Курс повышения квалификации: «Интеллектуальные системы и машинное обучение»

Краткое описание курса «Интеллектуальные системы и машинное обучение» для специалистов СПО и ВО

Данный курс является частью программы повышения квалификации, разработанный в соответствии с Федеральными государственными образовательными стандартами (ФГОС) третьего поколения и требованиями профессионального стандарта «Инженер-технолог», «Инженер-программист» или «Аналитик данных». Программа ориентирована на подготовку кадров для работы в сфере искусственного интеллекта, внедрения цифровых решений и развития аналитики данных.

В отличие от традиционных форматов, обучение проводится полностью дистанционно: все модули доступны через портал ЛMS 24/7, что позволяет слушателям совмещать учебу с профессиональной деятельностью. Программа включает теоретические блоки, лабораторные работы в среде Python/Jupyter Notebook и выполнение практического проекта по созданию прототипа интеллектуальной системы.

Ключевые компетенции, формируемые после завершения курса:

• Принципы построения и применения систем искусственного интеллекта в реальных производственных и бизнес-процессах.
• Методы подготовки данных, их очистки и визуализации для задач обучения моделей.
• Изучение алгоритмов машинного обучения: от линейной регрессии и деревьев решений до нейронных сетей глубокого обучения.
• Освоение инструментов разработки (Python, Scikit-learn, TensorFlow/Keras) для создания интеллектуальных систем.
• Методы оценки качества моделей и их интерпретации для принятия управленческих решений.

Структура образовательного процесса

Учебный план составлен с учетом требований Единого квалификационного справочника (ЕТКС) и Основ государственной системы оценки качества образования (ОКСО). Курс разделен на модули, каждый из которых завершается проверочными заданиями, аттестованными профессиональными стандартами.

1. Основы машинного обучения: статистическое обучение, надзорное и ненадзорное обучение, обучение с подкреплением.
2. Обработка данных: работа с базами данных (SQL), предобработка массивов, балансировка выборки.
3. Классификация и регрессия: построение прогнозных моделей для решения задач категоризации и предсказания значений.
4. Кластерный анализ и ассоциация: методы неуправляемого обучения для выявления скрытых закономерностей в данных.
5. Глубокое обучение: архитектура нейронных сетей, сверточные сети (CNN) для обработки изображений и рекуррентные сети (RNN) для анализа текстов.
6. Интеллектуальные системы принятия решений: интеграция моделей в информационные системы, этика ИИ, безопасность данных.

По окончании обучения слушатели получают квалификационный сертификат установленного образца, подтверждающий соответствие полученным знаниям актуальным требованиям рынка труда и профессиональным стандартам. Программа подходит как для выпускников СПО (техникумов), желающих освоить IT-профессию, так и для специалистов ВО (вузов), стремящихся к углублению экспертизы в области Data Science.