Искусственный интеллект
и семантическое машинное обучение
Современные компании используют искусственный интеллект для автоматизации задач, которые раньше решались людьми. Большинство технологических компаний расценивают искусственный интеллект как основу своих будущих продуктов. Дефицит квалифицированных кадров в этой области огромен, по оценкам консалтинговой компании Element AI, менее 10 000 человек в мире имеют компетенции в этой области. Кадровый дефицит выливается в рост компенсаций: зарплаты специалистов достигают $150-300 тыс. в год.
По данным сайта Glassdoor, в США на сегодняшний день обнаружено более 500 объявлений, содержащих слова «искусственный интеллект». В России специалист в области искусственного интеллекта – профессия будущего, однако востребованная уже сегодня.


»
Программа нацелена на подготовку специалистов в следующих областях:
Обработка естественных языков (проектирование вопросно-ответных систем – поисковых движков, проектирование диалоговых систем – чат-ботов)
Интеллектуальный сбор данных в открытых источниках (проектирование систем обхода открытых источников)
Распознавания объектов (продукция, вещи на фото – для интернет-магазинов; лица, действия на видео – для систем безопасности; лица и голос – для систем комплексной биометрии)
Предиктивная аналитика и прогнозные моделей (прогнозирование загрязнений воздуха, выявление факторов загрязнений, рекомендательные системы – для банков, ритейла)
IoT – интернет вещей и мультиагентные системы
Все эти области относятся к искусственному интеллекту, так как подразумевают автоматизированное принятие решений интеллектуальной системой.

»
Обучение
Срок обучения
2 года
Язык обучения
Русский и английский

»
Программа
Образовательная программа основана на практико-ориентированной схеме подготовки.
Объем программы магистратуры - 120 зачетных единиц:
Блок учебных дисциплин

60 единиц
Блок практик и Государственной итоговой аттестации
60 единиц
Major – основные курсы
1. Основы ИИ
2. Семантическое моделирование (программирование)
3. Теория измерений и семантический анализ данных
4. Обработка и хранение больших данных
5. Инструменты ИИ и анализа данных
6. Машинное обучение
7. Нейронные сети
Minor – курсы по выбору (по направлениям Data Engineering, Computer Science, Data Analytics)
1. Web mining
2. Извлечение и инженерия знаний
3. Анализ социальных данных
4. Теория информации и кодирования
5. Обработка естественных языков
6. Стохастическое моделирование
7. Анализ сигналов и изображений
8. Продвинутые методы машинного обучения
9. Био-информатика
10. Криптография и криптоанализ
11. Экспертные и рекомендательные системы
12. Квантовое машинное обучение
13. Компьютерное зрение
14. Аудио анализ
15. Робототехника
16. Управление проектами и трудовая этика
17. Технологическое предпринимательство
18. Философия ИИ
19. Бизнес-анализ
20. Иностранный язык

Предусмотрены выравнивающие факультативные курсы
69 000
Места*
Стоимость**
5
Бюджет
Платные
**Стоимость указана за 2018-2019 уч. год
рублей в семестр**
Вступительные
испытания
Исследовательский конкурс (собеседование) - устно
Конкурс индивидуальных достижений
5
* Планируется набор в 2018-2019 уч. г.
Образовательный конкурс
(математика) - письменно

»
Практика
Студенты проходят практику в разных организациях:

»
Карьерные возможности
На рынке требуются специалисты в следующих областях:
Обработка естественных языков
ЦФТ, Экспасофт, Чатми, Айлайн, 2ГИС, Азофт
Интеллектуальный сбор данных в открытых источниках
Футуролаб, ИТМС Про, Агентство Макс, Сигнатек
Разработка систем распознавания объектов
Новотелеком, Экспасофт, ЦФТ, Сигнатек, Атапи
Разработчики прогнозных моделей
Тион, ИВМиМГ, Газпромнефть, Новосибирскэнергосбыт, Билайн, ФИС, Магнит, Здравица, Сбербанк, РЖД
Разработчики систем управления устройствами IoT
Элтекс, ITC-Electronics, Новотелеком, Сибирский антрацит, Тион, РЖД
Востребованных специалистов в данных областях можно условно разделить на два класса – разработчики новых технологий и применяющие существующие.


»
Компании-партнеры

»
Преподаватели
Дмитрий Свириденко
д.ф.-м.н., семантическое моделирование, умные контракты, блокчейн
Евгений Павловский
к.ф.-м.н., бизнес анализ, семантическое машинное обучение, квантовое машинное обучение
Евгений Витяев
д.ф.-м.н., логико вероятностный вывод, искусственный интеллект, семантическое машинное обучение
Александр Марчук
д.ф.-м.н., сбор, анализ и хранение данных
Денис Бондаренко
сбор, анализ и хранение данных, мультиагентные системы, анализ социальных сетей
Баир Тучинов
искусственный интеллект, семантическое машинное обучение, компьютерное зрение
Артемий Фирсов
компьютерное зрение
Александр Савостьянов
д.ф.н. машинное обучение в научных данных и философия искусственного интеллекта

»
Инфраструктура
Кампус НГУ — место для реальной жизни.
Всем поступившим (на бюджетной или платной основе) предоставляется общежитие
Узнать детали
Просто оставьте свою электронную почту или задайте вопрос, и мы с Вами свяжемся в течение одного дня, чтобы рассказать подробнее о программе
Нажимая кнопку «Отправить», вы подтверждаете
согласие на обработку персональных данных
Контакты
Баир Тучинов
bairt@nsu.ru

Тел. 8 (383) 363-40-20