Программа бакалавриата «Современные методы машинного обучения и компьютерного зрения» сосредоточена на современных технологиях ИИ, таких как генеративный искусственный интеллект, компьютерное зрение, современные архитектуры нейронных сетей и методы их обучения, трансферное обучение, методы распознавания изображений и видео, технологии синтеза и распознавания речи.
Профессиональные роли
|
Роль |
Определение |
Трудовые действия |
Фокус компетенций |
Функция в ИИ-проекте |
|
Data Engineer (Инженер по данным) |
Специалист, отвечающий за создание и поддержку инфраструктуры для сбора обработки и хранения больших объемов данных |
• Проектирование и построение ETL-процессов |
Технологии баз данных, инфраструктура данных, программирование (Python, Java/Scala) |
Создание и поддержка инфраструктуры сбора, обработки и хранения данных |
|
ML Engineer (Инженер МО) |
Инженер, специализирующийся на практической реализации и промышленном внедрении моделей машинного обучения |
• Реализация ML-моделей в продуктивных системах |
Практическое МО, промышленная разработка, оптимизация систем |
Практическая реализация и промышленное внедрение моделей машинного обучения в системах ИИ |
|
MLOps (Специалист по эксплуатации ИИ) |
DevOps-инженер, специализирующийся на автоматизации и операционном управлении жизненным циклом ML-моделей |
• Автоматизация процессов обучения и развертывания моделей |
DevOps для ML, автоматизация, мониторинг систем |
Автоматизация и операционное управление жизненным циклом MО-моделей |
Портрет выпускника: инженер по машинному обучению и компьютерному зрению, способный: проводить настройку существующих моделей ИИ, дообучать модели ИИ, использовать ранее созданные программные библиотеки и фреймворки для решения задач индустрии, строить математические модели и разрабатывать системы на их основе.
Студенты получат знания и навыки в области разработки веб-, десктоп-, мобильных приложений, веб-сервисов, чат-ботов на языках программирования Python, Java, C/C++, JavaScript.
Математическая подготовка позволит понимать научные публикации в сфере ИТ и ИИ, использовать готовые, реализовывать известные и создавать новые алгоритмы, моделировать управление системами, разрабатывать информационные системы на основе математических моделей с использованием искусственного интеллекта.
Таким образом, ключевые особенности программы бакалавриата «Современные методы машинного обучения и компьютерного зрения» заключается в том, что студенты:
- получают фундаментальные (базовые) навыки в области математики и статистики;
- осваивают языки программирования (Python, Java, C/C++, JavaScript/TypeScript) и инструменты (Git, JupyterHub, IDE VSCode), принципы чистого кода, ООП, структуры данных и алгоритмы, базы данных (реляционные, векторные, колоночные, SQL и NoSQL), технологии и инструменты проектирования (UML, BPMN) и разработки приложений (React, QT) и веб-сервисов (REST, JSON API, SOAP);
- получают знания и навыки применения алгоритмов линейной и логистической регрессии, деревьев решений (Random Forest, Gradient Boosting), SVM, кластеризации;
- понимают принципы работы нейронных сетей (прямого и обратного распространения, функций активации, функции потерь) и алгоритмы машинного зрения (фильтрация, определение границ объектов, поиск и сопоставление свойств);
- знают ключевые архитектуры нейронных сетей и модели для классификации (VGG, ResNet, EfficientNet, Vision Transformer), детекции объектов (YOLO, Faster R-CNN, DETR), сегментации (U-Net, DeepLab, Mask R-CNN), генерации текста, изображений и видео (GPT, DeepSeek, StableDiffusion, Wan);
- умеют работать с репозиториями моделей, находить и использовать предобученные модели из Hugging Face Hub, TensorFlow/PyTorch Hub, адаптировать готовые модели под конкретные данные и задачи и с использованием фреймворков Tensorflow, PyTorch, Keras, Transformers;
- имеют навыки сбора и разметки данных, создания конвейеров данных и обучения (MLflow, Kubeflow), создания API (FastAPI), контейнеризации (Docker), развертывания приложений в продакшене на облачных платформах, а также навыки оркестрации (Kubernetes).
Учебный план 01.03.02 Прикладная математика и информатика
Учебный план 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии
Паспорт образовательной программы 01.03.02 Прикладная математика и информатика
Паспорт образовательной программы 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии