Вход
EN
454001, г. Челябинск, ул.Братьев Кашириных, 129
Личный кабинет
Абитуриентам
Главная > Текущая страница

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Образовательная программа: Программная инженерия

Направленность подготовки:  Искусственный интеллект и инженерия данных​

Цель программы:  подготовка инженеров по машинному обучению (ML Engineers), разработчиков интеллектуальных систем (AI Developer), специалистов по искусственному интеллекту, инженеров по компьютерному зрению (CV Engineer) и обработке естественного языка (NLP Engineer)

Цифровой код: 09.04.04​

Тип образовательной программы: магистратура

Руководитель программы: Мельников Андре​й Витальевич, профессор, доктор технических наук​

Язык преподавания: русский

Требования к уровню подготовки абитуриента: высшее образование (ВО)

Форма и нормативный срок ​обучения: очная форма об​​учения ​(2 года)

Срок действия государственной аккредитации: бессрочно​

Перечень вступительных испытаний:  собеседование по информатике

Минимальное количество баллов для поступления:  40

План приёма (2024 г.):  1 бюджетное место, 5 внебюджетных мест

Стоимость обучения на договорной основе (2023 г.): 

Стоимость года обученияСредний балл дипломаРаз​мер скидки
​165 400 руб.<4.00%
115 780 руб.4.030%
82 700 руб.4.2
50%


Основные изучаемые дисциплины (модули): 
    • Машинное обучение
    • Глубокие нейронные сети
    • Разработка систем искусственного интеллекта на языке Python
    • Интеллектуальный анализ данных
    • Методы и системы обработки больших данных
    • Технологии распределенной обработки данных
    • Анализ естественного языка методами искусственного интеллекта
    • Компьютерное зрение
    • Нейробайесовские методы в машинном обучении
    • Анализ и прогнозирование временных рядов методами искусственного интеллекта
    • Защита информации методами искусственного интеллекта
    • Управление проектами в сфере искусственного интеллекта
    • Научно-практический семинар "Искусственный интеллект и инженерия знаний"
Все дисциплины можно посмотреть в учебном плане​ (2023 г.)

Углубленная фундаментальная и практико-ориентированная подготовка в следующих областях:
    • проектирование и разработка интеллектуальных систем
    • методы и технологии интеллектуального анализа больших объемов неструктурированных данных
    • методы глубокого обучения и технологии предиктивной аналитики, компьютерного зрения и обработки естественного языка
    • методы и инструменты MLOps, практика внедрения AI-решений в production

Основные профессиональные направления выпускников: 

Разработчик решений искусственного интеллекта (AI Developer): способен проектировать и реализовывать программные решения на основе алгоритмов и технологий искусственного интеллекта, программировать интеллектуальные системы.

Инженер по машинному обучению (Machine Learning Engineer): способен реализовывать программные модули по обработке методами машинного обучения табличных данных, изображений и видео, аудиоданных и текстов на естественном языке, реализует проекты от этапов сбора, анализа и разметки данных, до моделирования, реализации ML-сервисов и интеграции их с информационными системами, развертывание и внедрение в production.

Исследователь по данным (Data Scientist): способен производить анализ больших данных сложной структуры, неструктурированных данных и данных на естественных языках с привлечением методов искусственного интеллекта.

Квалификационная характеристика выпускника:
Выпускнику по направлению "Программная инженерия" присваивается квалификация "Магистр".​​​

Ключевые преимущества обучения в магистратуре:

    • обучение ведётся только в вечернее время, что позволяет совмещать учёбу с работой
    • направленность программы соответствует ключевым трендам в IT-сфере : Data Mining, Big Data, Machine Learning, IT-Project Management, Product Management​​
    • преподаватели являются практикующими экспертами в области информационных технологий, анализа данных и IT-менеджмента​
    • обучение ведется по современным программам, разработанных совместно с передовыми ИТ-компаниями с учетом опыта ведущих мировых университетов в области BigData и Computer Science
    • применяются интерактивные образовательные методики (мастер-классы, деловые игры, практические конференции, проектное обучение)





Официальные документы


Информация об образовательной программе

false,false,1