Связаться с нами

Направления бакалавриата Информационные системы и технологии

Технологии искусственного интеллекта в бизнесе

Учебный план

Степень

Бакалавриат

Код направления

09.03.02

Направление подготовки

Информационные системы и технологии

Кафедра

Кафедра экономической математики, информатики и статистики

Стоимость за год

84 000 ₽

Стоимость обучения

Стоимость обучения составляет 84 000 ₽ в год, 42 000 ₽ за семестр. Возможна оплата в рассрочку по 21 000 ₽ за квартал.

Количество бюджетных мест

Срок обучения

5 лет

Применение технологий искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и цифровой трансформации предприятий

Профиль подготовки «Технологии искусственного интеллекта в бизнесе» направлен на подготовку высококвалифицированных специалистов, способных решать комплексные задачи по созданию, внедрению и эффективному использованию технологий искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративных процессах и продуктах. Программа охватывает фундаментальные и прикладные аспекты математики, статистики, информатики и экономики, необходимые для разработки интеллектуальных систем. Выпускники участвуют в создании решений, повышающих эффективность деятельности компаний, включая управление ресурсами, анализ данных и автоматизацию. Сочетание технических и бизнес-компетенций даёт выпускникам конкурентные преимущества на рынке труда и позволяет успешно реализовывать проекты цифровой трансформации.

Практико-ориентированное обучение

Студенты овладевают навыками проектирования и разработки решений на основе ИИ, получают глубокие знания в области математики, статистики, информатики и экономики. Проектная деятельность ориентирована на анализ и создание программных продуктов с использованием ИИ. В рамках исследовательских проектов рассматриваются вопросы цифровой трансформации предприятий, а к учебному процессу привлекаются специалисты IT-компаний, что обеспечивает связь теории с реальными задачами бизнеса.

Что изучают
студенты

Основные дисциплины, которые вы изучите по ходу освоения
образовательной программы. Более подробно можно
ознакомиться в учебном плане программы

Программа

Инструменты количественного анализа в бизнесе

Основы статистики и эконометрического моделирования.
Моделирование и оптимизация бизнес-процессов.
Методы сбора и обработки бизнес-данных.

Программа

Разработка ИИ-приложений для бизнеса

Этапы жизненного цикла разработки ИИ-решений.
Технические компоненты разработки ИИ-приложений.
Мониторинг и сопровождение разработок ИИ.

Программа

Этика искусственного интеллекта

Этические принципы проектирования и внедрения технологий ИИ.
Вопросы справедливости и непредвзятости алгоритмов.
Безопасность и риски злоупотребления технологиями ИИ.

Распределение модулей
обучения

Все дисциплины распределены на соответствующие модули. Ознакомьтесь с их соотношением относительно общего количества изучаемых дисциплин, чтобы принять взвешенное решение о выборе программы.

Soft skills

Навыки межличностного общения, которые помогают взаимодействовать с другими людьми эффективно.

Hard skills

Профессиональные навыки, которые нужны в определенной области специальностей.

Направление подготовки

Специализированные “твердые” навыки, которые относятся к конкретной области или профессии.

Направленность профиля

Часть программы, которая позволяет студенту сосредоточиться и углубиться в определенную область знаний его профиля подготовки.

Проектная деятельность

Дополнительная часть программы, которая позволяет студенту освоить навыки и применить знания в реальных проектах.

Практика

Период времени, когда студент применяет свои теоретические знания на практике в реальных условиях работы или обучения.

Факультативы

Предметы или курсы, которые студенты могут выбирать дополнительно к обязательным предметам в учебном плане.

Государственная итоговая аттестация

Форма испытания, проводимая государством для оценки знаний и навыков студента в конце его образовательного процесса.

Приобретенные компетенции
специалиста

Результатами процесса обучения являются полученные знания, приобретённые умения и навыки. Все вместе они представляют собой набор компетенций выпускника, завершившего обучение по выбранной программе

Понимание принципов работы современных нейросетей
Анализ потребностей бизнеса и создание специализированных ИИ-решений
Применение методов сегментации клиентов и рекомендательных систем
Владение алгоритмами классификации, регрессии, кластеризации
Создание эффективных промтов для генеративных моделей
Программирование и автоматизация процессов генерации и тестирования промтов
Навыки работы с инструментами Data Science (Python, SQL, библиотеки машинного обучения)
Умение проектировать архитектуру ИИ-решений и интегрировать их в бизнес-процессы

Карьерные
перспективы

Выпускники направления востребованы в ведущих IT-компаниях, отделах цифровизации и аналитических центрах. Они могут заниматься разработкой интеллектуальных систем, анализом данных, внедрением ИИ и управлением проектами.

Вакансии

Аналитик данных (Data Analyst)

Собирает, обрабатывает и интерпретирует данные, строит отчёты и дашборды для поддержки принятия решений.

100 000 руб.