счет того, что партнеры работают с магистрантами с 1 курса. 

Особенности реализации образовательного процесса в ВВГУ:

• программа объединяет два трека искусственного интеллекта: Системы основанные на данных и на знаниях
• высококвалифицированный профессорско-преподавательский состав (доктора и кандидаты наук, большинство из которых удостоены почетных званий и наград, имеют патенты на изобретения, вносят весомый вклад в развитие научных исследований, являются обладателями премий и грантов, заслуженные деятели науки);
• участие в образовательном процессе data scientists из индустрии
• ориентация учебного процесса магистратуры на научно-исследовательскую и инновационную деятельность;
• разработка и реализация диссертационных исследовательских работ студентов под руководством ведущих ученых;
• участие в реальных IT-проектах вуза и в исследованиях научных коллективов партнеров;
• практикоориентированность обучения с акцентом на исследовательскую деятельность;
• применение в обучении современных информационных технологий;
• использование технологий электронного обучения (очные занятия + самостоятельная работа обучающихся с электронными учебными курсами и иными образовательными ресурсами, размещаемыми в электронной образовательной среде ВВГУ).

Преимущества образования в магистратуре Прикладная информатика. Вы сможете:

• перейти на новый этап работы с информацией с помощью технологий искусственного интеллекта;
• освоить новые направления бизнеса, при этом умение работать с технологиями искусственного интеллекта поможет компании получить преимущество перед конкурентами;
• составить свое мнение о «непонятном» искусственном интеллекте и машинном обучении, получив знания, умения и навыки работы с новейшими технологиями;  
• продолжить образование в аспирантуре.

Профессии выпускников направления магистратуры Прикладная информатика 🔍

Абитуриентами программы становятся выпускники разных направлений бакалавриата, а также эксперты многих областей. Обучение не требует наличия IT-специализации. Программа заинтересует как специалистов с опытом работы, так и студентов, стремящихся расширить свои знания в перспективной области ИИ и МО.

Программа будет интересна:

• всем, кто стремится к научной карьере и проведению  исследований в области искусственного интеллекта;
• студентам IT-направлений для реализации личных проектов;
• узким специалистам для улучшение профессиональной деятельности, выявления паттернов и трендов;
• предпринимателям  для освоения инструментов  анализа данных, чтобы принимать более  эффективные  решения;
• всем, кто интересуется технологиями будущего и хочет  погрузиться в мир Big Data, AI, ML.

Предпочтительный базовый бэкграунд для поступления:

1. Знание основ программирования (достаточно самоподготовки). Программирование является ключевой компетенцией для специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Абитуриентам рекомендуется иметь базовые навыки работы с одним из языков программирования Python или R. 

2. Понимание основ высшей математики, включая линейную алгебру, вероятность и статистику. Основы высшей математики являются фундаментом алгоритмов машинного обучения. Статистика и вероятность играют ключевую роль в оценке и интерпретации результатов машинного обучения.

Прием на обучение по программам магистратуры проводится по результатам вступительных испытаний (конкурса портфолио). Портфолио состоит из двух разделов: раздел А (документы для участия в конкурсе: публикации, участие в научных мероприятиях и проектах) и раздел Б (индивидуальное задание (мотивационное письмо + эссе).

Положение о вступительных испытаниях, проводимых университетом самостоятельно).
Программа вступительных испытаний направления Прикладная информатика
Отвечает на вопросы абитуриентов и помогает сформировать портфолио менеджер Виктория Осипенко. 

Возможности в IT безграничны. Научитесь использовать искусственный интеллект, чтобы управлять ими. Свяжитесь с менеджером в Telegram.