09.04.02
Информационные системы
и технологии
Информационные системы
и технологии
ВШИТАС САФУ имени М.В. Ломоносова
Магистерская программа
«Интеллектуальный анализ
геопространственных данных»
«Интеллектуальный анализ
геопространственных данных»
35
-
Количество бюджетных мест на 2022 год
(очная форма обучения)
(очная форма обучения)
О направлении подготовки
Цель образовательной программы:
Подготовка специалистов, владеющих методами искусственного интеллекта для анализа и обработки геопространственных данных для решения прикладных и производственных задач.
Актуальность образовательной программы: обусловлена востребованностью специалистов по внедрению технологий искусственного интеллекта, в частности, компьютерного/технического зрения, обеспечивающих повышение точности распознавания изображений, полученных с беспилотных летательных аппаратов или с космических спутников. Выпускники программы будут способны разрабатывать системы технического зрения на основе нейронных сетей, что позволит обрабатывать большие объемы данных при более низких затратах времени.
Уникальность программы:
заключается в возможности получения практического опыта по применению технологий компьютерного/технического зрения для мониторинга окружающей среды на основе технологий искусственного интеллекта, обеспечивающих обнаружение, локализацию и классификацию объектов на цифровых изображениях. Студенты имеют возможность принятия участия в реальных проектах партнеров университета, возможность сертификации от партнеров образовательной программы.
Подготовка специалистов, владеющих методами искусственного интеллекта для анализа и обработки геопространственных данных для решения прикладных и производственных задач.
Актуальность образовательной программы: обусловлена востребованностью специалистов по внедрению технологий искусственного интеллекта, в частности, компьютерного/технического зрения, обеспечивающих повышение точности распознавания изображений, полученных с беспилотных летательных аппаратов или с космических спутников. Выпускники программы будут способны разрабатывать системы технического зрения на основе нейронных сетей, что позволит обрабатывать большие объемы данных при более низких затратах времени.
Уникальность программы:
заключается в возможности получения практического опыта по применению технологий компьютерного/технического зрения для мониторинга окружающей среды на основе технологий искусственного интеллекта, обеспечивающих обнаружение, локализацию и классификацию объектов на цифровых изображениях. Студенты имеют возможность принятия участия в реальных проектах партнеров университета, возможность сертификации от партнеров образовательной программы.
Вступительные испытания
По конкурсу портфолио
Кем могу стать, если выберу это направление
Выпускники образовательной программы смогут работать по следующим востребованным профессиям:
Руководитель отдела по работе с данными, аналитик данных;
Специалист по машинному обучению.
Основные сферы деятельности выпускника
Разработка программного обеспечения
настольные приложения,
мобильные приложения,
веб-сервисы.
мобильные приложения,
веб-сервисы.
Обработка и анализ пространственных данных
Научные исследования и разработки
Преимущества программы
1
Комплексность подготовки специалистов, включающая расширенные математический и информационно-технологический блоки, обеспечивающая формирования всех необходимых компетенций для специалистов по интеллектуальному анализу пространственных данных:
разработка и модификация алгоритмов компьютерного зрения для мониторинга окружающей среды на основе технологий ИИ, обеспечивающих обнаружение, локализацию и классификацию объектов на цифровых изображениях;
разработка и реализация алгоритмов тематического дешифрирования по визуальной информации в видимом и инфракрасном (ИК)-диапазонах;
разработка библиотек и прототипа программного обеспечения систем.
разработка и реализация алгоритмов тематического дешифрирования по визуальной информации в видимом и инфракрасном (ИК)-диапазонах;
разработка библиотек и прототипа программного обеспечения систем.
2
Привлечение к реализации программы профильных специалистов, имеющих опыт в разработке систем компьютерного зрения и ML-инженеров.
3
Сетевое взаимодействие с лидерами ИТ-индустрии: АФК Система (Ситроникс, АО Кронштадтские технологии, Сегежи лес, ПАО МТС), ГК РУССОФТ (ГК Геоскан, Бета, ГК Ларга).
4
Сетевое взаимодействие с Samsung Electronics (по программам IT Академия Samsung трек «Искусственный интеллект» с возможностью участия в межвузовских конкурсах проектов), с Томским государственным университетом в рамках совместного гранта по разработке программ магистратуры по федеральному проекту «Искусственный интеллект», который входит в национальную программу «Цифровая экономика Российской Федерации», с ИТМО в рамках совместного международного проекта «Живая лаборатория в области изменения климата».
5
Прохождение стажировок в Центре искусственного интеллекта и анализа больших данных на базе САФУ.
6
Проектно-ориентированное обучение
Дисциплины
Модуль «Анализ геопространственных данных»
Модуль «Машинное обучение»
Модуль «Инфраструктура больших данных»
Модуль «Проектирование и разработка программных средств »
Модуль «Нейронные сети для обработки геопространственных данных»
Модуль «Глубокое обучение. Продвинутый уровень»
Модуль «Интеграция моделей глубокого/машинного обучения в программные решения»
Результаты обучения
Использование языков программирования для решения практических задач
Сбор, подготовка и предобработка геопространственных данных для анализа в соответствии с решаемой прикладной задачей
Применение современных программных решений для хранения, доступа и обработки больших данных
Разработка программных решений
Обучение нейронных сетей для задач компьютерного зрения
Использование методов машинного и глубокого обучения нейронных сетей для обработки геопространственных данных
Разработка и адаптация алгоритмов/ технологий в сфере интеллектуального анализа геопространственных данных
Интеграция моделей глубокого/машинного обучения в программные решения
начало приема документов
1 апреля
Окончание приёма
документов
документов
13 августа
Окончание приема заявления о согласии
на зачисление
на зачисление
25 августа
Зачисление
по общему
конкурсу
по общему
конкурсу
26 августа
Приём документов в 2022 году
