Особенность магистратуры

Сфера применения искусственного интеллекта постоянно расширяется ― эти технологии используют как в уже привычных отраслях, так и в новых направлениях. И промышленность не исключение. В этой сфере искусственный интеллект внедряют практически на всех уровнях производства: от проектирования систем для повышения эффективности разработки и автоматизации выбора поставщиков до производства продуктов, логистики и продвижения товаров на рынке. Например, с помощью систем компьютерного зрения выявляют дефекты на производимой продукции. А по данным консалтингового агентства Capgemini, сегодня одним из наиболее популярных направлений прикладного применения ИИ в производственных процессах становится прогнозирование сроков вероятного выхода из строя оборудования, а также выработка рекомендаций по оптимальным срокам проведения технического обслуживания.

Вместе с тем в России толь­ко 11% про­мыш­ленных ком­па­ний ис­поль­зуют ре­шения на ос­но­ве ис­кусс­твен­но­го ин­теллек­та. Из ос­тавших­ся 89% по­лови­на пла­нирует на­чать внед­рять ИИ на го­ризон­те че­тырех лет. Такие данные приводил в прошлом году старший управляющий директор, начальник управления национального развития ИИ ПАО «Сбербанк» Владимир Авербах. Одним из условий для развития отрасли эксперты называют своевременную подготовку кадров: рынку уже сейчас нужны специалисты, которые понимают цифровые процессы, владеют современными интеллектуальными технологиями (среди них ― анализ и обработка текстов, речи и изображений, знание системы принятия решений) и перспективными методами искусственного интеллекта.

Именно таких специалистов будут готовить в новой магистратуре «Искусственный интеллект в промышленности», которая запускается в новом учебном году в Университете ИТМО. Программа реализуется в сотрудничестве с исследовательским центром «Сильный искусственный интеллект в промышленности» и Национальным центром когнитивных разработок (НЦКР).

Особенность магистратуры в том, что она конверсионная, то есть позволяет выпускникам направлений, не связанных напрямую с IT (геологических, нефтяных, инженерных и так далее), получить новые компетенции в области искусственного интеллекта и машинного обучения и применять их в будущем в своей отрасли.​

«“Искусственный интеллект в промышленности” — одна из программ, которая разработана в рамках конкурса от Минобрнауки РФ. Ее идея напрямую связана с трендами цифровой трансформации отечественной промышленности. Программа затрагивает различные отрасли и позволяет наравне с методами машинного обучения, инженерии знаний и компьютерного моделирования использовать априорные знания, связанные с отраслевой спецификой различных промышленных производств. Обучение на программе даст знания и навыки, необходимые для внедрения технологий ИИ в промышленности, а также для разработки систем на основе существующих методов и алгоритмов», — рассказывает руководитель новой образовательной программы Анна Калюжная.

Анна Калюжная. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO.NEWS

Анна Калюжная. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO.NEWS

Будущая профессия

Выпускники программы смогут работать в R&D-подразделениях и аналитических отделах промышленных компаний на позициях Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst и AI Systems Developer. Другое направление карьерного развития — позиции инженеров-исследователей в области искусственного интеллекта в ведущих российских научных центрах.

Например, еще во время обучения студенты смогут трудоустроиться в научно-исследовательскую лабораторию «Компьютерное моделирование природных систем» и другие подразделения НЦКР Университета ИТМО, а также в исследовательский центр «Сильный искусственный интеллект в промышленности».

Содержание программы

Во время обучения упор будет сделан на работу над R&D-проектами от индустриальных партнеров — Научно-Технического Центра «Газпром нефти» и компании Siemens. Работая над реальными задачами из индустрии, за два года студенты смогут получить компетенции, которые необходимы на всем жизненном цикле разработки и внедрения систем искусственного интеллекта на предприятиях. В частности, выпускники смогут проектировать, разрабатывать и валидировать цифровой объект (рекомендательную систему, прогностическую модель и т. п.) с ИИ-моделью, построенную на реальных данных, а также обеспечивать процесс его адаптации к реальным условиям и проводить аудит результатов работы.

На программе предусмотрено две специализации: «Искусственный интеллект в промышленности полного цикла» и «Искусственный интеллект в добывающей промышленности». Первая предполагает обучение задачам создания, оптимизации и управления процессами крупных распределенных производств, вторая «заточена» на производства, которые занимаются добычей полезных ископаемых, особенно углеродного сырья.

Практика проходит в Научно-Техническом Центре «Газпром нефти» или Национальном центре когнитивных разработок, где студенты смогут работать над кейсами R&D-департаментов ведущих мировых и российских компаний, в том числе «Газпром нефти», «Газпрома», «Роснефти», а также над задачами научных центров ― Крыловского государственного научного центра и других.

«У факультета цифровых трансформаций длительный опыт сотрудничества с Научно-Техническим Центром “Газпром нефти”, где студенты могут проходить стажировки и выполнять научную работу, участвовать в проводимых семинарах. Однако мы открыты для сотрудничества и с другими компаниями, в том числе в рамках R&D-проектов, в которые вовлекаем и наших студентов. У нас есть богатый опыт партнерства с компаниями в научной деятельности, и мы планируем переносить этот опыт и на образовательный процесс», — комментирует Анна Калюжная.

Научно-Технический Центр «Газпром нефти». Источник: ntc.gazprom-neft.ru

Научно-Технический Центр «Газпром нефти». Источник: ntc.gazprom-neft.ru

Как поступить

От абитуриентов, которые хотят поступить на программу, ждут знания основ Python, линейной алгебры (это нужно для работы с векторами и матрицами), теории вероятностей и статистики, а также владения базовыми навыками обработки и анализа данных с помощью методов машинного обучения.

Поступить на программу можно несколькими способами: