Программа «Приоритет 2030»
жүктеу/скачать 4.87 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Целевая аудитория
- Руководитель программы
| Руководитель программы
– В.Л. Кондаратцев В программе «Прикладные задачи и фреймворки машинного обучения и анализа больших данных» рассматривается практика применения методов искусственного интеллекта и анализа больших данных для решения задач управления современным бизнесом. Особенное внимание уделяется задачам предиктивной аналитики и работы с большими данными. Программа состоит из модулей, в которых изложены базовые методы современных информационных технологий, ориентированных на применение в системах управления бизнесом. Предусмотренная в программе практика ориентирована на реализацию набора задач по реальным кейсам, связанным с анализом больших данных и интеллектуальными системами поддержки принятия решений. В процессе обучения выполяется комплексный практический проект, включающий в себя задачи по всем пройденным модулям. Этот проект защищается в качестве выпускной квалификационной работы (ВКР). Постановка задачи и руководство ВКР происходит совместно с бизнес-партнерами программы. Целевая аудитория: Студенты 2 и 3 курса бакалавриата, 3–4 курсов специалитета, обучающихся на УГСН (направлениях, специальностях) 38.00.00, 42.00.00, 45.00.00, 1 курса магистратуры не IT- направлений Партнеры: ГосНИИАС, СБЕР, NevLabs, ПраймСофт, РЖД, WB, Инфосистемы джет, VK 7 4. Методы искусственного интеллекта в задачах обработки результатов ДЗЗ Руководитель программы – С.В. Стрижак В программе «Методы искусственного интеллекта в задачах обработки результатов ДЗЗ» раскрываются основные подходы при обработке данных, получаемых со сканеров спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). К исследуемым данным отнесятся спутниковые изображения с различным разрешением (массы пикселей) и временные ряды по изучаемым параметрам окружающей среды. В процессе обучения рассматриваются различные алгоритмы компьютерного зрения и статистические методы обработки временных рядов с использованием машинного обучения и нейронных сетей. В течение всего курса обучаемые работают над проектом, что позволяет, с одной стороны, освоить подходы в обработке спутниковых снимков с различными каналами, изучить решения в области хранения большого объема данных в современных вычислительных системах, с другой стороны, сформировать представление о спектральных образах объектов и разработке программных библиотек для построения цифровых карт местности, для изучения природно-технических объектов, предсказания опасных явлений с использованием специальных индексов. В программе предусмотрена практика, предполагающая интеграцию студентов в реализацию реальных проектов IT-партнеров программы. жүктеу/скачать 4.87 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|