Руководитель в области ИИ и анализа данных, способный: проводить настройку существующих моделей ИИ и дообучать модели ИИ, использовать ранее созданные программные библиотеки и фреймворки для решения задач, ориентированных на инновации и индустриальные запросы, к работе в междисциплинарных командах и управлению проектами.

Выпускник программы – это специалист / руководитель по разработке и внедрению прикладных ИИ-систем и аналитических решений в интересах высокотехнологичных компаний (в том числе финтех и промышленность), способный управлять проектами цифровой трансформации, извлекать инсайты из данных и обеспечивать эксплуатацию ML-моделей в продакшене.

Уже с первых курсов студенты осваивают программирование на продвинутом и экспертном уровнях, работу с различными базами данных и методы обработки больших данных.

Также студенты глубоко изучают математические основы методов ИИ, алгоритмы и структуры данных, и углубляются в машинное обучение, глубокие нейросети и обработку естественного языка (NLP). Используя современные инструменты (Keras, PyTorch, облачные AI-сервисы).

Ключевые особенности программы бакалавриата «Искусственный интеллект и аналитика данных» состоят в том, что студенты:

• учатся проектировать и тренировать собственные нейросетевые модели, решая практические задачи в индустрии, экономике, социальных сетях и других сферах;
• глубоко погружаются в современные архитектуры нейронных сетей и принципы их построения и обучения (CNN, RNN, трансформеры), обработку естественного языка (NLP), включая работу с большими языковыми моделями;
• учатся работать с готовыми AI-моделями и инструментами: настраивают и дообучают глубокие нейронные сети;
• осваивают программирование на продвинутом и экспертном уровнях с использованием наиболее востребованных на рынке труда языков программирования (Python, Java, C++ и др.), базы данных и технологии обработки больших данных, получают прочную математическую подготовку (дифференциальное и интегральное исчисление, линейная алгебра, статистика, методы оптимизации);
• применяют полученные знания и навыки в реальных проектах: от разработки рекомендательных систем и интеллектуальных ассистентов до систем поддержки принятия решений и анализа поведения пользователей;
• проектируют и реализуют ИИ и ИТ решения — от прототипов до production-ready решений.