09.03.04 ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ, ПРОФИЛЬ «УМНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В АГРОБИЗНЕСЕ»
#ProgramEngineering, #DataScience, #ComputerVision, #NeuralNetwork, #BayesianNetwork, #BigData, #BusinessIntelligent, #SmartTech, #DigitalAgro, #AgroTech, #SmartAgro
Общие сведения о программе
Программа ориентирована на подготовку программных инженеров (профессиональных программистов -аналитиков) с углубленным изучением технологий искусственного интеллекта (ИИ) и вариантов его применения для решения прикладных задач в различных видах деятельности. Стек изучаемых технологий содержит – языки программирования, технологии веб-разработки, desktop разработка, мобильные приложения, методы проектирования информационных систем, технологии машинного обучения, технологии ИИ и другие современные технологии Data Science. Отдельный фокус программы направлен на разработку современных цифровых технологий для нужд агробизнеса. И это не удивительно, потому что именно в агробизнесе возникают сложнейшие задачи анализа данных и прогнозирования, включая разработку рекомендательных систем, опирающихся на технологии искусственного интеллекта и анализ данных. При этом важно, чтобы использование рекомендательной или предиктивной системы, способствовало формированию вектора эффективного развития предприятия. В связи с этим программа содержит ряд курсов, углубляющих понимание учащегося в область современной бизнес-аналитики. Современный агробизнес представляет собой перспективную нишу внедрения различных ИТ проектов. В связи с этим, крупные ИТ компании все больше ориентированы на решение задач цифровизации в этой сфере.
Квалификация выпускника удовлетворяет требованиям профессиональных стандартов:
06.001 «Программист»;
06.035 «Разработчик Web и мультимедийных приложений»;
06.042 «Специалист по большим данным».
Программа реализуется при тесном сотрудничестве с индустриальными партнерами и в сотрудничестве со школой ИТ-превосходства “Digital-Up”. В обучении используются практические кейсы задач от партнеров – анализ реальных данных, полученных из различных источников (производственно-хозяйственных, климатических, социально-экономических, данных с различных измерительных устройств), данных дистанционного зондирования земли (ДЗЗ), данных БЛА, больших данных, собранных из различных источников (датчики топлива, температуры и влажности и т.д.).
Также студент имеет возможность присоединиться к реализации проектов, реализуемых на выпускающей кафедре и/или индустриальными партнерами, что увеличивает шансы на успешное трудоустройство по окончании обучения.
Обучение ведется на базе Института математики и информационных технологий.
Выпускающая кафедра теоретической кибернетики и прикладной математики (заведующая к.т.н., доцент Понькина Елена Владимировна).
Руководитель программы
Чему научат
Программа обучения удовлетворяет современным требованиями ИТ сферы с учетом перспектив ее развития на ближайшие годы.
Обучающийся проходит следующие базовые образовательные модули:
— Гуманитарный модуль (общеобразовательного содержания, включая иностранный язык, экономика отрасли, физическая культура и т.д.).
– Общепрофессиональный модуль «Математика и информатика в компьютерных науках» (включает набор базовых дисциплин в том числе дисциплины «Профессиональные офисные технологии и приложения», «Основы компьютерной графики и web-дизайна», «Операционные системы», «3D конструирование, 3D моделирование, 3D печать».
– Базовый профессиональный модуль «Программирование и программная инженерия» (включает дисциплины «Компьютерные сети», «Алгоритмизация и программирование», «Программирование на Java и объектно-ориентированное программирование», «Программирование на языке Python», «Программная инженерия информационных систем» и др.
Также в профильной части программы обучающийся проходит образовательные треки:
— Введение в специальность.
— Трек программной разработки, включая «Разработка мобильных приложений», «Desktop-разработка», «Web-разработка», «Тестирование программного обеспечения», «Введение в DevOps», «Разработка прикладных решений на 1С», «Облачные технологии».
– Научно-исследовательский трек включает курсы по методам анализа данных, «Машинное обучение и большие данные», «BI — анализ и визуализация данных», «Системный анализ и байесовские сети доверия», «Математические методы и технологии бизнес аналитики» и др.
– Трек «Искусственный интеллект» включает дисциплины «Нейросети и глубокое обучение», «Компьютерное зрение», «Обработка естественного языка», «Дизайн систем искусственного интеллекта»).
– Трек «Проектирование цифровых решений для агробизнеса».
И практикумы по выбору – практикум «Инженерия умных технологий» или практикум «Пространственная аналитика и точное земледелие».
Также в ходе обучения студенты проходят учебную и производственные практики.
В итоге прохождения программы обучающиеся будут знать языки программирования и технологии разработки приложений (C, C Sharp, Java, Java Script, Python, R, PHP, Kotlin, React и др.), СУБД PostgresSQL, будут уметь работать с технологиями бизнес-аналитики на основе методов машинного обучения (линейная и нелинейная регрессия, деревья решений, случайный лес, кластерный анализ), нейросетей, байесовский сетей, методов сегментации и классификации изображений, технологиями визуализации данных (QGIS, Yandex.DataLens, Agisoft Metashape, Anylogic и др.), подходы проектирования ИТ-бизнеса, управления ИТ-проектами (от идеи до стартапа!).
Карьерная траектория
Выпускники программы будут реализовывать собственные научно-исследовательские или прикладные проекты в области разработки программного обеспечения для поддержки принятия решений в различных областях, в том числе для решения актуальных задач агробизнеса, цифровых сервисов информационной поддержки процессов по управлению различными объектами.
Объектом реализации проектов выступают как отдельные процессы, обеспечивающие связку:
объект + измерения + канал передачи данных + сервер + обработка + визуализация + выдача пользователю.
Организационно проекты могут быть реализованы как на уровне отдельных бизнес-единиц (процессов) организаций различного профиля, так на уровне крупных территорий (район, регион, страна, группа стран, например, страны Азии, или даже анализ результатов глобального мониторинга).
Трудоустройство выпускников осуществляется в различные организации, включая бизнес-структуры, ИТ-фирмы, образовательные и научно-исследовательские организации, органы государственной власти и местного самоуправления; в организации по предоставлению и разработке цифровых сервисов анализа данных.
Модель программы бакалавриата ориентирована на развитие навыков научно-исследовательской деятельности и решение междисциплинарных задач.
Обучающиеся по программе бакалавриата имеют возможность реализовывать проекты по актуальным научным темам, связанным с анализом и проекцией климатических изменений на развитие землепользования, анализ детерминант измерения паттернов городских и сельских территорий, анализ пожаров, роли доступности водных ресурсов в развитии аграрного землепользования стран Азии. Отдельный фокус научно-исследовательских работ связан с анализом процессов в макрорегионе Большой Алтай. Результаты обучения в бакалавриате могут послужить хорошим базисом для поступления в магистратуру по направлению 09.04.03 Прикладная информатика и другие магистерские программы ИМИТ.
Программа объединяет возможные траектории нескольких моделей, в частности подготовку специалистов с углубленным пониманием проблем предметной области (прикладная задача), а также усиленную подготовку специалистов в области применения современных методов и подходов анализу данных и цифровых технологий. Междисциплинарный подход обеспечивается привлечением в программу в качестве преподавателей ученых Института математики и информационных технологий, Института цифровых технологий, электроники и физики, Института географии, индустриальных партнеров из различных сфер бизнеса, в том числе и из агробизнеса.
Академические партнеры программы:
- Восточно-Казахстанский университет им. С. Аманжолова (г. Усть-Каменогорск, Казахстан)
- Северо-Казахстанский университет им. М. Козыбаева (г. Петропавловск, Казахстан)
- Денауский институт предпринимательства и педагогики (г. Денау, Узбекистан)
- Центр агропродовольственной политики, РАНХиГС (г. Москва, Россия)
- Горно-Алтайский государственный университет, г. Горно-Алтайск
- Институт географии и геоэкологии Монгольской академии наук (г. Улан-Батор, Монголия)
Индустриальные партнеры:
Freematiq, PoestgresPro, Yandex, Sber, Estesis, DBA, Агроноут и др.
КАУ ДПО «Алтайский институт цифровых технологий и оценки качества образования»