Направленность (профиль) подготовки: «Интеллектуальные системы и технологии» 

Целью образовательной программы является подготовка ИИ-специалистов топ-уровня, способных интегрировать IT-решения для создания цифровых двойников промышленных изделий на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

Направленность (профиль) ОПОП ВО ориентирует выпускников на разработку, проектирование и исследование цифровых двойников промышленных изделий для создания и внедрения на промышленных предприятиях интеллектуальных систем и технологий на базе нейронных сетей и машинного обучения.

В процессе освоения образовательной программы студенты получают углубленные знания и навыки в области информатики и вычислительной техники, программирования, компьютерной графики и геометрического моделирования, схемотехники, искусственного интеллекта и машинного обучения, интеллектуальных технологий проектирования и создания цифровых двойников. Обучение строится на тесном взаимодействии с Холдингом Т1: студенты работают над реальными кейсами в области искусственного интеллекта, применяя передовые методы машинного обучения и используя вычислительные ресурсы, предоставленные партнером.

Портрет выпускника

Выпускник программы «Интеллектуальные системы и технологии» с точки зрения индустриальных партнеров является разработчиком цифровых двойников промышленных изделий с помощью технологий ИИ, способным разрабатывать и внедрять прикладные системы на основе интеллектуальных технологий.

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 процессе реализации образовательной прграммы производится подготовка специалистов в области искусственного интеллекта в соответствии с компетентностно-ролевой моделью по трем направлениям (профессиональным ролям):

1. Data Engineer (Инженер по данным) – специалист, отвечающий за создание и поддержку инфраструктуры для сбора обработки и хранения больших объемов данных.
Задачи, решаемые инженером по данным:
- создание и оптимизация хранилищ данных;
- обеспечение качества и доступности данных;
- настройка инфраструктуры для обработки больших данных;
- интеграция разрозненных источников данных.
Трудовые функции в ИИ-проекте: Создание и поддержка инфраструктуры сбора, обработки и хранения данных.

2. Data Architect (Архитектор данных) – стратегический специалист, проектирующий общую архитектуру данных в организации и управляющий знаниями компании.
Задачи, решаемые архитектором данных:
- проектирование архитектуры хранения и обработки данных;
- определение стратегии управления данными.
Трудовые функции в ИИ-проекте: Проектирование архитектуры данных в организации, обеспечивающих формирование их ценности методами ИИ.

3. 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.

В процессе освоения образовательной программы студенты получают углубленные знания и навыки в области информатики и вычислительной техники, программирования, компьютерной графики и геометрического моделирования, схемотехники, искусственного интеллекта и машинного обучения, интеллектуальных технологий проектирования и создания цифровых двойников.  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.

Ценность ИИ-специалиста топ-уровня, освоившего данную образовательную программу, заключается в возможности подготовки многопрофильного специалиста, способного эффективно решать комплексные задачи и интегрировать IT-решения по разработке и внедрению интеллектуальных систем создания цифровых двойников промышленных изделий на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

По окончании университета выпускники способны разрабатывать алгоритмы и программное обеспечение, в том числе с использованием интеллектуальных технологий, разрабатывать компоненты программно-аппаратных комплексов автоматизированного проектирования.

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).

 

Направленность (профиль) подготовки: «Системы автоматизированного проектирования» 

Областью профессиональной деятельности бакалавров являются:

• информационные и коммуникационные технологии (в сфере проектирования, разработки, внедрения и эксплуатации средств вычислительной техники и информационных систем, управления их жизненным циклом);
• сквозные виды профессиональной деятельности в промышленности (в сфере организации и проведения научно - исследовательских и опытно - конструкторских работ в области информатики и вычислительной техники).

Основными объектами профессиональной деятельности выпускника являются системы автоматизированного проектирования и информационной поддержки жизненного цикла промышленных изделий, программное обеспечение средств вычислительной техники и автоматизированных систем.

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

Студенты углубленно изучают математику, информатику, физику, алгоритмические языки и программирование (C++, C#, Qt, Java, Python и др.), Web-программирование (HTML 5, CSS 3,  JavaScript, PHP, MySQL), современные операционные системы, инженерную и компьютерную графику, программно - конфигурируемые сети, структуры и алгоритмы обработки данных, цифровую и аналоговую  схемотехнику,  теоретические  основы САПР, технологии искусственного интеллекта в САПР, хранилища данных в системах автоматизации, геометрическое моделирование в САПР, технологии автоматизации конструкторского и технологического проектирования.

По окончании университета выпускники способны разрабатывать оригинальные
алгоритмы и программные средства, в том числе с использованием интеллектуальных технологий, разрабатывать компоненты программно - аппаратных комплексов автоматизированного проектирования, 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 системными программистами и специалистами по информационным системам и ресурсам на предприятиях оборонно - промышленного комплекса, а также в государственных и коммерческих организациях энергетической, транспортной и финансовой сфер деятельности: АО «Сбербанк-технологии», ООО «Д-Линк Трейд»,   EPAM Systems,   ЦБ РФ, ООО «Аналитические технологии»,  филиал АО «Ракетно - космический центр «Прогресс» - «Особое конструкторское бюро «Спектр» и т.д..