Искусственный интеллект и наука о данных
09.03.03 На английском и русском языках
Уровень обучения Бакалавриат
Форма обучения Очная
Продолжительность обучения 4 года
Описание программы
- Программа нацелена на подготовку выпускников, обладающих фундаментальными знаниями в области математического анализа, алгебры, теории вероятностей, математической статистики, программирования, машинного обучения, а также навыками практического применения полученных знаний в различных сферах. Значительная роль в программе отводится участию обучающихся в различных реальных промышленных и научных проектах, позволяющих не только закрепить полученные знания, навыки и компетенции, но и сформировать представление о жизненном цикле проекта в сфере искусственного интеллекта и развить soft skills, необходимые в IT-сфере. Также программа предусматривает освоение обучающимися методов оптимизации и параллельных вычислений, изучение правовых и этических вопросов искусственного интеллекта, что дает выпускникам программы карьерное преимущество
- Образовательная программа подойдет тем, кто планирует строить карьеру и развиваться в области информационных технологий, искусственного интеллекта и науки о данных, как в качестве высококвалифицированного специалиста и исполнителя, так и в качестве руководителя группы, проекта, направления и целой области. Данная образовательная программа предоставляет обширные инфраструктурные и ресурсные возможности для реализации своего стартапа, начиная от формирования идеи и заканчивая продвижением готового продукта
- Если вам в школе нравилась математика и информатика, вы любите мыслить структурно, подмечаете закономерности в окружающих объектах, имеете склонность к анализу информации, выдвижению гипотез и постановке выводов — эта программа точно подойдет
Основные учебные курсы
- Машинное обучение
- Обучение с подкреплением
- Глубокое обучение
- Нейронные сети
- Жизненный цикл системы искусственного интеллекта
- Интерпретируемый искусственный интеллект (на английском языке)
- Алгоритмы обработки изображений
- Алгоритмы для больших данных
- Анализ естественного языка
- Методы и технологии искусственного интеллекта и науки о данных в анализе и моделировании социальных сетей
- Многопоточность в машинном обучении
- Модели и методологии разработки ПО
- Проектирование систем ИИ
- Управление программными проектами
Преимущества обучения
- Уже в процессе обучения Вы начнете контактировать с представителями науки и индустрии, которые каждый день на своей работе занимаются задачами анализа данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и готовы поделиться своим опытом
- Существенный упор в обучении делается на практическое применение знаний и навыков: начиная со второго курса Вы будете вести работу над собственным проектом по реальным задачам науки и бизнеса. Уже в Университете начнете получать производственный опыт и обучитесь тому, что потребуется на работе
- Будучи студентом, сможете получать повышенную академическую стипендию, проходить оплачиваемые стажировки, писать научные публикации, регистрировать результаты в Роспатент, принимать участие в крупных научных и индустриальных конференциях, в том числе и в зарубежных
- Сможете претендовать на высокую зарплату, потребность рынка труда в специалистах в области искусственного интеллекта сегодня только растет
- Будете наращивать не только свои профессиональные компетенции (hard skills), но и навыки работы в команде (soft skills), высоко востребованные сегодня в IT-сфере
- Программа разработана в рамках гранта Министерства науки и высшего образования РФ, прошла несколько стадий проверки и коррекций, в том числе специалистами Альянса искусственного интеллекта
- Все другие преимущества обучения в одном из лучших вузов России — СПбГУ будут также доступны: активная внеучебная жизнь, множество спортивных секций, большое число научных и бизнес мероприятий
Известные преподаватели
- М.В. Абрамов — кандидат технических наук, доцент кафедры информатики. Руководитель ЛТМПИ СПб ФИЦ РАН, консультант первого проректора по учебной работе, исполнительный директор по исследованию данных ПАО Сбербанк, автор более 150 научных публикаций
- Ю.А. Раковская — управляющий директор-начальник центра, ПАО «Сбербанк России»
- А.О. Хлобыстова — старший преподаватель кафедры информатики. Младший научный сотрудник ЛТМПИ СПб ФИЦ РАН, консультант первого проректора по учебной работе, автор более 50 научных публикаций
- В.Ф. Столярова — старший преподаватель кафедры информатики. Младший научный сотрудник ЛТМПИ СПб ФИЦ РАН, автор более 40 научных публикаций
- А.А. Корепанова — старший преподаватель кафедры информатики. Младший научный сотрудник ЛТМПИ СПб ФИЦ РАН, автор более 20 научных публикаций
- В.Д. Олисеенко — старший преподаватель кафедры информатики. Младший научный сотрудник ЛТМПИ СПб ФИЦ РАН, автор более 20 научных публикаций
- Ф.В. Бушмелев — старший преподаватель кафедры информатики, младший научный сотрудник ЛТМПИ СПб ФИЦ РАН, автор более 10 научных публикаций
Практика и будущая карьера
Подготовка конкурентоспособных специалистов в области искусственного интеллекта и науки о данных, обладающих фундаментальными знаниями математических и естественных наук, программирования и информационных технологий и способных применять их при решении прикладных задач различного уровня сложности с целью удовлетворения потребностей промышленности, бизнеса и науки, муниципального и государственного управления, решения иных государственных задач, а также создания условий для дальнейшего развития таких профессионалов.
Сетевая форма
Программа реализуется совместно с:
- Санкт-Петербургским федеральным исследовательским центром Российской академии наук (ФИЦ РАН)
- ПАО «Сбербанк»