Искусственный интеллект: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

В процессе обучения осваивается весь жизненный цикл AI-решения — от первоначального сбора информации и создания процессов для работы с данными до развертывания моделей и эксплуатации сложных нейросетевых алгоритмов. Под руководством опытных наставников происходит формирование компетенций, позволяющих выпускнику претендовать на позиции уровня Middle.

Важной составляющей обучения становится возможность реализовать собственный исследовательский или коммерческий проект в области Data Science в рамках специального AI-акселератора. Это уникальное пространство позволяет не только провести серьезное изыскание, но и превратить перспективную идею в работающий прототип, способный привлечь внимание и инвестиции рынка. Таким образом, выпускается специалист, который в равной степени владеет глубокой теоретической базой и обладает бесценным практическим опытом создания интеллектуальных систем под конкретные нужды бизнеса.

Основные дисциплины:

• Разработка интеллектуальных систем на языке Python
• Глубокое обучение на практике
• Технологии и практики MLOps
• Архитектура систем искусственного интеллекта
• Управление проектами в Data Science
• Введение в распределенные технологии
• Прикладные пакеты для анализа данных
• Системы обработки и анализа больших массивов данных
• UNIX/Linux системы
• Интеллектуальные системы и базы знаний
• Технологии обработки естественного языка
• Разработка приложений разговорного искусственного интеллекта
• Графы знаний
• Программное обеспечение интеллектуальных систем и технологий
• Цифровые платформы и технологии интегрального мониторинга и анализа больших данных
• Интеллектуальные системы управления цифровым контентом, текстогенерации и текстопонимания
• Технологии расширенной реальности в производстве и обеспечении безопасности
• Цифровая трансформация процессов и моделирование данных
• Продуктовый дизайн AI-решений
• Практикум по прототипированию AI-решений
• Стратегия развития AI-продуктов.