Организатор курса: ДПО АлтГУ

Образовательная программа «Технологии искусственного интеллекта, визуализации и анализа данных» направлена на формирование у слушателей следующих компетенций: способность применять методы обработки, визуализации и анализа данных в профессиональной деятельности, способность разрабатывать системы искусственного интеллекта и модели поддержки принятия решений для задач профессиональной деятельности. Начало обучения - по мере формирования групп от 3 слушателей Длительность программы ДПО - 4 месяца, от даты начала программы Дата ближайшего старта - 01.09.2024 Дата завершения - 27.12.2024 Преподаватели: Козлов Денис Юрьевич - зав. кафедрой информатики АлтГУ, к. ф.-м. наук Кротова Ольга Сергеевна - старший преподаватель кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики АлтГУ

Успешный выпускник нашей программы:

• Подготовка данных для проведения аналитических работ по исследованию больших данных (Специалист по большим данным)
• Проведение аналитического исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика (Специалист по большим данным)
• Способен разрабатывать системы искусственного интеллекта и модели поддержки принятия решений для задач профессиональной деятельности
• Способен применять методы обработки, визуализации и анализа данных в профессиональной деятельности
• Владеет навыками создания презентации и отчетов, демонстрирующих результаты анализа данных и использование ИИ-технологий
• Знает принципы выбора и настройки моделей машинного обучения, включая нейронные сети, решающие деревья и другие
• Знает понимание различных типов данных, включая структурированные и неструктурированные данные (текст, изображения и др.)
• Владеет разработкой и выполнением проектов, связанных с анализом данных и применением методов искусственного интеллекта
• Знает основы программирования на языках, используемых в анализе данных и искусственном интеллекте, таких как Python
• Знает основные концепции и методы анализа данных, включая статистику, методы предварительной обработки данных и кластеризацию
• Умеет критически оценивать результаты анализа данных и выбирать наиболее подходящие методы и подходы для конкретных задач
• Умеет программировать на языках, используемых в анализе данных и искусственном интеллекте, таких как Python
• Умеет понимать основные концепции и принципы искусственного интеллекта
• Умеет изучать и разрабатывать модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и других
• Знает основы и принципы искусственного интеллекта, включая понимание различных подходов к машинному обучению и обучению с подкреплением
• Умеет работать с различными типами данных, включая структурированные, неструктурированные и временные ряды
• Умеет разрабатывать и реализовывать проекты, включая создание моделей машинного обучения, анализ данных и визуализацию результатов
• Умеет применять нейронные сети и другие методы глубокого обучения для анализа изображений, текстов и других типов данных
• Умеет производить исследовательский анализ данных (EDA), выявляя закономерности и паттерны
• Владеет способностью выбирать наиболее подходящие методы и инструменты для решения конкретных задач