Технологии искусственного интеллекта и big data

02.04.02На русском языке

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Направление Компьютерные и информационные науки

02.04.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии

Описание программы
  • Образовательная программа предназначена для подготовки специалистов, способных осуществлять самостоятельную научно-исследовательскую и опытно-конструкторскую деятельность в области искусственного интеллекта и больших данных, в частности, по направлению сбора, интеллектуального анализа, структурирования и формализации данных различной природы, организации их хранения и безопасности, решения прикладных задач с применением передовых технологий искусственного интеллекта
  • Программа нацелена на создание условий образовательной поддержки (через освоение современных методов интеллектуального анализа данных, алгоритмов и реализующих их программных средств) для профессионалов в сфере искусственного интеллекта и технологий больших данных в рамках реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации»
  • Программа наилучшим образом подходит бакалаврам, прошедшим обучение по направлениям УГСН «Математика и механика», «Компьютерные и информационные науки». Бакалаврам, прошедшим обучение по другим направлениям подготовки в области Физика, Математика, Информатика, Инженерные науки программа также будет интересна и понятна 

Основные учебные курсы
  • Введение в искусственный интеллект
  • Машинное обучение
  • Современные методологии разработки программного обеспечения
  • Современные системы управления базами данных
  • Статистические методы обработки данных в задачах ИИ
  • Язык Python для анализа данных
  • Программная инженерия
  • Автоматизированные системы сбора и обработки данных
  • Глубокое обучение
  • Теория и практика больших данных
  • Геоинформационные системы
  • Оптимизация баз данных
  • Распределенные СУБД
  • Цифровая обработка изображений
  • Цифровая обработка сигналов
  • Обработка естественного языка
  • Компьютерное зрение
  • Геопространственные базы данных
  • Ререляционные БД
  • Обработка речи
  • Обучение с подкреплением
  • Потоковая обработка данных
  • Разработка геоприложений
  • Современный информационный поиск
  • Стохастическое программирование
  • Управление проектами в IT
  • Бизнес-анализ в IT
  • Вопросы управления обратной связи
  • Интеллектуальный анализ данных в медицине
  • Интернет вещей
  • Мультиагентные технологии
  • Распределенные технологии для хранения и обработки геоданных
Преимущества программы
  • Основная образовательная программа магистратуры «Технологии искусственного интеллекта и Big Data» предназначена для подготовки квалифицированных специалистов по разработке и внедрению технологий искусственного интеллекта и больших данных
  • Базовая часть программы направлена на развитие общих компетенций в области искусственного интеллекта и включает в себя такие дисциплины, как Введение в искусственный интеллект, Машинное обучение, Нейронные сети, Теория и практика больших данных, и другие. Вариативная часть программы предоставляет возможность обучающемуся подобрать персональную траекторию обучения, нацеленную на развитие специализированных профессиональных компетенций по использованию конкретных технологий искусственного интеллекта (компьютерное зрение, обработка естественных языков, технологии больших данных и др.) в прикладных задачах. В образовательной программе имеется также проектно-ориентированная учебная практика, направленная на развитие профессиональных компетенций в сфере искусственного интеллекта, в рамках которой привлекаются организации-партнеры, специализирующиеся в области больших данных и искусственного интеллекта
  • Выпускники могут осуществлять научно-исследовательскую и опытно-конструкторскую деятельность в области разработки технологий искусственно интеллекта и больших данных и их внедрения в технологические процессы различных предметных областей
  • Выпускники смогут работать аналитиками, архитекторами и разработчиками специальных систем искусственного интеллекта и больших данных, экспертами по анализу данных, руководителями разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта и больших данных
Известные преподаватели
  • И.С. Блеканов – кандидат технических наук, доцент. Область научных интересов: наука о данных, наука о Веб и Вебометрика, обработка естественных языков (NLP), компьютерное зрение, обработка изображений, информационный поиск, анализ временных рядов и прогнозирование, нейронные сети, анализ социальных сетей (SNA), компьютерная криминалистика. Лауреат премии Правительства Санкт-Петербурга в области научно-педагогической деятельности. Более 60 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science. 5 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ в сфере искусственного интеллекта и сбора больших данных 
  • А. Ю. Крылатов – доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: распределение потоков в сети, оценка спроса на перемещения, оптимизация топологии сети, двухуровневая оптимизация, математическое моделирование социально-экономических систем. Более 100 научных публикаций, в том числе индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science. Член управляющего совета научно-образовательного центра мирового уровня «Инженерия будущего», Координатор рабочей группы по реализации программы «Цифровая экономика РФ» в образовательных программах СПбГУ
  • О. Н. Граничин – доктор физико-математических наук, профессор. Область научных интересов: Научные интересы: мультиагентное адаптивное управление, интеллектуальные встроенные системы, кластеризация (data mining), общие вопросы теории вычислений, адаптивное и оптимальное управление, рандомизированные алгоритмы многомерного оценивания и оптимизации, идентификация систем, обучающиеся системы, квантовые компьютеры и т.п. Более 300 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
  • В. М. Буре — доктор технических наук, профессор. Область научных интересов: вероятностно-статистическое моделирование, анализ данных. Более 200 научных публикаций, индексированных в РИНЦ, Scopus, Web of Science
Основные направления исследований
  • Формулировка и доказательство новых теоретических результатов в области искусственного интеллекта и больших данных
  • Разработка новых или модификация известных методов машинного обучения и архитектур нейронных сетей. Оценка их качества и области эффективного применения
  • Разработка новых или модификация известных методов анализа больших данных и демонстрация их эффективности релевантным способом на реальных данных
  • Разработка программного продукта в области искусственного интеллекта и больших данных
  • Разработка нейросетевых методов на основе трансферного обучения для анализа пользовательского контента в социальных сетях различного типа
  • Разработка нейросетевых методов определения эмоциональной окраски текстов пользователей в дискуссиях социальных сетей
  • Методы анализа медицинских изображений аорты сердца (при поддержке Клиники высоких медицинских технологий им. Н.И. Пирогова)
  • Методы определения водного стресса и уровня азота почвы по гео-снимкам сельскохозяйственных полей (при поддержке Агрофизического института РАН)
  • Автодополнение кода с использованием нейросетевых языковых моделей
  • Нейросетевые методы анализа медицинских изображений для обнаружения и сегментации опухолей
  • Методы интеллектуального анализа и генерации цифровых аудио сигналов
Практика и будущая карьера
Места прохождения практики
  • Акционерное общество «Цифровая сборка»
  • Общество с ограниченной ответственностью «Специальный Технологический Центр»
  • ПАО «Газпром нефть»
  • Обществом с ограниченной ответственностью «Техкомпания Хуавэй»
Перечень ключевых профессий
  • Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам
  • Руководитель проектов в области информационных технологий
  • Программист
  • Инженер по анализу данных (Data Scientist)
  • Инженер по машинному обучению
  • Дата-инженер
  • Аналитик-данных
  • Архитектор программного обеспечения
  • Специалист по большим данным
  • Руководитель разработки программного обеспечения
Известные организации, в которых работают выпускники
  • Первый набор в 2022 году