Профиль подготовки: «Искусственный интеллект и информационные технологии» 

Областью профессиональной деятельности бакалавров являются:

• Связь, информационные и коммуникационные технологии (в сферах: разработки и тестирования программного обеспечения; создания, поддержки и администрирования информационно-коммуникационных систем и баз данных, управления информационными ресурсами в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»).

Основными объектами профессиональной деятельности выпускника являются: математическое, алгоритмическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов, компьютерных сетей, систем искусственного интеллекта и машинного обучения.

Видами профессиональной деятельности бакалавров являются: научно-исследовательский, производственно-технологический и организационно-управленческий.

Портрет выпускника

Выпускник программы «Искусственный интеллект и информационные технологии» с точки зрения индустриальных партнеров является разработчиком интеллектуальных программных систем в области облачных технологий, способным к креативному инжинирингу, созданию и внедрению прикладных систем на основе современных технологий ИИ.

В качестве потенциальных работодателей выпускников программы «Интеллектуальные системы и технологии» выступают индустриальные партнеры программы IT Холдинг Т1 и компания ООО «Квантрон Групп», а также крупные IT-компании Российской Федерации: Сбер, Т-Банк, Яндекс, ВК и другие.

В рамках программы студенты готовятся к выполнению профессиональных ролей в сфере ИИ из компетентостно-ролевой модели:

1. AI Architect (Архитектор ИИ) – специалист по проектированию технической архитектуры систем ИИ, выбору технологического стека и интеграции ИИ-компонентов.

Задачи, решаемые архитектором ИИ:

• проектирование архитектуры ИИ-систем;
• выбор технологий и инструментов для ИИ-проектов;
• интеграция ИИ-компонентов в корпоративные системы;
• обеспечение масштабируемости и производительности;
• техническое руководство ИИ-проектами.

Трудовые функции в ИИ-проекте: проектирование архитектуры систем ИИ, определение подходов и технологий для реализации проекта.

2: ML Engineer (Инженер машинного обучения) – инженер, специализирующийся на практической реализации и промышленном внедрении моделей машинного обучения.

Задачи, решаемые инженером машинного обучения:

• реализация ML-моделей в продуктивных системах;
• оптимизация производительности и масштабирование моделей;
• разработка ML-пайплайнов и автоматизация процессов.

Трудовые функции в ИИ-проекте: практическая реализация и промышленное внедрение моделей машинного обучения в системах ИИ.

3: MLOps (Специалист по эксплуатации ИИ) – DevOps-инженер, специализирующийся на автоматизации и операционном управлении жизненным циклом
 ML-моделей.

Задачи, решаемые специалистом по эксплуатации ИИ:

• автоматизация процессов обучения и развертывания моделей;
• мониторинг производительности ML-систем;
• обеспечение CI/CD для ML-проектов;
• оптимизация вычислительных ресурсов.

Трудовые функции в ИИ-проекте: автоматизация и операционное управление жизненным циклом MО-моделей.

В процессе освоения образовательной программы студенты получают углубленные знания и навыки в области фундаментальной информатики и программирования, проектирования и компьютерного моделирования, сетевых и облачных технологий, интеллектуального анализа данных, искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения. Студенты применяют полученные знания на практике, решая реальные задачи от стратегических партнеров — Холдинга Т1 и компании ООО «Квантрон Групп». Работа ведется в ключевых областях IT, включая искусственный интеллект и машинное обучение, с использованием мощных вычислительных ресурсов, предоставленных ИТ-партнерами.

Студенты углубленно изучают математику и ее приложения, получают углубленные знания и навыки в области фундаментальной информатики и программирования (C++, C#, Qt, Java, Python и др.), web-программирования и Интернет-технологий (HTML 5, CSS 3, JavaScript, React, Vue.js, PHP, PostgreSQL), современных операционных систем (Linux, Windows), сетевых технологий (D-Link, Cisco, HP), распределенных и облачных вычислений, искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных. В процессе обучения особое внимание уделяется изучению методов «новой математики», формированию навыков алгоритмического мышления, умению быстро анализировать разнородные неструктурированные массивы данных, навыкам междисциплинарной работы, исследовательскому подходу к инженерной и проектной деятельностям.

По окончании университета выпускники способны разрабатывать оригинальные алгоритмы и интеллектуальные программные системы с использованием современных вычислительных технологий, администрировать процессы конфигурирования и контроля производительности сетевых устройств и программного обеспечения, управлять работами по созданию (модификации) и сопровождению информационных ресурсов, осуществлять эффективное управление разработкой программных проектов.

Обучение проводится в лабораториях кафедры, оснащенных современной вычислительной техникой и всем необходимым оборудованием для проведения занятий.

Студенты могут обучаться в военном центре при РГРТУ по программе подготовки офицеров запаса.

После окончания бакалавриата студенты могут продолжить обучение в магистратуре.

Выпускники этого направления подготовки могут работать программистами и разработчиками web и мультимедийных приложений, сетевыми и системными администраторами, системными аналитиками, специалистами по разработке систем искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных в ведущих IT-компаниях и на предприятиях оборонно-промышленного комплекса: ПАО Сбербанк, Блок «Технологии» Сбер, ООО «Д-Линк Трейд», ООО «Т Банк Центр Разработки», ООО «Эпам Системз», ООО «ТС-ИННОТЕХ», Центральный банк РФ, ООО «Аналитические технологии», ПАО «Программный Регион», АО «Государственный Рязанский приборный завод», филиал АО «Ракетно - космический центр «Прогресс» - «Особое конструкторское бюро «Спектр» и т.д.

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 «Искусственный интеллект и информационные технологии» (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 САПР ВС закреплены 5 лекционных аудиторий, оборудованных проекторами; 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 САПР ВС закреплены 6 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).