Технологии искусственного интеллекта в транспортных системах

В рамках данной программы были разработаны уникальные современные курсы, связанные с искусственным интеллектом, разработкой программного обеспечения и транспортной логистикой.
Курсы разрабатывались практикующими специалистами в своей сфере и содержат только актуальную, современную информацию и направлены на приобретение практических навыков.

В последнее время в России наметился тренд применения искусственного интеллекта в различных сфера экономики. Транспортная отрасль является одной из ключевых в нашей стране.
В транспортной стратегии РФ на период до 2030 года уделяется большое внимание внедрению современных технологий, в том числе и искусственному интеллекту.
Данная программа позволит обучающемуся получить все необходимые компетенции для того, чтобы быть востребованным специалистом после завершения обучения.

Современным трендом образования является выполнение командных проектов в процессе обучения.
Для максимального погружения в профессиональную деятельность в рамках данной программы предусмотрена реализация проектов от транспортных компаний-партнеров, основанных на реальных кейсах или даже решение реальных задач транспортной отрасли.

В программе существует 4 крупных модуля:

1. Искусственный интеллект
Языки программирования: Python
Инструменты: Anaconda, JetBrains PyCharm
Фреймворки: TensorFlow, Keras, PyTorch и др.
Технологии: Обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением, нейронные сети.

2. Разработка программного обеспечения
Языки программирования: Java, JavaScript
Прочие языки: HTML, CSS, SQL
Инструменты: JetBrains IntelliJ IDEA, Android Studio, Visual Studio Code, Git, PostgreSQL
Технологии: Сетевые технологии, технологии асинхронного и параллельного программирования, Domain-driven design, Test-driven development
Методологии: Agile, Scrum, Kanban, DevOps, MLOps, CI/CD

3. Транспорт
Разделы: Единая транспортная система, Транспортная логистика, Бизнес-моделирование транспортно-логистических систем, Управление грузовой и коммерческой работой, Управление эксплуатационной работой, Управление пассажирским комплексом.

4. Математика
Разделы: Линейная алгебра, Дискретная математика и математическая логика, Теория графов и комбинаторика, Теория вероятностей и математическая статистика

Данная программа предусматривает 3 практики: одна учебная и 2 производственные.

Практику студенты смогут проходить в ведущих транспортных компаниях России, а значит приобретут практические навыки, связанные с дальнейшей профессиональной деятельностью на реальных задачах.

Одной из отличительных особенностей данной программы является то, что студенту выделяется целый семестр на подготовку выпускной квалификационной работы (преддипломная практика и подготовка выпускной квалификационной работы).

Организации, где студенты могут пройти практику: РЖД (НИИАС, ВНИИЖТ, ГВЦ РЖД), Московский метрополитен и др.

Что сможет разрабатывать выпускник для транспортной отрасли?

Бизнес-приложения с применением ИИ, веб-приложения и веб-сервисы с применением ИИ, мобильные приложения с применением ИИ, обучать системы ИИ.

Кем сможет работать выпускник данной программы?

Разработчик интеллектуальных систем: Разработка систем искусственного интеллекта. Основной стек технологий: Python, различные фреймворки для ИИ.

Веб-разработчик: Разработка веб-приложений любой сложности, включая применение искусственного интеллекта. Основной стек технологий: Java, HTML, CSS, JavaScript, SQL, различные фреймворки для ИИ.

Разработчик мобильных приложений: Разработка мобильных приложений под ОС Android, включая применение искусственного интеллекта. Основной стек технологий: Java, Android SDK, различные фреймворки для ИИ.