Специалист по работе с искусственным интеллектом разрабатывает, обучает и внедряет интеллектуальные системы для автоматизации процессов, анализа данных и принятия решений. Он работает с нейросетевыми моделями, базами данных и облачными сервисами, чтобы создавать AI-решения для бизнеса, науки и производства.
Что изучают студенты:
1. Настройка и обучение готовых AI-моделей
- Знание популярных фреймворков: TensorFlow, PyTorch.
- Умение адаптировать предобученные модели (transfer learning) под конкретные задачи.
- Оптимизация гиперпараметров (GridSearch, RandomSearch).
2. Работа с базами данных и анализ
- Владение SQL (MS SQL-Server, PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (MongoDB).
- Обработка и анализ данных с помощью Pandas, NumPy.
- Визуализация: Matplotlib, Power BI, Tableau.
3. Развертывание нейросетей и ML-алгоритмов
- Деплой моделей с помощью FastAPI, Flask, Django.
- Контейнеризация (Docker) и оркестрация (Kubernetes).
4. Интеграция AI-решений в бизнес-процессы
- Автоматизация процессов с помощью RPA (Robotic Process Automation).
- Разработка чат-ботов.
- Аналитика и прогнозирование.
5. Основы программирования (Python, SQL и др.)
- Python, C++, Java, JavaScript.
- Асинхронное программирование (asyncio), многопоточность.
6. Разработка и сопровождение ПО
- Разработка мобильных приложений с поддержкой искусственного интеллекта (Android, IOS)
- Следование принципам CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI/CD).
- Тестирование (pytest, unittest).
- Поддержка и оптимизация legacy-кода.
Практика и трудоустройство:
На втором курсе каждый учебный модуль студенты закрепляют на практике в реальных компаниях:- СБЕР
- Касперский
- Ростелеком
- Логракон
- Ростех
Где применяется ИИ?
- Финансы и банкинг (кредитный скоринг, fraud detection).
- Медицина (анализ снимков, прогнозирование заболеваний).
- Розница и маркетинг (персонализированные рекомендации, прогнозирование спроса).
- Промышленность (прогнозная аналитика, компьютерное зрение).
- IT-продукты (голосовые ассистенты, генеративный ИИ).
Перспективы:
- Высокий спрос на рынке труда.
- Возможность работать в стартапах, корпорациях и научных проектах.
- Постоянное развитие в области MLOps, LLM (Large Language Models) и нейросетевых технологий.
Как поступить:
Абитуриенты могут поступить на специальность «Интеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта» после 9 класса без экзаменов по среднему баллу аттестата.
Занятия проходят 6 дней в неделю с понедельника по субботу по графику:
● с 8:30 до 15:30
Начало занятий на очной форме обучения – 1 сентября.
Стоимость обучения на очной форме – 250 000 руб./год. Оплата может быть разбита на десять платежей по 25 000 руб. и вноситься ежемесячно. Возможна оплата через образовательный кредит и материнским капиталом. Для студентов с высокими баллами действуют бонусы.
Срок обучения специальности:
● на базе 9 классов – 2 года 10 месяцев.
Весь период обучения действует отсрочка от армии. Диплом государственный.
Квалификация выпускника: специалист по работе с искусственным интеллектом.
Выпускники колледжа могут продолжить обучение в вузах-партнерах. Поступление по вступительным испытаниям (компьютерные тесты в формате вуза), без ЕГЭ.
Вузы-партнеры:
- МФТИ
- МИРЭА
- МЭИ
- РЭУ им. Г.В. Плеханова