Поступление 2017 личный кабинет

Прикладные интеллектуальные системы в гуманитарной среде

45.04.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной среде
форма
обучения:
Очная 2 года
количество мест:
вступительные
испытания:

ПАСПОРТ ПРОГРАММЫ

Руководитель программы
Языки обучения
RUS
Русский

ОПИСАНИЕ ПРОГРАММЫ

Содержание магистерской программы направлено на подготовку высококвалифицированных специалистов, обладающих креативным мышлением и навыками научно-исследовательской работы в области интеллектуальных систем, основанных на знаниях и предназначенных для осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке. Компетенции, выработанные преподавателями Университета ИТМО совместно с работодателями, определяют содержание образовательной программы, освоив которую, магистранты будут готовы к профессиональной деятельности в. Обучение предполагает активную самостоятельную, научно-исследовательскую и педагогическую работу магистрантов под руководством опытных педагогов Университета ИТМО и специалистов предприятий-партнеров. 

АКТУАЛЬНОСТЬ И ЗНАЧИМОСТЬ ПРОГРАММЫ

Подготовка бакалавров направлена на обеспечение IT-сектора экономики Российской Федерации специалистами в области проектирования, разработки и внедрения интеллектуальных систем, т.е. систем, основанных на знаниях и предназначенных для осуществления поддержки деятельности лиц, принимающих решения. Как показывает анализ агентств по трудоустройству, в России и Санкт-Петербурге недостаточно подготовлено таких IT-специалистов. При этом в гуманитарной сфере, как в слабо формализованной области, востребованы интеллектуальные системы и технологии, ориентированные на автоматизацию методов извлечения новых знаний посредством методов и алгоритмов машинного обучения, направленных на обработку и анализ данных, процессов, документов. Это является особенностью представляемой образовательной программы, по которой выпускники способны работать в таких направлениях трудоустройства, как разработка комплексов программ для анализа текстов, архитектуры баз данных и баз знаний, методов автоматического извлечения знаний и анализа данных, и готовы принимать участие в коллективном производстве междисциплинарных интеллектуальных систем.

ЦЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Подготовка конкурентоспособных магистров, готовых демонстрировать глубокие знания и широкую эрудицию в области прикладных интеллектуальных систем и применять на практике знания и умения в задачах исследования, моделирования и проектирования (концептуального, функционального и логического) интеллектуальных систем, среднего и крупного масштаба и сложности, для гуманитарной сферы: экономики, социологии, образования, биоинформатики, лингвистики.

ДИСЦИПЛИНЫ

Программные пакеты для анализа данных

В результате изучения дисциплины обучающиеся получают знания по применению статистических пакетов для различных этапов анализа данных; постановки задач классификации, кластеризации, прогнозирования; основных классов алгоритмов для решения задач классификации и кластеризации; основных функций потерь и функционалы качества; учатся правильно оценивать степень достоверности найденного решения; выбирать алгоритмы, исходя из особенностей данных задачи; работать с современными программными комплексами для решения задач анализа данных; проводить обучение алгоритмов, избегая переобучения; получают навыки применения статистических пакетов для решения задач анализа данных и работы со средствами визуализации для демонстрации полученных результатов.

Прикладные интеллектуальные системы в гуманитарной сфере

В результате изучения дисциплины обучающиеся получают знания об основных типах и видах интеллектуальных информационных систем и их характеристик; об особенностях представления знаний в Интернете; об актуальных направлениях применения интеллектуальных систем в гуманитарной сфере; учатся подбирать и использовать источники информации как на русском, так и иностранном языке; анализировать и обобщать полученную информацию и делать на ее основе выводы; изучать объект исследования, выявлять недостатки в его работы и формулировать предложения по их исправлению; адаптировать имеющиеся решения к поставленной задаче с учетом современного состояния развития науки, техники и информационных технологий; извлекать знания из экспертов, баз данных и использовать полученные результаты для проектирования прикладных интеллектуальных систем.

Алгоритмы машинного обучения

В результате изучения дисциплины обучающиеся получают знания о критериях выбора модели; о вероятностных методах таких, как непараметрического оценивания плотности распределения, оптимальный байесовский классификатор, линейный дискриминант Фишера, EM-алгоритм; изучают метод опорных векторов (SVM); многослойные нейронные сети и алгоритм обратного распространения ошибок; логические алгоритмы: решающий список, алгоритм ID3, решающий лес; алгоритм K-средних; основные классы алгоритмов для решения задач классификации и кластеризации; постановки задач классификации, кластеризации, прогнозирования; основные функции потерь и функционалы качества. При изучении дисциплины обучающиеся смогут правильно оценить степень достоверности найденного решения; выбирать алгоритмы, исходя из особенностей данных задачи; работать с современными программными комплексами для решения задач машинного обучения; проводить обучение алгоритмов, избегая переобучения; преподнести и объяснить «заказчику» полученные результаты.

ТЕМЫ ВЫПУСКНЫХ РАБОТ

  • Разработка математической модели и программного обеспечения для прогнозирования развития амилоидогенности
  • Исследование применения методов анализа данных межпредметных связей
  • Определение факторов влияния на успеваемость обучающихся Университета ИТМО

НАБОР КОМПЕТЕНЦИЙ

У выпускников магистерской программы в процессе обучения формируются способности: использовать технические, программные средства и языки программирования для разработки алгоритмов и программ в области интеллектуального анализа данных, интеллектуальных и информационных систем; разрабатывать и модернизировать системы, использующие средства баз данных и лингвистического обеспечения; разрабатывать алгоритмы и программы автоматических рассуждений интеллектуального и лингвистического анализа данных; применять новые информационные технологии в гуманитарных областях знаний с использованием средств интеллектуального анализа данных и машинного обучения, компьютерной лингвистики и представления знаний.

ТРУДОУСТРОЙСТВО И ВОСТРЕБОВАННОСТЬ ПРОФЕССИИ

Полученная квалификация позволит выпускникам занимать должности: web-аналитика, системного аналитика, юзабилити аналитика, бизнес-аналитика, специалиста отдела обработки данных, web-программиста, web-разработчика, разработчика интеллектуальных систем, разработчика инструментов машинного обучения, проектировщика, аналитика данных, руководителя IT-проектов и другие. Магистранты программы «Прикладные интеллектуальные системы в гуманитарной среде» могут проходить практику и в дальнейшем трудоустраиваться в различных организациях и предприятиях, где требуется поддержка в принятии сложных и многоаспектных решений, а также применение интеллектуального анализа для развития бизнеса и др. Например: ООО «Интермедиа», ООО «404 GRОUP», ООО «В Контакте», ООО «ИНТЕРФОРУМ», Санкт-Петербургская школа бизнеса «ОМИС», ООО «Перспектива», ООО «Глобайти», ООО «Евростиль», ООО «Торгово-транспортная компания «Гермес»», ООО «Городской Центр Компьютерной помощи», ООО «Медиаплюс», ООО «КримТех» и другие. Перед выпускниками магистерской программы «Прикладные интеллектуальные системы в гуманитарной среде» откроются хорошие перспективы. Высокий уровень подготовки в области интеллектуального анализа данных определит их высокую востребованность на рынке труда и позволит занять достойное место в сегодняшней динамично меняющейся жизни.

ПРАКТИКА И СТАЖИРОВКИ ДЛЯ СТУДЕНТОВ

ООО “Интермедиа”. Центр Речевых Технологий (ЦРТ) Федеральное казенное учреждение «Российский государственный исторический архив»

Обратная связь

* Имя
* E-mail
Ваше сообщение