Искусственный интеллект и наука о данных: новая программа магистратуры СПбГУ

Новая основная образовательная программа магистратуры СПбГУ «Искусственный интеллект и наука о данных» разработана для подготовки специалистов, способных применять фундаментальные знания математических и естественных наук, программирования и информационных технологий для решения задач в области искусственного интеллекта и науки о данных. Профессиональные компетенции и навыки, приобретенные на программе, востребованы в промышленности, бизнесе и науке, муниципальном и государственном управлении.

Образовательная программа магистратуры СПбГУ «Искусственный интеллект и наука о данных»

Магистранты получат необходимый и достаточный набор компетенций в области искусственного интеллекта. В рамках курсов «Основы машинного обучения», «Теория нейронных сетей», «Теория байесовских сетей», «Методы статистической обработки информации в приложениях искусственного интеллекта» и других магистранты научатся разрабатывать математические модели и проводить их анализ, комбинировать существующие методы, модели и технологии при решении практических задач, проектировать, реализовывать, оценивать качество и эффективность программного обеспечения.

В учебном плане предусмотрена возможность выбрать курсы, тем самым получить профессиональные компетенции в узкой специализации. Например, в сфере интеллектуального компьютерного зрения, анализа и обработки текстов на естественном языке и изображений, управления транспортной инфраструктурой, обработки данных крупных промышленных предприятий, технологий здоровьесбережения на основе данных в условиях Крайнего Севера, а также технологий разработки программного обеспечения в прикладных задачах.

Отличительной особенностью программы является блок дисциплин «Искусственный интеллект для Арктического региона». Курсы позволят получить необходимые навыки в области искусственного интеллекта и интеллектуальных информационных систем для решения технологических задач на арктических территориях Российской Федерации. У обучающихся есть возможность участвовать в междисциплинарных и интердисциплинарных проектах, предполагающих применение полученных компетенций, например анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, в сферах науки, образования, индустрии, общественной и деловой жизни, государственной и муниципальной деятельности.

С 1 марта осуществляется прием по конкурсу документов (портфолио). Форма реализации программы очная, длительность обучения два года. Предусмотрена как бюджетная, так и коммерческая (платная) форма обучения. Ознакомиться с Календарем приема можно, перейдя по ссылке.

Программа предусматривает прохождение учебных и производственных практик в крупных компаниях и организациях, заинтересованных во внедрении или использующих в своей деятельности системы поддержки принятия решений, экспертные и советующие системы для обслуживания техники и систем жизнеобеспечения, поддержки принятия медицинских решений и научных исследований. Кроме того, магистранты в процессе обучения реализуют партнерские проекты совместно с Федеральным исследовательским центром РАН и инжиниринговой компанией «НЕОТЕК МАРИН».

Преподаватели программы — ведущие ученые Санкт-Петербургского университета, а также специалисты из индустрии, эксперты и консультанты. Среди них —профессор, один из создателей теории алгебраических байесовских сетей Александр Львович Тулупьев, доцент, участник проектов по социокомпьютингу и защите от социоинженерных атак Максим Викторович Абрамов, доцент, старший научный сотрудник лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики СПб ФИЦ РАН Татьяна Валентиновна Тулупьева, консультант в области разработки ПО, компьютерного зрения и цифровой обработки сигналов Сергей Игоревич Салищев, а также старший преподаватель Никита Юрьевич Ловягин.

Выпускники программы для будущей карьеры могут выбрать широкий спектр направлений. Например, аналитику, архитектуру и разработку специальных систем для глобальной транспортной отрасли и мобильной телемедицины в труднодоступных поселениях в Арктике; внедрение цифровых решений в металлургии, нефтяной, газовой и химической промышленности; создание систем управления электросетевой и генерирующей инфраструктуры; формирование базиса для «умных домов» и «умных городов» в сфере строительства и ЖКХ; автоматизированную обработку информации, поступающей от средств спутникового зондирования и технологического видеонаблюдения.