Рассказываю об образовательной программе. Проходные баллы, количество мест, учебный план и стоимость.
Статья подготовлена агентством профориентации и сопровождения абитуриентов Москвы и Санкт-Петербурга «Проводник в вуз».
Бесплатная консультация по стратегии поступления на официальном сайте "Проводник в вуз".
- О специальности
- Учебный план
- Условия поступления
- Кем работать.
Образовательная программа “Системы искусственного интеллекта” реализуется в РАНХиГС в рамках направления 09.03.03 Прикладная информатика.
Программа предназначена для подготовки специалистов в области разработки и сопровождения информационных систем с использованием технологий искусственного интеллекта и анализа данных для решения широкого круга прикладных задач в различных сферах человеческой деятельности.
В современной цифровой экономике Data Scientist – одна из самых актуальных профессий в сфере ИТ, и спрос на таких специалистов в последующие годы будет только возрастать. Выпускники института смогут работать в государственных и коммерческих ИТ-компаниях в России и за рубежом.
Уникальность программы – сочетание фундаментальной подготовки в области математики и программирования с получением практических навыков применения современных технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.
Примеры курсов специализации:
- Анализ данных и машинное обучение
- Анализ больших данных
- Введение в нейронные сети и глубокое обучение
- Системы компьютерного зрения
- Интеллектуальный анализ текста
- Основы методологии анализа данных CRISP-DM.
Преимущества программы:
- Обучение в смешанном формате с применением дистанционных технологий и электронного обучения
- Высокий уровень фундаментальной подготовки в области математики и информационных технологий
- Широкий выбор курсов специализации по методам машинного обучения и системам искусственного интеллекта
- Участие в учебном процессе преподавателей-практиков, имеющих опыт работы в реальных ИТ-проектах
- Обучение курсам по выбору на виртуальной площадке СберУниверситета
- Возможность прохождения практик и выполнения проектов на базе предприятий-партнеров.
Рассмотрим учебный план.
На первом курсе преподаются базовые дисциплины, такие как:
- Иностранный язык
- Философия
- Экономическая теория
- Математика
- Дискретная математика
- Теория систем и системный анализ
- Информатика и программирование
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Безопасность жизнедеятельности
- Физическая культура и спорт.
Со второго курса начинаются профильные дисциплины:
- Математические методы анализа данных
- Основы прогнозирования
- Анализ данных и машинное обучение
- Интеллектуальный анализ данных
- Введение в нейронные сети и глубокое обучение
- Управление проектами
- Облачные сервисы и технологии
- Распределенные вычисления и приложения
- Системы компьютерного зрения
- Основы кибербезопасности.
Рекомендуем изучать учебные планы и выбирать профили (образовательные треки) внутри специальностей, а также планировать сценарии поступления заблаговременно (не летом) в зависимости от суммы баллов, например: низкий, средний, высокий результат как на платную основу, так и на бюджет.
В рамках сопровождения наших подопечных такой подход показал себя с наилучшей стороны, а именно: мы не тратим время и нервы летом на выбор и изучение учебных планов, а также понимаем стратегию и тактику в зависимости от результатов ЕГЭ. «Проводник в вуз» (https://clck.ru/324vLC).
А теперь о правилах приема на данное направление.
Минимальные баллы ЕГЭ для подачи заявления на поступление на бюджет:
- Русский язык - 70
- Математика - 62
- Предмет по выбору:
- Иностранный язык - 75
- Физика - 60
- Информатика - 60.
Минимальные баллы ЕГЭ для подачи заявления на поступление на коммерческой основе:
- Русский язык - 55
- Математика - 40
- Предмет по выбору:
- Иностранный язык - 50
- Физика - 45
- Информатика - 50.
В 2024 году осуществлен набор на 10 бюджетных мест и 15 мест с оплатой обучения. Проходной балл составил: 264 - бюджет, 170 - платные места.
Стоимость годового обучения составляет 325 000 рублей.
Кем работать?
- инженер по машинному обучению (ML Engineer)
- инженер по обработке данных (Data Engineer)
- исследователь данных (Data Scientist)
- специалист по анализу данных (Data Analyst)
- специалист по системному анализу
- руководитель проектов AI/ML
- разработчик на Python.
Статья подготовлена агентством профориентации и сопровождения абитуриентов Москвы и Санкт-Петербурга «Проводник в вуз».
Переходи на официальный сайт и смотри видео о правилах приема в вуз (https://clck.ru/324vLC).
Telegram
t.me/moscowvuz
VK
vk.com/provodnikvvuz
YouTube
clck.ru/38usML
Если статья была полезной, поставьте палец вверх. А также интересно ваше мнение: какие направления подготовки рассмотреть в следующих статьях.