Общая информация

Образовательная программа «Программная инженерия систем искусственного интеллекта»:
– направление подготовки: 09.03.04 «Программная инженерия»;
– уровень образования: бакалавриат;
– форма обучения: очная;
– выпускающая кафедра: кафедра вычислительной и прикладной математики (ВПМ).

Цель образовательной программы: Подготовка специалистов топ-уровня в сфере индустриального производства программного обеспечения (ПО) систем искусственного интеллекта (ИИ), способных эффективно решать задачи по проектированию, разработке, тестированию, внедрению ПО, способный выполнять исследовательский анализ данных и сопровождать разработанные системы.
Знания и навыки: Студенты получают углубленные знания в области разработки ПО, а также детально изучают вопросы, связанные с настройкой существующих моделей ИИ, дообучением моделей ИИ, использованием известных программных библиотек и фреймворков для решения прикладных задач с применением современных технологий ИИ, связанные с машинным обучением, анализом данных, обработкой естественного языка, компьютерным зрением, разработкой систем поддержки принятия решений и пр. На практике осваивают операционные системы и языки программирования Windows, Linux, Python, C, C++, Java, JavaScript, PHP, SQL и многие другие и получают навыки решения реальных производственных задач, в том числе задач разработки ПО и машинного обучения, с использованием программного инструментария и вычислительных ресурсов холдинга.
В подготовке студентов программы участвует профессорско-преподавательский состав кафедры ВПМ: 7 докторов наук, 20 кандидатов наук, квалифицированные инженеры, аспиранты и докторанты, а также преподаватели-практики индустриальных партнеров.

Портрет выпускника

Выпускник программы «Программная инженерия систем искусственного интеллекта» с точки зрения индустриальных партнеров является разработчиком программного обеспечения систем искусственного интеллекта, способный выполнять исследовательский анализ данных и сопровождать разработанные системы, а также осуществлять управление проектами и руководство коллективом разработчиков в сфере разработки ПО и систем ИИ, а также осуществлять управление проектами и руководство коллективом разработчиков в сфере разработки ПО и систем ИИ.
В связи с этим в рамках программы студенты готовятся к выполнению трех профессиональных ролей в сфере ИИ из компетентостно-ролевой модели:
1. Архитектор ИИ, являющийся специалистом по проектированию технической архитектуры систем ИИ выбору технологического стека и интеграции ИИ-компонентов.
Трудовая функция: Проектирование архитектуры систем ИИ, определение подходов и технологий для реализации проекта.
Решаемые задачи:
– проектирование архитектуры ИИ-систем;
– выбор технологий и инструментов для ИИ-проектов;
– техническое руководство ИИ-проектами.
2. Аналитик данных, являющийся специалистом по анализу данных извлечению инсайтов и построению аналитических моделей для поддержки бизнес-решений.
Трудовая функция: Извлечение знаний из данных, построение аналитических моделей, использующих МО и ИИ.
Решаемые задачи:
– исследовательский анализ данных (EDA);
– построение отчетов и дашбордов;
– статистический анализ и тестирование гипотез;
– создание прогнозных моделей;
– визуализация результатов для стейкхолдеров.
3. Специалист по эксплуатации ИИ, являющийся DevOps-инженером, специализирующимся на автоматизации и операционном управлении жизненным циклом ML-моделей.
Трудовая функция: Автоматизация и операционное управление жизненным циклом MО-моделей.
Решаемые задачи:
– автоматизация процессов обучения и развертывания моделей;
– мониторинг производительности ML-систем;
– управление версиями моделей и данных;
– оптимизация вычислительных ресурсов.
Также выпускники программы смогут работать программистами, архитекторами ПО, специалистами по тестированию в области информационных технологий, специалистами по большим данным, руководителями разработки программного обеспечения.

Индустриальные партнеры и их роль

Якорным индустриальным партнером программы является ООО ГК «Иннотех», индустриальным партнером – ООО «Квантрон Групп».
Основные задачи Индустриального партнера.
1. Принять участие в разработке, экспертизе и ежегодной актуализации образовательной программы «Программная инженерия систем искусственного интеллекта» (для якорного партнера).
2. Предоставить РГРТУ ресурсы для реализации образовательной программы.
3. Участвовать при отборе студентов на образовательную программу.
4. Содействовать повышению квалификации профессорско-преподавательского состава образовательной программы в области современных информационных технологий.
5. Принять участие в финансировании и проведении ежегодных интеллектуальных состязаний и конкурсов для студентов образовательной программы, направленных на выявление талантов и раскрытия их потенциала, стимулирование креативности и развитие дизайн-мышления.
6. Обеспечить прохождение практической подготовки студентов, включающую прохождение практик, стажировок и выполнение кейсов и практических заданий от индустриальных партнеров, которая начинается во 2 семестре 1 года обучения.
7. Обеспечить возможность прохождения не менее одной стажировки студентов на базе индустриального партнера продолжительностью не менее 3-х недель.
8. Участвовать в государственной итоговой аттестации обучающихся по образовательной программе и обеспечить участие своих штатных сотрудников в образовательном процессе (проведение лекций, лабораторных работ, практических занятий, наставничество и кураторство, оценивание выполненных студенческих проектов и участие в экзаменах).
9. Оказать материальную поддержку студентам образовательной программы, которая может включать в себя учреждение стипендий для студентов, демонстрирующих высокие академические результаты, значительные достижения в научно-исследовательской деятельности или успехи в проектной работе в области искусственного интеллекта; предоставление грантов или целевых выплат студентам для поддержки их участия в научных конференциях, хакатонах, конкурсах, стажировках и иных образовательных или исследовательских мероприятиях; материальная поддержка социально значимых категорий студентов.

Инфраструктурное обеспечение образовательной программы

Инфраструктурное обеспечение программы необходимо для организации комфортного и эффективного учебного процесса, в рамках которого студенты имеют возможность теоретически изучить и практически освоить последние достижения в области машинного обучения, анализа данных, обработки естественного языка, компьютерного зрения, разработки систем поддержки принятия решений.
Оно включает:
– аудитории для проведения лекционных занятий с возможностью организации видеоконференцсвязи (за кафедрой ВПМ закреплены 3 лекционные аудитории, оборудованные проекторами, телевизорами, документ-камерами; при необходимости для студентов доступны поточные вузовские аудитории);
– компьютерные классы для проведения лабораторных работ и практических занятий, оборудованные современными ПК, часть из которых оснащена графическими процессорами (за кафедрой ВПМ закреплены 5 компьютерных классов для проведения лабораторных работ и практических занятий, в которых установлено более 130 ПК с процессорами Intel Core i5 и выше, ОЗУ от 8 Гб и жесткими дисками объемом от 500 Gb с выходом в интернет, которые будут использоваться для изучения студентами дисциплин направления подготовки и основ ИИ; для углубленного изучения технологий ИИ для студентов направления доступна лаборатория нейросетевых технологий с 16 ПК с intel core i5-12400F, NVIDIA RTX 4060TI, ОЗУ 32Гб, HDD 1,5Тб);
– серверы для обучения нейросетей и хранилища для студенческих данных и датасетов партнеров (лаборатория нейросетевых технологий имеет доступ к серверу xFusion G5500 v7 20SFF / 2x6530 / 16x32GB DDR5 / XC470C-M-8i 4G / 2xSSD 960GB SATA RI; 2xSSD 480GB SATA RI / 2x XC333 2x10GbE SFP+transc / 4x2,4kW / 4xNVIDIA Quadro А6000 48GB / Rail Kit, на кафедре имеется файл-сервер объемом 2 Тб);
– пространства для общения студентов, их самостоятельной работы, изучения современной литературы, проведения конкурсов, олимпиад, хакатонов, акселераторов и пр. (в РГРТУ имеется открытое пространство для общения студентов, библиотека, бизнес-инкубатор и пр.);
– лицензионное или свободно распространяемое программное обеспечение для освоения дисциплин направления и дисциплин специализации (в процессе обучения студентов используется свободно распространяемое или имеющееся лицензионное ПО Microsoft Windows, Ubuntu, LibreOffice, PyCharm, Microsoft Visual Studio, NetBeans, Dev-C++, Qt Creator, Eclipse, JDK, Java Runtime Environment, Tomcat, Microsoft SQL Server, Quartus II 8.1 Web Edition, OpenCL Studio, Syntext Serna Free, Quanta Plus, платформы Hadoop, Spark, Kafka, Flink, Hugging Face, Airflow, библиотеки и фреймворки OpenCV, FuzzyWuzzy, Anaconda, PyTorch, Pandas, NumPy, Keras, Seaborn, Onnx Runtime, TensorFlow, FastAPI, Flask, Django REST Framework, Dusk, Ray, он-лайн сервис Google Colab и др., а также лицензионное ПО ИТ-холдинга Т1: платформа инструментов и сервисов для управления и автоматизации всего цикла создания ПО Сфера, Платформа для полного цикла работы с моделями машинного обучения Сайбокс, система видеоконференций Дион и др.);
– оборудование для программирования ПЛИС, микроконтроллеров, нейропроцессоров, изучения технологий компьютерного зрения (имеются микроконтроллеры Microchip AVR ATmega328P, Espressif Systems ESP32 , отладочные комплекты на базе ПЛИС CPLD Altera MAXII EPM240T100C5, отладочный комплект Миландр K1986ВЕ92QI и K1986BE93 на базе российского аналога ARM CORTEX-M3, плата разработки AMD Zynq™ 7000 SoC ZC702 Evaluation Kit (с FPGA Zynq7020)+Ваучер с лицензией ПО, одноплатные компьютеры NanoPC-T6 LTS 16Гб/64Гб eMMC ARM Rockchip RK3588 + NPU 6TOPS, поддерживают INT4/INT8/INT16/FP16).

Документы:
Учебный план
Паспорт образовательной программы