Направление «Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта», код 09.02.13
Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта
подготовка специалистов
О программе
Студенты изучают как проводить аналитику и обработку больших данных, проектируют автоматизированные системы, внедряют искусственный интеллект в действующее программное обеспечение.
Хочешь сдать ОГЭ на 5+ и поступить в этот колледж на бюджет?
Поможем подготовиться к ОГЭ на высокие баллы с гарантией поступления в онлайн-школе Учеба.ру
Варианты обучения после 9 классов
| Форма обучения | Проходной балл бюджет / платное | Мест, бюджет / платное | Стоимость, за год | Начало занятий | Срок обучения |
дистанционно | — / — | — / — | 154 890 р. | 1 сент. 2026 | 46 месяцев |
Дополнительная информация
Что умеет выпускник:
· Осуществлять выбор готовых моделей искусственного интеллекта и формировать сценарий обучения.
· Проводить обучение и последующую калибровку готовых моделей искусственного интеллекта. Контролировать результат обучения.
· Формировать запросы для работы с искусственным интеллектом с целью визуализации данных.
· Разрабатывать программные модули в соответствии с техническим заданием, формировать их алгоритмы.
· Оформлять программный код в соответствии с техническим заданием.
· Выполнять отладку программных модулей с использованием специализированных программных средств. Проводить тестирование программного кода.
· Использовать систему контроля версии программного кода с учетом обеспечения возможности организации групповой разработки.
· Осуществлять процедуры администрирования баз данных. Проводить аудит систем безопасности баз данных с использованием регламентов по защите информации.
· Решать задачи глубокого обучения и видеть их в возникающих профессиональной деятельности ситуациях.
· Создавать генеративные модели для различных задач. Понимать, как оптимизировать генеративные модели для достижения желаемых результатов.
· Использовать библиотеку и инструменты для работы с генеративными моделями.
· Изучить, как генеративные модели используются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, синтез речи, создание музыки и т.д.
· Ознакомиться с основными методами и алгоритмами компьютерного зрения, т.е. извлечения информации из изображения и видео.
· Применить полученные знания и навыки машинного обучения для решения реальной задачи. Развить практические навыки проведения проекта по машинному обучению от постановки задачи до демонстрации результатов.
· Углубить понимание процесса разработки и внедрения решений с использованием машинного обучения.
· Изучить методологии управления проектами в сфере ИТ и выработать у студентов практические навыки по их применению.
· Осуществлять выбор готовых моделей искусственного интеллекта и формировать сценарий обучения.
· Проводить обучение и последующую калибровку готовых моделей искусственного интеллекта. Контролировать результат обучения.
· Формировать запросы для работы с искусственным интеллектом с целью визуализации данных.
· Разрабатывать программные модули в соответствии с техническим заданием, формировать их алгоритмы.
· Оформлять программный код в соответствии с техническим заданием.
· Выполнять отладку программных модулей с использованием специализированных программных средств. Проводить тестирование программного кода.
· Использовать систему контроля версии программного кода с учетом обеспечения возможности организации групповой разработки.
· Осуществлять процедуры администрирования баз данных. Проводить аудит систем безопасности баз данных с использованием регламентов по защите информации.
· Решать задачи глубокого обучения и видеть их в возникающих профессиональной деятельности ситуациях.
· Создавать генеративные модели для различных задач. Понимать, как оптимизировать генеративные модели для достижения желаемых результатов.
· Использовать библиотеку и инструменты для работы с генеративными моделями.
· Изучить, как генеративные модели используются в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, синтез речи, создание музыки и т.д.
· Ознакомиться с основными методами и алгоритмами компьютерного зрения, т.е. извлечения информации из изображения и видео.
· Применить полученные знания и навыки машинного обучения для решения реальной задачи. Развить практические навыки проведения проекта по машинному обучению от постановки задачи до демонстрации результатов.
· Углубить понимание процесса разработки и внедрения решений с использованием машинного обучения.
· Изучить методологии управления проектами в сфере ИТ и выработать у студентов практические навыки по их применению.
Оставьте отзыв
Учились здесь? Оставьте отзыв, и, может быть, это поможет другим в выборе. Кроме этого, из ваших оценок формируется наш рейтинг.