1. ИВТ БФУ
  2. Бакалавриат и специалитет ИВТ БФУ
  3. Искусственный интеллект и анализ данных в ИВТ БФУ

БФУ им. И. Канта Институт высоких технологий Прикладная математика и информатика (01.03.02)

Где и кем работать после бакалавриата по программе "Искусственный интеллект и анализ данных", окончив Институт высоких технологий БФУ им. И. Канта

  • от 144 200
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 25 бюджет. мест
  • 5 платных мест
  • 4 года обучения

Поделиться с друзьями

Карьера после окончания Института высоких технологий БФУ им. И. Канта по программе "Искусственный интеллект и анализ данных"

Выпускники программы будут востребованы практически в любой отрасли экономики, где сейчас активно используется и внедряется анализ данных и машинное обучение. Это крупнейшие индустриальные компании (Газпром нефть, Huawei, JetBrains, Яндекс), финансовые компании и банки (Сбербанк, ВТБ, Тинькофф-банк), хедж-фонды (Synthesys, Quantstellation, DataFork, Worldquant LtD), телеком (Мегафон, Билайн, МТС, Ростелеком), ритейл (Х5, Лента, Магнит) и т.д.

Выпускники могут работать на таких позициях, как Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Computer Vision-специалист, NLP-специалист, Quantitative Analyst, Quantitative Developer, Research Analyst и т.д.

Специалисты смогут выполнять следующие задачи:

  • Анализ данных: Специалисты проводят сбор, очистку, обработку и интерпретацию данных с использованием различных статистических и аналитических методов. Они определяют закономерности, тренды и взаимосвязи в данных, чтобы извлечь ценную информацию и предоставить рекомендации для принятия решений.
  • Разработка моделей машинного обучения: Специалисты создают и настраивают модели машинного обучения, используя алгоритмы и техники, такие как регрессия, классификация, кластеризация и нейронные сети. Они работают с большими объемами данных, применяют методы оптимизации и подбирают параметры моделей для достижения наилучших результатов.
  • Глубокое обучение: Специалисты изучают и применяют методы глубокого обучения, которые основаны на нейронных сетях с большим количеством скрытых слоев. Они разрабатывают и обучают глубокие нейронные сети для решения сложных задач, таких как распознавание образов, естественный язык, компьютерное зрение и голосовые технологии.
  • Разработка алгоритмов искусственного интеллекта: Специалисты создают и оптимизируют алгоритмы искусственного интеллекта, которые позволяют компьютерным системам самостоятельно принимать решения, обучаться на опыте и улучшать свою производительность. Они работают над задачами, связанными с автоматическим планированием, принятием решений, робототехникой и автономными системами.
  • Обработка естественного языка: Специалисты разрабатывают алгоритмы для обработки и анализа естественного языка, что позволяет компьютерам понимать и генерировать тексты. Они работают над задачами, такими как машинный перевод, анализ тональности текстов, автоматическое извлечение информации и генерация текстовых описаний.
  • Компьютерное зрение: Специалисты занимаются разработкой систем компьютерного зрения, которые позволяют компьютерам распознавать и интерпретировать изображения и видео. Они работают над задачами, такими как распознавание объектов, детектирование и распознавание лиц, анализ изображений медицинских снимков и автоматическая обработка видео.
  • Применение в различных областях: Специалисты применяют свои знания и навыки в различных сферах, включая бизнес, медицину, финансы, науку и другие. Они работают с командами специалистов и экспертами из разных областей, чтобы разрабатывать инновационные решения, улучшать процессы и принимать обоснованные решения на основе данных. Специалисты по прикладному анализу данных и искусственному интеллекту играют важную роль в развитии современных технологий и применении их для решения сложных задач в реальном мире.